JPH06201415A

JPH06201415A - プラントの異常診断装置

Info

Publication number: JPH06201415A
Application number: JP4360770A
Authority: JP
Inventors: Akira Saeki; 昭佐伯
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1992-12-29
Filing date: 1992-12-29
Publication date: 1994-07-19

Abstract

(57)【要約】【目的】操作知識ベースに基づいてプラントの操作状
況に応じた異常検知処理を行なうことの出来るプラント
の異常診断装置を得る。【構成】プラントの異常診断装置において、上記プラ
ントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受け
るプロセス量などの操作に関する知識を記述した操作知
識ベースと、上記プラントからの操作情報と上記操作知
識ベースに記述されている知識に基づいて上記プラント
の運転状態に対応した異常判定条件を動的に設定する異
常判定条件動的設定手段と、その異常判定条件動的設定
手段により設定した異常判定条件を基に上記プラントの
異常検知処理を行なう異常検知処理手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、例えば原子力プラン
トのような大規模な発電プラントなどに発生する異常事
象を診断するプラントの異常診断装置１に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】原子力プラントのような大規模な発電プ
ラントの運転は、その運転状態を表す物理量、例えばプ
ラント出力や圧力などを指標として行なわれる。

【０００３】そして、この発電プラントの運転に支障と
なる異常は、前記プラント出力や圧力などの状態量が正
常状態を逸脱したときに警報などにより検知される。

【０００４】異常が発生したときには正常状態に復旧す
る必要があるが、このためには異常原因の同定と、プラ
ント構成機器の制御動作の状態を判定する必要がある。

【０００５】これらの作業は主に運転員が実行するが、
プラント運転に対する信頼性向上の立場から、発生した
異常を診断する種々のプラント異常診断装置１が提案さ
れている。

【０００６】図８２は、発電プラント１０２で発生する
異常を診断するための従来のプラント異常診断装置１を
示すブロック構成図である。

【０００７】図８２において、１０３は発電プラント１
０２からプロセス量Ａ１や機器の動作状態Ａ２を読み込
み、プラントデータベース１０８に記録するプロセス入
力部である。

【０００８】１０５はプラントデータベース１０８から
プラント状態データＢを読み込み、プロセス量の運転目
標値の評価法Ｊ２に従い目標値Ｃを計算し、計算した目
標値Ｃをプラントデータベース１０８に記録する運転目
標値評価部である。

【０００９】１０７はプラントデータベース１０８から
読み込んだプロセス量の状態データＦ１とそのプロセス
量の運転目標値Ｆ２との偏差および異常判定用の閾値Ｊ
３から異常を検知し、検知した異常データＧをプラント
データベース１０８へ記録する異常検知部１０である。

【００１０】１０９は異常原因同定のための因果関係Ｊ
を定義した知識データ、あるいは発電プラント１０２を
構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係を記述
したプラント機能知識データＪ１、さらにプロセス量の
運転目標値の評価法Ｊ２や異常判定用の閾値Ｊ３などの
データを記録している知識データベース８，１０９であ
る。

【００１１】１１０はプラントデータベース１０８から
読み込んだ検知異常データＨ１およびプラント状態デー
タＨ２と、知識データベース１０９から読み込んだ異常
原因同定のための因果関係Ｊを定義した知識データによ
り異常第１原因の推論を行ない、推論過程結果Ｉを出力
しプラントデータベース１０８に記録する一方、診断結
果Ｋを出力する異常原因推論部１１である。

【００１２】１１３は診断結果Ｋを運転員に理解しやす
い形式に変換した結果得られるデータＬをＣＲＴ表示装
置１１４に出力する表示処理部である。

【００１３】図８３は、プラントデータベース１０８の
構成を示す説明図である。

【００１４】この図に示すようにプラントデータベース
１０８は、夫々のプラントデータに関する名称，夫々の
観測値，運転目標値をまとめて記録した記憶機構１１５
と、異常と判定された異常データ名を記録する記憶機構
１１６と、推論結果などを記録する記憶機構１１７を備
えている。

【００１５】また、知識データベース１０９に格納され
ている知識ベースには、図８４に示すような異常原因の
ための因果関係知識が定義されたり、図８５に示すよう
な診断対象の発電プラントの機能的関係や物理的関係が
定義されている。この知識ベースの内容は、原因を同定
する方式に依存して決る。

【００１６】図８４に示すような異常原因のための因果
関係知識は、例えばＩｆ（条件部），Ｔｈｅｎ（結論
部）の形式で表現されている。

【００１７】条件部には、プロセス量の状態あるいはプ
ラント機器の動作状態が条件として与えられる。

【００１８】一方、診断対象の発電プラントの機能的関
係や物理的関係に基づいた診断は、プラントの多様な挙
動を対象のモデルに基づいて推定することにより実行す
る。

【００１９】このモデルは、ある時点のプラントの状態
から次の時点のプラントの状態を推定できるモデルであ
り、図８５に示したように対象のプラントを構成してい
る機器（機器１），（機器２）・・・と、それらの機器
で操作される物理量（物理量１），（物理量２）・・・
をノードとし、これらの間で成立している関係をリンク
（リンク１），（リンク２）・・・としたネットワーク
グラフで表現する。

【００２０】プラントの状態変化は、前記リンクの結合
の方向に沿って伝播する変動状態を推定することにより
予測する。

【００２１】発電プラントは明確な目的の基に設計され
ており、最上位の目的は安全性の確保と電力の発生と考
え、この上位の目的を達成するためいくつかの下位目標
（機能）が設定され、全体として階層構造となる。

【００２２】上位の目的から下位の階層への機能の分解
は、機能説明書などの設計図書から判断しモデルに反映
させる。

【００２３】本方式のモデル化では、この目的・機能は
操作の対象である物理量をある状態値にすることと等価
であるという考えに基づいて、抽象的な目的・機能の目
標を観測可能あるいは定量的に評価可能な物理量（保有
量，除熱量等）を用いて表現する。

【００２４】これにより目的・機能の達成評価は、その
目標となっている物理量の値により具体的に判定でき
る。

【００２５】物理量のモデル化では、前記目的・機能を
表現するもの（目標物理量と呼ぶ）と、それを達成する
ために操作する物理量（操作物理量と呼ぶ）に区別し、
機能的関係により結合する。

【００２６】例えば、目標物理量の加圧器水位と機能的
関係にある操作物理量は加圧器充填・抽出流量偏差であ
る。

【００２７】このようなモデル化の考えに基づいてこの
発電プラントに関する知識を知識データベース１０９に
格納する。

【００２８】このモデルに基づいた知識は、図８６，図
８７に示したような構成要素（ノード）の定義に関する
知識１１８，１２０や構成要素間の関係（リンク）に関
する知識１１９，１２１〜１２３により構成する。

【００２９】これら図８６，図８７に示したように、ノ
ードの定義に関する知識１１８，１２０は、物理量ノー
ドについては物理量の名称，目標物理量・操作物理量の
分類，運転目標値を計算する定義式とその正常範囲など
に関するデータで構成し、機器ノードについては、機器
の名称，弁・ポンプなどの機器の種類，運転目標値を計
算する定義式とその正常範囲などに関するデータで構成
する。

【００３０】一方、リンクの定義に関する知識１１９，
１２１〜１２３は、機器の動作と物理量の影響、その関
係の強さ、機能的関係の有無に関する知識で構成し、物
理保存則に従った物理量間の関係，関係の強さ，機能的
関係の有無などで構成される。

【００３１】特に物理量間の関係では、プラントの動特
性による変動を定性的に予測するため、質量やエネルギ
ー保存則に従った変動を扱うことになり、これらのバラ
ンスを変動させる要因である入出流量偏差量も陽にモデ
ルで表現し、影響波及先の質量やエネルギーを表す物理
量と結合する。

【００３２】次に動作について説明する。

【００３３】図８８は、異常原因同定のための因果関係
知識に基づいた原因同定方式の処理動作を示すフローチ
ャートである。

【００３４】図８９は、診断対象である発電プラントの
機能的関係や物理的関係に基づいた原因同定方式の処理
動作を示すフローチャートである。

【００３５】このプラントの異常診断装置で行なわれる
診断は、図８８の処理動作においては、一定周期毎にプ
ロセス入力（ステップＳＴ１３６），異常判定（ステッ
プＳＴ１３８），検知異常の有無の判断（ステップＳＴ
１３９）が繰り返される。

【００３６】また、図８９の処理動作においては、一定
周期毎にプロセス入力（ステップＳＴ１３６），運転目
標値評価（ステップＳＴ１３７），異常判定（ステップ
ＳＴ１３８），検知異常の有無の判断（ステップＳＴ１
３９）が繰り返される。

【００３７】ステップＳＴ１３６におけるプロセス入力
処理は、図８２に示すプロセス入力部１０３により実行
され、発電プラント１０２からデータを入力し単位変換
し、プラントデータベース１０８の該当場所に記録する
処理ステップである。

【００３８】ステップＳＴ１３７における運転目標値評
価処理は、知識データベース１０９から運転目標値定義
式を読み込み、この定義式で参照しているプラント状態
データをプラントデータベース１０８から読み込んで計
算し、図８３に示すプラントデータベース１０８の記憶
機構１１５の所定のエリアに記録する処理ステップであ
る。

【００３９】ステップＳＴ１３８における異常判定処理
は、知識データベース１０９から異常判定用の正常値範
囲を読み込み、プラント状態データと運転目標値とこの
正常範囲から異常を判定し、プラントデータベース１０
８の記憶機構１１６の所定のエリアに異常データ名を記
録する処理ステップである。

【００４０】この処理ステップの異常判定方法として
は、図９１に示すような方法が考えられる。

【００４１】図９１において、横軸は観測値と運転目標
値の偏差であり、ｅは正常範囲を決める閾値である。

【００４２】図９１に示すように、閾値ｅ付近での異常
判定の不確定さを回避するため、異常の判定に０．５か
ら１までの範囲の確信度を設ける。

【００４３】この確信度の値が大きいほど確実な判定で
あることを示している。

【００４４】また、異常の判定では運転目標値よりプラ
ント状態の示す値が大きいときには「高異常」、小さい
ときには「低異常」とする。

【００４５】この判定により「高異常」あるいは「低異
常」と判定されたプロセス量の名称を図８３に示すプラ
ントデータベース１０８の記憶機構１１６の所定のエリ
アに記録する。

【００４６】図８８，図８９に戻り、ステップＳＴ１３
９における異常有無判定処理は、異常と判定されたプロ
セス量がプラントデータベース１０８の記憶機構１１６
に存在するか否かを調べる処理ステップである。

【００４７】ここでプラントデータベース１０８の記憶
機構１１６に異常と判定されたプロセス量がなければ、
ここで異常第１原因推定処理を終了し次の異常検知処理
に進む。

【００４８】一方、プラントデータベース１０８の記憶
機構１１６に異常と判定されたプロセス量があれば、図
８８に示す処理動作ではその原因を推定する成立因果関
係探索処理に進み（ステップＳＴ１４０）、また図８９
に示す処理動作では探索開始異常選択処理（ステップＳ
Ｔ１４６）に進む。

【００４９】ここで、図８８に示す異常原因同定のため
の因果関係知識に基づいた原因同定方式の処理動作につ
いて説明する。

【００５０】ここでの異常原因の同定すなわち異常原因
推論は異常原因推論部１１０で行なわれ、知識データベ
ース１０９に格納された異常原因の因果関係の中からプ
ラントデータベース１０８の記憶機構に格納された異常
のパターンに一致する因果関係知識を探し出すことによ
り（ステップＳＴ１４０）異常原因を同定する。

【００５１】すなわち、知識データベース１０９に格納
された異常原因に関する因果関係の知識は、図８４に示
すようにＩｆ（条件部），Ｔｈｅｎ（結論部）の形式で
表現されている。

【００５２】この条件部には、プロセス量の状態あるい
はプラント機器の動作状態が条件として与えられている
ので、この条件部に合致するデータがプラントデータベ
ース１０８のテーブルに格納されていればその条件部に
対応した結論部が成立したと判定する（ステップＳＴ１
４４）。

【００５３】そして、その推論仮説結果が異常の第１原
因であれば、この診断結果Ｋを表示処理部１１３へ送出
し、また第１原因でなければ推論過程仮説としてプラン
トデータベース１０８に格納する（ステップＳＴ１４
３）。

【００５４】このようにして、知識データベース１０９
に条件部が合致する因果関係の知識が存在しなくなった
時点で異常原因同定処理が終了する。

【００５５】次に、図８９に示す診断対象である発電プ
ラントの機能的関係や物理的関係の知識に基づいた原因
同定方式の処理動作について説明する。

【００５６】ステップＳＴ１４６の探索開始異常選択処
理から以降の異常原因の推定処理は、知識データベース
１０９に格納されたプラントのモデルのネットワークを
構成する結合子を逆方向に辿ることにより行なう。

【００５７】これは、異常の影響がネットワークのモデ
ルの結合子の矢印の方向で伝播するという考えに基づい
ている。

【００５８】図９２は、プラントのモデル上での原因探
索の過程を示した説明図である。

【００５９】図８９に戻り、ステップＳＴ１４６の探索
開始異常選択処理は、プラントデータベース１０８の記
憶機構１１６に格納されている検知異常プロセス量から
異常原因探索処理が実行されていない任意の１つを選択
し、その異常原因の同定処理開始点を前記ネットワーク
のモデル上で決定する処理ステップである。

【００６０】この異常原因の探索開始点は、前記プラン
トデータベース１０８の記憶機構１１６から選択された
検知異常プロセス量の種類により次のように決められ
る。

【００６１】すなわち、異常プロセス量が操作物理量で
あるならば、その機能結合先の状態物理量を異常原因探
索開始点とし、また、異常プロセス量が状態物理量なら
ば、その物理量を異常原因探索開始点とする。

【００６２】ステップＳＴ１４７の探索開始異常有無判
定処理は、全ての検知異常プロセス量の異常原因の探索
が行なわれたか否かを調べる処理ステップである。

【００６３】このステップＳＴ１４７において探索開始
点がないと判断すると、全ての検知異常プロセス量の原
因探索が終了したことになるので、ステップＳＴ１３６
から始る次の異常検知処理に進む。

【００６４】一方、ステップＳＴ１４７において探索開
始点があると判断すると、次に実行するステップＳＴ１
４８の第１原因推定処理により推定された第１原因とそ
れから影響を受ける全てのプロセス量の関係付けが行な
われる。

【００６５】従って、検知された原因と関係のない異常
プロセス量が存在するときには複数の原因が同時に発生
していると判断し、その原因の探索を行なうことにな
り、このステップＳＴ１４８ではプラントに発生した全
ての異常原因を探索することになる。

【００６６】ステップＳＴ１４８の第１原因推定処理
は、異常原因探索開始点からネットワークのモデルを辿
り異常原因を探索する処理ステップであり、この第１原
因推定処理をさらに詳しく説明したフローチャートが図
９０である。

【００６７】すなわち、この第１原因推定処理は異常波
及経路候補推定処理（ステップＳＴ１５２）から始り、
この異常波及経路候補推定処理は第１原因探索処理開始
ノードに影響を与える可能性のあるノードの中から異常
影響を与えていると考えられるノードを選択する処理ス
テップである。

【００６８】この第１原因探索処理開始ノードに影響を
与える可能性のあるノードは、ノード間の関係に関する
知識から判定する。例えば、目標物理量が低下中あるい
は正常状態が持続しているが増加作用の制御機能が動作
中であれば、減少作用の可能性のある機器の状態を仮定
する。

【００６９】次に第１原因の候補となるノードがあるか
否かを判断する（ステップＳＴ１５３）。

【００７０】ステップＳＴ１５３において第１原因の候
補となるノードがあると判断すると、その中の１つのノ
ードを選択して次の異常影響波及確認処理（ステップＳ
Ｔ１５４）に進む。

【００７１】一方、第１原因の候補となるノードがない
ときには、原因未確認と判定する（ステップＳＴ１５
５）。

【００７２】ステップＳＴ１５４の異常影響波及確認処
理は、仮定した第１原因の候補の影響を推定し、プラン
トの観測状態が前記推定した状態と一致しているか否か
により第１原因仮説を確定するか否かを判断する処理ス
テップである。

【００７３】この処理ステップでは、たとえば仮定した
第１原因の候補の物理量への影響が減少作用であり、影
響先の物理量の状態が実際に減少中あるいは増加作用の
機能が動作中であるにもかかわらず影響先の物理量が変
動していなければ前記仮定が成立したと判断し、次のス
テップＳＴ１５６，ステップＳＴ１５８の第１原因判定
処理へ進む。

【００７４】また、仮定した第１原因の候補の物理量へ
の影響が減少作用であり、影響先の物理量の状態が減少
していないならば前記仮定は成立しないと判断し、ステ
ップＳＴ５６から先の異常原因探索を中止し、ステップ
ＳＴ１５３に戻り、別の異常波及経路へ異常原因の探索
を進める。

【００７５】このステップＳＴ１５４の異常影響波及確
認処理により第１原因の探索と同時に第１原因から影響
を受けて異常となっているプロセス量が判明するので、
プラントデータベース１０８の記憶機構１１６の検知異
常プロセス量の異常原因探索処理開始候補から前記判明
したプロセス量を削除することができる。

【００７６】これにより、同一の原因が多数の異常を引
き起こしても夫々の異常に対し重複して探索することな
く効率的に診断が出来ることになる。

【００７７】このステップＳＴ１５４の異常影響波及確
認処理により第１原因の候補のノードが推定できれば、
そのノードが第１原因かあるいは第１原因の影響を受け
ているノードであるか否かを判定する第１原因判定処理
を実行することになる（ステップＳＴ１５６）。

