JPH0656640B2

JPH0656640B2 - プラントの異常診断方式

Info

Publication number: JPH0656640B2
Application number: JP63288024A
Authority: JP
Inventors: 兼秀渡辺
Original assignee: 動力炉・核燃料開発事業団
Priority date: 1988-11-15
Filing date: 1988-11-15
Publication date: 1994-07-27
Anticipated expiration: 2009-07-27
Also published as: JPH02133900A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、監視すべきパラメータが多数あり、これらの
パラメータが相互に複雑に結びついている原子力発電
所、火力発電所等のプラント異常検知と異常原因の同定
を行うようにしたプラントの異常診断方式に関するもの
である。

〔従来の技術〕

一般にプラント状態量が所定の制限値を越えた場合に警
報を出力し、運転員に異常の発生を知らせるようにした
アナウンシェータが原子力発電所、火力発電所等のプラ
ントに数多く用いられている。例えば、原子力プラント
等の場合には、このアナウンシェータの数が数千にも達
し、通常の軽微な故障の場合でも多数のランプが点滅
し、運転員に必要な情報だけを提供するのが難しくなっ
ている。このため、計算機を利用して異常診断するため
のシステムの開発が世界各国で行われており、代表的な
システムに日本の原子力発電支援システム、西ドイツの
Gesellschaft fr Reaktorischerheit（ＧＲＳ）、ノ
ルウェーのHaldenプロジェクトが開発しているＳＴＡ
Ｒ、ＥＲＰＩ（米国電力研究所）の委託により開発され
ているＤＡＳ等がある。

これらのシステムのなかでは原因結果論理法(CCT)とい
われる異常診断法が用いられており、例えばＣＣＴで
は、異常の原因と結果の関係を樹木状に表し、異常が生
じた時には結果の状態をみてこの樹木の枝を逆方向に辿
っていけば、原因を求めることができる。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、ＣＣＴの検索が開始するのは通常運転時のプ
ラント状態量の波高の±１０〜２０％のレベルに設定さ
れたアナウンシェータが作動しはじめた時からであるの
で、異常が数１０秒の速い速度で伝播する場合には運転
員が適当な回復操作を行えない場合が生じる可能性があ
る。

本発明は上記課題を解決するためのもので、アナウンシ
ェータが作動する前に通常の運転時のプラント状態量の
波高の±３〜７％レベルで異常を検出するようにして異
常の原因を同定し、十分な時間裕度で運転員が適切な回
復操作を行えるようにして、プラントの稼動率・安定性
を向上させることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

そのために本発明のプラントの異常診断方式は、異常時
のプラント状態量の変化をシミュレーションにより求
め、プラント状態量の変化を自己回帰分析してプラント
状態量間の結合様式を作成する手段と、作成したプラン
ト状態量間の結合様式からファジィ関係マトリックスを
求める手段と、得られたファジィ関係マトリックスデー
タをテーブルとして記憶する手段と、実プラント異常を
検出した時にプラント状態量からプラント状態量間の結
合様式を作成する手段と、実プラント異常を検出した時
に作成されたプラント状態量間の結合様式を示すパター
ンと上記テーブルとを照合する手段とを備え、照合結果
により異常の原因を同定することを特徴とするプラント
の異常診断方式である。

〔作用〕

本発明のプラントの異常診断方式は、異常時のプラント
状態量をシミュレーションにより求め、これらのプラン
ト状態量を自己回帰分析して得られるプラント状態量間
の結合様式を示すパターンからファジィ関係マトリック
スＲを求め、異常を検出した後にプラント状態量から作
成されるプラント状態量間の結合様式を示すパターンと
関係マトリックスＲの値をファジィ関係式にいれて異常
の原因を同定することにより、小さな異常の原因を早期
同定し、十分な時間裕度で運転員が回復操作を行ってプ
ラント稼動率を向上させると共に、プラントの安全性を
向上させることが可能となる。

