JPH0674874A - 異常発生時間推定装置 - Google Patents
異常発生時間推定装置Info
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- JPH0674874A JPH0674874A JP22598792A JP22598792A JPH0674874A JP H0674874 A JPH0674874 A JP H0674874A JP 22598792 A JP22598792 A JP 22598792A JP 22598792 A JP22598792 A JP 22598792A JP H0674874 A JPH0674874 A JP H0674874A
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- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
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- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】異常発生時間の推定において、推定誤差を十分
小さくする。 【構成】プラント１内のプロセス量は、センサ１-1で計
測され、デ−タ収集装置２でデジタル変換され、収集さ
れて、診断装置３、逆シミュレータ４および記録装置５
に伝送される。このプロセス量の変動により異常の原因
が診断装置３で診断され、逆シミュレータ４で、現在の
時間とそのプロセス量を初期値として設定し、同原因に
対応する数式モデルを用いて時間に関して逆方向にプロ
セス量のシミュレーションが行われる。発生時間推定装
置６では、このシミュレーション結果と記録装置５の過
去のプロセス量の記録値との偏差が時間毎に計算され、
この偏差が設定された限度値を越える時間を異常発生時
間と推定し、表示装置７に表示する。
小さくする。 【構成】プラント１内のプロセス量は、センサ１-1で計
測され、デ−タ収集装置２でデジタル変換され、収集さ
れて、診断装置３、逆シミュレータ４および記録装置５
に伝送される。このプロセス量の変動により異常の原因
が診断装置３で診断され、逆シミュレータ４で、現在の
時間とそのプロセス量を初期値として設定し、同原因に
対応する数式モデルを用いて時間に関して逆方向にプロ
セス量のシミュレーションが行われる。発生時間推定装
置６では、このシミュレーション結果と記録装置５の過
去のプロセス量の記録値との偏差が時間毎に計算され、
この偏差が設定された限度値を越える時間を異常発生時
間と推定し、表示装置７に表示する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原子力、火力、化学等
の各種プラントを対象とする異常診断システムに係り、
特にそのプラントの異常発生時間を推定するのに好適な
異常発生時間推定装置に関する。
の各種プラントを対象とする異常診断システムに係り、
特にそのプラントの異常発生時間を推定するのに好適な
異常発生時間推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の技術では、異常発生時間を推定す
るための有効な手段は得られていなかったといえる。一
例を挙げると、従来の警報の発報により異常を検知する
システムの場合には、図４に示すようなものが典型であ
った。
るための有効な手段は得られていなかったといえる。一
例を挙げると、従来の警報の発報により異常を検知する
システムの場合には、図４に示すようなものが典型であ
った。
【０００３】図４のシステムの例では、プラント２１の
プロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3，…，ｘn ）は伝送