【００７８】そして、基本的には前記ノードが機器ノー
ドであれば第１原因とし、これをプラントデータベース
の１０８の記憶機構１１７の所定のエリアに記録し処理
を終了する。

【００７９】また、前記ノードが物理量ノードであれば
さらに第１原因の探索を進める（ステップＳＴ１５
８）。

【００８０】この場合のステップＳＴ１５８の第１原因
の推定処理は、再びステップＳＴ１５２から始る一連の
処理を再帰的に呼出して実行することにより行なわれ
る。

【００８１】そして、異常の第１原因が確認されれば
（ステップＳＴ１５６）、処理は終了することになる一
方、確認されないときにはステップＳＴ１５３に戻り別
の異常波及経路へ異常原因の探索を進める。

【００８２】このようにして図８９のステップＳＴ１４
８の第１原因推定処理が行なわれた後、次にステップＳ
Ｔ１４９の同定第１原因有無判定処理が行なわれる。

【００８３】この同定第１原因有無判定処理は、上述し
た第１原因推定処理（ステップＳＴ１４８）により第１
原因が同定されているか否かを判断する処理ステップで
ある。

【００８４】この結果、同定されていると判断すると、
同定結果表示処理（ステップＳＴ１５０）に進み、一方
また同定されていないと判断すると同定不能表示処理
（ステップＳＴ１５１）に進む。

【００８５】これら同定結果表示処理（ステップＳＴ１
５０）や同定不能表示処理（ステップＳＴ１５１）で
は、所定の表示処理を実行し、さらにステップＳＴ１４
６以下の原因の判明されていない異常原因探索処理に進
むことになる。

【００８６】

【発明が解決しようとする課題】従来のプラントの異常
診断装置は以上のように構成されているので、次のよう
な問題点があった。

【００８７】（１）従来のプラントの異常診断装置で
は、あらかじめ設定した警報設定点などを基に異常の検
知を行ない、これにより運転員が判断して発生した異常
に対処したり、検知した異常警報を診断装置などに入力
し異常原因の診断などを行なっていため、プラントの運
転状況にかかわりなくあらかじめ設定された異常判定基
準である警報設定点により異常発生を検知することにな
り、プラントの運転状態の変化に応じた異常判定基準が
設定できず、異常の誤検知や異常検知もれなどが発生す
る問題点があった。

【００８８】また、プラントの起動・停止時のような運
転操作がプラントに対し行なわれるようなときには、精
度の高いシミュレーションを利用した異常検知も適用が
困難である問題点がある。

【００８９】このように、現状の運転操作における起動
・停止のような変動する運転状態では、本来の異常を検
知するための警報信号が単なるステータスモニタとして
しか利用されていない点でもこの問題点は明らかであ
り、かつ重大な問題点となっている。

【００９０】（２）大規模なプラントでは起動・停止や
通常運転に伴う操作ステップが膨大になってしまい、操
作情報を利用して異常検知を行なうためには、これら膨
大な操作ステップに関しての知識量を効率的に処理しな
ければならないという問題点があった。

【００９１】（３）従来のプラントの異常診断装置で
は、プラントの観測情報の異常は検知できても実行され
た操作の誤りは検知できないという問題点があった。

【００９２】（４）また、大規模なプラントでは実行さ
れた操作の誤りを検知するためには、起動・停止や通常
運転などの膨大な操作ステップに関する知識を効率的に
処理する必要があるのに対し、このような膨大な操作ス
テップに関する知識を効率的に処理する手段が実現され
ていないという問題点があった。

【００９３】（５）さらに、従来の異常診断装置では、
実行された操作の誤りが検知できないことに加えて、正
しい操作が行なわれても充分な効果が観測できなかった
り、操作目標に対する達成度が低いようなときの代替操
作が必要な状況を判定できないという問題点があった。

【００９４】（６）また、大規模なプラントでは実行さ
れた操作で充分な効果が観測できなかったり、操作目標
に対する達成度が低いようなときの代替操作が必要な状
況を判定するためには、起動・停止や通常運転などの膨
大な操作ステップに関する知識を効率的に処理する必要
があるのに対し、このような代替操作が必要な状況を判
定するための膨大な操作ステップに関する知識を効率的
に処理する手段が実現されていないという問題点があっ
た。

【００９５】（７）従来の異常診断装置では、予め定義
されていた異常原因同定用の因果関係の知識ベースに基
づいてその異常原因を同定しており、多様に変化するプ
ラントの運転状況に応じて柔軟に対応できるようなもの
にはなっておらず、プラントの運転状態が変化すれば異
常原因の同定ができないという問題点があった。

【００９６】（８）従来の異常診断装置では、プラント
の状態変化に対応する異常原因同定を行なうための因果
関係を定義すると、夫々の状態に対応する因果関係を夫
々定義することになり、状態を識別するための条件要素
が複雑になり、処理効率が低下したり因果関係を定義し
た知識ベースの規模が増大し、高速な推論が行なえない
などの問題点があった。

【００９７】（９）従来の異常診断装置では、あらかじ
め定義されていた異常原因同定用の規則、あるいは、異
常診断のための診断対象のプラントを構成する機器の機
能的・構造的関係や物理的関係を記述した知識ベースに
基づいて異常原因を同定しており、多様に変化するプラ
ントの運転状況に応じて柔軟に対応できるようなものに
はなっておらず、プラントの運転状態が変化すれば異常
原因の同定ができないという問題点があった。

【００９８】（１０）従来の異常診断装置では、プラン
トの状態変化に対応する異常原因同定を行なうため、診
断対象のプラントを構成する機器の機能的・構造的関係
や物理的関係を記述した知識ベースを定義すると、夫々
の状態に対応する知識ベースを夫々定義することにな
り、知識ベースの規模が増大し、高速な推論が行なえな
いなどの問題点があった。

【００９９】請求項１の発明は上記のような問題点を解
消するためになされたもので、操作知識ベースに基づい
てプラントの操作状況に応じた異常検知処理を行なうこ
との出来るプラントの異常診断装置を得ることを目的と
する。

【０１００】請求項２の発明は、操作知識ベースに基づ
いた異常検知処理を状態推移モデルを利用して効率的に
行なうことの出来るプラントの異常診断装置を得ること
を目的とする。

【０１０１】請求項３の発明は、操作知識ベースを階層
化，分割化することにより操作知識ベースに基づいた異
常検知処理を効率的に行なうことの出来るプラントの異
常診断装置を得ることを目的とする。

【０１０２】請求項４の発明は、操作知識ベースに基づ
いて操作違反を検知することの出来るプラントの異常診
断装置を得ることを目的とする。

【０１０３】請求項５の発明は、操作知識ベースに基づ
いて操作違反を検知する際に状態推移モデルを利用して
効率的に操作違反検知を行なうことのできるプラントの
異常診断装置を得ることを目的とする。

【０１０４】請求項６の発明は、操作知識ベースに基づ
いた操作違反検知処理を、操作知識ベースを階層化，分
割化することにより効率良く行なうことのできるプラン
トの異常診断装置を得ることを目的とする。

【０１０５】請求項７の発明は、操作知識ベースに基づ
いて補完・代替操作の必要性の有無を判定し、これを提
供することの出来るプラントの異常診断装置を得ること
を目的とする。

【０１０６】請求項８の発明は、操作知識ベースに基づ
いた補完・代替操作の必要性の有無の判定を、状態推移
モデルを利用して効率的に行なうことの出来るプラント
の異常診断装置を得ることを目的とする。

【０１０７】請求項９の発明は、操作知識ベースに基づ
いた補完・代替操作の必要性の有無の判定を、操作知識
ベースを階層化，分割化することにより効率的に行なう
ことの出来るプラントの異常診断装置を得ることを目的
とする。

【０１０８】請求項１０の発明は、異常原因同定のため
の因果関係を定義した因果関係知識ベースの内容の操作
状況に応じた切り替えを操作知識ベースに基づいて行な
うことの出来るプラントの異常診断装置を得ることを目
的とする。

【０１０９】請求項１１の発明は、操作知識ベースに基
づいた因果関係知識ベースの切り替えを状態推移モデル
を利用することにより効率的に行なうことの出来るプラ
ントの異常診断装置を得ることを目的とする。

【０１１０】請求項１２の発明は、操作知識ベースに基
づいた因果関係知識ベースの切り替えを操作知識ベース
を階層化，分割化することにより効率的に行なうことの
出来るプラントの異常診断装置を得ることを目的とす
る。

【０１１１】請求項１３の発明は、操作知識ベースに記
述された該当操作によるプロセス量の設定正常状態や動
作機器の変更などに基づいて、異常原因同定のための処
理で参照する診断対象のプラントの機器の機能的・構造
的関係や物理的関係を記述した知識ベースの内容を動的
に変更し、プラントの操作状況に応じた異常原因の同定
を可能とするプラントの異常診断装置を得ることを目的
とする。

【０１１２】請求項１４の発明は、状態推移モデルを利
用することにより、診断対象のプラントを構成する機器
の機能的・構造的関係や物理的関係を記述した知識ベー
スを決める際の切り替えを効率化できるプラントの異常
診断装置を得ることを目的とする。

【０１１３】請求項１５の発明は、操作知識ベースを階
層化，分割化することにより、診断対象のプラントを構
成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係を記述し
た知識ベースを決める際の操作候補の切り替えを効率化
できるプラントの異常診断装置を得ることを目的とす
る。

【０１１４】請求項１６の発明は、異常原因探索範囲を
広げることができるプラントの異常診断装置を得ること
を目的とする。

【０１１５】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明に係るプ
ラントの異常診断装置は、上記プラントからの操作情報
と、操作知識ベースに記述されている知識とに基づいて
上記プラントの運転状態に対応した異常判定条件を設定
する異常判定条件動的設定手段と、その異常判定条件動
的設定手段により設定した異常判定条件を基に上記プラ
ントの操作状況に応じた異常検知処理を行なう異常検知
処理手段とを備えたものである。

【０１１６】請求項２の発明に係るプラントの異常診断
装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，終
了などの条件に基づいて上記プロセス量の変動範囲内を
有限個に分割し、それらの範囲間での変動方向を記述し
た状態推移モデルと、異常判定条件を判断する各時点に
おいて、判定すべき操作候補を上記状態推移モデルによ
り絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込み
手段により絞り込んだ操作候補を基に、異常検知処理を
行なう異常検知処理手段とを備えたものである。

【０１１７】請求項３の発明に係るプラントの異常診断
装置は、異常判定条件を判断する各時点において判定す
べき操作候補を、操作知識ベースの階層化，分割化を基
に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込み
手段により絞り込んだ操作候補を基に異常検知処理を行
なう異常検知処理手段とを備えたものである。

【０１１８】請求項４の発明に係るプラントの異常診断
装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，終
了などの条件などと、上記プラントから入力される操作
情報とを比較し、上記操作知識ベースに記述されている
操作開始，終了などの条件に合致しない操作を操作違反
として検知する違反操作検知手段を備えたものである。

【０１１９】請求項５の発明に係るプラントの異常診断
装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，終
了などの条件などに基づいて上記プロセス量の変動範囲
内を有限個に分割し、それらの範囲間での変動方向を記
述した状態推移モデルと、違反操作を判断する各時点に
おいて判定すべき操作候補を上記状態推移モデルにより
絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込み手
段により絞り込んだ操作候補を基に違反操作を検知する
違反操作検知手段とを備えたものである。

【０１２０】請求項６の発明に係るプラントの異常診断
装置は、プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，
操作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知
識ベースと、違反操作を判断する各時点において判定す
べき操作候補を上記操作知識ベースの階層化，分割化を
基に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込
み手段により絞り込んだ操作候補を基に違反操作を検知
する違反操作検知手段とを備えたものである。

【０１２１】請求項７の発明に係るプラントの異常診断
装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，終
了などの条件などと、上記プラントから入力される操作
情報とを比較し、設定された操作目標に達していない操
作を検知し、補完・代替操作の必要性の有無を判断し提
供する補完・代替操作提供手段を備えたものである。

【０１２２】請求項８の発明に係るプラントの異常診断
装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，終
了などの条件などに基づいてプロセス量の変動範囲内を
有限個に分割し、それらの範囲間での変動方向を記述し
た状態推移モデルと、上記操作知識ベースに記述されて
いる操作開始，終了などの条件などと、上記プラントか
ら入力される操作情報とを比較し、設定された操作目標
に達していない操作を検知し、補完・代替操作の必要性
の有無を判断し提供する補完・代替操作提供手段と、そ
の補完・代替操作提供手段により補完・代替操作の必要
性の有無を判断する各時点において、判定すべき操作候
補を上記状態推移モデルにより絞り込む操作候補絞込み
手段とを備えたものである。

【０１２３】請求項９の発明に係るプラントの異常診断
装置は、階層化，分割化して記述した操作知識ベースに
記述されている操作開始，終了などの条件などと上記プ
ラントから入力される操作情報とを比較し、設定された
操作目標に達していない操作を検知し、補完・代替操作
の必要性の有無を判断し提供する補完・代替操作提供手
段と、その補完・代替操作提供手段により補完・代替操
作の必要性を判断する各時点において、階層化・分割化
して記述した上記操作知識ベースを基に判定すべき操作
候補を絞り込む操作候補絞込み手段とを備えたものであ
る。

【０１２４】請求項１０の発明に係るプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述された該当操作による
プロセス量の設定正常状態や動作機器の変更などに基づ
いて、異常原因同定のための因果関係を定義した因果関
係知識ベースの内容を変更する動的変更手段と、その動
的変更手段によりプラントの操作状況に対応した異常原
因の同定を可能とする異常原因同定手段とを備えたもの
である。

【０１２５】請求項１１の発明に係るプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，
終了などの条件などに基づいて上記プロセス量の変動範
囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での変動方向を
記述した状態推移モデルと、上記異常の原因を判断する
ための因果関係を定義した因果関係知識を決める各時点
において判断すべき操作候補を上記状態推移モデルによ
り絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込み
手段により絞り込んだ操作候補を基に上記異常原因の同
定を可能とし、上記プラントの異常を検知する異常原因
同定手段とを備えたものである。

【０１２６】請求項１２の発明に係るプラントの異常診
断装置は、階層化、分割化して記述した操作知識ベース
と、異常原因を判断するための因果関係を定義した因果
関係知識ベースを決める各時点において判定すべき操作
候補を、上記階層化，分割化して記述した操作知識ベー
スを基に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補
絞込み手段により絞り込んだ上記操作候補を基に上記異
常原因の同定を可能とし、上記プラントの異常を検知す
る異常原因同定手段とを備えたものである。

【０１２７】請求項１３の発明に係るプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述された該当操作による
プロセス量の設定正常状態や動作機器の変更などに基づ
いて、知識ベースの内容を変更する動的変更手段と、そ
の動的変更手段により動的に変更した上記知識ベースの
知識に基づいてプラントの操作状況に対応した異常原因
の同定を可能とし、上記プラントの異常を検知する異常
原因同定手段とを備えたものである。

【０１２８】請求項１４の発明に係るプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始，
終了などの条件などに基づいて上記プロセス量の変動範
囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での変動方向を
記述した状態推移モデルと、異常の原因を判断するため
の診断対象のプラントを構成する機器の機能的・構造的
関係や物理的関係を記述した知識ベースを決める各時点
において判定すべき操作候補を上記状態推移モデルによ
り絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候補絞込み
手段により絞り込んだ操作候補を基に上記プラントの異
常を検知し異常原因の同定を可能とする異常原因同定手
段とを備えたものである。

【０１２９】請求項１５の発明に係るプラントの異常診
断装置は、階層化，分割化して記述した操作知識ベース
と、異常原因を判断するための診断対象のプラントを構
成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係を記述し
た知識ベースを決める各時点において判定すべき操作候
補を上記操作知識ベースの階層化，分割化を基に絞り込
む操作候補絞込み手段とを備えたものである。

【０１３０】請求項１６の発明に係るプラントの異常診
断装置は、異常原因判定手段により推定した異常原因候
補から予想されるプロセス量の状態，機器の動作の変動
と一致する上記プラントから検知された観測信号が得ら
れないときには、上記推定した異常原因候補から予想さ
れるプロセス量の状態，機器の動作の変動をもたらすよ
うな他のプロセス量の状態，機器の動作の変動などを探
索することにより異常原因探索範囲を拡大し異常原因候
補を判定する異常原因探索手段と、その異常原因探索手
段により判定した異常原因候補を基に異常原因の同定を
行なう異常原因同定手段とを備えたものである。

【０１３１】

【作用】請求項１の発明におけるプラントの異常診断装
置は、プラントに変動をもたらす個々の運転操作により
影響を受けるプロセス量，操作開始，終了条件などの操
作に関する知識とプラントからの操作情報とに基づい
て、プラントの運転状態に対応して異常判定条件を動的
に設定することを可能とし、プラントの状態の変動に対
し上記異常判定条件が柔軟に対応するようにしてプラン
トの状態の変動に対し正確な異常検知を実現する。

【０１３２】請求項２の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始や
終了条件などに基づいてプロセス量の変動範囲内を有限
個に分割し、異常判定条件を判断する場合に上記範囲間
での変動方向を記述した知識に基づき大量の操作手順の
中から特定すべき操作候補を効率的に絞り込むことで、
効率的な異常検知処理を実現する。

【０１３３】請求項３の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースを操作目的や操作対象などに
より階層化，分割化し、異常判定条件を判断する場合に
特定すべき操作候補を大量の操作手順の中から効率的に
絞り込むことで、効率的な異常検知処理を実現する。