〔実施例〕

以下、実施例を図面に基づき説明する。

第１図はプラントの異常診断の手順を説明するためのブ
ロック図、第２図は新型転換炉（ＡＴＲ）の全体構成を
示す図、第３図はファジィのメンバーシップ関数を示す
図、第４図はプラントの異常診断を行うハードウェア構
成を示すブロック図、第５図（イ）は反応度の低下、第
５図（ロ）は給水流量の低下、第５図（ハ）は蒸気ドラ
ム気相部の圧力増大の場合の中性子束・給水流量間の周
波数スペクトルの相関を示す図、第６図（イ）は反応度
の低下、第６図（ロ）は給水流量の低下、第６図（ハ）
は蒸気ドラム気相部の圧力増大が直接原因の場合の原因
同定結果を示す図である。図中、１はカランドリアタン
ク、２は制御棒、３は圧力管集合体、４は重水冷却系、
５は蒸気ドラム、６は冷却材再循環系、７はウォーター
ドラム、８は再循環ポンプ、１０は給水系、１１は主蒸
気系、１２は出口管、１３は入口管、２１、２４は電子
計算機、２２はパターン記憶装置、２３、３１はプラン
ト、３２は電子計算機、３３は外部記憶装置、３４は警
報器である。

先ず、本発明によるプラントの異常診断方式の原理を説
明する。

プラントの異常診断を行うにあたって、先ず異常時のプ
ラント応答特性を求める。この異常時のプラント応答特
性を求めるのに、プラントに実際に異常を発生させるこ
とは出来ないので、プラント動特性解析コードを使用し
てシミュレーションを行い、外乱が加えられた時の異常
時のプラント応答を予測する。

例えば、異常の種類として「蒸気ドラム水位低下」を選
んだ場合、これを頂上事象とし、この事象を結果すると
考えられる原因事象、更にこの原因事象を結果すると考
えられる原因事象というように、順次各事象を結果する
原因事象を樹木状につなぎ合わせて得られるフォルト・
ツリーからプラント動特性解析コード入力可能な、例え
ば以下のような事象を選択する。

（イ）反応度の低下（ロ）給水流量の低下（ハ）蒸気ドラム気相部の圧力増大（ニ）給水温度の低下（ホ）主蒸気流量の増大なお、「蒸気ドラム水位の低下」の発生は、例えば第２
図に示すような新型転換炉（ＡＴＲ）において炉心で発
生している熱を除去している水がなくなることに通じ、
炉心溶融にもつながりかねない異常に相当するので、こ
のため運転員は「蒸気ドラム水位」は、常に細心の注意
を払って監視している事象である。なお、第２図のＡＴ
Ｒでは、カランドリアタンク内に減速材としての重水を
循環させ、減速材中で発生する熱を重水冷却系４で除去
し、カランドリア管と圧力管との間は炭酸ガスで満たし
て熱絶縁材とし、冷却材再循環系６により圧力管を通し
て冷却水を循環させ、給水系１０により給水しつつ蒸気
ドラム５で発生した蒸気を主蒸気系１１で取り出して利
用している。

次にプラント動特性解析から求めたプラント状態量につ
いて、定常運転時からの偏差を（１）式のように求め
る。

但し、 x_i,t：プラント状態量の種類ｉ、時刻ｔにおけるプラン
ト状態量の偏差値 y_i,o：プラント状態量の種類ｉの定格運転時のプラント
状態量の値 y_i,t：プラント状態量の種類ｉの時刻ｔにおけるプラン
ト状態量の値である。なお、（１）式は、圧力，温度，流量等の次元
の異なったプラント状態量を相互に比較できるように、
正規化して無次元化している。

次に自己回帰分析コードを用いて計算機により正規化し
たプラント状態量について、状態量の周波数スペクトル
相互間の相関関係を示すパターンを作成する。自己回帰
分析コードのなかでは、まず最初に（２）式を用いて時
系列データＸ（ｔ）を自己回帰表現することができる。

但し、 X(t)：〔x₁(t),x₂(t),……x_k(t)〕の転置行列x_k(t)：種
類ｋのプラント状態量の時刻ｔにおける偏差値Ｕ（ｔ）：ホワイトノイズ次に残差の共分散行列Σと自己回帰係数Ａ（ｍ）からス
プクトル密度関数Ｐ（ｆ）を次式に示すように求めるこ
とができる。

Ａ（ｆ）は（ｊ，ｓ）要素がＡ_is（ｆ）の行列、Ｐ
（ｆ）は（ｉ，ｊ）要素がＰ_ij（ｆ）の行列であり、
（）^-1は逆行列、（）^Ｔは転置行列、は複素共役数を示している。なおＡ_js（ｆ）次式に示す
ように自己回帰係数Ａ（ｍ）のフーリエ変換したもので
ある。