線２７を介してデ−タ収集装置２２に送られ、デジタル
値に変換され、ついで、伝送線２８を介して警報装置２
３へ入力される。
プロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3，…，ｘn ）は伝送
線２７を介してデ−タ収集装置２２に送られ、デジタル
値に変換され、ついで、伝送線２８を介して警報装置２
３へ入力される。
【０００４】警報装置２３は、プロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，
ｘ2 ，ｘ3 ，…，ｘn ）が同装置２３内に設定された警
報設定値Ｙ＝（ｙ1 ，ｙ2 ，ｙ3 ，…，ｙn ）を越える
とき、警報Ｚ＝（ｚ1 ，ｚ2 ，ｚ3 ，…，ｚn ）を発生
させる。つまり、プロセス量Ｘの各変数ｘi （ｉ＝１，
２，３，…，ｎ）について次式により警報を発報する。
ｘ2 ，ｘ3 ，…，ｘn ）が同装置２３内に設定された警
報設定値Ｙ＝（ｙ1 ，ｙ2 ，ｙ3 ，…，ｙn ）を越える
とき、警報Ｚ＝（ｚ1 ，ｚ2 ，ｚ3 ，…，ｚn ）を発生
させる。つまり、プロセス量Ｘの各変数ｘi （ｉ＝１，
２，３，…，ｎ）について次式により警報を発報する。
【０００５】
【数１】 ここで、ｚi ＝０（ｉ＝１，２，３，…，ｎ）のとき該
項目ｉに対して警報を発報せず、ｚi ＝１のとき、該項
目ｉに対して警報を発報する。
項目ｉに対して警報を発報せず、ｚi ＝１のとき、該項
目ｉに対して警報を発報する。
【０００６】警報情報Ｚ＝（ｚ1 ，ｚ2 ，ｚ3 ，…，ｚ
n ）は伝送線２９を介して警報記録装置２４へ送られ、
警報情報Ｚ＝（ｚ1 ，ｚ2 ，ｚ3 ，…，ｚn ）のうちｚ
i ＝１の項目ｉのみが、その警報発報時間ｔi と共に同
記録装置２４内の磁気ディスク等の記憶装置に記録され
る。この警報記録（ｔi ，ｚi ）は、伝送線３０を介し
て分析装置２５へ送られる。分析装置２５では、送られ
てきた警報記録を分析して警報発報時間ｔi が最も早期
の警報（時間的に最も早く発報される警報）を検索す
る。すなわち、警報ｚ1 〜ｚn の各警報発報時間ｔ1 〜
ｔn のうち、最小値をｔa とし、この最も早期の警報の
発報時間ｔa を異常が発生した直後の時間とみなし、異
常発生時間ｔf にほぼ等しいと推定する。推定された異
常発生時間ｔf は、伝送線３１を介して表示装置２６に
送られ、表示される。以上が従来技術における異常発生
時間推定システムの代表例である。
n ）は伝送線２９を介して警報記録装置２４へ送られ、
警報情報Ｚ＝（ｚ1 ，ｚ2 ，ｚ3 ，…，ｚn ）のうちｚ
i ＝１の項目ｉのみが、その警報発報時間ｔi と共に同
記録装置２４内の磁気ディスク等の記憶装置に記録され
る。この警報記録（ｔi ，ｚi ）は、伝送線３０を介し
て分析装置２５へ送られる。分析装置２５では、送られ
てきた警報記録を分析して警報発報時間ｔi が最も早期
の警報（時間的に最も早く発報される警報）を検索す
る。すなわち、警報ｚ1 〜ｚn の各警報発報時間ｔ1 〜
ｔn のうち、最小値をｔa とし、この最も早期の警報の
発報時間ｔa を異常が発生した直後の時間とみなし、異
常発生時間ｔf にほぼ等しいと推定する。推定された異
常発生時間ｔf は、伝送線３１を介して表示装置２６に
送られ、表示される。以上が従来技術における異常発生
時間推定システムの代表例である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上記従来の異常発生時
間推定システムでは、最初の警報が発生するまでの所要
時間が異常発生時間の推定誤差として生じるという問題
があった。つまり、あるプロセス量ｘi が、その初期に
ｘioなる値であったとしてこのプロセス量ｘi が異常発
生時間ｔf から変化し始め、警報設定値ｙi に到達して
