JPH06229791A

JPH06229791A - 異常診断方法

Info

Publication number: JPH06229791A
Application number: JP5013278A
Authority: JP
Inventors: Makoto Samejima; 誠鮫島
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1993-01-29
Filing date: 1993-01-29
Publication date: 1994-08-19
Anticipated expiration: 2013-03-04
Also published as: JP2721778B2

Abstract

(57)【要約】【目的】プラントまたは装置において、何れの機器ま
たはセンサで異常が発生しているかを正確に診断するこ
とができる異常診断方法を提供する。【構成】センサ６、７、８の検出データに基づき、機
器モデル５３−１とアクチュエータモデル５４−１とに
よってセンサ９の検出データと同種の第１の予測データ
を算出し、同時にセンサ６、８の検出データと指令信号
ｂとに基づき、機器モデル５３−２とアクチュエータモ
デル５４−２とによってセンサ９の検出データと同種の
第２の予測データを算した後、診断部５６においてセン
サ９の検出データ、第１の予測データ及び第２の予測デ
ータを各々比較し、その比較結果を組み合わせることに
よってセンサ６〜９等の異常診断を行うものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、異常診断方法に関し、
特に複数の機器、アクチュエータ及びセンサを有するプ
ラント或いは装置の異常診断に適用して有用なものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】図５は、従来技術に係る異常診断方法の
説明図である。

【０００３】同図に示すように、プラント１は、機器
２、３、アクチュエータ４及びセンサ５、６、７、８、
９を有する。これらのうち機器２、３は、制御装置１０
から出力された指令信号ａ，ｂに基づいて動作し、圧油
等の媒体をアクチュエータ４に送る。アクチュエータ４
は、送られてきた前記媒体によって動作する。センサ
５、７、９は、機器２、３及びアクチュエータ４の動作
状態量を検出し、検出データを出力する。なおセンサ９
の検出データは、制御装置１０にフィードバックされ
る。またセンサ６、８は、機器２と機器３との間及び機
器３とアクチュエータ４との間の配管部における液圧
等、前記媒体の状態量をそれぞれ検出し、検出データを
出力する。

【０００４】すなわちプラント１では、アクチュエータ
４が所定の動作をするよう制御装置１０によってフィー
ドバック制御が行われている。

【０００５】次に、異常診断装置１１は、従来技術に係
る異常診断方法を実現するための装置であって、機器モ
デル１２、１３、アクチュエータモデル１４、比較器１
５、１６、１７、１８、１９及び診断部２０を有する。

【０００６】これらのうち、機器モデル１２、１３は、
各々制御装置１０から指令信号ａ，ｂを入力し、この指
令信号ａ，ｂに基づき機器２、３の動作状態量等を数式
によって算出する数式モデルであって、センサ５〜８の
検出データと同種の動作状態量等を表わす算出データ１
２ａ、１２ｂ、１３ａ、１３ｂを出力する。アクチュエ
ータモデル１４は、前記算出データ１３ｂを入力し、こ
の算出データ１３ｂに基づきアクチュエータ４の動作状
態量を数式によって算出する数式モデルであって、セン
サ９の検出データと同種の動作状態量を表わす算出デー
タ１４ａを出力する。比較器１５〜１９は、センサ５〜
９の検出データと、算出データ１２ａ、１２ｂ、１３
ａ、１３ｂ、１４ａとを各々比較し、この比較結果を出
力する。診断部２０は、前記比較結果を入力し、この比
較結果が大きくずれているかどうかを判断し、これによ
り機器２、３及びセンサ５〜９に異常があるかどうかを
診断する。

【０００７】上述の如き異常診断装置１１によって実現
する異常診断方法は、まず機器モデル２、３において、
機器２、３と同様に、制御装置１０から出力された指令
信号ａ，ｂを各々入力し、これと同一の指令信号ａ，ｂ
に基づく機器２、３の動作状態量及び前記配管部におけ
る媒体の状態量を算出し、算出した前記動作状態量の値
を算出データ１２ａ、１３ａとし、算出した前記状態量
の値を算出データ１２ｂ、１３ｂとして出力する。