【０１３４】請求項４の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始や
終了などの条件等とプラントから入力される操作情報と
を比較することにより、上記操作知識ベースに記述され
ている操作条件に合致しない操作を違反操作として検知
することを可能にする。

【０１３５】請求項５の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始や
終了などの条件等に基づいて、プロセス量の変動範囲内
を有限個に分割し、分割した範囲間での変動方向を記述
した知識に基づき、違反操作を判断する場合に大量の操
作候補の中から判断すべき操作候補を効率的に絞り込む
ことで、違反操作の検知を効率的に行なうことを可能に
する。

【０１３６】請求項６の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースを操作目的や操作対象などに
より階層化，分割化することにより、違反操作を判断す
る場合に大量の操作候補の中から判断すべき操作候補を
効率的に絞り込むことで、違反操作の検知を効率的に行
なうことを可能にする。

【０１３７】請求項７の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始や
終了などの条件等とプラントから入力される操作情報を
比較し、設定された操作目標に達しない操作を検知する
ことにより、正しい操作が行なわれているにもかかわら
ずプラントの状態が所定の状態にならないような状況に
対し補完・代替操作の必要性についての情報を提供する
ことを可能にする。

【０１３８】請求項８の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースに記述されている操作開始や
終了などの条件等に基づいて、プロセス量の変動範囲内
を有限個に分割し、分割した範囲間での変動方向を記述
した知識に基づき、補完・代替操作を判断する場合に大
量の操作候補の中から判断すべき操作候補を効率的に絞
り込み、補完・代替操作の判断を効率的に行なうことを
可能にする。

【０１３９】請求項９の発明におけるプラントの異常診
断装置は、操作知識ベースを操作目的や操作対象などに
より階層化，分割化し、補完・代替操作を判断する場合
に大量の操作候補の中から判断すべき操作候補を効率的
に絞り込み、補完・代替操作の判断を効率的に行なうこ
とを可能にする。

【０１４０】請求項１０の発明におけるプラントの異常
診断装置は、操作知識ベースに記述された該当操作によ
るプロセス量の設定正常状態や動作機器の変更に基づい
て、異常原因同定処理で参照する因果関係を定義した因
果関係知識ベースの内容を動的に変更することにより、
プラントの操作状況に対応した異常原因同定処理を実現
する。

【０１４１】請求項１１の発明におけるプラントの異常
診断装置は、異常原因を判断するための因果関係を定義
した因果関係知識ベースを決める場合に、操作知識ベー
スに記述されている操作開始や終了などの条件等に基づ
いてプロセス量の変動範囲内を有限個に分割し、分割し
た範囲間での変動方向を記述した知識に基づき判断すべ
き操作候補を効率的に絞り込むことにより、効率的な異
常原因同定処理を可能にする。

【０１４２】請求項１２の発明におけるプラントの異常
診断装置は、異常原因を判断するための因果関係を定義
した因果関係知識ベースを決める場合に、操作知識ベー
スを操作目的や操作対象などにより階層化，分割化する
ことにより判断すべき操作候補を効率的に絞り込み、上
記因果関係知識ベースの決定を効率的に行なうことを可
能にする。

【０１４３】請求項１３の発明におけるプラントの異常
診断装置は、操作知識ベースに記述された該当操作によ
るプロセス量の設定正常状態や動作機器の変更に基づい
て、異常原因同定処理で参照する診断対象のプラントを
構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係を記述
した知識ベースの内容を動的に変更することにより、プ
ラントの操作状況に対応した異常原因同定処理を実現す
る。

【０１４４】請求項１４の発明におけるプラントの異常
診断装置は、異常原因を判断する際に、診断対象のプラ
ントを構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係
を記述した操作知識ベースを決める場合に、操作知識ベ
ースに記述されている操作開始や終了などの条件等に基
づいてプロセス量の変動範囲内を有限個に分割し、分割
した範囲間での変動方向を記述した知識に基づき判断す
べき操作候補を効率的に絞り込むことにより、異常原因
の推論を効率的に行なうことを可能にする。

【０１４５】請求項１５の発明におけるプラントの異常
診断装置は、操作知識ベースを操作目的や操作対象など
により階層化，分割化し、診断対象のプラントを構成す
る機器の機能的・構造的関係や物理的関係を記述した異
常原因を判断するための知識ベースを決める場合に、判
断すべき操作候補を効率的に絞り込めるようにして、異
常原因の推論を効率的に行なうことを可能にする。

【０１４６】請求項１６の発明におけるプラントの異常
診断装置は、プラントの構成装置の特性・機能や物理量
間に成立する特性を記述した知識を格納した知識ベース
と、上記プラントから検知された異常およびその他の観
測信号とから異常原因候補が推定され、その推定された
異常原因候補から予想されるプロセス量の状態，機器の
動作の変動と一致する上記観測信号が得られないときに
は、上記推定した異常原因候補から予想されるプロセス
量の状態，機器の動作の変動などをもたらすような他の
プロセス量の状態，機器の動作の変動などを探索し異常
原因候補を探索判定することで異常原因探索範囲を広げ
ることを可能にする。

【０１４７】

【実施例】

実施例１．以下、請求項１の発明の一実施例を図につい
て説明する。図１において、１はプラントの異常診断装
置、２は発電プラントであり、プラントの異常診断装置
１は発電プラント２の異常診断を行なう。

【０１４８】プラントの異常診断装置１において、３は
発電プラント２からプロセス量Ａ１と機器の動作状態Ａ
２を読み込んでプラントデータベース４に記録するプロ
セス入力部、５は発電プラント２から入力された操作信
号Ｐを受信する操作入力部である。

【０１４９】プラントデータベース４は、図１２に示す
ように各プラントデータについての名称や観測値や運転
目標値などをまとめて記録する記憶機構１５と、検知し
た異常データをデータ名毎に格納する記憶機構１６と、
推論結果を記録する記憶機構１７により構成されてい
る。

【０１５０】図１に戻り、６は発電プラント２に変動を
もたらす個々の運転操作に関し、その運転操作により影
響を受けるプロセス量，操作開始，終了条件などについ
ての操作知識要素を記述した操作知識ベースである。

【０１５１】操作知識ベース６は、図２に示した操作手
順を示す運転手順書を基に作成されている。

【０１５２】また、図３は図２に示した運転手順書を基
に作成された操作知識ベースの定義知識の一例を示して
いる。

【０１５３】図３において、「操作開始前操作」とは、
対象となる操作が実行される前に実行される操作であ
り、複数定義してもよい。

【０１５４】「走査開始条件」とは、対象となる走査を
開始することを前提とした条件であり、プロセス量の観
測値，機器の動作状態，時間的な経過などで定義され、
複数定義してもよい。

【０１５５】「走査終了条件」とは、対象となる操作を
終了することを規定した条件であり、プロセス量の観測
値，機器の動作状態，時間的な経過などで定義され、複
数定義してもよい。

【０１５６】「操作続行条件」とは、対象となる操作が
続行されている期間中成立していなければならない条件
であり、プロセス量の観測値，機器の動作状態，時間的
な経過などで定義され、複数定義してもよい。

【０１５７】「操作」とは、操作対象の機器および操作
プロセス量を定義する。

【０１５８】「操作目標影響」とは、操作の結果、目的
となる最終状態あるいは変化状態をプロセス量の観測
値，機器の動作状態等で定義し、複数定義してもよい。

【０１５９】「操作目標外影響」とは、操作の結果、目
的となる最終状態あるいは変化状態以外に起こるプロセ
ス量の変化を定義し、複数定義してもよい。

【０１６０】「操作後操作」とは、対象となる操作に引
き続いて実行される操作を定義し、複数定義してもよ
い。

【０１６１】図４は操作知識ベース６に定義された異常
判定用の条件である操作開始条件，操作終了条件，操作
続行条件の一例を示しており、操作知識ベース６におい
て定義された操作開始条件，操作終了条件，操作続行条
件，操作目標影響，操作目標外影響等の条件・作用に
は、図４に示すような観測値や変化率に関しての値の幅
や複数変量間の依存関係や時間経過などがある。

【０１６２】また順を追って実行される操作の順序は、
操作前操作や操作後操作により定義されている。図５は
操作知識ベース６に定義された操作順序の概念図であ
り、操作ａと操作ｂとが終了後に操作ｃを行ない、さら
に操作ｃ終了後に操作ｄと操作ｅを行なう操作手順を表
している。

【０１６３】図１に戻り、７ａは操作実行状態監視部
（異常判定条件動的設定手段）であり、操作入力部５か
ら供給される操作信号Ｐと，プラントデータベース４か
ら供給されるプラント状態データＸと，操作知識ベース
６に定義されている操作についての知識Ｑに基づき、現
在実行されている操作に関しての監視条件，操作条件，
終了条件，終了した操作についての条件などを判定し、
これら判定した条件などを異常判定条件Ｍ１として知識
データベース８に出力する。

【０１６４】知識データベース８は、異常原因同定のた
めの因果関係を定義した知識Ｊ、あるいは発電プラント
２を構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係を
記述したプラント機能知識Ｊ１を記録したデータベース
である。

【０１６５】９は運転目標値評価部であり、プラントデ
ータベース４からプラント状態データＢを入力し、知識
データベース８に格納されたプロセス量の運転目標値の
評価法Ｊ２に従って目標値Ｃを計算し、計算した目標値
Ｃをプラントデータベース４に記録する。

【０１６６】１０は異常検知部であり、プラントデータ
ベース４から読み込んだプロセス量の状態データＦ１
と，そのプロセス量の運転目標値Ｆ２の偏差と，知識デ
ータベース８に格納された異常判定用の閾値Ｊ３とから
異常を判定し、検知した異常データＧをプラントデータ
ベース４へ出力し記録する。

【０１６７】１１は異常原因推論部（異常原因判定手
段）であり、プラントデータベース４から読み込んだ検
知異常データＨ１やプラント異常データＨ２、さらに知
識データベース８から読み込んだ異常原因同定のための
因果関係を定義した知識Ｊあるいはプラント機能知識Ｊ
１により異常第１原因の推論を行ない、推論仮定結果Ｉ
をプラントデータベース４へ出力して記録し、さらに診
断結果Ｋを表示処理部１２へ出力する。

【０１６８】表示処理部１２は、診断結果Ｋを運転員に
判りやすい形式に変換し、この結果得られるデータＬを
ＣＲＴ表示装置１３に出力し表示する。

【０１６９】次に動作について説明する。

【０１７０】図６と図７は、この実施例のプラントの異
常診断装置の動作を説明するためのフローチャートであ
り、図６は因果関係知識に基づいた異常原因同定処理を
示すフローチャート、図７は診断対象の発電プラントの
機能的関係や物理的関係の知識に基づいた異常原因同定
処理を示すフローチャートである。

【０１７１】このプラントの異常診断装置で行なう異常
原因の診断は、図６や図７に示すように一定周期毎にプ
ロセス入力処理（ステップＳＴ１）→操作入力処理（ス
テップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステップＳＴ
３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ４）→異常検
知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無判定処理（ス
テップＳＴ６）を繰り返している。

【０１７２】プロセス入力処理（ステップＳＴ１）は、
プロセス入力部３において実行され、発電プラント２か
らプロセス量などのデータを入力し、単位変換してプラ
ントデータベース４の該当エリアに記録する処理ステッ
プである。

【０１７３】操作入力処理（ステップＳＴ２）は操作入
力部５で実行される処理であり、発電プラント２で実行
された操作情報を取り込み操作実行状態監視部７ａへ出
力する処理である。

【０１７４】操作実行状態監視部７ａにおいて実行され
る操作実行状態監視処理（ステップＳＴ３）では、操作
入力部５から送られてくる操作開始や終了などの操作情
報Ｐと、図４に示す操作知識ベース６に定義されている
操作に関する知識とから現在行なわれている操作の続行
条件，作用，副作用などの条件を決定し、最新の運転目
標値定義式や異常判定条件として知識データベース８に
記録する。

【０１７５】また、終了した操作に付随した運転目標値
定義式や異常判定条件を知識データベース８から削除す
る。

【０１７６】ここで操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）において行なわれる、現在行なわれている操作の
続行条件，作用，副作用などの条件を決定する異常判定
条件設定動作について詳しく説明する。

【０１７７】図８は、この操作実行状態監視処理（ステ
ップＳＴ３）において行なわれる異常判定条件設定動作
を示すフローチャートである。

【０１７８】図６，図７の操作実行状態監視処理（ステ
ップＳＴ３）では、診断周期の間に発電プラント２にお
いて実行された全ての操作情報が操作入力部５から送ら
れてくる。

【０１７９】そして、図８に示したフローチャートに従
って全ての操作情報に対し異常判定条件設定処理が行な
われる。

【０１８０】図８に示す異常判定条件設定処理では、ま
ず操作要素選択処理（ステップＳＴ２１）を行なう。

【０１８１】この場合、操作実行状態監視部（異常判定
条件動的設定手段）７ａには、処理を実行している時点
で続行されている操作（続行操作）、実行してもよい操
作（次期操作候補）に関する情報が記録されていて、ス
テップＳＴ２１では前記操作実行状態監視部（異常判定
条件動的設定手段）７ａに記録されている情報と操作入
力部５から入力された操作信号により現在実行されてい
る操作が終了したか、あるいは新たな操作が開始された
かを判断する。

【０１８２】ステップＳＴ２１において新規操作が開始
されたと判断すると、異常判定条件設定処理（ステップ
ＳＴ２２）に移行する。

【０１８３】この異常判定条件設定処理では、開始され
た新規操作について操作知識要素として定義されている
操作終了条件，操作続行条件，操作目標影響などから、
目標値の設定法や異常判定条件などを設定する。そし
て、知識データベース８に続行操作として登録する（ス
テップＳＴ２３）。

【０１８４】一方ステップＳＴ２１において、操作が終
了したと判断した場合には、異常判定条件削除処理（ス
テップＳＴ２４）を実行する。

【０１８５】この異常判定条件削除処理では、異常判定
条件設定処理（ステップＳＴ２２）で知識データベース
８に登録された目標値の設定法や異常判定条件などを削
除し、さらに該当する操作について定義されている操作
後操作を次期操作候補として登録する（ステップＳＴ２
５）。

【０１８６】このように異常判定条件を動的に設定した
り削除したりするために、異常判定条件が操作実行と共
に更新される。

【０１８７】図１０は、異常判定条件が操作実行と共に
更新される状態を説明する説明図である。

【０１８８】図１０によれば、操作Ｓが開始した時点
（Ｔ１―１）で異常判定条件Ｓ’が有効となり、操作Ｕ
が開始した時点（Ｔ２―１）で異常判定条件Ｕ’が有効
となり、さらに操作Ｕが終了した時点（Ｔ２―２）で異
常判定条件Ｕ’が無効となり、操作Ｓが終了した時点
（Ｔ１―２）で異常判定条件Ｓ’が無効となることを示
している。

【０１８９】従って、時刻Ｔ１―１から時刻Ｔ２―１の
間は異常判定条件Ｓ’だけが有効であり、また時刻Ｔ２
―１から時刻Ｔ２―２の間は異常判定条件Ｓ’と異常判
定条件Ｕ’が有効、時刻Ｔ２―２から時刻Ｔ１―２の間
は再び異常判定条件Ｓ’だけが有効となる。

【０１９０】また、図１１は図１０の異常判定条件の変
化例がひとつのパラメータに設定された場合を示す説明
図である。

【０１９１】すなわち、操作Ｓが開始された時点（Ｔ１
―１）で異常判定条件Ｓ’（変動率に対する条件：領域
３５）が有効となり、操作Ｕが開始された時点（Ｔ２―
１）で異常判定条件Ｕ’（値の正常範囲：領域３６）が
有効となり、操作Ｕが終了した時点で再び異常判定条件
Ｓ’（領域３５）だけが有効となっている様子を示して
いる。

【０１９２】操作Ｕと操作Ｔが同時に実行されている場
合には、領域３５と領域３６両者の領域の共通領域３７
が正常範囲となる。

【０１９３】図１１に示すように、操作の実行によりプ
ロセス量が変化しても、それに伴って異常判定条件が更
新され、操作の実行に伴うプロセス量の変動にあわせた
異常判定条件が設定できるため、プラントの状態が変動
している最中であっても正しく異常判定が可能となるこ
とが判る。

【０１９４】図６または図７に戻り、運転目標値評価処
理（ステップＳＴ４）は、知識データベース８に記録さ
れている最新の運転目標値定義式を読み込み、この運転
目標値定義式で参照しているプラント状態データをプラ
ントデータベース４から読み込んで計算し、図１２に示
すプラントデータベース４の記憶機構１５の該当エリア
に記録する処理ステップである。

【０１９５】異常検知判定処理（ステップＳＴ５）は、
知識データベース８に記録されている最新の異常判定用
の条件に従って異常を検知し、図１２に示すプラントデ
ータベース４の記憶機構１６の該当エリアに記録する処
理と、最新の異常判定用の正常値範囲を読み込み、この
正常値範囲とプラント状態データと運転目標値とから異
常を判定し、プラントデータベース４の記憶機構１６の
該当エリアに記録する処理とからなる。

【０１９６】前者の異常検知判断では、設定される異常
判定条件が図４に示すように幾つかの種類に分けられる
ので、その種類に応じた異常判定処理を行なうことにな
る。

【０１９７】また後者の異常検知判断は従来と同様の手
法で行なう。

【０１９８】すなわち、知識データベース８から異常判
定用の正常範囲を読み込み、プラント状態データと運転
目標値とこの正常範囲から異常を判定し、プラントデー
タベース４の記憶機構１６の所定のエリアに異常データ
名を記録するのであるが、この処理ステップの異常判定
方法として図１３に示すように、閾値ｅ付近での異常判
定の不確定さを回避するため、異常の判定に０．５から
１までの範囲の確信度を設ける。