越えるとき、時間ｔi において警報ｉが発生し、警報情
報はｚi ＝１に転じる。ここでｔi （ｉ＝１，２，３，
…，ｎ）のなかで最小値を発報時間ｔa とすることは先
に述べた通りである。このとき、ｔa とｔf の差Δｔが
異常発生時間の推定誤差として生じる。 Δｔ＝ｔa −ｔf …（２）
間推定システムでは、最初の警報が発生するまでの所要
時間が異常発生時間の推定誤差として生じるという問題
があった。つまり、あるプロセス量ｘi が、その初期に
ｘioなる値であったとしてこのプロセス量ｘi が異常発
生時間ｔf から変化し始め、警報設定値ｙi に到達して
越えるとき、時間ｔi において警報ｉが発生し、警報情
報はｚi ＝１に転じる。ここでｔi （ｉ＝１，２，３，
…，ｎ）のなかで最小値を発報時間ｔa とすることは先
に述べた通りである。このとき、ｔa とｔf の差Δｔが
異常発生時間の推定誤差として生じる。 Δｔ＝ｔa −ｔf …（２）
【０００８】そこでこのような問題が生じるという背景
は、正常値ｘioと設定値ｙi の差を通例は大きくとって
いるという点にある。これは、誤警報が頻発するのを避
けるために余裕を十分に設けることによる。そのため、
時間的誤差Δｔが大きくなり易い。
は、正常値ｘioと設定値ｙi の差を通例は大きくとって
いるという点にある。これは、誤警報が頻発するのを避
けるために余裕を十分に設けることによる。そのため、
時間的誤差Δｔが大きくなり易い。
【０００９】本発明は、上記事情に鑑みて成されたもの
であり、その目的は、異常発生時間の推定において、推
定誤差を十分小さくできる異常発生時間推定装置を提供
することにある。
であり、その目的は、異常発生時間の推定において、推
定誤差を十分小さくできる異常発生時間推定装置を提供
することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、異常状態を模
擬するシミュレータに現在のプロセス量の値を初期値と
して設定し、時間に関して逆方向にプロセス量のシミュ
レーションを実行し、この結果得られた時間に関して逆
方向のプロセス量のシミュレーション値と過去の実プロ
セス量の記録値とを比較し、両者の偏差が十分に大きい
値となる時間で現在時間に最も近い過去の時間を異常発
生時間と推定するようにしたことを特徴とする。
擬するシミュレータに現在のプロセス量の値を初期値と
して設定し、時間に関して逆方向にプロセス量のシミュ
レーションを実行し、この結果得られた時間に関して逆
方向のプロセス量のシミュレーション値と過去の実プロ
セス量の記録値とを比較し、両者の偏差が十分に大きい
値となる時間で現在時間に最も近い過去の時間を異常発
生時間と推定するようにしたことを特徴とする。
【００１１】
【作用】本発明によれば、図２に示すような異常状況の
シミュレーションが、シミュレータによって、現在時間
ｔp のプロセス量値Ｘp を初期値として時間に関して逆
方向に実行され、シミュレーションの実行結果として図
２に破線で示すようなシミュレーション波形Ｙ（ｔ）が
得られる。また、図において、実プロセス量の記録され
た実波形Ｘ（ｔ）は、実線で示されている。波形Ｙ
（ｔ）は、全体（０≦ｔ≦ｔp ）が異常状況のシミュレ
ーション波形であるのに対して、実プロセス量の記録さ
れた実波形Ｘ（ｔ）は、異常発生時間ｔf から現在時間
ｔp までの区間（時間領域ｔf ≦ｔ≦ｔp ）が異常状況
であり、ｔf より前の時間領域（０≦ｔ≦ｔf ）では正
常である。この相違があるために、ｔf より前の時間領
域（０≦ｔ≦ｔf ）ではＸ（ｔ）とＹ（ｔ）とは相違す
る。したがって、Ｘ（ｔ）とＹ（ｔ）とが相違している
のが、異常発生前の時間領域（０≦ｔ≦ｔf ）の特質で
ある。
シミュレーションが、シミュレータによって、現在時間