【０００８】またアクチュエータモデル１４において、
算出データ１３ｂを入力し、機器３から送られてくる前
記媒体に基づくアクチュエータ４の動作状態量を算出
し、この算出した前記動作状態量の値を算出データ１４
ａとして出力する。

【０００９】次に比較器１５〜１９において、センサ５
〜９の検出データと、算出データ１２ａ、１２ｂ、１３
ａ、１３ｂ、１４ａとを各々比較し、これらの比較結果
を出力する。例えば比較器１５では、センサ５の検出デ
ータと、該検出データと同種の算出データ１２ａとを比
較し、この比較結果を出力する。

【００１０】最後に診断部２０において、比較器１５〜
１９の比較結果を入力し、これらの比較結果が何れもほ
ぼ等しいと判断できる場合には、機器２、３、アクチュ
エータ４及びセンサ５〜９が何れも正常であると診断
し、一方前記比較結果の何れかが大きくずれていると判
断できる場合には、その大きくずれている比較結果に対
応する機器２、３、アクチュエータ４またはセンサ５〜
９が異常であると診断する。例えば比較器１５の比較結
果が大きくずれていると判断できる場合には、機器２ま
たはセンサ５が異常であると診断する。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上述の如き従来技術に
係る異常診断方法では、例えば機器２のみが異常であっ
た場合、比較器１５の比較結果が大きくずれることにな
り、その結果機器２またはセンサ５が異常であると診断
する。ここで、機器２が異常である場合には、機器２か
ら出力される媒体の状態量が変化するため、これに伴っ
て前記媒体の状態量を検出するセンサ６、８の検出デー
タも変化する。このため比較器１６、１８の比較結果も
大きくずれることになり、その結果、実際には正常であ
るにもかかわらずセンサ６、８も異常であると診断して
しまう。

【００１２】このように、従来技術に係る異常診断方法
では、アクチュエータ４、機器２、３及びセンサ５〜９
の何れで異常が発生しているかを正確に診断することが
できない場合があるという問題点があった。

【００１３】本発明は、上記従来技術に鑑み、プラント
または装置において何れの機器またはセンサで異常が発
生しているかを正確に診断することができる異常診断方
法を提供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の構成は、制御装置によって遠隔或いは自動で制御さ
れる複数の機器及びアクチュエータと、これらの機器及
びアクチュエータの動作状態量等を検出する各種のセン
サとを有するプラント或いは装置において、前記機器及
びセンサの異常を診断する異常診断方法であって、前記
機器或いはアクチュエータに装着され、これらの動作状
態量を検出するセンサの検出データと、他の状態量を検
出する複数のセンサの検出データとから、比較対象とし
た機器或いはアクチュエータの動作状態量の予測値を表
わす第１の予測データを算出するとともに、前記他の状
態量を検出する複数のセンサの検出データと前記制御装
置から出力される指令信号とから前記動作状態量の予測
値を表わす第２の予測データを算出し、その後前記動作
状態量を検出するセンサの検出データ、前記第１の予測
データ及び前記第２の予測データを各々比較し、その比
較結果を組み合わせることによって前記プラント或いは
装置の機器及びセンサの異常を診断することを特徴とす
る。

【００１５】また、比較対象とした機器或いはアクチュ
エータの動作状態量を検出するセンサの検出データ、第
１の予測データ及び第２の予測データを各々比較し、そ
の比較結果を組み合わせる際、比較する２つのデータの
差から該２つのデータの等しさの度合を求める等号関数
を設け、該等号関数によって得られた値を第１の確信度
とし、また比較する他の２つのデータの差から該他の２
つのデータの不等の度合を求める不等号関数を設け、該
不等号関数によって得られた値を第２の確信度とし、比
較組み合わせにおいて「２つのデータが等しくかつ他の
２つのデータが不等である」というように「かつ」とい
う言葉で組み合わせる場合には、前記第１の確信度と前
記第２の確信度のうち何れか小さい方の値を選択して、
これを機器またはセンサの異常の度合を示す異常確信度
とし、また比較組み合わせにおいて「２つのデータが等
しいかまたは他の２つのデータが不等である」というよ
うに「または」という言葉で組み合わせる場合には、前
記第１の確信度と前記第２の確信度のうち何れか大きい
方の値を選択して機器またはセンサの異常の度合を示す
異常確信度とすることを特徴とする。

