JPH061206B2 - プラント設備診断システム - Google Patents
プラント設備診断システムInfo
- Publication number
- JPH061206B2 JPH061206B2 JP63288855A JP28885588A JPH061206B2 JP H061206 B2 JPH061206 B2 JP H061206B2 JP 63288855 A JP63288855 A JP 63288855A JP 28885588 A JP28885588 A JP 28885588A JP H061206 B2 JPH061206 B2 JP H061206B2
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- Japan
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- data
- factor
- reliability
- change
- plant
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- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は例えば火力発電プラント機器の劣化微候等を診
断し、予防保全の支援を行なうプラント設備診断システ
ムに関する。
断し、予防保全の支援を行なうプラント設備診断システ
ムに関する。
（従来の技術） 火力発電プラント等においては、経済性の重要な指標と
して、発電効率ならびにプラントの各構成機器について
の効率を把握するため、定期的に運転データを採取し
て、性能評価ならびに解析評価が行なわれる。これによ
りプラント全体の経年的な劣化状況ならびに主要機器の
性能把持を行ない、他のプラントを含めた運用計画なら
びに劣化状況から機器の異常状態を推定し、予防保全の
ための詳細点検や補修等の計画を行なうものである。
して、発電効率ならびにプラントの各構成機器について
の効率を把握するため、定期的に運転データを採取し
て、性能評価ならびに解析評価が行なわれる。これによ
りプラント全体の経年的な劣化状況ならびに主要機器の
性能把持を行ない、他のプラントを含めた運用計画なら
びに劣化状況から機器の異常状態を推定し、予防保全の
ための詳細点検や補修等の計画を行なうものである。
しかし、定期的な性能評価の作業は、データ採取、解析
評価、性能計算など各段階で各々計算機を使用して作業
を行なうものの、データ採取のための性能試験の設定
や、計算データの詳細、判断等は手作業で行なわれてお
り、多大な労力が必要である。
評価、性能計算など各段階で各々計算機を使用して作業
を行なうものの、データ採取のための性能試験の設定
や、計算データの詳細、判断等は手作業で行なわれてお
り、多大な労力が必要である。
そこで、これまでに、火力発電プラントの監視や異常診
断の機能を自動化し、支援を行なうための診断システム
が種々提案されている。例えば管理用計算機のシステム
では、蒸気温度、圧力、各抽気部の温度、給水流量、発
電機出力等の制御ならびに監視用として収録される各種
センサからの測定データを、定期的に保存するととも
に、そのデータに基づき、要求に応じて性能評価を行な
うようになっている。
断の機能を自動化し、支援を行なうための診断システム
が種々提案されている。例えば管理用計算機のシステム
では、蒸気温度、圧力、各抽気部の温度、給水流量、発
電機出力等の制御ならびに監視用として収録される各種
センサからの測定データを、定期的に保存するととも
に、そのデータに基づき、要求に応じて性能評価を行な
うようになっている。
第７図は火力発電プラントの設備診断システムの従来例
を示している。第７図において、火力発電プラント１
は、ボイラ２、タービン３、発電機４、復水器５、復水
ポンプ６、低圧給水加熱器７、脱気器８、給水ポンプ
９、高圧給水加熱器１０等から構成されている。この火
力発電プラント１に制御計算機１２、運転盤１３および