プラント状態量ｉとｊの周波数スペクトル間の相関関数
は次式のコヒーレンス関数で示すことができる。

COH_ij＝｜P(f)_ij｜／(P(f)_ii・P(f)_jj)…（５）これらの
周波数スペクトル間の相関関係を調べるプラント状態量
の種類は、例えば第２図のＡＴＲのなかでみれば、再循
環系における中性子束、再循環流量、蒸気ドラム内水
位、給水系における給水流量、給水温度、主蒸気系にお
ける主蒸気流量、混合部圧力、主蒸気加減弁開度、ター
ビン系におけるタービン出力のようなものである。これ
らの状態量のなかの例えば中性子束と給水流量の周波数
スペクトルの相関関係（コヒーレンス関数）は、第５図
に示すようなものである。

第５図（イ）は反応度の低下、第５図（ロ）は給水流量
の低下、第５図（ハ）は蒸気ドラム気相部の圧力増大の
場合の図である。反応度の低下には、2.70×10^-2＄／
秒、1.62×10^-2＄／秒、0.41×10^-2＄／秒の速さで異常
の速度を変えた。給水流量の場合には、３％、５％、７
％までステップ関数的に流量を小さくした。蒸気ドラム
気相部の圧力増大の場合には、２％、４％、６％までや
はりステップ関数的に圧力を増大させた。図において横
軸が周波数を縦軸が相関関係の大きさを示している。

これらの図から大局的にみるとパターンは異常の速度あ
るいは大きさに依存せず異常の原因毎に異なるといえ
る。しかし、局所的にみれば異常の速度あるいは大きさ
を変えた時にこれらのパターンがゆらいでいるといえ
る。即ち、あるひとつの周波数に対して相関値がある
幅、すなわちあいまいさを有している。

このような異常時パターンを参照用異常パターンとして
記憶しておき、時々刻々変化する実際のプラント状態量
に対して得られるパターンと照合して異常か否かの識別
を行う場合に、本発明においては、ファジィ関係式の逆
問題の解法を用いる。

まず最初にファジィ、ファジィ関係式、ファジィ関係式
の逆問題解法について概要を示し、最後に解法例を示
す。

ファジィという英語はあいまいという日本語におきかえ
られている。例えば、“大きい数の集まり”、“美しい
人の集まり”、“ゆっくりとした速度”などは、従来の
集合論では対象外の概念である。数の５が“大きい数”
に含まれるかどうかは、個人の主観によって異なり、ま
たどちらとも判定できないあいまいな中間状態も現れ
る。ファジィ集合論ではこの様な境界のハッキリしない
概念を、メンバーシップ関数を用いて集合概念として表
現している。メンバーシップ関数の例を第３図に示す。

次に、ファジィ関係式について説明する。

異常な微候、症状をある原因の結果として考え、診断を
その原因を特定することと考える。いま、症状の項目か
らなる集合をｂ＝｛y₁,y₂,…，y_n｝原因の項目からなる集合をａ＝｛x₁,x₂,…，x_m｝とする。

プラントの異常診断をする時には、｛y₁,y₂,…，y_n｝が
プラント状態量の周波数スペクトルの相関関係を示すパ
ターン（コヒーレンス関数）で、｛x₁,x₂,…，x_m｝が
（イ）反応度の低下（ロ）給水流量の低下、（ハ）蒸気
ドラム気相部の圧力増大等の異常の原因となる。さら
に、r_ijはｘ_ｉとｙ_ｊとの関連の有無または深さを表す
ｍ行ｎ列の行列で関係マトリックスＲである。このと
き、ファジィ関係式は式（６）で表され、式（７）の演
算を意味する。

ここでａ、Ｒ，ｂの各要素ｘ_ｉ、r_ij、ｙ_ｊは、［０
１］の間の任意の区間値を取り、原因ｉが生起している
場合、原因ｉと症状ｊの間の因果関係の度合、及び症状
ｊの生じている度合をそれぞれ表す。Ｔは転置を表す。
○印は、max-min合成演算で、∨がmax演算、∧がmin演
算である。

