JPH06274784A - プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法 - Google Patents
プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法Info
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- JPH06274784A JPH06274784A JP5065134A JP6513493A JPH06274784A JP H06274784 A JPH06274784 A JP H06274784A JP 5065134 A JP5065134 A JP 5065134A JP 6513493 A JP6513493 A JP 6513493A JP H06274784 A JPH06274784 A JP H06274784A
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Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 プラントの異常の検出に先立って異常の徴候
を正常作動時に検出する。 【構成】 正常許容範囲内で異常徴候を示す信号変化パ
ターンを予め用意し、測定信号、設定信号、操作信号の
示す変化が異常徴候の変化パターンに合致したときに異
常徴候発生を検出し、およびその種類を識別する。
を正常作動時に検出する。 【構成】 正常許容範囲内で異常徴候を示す信号変化パ
ターンを予め用意し、測定信号、設定信号、操作信号の
示す変化が異常徴候の変化パターンに合致したときに異
常徴候発生を検出し、およびその種類を識別する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、正常作動範囲内にある
プラントの作動状態を監視して異常徴候を検出するプラ
ント監視診断装置およびその異常徴候識別方法に関す
る。
プラントの作動状態を監視して異常徴候を検出するプラ
ント監視診断装置およびその異常徴候識別方法に関す
る。
【0002】
【従来の技術】プラントの作動状態を示す物性値、例え
ば温度や圧力を計測し、その計測結果及び制御する物性
値の制御指示に基づいてプラントの操作量を自動設定す
るプラント制御装置が知られている。このようなプラン
ト制御装置では上記計測結果から異常およびその異常内
容の診断まで実行することが可能になってきた。プラン
ト制御装置において用いられている異常検出方法には各
種の提案がなされているが、以下の共通点がある。すな
わち、計測信号に対して統計処理を施してプラントの作
動状態を表す特徴パラメータを作成し、パラメータ値が
予め定めた許容範囲内にあるときには正常と判断し、パ
ラメータ値が許容範囲を超えた時には異常と判断する点
である。このような異常検出方法の中で、異常の早期発
見を目的とするものには、例えば、特開平4−3057
94号等がある。この提案には指令信号の標準偏差と、
計測信号の標準偏差との差を算出し、差が一定値を越え
た時には異常の発生と判断するようにした異常検出方法
が開示されている。
ば温度や圧力を計測し、その計測結果及び制御する物性
値の制御指示に基づいてプラントの操作量を自動設定す
るプラント制御装置が知られている。このようなプラン
ト制御装置では上記計測結果から異常およびその異常内
容の診断まで実行することが可能になってきた。プラン
ト制御装置において用いられている異常検出方法には各
種の提案がなされているが、以下の共通点がある。すな
わち、計測信号に対して統計処理を施してプラントの作
動状態を表す特徴パラメータを作成し、パラメータ値が
予め定めた許容範囲内にあるときには正常と判断し、パ
ラメータ値が許容範囲を超えた時には異常と判断する点
である。このような異常検出方法の中で、異常の早期発
見を目的とするものには、例えば、特開平4−3057
94号等がある。この提案には指令信号の標準偏差と、
計測信号の標準偏差との差を算出し、差が一定値を越え
た時には異常の発生と判断するようにした異常検出方法
が開示されている。
【0003】多くのプラントにおいて、プラントの状態
を示す測定信号をプラント制御装置に入力し、その測定
信号が予め定めた基準値を逸脱した場合、異常と判定す