管理用計算機１４が接続されている。管理用計算機１４
はデータ処理部１５、性能計算部１６、データバンク１
７、結果表示部１８、外部情報入力部１９等から構成さ
れている。
を示している。第７図において、火力発電プラント１
は、ボイラ２、タービン３、発電機４、復水器５、復水
ポンプ６、低圧給水加熱器７、脱気器８、給水ポンプ
９、高圧給水加熱器１０等から構成されている。この火
力発電プラント１に制御計算機１２、運転盤１３および
管理用計算機１４が接続されている。管理用計算機１４
はデータ処理部１５、性能計算部１６、データバンク１
７、結果表示部１８、外部情報入力部１９等から構成さ
れている。
データ処理部１５は要求時点ならび定期的に保存された
データバンク１７のデータベースから必要な測定データ
を抽出するとともに、センサの計測誤差を防ぐための平
均化処理、データのばらつきを標準偏差等により算出す
る処理、破断などセンサ異常で発生する不合理な数値の
検出、排除等の機能を有する。
データバンク１７のデータベースから必要な測定データ
を抽出するとともに、センサの計測誤差を防ぐための平
均化処理、データのばらつきを標準偏差等により算出す
る処理、破断などセンサ異常で発生する不合理な数値の
検出、排除等の機能を有する。
また、性能計算部１６は蒸気温度、圧力等から蒸気表に
よるエントロピ等の算出、予め与えられた性能計算式に
基づく解析、大気圧や冷却水温度等の測定条件に基づく
修正係数等の算出を行なう。
よるエントロピ等の算出、予め与えられた性能計算式に
基づく解析、大気圧や冷却水温度等の測定条件に基づく
修正係数等の算出を行なう。
さらに結果表示部１８は、性能計算結果ならびに各種デ
ータの表示をリスト等により表示出力するものである。
ータの表示をリスト等により表示出力するものである。
この表示結果を基に、各機器の劣化が進んでいる場合に
は、例えば運転中に行なえる手段として、復水器細管の
汚れ洗浄のための逆洗操作等の計画、予防保全の立場か
ら劣化機器の詳細な点検計画や補修等の計画が行なわれ
る。
は、例えば運転中に行なえる手段として、復水器細管の
汚れ洗浄のための逆洗操作等の計画、予防保全の立場か
ら劣化機器の詳細な点検計画や補修等の計画が行なわれ
る。
（発明が解決しようとする課題） プラントの性能評価により長期的な劣化の傾向を把握
し、プラントを構成する各機器の予防保全を行なうため
には、劣化の判定とともに変化の状態を判定することが
不可欠である。即ち、劣化が同程度のものであっても、
その変化が徐々に進行したもの（以下、漸変という）で
あるか、またはある期間を境に急激に進行したもの（以
下、突変という）であるかにより、機器内部の異常要因
が異なる。例えば蒸気タービンの内部効率のうち、第１
段落内部効率が徐々に変化する漸変の段階では、第１段
ノズルのエロージョンかスケール付着が要因と考えられ
る。この場合は過去の定期点検時の経緯を基に比較的長
期的な計画に沿った対策ならびにその発生原因である水
質管理等の処置を行なう必要がある。一方、突変の場合
には、第１段ノズルの欠損、動翼の損傷、異物の詰り、
あるいはバルブ類の異常等が考えられ、早急な精密点検
が必要となる。
し、プラントを構成する各機器の予防保全を行なうため
には、劣化の判定とともに変化の状態を判定することが
不可欠である。即ち、劣化が同程度のものであっても、
その変化が徐々に進行したもの（以下、漸変という）で
あるか、またはある期間を境に急激に進行したもの（以
下、突変という）であるかにより、機器内部の異常要因
が異なる。例えば蒸気タービンの内部効率のうち、第１
段落内部効率が徐々に変化する漸変の段階では、第１段
ノズルのエロージョンかスケール付着が要因と考えられ
る。この場合は過去の定期点検時の経緯を基に比較的長
期的な計画に沿った対策ならびにその発生原因である水
質管理等の処置を行なう必要がある。一方、突変の場合
には、第１段ノズルの欠損、動翼の損傷、異物の詰り、
あるいはバルブ類の異常等が考えられ、早急な精密点検
が必要となる。
このような測定データならびに性能評価データに基づく