【０１９９】そして、異常の判定では運転目標値よりプ
ラント状態の示す値が大きいときには「高異常」、小さ
いときには「低異常」とし、「高異常」あるいは「低異
常」と判定されたプロセス量の名称をプラントデータベ
ース４の記憶機構１６の所定の該当エリアに記録する。

【０２００】図６または図７に戻り、異常有無判定処理
（ステップＳＴ６）は、異常と判定されたプロセス量が
図１２に示すプラントデータベース４の記憶機構１６に
存在するか否かを調べる処理ステップである。

【０２０１】ここで異常と判定されたプロセス量が存在
していなければ処理を終了し、ステップＳＴ１に戻りプ
ロセス入力処理（ステップＳＴ１）以降の処理を繰り返
す。

【０２０２】異常と判定されたプロセス量があれば、図
６に示すフローチャートではその原因を推定する成立因
果関係探索処理（ステップＳＴ７）に進み、また図７に
示すフローチャートでは探索開始異常選択処理（ステッ
プＳＴ１５）に進み、検知された異常原因を同定する。

【０２０３】図６のフローチャートに示す異常原因の同
定処理では、異常原因の同定すなわち異常原因推論は異
常原因推論部１１で行なわれ、知識データベース８に格
納された異常原因の因果関係の中からプラントデータベ
ース４に格納された異常のパターンに一致する因果関係
知識を探し出すことにより（ステップＳＴ７）異常原因
を同定する。

【０２０４】すなわち、知識データベース８に格納され
た異常原因に関する因果関係の知識は、図１４に示すよ
うにＩｆ（条件部），Ｔｈｅｎ（結論部）の形式で表現
されている。

【０２０５】この条件部には、プロセス量の状態あるい
はプラント機器の動作状態が条件として与えられている
ので、この条件部に合致するデータがプラントデータベ
ース１０８の記憶機構に格納されていれば前記結論部が
成立したと判定する（ステップＳＴ８）。

【０２０６】そして、その推論仮説結果が異常の第１原
因であれば、その診断結果Ｋを表示処理部１２へ送出
し、また第１原因でなければ推論過程仮説としてプラン
トデータベース４に格納する（ステップＳＴ１１）。

【０２０７】このようにして、知識データベース８に条
件部が合致する因果知識が存在しなくなった時点で異常
原因同定処理が終了する。

【０２０８】次に、図７に示すステップＳＴ１５以降の
異常原因同定処理では、ステップＳＴ１５の探索開始異
常選択処理から以降の処理は、知識データベース８に格
納されたプラントのモデルのネットワークを構成する結
合子を逆方向に辿ることにより行なう。

【０２０９】これは、異常の影響がネットワークのモデ
ルの結合子の矢印の方向で伝播するという考えに基づい
ている。

【０２１０】図１５は、プラントのモデル上での原因探
索の過程を示した説明図である。

【０２１１】図７に戻り、ステップＳＴ１６の探索開始
異常有無判定処理では、プラントデータベース４の記憶
機構１６に格納されている検知異常プロセス量から異常
原因探索処理が実行されていない任意の１つを選択し、
その異常原因の同定処理開始点をネットワークのモデル
上で決定する。

【０２１２】この異常原因の探索開始点は、前記プラン
トデータベース４の記憶機構１６から選択された検知異
常プロセス量の種類により次のように決められる。

【０２１３】すなわち、異常プロセス量が操作物理量で
あるならば、その機能結合先の状態物理量を異常原因探
索開始点とし、また、異常プロセス量が状態物理量なら
ば、その物理量を異常原因探索開始点とする。

【０２１４】そして、全ての検知異常プロセス量の異常
原因の探索が行なわれたか否かを調べる。

【０２１５】このステップＳＴ１６において探索開始点
がないと判断すると、全ての検知異常プロセス量の原因
探索が終了したことになるので、ステップＳＴ１に戻り
次の異常検知処理に進む。

【０２１６】一方、ステップＳＴ１６において探索開始
点があると判断すると、次に実行するステップＳＴ１７
の第１原因推定処理により推定された第１原因とそれか
ら影響を受ける全てのプロセス量の関係付けが行なわれ
る。

【０２１７】従って、検知された異常原因と関係のない
異常プロセス量が存在するときには複数の原因が同時に
発生していると判断し、その原因の探索を行なうことに
なり、このステップＳＴ１７ではプラントに発生した全
ての異常原因を探索することになる。

【０２１８】ステップＳＴ１７の第１原因推定処理は、
異常原因探索開始点からネットワークのモデルを辿り異
常原因を探索する処理ステップであり、この第１原因推
定処理を詳しく説明したフローチャートが図９である。

【０２１９】この第１原因推定処理は、従来技術で説明
した図１９０と同一であるので説明を省略する。

【０２２０】このようにして図７のステップＳＴ１７の
第１原因推定処理が行なわれた後、次にステップＳＴ１
８の同定第１原因有無判定処理が行なわれる。

【０２２１】この同定第１原因有無判定処理は、上述し
た第１原因推定処理（ステップＳＴ１７）により第１原
因が同定されているか否かを判断する処理ステップであ
る。

【０２２２】この結果、同定されていると判断すると、
同定結果表示処理（ステップＳＴ１９）に進み、一方ま
た同定されていないと判断すると同定不能表示処理（ス
テップＳＴ２０）に進む。

【０２２３】これら同定結果表示処理（ステップＳＴ１
９）や同定不能表示処理（ステップＳＴ２０）では所定
の表示処理を実行し、さらにステップＳＴ１５以下の原
因の判明されていない異常原因探索処理に進むことにな
る。

【０２２４】実施例２．以下、請求項２の発明の一実施
例を図について説明する。図１６はこの実施例の構成を
示すブロック図であり、図１と同一または相当の部分に
ついては同一の符号を付し説明を省略する。

【０２２５】図１６において４１は状態推移データベー
スであり、操作知識ベース６に記述されている操作開始
や終了などの条件に基づいてプロセス量の変動範囲内を
有限個に分割し、分割した範囲間での変動方向およびそ
の変動に伴って条件の正否が変化する操作が記述されて
いる。

【０２２６】この状態推移データベース４１では、運転
中に状態の変化がある物理プロセス量や操作機器の状態
毎に状態推移を以下のように定義する。

【０２２７】すなわち、各変動数についてその考えられ
る変化領域を複数の領域に分割する。この分割は、操作
知識ベース６に定義された操作開始条件，終了条件，続
行条件により決める。

【０２２８】さらに、その分割した他の領域からその領
域に変化した場合を条件の一つとして持つ操作知識ベー
ス要素を定義する。

【０２２９】このような知識を各変量毎に定義したもの
を状態推移定義要素と呼ぶ。

【０２３０】図１７に、図２に示した操作手順に基づい
た冷却剤温度に対する状態推移データベースの例を示
す。

【０２３１】この図に示すように、状態推移データベー
ス４１は、領域３１，推移３２，活性化操作３７により
定義される。

【０２３２】ここで領域３１は、操作手順知識の条件に
より分割された冷却剤温度領域を示し、推移３２は他の
分割領域からの変動を区別する。

【０２３３】活性化操作は、知識ベースの対象の変量
（この例の場合は冷却剤温度）に推移３２で識別される
変化が発生した場合に条件の成立状態が変化する操作を
列挙する。

【０２３４】この例の場合、「１３０℃〜」の領域３５
の上昇推移の欄は、冷却剤温度が「１３０℃〜」の領域
３５より低い温殿領域８０℃〜１３０℃の領域３４から
温度が上昇して変化した場合に、「Ａトレン１次系冷却
剤加圧防止制御モード選択スイッチ通常選択」と「Ｂト
レン１次系冷却剤加圧防止制御モード選択スイッチ通常
選択」の両操作が実行可能となる操作であることを示し
ている。

【０２３５】図１６に戻り、操作実行状態監視部７ｂ
（操作候補絞込み手段）は、プラントデータベース４か
ら供給されるプラント状態データＸと状態推移データベ
ース４１に基づいて、あらかじめ変動する可能性のある
操作を絞り込む。

【０２３６】さらに操作入力部５から供給される操作信
号Ｐ，プラントデータベース４から供給されるプラント
状態データＸ，前記絞り込んだ操作群に関した知識Ｑを
操作知識ベース６から抽出し、現在実行されている操作
に関しての監視条件，操作条件，終了条件や終了した操
作についての条件などを判定し、判定した前記条件など
を異常判定条件Ｍ１として知識データベース８に出力す
る。

【０２３７】次に動作について図１８〜図２２を参照し
て説明する。

【０２３８】図１８〜図２１において図６〜図９と同一
または相当の部分については同一の符号を付し説明を省
略する。

【０２３９】この実施例のプラントの異常診断装置の診
断でも一定周期毎に図１８，図１９に示すようにプロセ
ス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入力処理（ス
テップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステップＳＴ
３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ４）→異常検
知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無判定処理（ス
テップＳＴ６）を繰り返している。

【０２４０】操作実行状態監視処理（ステップＳＴ３）
は、図２１に示したフローチャートに従って行なう。

【０２４１】図２１のフローチャートのより示される処
理は、操作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）の前
に操作知識要素選択対象絞込み処理（ステップＳＴ４
３）を追加し、さらに操作知識要素選択処理（ステップ
ＳＴ２１）では、優先順位に従った操作知識要素の検索
を行なう。

【０２４２】操作知識要素選択対象絞込み処理（ステッ
プＳＴ４３）は、図２２に示すフローチャートに従い全
ての変動量に対して操作知識要素の選択対象を絞り込
む。

【０２４３】すなわち、状態推移データベース４１の状
態更新処理（ステップＳＴ４４）を行なう。

【０２４４】状態推移データベース４１には、図１７に
示した操作手順との関係を示した静的なデータと共に、
最新のプラントデータベース４の値に従って各状態推移
定義要素毎にどの変化領域に含まれているか（活性化状
態と呼ぶ）を示すデータを保持している。

【０２４５】例えば、図１７の冷却剤温度については８
０℃〜１３０℃の範囲にあるか、あるいは１３０℃以上
にあるかなどの情報が記録されている。

【０２４６】従って、状態更新処理（ステップＳＴ４
４）では、最新のプラントデータベース４の値に従って
活性化状態の更新を行なう。

【０２４７】次に、活性化状態の変化の有無を判定する
（ステップＳＴ４５）。

【０２４８】そして、その判定結果に応じて状態変化が
なければ終了する。

【０２４９】一方、状態変化があればステップＳＴ４８
に進み、状態推移データベース４１の該当する変量の状
態推移定義要素に定義されている活性化操作手順要素を
優先的に調べる操作知識要素選択対象とする。

【０２５０】この結果、図２１の操作知識要素選択処理
（ステップＳＴ２１）では、対象とする操作知識要素を
効率良く選択することが出来る。

【０２５１】ただし、優先された操作知識要素の中に該
当する操作がなければ、優先的に調べた操作知識要素以
外の全ての操作知識要素を調べることになる。

【０２５２】なお、図２１のステップＳＴ２２〜ステッ
プＳＴ２５の処理、図１８のステップＳＴ４〜ステップ
ＳＴ１１、図１９のステップＳＴ４〜ステップＳＴ２０
の処理は実施例１と同様である。

【０２５３】実施例３．以下、請求項３の発明の一実施
例を図について説明する。図３において図１と同一又は
相当の部分については同一の符号を付し説明を省略す
る。

【０２５４】この実施例では、操作知識ベース６にはプ
ラントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受
けるプロセス量，操作開始，終了条件などについてその
操作に関する知識が、個々の操作についてその操作目的
や操作対象などにより階層化，分割化して記録されてい
る。

【０２５５】例えば実施例１の図２の例に示した冷却剤
酸素除去の操作の確認項で示した脱塩塔をバイパスする
操作では、さらに詳細な手順が別途定義される。

【０２５６】すなわち、従来技術の機能的・構造的階層
を記述した知識ベースの定義の説明と同様に、発電プラ
ント２では最上位の目的を達成するために、さらに下位
のサブクラスが構成されている。

【０２５７】このため、一階層上のレベルに対する操作
知識はさらに詳細な下位のシステムの操作知識群に展開
される。

【０２５８】図２４は、このような操作知識ベースの階
層性の概念を示した概念図である。

【０２５９】この図によれば、上位操作レベルの操作ｃ
が下位操作レベルにより構成されていることを示してい
る。

【０２６０】すなわち、操作ｃが実行された場合には、
下位操作レベルに実行が移行し、操作ｆが開始され、順
番に操作ｇ，操作ｈ，操作ｉが実行されて操作ｃが終了
したことになり、再び上位レベルの操作に戻り操作ｄ，
操作ｅに実行が移行する。

【０２６１】このような階層性を定義した操作知識ベー
スは、図２５に示すように操作開始前操作，操作開始条
件，操作終了条件，操作続行条件，操作，操作目標影
響，操作目標外影響，操作後操作の他に下位操作群や上
位操作を定義する。

【０２６２】次に動作について図２６〜図２９に基づい
て説明する。

【０２６３】図２６，図２７，図２８，２９において図
６，図７，図８，９と同一または相当の処理ステップに
ついては同一の符号を付し説明を省略する。

【０２６４】このプラントの異常診断装置で行なう異常
原因の診断は、図２６や図２７に示すように一定周期毎
にプロセス入力処理（ステップＳＴ１）→操作入力処理
（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ４）→異
常検知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無判定処理
（ステップＳＴ６）を繰り返している。

【０２６５】また、図２６や図２７に示す操作実行状態
監視処理（ステップＳＴ３）は、図２９のフローチャー
トに示す手順に従って行なわれる。

【０２６６】図２９に示す処理は、操作実行状態監視部
７ｃ（操作候補絞込み手段）において行われる処理であ
り、実施例１の図８に示した続行操作登録処理（ステッ
プＳＴ２３）の前に階層性による次期操作候補追加処理
（ステップＳＴ５４）を追加したものである。

【０２６７】また、操作知識選択処理（ステップＳＴ２
１）では優先順位に従った操作知識要素の検索を行な
う。

【０２６８】操作知識ベース６の階層性の原理に基づい
た処理を行なうためのフローチャートが図２９であり、
ステップＳＴ２１において新規の操作が実行されたと判
断すると、ステップＳＴ２２の異常判定条件設定処理を
経て前記実行された新規の操作が下位の操作を有してい
るか否かを判定する（ステップＳＴ５３）。

【０２６９】この結果、下位の操作を有していると判断
すると、次は前記下位の操作が行なわれる可能性が高い
ので、操作手順知識要素に定義されている前記下位の操
作群を優先的に探索するために次期操作手順候補として
登録する下位操作群登録処理を実行する（ステップＳＴ
５４）。

【０２７０】これらステップＳＴ５３とステップＳＴ５
４の処理によりステップＳＴ２１の操作知識要素選択処
理で対象とする操作知識要素を効率良く絞り込み選択す
ることが出来る。

【０２７１】ただし、優先された操作知識要素の中に該
当する要素がなければ前記優先的に探索した操作知識要
素以外の全ての操作知識要素を探索することになる。

【０２７２】なお、図２９におけるステップＳＴ２３〜
ステップＳＴ２５、図２６，図２７のステップＳＴ４以
降の処理、図２８における処理は実施例１と同様であ
る。

【０２７３】実施例４．以下、請求項４の発明の一実施
例を図について説明する。図３０において図１と同一ま
たは相当の部分については同一の符号を付し説明を省略
する。

【０２７４】この実施例では、操作実行状態監視部７ｄ
（違反操作検知手段）は、操作入力部５から供給される
操作信号Ｐと，プラントデータベース４から供給される
プラント状態データＸと，操作知識ベース６に定義され
ている操作についての知識Ｑに基づき、現在実行されて
いる操作に関しての監視条件，操作条件，終了条件，終
了した操作についての条件などをに基づき、現在行なわ
れている操作が正しいか否かを判定し、その判定結果Ｒ
を表示処理部１２へ出力する。

【０２７５】表示処理部１２は、診断結果Ｒを運転員に
判りやすい形式に変換し、この結果得られるデータＬを
ＣＲＴ表示装置１３に出力し表示する。

【０２７６】次に動作ついて図３１と図３２に基づいて
説明する。

【０２７７】図３１と図３２は、この実施例のプラント
の異常診断装置における誤操作の診断処理動作を説明す
るためのフローチャートである。

【０２７８】この実施例のプラントの異常診断装置の診
断でも一定周期毎に図３１のフローチャートに示すよう
にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入力
処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステ
ップＳＴ３）→誤操作判定処理（ステップＳＴ５５）を
繰り返す。

【０２７９】プロセス入力処理（ステップＳＴ１）はプ
ロセス入力部３において実行され、発電プラント２から
データを入力し、単位変換してプラントデータベース４
の該当エリアに記録する処理ステップである。

【０２８０】操作入力処理（ステップＳＴ２）は操作入
力部５で実行される処理であり、発電プラント２で実行
された操作情報を取り込み、取り込んだ操作情報を操作
実行状態監視部７ｄへ出力する処理である。

【０２８１】操作実行状態監視処理（ステップＳＴ３）
では、操作入力部５から送られてくる操作開始や終了な
どの操作情報Ｐと、操作知識ベース６に定義されている
操作に関する知識とから現在行なわれている操作の続行
条件，作用，副作用などの定義から、現在実行されてい
る操作が誤った条件で実行されている誤操作であるか否
かを判定する。