るリミットチェック法が採用されている。
を示す測定信号をプラント制御装置に入力し、その測定
信号が予め定めた基準値を逸脱した場合、異常と判定す
るリミットチェック法が採用されている。
【0004】プラント制御装置で異常を検出した場合、
その異常に対して適切な処置をとることが重要である。
多くのプラント、とくに化学プラントにおいては安全の
最優先を図るため、その異常を検出した装置や系などを
自動的に停止させるインタ−ロックシステムが組み込ま
れている。
その異常に対して適切な処置をとることが重要である。
多くのプラント、とくに化学プラントにおいては安全の
最優先を図るため、その異常を検出した装置や系などを
自動的に停止させるインタ−ロックシステムが組み込ま
れている。
【0005】大規模化学プラントの場合、ひとつのプラ
ントの停止が、パイプラインで接続されている複数のプ
ラントの停止を誘発する可能性があり、極めて高い信頼
性と安全性が要求される為、インターロックシステムが
作動する異常検出以前に異常の徴候を検出し、その原因
究明と対応処置を講ずることがもとめられている。
ントの停止が、パイプラインで接続されている複数のプ
ラントの停止を誘発する可能性があり、極めて高い信頼
性と安全性が要求される為、インターロックシステムが
作動する異常検出以前に異常の徴候を検出し、その原因
究明と対応処置を講ずることがもとめられている。
【0006】そこで、本願出願人はプラントが正常範囲
で作動している間に正常範囲内に設けた異常徴候検出領
域にプラント状態が位置していることを測定信号により
判別し、異常徴候を検出するプラント監視診断装置を本
願の出願と同時に提案している。
で作動している間に正常範囲内に設けた異常徴候検出領
域にプラント状態が位置していることを測定信号により
判別し、異常徴候を検出するプラント監視診断装置を本
願の出願と同時に提案している。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、異常領
域に向う測定信号の変化パターンは図2,図3,図4に
示すように各種あり、変化パターンに応じて、異常原因
も異なる。そこで、異常徴候の種類内容を識別する点に
おいて、上記提案には改善の余地があった。
域に向う測定信号の変化パターンは図2,図3,図4に
示すように各種あり、変化パターンに応じて、異常原因
も異なる。そこで、異常徴候の種類内容を識別する点に
おいて、上記提案には改善の余地があった。
【0008】そこで、本発明の目的は、上述の点に鑑み
て、測定信号及びプラント制御装置の設定信号及び操作
信号から異常徴候の変化パターンを識別することの可能
なプラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法を
提供することにある。
て、測定信号及びプラント制御装置の設定信号及び操作
信号から異常徴候の変化パターンを識別することの可能
なプラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法を
提供することにある。
【0009】このような目的を達成するために、請求項
1の発明は、プラントの正常作動範囲に対応した測定信
号の正常変動領域内でプラント及びプラント制御装置の
異常徴候を示す時系列的な変化パターン複数種を予め定
めておき、前記測定信号及びプラント制御装置の設定信
号及び操作信号をプラント監視診断装置に時系列で入力
し、前記測定信号、前記設定信号、前記操作信号の示す
変化パターンが前記複数種のいずれに合致するかを前記
プラント監視診断装置において判別することにより、プ
ラントの異常徴候およびその種類内容を識別することを
特徴とする。
1の発明は、プラントの正常作動範囲に対応した測定信
号の正常変動領域内でプラント及びプラント制御装置の
異常徴候を示す時系列的な変化パターン複数種を予め定
めておき、前記測定信号及びプラント制御装置の設定信
号及び操作信号をプラント監視診断装置に時系列で入力
し、前記測定信号、前記設定信号、前記操作信号の示す
変化パターンが前記複数種のいずれに合致するかを前記
プラント監視診断装置において判別することにより、プ
ラントの異常徴候およびその種類内容を識別することを
特徴とする。
【0010】請求項2の発明は、さらに、前記変化パタ
ーンに、異常発生に至るまでの緊急度を示す情報を帯同