判定は、従来熟練運転者または補修担当者等が行なって
おり、個人の判定基準により左右される。また、異常微
候の変化状態を判定するアルゴリズムについても、例え
ば軸振動変化に基づく異常微候を診断する異常診断シス
テムにおいては、データ中に異常微候を検出した後、繰
り返しデータが変化するかの確認が行なえることから、
例えば特願昭６２−２６０１９３号等で示された手段が
ある。
判定は、従来熟練運転者または補修担当者等が行なって
おり、個人の判定基準により左右される。また、異常微
候の変化状態を判定するアルゴリズムについても、例え
ば軸振動変化に基づく異常微候を診断する異常診断シス
テムにおいては、データ中に異常微候を検出した後、繰
り返しデータが変化するかの確認が行なえることから、
例えば特願昭６２−２６０１９３号等で示された手段が
ある。
ところが劣化診断の如く、定期的データを処理するもの
であっても、その測定間隔が１日または１週間単位で与
えられるような長期に亘るものでは同様のアルゴリズム
が使用できず、オフラインでの人間の判定に依存せざる
を得なかった。
であっても、その測定間隔が１日または１週間単位で与
えられるような長期に亘るものでは同様のアルゴリズム
が使用できず、オフラインでの人間の判定に依存せざる
を得なかった。
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、これ
まで主に人間が行なっていた劣化診断における変化状況
の判定を自動化することにより、計算機による性能評価
システム上において、各プラント構成機器の劣化要因を
判定することを可能にし、各機器の予防保全の支援を確
実なものとし、プラント運転の効率向上ならびに一層の
安全性向上が図れるプラント設備診断システムを提供す
ることを目的とする。
まで主に人間が行なっていた劣化診断における変化状況
の判定を自動化することにより、計算機による性能評価
システム上において、各プラント構成機器の劣化要因を
判定することを可能にし、各機器の予防保全の支援を確
実なものとし、プラント運転の効率向上ならびに一層の
安全性向上が図れるプラント設備診断システムを提供す
ることを目的とする。
（課題を解決するための手段） 本発明は、プラントの運転中のデータに基づいてそのプ
ラントの性能評価等を行なうプラント設備診断システム
において、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段と、処理したデータの計算解析を行なう計算解析手段
と、前記データの信頼性およびデータ変化の推移時間に
基づく劣化要因を診断する要因診断手段と、測定データ
および解析結果情報を保存するデータバンクと、これら
のデータを表示するデータ表示手段とを備え、前記要因
診断手段は、データの信頼度を評価するデータ信頼度評
価手段と、過去の一定期間のデータを使用し今回データ
の予測値とデータのバラツキ度により定めた突変基準裕
度の範囲を今回算出データが超えたか否かで突変判定を
行なうとともに、今回データが前記突変判定基準裕度の
範囲内にあり、かつ今回データを含めて求めた診断対象
値が劣化診断を始める際に定義した初期値ならびに初期
段階の一定期間のデータで定めた変化有無の判定基準裕
度の範囲にあるか否かで漸変判定を行なう突変／漸変判
定手段と、劣化に至った要因を推定する要因判定手段
と、計測データの信頼度評価と要因判定の信頼度を加算
し総合評価を下す診断信頼度評価手段とを有することを
特徴とする。
ラントの性能評価等を行なうプラント設備診断システム
において、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段と、処理したデータの計算解析を行なう計算解析手段
と、前記データの信頼性およびデータ変化の推移時間に
基づく劣化要因を診断する要因診断手段と、測定データ
および解析結果情報を保存するデータバンクと、これら
のデータを表示するデータ表示手段とを備え、前記要因
診断手段は、データの信頼度を評価するデータ信頼度評