【０２８２】この結果、誤操作が行なわれていると判断
すると（ステップＳＴ５５）、操作実行状態監視部７ｄ
はこの誤操作の判定結果Ｒを表示処理部１２へ出力し、
ＣＲＴ表示装置１３において表示する（ステップＳＴ１
０）。

【０２８３】図３２は、前記操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）による誤操作の判定を説明するためのフ
ローチャートである。

【０２８４】操作入力部５からは、診断周期の間に実行
された全ての操作情報が送られてきており、この操作実
行状態監視処理（ステップＳＴ３）では、図３２のフロ
ーチャートに従い全ての前記操作情報に対し誤操作の判
定処理を行なう。

【０２８５】この誤操作判定処理は、まず操作知識要素
選択処理（ステップＳＴ２１）を行なう。

【０２８６】この操作知識要素選択処理（ステップＳＴ
２１）では、操作実行状態監視部７に処理を実行してい
る時点で続行している操作（続行操作）や実行してもよ
い操作（時期操作候補）記録されていて、その記録情報
と操作入力部５から入力された操作情報により現在実行
されている操作が終了したか、あるいは新たな操作が開
始されたかなどを判断する。

【０２８７】新たな操作が開始されたと判断すると、次
に操作開始条件判定処理（ステップＳＴ５６）を実行す
る。

【０２８８】この操作開始条件判定処理では、開始され
た操作知識要素の定義されている操作開始条件や操作前
操作の定義により、開始された操作が正しい開始条件を
満たしているか否かを判断し、開始条件が満足されてい
るかとか操作前操作が終了しているかなどの判定を行な
う。

【０２８９】そしてさらに、続行操作として登録する
（ステップＳＴ２３）。

【０２９０】一方、操作が終了したと判断すると、操作
終了条件判定処理を実行する（ステップＳＴ５７）。

【０２９１】この操作終了条件判定処理では、終了した
操作の操作知識要素の操作終了条件により、終了した操
作が正しい操作終了条件を満足しているか否かを判断す
る。

【０２９２】そしてさらに、該当する操作に対し定義さ
れている操作後操作を次期操作候補として登録する（ス
テップＳＴ２５）。

【０２９３】このように開始され、あるいは終了した操
作に対し定義された条件にしたがって誤操作の判定が出
来る。

【０２９４】実施例５．以下、請求項１の発明の一実施
例を図について説明する。図３３において図３０と同一
または相当の部分については同一の符号を付し説明を省
略する。

【０２９５】４１は状態推移データベースであり、操作
知識ベース６に記述されている操作開始や終了などの条
件に基づいてプロセス量の変動範囲内を有限個に分割
し、それら分割した範囲間での変動方向およびその変動
に伴って条件の正否が変化する操作が記述されている。

【０２９６】この状態推移データベース４１は、実施例
２で説明した状態推移データベースと同一のものであ
る。

【０２９７】また、操作実行状態監視部７ｅ（操作候補
絞込み手段，違反操作検知手段）は、プラントデータベ
ース４から出力されたプラント状態データＸと状態推移
データベース４１のデータとに基づき、あらかじめ変動
する可能性のある操作を絞り込み、操作入力部５からの
操作信号Ｐとプラントデータベース４から出力されるプ
ラント状態データＸと、前記絞り込んだ操作群に関した
知識Ｑを操作知識ベース６から抽出し、この抽出した知
識Ｑおよび現在実行されている操作に関した条件などに
基づき、現在行なわれている操作が正しいか否かを判定
する。

【０２９８】次に動作ついて図３４と図３５に基づいて
説明する。

【０２９９】図３４と図３５は、この実施例のプラント
の異常診断装置における誤操作の診断処理動作を説明す
るためのフローチャートである。

【０３００】この実施例のプラントの異常診断装置の診
断でも一定周期毎に図３４のフローチャートに示すよう
にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入力
処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステ
ップＳＴ３）→誤操作判定処理（ステップＳＴ５５）を
繰り返す。

【０３０１】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図３５のフローチャートに示す手順により行
なう。

【０３０２】図３５のフローチャートに示す処理は、実
施例４の図３２に示した操作知識要素選択処理（ステッ
プＳＴ２１）の前に操作知識要素選択対象絞込み処理
（ステップＳＴ４３）を追加したものであり、さらに操
作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）では優先順位
に従った操作知識要素の検索を行なう。

【０３０３】操作知識要素選択対象絞込み処理（ステッ
プＳＴ４３）は、図３６に示すフローチャートに従い全
ての変動量に対して操作知識要素選択対象を絞り込む。

【０３０４】この図３６においては実施例２の図２２と
同一または相当の処理ステップについては同一の符号を
付し説明を省略する。

【０３０５】このように全ての変動量に対し操作知識要
素選択対象を絞り込む結果、操作知識要素に定義された
条件に従い効率的に誤操作の判定が出来ることになる。

【０３０６】なお、図３５のステップＳＴ２１〜ステッ
プＳＴ２５の処理については、実施例４の図３２と同様
である。

【０３０７】実施例６．以下、請求項６の発明の一実施
例を図について説明する。図３７において図３０と同一
又は相当の部分については同一の符号を付し説明を省略
する。

【０３０８】この実施例では、操作知識ベース６にはプ
ラントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受
けるプロセス量，操作開始，終了条件などについてその
操作に関する知識が、個々の操作についてその操作目的
や操作対象などにより階層化，分割化して記録されてい
る。また、操作実行状態監視部７ｆ（操作候補絞込み手
段，違反操作検知手段）は、違反操作を判断する各時点
において判定すべき操作候補を前記階層化，分割化され
た操作知識ベース６により絞り込む。

【０３０９】この操作知識ベース６の階層化について
は、実施例３の階層化された操作知識ベースについての
説明と同様である。

【０３１０】次に図３８と図３９のフローチャートを参
照して動作について説明する。

【０３１１】図３８，図３９のフローチャートにおいて
実施例４の図３１，図３２と同一または相当の処理ステ
ップについては同一の符号を付し説明を省略する。

【０３１２】図３８のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→誤操作判定処理（ステップＳＴ５５）
を繰り返す。

【０３１３】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図３９に示した手順に従って行なう。

【０３１４】図３９のフローチャートにより示される処
理は、実施例４の図３２の処理の続行操作登録処理（ス
テップＳＴ２３）の前に操作手順の階層性を利用した下
位操作群登録処理（ステップＳＴ５４）を追加したもの
である。

【０３１５】また、操作知識要素選択処理（ステップＳ
Ｔ２１）では、優先順位に従った操作知識要素の検索を
行なう。

【０３１６】操作知識ベース６は図４０に示すように階
層性を有しており、下位の操作手順を待つ上位の操作ａ
〜操作ｅが実行に移されれば、次に実行されるのは前記
上位の操作ａ〜操作ｅに対し下位の操作である操作ｆ〜
操作ｉである確率が高く、この原理に基づいた処理を行
なうためのフローチャートが図３９に示すものである。

【０３１７】すなわち、ステップＳＴ２１においては、
優先順位にしたがった操作知識要素の探索を行なって新
規の操作が実行されたと判断すると、ステップＳＴ５６
を経て前記実行された新規の操作が下位の操作を有して
いるか否かを判定する（ステップＳＴ５３）。

【０３１８】この結果下位の操作を有していると判断す
ると、上述した理由により前記下位の操作が行なわれる
可能性が高いので、操作手順知識要素に定義されている
前記下位の操作群を優先的に探索するために時期操作手
順候補として登録する下位操作群登録処理を実行する
（ステップＳＴ５４）。

【０３１９】これらステップＳＴ５３とステップＳＴ５
４の処理によりステップＳＴ２１の操作知識要素選択処
理で対象とする操作知識要素を効率良く選択することが
出来る。

【０３２０】その後、図３８に示す誤操作判定処理（ス
テップＳＴ５５）に進み、前記選択した操作知識要素を
基に操作違反検知をなう。

【０３２１】このように操作知識ベース６に記録された
操作要素の階層性により効率的に誤操作の判定が出来る
ことになる。

【０３２２】実施例７．以下、請求項７の発明の一実施
例を図について説明する。図４１において図１と同一又
は相当の部分については同一の符号を付し説明を省略す
る。

【０３２３】この実施例では、操作知識ベース６には、
プラントに変動をもたらす個々の運転操作について、そ
の操作により影響を受けるプロセス量，操作開始，終了
条件などの操作に関する知識が記述されている。

【０３２４】また、操作実行状態監視部７ｇ（補完・代
替操作提供手段）では、操作入力部５から供給される操
作信号Ｐとプラントデータベース４から読み出されたプ
ラント状態データＸと操作知識ベース６に定義されたそ
の操作に関する知識Ｑ、および現在実行されている操作
に関する作用に基づき、現在実行されている操作につい
て充分な効果が現われているか否かを判定し、不十分操
作判定結果Ｓを出力する。

【０３２５】また、表示処理部１２では、操作実行状態
監視部７ｇ（補完・代替操作提供手段）で判定され出力
される不十分操作判定結果Ｓを、運転員に判りやすい形
式のデータＬに変換し、ＣＲＴ表示装置１３に出力す
る。

【０３２６】次に図４２と図４３に基づいて動作につい
て説明する。

【０３２７】この実施例のプラントの異常診断装置で行
なう異常原因の診断は、図４２に示すように一定周期毎
にプロセス入力処理（ステップＳＴ１）→操作入力処理
（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）→不十分操作判定処理（ステップＳＴ５８）を
繰り返している。

【０３２８】プロセス入力処理（ステップＳＴ１）は、
プロセス入力部３において実行され、発電プラント２か
らデータを入力し、単位変換してプラントデータベース
４の記憶機構の該当エリアに記録する処理ステップであ
る。

【０３２９】操作入力処理（ステップＳＴ２）は操作入
力部５で実行される処理であり、発電プラント２で実行
された操作情報を取り込み操作実行状態監視部７へ出力
する処理である。

【０３３０】操作実行状態監視処理（ステップＳＴ３）
では、操作入力部５から送られてくる操作開始や終了な
どの操作情報Ｐと、操作知識ベース６に定義されている
操作に関する知識から現在行なわれている操作の操作前
操作，実行開始条件，操作後操作など現在実行中の操作
や今後実行される操作などを判定する。

【０３３１】不十分操作判定処理（ステップＳＴ５８）
は、記録されている現在進行中の操作に関して定義され
ている操作続行条件や作用などから現在実行されている
操作について想定される効果が現われているか否かを判
定する。

【０３３２】この結果、不十分操作が検知されればこの
診断結果である不十分操作判定結果Ｓを表示処理部１２
へ出力し、さらにＣＲＴ表示装置１３に表示する（ステ
ップＳＴ１０）。

【０３３３】図４３は、操作実行状態監視処理（ステッ
プＳＴ３）で行なわれる処理を示すフローチャートであ
る。

【０３３４】操作実行状態監視処理（ステップＳＴ３）
では、操作入力部５から診断周期の間に実行された全て
の操作情報が送られてくる。

【０３３５】そして、これら全ての操作情報に対し図４
３に示したフローチャートに従った処理が行なわれる。

【０３３６】図４３では、まず操作知識要素選択処理
（ステップＳＴ２１）を行なう。

【０３３７】この操作知識要素選択処理（ステップＳＴ
２１）では、操作実行状態監視部７に処理を実行してい
る時点で続行している操作（続行操作）や実行してもよ
い操作（時期操作候補）記録されていて、その記録情報
と操作入力部５から入力された操作情報により現在実行
されている操作が終了したか、あるいは新たな操作が開
始されたかなどを判断する。

【０３３８】新たな操作が開始されたと判断すると、続
行操作として登録する（ステップＳＴ２３）。

【０３３９】一方、操作が終了したと判断すると、該当
する操作に対し定義されている操作後操作を次期操作候
補として登録する（ステップＳＴ２５）。

【０３４０】そして、図４２の不十分操作判定処理（ス
テップＳＴ５８）で、ステップＳＴ２５において登録さ
れ記録された全ての続行操作夫々について不十分操作の
判定を行なう。

【０３４１】この不十分操作の判定基準は、各操作に定
義されている操作続行条件や操作目標影響にしたがって
判定する。

【０３４２】操作続行条件に定義されている条件で、不
十分操作の判定条件として参照されるものとしては、最
大続行時間条件がある。

【０３４３】この最大続行時間条件は、対象の操作が続
行される場合の許容最大時間と考えられる。

【０３４４】従って、この時間を越えて操作が続行され
ていれば、操作の効果が現われていないと判定できる。

【０３４５】その他には、操作の作用として定義される
状態変化も不十分操作の判定条件として参照される。

【０３４６】たとえば、操作目標影響として増加減少が
定義されている場合に、操作の結果その逆の減少作用が
起これば、操作の効果が不十分であると判定できる。

【０３４７】このように、操作知識要素に定義されてい
る続行条件や操作目標影響の条件に基づいて操作不十分
判定を行なう。

【０３４８】このように操作定義要素に定義された条件
に従って不十分操作の判定が出来る。

【０３４９】実施例８．以下、請求項８の発明の一実施
例を図について説明する。図４３において図４１と同一
または相当の部分については同一の符号を付し説明を省
略する。

【０３５０】この実施例では状態推移データベース４１
が設けられており、この状態推移データベース４１に
は、操作知識ベース６に記述されている操作開始や終了
などの条件等に基づいてプロセス量の変動範囲内を有限
個に分割し、それらの範囲間での変動方向およびその変
動に伴って条件の正否が変化する操作が記述されてい
る。

【０３５１】この状態推移データベース４１は、実施例
２で説明した状態推移データベースと同一のものであ
る。

【０３５２】操作実行状態監視部７ｈ（操作候補絞込み
手段，補完・代替操作提供手段）は、プラントデータベ
ース４から出力されたプラント状態データＸと状態推移
データベース４１のデータとに基づき、あらかじめ変動
する可能性のある操作を絞り込み、操作入力部５からの
操作信号Ｐとプラントデータベース４から出力されるプ
ラント状態データＸと、前記絞り込んだ操作群に関した
知識Ｑを操作知識ベース６から抽出し、この抽出した知
識Ｑおよび現在実行されている操作に関した条件などに
基づき、現在行なわれている操作について充分な効果が
現われているか否かを判定する。

【０３５３】次に図４５と図４６に基づいて動作につい
て説明する。

【０３５４】図４５，図４６において図４２，図４３と
同一または相当の処理ステップについては同一の符号を
付し説明を省略する。

【０３５５】この実施例のプラントの異常診断装置で行
なう異常原因の診断は、図４５に示すように一定周期毎
にプロセス入力処理（ステップＳＴ１）→操作入力処理
（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）→不十分操作判定処理（ステップＳＴ５８）を
繰り返している。

【０３５６】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図４６のフローチャートに示す手順に従って
おこなう。

【０３５７】すなわち、操作知識要素選択対象絞込み処
理（ステップＳＴ４３）が操作知識要素選択処理（ステ
ップＳＴ２１）の前に追加され、操作知識要素選択処理
（ステップＳＴ２１）では優先順位に従った操作知識要
素の探索を行なう。

【０３５８】操作知識要素選択対象絞込み処理（ステッ
プＳＴ４３）は、図４７に示すフローチャートに従い全
ての変動量に対して操作知識要素選択対象を絞り込む。

【０３５９】この図４７において図２２と同一または相
当の処理ステップについては同一の符号を付し説明を省
略する。

【０３６０】このように操作知識要素選択対象を絞り込
む結果、操作知識要素に定義された条件に従い効率的に
不十分操作の判定が出来ることになる。

【０３６１】実施例９．以下、請求項９の発明の一実施
例を図について説明する。図４８において図４１と同一
または相当の部分については同一の符号を付し説明を省
略する。

【０３６２】この実施例では、操作知識ベース６にはプ
ラントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受
けるプロセス量，操作開始，終了条件などについてその
操作に関する知識が、個々の操作についてその操作目的
や操作対象などにより階層化，分割化して記録されてい
る。

【０３６３】この操作知識ベース６の階層化について
は、実施例３の操作知識ベースについての説明と同様で
ある。また、操作実行状態監視部７ｉ（操作候補絞込み
手段，補完・代替操作提供手段）は、補完・代替操作の
必要性を判断する各時点において、前記階層化，分割化
された操作知識ベース６により判定すべき操作候補を絞
り込む。

【０３６４】次に図４９と図５０のフローチャートを参
照して動作について説明する。

【０３６５】図４９，図５０のフローチャートにおいて
図４２，図４３と同一または相当の処理ステップについ
ては同一の符号を付し説明を省略する。

【０３６６】図４９のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→不十分操作判定処理（ステップＳＴ５
８）を繰り返す。

【０３６７】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図５０に示した手順に従って行なう。

【０３６８】図５０のフローチャートに示した処理は、
図４３の処理の続行操作登録処理（ステップＳＴ２３）
の前に操作手順の階層性を利用した下位操作群登録処理
（ステップＳＴ５４）を追加したものである。

【０３６９】また、操作知識要素選択処理（ステップＳ
Ｔ２１）では、優先順位に従った操作知識要素の検索を
行なう。

【０３７０】操作知識ベース６は図５１に示すように階
層性を有しており、下位の操作手順を待つ上位の操作ａ
〜操作ｅが実行に移されれば、次に実行されるのは前記
上位の操作ａ〜操作ｅに対し下位の操作である操作ｆ〜
操作ｉである確率が高く、この原理に基づいた処理を行
なうためのフローチャートが図５０に示すものである。

【０３７１】すなわち、ステップＳＴ２１においては、
優先順位にしたがった操作知識要素の探索を行なって新
規の操作が実行されたと判断すると、前記実行された新
規の操作が下位の操作を有しているか否かを判定する
（ステップＳＴ５３）。