させ、前記プラント及びプラント制御装置の異常徴候の
識別結果に該緊急度を示す情報を付加することを特徴と
する。
ーンに、異常発生に至るまでの緊急度を示す情報を帯同
させ、前記プラント及びプラント制御装置の異常徴候の
識別結果に該緊急度を示す情報を付加することを特徴と
する。
【0011】請求項3の発明は、プラントの正常作動範
囲に対応した測定信号の正常変動領域内で、該プラント
及びプラント制御装置の異常徴候を示す時系列的な変化
パターン複数種を記憶した記憶手段と、前記測定信号及
びプラント制御装置の設定信号及び操作信号を時系列的
に入力する入力手段と、当該入力した測定信号、設定信
号、操作信号の示す変化パターンに合致する変化パター
ンを前記記憶手段から抽出し、その抽出結果を、異常徴
候の種類内容として出力するパターン検出手段とを具え
たことを特徴とする。
囲に対応した測定信号の正常変動領域内で、該プラント
及びプラント制御装置の異常徴候を示す時系列的な変化
パターン複数種を記憶した記憶手段と、前記測定信号及
びプラント制御装置の設定信号及び操作信号を時系列的
に入力する入力手段と、当該入力した測定信号、設定信
号、操作信号の示す変化パターンに合致する変化パター
ンを前記記憶手段から抽出し、その抽出結果を、異常徴
候の種類内容として出力するパターン検出手段とを具え
たことを特徴とする。
【0012】
【作用】請求項1,3の発明は、測定信号の正常変動領
域内で変動する測定信号及び設定信号、操作信号の変化
パターンの中から異常徴候を示すパターンをパターンマ
ッチングにより識別する。
域内で変動する測定信号及び設定信号、操作信号の変化
パターンの中から異常徴候を示すパターンをパターンマ
ッチングにより識別する。
【0013】請求項2の発明は、変化パターンに緊急度
情報を付加し、ユーザに緊急度を知らせ、異常の発生に
備える。
情報を付加し、ユーザに緊急度を知らせ、異常の発生に
備える。
【0014】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【0015】本発明の異常徴候識別方法の原理を説明す
る。
る。
【0016】図1は、測定信号の変化および異常徴候の
検出のために設けた領域を示す。図1において、Sは、
プラントの状態量、例えば、温度の制御目標となる制御
設定レベルを示す。XH,XLは、異常徴候検出用の第
1上限しきい値および第1下限しきい値であり、固定し
きい値である。
検出のために設けた領域を示す。図1において、Sは、
プラントの状態量、例えば、温度の制御目標となる制御
設定レベルを示す。XH,XLは、異常徴候検出用の第
1上限しきい値および第1下限しきい値であり、固定し
きい値である。
【0017】VH,VLは異常徴候検出用の第2上限し
きい値および第2下限しきい値であり、変動しきい値で
ある。変動しきい値は周知のように現時点から一定期間
前での測定値の平均(移動平均と呼ばれる)に一定値を
加/減算したものである。YH,YLは異常検出用の上
限しきい値および下限しきい値である。また、レベルY
H以上、レベルYH以下を異常領域と呼び、レベルYH
〜XHの間、レベルYL〜XLの間を高レベル突変領域
と呼ぶことにする。また、レベルXH〜XLの間を低レ
ベル突変領域と呼ぶことにする。
きい値および第2下限しきい値であり、変動しきい値で
ある。変動しきい値は周知のように現時点から一定期間
前での測定値の平均(移動平均と呼ばれる)に一定値を
加/減算したものである。YH,YLは異常検出用の上
限しきい値および下限しきい値である。また、レベルY
H以上、レベルYH以下を異常領域と呼び、レベルYH
〜XHの間、レベルYL〜XLの間を高レベル突変領域
と呼ぶことにする。また、レベルXH〜XLの間を低レ
ベル突変領域と呼ぶことにする。
【0018】本実施例では、測定値が変動しきい値V
H,VL又は、XH,XLを越えたときに異常徴候が発
生したとみなし、このときの測定値の位置が、低レベル
突変領域にあるか、高レベル突変領域にあるかの位置判
別を行う。
H,VL又は、XH,XLを越えたときに異常徴候が発
生したとみなし、このときの測定値の位置が、低レベル
突変領域にあるか、高レベル突変領域にあるかの位置判
別を行う。
【0019】また、隣接する2つの測定値の大小によ
り、測定信号の変化方向判別を行って、位置の判別結果