【００１６】

【作用】上記構成の本発明によれば、例えば何れかの機
器のみが異常になった場合、比較対象とした機器或いは
アクチュエータの動作状態量を検出するセンサの検出デ
ータと第１の予測データとを比較するとこの両者はほぼ
等しいが、前記検出データと第２の予測データとを比較
するとこの両者は大きくずれて不等になる。従ってこれ
らの比較結果を組み合わせて前記機器が異常であると診
断する。

【００１７】また前記検出データと前記第１の予測デー
タの差と、等号関数とから第１の確信度を求め、また前
記検出データと前記第２の予測データの差と、不等号関
数とから第２の確信度を求めて、これら第１の確信度と
第２の確信度のうち何れか値の小さい方または大きい方
を選択して前記機器の異常確信度を得る。

【００１８】

【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づき詳細に説
明する。

【００１９】図１は、本発明に係る異常診断方法を図５
と同様に制御装置１０によってフィードバック制御され
るプラント１に適用した場合の実施例を説明する説明図
である。異常診断装置５１は、本実施例に係る異常診断
方法を実現するための装置であって、同図に示すように
機器モデル５２、５３−１、５３−２、アクチュエータ
モデル５４−１、５４−２、比較器５５及び診断部５６
を有する。

【００２０】これらのうち機器モデル５２は、従来技術
と同様、すなわち図５の機器モデル１２と同様のモデル
であって、指令信号ａに基づく機器２の動作状態量を数
式によって算出し、この算出した前記動作状態量の値を
算出データ５２ａとして出力する。比較器５５は、やは
り従来技術と同様、すなわち図５の比較器１５と同様
に、算出データ５２ａとセンサ５の検出データとを比較
し、この比較結果を診断部５６へ出力する。

【００２１】機器モデル５３−１は、センサ６、７、８
の検出データを入力し、これらの検出データに基づき機
器３から吐出される媒体の状態量を数式によって算出す
る数式モデルであって、算出した前記状態量の値を算出
データ５３−１ａとして出力する。機器モデル５３−２
は、センサ６、８の検出データと制御装置１０から出力
された指令信号ｂとを入力し、これらの検出データ及び
指令信号ｂに基づき前記媒体の状態量を数式によって算
出する数式モデルであって、算出した前記状態量の値を
算出データ５３−２ａとして出力する。

【００２２】アクチュエータモデル５４−１は、前記算
出データ５３−１ａを入力し、この算出データ５３−１
ａに基づきセンサ９の検出信号と同種であるアクチュエ
ータ４の動作状態量を数式によって算出する数式モデル
であって、算出した前記動作状態量の値を第１の予測デ
ータ５４−１ａとして出力する。アクチュエータモデル
５４−２は、前記算出データ５３−２ａを入力し、この
算出データ５３−２ａに基づき前記アクチュエータ４の
動作状態量を数式によって算出する数式モデルであっ
て、算出した前記動作状態量の値を第２の予測データ５
４−２ａとして出力する。

【００２３】診断部５６は、比較組み合わせ診断部５６
ａ及び比較結果診断部５６ｂを有する。このうち比較組
み合わせ診断部５６ａでは、前記予測データ５４−１
ａ、前記予測データ５４−２ａ及びセンサ９の検出デー
タを入力し、これらのデータを各々比較し、組み合わせ
ることによって機器３またはセンサ６〜９の異常を診断
する。また比較結果診断部５６ｂでは、比較器５５から
比較結果を入力し、従来技術と同様に前記比較結果に基
づき機器２またはセンサ５の異常を診断する。なおこれ
ら従来技術と同様な部分については、以後詳細な説明は
省略する。