【０３７２】この結果下位の操作を有していると判断す
ると、上述した理由により前記下位の操作が行なわれる
可能性が高いので、操作手順知識要素に定義されている
前記下位の操作群を優先的に探索するために時期操作手
順候補として登録する下位操作群登録処理を実行する
（ステップＳＴ５４）。

【０３７３】これらステップＳＴ５３とステップＳＴ５
４の処理によりステップＳＴ２１の操作知識要素選択処
理で対象とする操作知識要素を効率良く選択することが
出来る。

【０３７４】その後、図４９に示す不十分操作判定処理
に進み、前記選択した操作知識要素を基に不十分操作の
判定をなう（ステップＳＴ５８）。

【０３７５】このように操作知識ベース６の階層性によ
り効率的に不十分操作の判定が出来ることになる。

【０３７６】実施例１０．以下、請求項１０の発明の一
実施例を図について説明する。図５２において図１と同
一または相当の部分については同一の符号を付し説明を
省略する。

【０３７７】この実施例では、操作実行状態監視部（動
的変更手段）７ｊは、操作入力部５からの操作信号Ｐと
プラントデータベース４から読み出されるプラント状態
データＸと操作知識ベース６に定義されたその操作に関
する知識Ｑとに基づいて、現在実行されている操作に関
する操作目標，作用，副作用などを活性化因果関係知識
群情報Ｍ２として知識データベース８に出力する。

【０３７８】知識データベース８には、異常原因同定の
ための因果関係Ｊを定義した知識が記録されている。

【０３７９】知識データベース８の因果関係ベースに多
様な運転状態に対応するための運転状態を識別する条件
を設定すると図５２に示すようになり、異常を判定する
ための条件が多くなり、夫々の運転状態毎の異常状態を
定義するためには、因果関係の知識を大量に定義しなけ
ればならない。

【０３８０】因果関係による異常診断では、知識データ
ベース６に提示されている因果関係の条件部が満たされ
ているものを探索して原因を同定するので、因果関係の
知識が増加することは実時間あるいは高速で結論を得な
ければならない異常診断では避ける必要があり、このた
め運転状態は操作手順から推定できることに着目し、操
作手順から推定できる運転状態と異常原因同定用の因果
関係Ｊを定義した知識群を関係付けることにより、因果
関係知識の条件に前記運転状態を判定する条件を設定す
ることを省く。

【０３８１】このような考え方に従って操作知識ベース
６に定義される操作手順知識要素の知識例を示したのが
図５４である。

【０３８２】この図に示すように、操作が実行された場
合に有効となる因果関係知識群を活性化因果関係知識５
９に宣言する。宣言する活性化因果関係知識は、単独の
知識の場合、あるいは複数の知識をまとめたルール群い
ずれでも宣言できる。

【０３８３】図５１に戻り、異常原因推論部（異常原因
同定手段）１１は、プラントデータベース４から読み込
んだ検知異常データＨ１とプラント状態データＨ２と知
識データベース８から読み込んだ知識Ｊにより異常第１
原因の推論を行ない、推論仮定結果Ｉをプラントデータ
ベース４へ記録し、さらに診断結果Ｋを表示処理部１２
へ出力する。

【０３８４】次に動作について図５５と図５６に基づい
て説明する。

【０３８５】図５５，図５６のフローチャートにおいて
図６，図８と同一または相当の処理ステップについては
同一の符号を付し説明を省略する。

【０３８６】図５５のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ
４）→異常検知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無
判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返す。

【０３８７】この実施例１０のプラントの異常診断装置
が実施例１と異なる点は次の処理である。

【０３８８】まず、図５５に示す操作実行状態監視処理
（ステップＳＴ３）では、操作入力部５から送られてく
る操作開始や終了などの操作情報Ｐと、操作知識ベース
６に定義されている操作に関する知識Ｑから現在行なわ
れている操作の活性化因果関係知識に定義された因果関
係知識群情報Ｍ２より、各運転モードで有効な因果関係
を設定する。

【０３８９】さらに、異常原因推論部（異常原因判定手
段）１１は、知識データベース８に格納された異常原因
の因果関係知識の中で、操作実行状態監視処理（ステッ
プＳＴ３）で設定された因果関係知識群情報Ｍ２の中か
ら、プラントデータベース４に格納された異常のパター
ンに一致する知識を探す（ステップＳＴ７）ことにより
異常原因を同定する

【０３９０】有効因果関係群の中から異常原因を同定す
る異常原因同定処理は、従来技術において説明した異常
原因同定処理と同一である。

【０３９１】また、有効因果関係知識群により異常原因
が同定できないときには、無効因果関係知識群以外の因
果関係知識群に基づいた異常原因の同定を行なう。

【０３９２】図５６は、図５５の操作実行状態監視処理
（ステップＳＴ３）で行なわれる操作知識ベースに基づ
いた異常判定条件決定の方法を示すフローチャートであ
る。

【０３９３】図５５の操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）では、操作入力部５から診断周期の間に実行さ
れた全ての操作情報が送られてくる。

【０３９４】そして、図５６に示すフローチャートに従
って、全ての操作情報に対して異常判定条件設定処理を
行なう。

【０３９５】図５６のフローチャートに示す処理では、
まず操作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）を行な
う。

【０３９６】操作実行状態監視部７では、処理を実行し
ている時点で続行している操作（続行操作）、実行して
もよい操作（次期操作候補）が記録されていて、その記
録情報と操作入力部５から入力された操作信号により、
現在実行されている操作が終了したか、あるいは新たな
操作が開始されたかを判断する。

【０３９７】ステップＳＴ２１において新たな操作が開
始されたと判断すると、有効因果関係群設定処理（ステ
ップＳＴ６０）が行なわれる。

【０３９８】この有効因果関係群設定処理（ステップＳ
Ｔ６０）では、開始された操作知識要素に定義されてい
る有効因果関係設定群を知識データベース８に登録し、
さらに続行操作として登録する（ステップＳＴ２３）。

【０３９９】一方、ステップＳＴ２１において操作が終
了したと判断すると、有効因果関係群削除処理（ステッ
プＳＴ６１）が行なわれる。

【０４００】この有効因果関係群削除処理（ステップＳ
Ｔ６１）では、有効因果関係群設定処理（ステップＳＴ
６０）において知識データベース８に登録された有効因
果関係群を無効とする。そして、該当する操作に定義さ
れている操作後操作を次期操作候補として登録する（ス
テップＳＴ２５）。

【０４０１】このように操作状況に応じて有効因果関係
群を設定したり解除したりするため、操作実行と共に絞
り込まれた因果関係知識により効率的に異常原因の診断
ができる。

【０４０２】実施例１１．以下、請求項１１の発明の一
実施例を図について説明する。

【０４０３】図５７において図５２と同一又は相当の部
分については同一の符号を付し説明を省略する。

【０４０４】４１は状態推移データベース（状態推移モ
デル）であり、操作知識ベース６に記述されている操作
開始や終了などの条件に基づいてプロセス量の変動範囲
内を有限個に分割し、それら分割した範囲間での変動方
向およびその変動に伴って条件の正否が変化する操作が
記述されている。

【０４０５】この状態推移データベース４１は、実施例
２で説明した状態推移データベースと同一のものであ
る。

【０４０６】また、操作実行状態監視部７ｋ（操作候補
絞込み手段）は、プラントデータベース４から出力され
たプラント状態データＸと状態推移データベース４１の
データとに基づき、あらかじめ変動する可能性のある操
作を絞り込み、操作入力部５からの操作信号Ｐとプラン
トデータベース４から出力されるプラント状態データＸ
と、さらに絞り込んだ操作群に関した知識Ｑを操作知識
ベース６から抽出し、この抽出した知識Ｑおよび現在実
行されている操作に関した操作目標，作用，副作用など
を有効因果関係知識群情報Ｍ２として知識データベース
８に出力する。

【０４０７】次に動作ついて図５８と図５９に基づいて
説明する。なお、図５８，図５９において図５５，図５
６と同一または相当の処理ステップについては同一の符
号を付し説明を省略する。

【０４０８】図５８のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも実施例１
０と同様に一定周期毎にプロセス入力処理（ステップＳ
ＴＳＴ１）→操作入力処理（ステップＳＴ２）→操作実
行状態監視処理（ステップＳＴ３）→運転目標値評価処
理（ステップＳＴ４）→異常検知判定処理（ステップＳ
Ｔ５）→異常有無判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返
す。

【０４０９】そして、操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）は、図５９のフローチャートに従った手順によ
り行なわれる。

【０４１０】図５９のフローチャートに示される操作実
行状態監視処理は、実施例１０で示した図５６のフロー
チャートの操作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）
の前に操作知識要素選択対象絞込み処理（ステップＳＴ
４３）を追加したものであり、さらに操作知識要素選択
処理（ステップＳＴ２１）では優先順位に従った操作知
識要素の探索を行なう。

【０４１１】操作知識要素選択対象絞込み処理（ステッ
プＳＴ４３）は、図６０に示すフローチャートにより示
され、この操作知識要素選択対象絞込み処理は実施例２
で説明した操作知識要素選択対象絞込み処理と同一のも
のである。

【０４１２】このように、効率的に有効因果関係群を設
定したり解除することにより、操作実行と共に絞り込ま
れた因果関係知識により効率的に異常原因の診断が出来
る。

【０４１３】実施例１２．以下、請求項１２の発明の一
実施例を図について説明する。

【０４１４】図６１において図５２と同一または相当の
部分については同一の符号を付し説明を省略する。

【０４１５】この実施例では、操作知識ベース６にはプ
ラントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受
けるプロセス量，操作開始，終了条件などについてその
操作に関する知識が、個々の操作についてその操作目的
や操作対象などにより階層化，分割化して記録されてい
る。

【０４１６】この操作知識ベース６の階層化について
は、実施例３の説明と同様である。また、操作実行状態
監視部（操作候補絞り込み手段）７ｍは、異常原因を判
断するための因果関係を定義した因果関係知識ベースを
決める各時点において判定すべき操作候補を前記階層化
・分割化された操作知識ベース６により絞り込む。

【０４１７】次に図６２と図６３のフローチャートを参
照して動作について説明する。

【０４１８】図６２，図６３のフローチャートにおいて
図５５，図５６と同一または相当の処理ステップについ
ては同一の符号を付し説明を省略する。

【０４１９】図６２のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ
４）→異常検知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無
判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返す。

【０４２０】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図６３に示した手順に従って行なう。

【０４２１】図６３のフローチャートに示した処理は、
実施例１０に示した図５６の処理の続行操作登録処理
（ステップＳＴ２３）の前に操作手順の階層性を利用し
た下位操作群登録処理（ステップＳＴ５４）を追加した
ものである。

【０４２２】また、操作知識要素選択処理（ステップＳ
Ｔ２１）では、優先順位に従った操作知識要素の検索を
行なう。

【０４２３】操作知識ベース６は図６４に示すように階
層性を有しており、下位の操作手順を待つ上位の操作ａ
〜操作ｅが実行に移されれば、次に実行されるのは前記
上位の操作ａ〜操作ｅに対し下位の操作である操作ｆ〜
操作ｉである確率が高く、この原理に基づいた処理を行
なうためのフローチャートが図６３に示すものである。

【０４２４】すなわち、ステップＳＴ２１において優先
順位にしたがった操作知識要素の探索を行なって新規の
操作が実行されたと判断すると、ステップＳＴ６０の有
効因果関係群設定処理を経て、前記実行された新規の操
作が下位の操作を有しているか否かを判定する（ステッ
プＳＴ５３）。

【０４２５】この結果下位の操作を有していると判断す
ると、上述した理由により前記下位の操作が行なわれる
可能性が高いので、操作手順知識要素に定義されている
前記下位の操作群を優先的に探索するために時期操作手
順候補として登録する下位操作群登録処理を実行する
（ステップＳＴ５４）。

【０４２６】これらステップＳＴ５３とステップＳＴ５
４の処理により操作知識ベース６の階層性を利用して効
率的に有効因果関係群を設定したり解除して、操作実行
と共に絞り込まれた因果関係知識により効率的に異常診
断ができる。

【０４２７】実施例１３．以下、請求項１３の発明の一
実施例を図について説明する。図６２において図１と同
一または相当の部分については同一の符号を付し説明を
省略する。

【０４２８】この実施例では、操作実行状態監視部７ｎ
（動的変更手段）は、操作入力部５からの操作信号Ｐと
プラントデータベース４から読み出されるプラント状態
データＸと操作知識ベース６に定義されたその操作に関
する知識Ｑとに基づいて、現在実行されている操作に関
する操作対象機器，操作目標，作用，副作用などを有効
影響関係情報Ｍ３として知識データベース８に出力す
る。

【０４２９】また、知識データベース８には、異常原因
同定のための発電プラント２を構成する機器の機能的・
構造的関係や物理的関係を定義したプラント機能知識Ｊ
１が記録されている。

【０４３０】この機能的・構造的関係や物理的関係を定
義した知識データベース８は、図８５に示すように、基
本的に影響を及ぼす可能性のあるノード間を結合しで関
連付けることにより構築されている。

【０４３１】しかし、この影響関係は運転状態に依存す
る。すなわち、ある運転状態で関係のあるノード間でも
他の運転状態では関係が発生しない場合もあり、また関
係があることは変化しないが影響の伝わりかたが異なる
場合もある。

【０４３２】従って、因果関係の知識による異常診断と
同様に、前記機能的・構造的関係や物理的関係を定義し
た知識データベース８による異常診断においても、影響
関係の前提となる運転状態を考慮しなければならない。

【０４３３】多様な運転状態に対応するために、運転状
態を識別するための条件を機能的・構造的関係や物理的
関係を定義した知識データベース８に定義すれば、従来
のステップＳＴ論方法で異常原因同定を行なうことも可
能であるが、夫々の運転状態での影響関係をすべて定義
し、かつその中から各時点で成立する影響関係を選択し
なければならない。

【０４３４】従って、従来のステップＳＴ論より複雑な
処理が必要となり、時間を要する結果、実時間あるいは
結論を迅速に得る必要のある異常診断では不適当であ
る。

【０４３５】そこで、運転状態は操作手順から推定でき
ることに着目し、操作手順から推定できる運転状態と成
立する影響関係とを関係付けることにより、異常原因探
索推論時に成立している影響を選択する推論を不要とす
る。

【０４３６】このような考えに従って操作知識ベース６
に定義される操作手順知識要素の知識例を図６８に示
す。

【０４３７】この図に示されるように活性化影響関係６
２に、操作が実行された場合に有効となる影響関係を宣
言する。

【０４３８】図６５に戻り、異常原因推論部（異常原因
同定手段）１１は、プラントデータベース４から読み込
んだ検知異常データＨ１とプラント状態データＨ２と知
識データベース８から読み込んだプラント機能知識Ｊ１
により異常第１原因の推論を行ない、推論過程結果Ｉを
プラントデータベース４へ出力し記録し、さらに診断結
果Ｋを表示処理部１２へ出力する。

【０４３９】次に動作について図６６と図６７に基づい
て説明する。

【０４４０】図６６，図６７のフローチャートにおいて
図７，図８と同一または相当の処理ステップについては
同一の符号を付し説明を省略する。

【０４４１】図６６のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ
４）→異常検知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無
判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返す。

【０４４２】この実施例１３のプラントの異常診断装置
が実施例１と異なる点は次の処理である。

【０４４３】まず、図６６に示す操作実行状態監視処理
（ステップＳＴ３）では、操作入力部５から送られてく
る操作開始や終了などの操作情報Ｐと、操作知識ベース
６に定義されている操作に関する知識を基に、現在行な
われている操作の活性化影響関係知識に定義された有効
影響関係情報Ｍ３により各運転モードで有効な影響関係
を設定する。

【０４４４】さらに、異常原因推論部１１は、知識デー
タベース８に格納された知識の中で、操作実行状態監視
処理（ステップＳＴ３）で設定された有効な機能的関係
や物理的関係などの影響関係に基づいて異常原因を探索
し同定する。

【０４４５】有効影響関係の中から異常原因を同定する
異常原因同定処理は、従来技術において説明した異常原
因同定処理と同一である。

【０４４６】また、有効影響関係により異常原因が同定
できないときには、無効影響関係以外の影響関係に基づ
いた異常原因の同定を行なう。

【０４４７】図６７は、図６６の操作実行状態監視処理
（ステップＳＴ３）で行なわれる操作知識ベースに基づ
いた異常判定条件決定の方法を示すフローチャートであ
る。

【０４４８】図６６の操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）では、操作入力部５から診断周期の間に実行さ
れた全ての操作情報が送られてくる。

【０４４９】そして、図６７に示したフローチャートに
従って、全ての操作情報に対して異常判定条件設定処理
を行なう。

【０４５０】図６７に示す異常判定条件設定処理では、
まず操作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）を行な
った後、操作実行状態監視部７ｎ（動的変更手段）に記
録されている処理を実行している時点で続行している操
作（続行操作）、実行してもよい操作（次期操作候補）
の記録情報と操作入力部５から入力された操作信号によ
り、現在実行されている操作が終了したか、あるいは新
たな操作が開始されたかを判断する。

【０４５１】ステップＳＴ２１において新たな操作が開
始されたと判断すると、有効影響関係設定処理（ステッ
プＳＴ６３）が行なわれる。

【０４５２】この有効影響関係設定処理（ステップＳＴ
６３）では、開始された操作知識要素の定義されている
有効影響関係を知識データベース８に登録し、さらに続
行操作として登録する（ステップＳＴ２３）。