価手段と、過去の一定期間のデータを使用し今回データ
の予測値とデータのバラツキ度により定めた突変基準裕
度の範囲を今回算出データが超えたか否かで突変判定を
行なうとともに、今回データが前記突変判定基準裕度の
範囲内にあり、かつ今回データを含めて求めた診断対象
値が劣化診断を始める際に定義した初期値ならびに初期
段階の一定期間のデータで定めた変化有無の判定基準裕
度の範囲にあるか否かで漸変判定を行なう突変／漸変判
定手段と、劣化に至った要因を推定する要因判定手段
と、計測データの信頼度評価と要因判定の信頼度を加算
し総合評価を下す診断信頼度評価手段とを有することを
特徴とする。
（作用） 本発明においては、プラントの運転状態値を常時センサ
からのデータとして取込み、運転条件が満足されると一
定間隔で診断・評価が行なわれる。
からのデータとして取込み、運転条件が満足されると一
定間隔で診断・評価が行なわれる。
性能評価等の際は、まずデータ処理部へデータバングか
ら必要な運転状態データが送られ、性能計算のための平
均値計算等の必要な前処理が行なわれる。この結果がデ
ータバンクへ保管されるとともに、用い診断手段に送ら
れ、データの信頼性およびデータ変化の推移時間に基づ
き、その変化が突然的なものであるか、漸次表われたも
のであるか等の診断が行なわれる。また、その結果はデ
ータ表示手段にて表示される。
ら必要な運転状態データが送られ、性能計算のための平
均値計算等の必要な前処理が行なわれる。この結果がデ
ータバンクへ保管されるとともに、用い診断手段に送ら
れ、データの信頼性およびデータ変化の推移時間に基づ
き、その変化が突然的なものであるか、漸次表われたも
のであるか等の診断が行なわれる。また、その結果はデ
ータ表示手段にて表示される。
（実施例） 以下、本発明の一実施例を第１図〜第５図を参照して説
明する。なお、この実施例は火力発電プラントを対象と
するもので、従来と共通な部分については第７図も参照
し、重複説明は省略する。
明する。なお、この実施例は火力発電プラントを対象と
するもので、従来と共通な部分については第７図も参照
し、重複説明は省略する。
第１図はプラント設備診断システムの手順を示してい
る。即ち、この方法を実施するプラント性能評価システ
ム２０は、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段としてのデータ処理部１５、処理したデータの計算解
析を行なう計算解析手段としての性能（効率）計算部１
６、データの信頼度を評価し要因を判定した上で診断の
信頼度を評価する要因診断手段としての要因診断部２
１、結果表示部１８、表示結果よりデータの再計算ある
いは確認後完了手続を行なうデータ再計算部２２、測定
データならびに解析結果を保存し必要により比較データ
を与えるデータバンク１７、センサの取換情報や機器の
交換情報等システム外部環境の訂改正情報を管理するセ
ンサ管理部２３で構成される。
る。即ち、この方法を実施するプラント性能評価システ
ム２０は、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段としてのデータ処理部１５、処理したデータの計算解
析を行なう計算解析手段としての性能（効率）計算部１
６、データの信頼度を評価し要因を判定した上で診断の
信頼度を評価する要因診断手段としての要因診断部２
１、結果表示部１８、表示結果よりデータの再計算ある
いは確認後完了手続を行なうデータ再計算部２２、測定
データならびに解析結果を保存し必要により比較データ
を与えるデータバンク１７、センサの取換情報や機器の
交換情報等システム外部環境の訂改正情報を管理するセ
ンサ管理部２３で構成される。
要因診断部２１はデータ信頼度評価手段２４、突変／漸
変判定手段２５、要因判定手段２６および診断信頼度評
価手段２７により構成される。
変判定手段２５、要因判定手段２６および診断信頼度評
価手段２７により構成される。
特変／漸変判定手段２５において、突辺の判定は今回の
算出データがデータバンクに保管している過去の一定期