ｔp のプロセス量値Ｘp を初期値として時間に関して逆
方向に実行され、シミュレーションの実行結果として図
２に破線で示すようなシミュレーション波形Ｙ（ｔ）が
得られる。また、図において、実プロセス量の記録され
た実波形Ｘ（ｔ）は、実線で示されている。波形Ｙ
（ｔ）は、全体（０≦ｔ≦ｔp ）が異常状況のシミュレ
ーション波形であるのに対して、実プロセス量の記録さ
れた実波形Ｘ（ｔ）は、異常発生時間ｔf から現在時間
ｔp までの区間（時間領域ｔf ≦ｔ≦ｔp ）が異常状況
であり、ｔf より前の時間領域（０≦ｔ≦ｔf ）では正
常である。この相違があるために、ｔf より前の時間領
域（０≦ｔ≦ｔf ）ではＸ（ｔ）とＹ（ｔ）とは相違す
る。したがって、Ｘ（ｔ）とＹ（ｔ）とが相違している
のが、異常発生前の時間領域（０≦ｔ≦ｔf ）の特質で
ある。
【００１２】発生時間推定装置は、この異常発生前の時
間領域（０≦ｔ≦ｔf ）、すなわち正常領域でのＸ
（ｔ）とＹ（ｔ）との相違を、両者の偏差ｅ（ｔ）＝｜
Ｘ（ｔ）−Ｙ（ｔ）｜で把握し、ｅ（ｔ）が十分に大き
な値を取り始める時間ｔd を求める。
間領域（０≦ｔ≦ｔf ）、すなわち正常領域でのＸ
（ｔ）とＹ（ｔ）との相違を、両者の偏差ｅ（ｔ）＝｜
Ｘ（ｔ）−Ｙ（ｔ）｜で把握し、ｅ（ｔ）が十分に大き
な値を取り始める時間ｔd を求める。
【００１３】この時間ｔd は、図２に示す通り、正常領
域で最も時間的に後ろに位置する時間値であることか
ら、異常発生時間ｔf に最も近い。よって、発生時間推
定装置は、ｔd をｔf に近似することにより、異常発生
時間が推定できる。
域で最も時間的に後ろに位置する時間値であることか
ら、異常発生時間ｔf に最も近い。よって、発生時間推
定装置は、ｔd をｔf に近似することにより、異常発生
時間が推定できる。
【００１４】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は、本実施例における異常発生時間推定装
置の構成を示すものである。センサ１-1は、プラント１
内の実プロセス量を計測するものであり、伝送線８を介
してデ−タ収集装置２に接続されている。
明する。図１は、本実施例における異常発生時間推定装
置の構成を示すものである。センサ１-1は、プラント１
内の実プロセス量を計測するものであり、伝送線８を介
してデ−タ収集装置２に接続されている。
【００１５】デ−タ収集装置２は、センサ１-1で計測さ
れた実プロセス量をデジタル値に変換し、収集するもの
であり、診断装置３、逆シミュレータ４および記録装置
５にそれぞれ伝送線９、伝送線１０および伝送線１１を
介して接続されている。診断装置３は、プロセス量の変
動から異常原因を診断するものであり、伝送線１２を介
して、逆シミュレータ４に接続されている。
れた実プロセス量をデジタル値に変換し、収集するもの
であり、診断装置３、逆シミュレータ４および記録装置
５にそれぞれ伝送線９、伝送線１０および伝送線１１を
介して接続されている。診断装置３は、プロセス量の変
動から異常原因を診断するものであり、伝送線１２を介
して、逆シミュレータ４に接続されている。
【００１６】逆シミュレータ４は、診断装置３で診断さ
れた異常原因に基づいて、時間に関して逆方向に異常状
況のシミュレーションを実行するものであり、伝送線１
３を介して発生時間推定装置６に接続されている。記録
装置５は、デ−タ収集装置２から伝送されてくる実プロ
セス量の値を記録するもので、伝送線１４を介して発生
時間推定装置６に接続されている。
れた異常原因に基づいて、時間に関して逆方向に異常状
況のシミュレーションを実行するものであり、伝送線１
３を介して発生時間推定装置６に接続されている。記録
装置５は、デ−タ収集装置２から伝送されてくる実プロ
セス量の値を記録するもので、伝送線１４を介して発生
時間推定装置６に接続されている。