いま、 S_ij＝ａ_ｉ∧r_ij とすると、∧演算は、 S_ij＝min（Ｘ_i，Ｙ_ij）ｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎ）……(8) である。∨演算はｂ_ｊ＝max（Ｓ_ij，…Ｓ_ij，…Ｓ_mj）（ｊ＝１〜ｎ）…
…(9) である。

ファジィ関係式の逆問題を、ε合成と合成を用して解
法できる。ここでε合成、合成は次の（１０）（１
１）式で定義される。

この場合のファジィ関係式の逆問題は、次の（ｉ）〜
（iii）のアルゴリズムにより解くことができる。

（ｉ）ｍ×ｎ行列Ｕ＝｛Ｕ_ij｝，Ｖ＝｛Ｖ_ij｝を求め
る。

ここでｂ_ｊは症状、ｒ_ijはファジィ関係式のマトリック
ス要素である。

（ii）ｍ×ｎ行列を求める。

ただし、はＷ^ｋのｊ列ごとに以下のように与えられる。

これは、ｊ列ごとに任意にＵ_ijがφでないｉを選び、をＵ_ijとし、その他の行のｉのはＶ_ijとすることを表している。

インデクスｋは、任意にＵ_ij≠φを選択することのでき
るＷ_ijのあらゆる組み合わせを表す。

（iii）ファジィ関係式の逆問題の解は以下のようにな
る。

集合Ｋは、のＪについての積集合が全てのｉについて空集合でない
インデクスＫの集合である。

解の存在条件を以下に示す。

こうして症状ｂが与えられたときの原因ａ^Ｋ _ｉを求める
ことができる。

次に、パターンの照合を行う時の方法を示す。まず最初
にシミュレータを利用して作成したプラント状態量の周
波数スペクトルの相関関係を示すパターン（ｙ_１，ｙ_２
…ｙ_ｎ）を用いて、ファジィ関係式（６）のなかの関係
マトリックスｒ_ijの値を決める。そして、これらのｒ_ij
の値を参照用異常時パターンとして記憶しておき、蒸気
ドラム水位の低下を検出した時に、時々刻々変化する実
際のプラント状態量から得られるパターン（ｙ_１′，ｙ
_２′…ｙ_ｎ′）を用いて、記憶してある関係マトリック
スｒ_ijをファジィ関係式（６）に入れ、逆問題を解法す
ることにより異常の原因（ｘ_１′，ｘ_２′…ｘ_ｍ′）を
同定する。第５図に示したようにあるひとつの周波数に
対して相関値がある幅をもつあいまいなパターンから異
常の原因を同定するのに、“ファジィ関係式の逆問題の
解法”を利用するのは都合がよい。

実プラントの状態量には雑音が重畳していることが考え
られるので、シミュレータを用いて解析したプラント状
態量に通常時の波高の５％の大きさの標準偏差をもつ白
色雑音を重畳させながら異常の原因を同定してみた結果
を第６図に示す。

第６図（イ）が反応度の低下、第６図（ロ）が給水流量
低下、第６図（ハ）が蒸気ドラム気相部の圧力増大の場
合である。異常の第一原因を0.9から１．０の関連度で
識別しているといえる。異常の第１原因とは、第６図
（イ）を例にとればシミュレーションの外乱として反応
度の低下を入力した場合には、この反応度の低下の異常
をいう。他との原因との関連度は高々０．４である。こ
れらの数値の差異から正しい異常の原因を同定すること
ができる。

第１図はこのような原理に基づくプラントの異常診断の
手順を説明するためのブロック図であり、図中、２１は
参照用異常時パターン作成機能ブロック、２２は参照用
異常時パターン記憶機能ブロック、２３はプラント、２
４はプラント異常診断機能ブロックである。

図において、機能ブロック２１では、異常時プラント状
態量間パターンを電子計算機によって作成する。ステッ
プでシミュレータ（プラント動特性解析コード）を使
用して異常時のプラント応答解析を行い、ステップで
プラント状態量の周波数スペクトルの相関関係を示すパ
ターンを作成し、これを用いてステップでファジィ関
係式のなかの関係マトリックスＲを作成する。機能ブロ
ック２２は外部記憶装置、例えば磁気デスクのようなも
ので構成されており、ステップにおいては、ステップ
で作成したパターン、即ちファジィ関係式のなかの関
係マトリックスＲの要素であるｒ_ijの値をテーブルにし
て参照用異常時パターンとして記憶する。機能ブロック
２４はプラント異常診断用電子計算機によって行われ、
ステップで時々刻々変化するプラント状態量のデータ
を、例えば１回／秒程度の速度でプラント２３からとり
込む。プラント異常診断用電子計算機に入力されたデー
タについて、ステップのプラント状態量間の結合様式
を示すパターンの作成の場合と同様にステップでプラ
ント状態量間の結合様式パターンを作成する。