間のデータの平均値ならびにバラツキ度から求められる
突変判定基準値を超えることで行なわれる。同じく、漸
辺の判定は上記データによる予測値（一次近似値）が劣
化診断を開始する時点での初期データで認められる判定
基準値を超えることで行なわれ、本判定手段を付加する
ことで劣化の自動判定が可能となる。即ち、突変の判定
は第２図に示すように、過去の一定期間 （第２図では
１ヶ月間）のデータを使用し最小二乗法等を用いて外挿
した今回データの予測値ＡＯＳ′とデータのバラツキ度
等により定めた突変判定基準裕度ＤＡＯで定義される範
囲を今回算出したデータＡが超えた否かで判定する。こ
の基準裕度は、標準偏差等により算出し、次の条件とな
る。
算出データがデータバンクに保管している過去の一定期
間のデータの平均値ならびにバラツキ度から求められる
突変判定基準値を超えることで行なわれる。同じく、漸
辺の判定は上記データによる予測値（一次近似値）が劣
化診断を開始する時点での初期データで認められる判定
基準値を超えることで行なわれ、本判定手段を付加する
ことで劣化の自動判定が可能となる。即ち、突変の判定
は第２図に示すように、過去の一定期間 （第２図では
１ヶ月間）のデータを使用し最小二乗法等を用いて外挿
した今回データの予測値ＡＯＳ′とデータのバラツキ度
等により定めた突変判定基準裕度ＤＡＯで定義される範
囲を今回算出したデータＡが超えた否かで判定する。こ
の基準裕度は、標準偏差等により算出し、次の条件とな
る。
｜Ａ−ＡＯＳ′｜≧ＤＡＯ 一法、漸変の判定は第３図に示すように、過去一定期間
のデータを基に外挿して求めた今回データの予測値ＡＯ
Ｓ′と突変判定基準裕度ＤＡＯで定義される範囲内に今
回のデータＡがあり、かつ、今回のデータを含めて求め
た診断対象値ＡＯＳが劣化診断を始める際に定義した初
期値ＡＯならびに初期段階の一定期間（第３図では１ヶ
月間）のデータで定めた変化有無の判定基準裕度ＤＡ１
で定めた範囲外になった時に漸変と判定する。
のデータを基に外挿して求めた今回データの予測値ＡＯ
Ｓ′と突変判定基準裕度ＤＡＯで定義される範囲内に今
回のデータＡがあり、かつ、今回のデータを含めて求め
た診断対象値ＡＯＳが劣化診断を始める際に定義した初
期値ＡＯならびに初期段階の一定期間（第３図では１ヶ
月間）のデータで定めた変化有無の判定基準裕度ＤＡ１
で定めた範囲外になった時に漸変と判定する。
即ち、｜Ａ−ＡＯＳ′｜＜ＤＡＯ ＡＮＤ ｜ＡＯ−ＡＯＳ｜≧ＤＡ１ である。
次に、要因判定手段２１は各部の劣化状況の判定を基に
劣化に至った要因を推定する方法を提示するものであ
る。
劣化に至った要因を推定する方法を提示するものであ
る。
第４図に判定手段の一実施例の概要を示す。即ち、各ブ
ロック毎の、例えば高圧タービンセクションあるいは給
水加熱器性能の如く一系列の全体効率変化を評価した
後、向上と認められる場合はセンサ管理部２３で支援さ
れる改造・修理判定ルーチンの手段を実行し、劣化ない
し変化無しの場合は各部の効率変化を評価する。
ロック毎の、例えば高圧タービンセクションあるいは給
水加熱器性能の如く一系列の全体効率変化を評価した
後、向上と認められる場合はセンサ管理部２３で支援さ
れる改造・修理判定ルーチンの手段を実行し、劣化ない
し変化無しの場合は各部の効率変化を評価する。
ここでも向上の場合は改造・修理判定ルーチンを実行
し、劣化が認められる場合は要因判定Ａのルーチンを実
行し、変化無しの場合はセンサ異常等をチェックする要
因判定Ｂのルーチンを実行する。 各部の効率変化を逐
次行ない全体の判定が終了した段階で結果出力の段階と
なる。
し、劣化が認められる場合は要因判定Ａのルーチンを実
行し、変化無しの場合はセンサ異常等をチェックする要
因判定Ｂのルーチンを実行する。 各部の効率変化を逐
次行ない全体の判定が終了した段階で結果出力の段階と
なる。
第５図に要因判定Ａに使用する判定基準の一例を示す。
変化状況の判定が要因判定の主要な項目である。
変化状況の判定が要因判定の主要な項目である。
診断信頼度の評価手段２７は先に示した計測データ等の