【００１７】発生時間推定装置６は、逆シミュレータ４
から伝送される異常状況のシミュレーション値と記録装
置５から伝送される過去の実プロセス量の記録値とを比
較することにより、異常発生時間を推定するものであ
り、伝送線１５を介して表示装置７に接続されている。
表示装置７は、発生時間推定装置６から伝送される異常
発生時間を表示する。次に、上記構成の異常発生時間推
定装置の動作を説明する。
から伝送される異常状況のシミュレーション値と記録装
置５から伝送される過去の実プロセス量の記録値とを比
較することにより、異常発生時間を推定するものであ
り、伝送線１５を介して表示装置７に接続されている。
表示装置７は、発生時間推定装置６から伝送される異常
発生時間を表示する。次に、上記構成の異常発生時間推
定装置の動作を説明する。
【００１８】プラント１内のプロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，ｘ
2 ，ｘ3 ，…，ｘn ）の値はセンサ１-1で計測される。
計測されたプロセス量Ｘは、伝送線８を介してデ−タ収
集装置２へ伝送され、同デ−タ収集装置２でデジタル値
に変換され収集されて、以後の処理に供される。デ−タ
収集装置２でデジタル変換されたプロセス量Ｘは、診断
装置３、逆シミュレータ４および記録装置５にそれぞれ
伝送線９、伝送線１０および伝送線１１を介して伝送さ
れる。
2 ，ｘ3 ，…，ｘn ）の値はセンサ１-1で計測される。
計測されたプロセス量Ｘは、伝送線８を介してデ−タ収
集装置２へ伝送され、同デ−タ収集装置２でデジタル値
に変換され収集されて、以後の処理に供される。デ−タ
収集装置２でデジタル変換されたプロセス量Ｘは、診断
装置３、逆シミュレータ４および記録装置５にそれぞれ
伝送線９、伝送線１０および伝送線１１を介して伝送さ
れる。
【００１９】診断装置３では、デ−タ収集装置２から伝
送されたプロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，…，ｘn
）の変化の様相から異常の原因を診断する。診断装置
３は、例えば、プロセス量Ｘのｘ1 に異常な変動があれ
ば、異常原因ａが発生し、プロセス量Ｘのｘ2 に異常な
変動があれば、異常原因ｂが発生していると診断する。
この様な異常原因の診断自体は、既存の適切な方法を適
用することができる。診断装置３での診断結果である異
常原因は、伝送線１２を介して逆シミュレータ４に伝送
される。
送されたプロセス量Ｘ＝（ｘ1 ，ｘ2 ，ｘ3 ，…，ｘn
）の変化の様相から異常の原因を診断する。診断装置
３は、例えば、プロセス量Ｘのｘ1 に異常な変動があれ
ば、異常原因ａが発生し、プロセス量Ｘのｘ2 に異常な
変動があれば、異常原因ｂが発生していると診断する。
この様な異常原因の診断自体は、既存の適切な方法を適
用することができる。診断装置３での診断結果である異
常原因は、伝送線１２を介して逆シミュレータ４に伝送
される。
【００２０】逆シミュレータ４では、診断装置３から伝
送された異常原因に対応した数式モデル、例えば次に示
す数式（３）のようなシミュレーション波形Ｙ（ｔ）に
関する時間ｔの微分方程式を時間領域ｔ≦ｔp において
数値演算することで、実プロセス量Ｘ（ｔ）の時間領域
ｔ≦ｔp での挙動のシミュレーションを実行する。ここ
で、ｔp は現在時間、すなわちシミュレーション実行開
始時間である。 ｄＹ／ｄｔ＝ｆ（Ｙ，ｕ） …（３） ここで、ｆはプラント動特性に関する関数、ｕは外乱入
力である。
送された異常原因に対応した数式モデル、例えば次に示
す数式（３）のようなシミュレーション波形Ｙ（ｔ）に
関する時間ｔの微分方程式を時間領域ｔ≦ｔp において
数値演算することで、実プロセス量Ｘ（ｔ）の時間領域
ｔ≦ｔp での挙動のシミュレーションを実行する。ここ