【０４５３】一方、ステップＳＴ２１において操作が終
了したと判断すると、有効影響関係削除処理（ステップ
ＳＴ６４）が行なわれる。

【０４５４】この有効影響関係削除処理（ステップＳＴ
６４）では、有効影響関係設定処理（ステップＳＴ６
３）において知識データベース８に登録された有効影響
関係を無効とする。そして、該当する操作に定義されて
いる操作後操作を次期操作候補として登録する（ステッ
プＳＴ２５）。

【０４５５】このように有効影響関係を設定したり解除
したりするため、操作実行と共に絞り込まれた影響関係
知識により効率的に異常原因の診断ができる。

【０４５６】実施例１４．以下、請求項１４の発明の一
実施例を図について説明する。

【０４５７】図６９において図６５と同一又は相当の部
分については同一の符号を付し説明を省略する。

【０４５８】４１は状態推移データベース（状態推移モ
デル）であり、操作知識ベース６に記述されている操作
開始や終了などの条件に基づいてプロセス量の変動範囲
内を有限個に分割し、それら分割した範囲間での変動方
向およびその変動に伴って条件の正否が変化する操作が
記述されている。

【０４５９】この状態推移データベース４１は、実施例
２で説明した状態推移データベースと同一のものであ
る。

【０４６０】また、操作実行状態監視部（操作候補絞込
み手段）７ｐは、プラントデータベース４から出力され
たプラント状態データＸと状態推移データベース４１の
データとに基づき、あらかじめ変動する可能性のある操
作を絞り込み、操作入力部５からの操作信号Ｐとプラン
トデータベース４から出力されるプラント状態データＸ
と、さらに絞り込んだ操作群に関した知識Ｑを操作知識
ベース６から抽出し、この抽出した知識Ｑおよび現在実
行されている操作に関した操作目標，作用，副作用など
を知識ベース制御情報Ｍ３として知識データベース８に
出力する。

【０４６１】次に動作について図７０と図７１に基づい
て説明する。なお、図７０において図６と、また図７１
において図６７と同一または相当の処理ステップについ
ては同一の符号を付し説明を省略する。

【０４６２】図６６のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも実施例１
３と同様に一定周期毎にプロセス入力処理（ステップＳ
ＴＳＴ１）→操作入力処理（ステップＳＴ２）→操作実
行状態監視処理（ステップＳＴ３）→運転目標値評価処
理（ステップＳＴ４）→異常検知判定処理（ステップＳ
Ｔ５）→異常有無判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返
す。

【０４６３】そして、操作実行状態監視処理（ステップ
ＳＴ３）は、図７１のフローチャートに従った手順によ
り行なわれる。

【０４６４】図７１のフローチャートに示される操作実
行状態監視処理は、実施例１３で示した図６４のフロー
チャートの操作知識要素選択処理（ステップＳＴ２１）
の前に操作知識要素選択対象絞込み処理（ステップＳＴ
４３）を追加し、さらに操作知識要素選択処理（ステッ
プＳＴ２１）では優先順位に従った操作知識要素の探索
を行なう。

【０４６５】操作知識要素選択対象絞込み処理（ステッ
プＳＴ４３）は、図７２に示すフローチャートにより示
され、この操作知識要素選択対象絞込み処理は実施例２
の図２２により説明した操作知識要素選択対象絞込み処
理と同一のものである。

【０４６６】このように、有効影響関係を設定したり解
除することにより、操作実行と共に絞り込まれた影響関
係知識により効率的に異常原因の診断が出来る。

【０４６７】実施例１５．以下、請求項１５の発明の一
実施例を図について説明する。図７３において図６５と
同一または相当の部分については同一の符号を付し説明
を省略する。

【０４６８】この実施例では、操作知識ベース６にはプ
ラントに変動をもたらす個々の運転操作により影響を受
けるプロセス量，操作開始，終了条件などについてその
操作に関する知識が、個々の操作についてその操作目的
や操作対象などにより階層化，分割化して記録されてい
る。

【０４６９】この操作知識ベース６の階層化について
は、実施例３の操作知識ベースについての説明と同様で
ある。また、操作実行状態監視部７ｐ（操作候補絞り込
み手段）は、異常原因を判断するための診断対象のプラ
ントを構成する記憶機構の機能的・構造的関係や物理的
関係を記述した知識ベースを決める各時点において判定
すべき操作候補を前記階層化・分割化された操作知識ベ
ース６により絞り込む。

【０４７０】次に図７４と図７５のフローチャートを参
照して動作について説明する。

【０４７１】図７４，図７５のフローチャートにおいて
図６６，図６７と同一または相当の処理ステップについ
ては同一の符号を付し説明を省略する。

【０４７２】図７４のフローチャートに示すように、こ
の実施例のプラントの異常診断装置の診断でも一定周期
毎にプロセス入力処理（ステップＳＴＳＴ１）→操作入
力処理（ステップＳＴ２）→操作実行状態監視処理（ス
テップＳＴ３）→運転目標値評価処理（ステップＳＴ
４）→異常検知判定処理（ステップＳＴ５）→異常有無
判定処理（ステップＳＴ６）を繰り返す。

【０４７３】また、操作実行状態監視処理（ステップＳ
Ｔ３）は、図７５に示した手順に従って行なう。

【０４７４】図７５のフローチャートに示した処理は、
実施例１３の図６７の処理の続行操作登録処理（ステッ
プＳＴ２３）の前に操作手順の階層性を利用した下位操
作群登録処理（ステップＳＴ５４）を追加したものであ
る。

【０４７５】また、操作知識要素選択処理（ステップＳ
Ｔ２１）では、優先順位に従った操作知識要素の検索を
行なう。

【０４７６】操作知識ベース６は図７６に示すように階
層性を有しており、下位の操作手順を待つ上位の操作ａ
〜操作ｅが実行に移されれば、次に実行されるのは前記
上位の操作ａ〜操作ｅに対し下位の操作である操作ｆ〜
操作ｉである確率が高く、この原理に基づいた処理を行
なうためのフローチャートが図７５に示すものである。

【０４７７】すなわち、ステップＳＴ２１においては、
優先順位にしたがった操作知識要素の探索を行なって新
規の操作が実行されたと判断すると、前記実行された新
規の操作が下位の操作を有しているか否かを判定する
（ステップＳＴ５３）。

【０４７８】この結果、下位の操作を有していると判断
すると、上述した理由により前記下位の操作が行なわれ
る可能性が高いので、操作手順知識要素に定義されてい
る前記下位の操作群を優先的に探索するために次期操作
手順候補として登録する下位操作群登録処理を実行する
（ステップＳＴ５４）。

【０４７９】このように操作知識ベースを階層的に定義
することにより、効率的に有効影響関係を設定したり解
除して操作実行と共に絞り込まれた影響関係知識により
効率的に異常原因の診断ができる。

【０４８０】実施例１６．以下、請求項１６の発明の一
実施例を図について説明する。図７７において図８２と
同一または相当の部分については同一の符号を付し説明
を省略する。

【０４８１】この実施例１６では、知識データベース１
０９には、発電プラント１０２を構成する機器の機能的
・構造的関係や物理的関係を記述したプラント機能知識
Ｊ１が記録されている。

【０４８２】また、異常原因推論部（異常原因判定手
段）１１０は、プラントデータベース１０８から読み込
んだ検知異常データＨ１やプラント異常データＨ２、さ
らに知識データベース１０９から読み込んだプラント機
能知識Ｊ１により異常第１原因の推論を行ない、推論仮
定結果Ｉをプラントデータベース１０８へ出力して記録
し、さらに診断結果Ｋを表示処理部１１３へ出力する。

【０４８３】次に動作について図７８〜図８１のフロー
チャートに基づいて説明する。

【０４８４】図７８において図８９と同一または相当の
処理ステップについては同一の符号を付し説明を省略す
る。

【０４８５】図７８において、ステップＳＴ７０の第１
原因推定処理は、図７９のフローチャートを実行するこ
とにより行なわれる。

【０４８６】なお、図７９において図９０と同一又は相
当の処理ステップについては同一の符号を付し説明を省
略する。

【０４８７】この第１原因推定処理は、異常波及経路候
補推定処理（ステップＳＴ１５２）から始る。

【０４８８】図７９の第１原因推定処理が図９０の従来
の第１原因推定処理と異なるのは、ステップＳＴ７１で
影響波及先がないと判断したときにステップＳＴ７２の
状態予測処理を実行し、その判定結果に応じて異常原因
の探索を続行するか否か判断することである（ステップ
ＳＴ７３）。

【０４８９】この状態予測処理は、状態予測部（異常原
因探索手段）１１０ａにより行なわれる。

【０４９０】図８０に図７９のフローチャートに示す状
態予測処理（ステップＳＴ７２）のフローチャートを示
す。

【０４９１】この状態予測処理は、状態の観測できない
ノードが異常原因候補として推定され、かつその推定結
果を確認できるような観測事象が存在しないような場合
に、そのノードに影響を与えるような他の観測ノードを
検索することにより推定結果を確定するものである。

【０４９２】図８０に示した状態予測処理は、影響が確
認されなかった原因候補ノードの観測性判定（ステップ
ＳＴ８０）から開始する。

【０４９３】対象のノードが可観測であればこの状態予
測処理を終了して原因候補から削除する（ステップＳＴ
８１）。

【０４９４】一方、対象のノードが非観測であればその
ノードの影響を受けるノードの数が複数なのかあるいは
単数なのかを判定する（ステップＳＴ８２）。

【０４９５】複数であると判断したときには、影響を確
認できないと判断し、この状態予測処理を終了して原因
候補から削除する（ステップＳＴ８３）。

【０４９６】影響を受けるノードが単数ならば、次にそ
のノードに足して影響を与えるノードの中から〜観測の
ノードが有るか否かを判定する（ステップＳＴ８４）。

【０４９７】ステップＳＴ８４の判断処理により可観測
のノードがなければ対象のノードの状態を決定するため
の情報が不足しているので本処理を終了し（ステップＳ
Ｔ８５）、原因候補から削除する。

【０４９８】ステップＳＴ８４の判断処理により可観測
のノードがあれば、その可観測のノードの状態が異常原
因探索過程で推定された対象の非観測ノードの状態をも
たらすような影響を有しているか否かを判断する（ステ
ップＳＴ８６，ステップＳＴ８７）。

【０４９９】例えば、非観測のノードが異常低であると
判断された場合には、入力側の可観測のノードが減少作
用をもたらすような状態になっていれば、入力側の状態
により推定された異常低状態となっていると判断する。

【０５００】このような判定により入力側の可観測のノ
ードの状態が非観測のノードに影響があると判断されれ
ば、本処理を終了し原因候補として登録する。

【０５０１】図８１にこの状態予測処理による異常原因
の推定法の考え方を説明する。

【０５０２】この状態予測処理は、探索元ノード５１の
状態からの異常原因候補として非観測ノード５０（この
非観測ノード５０は影響を与えるノードとして探索元ノ
ード５１のみしか定義できない）が異常原因候補として
推定された場合に適用される。

【０５０３】従って、同じ非観測のノードでも非観測ノ
ード５２のように影響先が複数ある場合には、従来のよ
うに複数の影響を確認することにより原因探索を行な
い、この状態予測処理は適用しない。

【０５０４】このような非観測ノード５０が異常原因候
補として推定された場合、この状態予測処理では、非観
測ノード５０の入力側の可観測ノード５３の状態を調
べ、可観測ノード５３の状態が前記推定された非観測ノ
ード５０の状態の原因と考えられるか否かを調べ、その
可能性があれば前記前記推定された非観測ノード５０の
状態が可観測ノード５３で起きていると判定し、原因探
索過程をさらに可観測ノード５３から先の故障影響候補
５４に進める。

【０５０５】実施例１７．なお、以上説明した実施例１
〜実施例１６は、発電プラントの異常診断装置について
説明したが、発電プラントに限らず物理的プロセスや化
学的プロセスを利用してエネルギーや物質を生成するプ
ロセスプラントに適用することも可能である。

【０５０６】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれば
プラントからの操作情報と、操作知識ベースの知識とに
基づいて上記プラントの運転状態に対応して異常判定条
件を設定する操作実行状態監視部（異常判定条件動的設
定手段）により設定した異常判定条件を基に上記プラン
トの異常検知処理を行なうように構成したので、プラン
トの運転状態に応じて異常判定条件が動的に設定可能と
なり、プラントの運転状態に応じた精度の高い異常検知
を行なうことが出来る効果がある。

【０５０７】請求項２の発明によれば異常判定条件を判
断する各時点において判定すべき操作候補を状態推移デ
ータベース（状態推移モデル）により絞り込む操作候補
絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に異常検知処
理を行なうように構成したので、操作知識ベースに基づ
いた異常検知を状態推移モデルにより効率的に行なうこ
とができる効果がある。

【０５０８】請求項３の発明によれば異常判定条件を判
断する各時点において判定すべき操作候補を、操作知識
ベースの階層化，分割化を基に絞り込む操作実行状態監
視部（操作候補絞込み手段）と、その操作実行状態監視
部（操作候補絞込み手段）により絞り込んだ操作候補を
基に異常検知処理を行なうように構成したので、操作知
識ベースに基づいた異常検知を操作知識ベースの階層
化，分割化により効率的に行なうことができる効果があ
る。

【０５０９】請求項４の発明によれば操作知識ベースに
記述されている操作開始，終了などの条件などと、上記
プラントから入力される操作情報とを比較し、上記操作
知識ベースに記述されている操作開始，終了などの条件
に合致しない操作を操作違反として検知する操作実行状
態監視部（違反操作検知手段）を備えるように構成した
ので、誤った操作やプラントを構成する機器の誤動作な
どを違反操作として検知できる効果がある。

【０５１０】請求項５の発明によれば違反操作を判断す
る各時点において判定すべき操作候補を状態推移データ
ベース（状態推移モデル）により絞り込んだ操作候補を
基に違反操作を検知するように構成したので、誤った操
作やプラントを構成する機器の誤動作を効率的に検知で
きる効果がある。

【０５１１】請求項６の発明によれば違反操作を判断す
る各時点において判定すべき操作候補を操作知識ベース
の階層化，分割化を基に絞り込む操作候補絞込み手段に
より操作候補を絞り込み違反操作を検知するように構成
したので、誤った操作やプラントを構成する機器の誤動
作などの違反操作を上記操作知識ベースの階層化，分割
化により効率的に検知できる効果がある。

【０５１２】請求項７の発明によれば操作知識ベースに
記述されている操作開始，終了などの条件などと、プラ
ントから入力される操作情報とを比較し、設定された操
作目標に達していない操作を検知し、補完・代替操作の
必要性の有無を判断し提供する補完・代替操作提供手段
を備えるように構成したので、運転員が補完・代替操作
の必要性の有無を判断する必要性がなくなり、運転員の
負担が軽減する効果がある。

【０５１３】請求項８の発明によれば操作知識ベースに
記述されている操作開始，終了などの条件などと、プラ
ントから入力される操作情報とを比較し、設定された操
作目標に達していない操作を検知し、補完・代替操作の
必要性の有無を判断し、その補完・代替操作の必要性の
有無を判断する各時点において、判定すべき操作候補を
上記状態推移モデルにより絞り込むように構成したの
で、操作知識ベースに基づいた補完・代替操作の必要性
の有無の判定処理を状態推移モデルを基に効率的に行な
うことが出来る効果がある。

【０５１４】請求項９の発明によれば階層化，分割化し
て記述した操作知識ベースに記述されている操作開始，
終了などの条件などと、プラントから入力される操作情
報とを比較し、設定された操作目標に達していない操作
を検知し、補完・代替操作の必要性の有無を判断し、そ
の補完・代替操作の必要性を判断する各時点において、
上記操作知識ベースを基に判定すべき操作候補を絞り込
むように構成したので、操作知識ベースに基づいた補完
・代替操作の必要性の判定を操作知識ベースの階層化・
分割化により効率的に行なうことができる効果がある。

【０５１５】請求項１０の発明によれば操作知識ベース
に記述された該当操作によるプロセス量の設定正常状態
や動作機器の変更などに基づいて、異常原因同定のため
の因果関係を定義した因果関係知識ベースの内容を変更
し、これによりプラントの操作状況に対応した異常原因
の同定を可能としたので、因果関係の知識に基づいた異
常原因同定処理がプラントの操作状況に対応して可能と
なる効果がある。

【０５１６】請求項１１の発明によれば上記異常の原因
を判断するための因果関係を定義した因果関係知識を決
める各時点において判断すべき操作候補を状態推移モデ
ルにより絞り込み、これにより絞り込んだ操作候補を基
に上記異常原因の同定を可能とし、プラントの異常を検
知するように構成したので、状態推移モデルを用いるこ
とにより上記因果関係知識を効率的に切り替え、効率的
な異常原因同定処理が可能となる効果がある。

【０５１７】請求項１２の発明によれば異常原因を判断
するための因果関係を定義した因果関係知識ベースを決
める各時点において判定すべき操作候補を、階層化，分
割化して記述した操作知識ベースを基に絞り込む操作候
補絞込み手段と、その操作候補絞込み手段により絞り込
んだ上記操作候補を基に上記異常原因の同定を可能と
し、上記プラントの異常を検知する異常原因同定手段と
を備えるように構成したので、操作知識ベースを階層化
・分割化することで因果関係知識ベースを効率的に切り
替え、これにより効率的な異常原因同定処理が可能とな
る効果がある。

【０５１８】請求項１３の発明によれば操作知識ベース
に記述された該当操作によるプロセス量の設定正常状態
や動作機器の変更などに基づいて、異常原因同定のため
の処理で参照する診断対象のプラントの機器の機能的・
構造的関係や物理的関係を記述した知識ベースの内容を
動的に変更し、その知識ベースの動的に変更した知識に
基づいてプラントの操作状況に対応した異常原因の同定
を可能とし、上記プラントの異常を検知するように構成
したので、診断対象のプラントを構成する機器の機能的
・構造的関係や物理的関係に基づいた異常原因同定が操
作状況に応じて可能となる効果がある。