信頼度評価と要因判定の信頼度等を加算し、総合評価を
下すものである。
信頼度評価と要因判定の信頼度等を加算し、総合評価を
下すものである。
以下の劣化診断ならびに要因判定結果はデータバンク１
７に保管するとともにマンマシンインタフェースを介し
て結果を表示を行なう。
７に保管するとともにマンマシンインタフェースを介し
て結果を表示を行なう。
この表示結果を基に、確認後終了手続または判定基準や
不合理なデータを変更し、診断再計算の手続が可能であ
る。
不合理なデータを変更し、診断再計算の手続が可能であ
る。
また、センサ管理部２３では診断をする際の重要なファ
クターであるセンサの取換情報や器差補正のデータ、被
診断機器の改造・修理の履歴データを入・出力し継続管
理するものである。
クターであるセンサの取換情報や器差補正のデータ、被
診断機器の改造・修理の履歴データを入・出力し継続管
理するものである。
以上延べた如く、本実施例のプラント設備診断システム
では突変／漸変判定手段を付加することにより劣化傾向
における変化状態を人間を介在させることなく判定する
ことができ、引き続き要因判定手段によって、劣化に至
った要因を推定することが可能となる。
では突変／漸変判定手段を付加することにより劣化傾向
における変化状態を人間を介在させることなく判定する
ことができ、引き続き要因判定手段によって、劣化に至
った要因を推定することが可能となる。
なお、第３図で示した漸変判定基準においては、突変判
定基準裕度ＤＡＯを算出するデータとして一定期間のデ
ータが全て使用できるものとして判定した。しかしなが
ら、比較的長期的な履歴データが必要となる本システム
の基準データにおいては所定期間中に突変状態等異常値
を示すことがわかる。第６図はそのような状態を模示し
たものであり、状態Ｂのデータが突変と診断される値で
ある。したがってこのような異常値と判定した場合には
データバンクに保存する場合に所定のフラッグを立てて
保存し、基準データ作成の際に使用制限を行なうことが
できる。
定基準裕度ＤＡＯを算出するデータとして一定期間のデ
ータが全て使用できるものとして判定した。しかしなが
ら、比較的長期的な履歴データが必要となる本システム
の基準データにおいては所定期間中に突変状態等異常値
を示すことがわかる。第６図はそのような状態を模示し
たものであり、状態Ｂのデータが突変と診断される値で
ある。したがってこのような異常値と判定した場合には
データバンクに保存する場合に所定のフラッグを立てて
保存し、基準データ作成の際に使用制限を行なうことが
できる。
また、前実施例では性能評価を対象としたが、本発明は
これに限らず、余寿命管理等の長期的な変化傾向を管理
し、その変化状態によって要因を判定する種々の自動化
システムに適用することができる。
これに限らず、余寿命管理等の長期的な変化傾向を管理
し、その変化状態によって要因を判定する種々の自動化
システムに適用することができる。
以上のように、本発明よれば、突変／漸変の判定等の劣
化傾向における変化状態が自動的に判定できるようにな
り、診断に不可欠な要因判定の指標が確実に得られ、プ
ラントの運転支援および予防保全が効果的に行なえると
いう効果が奏される。
化傾向における変化状態が自動的に判定できるようにな
り、診断に不可欠な要因判定の指標が確実に得られ、プ
ラントの運転支援および予防保全が効果的に行なえると
いう効果が奏される。
第１図は本発明の一実施例を示すプラント性能評価シス
テム図、第２図および第３図は突変および漸変の判定方
法を説明するためのグラフ、第４図は要因判定の手段を
示すシステム図、第５図は要因判定基準を説明する図、
第６図は本発明の他の実施例を説明するためのグラフ、
第７図は従来例を説明するための機能ブロック図であ
る。 １…火力発電プラント、２…高・中圧タービン、３…低
圧タービン、４…発電機、５…復水器、６…復水ポン
プ、７…低圧給水加熱器、８…脱気器、９…給水ポン
プ、１０…高圧給水加熱器、１１…ボイラ、１２…制御
計算機、１３…運転盤、１４…管理用計算機、１５…デ