【００２４】上述の如き異常診断装置５１によって実現
する異常診断方法は、まず機器モデル５３−１におい
て、センサ６、７、８の検出データを入力し、これらの
検出データに基づき機器３から吐出される媒体の状態量
を数式によって算出するとともにこの算出した前記状態
量の値を示す算出データ５３−１ａをアクチュエータモ
デル５４−１へ出力する。続いてアクチュエータモデル
５４−１において、算出データ５３−１ａを入力し、こ
の算出データ５３−１ａに基づきアクチュエータ４の動
作状態量を数式によって算出するとともに、この算出し
た前記動作状態量の値を示す第１の予測データ５４−１
ａを診断部５６へ出力する。

【００２５】また同時に、機器モデル５３−２におい
て、センサ６、８の検出データ及び指令信号ｂを入力
し、まず指令信号ｂに基づき数式によって機器３の動作
状態量を算出し、次に算出した前記動作状態量と前記検
出データに基づき機器３から吐出される媒体の状態量を
数式によって算出するとともに、この算出した前記状態
量の値を示す算出データ５３−２ａをアクチュエータモ
デル５４−２へ出力する。続いてアクチュエータモデル
５４−２において、算出データ５３−２ａを入力し、こ
の算出データ５３−２ａに基づきアクチュエータ４の動
作状態量を数式によって算出するとともに、この算出し
た前記動作状態量の値を示す第２の予測データ５４−２
ａを診断部５６へ出力する。

【００２６】次に比較組み合わせ診断部５６ａにおい
て、第１の予測データ５４−１ａ、第２の予測データ５
４−２ａ及びセンサ９の検出データを入力し、これらの
データを各々比較し、組み合わせることによって機器３
またはセンサ６〜９の異常を診断する。例えば、機器３
のみが異常になった場合、センサ９の検出データと第１
の予測データ５４−１ａとを比較するとこの両者はほぼ
等しいが、センサ９の検出データと第２の予測データ５
４−２ａとを比較するとこの両者は大きくずれて不等で
ある。従ってこれらの比較結果を組み合わせて機器３が
異常であると診断する。

【００２７】なお、機器２またはセンサ５の異常は、比
較器５５の比較結果に基づき比較結果診断部５６ｂにて
診断する。

【００２８】次に具体的な異常診断対象の一例として旋
回装置を挙げ、該旋回装置に適用した本発明の実施例に
係る異常診断方法について説明する。

【００２９】図２は、旋回装置１、異常診断装置６１及
び制御装置４０の関係を示す説明図である。同図に示す
ように旋回装置１は、ポンプ２２、バルブ２３、モータ
２４、配管３２ａ，３２ｂ，３２ｃ、斜板センサ２５、
バルブ変位センサ２７、回転数センサ２９及び圧力セン
サ２６，２８ａ，２８ｂ，３０を有する。

【００３０】これらのうちポンプ２２は、モータ２４を
回転させるための圧油を吐出する。前記圧油の吐出量
は、ポンプ２２に設けられた斜板２２によってコントロ
ールされる。バルブ２３は、前記圧油の流量をコントロ
ールするとともに、その流れる方向を切換える。モータ
２４は、前記圧油によって回転する。

【００３１】すなわちポンプ２２から吐出された圧油
は、配管３２ａ、バルブ２３、配管３２ｂ（または配管
３２ｃ）の順に流れ、モータ２４を正回転（また逆回
転）させた後、配管３２ｃ（または配管３２ｂ）バルブ
２３を経てタンク３１へ排出される。