ステップは、例えば蒸気ドラムの水位計の指示値が通
常のものより小さくなった場合等に異常を検出する。こ
の場合の異常の有・無のしきい値については、水位計の
測定ライン（Ｘ_２）に混入する雑音によって揺らいでい
る値（Ｘ_２±δＸ_２）よりわずかに大きなものを使用す
る。

次にステップでステップのプラント状態量間の結合
様式のパターンとファジィ関係式の逆問題の解法を利用
して、参照用異常時のパターンとのパターン照合を行
う。

次にステップで異常の識別結果を計算機のプリンター
等に出力する。参照用異常時パターンとのパターン照合
の結果、合致したパターンがあった場合には、プラント
内の警報を点燈させることにより行う。合致するものが
ない場合には、プラント異常診断の開始時点に戻る。な
おプラント異常診断システムを実際に構築する場合に
は、合致するパターンが発見されない場合には、合致の
程度を「確からしさ」として百分率で示したり、また
「確認操作」を運転員に提示する等の措置をとるように
してもよい。

以上のようにして、例えば原子炉プラントの中性子束、
温度、流量、圧力、バルブ開度等の中央制御室で容易に
監視することのできるプラント状態量の結合様式の変形
形態をファジィ関係式の逆問題を解法を利用して求め、
異常原因の同定を行うことができる。

第４図はこのような異常診断を行うためのハードウェア
構成を示す図で、１１はプラント、１２は電子計算機、
１３は外部記憶装置、１４はプリンターであり、それぞ
れ前述した作用を行う。

〔発明の効果〕

以上のように本発明によれば、プラントの全体の状態を
総合的に判断するようにしたので、小さな異常を検出
し、この異常の原因を同定して運転員に知らせることに
より、早期に回復操作を行うことができ、プラント稼動
率を向上させることだけでなくプラントの安全性を向上
させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図はプラントの異常診断の手順を説明するためのブ
ロック図、第２図は新型転換炉（ＡＴＲ）の全体構成を
示す図、第３図はファジィのメンバーシップ関数を示す
図、第４図はプラントの異常診断を行うハードウェア構
成を示すブロック図、第５図（イ）は反応度の低下、第
５図（ロ）は給水流量の低下、第５図（ハ）は蒸気ドラ
ム気相部の圧力増大の場合の中性子束・給水流量間の周
波数スペクトルの相関を示す図、第６図（イ）は反応度
の低下、第６図（ロ）は給水流量の低下、第６図（ハ）
は蒸気ドラム気相部の圧力増大が直接原因の場合の原因
同定結果を示す図である。２１、２４…電子計算機、２２…パターン記憶装置、２
３、３１…プラント、３２…電子計算機、３３…外部記
憶装置、３４…警報器。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】異常時のプラント状態量の変化をシミュレ
ーションにより求め、プラント状態量の変化を自己回帰
分析してプラント状態量間の結合様式を作成する手段
と、作成したプラント状態量間の結合様式からファジィ
関係マトリックスを求める手段と、得られたファジィ関
係マトリックスデータをテーブルにして記憶する手段
と、実プラント異常を検出した時にプラント状態量から
プラント状態量間の結合様式を作成する手段と、実プラ
ント異常を検出した時に作成されたプラント状態量間の
結合様式を示すパターンと上記テーブルとを照合する手
段とを備え、照合結果により異常の原因を同定すること
を特徴とするプラントの異常診断方式。
【請求項２】前記プラント状態量間の結合様式は、各プ
ラント状態量の周波数スペクトルの相関関係を示すコヒ
ーレンススペクトルである請求項１記載のプラントの異
常診断方式。
【請求項３】前記パターンとテーブルとの照合は、ファ
ジィ関係式の逆問題の解法を利用して行う請求項１記載
のプラントの異常診断方式。