ータ処理手段（データ処理部）、１６…計算解析手段
（性能（効率）計算部）、１７…データバンク、１８…
データ表示手段（表示部）、１９…外部情報入力部、２
０…性能評価システム、２１…要因診断手段（要因診断
部）、２２…再計算部、２３…センサ管理部、２４…デ
ータ信頼度評価手段、２５…突変／漸変判定手段、２６
…要因判定手段、２７…診断信頼度評価手段。
テム図、第２図および第３図は突変および漸変の判定方
法を説明するためのグラフ、第４図は要因判定の手段を
示すシステム図、第５図は要因判定基準を説明する図、
第６図は本発明の他の実施例を説明するためのグラフ、
第７図は従来例を説明するための機能ブロック図であ
る。 １…火力発電プラント、２…高・中圧タービン、３…低
圧タービン、４…発電機、５…復水器、６…復水ポン
プ、７…低圧給水加熱器、８…脱気器、９…給水ポン
プ、１０…高圧給水加熱器、１１…ボイラ、１２…制御
計算機、１３…運転盤、１４…管理用計算機、１５…デ
ータ処理手段（データ処理部）、１６…計算解析手段
（性能（効率）計算部）、１７…データバンク、１８…
データ表示手段（表示部）、１９…外部情報入力部、２
０…性能評価システム、２１…要因診断手段（要因診断
部）、２２…再計算部、２３…センサ管理部、２４…デ
ータ信頼度評価手段、２５…突変／漸変判定手段、２６
…要因判定手段、２７…診断信頼度評価手段。
Claims (1)
- 【請求項１】プラントの運転中のデータに基づいてその
プラントの性能評価等を行なうプラント設備診断システ
ムにおいて、運転中のデータの処理を行なうデータ処理
手段と、処理したデータの計算解析を行なう計算解析手
段と、前記データの信頼性およびデータ変化の推移時間
に基づく劣化要因を診断する要因診断手段と、測定デー
タおよび解析結果情報を保存するデータバンクと、これ
らのデータを表示するデータ表示手段とを備え、前記要
因診断手段は、データの信頼度を評価するデータ信頼度
評価手段と、過去の一定期間のデータを使用し今回デー
タの予測値とデータのバラツキ度により定めた突変基準
裕度の範囲を今回算出データが超えたか否かで突変判定
を行なうとともに、今回データが前記突変判定基準裕度
の範囲内にあり、かつ今回データを含めて求めた診断対
象値が劣化診断を始める際に定義した初期値ならびに初
期段階の一定期間のデータで定めた変化有無の判定基準
裕度の範囲にあるか否かで漸変判定を行なう突変／漸変
判定手段と、劣化に至った要因を推定する要因判定手段
と、計測データの信頼度評価と要因判定の信頼度を加算
し総合評価を下す診断信頼度評価手段とを有することを
特徴とするプラント設備診断システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63288855A JPH061206B2 (ja) | 1988-11-17 | 1988-11-17 | プラント設備診断システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63288855A JPH061206B2 (ja) | 1988-11-17 | 1988-11-17 | プラント設備診断システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family
ID=17735621
Family Applications (1)
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-
1988
- 1988-11-17 JP JP63288855A patent/JPH061206B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
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| JPH02136713A (ja) | 1990-05-25 |
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