で、ｔp は現在時間、すなわちシミュレーション実行開
始時間である。 ｄＹ／ｄｔ＝ｆ（Ｙ，ｕ） …（３） ここで、ｆはプラント動特性に関する関数、ｕは外乱入
力である。
【００２１】プロセス量の異常状況のシミュレーション
は、時間に関して逆方向に行われる。その計算アルゴリ
ズムは、図３に示す通りである。また、このときに行わ
れる数値演算の初期値としては、デ−タ収集装置２から
伝送線１０を介して入力される実プロセス量の現在の値
Ｘp ，ｔp が設定される。以下、この時間に関して逆方
向に実行されるシミュレーションの手順を図３に示すフ
ローチャートを用いて説明する。ここでは、診断装置３
が、異常原因を例えば原因ａと診断したとする。
は、時間に関して逆方向に行われる。その計算アルゴリ
ズムは、図３に示す通りである。また、このときに行わ
れる数値演算の初期値としては、デ−タ収集装置２から
伝送線１０を介して入力される実プロセス量の現在の値
Ｘp ，ｔp が設定される。以下、この時間に関して逆方
向に実行されるシミュレーションの手順を図３に示すフ
ローチャートを用いて説明する。ここでは、診断装置３
が、異常原因を例えば原因ａと診断したとする。
【００２２】逆シミュレータ４は、診断装置３から伝送
されてきた原因ａに基づいて、例えば、これに対応する
数式モデルであるａ（Ｙ，ｕ）を選定し、数式（３）の
関数ｆとしてこのａ（Ｙ，ｕ）を設定する。同シミュレ
ータ４は、デ−タ収集装置２から伝送されてきた現在の
時間ｔp とｔp におけるプロセス量Ｘp をシミュレーシ
ョンの初期値として設定する（ステップＳ１）。次に、
逆シミュレータ４は、初期値ｔ＝ｔp 、Ｙ＝Ｘp として
数式（３）により、ｄＹ／ｄｔを演算する（ステップＳ
２）。
されてきた原因ａに基づいて、例えば、これに対応する
数式モデルであるａ（Ｙ，ｕ）を選定し、数式（３）の
関数ｆとしてこのａ（Ｙ，ｕ）を設定する。同シミュレ
ータ４は、デ−タ収集装置２から伝送されてきた現在の
時間ｔp とｔp におけるプロセス量Ｘp をシミュレーシ
ョンの初期値として設定する（ステップＳ１）。次に、
逆シミュレータ４は、初期値ｔ＝ｔp 、Ｙ＝Ｘp として
数式（３）により、ｄＹ／ｄｔを演算する（ステップＳ
２）。
【００２３】演算結果であるｄＹ／ｄｔと次に示す数式
（４）および数式（５）により、逆シミュレータ４は、
時間ｔよりΔｔだけ以前（過去）の時間ｔとその新たな
時間ｔにおけるプロセス量のシミュレーション値Ｙ（＝
Ｙ（ｔ））を演算する（ステップＳ３）。 Ｙ＝Ｙ−（ｄＹ／ｄｔ）Δｔ …（４） ｔ＝ｔ−Δｔ …（５）
（４）および数式（５）により、逆シミュレータ４は、
時間ｔよりΔｔだけ以前（過去）の時間ｔとその新たな
時間ｔにおけるプロセス量のシミュレーション値Ｙ（＝
Ｙ（ｔ））を演算する（ステップＳ３）。 Ｙ＝Ｙ−（ｄＹ／ｄｔ）Δｔ …（４） ｔ＝ｔ−Δｔ …（５）
【００２４】次に、逆シミュレータ４は、推定時間装置
６で異常発生時間が推定されたか否かにより、シミュレ
ーションが、プロセス量が正常である時間領域（正常領
域）に達しているか否かを判定する（ステップＳ４）。
ここで、正常領域に達していると判定されれば（ステッ
プＳ４）、原因ａについてのシミュレーションは完了す
る。また、正常領域に達していないと判定されれば（ス
テップＳ４）、シミュレーションを継続する（ステップ
Ｓ２、ステップＳ３およびステップＳ４）。
６で異常発生時間が推定されたか否かにより、シミュレ
ーションが、プロセス量が正常である時間領域（正常領
域）に達しているか否かを判定する（ステップＳ４）。
ここで、正常領域に達していると判定されれば（ステッ
プＳ４）、原因ａについてのシミュレーションは完了す
る。また、正常領域に達していないと判定されれば（ス
テップＳ４）、シミュレーションを継続する（ステップ
Ｓ２、ステップＳ３およびステップＳ４）。