【００３２】斜板センサ２５は、斜板２１の変位を検出
し、検出データΦ_aを出力する。バルブ変位センサ２７
は、バルブ２３の変位を検出し、検出データＸ_aを出力
する。回転数センサ２９は、モータの回転数を検出し、
検出データＮ_aを出力する。圧力センサ２６，２８ａ，
２８ｂ，３０は、各々配管３２ａ，３２ｂ，３２ｃにお
ける圧油の圧力及びタンク３１へ排出される圧油の圧力
を検出し、検出データＰ_pa，Ｐ_1a，Ｐ_2a，Ｐ_Tを出力す
る。

【００３３】制御装置４０は、回転数センサ２９の検出
データＮ_aをフィードバックしつつ、斜板２１及びバル
ブ２３へ各々指令信号Φ_D，Ｘ_Dを出力して斜板２１及
びバルブ２３の変位をコントロールし、これによってモ
ータ２４に流れ込む圧油の流量、すなわちモータ２４の
回転数をコントロールする。

【００３４】異常診断装置６１は、前記異常診断方法を
実現するための装置であって、旋回装置１及び制御装置
４０から検出データΦ_a，Ｘ_a，Ｎ_a，Ｐ_pa，Ｐ_1a，Ｐ
_2a，Ｐ_T及び指令信号Φ_D，Ｘ_Dを入力し、旋回装置１
の各機器及びセンサの異常診断を行う。

【００３５】図３は、異常診断装置６１の内部構成の一
例を示すブロック図である。なお同図において、従来技
術と同様である斜板２１の変位を算出する数式モデル、
該数式モデルの算出データと検出データΦ_aとを比較す
る比較器及び該比較器から比較結果を入力し斜板２１ま
たは斜板センサ２５の異常を診断する比較結果診断部の
記載は、省略した。

【００３６】図３に示すように異常診断装置６１は、バ
ルブモデル６３−１、６３−２、６３−３、６３−４、
モータモデル６４−１、６４−２、６４−３、６４−４
及び比較組み合わせ診断部６６ａを有する。

【００３７】これらのうち、バルブモデル６３−１は、
検出データＸ_a，Ｐ_1a，Ｐ_paを入力し、数式に基づいて
バルブ２３の供給側を通過する圧油流量Ｑ_1Sを算出する
数式モデルである。（１）式は、前記数式の一例であ
る。バルブモデル６３−２は、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及
び指令信号Ｘ_Dを入力し、数式に基づいてバルブ２３の
供給側を通過する圧油流量Ｑ_1cを算出する数式モデルで
ある。（２）式は、前記数式の一例である。

【００３８】

【数１】

【００３９】バルブモデル６３−３は、検出データ
Ｐ_2a，Ｐ_T，Ｘ_aを入力し、数式に基づいてバルブ２３
の戻り側を通過する圧油流量Ｑ_2Sを算出する数式モデル
である。（３）式は、前記数式の一例である。バルブモ
デル６３−４は、検出データＰ_2a，Ｐ_T及び指令信号Ｘ
_Dを入力し、数式に基づいてバルブ２３の戻り側を通過
する圧油流量Ｑ_2Cを算出する数式モデルである。（４）
式は、前記数式の一例である。

【００４０】

【数２】

【００４１】モータモデル６４−１、６４−２、６４−
３、６４−４は、各々、前記圧油流量Ｑ_1S，Ｑ_1C，
Ｑ_2S，Ｑ_2Cを入力し、数式に基づいてモータ２４の回転
数の予測データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2Cを算出する数式
モデルである。（５）式は、前記数式の一例である。

【００４２】

【数３】

【００４３】比較組み合わせ診断部６６ａは、前記予測
データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2C及び検出データＮ_aを入
力し、これらを比較組み合わせることによって異常診断
を行う。