と、変化方向判別の結果に基づき測定信号の変化パター
ンが図1〜図4のいずれに対応するかの識別を行う。
り、測定信号の変化方向判別を行って、位置の判別結果
と、変化方向判別の結果に基づき測定信号の変化パター
ンが図1〜図4のいずれに対応するかの識別を行う。
【0020】このために以下に述べる特徴パラメータD
V.TRS,DV.ABSが算出され、これらの特徴パ
ラメータを選択的な組み合わせにより、変化パターンが
判別される。DV.TRSの算出に用いる変数およびそ
の算出式は以下の通りである。
V.TRS,DV.ABSが算出され、これらの特徴パ
ラメータを選択的な組み合わせにより、変化パターンが
判別される。DV.TRSの算出に用いる変数およびそ
の算出式は以下の通りである。
【0021】
【数1】時刻tの偏差DV(t) =時刻tの測定値PV(t) −
時刻tの制御設定値SV(t)
時刻tの制御設定値SV(t)
【0022】
【数2】時刻tの変動上限しきい値VH(t) =時刻tでの
測定値の移動平均値+一定値
測定値の移動平均値+一定値
【0023】
【数3】時刻tの変動下限しきい値VL(t) =時刻tでの
測定値の移動平均値−一定値 時刻(t)での偏差DV(t)と変動しきい値VH
(t),VL(t)との間の関係を表わす状態値DV.
TRSは、
測定値の移動平均値−一定値 時刻(t)での偏差DV(t)と変動しきい値VH
(t),VL(t)との間の関係を表わす状態値DV.
TRSは、
【0024】
【数4】DV.TRS(t) =もしVL(t) ≦DV(t) ≦VH(t) のと
き NOR (異常徴候無し) もしVH(t) <DV(t) のとき UP (低レベル上
昇の異常徴候) もしVL(t) >DV(t) のとき DOWN(低レベル下
降の異常徴候) の論理関係式から求まる。(数4)からも判るように特
徴パラメータDV.TRSは測定値が変動しきい値で挾まれる
範囲を越えたこと、また越えた場合はその方向を示すパ
ラメータである。DV.TRSがUP,DOWNとなっ
たときには異常徴候発生と判断する。
き NOR (異常徴候無し) もしVH(t) <DV(t) のとき UP (低レベル上
昇の異常徴候) もしVL(t) >DV(t) のとき DOWN(低レベル下
降の異常徴候) の論理関係式から求まる。(数4)からも判るように特
徴パラメータDV.TRSは測定値が変動しきい値で挾まれる
範囲を越えたこと、また越えた場合はその方向を示すパ
ラメータである。DV.TRSがUP,DOWNとなっ
たときには異常徴候発生と判断する。
【0025】特徴パラメータDV.ABSは以下の数式
から求められる。
から求められる。
【0026】
【数5】DV.ABS(t) =もしXH≧DV(t) ≧XLのとき NOR
(異常徴候無し) もしXH<DV(t) のとき HIGH(高レベル上昇の異常
徴候) もしXL>DV(t) のとき LOW (低レベル下降の異常
徴候) ここで、XH,XLは異常徴候検出用第1しきい値(図
1参照)である。DV.ABS(t)がHIGHまたは
LOWになったときは測定値が図1の高レベル突変領域
に位置していることを示す。
(異常徴候無し) もしXH<DV(t) のとき HIGH(高レベル上昇の異常
徴候) もしXL>DV(t) のとき LOW (低レベル下降の異常
徴候) ここで、XH,XLは異常徴候検出用第1しきい値(図
1参照)である。DV.ABS(t)がHIGHまたは
LOWになったときは測定値が図1の高レベル突変領域
に位置していることを示す。
【0027】このような特徴パラメータと測定値の偏差
状態(本発明の変化パターン)の関係を図5(a)に示
す。したがって、上記特徴パラメータの示す値が図5
(a)のどのような組み合わせになるかを判別すること
により、測定値の偏差状態が正常〜高レベル突変のいず
れかの変化パターンに合致するかを検出することができ
る。
状態(本発明の変化パターン)の関係を図5(a)に示
す。したがって、上記特徴パラメータの示す値が図5
(a)のどのような組み合わせになるかを判別すること
により、測定値の偏差状態が正常〜高レベル突変のいず
れかの変化パターンに合致するかを検出することができ
る。
【0028】次に、上述の異常徴候の種類識別方法を用
いて異常徴候の検出,診断を行うプラント制御システム
を説明する。プラント制御システムの回路構成を図6に