【０５１９】請求項１４の発明によれば診断対象のプラ
ントを構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係
を記述した知識ベースを決める各時点において判定すべ
き操作候補を状態推移モデルにより絞り込み、絞り込ん
だ操作候補を基に上記プラントの異常を検知し異常原因
の同定を可能とするように構成したので、異常の原因を
判断するための診断対象のプラントを構成する機器の機
能的・構造的関係や物理的関係を記述した知識ベースを
状態推移モデルを利用することで効率的に切り替え、こ
れにより異常原因同定を効率的に行なうことが出来る効
果がある。

【０５２０】請求項１５の発明によれば異常原因を判断
するための診断対象のプラントを構成する機器の機能的
・構造的関係や物理的関係を記述した知識ベースを決め
る各時点において判定すべき操作候補を知識ベースの階
層化，分割化を基に絞り込むように構成したので、診断
対象のプラントを構成する機器の機能的・構造的関係や
物理的関係を記述した知識ベースを決める各時点におい
て判定すべき操作候補を上記知識データベースの階層
化，分割化により効率的に行なうことが出来る効果があ
る。

【０５２１】請求項１６の発明によれば異常原因判定手
段により推定した異常原因候補から予想されるプロセス
量の状態，機器の動作の変動と一致する上記観測信号が
得られないときには、上記推定した異常原因候補から予
想されるプロセス量の状態，機器の動作の変動をもたら
すような他のプロセス量の状態，機器の動作の変動など
を探索するように構成したので、異常原因探索範囲を拡
大することが出来る効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置を示すブロック図である。

【図２】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の操作知識ベースの基となる運転手引書を示
す説明図である。

【図３】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の操作知識ベースに定義された操作知識要素
を示す説明図である。

【図４】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の操作知識ベースに定義された操作知識要素
を示す説明図である。

【図５】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の操作知識ベースに定義された操作順序の概
念図である。

【図６】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図７】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図８】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置における操作実行状態監視処理の動作を示す
フローチャートである。

【図９】請求項１の発明の一実施例によるプラントの異
常診断装置における第１原因推定処理を示すフローチャ
ートである。

【図１０】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置において異常検知条件が操作の実行と共に
更新される様子を示す説明図である。

【図１１】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置において異常検知条件とプロセス量の変化
の関係を示す説明図である。

【図１２】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置のプラントデータベースの構成を示す説明
図である。

【図１３】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における異常の程度を示す評価関数の特性
図である。

【図１４】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の知識データベースに格納された因果関係
知識を示す説明図である。

【図１５】請求項１の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における診断過程を示す説明図である。

【図１６】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図１７】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の状態推移データベースに格納された状態
推移知識ベースの説明図である。

【図１８】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図１９】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図２０】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における第１原因推定処理を示すフローチ
ャートである。

【図２１】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作実行状態監視処理の動作を示
すフローチャートである。

【図２２】請求項２の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作知識要素選択対象絞込み処理
を示すフローチャートである。

【図２３】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図２４】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作知識ベースの階層性を示す説
明図である。

【図２５】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置において階層化され定義された操作知識ベ
ースの操作手順知識を示す説明図である。

【図２６】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図２７】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図２８】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における第１原因推定処理を示すフローチ
ャートである。

【図２９】請求項３の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作実行状態監視処理を示すフロ
ーチャートである。

【図３０】請求項４の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図３１】請求項４の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図３２】請求項４の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の操作実行状態監視処理で行なわれる誤操
作判定処理を示すフローチャートである。

【図３３】請求項５の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図３４】請求項５の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図３５】請求項５の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の操作知識要素選択対象絞込み処理を含む
操作実行状態監視処理を示すフローチャートである。

【図３６】請求項５の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の操作知識要素選択対象絞込み処理を示す
フローチャートである。

【図３７】請求項６の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図３８】請求項６の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図３９】請求項６の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における下位操作群登録処理を含む操作実
行状態監視処理を示すフローチャートである。

【図４０】請求項６の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における階層化され定義された操作知識ベ
ースの操作手順知識を示す説明図である。

【図４１】請求項７の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図４２】請求項７の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図４３】請求項７の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作実行状態監視処理を示すフロ
ーチャートである。

【図４４】請求項８の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図４５】請求項８の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図４６】請求項８の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における操作知識要素選択対象絞込み処理
を含む操作実行状態監視処理を示すフローチャートであ
る。

【図４７】請求項８の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の操作知識要素選択対象絞込み処理を示す
フローチャートである。

【図４８】請求項９の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置を示すブロック図である。

【図４９】請求項９の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図５０】請求項９の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における下位操作群登録処理を含む操作実
行状態監視処理を示すフローチャートである。

【図５１】請求項９の発明の一実施例によるプラントの
異常診断装置における階層化され定義された操作知識ベ
ースの操作手順知識を示す説明図である。

【図５２】請求項１０の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図５３】請求項１０の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の知識データベースに格納された因果関
係知識を示す説明図である。

【図５４】請求項１０の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における異常判定因果関係知識との関係
が定義された操作手順知識要素を示す説明図である。

【図５５】請求項１０の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図５６】請求項１０の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における有効因果関係設定処理を説明す
るためのフローチャートである。

【図５７】請求項１１の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図５８】請求項１１の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図５９】請求項１１の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における操作知識要素選択対象絞込み処
理を含む操作実行状態監視処理を示すフローチャートで
ある。

【図６０】請求項１１の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の操作知識要素選択対象絞込み処理を示
すフローチャートである。

【図６１】請求項１２の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図６２】請求項１２の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図６３】請求項１２の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における下位操作群登録処理を含む操作
実行状態監視処理を示すフローチャートである。

【図６４】請求項１２の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における階層化され定義された操作知識
ベースの操作手順知識を示す説明図である。

【図６５】請求項１３の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図６６】請求項１３の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図６７】請求項１３の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置において異常判定条件設定処理を説明す
るためのフローチャートである。

【図６８】請求項１３の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置において影響関係知識との関係が定義さ
れた操作手順知識要素を示す説明図である。

【図６９】請求項１４の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図７０】請求項１４の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図７１】請求項１４の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置において操作知識要素選択対象絞込み処
理を含む操作実行状態監視処理を示すフローチャートで
ある。

【図７２】請求項１４の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における操作知識要素選択対象絞込み処
理を示すフローチャートである。

【図７３】請求項１５の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図７４】請求項１５の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図７５】請求項１５の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置において下位操作群登録処理を含む操作
実行状態監視処理を示すフローチャートである。

【図７６】請求項１５の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における階層化され定義された操作知識
ベースの操作手順知識を示す説明図である。

【図７７】請求項１６の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置を示すブロック図である。

【図７８】請求項１６の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置の動作を示すフローチャートである。

【図７９】請求項１６の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における第１原因推定処理を示すフロー
チャートである。

【図８０】請求項１６の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置における状態予測処理を示すフローチャ
ートである。

【図８１】請求項１６の発明の一実施例によるプラント
の異常診断装置において非観測ノードの状態を推定する
過程を示す説明図である。

【図８２】従来のプラントの異常診断装置を示すブロッ
ク図である。

【図８３】従来のプラントの異常診断装置におけるプラ
ントデータベースの構成を示す説明図である。

【図８４】従来のプラントの異常診断装置の知識データ
ベースに格納された因果関係知識を示す説明図である。

【図８５】従来のプラントの異常診断装置における診断
対象のモデル化概念図である。

【図８６】従来のプラントの異常診断装置における知識
データベースに格納された診断対象の構成要素の定義に
ついての知識を示す説明図である。

【図８７】従来のプラントの異常診断装置における知識
データベースに格納された診断対象の構成要素の定義に
ついての知識を示す説明図である。

【図８８】従来のプラントの異常診断装置の動作を示す
フローチャートである。

【図８９】従来のプラントの異常診断装置の動作を示す
フローチャートである。

【図９０】従来のプラントの異常診断装置の第１原因推
定処理の動作を示すフローチャートである。

【図９１】従来のプラントの異常診断装置における異常
の程度を示す評価関数の特性図である。

【図９２】従来のプラントの異常診断装置における異常
プラントの異常診断過程を示す説明図である。

【符号の説明】

１プラントの異常診断装置２発電プラント６操作知識ベース７ａ操作実行状態監視部（異常判定条件動的設定手
段）７ｂ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）７ｃ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）７ｄ操作実行状態監視部（違反操作検知手段）７ｅ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段，違反
操作検知手段）７ｆ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段，違反
操作検知手段）７ｇ操作実行状態監視部（補完・代替操作提供手段）７ｈ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段，補完
・代替操作提供手段）７ｉ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段，補完
・代替操作提供手段）７ｊ操作実行状態監視部（動的変更手段）７ｋ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）７ｍ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）７ｎ操作実行状態監視部（動的変更手段）７ｐ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）７ｑ操作実行状態監視部（操作候補絞込み手段）８，１０９知識データベース（因果関係知識ベー
ス）１０異常検知部（異常検知処理手段）１１異常原因推論部（異常原因同定手段）４１状態推移データベース（状態推移モデル）１１０異常原因推論部（異常原因判定手段）１１０ａ状態予測部（異常原因探索手段）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、上記プラントからの操作情報と上記操作
知識ベースに記述されている知識に基づいて上記プラン
トの運転状態に対応した異常判定条件を設定する異常判
定条件動的設定手段と、その異常判定条件動的設定手段
により設定した異常判定条件を基に上記プラントの異常
検知処理を行なう異常検知処理手段とを備えたことを特
徴とするプラントの異常診断装置。
【請求項２】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている操
作開始，終了などの条件に基づいて上記プロセス量の変
動範囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での変動方
向を記述した状態推移モデルと、異常判定条件を判断す
る各時点において判定すべき操作候補を上記状態推移モ
デルにより絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候
補絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に異常検知
処理を行なう異常検知処理手段とを備えたことを特徴と
するプラントの異常診断装置。
【請求項３】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，操
作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知識
ベースと、異常判定条件を判断する各時点において判定
すべき操作候補を上記操作知識データベースの階層化，
分割化を基に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作
候補絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に異常検
知処理を行なう異常検知処理手段とを備えたことを特徴
とするプラントの異常診断装置。
【請求項４】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている操
作開始，終了などの条件などと、上記プラントから入力
される操作情報とを比較し、上記操作知識ベースに記述
されている操作開始，終了などの条件に合致しない操作
を操作違反として検知する違反操作検知手段とを備えた
ことを特徴とするプラントの異常診断装置。
【請求項５】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている操
作開始，終了などの条件などに基づいて上記プロセス量
の変動範囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での変
動方向を記述した状態推移モデルと、違反操作を判断す
る各時点において判定すべき操作候補を上記状態推移モ
デルにより絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作候
補絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に違反操作
を検知する違反操作検知手段とを備えたことを特徴とす
るプラントの異常診断装置。
【請求項６】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，操
作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知識
ベースと、違反操作を判断する各時点において判定すべ
き操作候補を上記階層化，分割化して記述した操作知識
ベースを基に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操作
候補絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に違反操
作を検知する違反操作検知手段とを備えたことを特徴と
するプラントの異常診断装置。
【請求項７】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている操
作開始，終了などの条件などと、上記プラントから入力
される操作情報とを比較し、設定された操作目標に達し
ていない操作を検知し、補完・代替操作の必要性の有無
を判断し提供する補完・代替操作提供手段とを備えたこ
とを特徴とするプラントの異常診断装置。
【請求項８】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操作
知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている操
作開始，終了などの条件などに基づいて上記プロセス量
の変動範囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での変
動方向を記述した状態推移モデルと、上記操作知識ベー
スに記述されている操作開始，終了などの条件などと、
上記プラントから入力される操作情報とを比較し、設定
された操作目標に達していない操作を検知し、補完・代
替操作の必要性の有無を判断し提供する補完・代替操作
提供手段と、その補完・代替操作提供手段により補完・
代替操作の必要性の有無を判断する各時点において、判
定すべき操作候補を上記状態推移モデルにより絞り込む
操作候補絞込み手段とを備えたことを特徴とするプラン
トの異常診断装置。
【請求項９】物理的プロセスや化学的プロセスを利用
してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測信
号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同定
した結果を提供するプラントの異常診断装置において、
上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関し
て、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操作
開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，操
作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知識
ベースと、その操作知識ベースに記述されている操作開
始，終了などの条件などと、上記プラントから入力され
る操作情報とを比較し、設定された操作目標に達してい
ない操作を検知し、補完・代替操作の必要性の有無を判
断し提供する補完・代替操作提供手段と、その補完・代
替操作提供手段により補完・代替操作の必要性を判断す
る各時点において、上記階層化・分割化して記述した操
作知識ベースを基に判定すべき操作候補を絞り込む操作
候補絞込み手段とを備えたことを特徴とするプラントの
異常診断装置。
【請求項１０】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操
作知識ベースと、その操作知識ベースに記述された該当
操作によるプロセス量の設定正常状態や動作機器の変更
などに基づいて、異常原因同定のための因果関係を定義
した因果関係知識ベースの内容を変更する動的変更手段
と、その動的変更手段によりプラントの操作状況に対応
した異常原因の同定を可能とする異常原因同定手段とを
備えたことを特徴とするプラントの異常診断装置。
【請求項１１】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影作により影響を受けるプロ
セス量，操作開始，終了条件などの操作に関する知識を
記述した操作知識ベースと、その操作知識ベースに記述
されている操作開始，終了などの条件などに基づいて上
記プロセス量の変動範囲内を有限個に分割し、それらの
範囲間での変動方向を記述した状態推移モデルと、上記
異常の原因を判断するための因果関係を定義した因果関
係知識を決める各時点において判断すべき操作候補を上
記状態推移モデルにより絞り込む操作候補絞込み手段
と、その操作候補絞込み手段により絞り込んだ操作候補
を基に上記異常原因の同定を可能とし、上記プラントの
異常を検知する異常原因同定手段とを備えたことを特徴
とするプラントの異常診断装置。
【請求項１２】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，
操作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知
識ベースと、異常原因を判断するための因果関係を定義
した因果関係知識ベースを決める各時点において判定す
べき操作候補を上記階層化，分割化して記述した操作知
識ベースを基に絞り込む操作候補絞込み手段と、その操
作候補絞込み手段により絞り込んだ上記操作候補を基に
上記異常原因の同定を可能とし、上記プラントの異常を
検知する異常原因同定手段とを備えたことを特徴とする
プラントの異常診断装置。
【請求項１３】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操
作知識ベースと、その操作知識ベースに記述された該当
操作によるプロセス量の設定正常状態や動作機器の変更
などに基づいて、異常原因同定のための処理で参照する
診断対象のプラントの機器の機能的・構造的関係や物理
的関係を記述した知識ベースの内容を変更する動的変更
手段と、その動的変更手段により変更した知識に基づい
てプラントの操作状況に対応した異常原因の同定を可能
とし、上記プラントの異常を検知する異常原因同定手段
とを備えたことを特徴とするプラントの異常診断装置。
【請求項１４】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を記述した操
作知識ベースと、その操作知識ベースに記述されている
操作開始，終了などの条件などに基づいて上記プロセス
量の変動範囲内を有限個に分割し、それらの範囲間での
変動方向を記述した状態推移モデルと、上記異常の原因
を判断するための診断対象のプラントを構成する機器の
機能的・構造的関係や物理的関係を記述した知識ベース
を決める各時点において判定すべき操作候補を上記状態
推移モデルにより絞り込む操作候補絞込み手段と、その
操作候補絞込み手段により絞り込んだ操作候補を基に上
記プラントの異常を検知し異常原因の同定を可能とする
異常原因同定手段とを備えたことを特徴とするプラント
の異常診断装置。
【請求項１５】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントに変動をもたらす個々の運転操作に関
して、その運転操作により影響を受けるプロセス量，操
作開始，終了条件などの操作に関する知識を操作目的，
操作対象などにより階層化，分割化して記述した操作知
識ベースと、異常原因を判断するための診断対象のプラ
ントを構成する機器の機能的・構造的関係や物理的関係
を記述した知識ベースを決める各時点において判定すべ
き操作候補を上記知識データベースの階層化，分割化を
基に絞り込む操作候補絞込み手段とを備えたことを特徴
とするプラントの異常診断装置。
【請求項１６】物理的プロセスや化学的プロセスを利
用してエネルギーや物質を生成するプラントからの観測
信号の異常を検知し、上記異常の原因を同定し、その同
定した結果を提供するプラントの異常診断装置におい
て、上記プラントの構成装置の特性・機能や物理量間に
成立する特性を記述した知識を格納した知識ベースと、
上記プラントから検知された異常およびその他の観測信
号とから異常原因候補を推定し、その推定した異常原因
候補から予想されるプロセス量の状態，機器の動作の変
動と上記プラントから検知された観測信号とが一致する
異常原因候補を異常の第１原因と判定する異常原因判定
手段と、上記推定した異常原因候補から予想されるプロ
セス量の状態，機器の動作の変動と一致する上記プラン
トから検知された観測信号が得られないときには、上記
推定した異常原因候補から予想されるプロセス量の状
態，機器の動作の変動をもたらすような他のプロセス量
の状態，機器の動作の変動などを探索することにより異
常原因探索範囲を拡大し異常原因候補を判定する異常原
因探索手段と、その異常原因探索手段により判定した異
常原因候補を基に異常原因の同定を行なう異常原因同定
手段とを備えたことを特徴とするプラントの異常診断装
置。