【００４４】上述の如き異常診断装置６１によって、実
現する異常診断方法は、まず、バルブモデル６３−１に
おいて、検出データＸ_a，Ｐ_1a，Ｐ_paを入力し、（１）
式に基づき、すなわち検出データＸ_aを、バルブ２２の
変位に対する供給側のバルブ開口面積の関数ｆ₁に代入
して前記バルブ開口面積Ａ_1Sを算出し、続いて前記バル
ブ開口面積Ａ_1S、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及び各定数、す
なわちバルブ２２の流量係数、重力加速度ｇ、油の比重
ｒから圧油流量Ｑ_1Sを算出する。またバルブモデル６３
−２において、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及び指令信号Ｘ_a
を入力し、（２）式に基づき、すなわち指令信号Ｘ_Dを
一次遅れ関数に代入してバルブ変位予測値Ｘ_Cを算出し
た後、このバルブ変位予測値Ｘ_Cを前記関数ｆ₁に代入
してバルブ開口面積Ａ_1Cを算出し、続いて前記バルブ開
口面積Ａ_1C、検出データＰ_1a，Ｐ _pa及び前記各定数から
圧油流量Ｑ_1Cを算出する。

【００４５】同時にバルブモデル６３−３において、検
出データＸ_a，Ｐ_2a，Ｐ_Tを入力し、（３）式に基づ
き、すなわち検出データＸ_aを、バルブ２２の変位に対
する戻り側のバルブ開口面積の関数ｆ₂に代入して前記
バルブ開口面積Ａ_2Sを算出し、続いて前記バルブ開口面
積Ａ_2S、検出データＰ_2a，Ｐ_T及び前記各定数から圧油
流量Ｑ_2Sを算出する。またバルブモデル６３−４におい
て、検出データＰ_2a，Ｐ _T及び指令信号Ｘ_Dを入力し、
（４）式に基づき、すなわち指令信号Ｘ_Dを一次遅れ関
数に代入してバルブ変位予測値Ｘ_Cを算出した後、この
バルブ変位予測値Ｘ_Cを前記関数ｆ₂に代入してバルブ
開口面積Ａ_2Cを算出し、続いて前記バルブ開口面積
Ａ_2C、検出データＰ_2a，Ｐ_T及び前記定数から圧油流量
Ｑ_2Cを算出する。

【００４６】次に、モータモデル６４−１、６４−２、
６４−３、６４−４において、各々圧油流量Ｑ_1S，
Ｑ_1C，Ｑ_2S，Ｑ_2Cを入力し、（５）式に基づき、すなわ
ちモータ２４の容量Ｄ_Mと前記圧油流量Ｑ_1S，Ｑ_1C，Ｑ
_2S，Ｑ_2Cとからモータ２４の回転数の予測データＮ_1S，
Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2Cを算出する。

【００４７】最後に比較組み合わせ診断部６６ａにおい
て、検出データＮ_a及び予測データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，
Ｎ_2Cを入力し、これらを比較組み合わせすることによっ
てバルブ２３及びバルブ変位センサ２７、回転数センサ
２９及び圧力センサ２６，２８ａ，２８ｂの異常診断を
行う。

【００４８】表１には、前記異常診断の結果を示す。同
表に示すように例えばＣＡＳＥ１では、検出データＮ_a
と予測データＮ_1Cとを比較し、更に検出データＮ_aと予
測データＮ_1Sとを比較した後これらの比較結果を組み合
わせて「Ｎ_a＝Ｎ_1CかつＮ_a≠Ｎ_1S」が成立する場合、
Ｎ_a≠Ｎ_1Sから圧力センサ２８ａ，２６、バルブ変位セ
ンサ２７及び回転数センサ２９の何れかが異常があるこ
とが分かり、これらのうち、Ｎ_a＝Ｎ_1Cから圧力センサ
２８ａ，２６及び回転数センサ２９は正常であることが
分かるため、残るバルブ変位センサ２７が異常であると
診断する。

【００４９】

【表１】

【００５０】同様にしてＣＡＳＥ２の「Ｎ_a≠Ｎ_1Cかつ
Ｎ_a＝Ｎ_1S」という比較組み合わせが成立する場合に
は、バルブ２３本体が異常であると診断し、ＣＡＳＥ３
の「Ｎ _a＝Ｎ_1CかつＮ_a≠Ｎ_2C」という比較組み合わせ
が成立する場合には、圧力センサ２８ｂが異常であると
診断する。