示す。
いて異常徴候の検出,診断を行うプラント制御システム
を説明する。プラント制御システムの回路構成を図6に
示す。
【0029】図6においてプラント30はプラント制御
装置(DCS)20から操作制御信号を受け、所定の操
作量で運転される。プラント30の作動状態を示す温
度、圧力等の状態量(以下、制御量と称す)は計測器に
より測定され、その測定結果を示す測定信号がDCS2
0に出力される。DCS20は制御量が予め定められた
応答特性(固定設定値を含む)に沿って変動するよう
に、測定信号に基づき操作量を可変設定する。プラント
監視診断装置10はプラント制御装置の中の異常徴候検
出装置、異常徴候診断装置、異常検出装置として動作す
る。
装置(DCS)20から操作制御信号を受け、所定の操
作量で運転される。プラント30の作動状態を示す温
度、圧力等の状態量(以下、制御量と称す)は計測器に
より測定され、その測定結果を示す測定信号がDCS2
0に出力される。DCS20は制御量が予め定められた
応答特性(固定設定値を含む)に沿って変動するよう
に、測定信号に基づき操作量を可変設定する。プラント
監視診断装置10はプラント制御装置の中の異常徴候検
出装置、異常徴候診断装置、異常検出装置として動作す
る。
【0030】プラント監視診断装置10内では以下の構
成部が共通バスに接続されている。
成部が共通バスに接続されている。
【0031】中央演算処理装置(CPU)11:システ
ムメモリ12に格納されたシステムプログラムに基づき
異常徴候検出処理、異常徴候診断処理、異常検出処理を
実行する。後述するがCPU11が本発明の異常徴候の
パターン識別手段として動作する。
ムメモリ12に格納されたシステムプログラムに基づき
異常徴候検出処理、異常徴候診断処理、異常検出処理を
実行する。後述するがCPU11が本発明の異常徴候の
パターン識別手段として動作する。
【0032】システムメモリ12:CPU11が実行す
る処理手順を規定したシステムプログラムをその処理内
容毎に格納する。また、演算処理に関わるワークデータ
をも一時記憶する。本発明に関わる異常識別検出のため
のプログラムおよび図5(a)に示す測定値の変化パタ
ーンと特徴パラメータの値の組み合わせもシステムメモ
リ12に格納され、システムメモリ12が本発明の記憶
手段に相当する。
る処理手順を規定したシステムプログラムをその処理内
容毎に格納する。また、演算処理に関わるワークデータ
をも一時記憶する。本発明に関わる異常識別検出のため
のプログラムおよび図5(a)に示す測定値の変化パタ
ーンと特徴パラメータの値の組み合わせもシステムメモ
リ12に格納され、システムメモリ12が本発明の記憶
手段に相当する。
【0033】キーボード13:CPU11に対する動作
指示を入力する。
指示を入力する。
【0034】表示装置14:キーボードからの入力情報
やCPU11の演算結果をCPU11の制御の下に表示
する。
やCPU11の演算結果をCPU11の制御の下に表示
する。
【0035】通信インターフェース(I/F)15:C
PU11とDCS20との間で本発明の入力手段として
信号の転送を行う。DCS20からは制御量の測定信
号、設定信号、操作信号を受信し、DCS20に対し
て、新たな、設定信号または新たな操作信号を送信す
る。
PU11とDCS20との間で本発明の入力手段として
信号の転送を行う。DCS20からは制御量の測定信
号、設定信号、操作信号を受信し、DCS20に対し
て、新たな、設定信号または新たな操作信号を送信す
る。
【0036】外部記憶装置16:フロッピーディスク
(FD)またはハードディスク(HD)に対してプラン
ト測定結果及び異常徴候診断結果を記憶する。
(FD)またはハードディスク(HD)に対してプラン
ト測定結果及び異常徴候診断結果を記憶する。
【0037】このような回路構成において実行される異
常徴候識別関連処理を図7を用いて説明する。図7はC
PU11が実行する異常検出処理および異常徴候識別処
理の処理手順を示し、プログラム言語形態で予めシステ
ムメモリ12に格納されている。この処理手順は一定時
間毎に割り込み処理でCPU11において実行される。
常徴候識別関連処理を図7を用いて説明する。図7はC
PU11が実行する異常検出処理および異常徴候識別処
理の処理手順を示し、プログラム言語形態で予めシステ
ムメモリ12に格納されている。この処理手順は一定時
間毎に割り込み処理でCPU11において実行される。
【0038】あるサンプリング時刻になると、CPU1
1はI/F 15を介して、プラント測定信号、設定信
号、操作信号を入力し、外部記憶装置16に記憶する
(S10)。次に、CPU11は数1式〜数5式を用い
た演算を行い特徴パラメータDV.TRS,DV.AB
Sの値を求める(S20)。
1はI/F 15を介して、プラント測定信号、設定信
号、操作信号を入力し、外部記憶装置16に記憶する
(S10)。次に、CPU11は数1式〜数5式を用い
た演算を行い特徴パラメータDV.TRS,DV.AB
Sの値を求める(S20)。
【0039】次に、CPU11は2つの特徴パラメータ
の値の組み合わせに対応する偏差状態(すなわち、変化
パターン)を図5(a)のテーブルから取得する(S3
0)。識別された変化パターンに対応する異常徴候の故
障原因およびその対応処理がCPU11によりシステム
メモリ12から読出されDCS20に送られる(S4
0)。
の値の組み合わせに対応する偏差状態(すなわち、変化
パターン)を図5(a)のテーブルから取得する(S3
0)。識別された変化パターンに対応する異常徴候の故
障原因およびその対応処理がCPU11によりシステム
メモリ12から読出されDCS20に送られる(S4
0)。
【0040】以下、CPU11は一定時間毎に上記処理
手順を実行し、測定信号、設定信号、操作信号の変化状
態の識別を繰り返す。
手順を実行し、測定信号、設定信号、操作信号の変化状
態の識別を繰り返す。
【0041】本実施例の他に、次の例を実施できる。
【0042】1)測定値の位置が図1の異常領域に近ず
く程、異常に対処すべき緊急度が高まる。そこで、図8
に示すように、異常徴候に段階を設け、段階に応じた異
常対処に対する緊急度をCPU11により判定し、判定
結果を表示装置14に表示してユーザに緊急度を報らせ
ることもできる。さらに、この緊急度は、測定値の偏差
だけでなく、変化パターンと組み合わせて定めてもよ
い。緊急度を示す情報は予め用意した変化パターンに帯
同し、変化パターンの識別結果と共に表示する。
く程、異常に対処すべき緊急度が高まる。そこで、図8
に示すように、異常徴候に段階を設け、段階に応じた異
常対処に対する緊急度をCPU11により判定し、判定
結果を表示装置14に表示してユーザに緊急度を報らせ
ることもできる。さらに、この緊急度は、測定値の偏差
だけでなく、変化パターンと組み合わせて定めてもよ
い。緊急度を示す情報は予め用意した変化パターンに帯
同し、変化パターンの識別結果と共に表示する。
【0043】2)本実施例ではリアルタイム的にプラン
ト制御を実行するために、四則演算で実行可能なパター
ン認識手法を用いて測定信号の変化パターンを識別して
いるが、本実施例に限らず、他の認識手法を用いること
ができる。例えば、現時点と前時点の操作信号の変化率
(または変化量)を変動しきい値と比較した結果(図5
の(b)のΔMV.TRS)を特徴パラメータDV.T
RSと同時に用い、固定しきい値と比較した結果(図5
の(b)のΔMV.ABS)を特徴パラメータDV.A
BSと同時に用いると、測定信号のみを監視している場
合と比較して、より早期に異常徴候を検出することがで
きる。
ト制御を実行するために、四則演算で実行可能なパター
ン認識手法を用いて測定信号の変化パターンを識別して
いるが、本実施例に限らず、他の認識手法を用いること
ができる。例えば、現時点と前時点の操作信号の変化率
(または変化量)を変動しきい値と比較した結果(図5
の(b)のΔMV.TRS)を特徴パラメータDV.T
RSと同時に用い、固定しきい値と比較した結果(図5
の(b)のΔMV.ABS)を特徴パラメータDV.A
BSと同時に用いると、測定信号のみを監視している場
合と比較して、より早期に異常徴候を検出することがで
きる。
【0044】3)さらに、サンプリング間隔を長くとれ
る場合には、異常徴候の変化状態を示す曲線と時系列的
な測定値の示す曲線のパターンマッチング処理を行っ
て、類似の変化パターンを検出するようにすることも可
能である。
る場合には、異常徴候の変化状態を示す曲線と時系列的
な測定値の示す曲線のパターンマッチング処理を行っ
て、類似の変化パターンを検出するようにすることも可
能である。