【００５１】なおＣＡＳＥ５の「Ｎ_a≠Ｎ_1CかつＮ_a＝
Ｎ_2C」という比較組み合わせが成立する場合には、圧力
センサ２８ａまたは圧力センサ２６が異常であると診断
し、何れか一方に特定することができないが、この場合
には次のようにして特定することができる。

【００５２】まずバルブ２３によって圧油の流れる方向
を切換えてモータ２４を逆回転させる。次に他のバルブ
モデルを用いて、この時の検出データＰ_pa，Ｐ_2a，
Ｐ_1a，Ｐ _T及び指令信号Ｘ_Dを入力するとともに数式に
よってバルブ２３の逆流時の供給側を通過する圧油流量
Ｑ′_2C、バルブ２３の逆流時の戻り側を通過する圧油流
量Ｑ′_1Cを算出する。（６）式は、前記数式の一例であ
る。すなわち指令信号Ｘ_Dからバルブ変位予測値Ｘ_Cを
算出した後、このバルブ変位予測値Ｘ_Cを各々関数
ｆ₁，ｆ₂に代入し、前記圧油流量Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cを算
出する。また他のモータモデルを用いて、前記圧油流量
Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cを入力するとともに数式によって逆流時
のモータ２４の回転数の予測データＮ′_1C、Ｎ′_2Cを算
出する。（７）式は、前記数式の一例である。すなわち
ポンプ２４の容量Ｄ_Mと圧油流量Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cから各
々予測データＮ′_1C，Ｎ′_2Cを算出する。

【００５３】

【数４】

【００５４】最後に比較組み合わせ診断部６６ａにおい
て、前記予測データＮ′_1C，Ｎ′_2Cを入力し、これらを
比較組み合わせることによって圧力センサ２８ａ，２６
の何れが異常かを診断する。すなわち表１に示すように
ＣＡＳＥ６の「Ｎ_a≠Ｎ′_1CかつＮ_a＝Ｎ′_2C」という
比較組み合わせが成立する場合には、圧力センサ２８ｂ
が異常であると診断する。

【００５５】なお表１は、比較結果を全て「かつ」とい
う言葉で組み合わせているが、診断対象の構成によって
は、「または」という言葉で組み合わせる必要がある場
合もある。

【００５６】次に上述の異常診断方法において比較組み
合わせにより異常診断を行う際、機器及びセンサの異常
の度合を示す異常確信度を算出する方法の実施例を具体
的に説明する。

【００５７】図４は、等号関数と不等号関数の一例を示
した説明図である。同図に示すように等号関数７１は、
比較する２つのデータが等しくなるほど、すなわち前記
２つのデータの差が小さくなるほど、その値が大きくな
る（最大値＝１）関数であり、不等号関数７２は、比較
する２つのデータが等しくないほど、すなわち前記２つ
のデータの差が大きくなるほど、その値が大きくなる
（最大値＝１）関数である。

【００５８】そこで表１のＣＡＳＥ１を例にとると、ま
ず検出データＮ_aと予測データＮ_1Cとの差△Ｎ₁を算出
し、この△Ｎ₁と前記等号関数７１とから第１の確信度
τ₁を求める。次に検出データＮ_aと予測データＮ_1Sと
の差△Ｎ₂を算出し、この△Ｎ₂と前記不等号関数７２
とから第２の確信度τ₂を求める。最後にＣＡＳＥ１は
「かつ」という言葉で組み合わされているため前記第１
の確信度τ₁と前記第２の確信度τ₂の何れか小さい方
を選択する。これは、各々の比較結果が共通に成立する
領域を求めることを意味し、前記選択によって得た値が
バルブ変位センサ２７の異常の度合い、すなわち異常確
信度を表わす。ＣＡＳＥ１が成り立たない場合、バルブ
変位センサ２７の異常確信度は、ゼロに近くなり、逆に
ＣＡＳＥ１が成り立つ場合、前記異常確信度は、１に近
くなる。