【0045】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
プラントが正常範囲で作動している間に異常徴候を検出
できるだけでなく、その変化パターン内容から異常徴候
の種類を識別でき、また緊急度をも知ることができるの
でユーザは、好適な準備をして異常の発生に備えること
ができる。
プラントが正常範囲で作動している間に異常徴候を検出
できるだけでなく、その変化パターン内容から異常徴候
の種類を識別でき、また緊急度をも知ることができるの
でユーザは、好適な準備をして異常の発生に備えること
ができる。
【0046】例えば、測定信号と操作信号に対し同時に
本発明を適用すれば、測定信号のみに適用している場合
と比較して、より早期に異常徴候を検出することができ
る。また、測定信号と設定信号に対し同時に本発明を適
用すれば、オペレータ等の操作による当然の変動は、一
旦は異常徴候として検出しても棄却することができる。
本発明を適用すれば、測定信号のみに適用している場合
と比較して、より早期に異常徴候を検出することができ
る。また、測定信号と設定信号に対し同時に本発明を適
用すれば、オペレータ等の操作による当然の変動は、一
旦は異常徴候として検出しても棄却することができる。
【図1】本発明実施例の異常徴候および異常徴候処理を
示す波形図である。
示す波形図である。
【図2】本発明実施例の異常徴候および異常徴候処理を
示す波形図である。
示す波形図である。
【図3】本発明実施例の異常徴候および異常徴候処理を
示す波形図である。
示す波形図である。
【図4】本発明実施例の異常徴候および異常徴候処理を
示す波形図である。
示す波形図である。
【図5】変化パターンのマッチングに用いるテーブル内
容を示す図である。
容を示す図である。
【図6】本発明実施例のシステム構成を示すブロック図
である。
である。
【図7】図6のCPU11が実行する処理手順を示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図8】図5のテーブルの他の形態を示す図である。
10 プラント監視診断装置 11 CPU 12 システムメモリ 13 キーボード 14 表示装置 15 I/F 16 外部記憶装置 20 DCS 30 プラント
Claims (3)
- 【請求項1】 プラントの正常作動範囲に対応した測定
信号の正常変動領域内で該プラント及びプラント制御装
置の異常徴候を示す時系列的な変化パターン複数種を予
め定めておき、 前記測定信号及びプラント制御装置の設定信号及び操作
信号を時系列でプラント監視診断装置に入力し、 前記測定信号、前記設定信号、前記操作信号の示す変化
パターンが前記複数種のいずれに合致するかを前記プラ
ント監視診断装置において判別することにより、プラン
トの異常徴候およびその種類内容を識別することを特徴
とするプラント及びプラント制御装置の異常徴候識別方
法。 - 【請求項2】 前記変化パターンに、異常発生に至るま
での緊急度を示す情報を帯同させ、前記プラント、及び
プラント制御装置の異常徴候の識別結果に該緊急度を示
す情報を付加することを特徴とする請求項1に記載のプ
ラント及びプラント制御装置の異常徴候識別方法。 - 【請求項3】 プラントの正常作動範囲に対応した測定
信号の正常変動領域内で、該プラント及びプラント制御
装置の異常徴候を示す時系列的な変化パターン複数種を
記憶した記憶手段と、 前記測定信号及びプラント制御装置の設定信号及び操作
信号を時系列的に入力する入力手段と、 当該入力した測定信号、設定信号、操作信号の示す変化
パターンに合致する変化パターンを前記記憶手段から抽
出し、その抽出結果を、異常徴候の種類内容として出力
するパターン識別手段とを具えたことを特徴とするプラ
ント監視診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5065134A JPH06274784A (ja) | 1993-03-24 | 1993-03-24 | プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5065134A JPH06274784A (ja) | 1993-03-24 | 1993-03-24 | プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06274784A true JPH06274784A (ja) | 1994-09-30 |
Family
ID=13278110
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5065134A Withdrawn JPH06274784A (ja) | 1993-03-24 | 1993-03-24 | プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06274784A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08234832A (ja) * | 1995-02-24 | 1996-09-13 | Toshiba Corp | プラント監視診断装置および方法 |
| JP2002099319A (ja) * | 2000-09-21 | 2002-04-05 | Toshiba Corp | プラント診断装置 |
| JP2003271233A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-26 | Hitachi Ltd | 電源設備及びその管理方法 |
| JP4846954B2 (ja) * | 2000-03-09 | 2011-12-28 | スマートシグナル・コーポレーション | 複雑な信号の分解およびモデリング |
| US9250625B2 (en) | 2011-07-19 | 2016-02-02 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | System of sequential kernel regression modeling for forecasting and prognostics |
| US9256224B2 (en) | 2011-07-19 | 2016-02-09 | GE Intelligent Platforms, Inc | Method of sequential kernel regression modeling for forecasting and prognostics |
-
1993
- 1993-03-24 JP JP5065134A patent/JPH06274784A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08234832A (ja) * | 1995-02-24 | 1996-09-13 | Toshiba Corp | プラント監視診断装置および方法 |
| JP4846954B2 (ja) * | 2000-03-09 | 2011-12-28 | スマートシグナル・コーポレーション | 複雑な信号の分解およびモデリング |
| JP2002099319A (ja) * | 2000-09-21 | 2002-04-05 | Toshiba Corp | プラント診断装置 |
| JP2003271233A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-26 | Hitachi Ltd | 電源設備及びその管理方法 |
| US9250625B2 (en) | 2011-07-19 | 2016-02-02 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | System of sequential kernel regression modeling for forecasting and prognostics |
| US9256224B2 (en) | 2011-07-19 | 2016-02-09 | GE Intelligent Platforms, Inc | Method of sequential kernel regression modeling for forecasting and prognostics |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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