【００５９】なお前述のように比較対象の構成によって
は、比較結果を「または」という言葉で組み合わせる場
合もあるが、その場合には、前記等号関数７１から得ら
れる第１の確信度と、前記不等号関数７２から得られる
第２の確信度のうち何れか大きい方を選択し、これを異
常確信度とする。

【００６０】

【発明の効果】以上実施例とともに具体的に説明したよ
うに、本発明は、ある機器のみが異常になった場合、該
機器の異常のみを診断し、他の機器またはセンサも異常
であるというような誤診断をすることがない。従って診
断対象とする機器及びセンサの正確な異常診断が可能で
ある。また等号関数及び不等号関数を用いて異常確信度
を求めることにより前記機器及びセンサの異常の度合を
把握することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例に係る異常診断方法の説明図で
ある。

【図２】旋回装置１、異常診断装置６１及び制御装置４
０の関係を示す説明図である。

【図３】異常診断装置６１の内部構成の一例を示すブロ
ック図である。

【図４】等号関数と不等号関数の一例を示した説明図で
ある。

【図５】従来技術に係る異常診断方法の説明図である。

【符号の説明】

１プラント２、３機器５〜９センサ１０、４０制御装置５１、６１異常診断装置５２、５３−１、５３−２機器モデル５４−１、５４−２アクチュエータモデル５５比較器５６診断部５６ａ、６６ａ比較組み合わせ診断部５６ｂ比較結果診断部２２ポンプ６３−１〜４バルブモデル６４−１〜４モータモデル７１等号関数７２不等号関数

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】制御装置によって遠隔或いは自動で制御
される複数の機器及びアクチュエータと、これらの機器
及びアクチュエータの動作状態量等を検出する各種のセ
ンサとを有するプラント或いは装置において、前記機器
及びセンサの異常を診断する異常診断方法であって、前記機器或いはアクチュエータに装着され、これらの動
作状態量を検出するセンサの検出データと、他の状態量
を検出する複数のセンサの検出データとから、比較対象
とした機器或いはアクチュエータの動作状態量の予測値
を表わす第１の予測データを算出するとともに、前記他
の状態量を検出する複数のセンサの検出データと前記制
御装置から出力される指令信号とから前記動作状態量の
予測値を表わす第２の予測データを算出し、その後前記
動作状態量を検出するセンサの検出データ、前記第１の
予測データ及び前記第２の予測データを各々比較し、そ
の比較結果を組み合わせることによって前記プラント或
いは装置の機器及びセンサの異常を診断することを特徴
とする異常診断方法。
【請求項２】比較対象とした機器或いはアクチュエー
タの動作状態量を検出するセンサの検出データ、第１の
予測データ及び第２の予測データを各々比較し、その比
較結果を組み合わせる際、比較する２つのデータの差か
ら該２つのデータの等しさの度合を求める等号関数を設
け、該等号関数によって得られた値を第１の確信度と
し、また比較する他の２つのデータの差から該他の２つ
のデータの不等の度合を求める不等号関数を設け、該不
等号関数によって得られた値を第２の確信度とし、比較組み合わせにおいて「２つのデータが等しくかつ他
の２つのデータが不等である」というように「かつ」と
いう言葉で組み合わせる場合には、前記第１の確信度と
前記第２の確信度のうち何れか小さい方の値を選択し
て、これを機器またはセンサの異常の度合を示す異常確
信度とし、また比較組み合わせにおいて「２つのデータが等しいか
または他の２つのデータが不等である」というように
「または」という言葉で組み合わせる場合には、前記第
１の確信度と前記第２の確信度のうち何れか大きい方の
値を選択して機器またはセンサの異常の度合を示す異常
確信度とすることを特徴とする請求項１に記載する異常
診断方法。