【００２５】上記シミュレーションの結果である時間ｔ
（ｔ≦ｔp ）における異常状況のシミュレーション波形
Ｙ（ｔ）は、逆シミュレータ４で計算される毎に逐次、
伝送線１３を介して発生時間推定装置６へ伝送される。
一方、時間ｔにおける実プロセス量の波形Ｘ（ｔ）は、
記録装置５の磁気ディスク等の記憶手段に実プロセス量
の記録値として書き込まれて記憶されていたものが読み
出された上で、伝送線１４を介して発生時間推定装置６
へ伝送される。この発生時間推定装置６における推定状
況を図２に示す。同図において、縦軸はプロセス量、横
軸は時間である。
（ｔ≦ｔp ）における異常状況のシミュレーション波形
Ｙ（ｔ）は、逆シミュレータ４で計算される毎に逐次、
伝送線１３を介して発生時間推定装置６へ伝送される。
一方、時間ｔにおける実プロセス量の波形Ｘ（ｔ）は、
記録装置５の磁気ディスク等の記憶手段に実プロセス量
の記録値として書き込まれて記憶されていたものが読み
出された上で、伝送線１４を介して発生時間推定装置６
へ伝送される。この発生時間推定装置６における推定状
況を図２に示す。同図において、縦軸はプロセス量、横
軸は時間である。
【００２６】発生時間推定装置６では、逆シミュレータ
４で現在時間ｔp から時間が減ずる方向に数値計算され
る毎に同シミュレータ４から逐次伝送されてくる時間ｔ
における異常状況のシミュレーション波形Ｙ（ｔ）と、
記録装置５から伝送されてくる同時間ｔにおける実プロ
セス量の記録値Ｘ（ｔ）とを比較する。比較は、次式に
よる偏差の値Ｅに着目して行われる。 ｅ（ｔ）＝｜Ｙ（ｔ）−Ｘ（ｔ）｜ …（６） Ｅ＝最大値（｜ｅ1 ｜，｜ｅ2 ｜，…，｜ｅn ｜） …（７）
４で現在時間ｔp から時間が減ずる方向に数値計算され
る毎に同シミュレータ４から逐次伝送されてくる時間ｔ
における異常状況のシミュレーション波形Ｙ（ｔ）と、
記録装置５から伝送されてくる同時間ｔにおける実プロ
セス量の記録値Ｘ（ｔ）とを比較する。比較は、次式に
よる偏差の値Ｅに着目して行われる。 ｅ（ｔ）＝｜Ｙ（ｔ）−Ｘ（ｔ）｜ …（６） Ｅ＝最大値（｜ｅ1 ｜，｜ｅ2 ｜，…，｜ｅn ｜） …（７）
【００２７】逆シミュレータ４で時間ｔp 時点から時間
が減ずる方向に計算される毎に逐次伝送されてくるシミ
ュレーション波形Ｙ（ｔ）の値について、数式（６）お
よび（７）によりＥ値を調べ、Ｅ値がある限度値Ｆ以上
になる時点ｔd を記録すると同時に、時間ｔd 到達によ
り装置６の処理を終える。発生時間推定装置６は、この
時間ｔd を異常発生時間と推定する。逆シミュレータ４
は、発生時間推定装置６の異常発生時間ｔd の推定によ
り、正常領域に達したとして、シミュレーションを終了
する。発生時間推定装置６で異常発生時間と推定された
時間ｔd は、伝送線１５を介して表示装置７へ伝送さ
れ、表示装置７に表示される。
が減ずる方向に計算される毎に逐次伝送されてくるシミ
ュレーション波形Ｙ（ｔ）の値について、数式（６）お
よび（７）によりＥ値を調べ、Ｅ値がある限度値Ｆ以上
になる時点ｔd を記録すると同時に、時間ｔd 到達によ
り装置６の処理を終える。発生時間推定装置６は、この
時間ｔd を異常発生時間と推定する。逆シミュレータ４
は、発生時間推定装置６の異常発生時間ｔd の推定によ
り、正常領域に達したとして、シミュレーションを終了
する。発生時間推定装置６で異常発生時間と推定された
時間ｔd は、伝送線１５を介して表示装置７へ伝送さ
れ、表示装置７に表示される。
【００２８】
【発明の効果】本発明によれば、現在の時間とプロセス
量の値をシミュレーションの初期値として設定し、診断
された異常の原因について、時間に関して逆方向にプロ
セス量のシミュレーションを実行し、この結果得られた
プロセス量のシミュレーション値と過去の実プロセス量
の記録値とを比較し、シミュレーション値と実プロセス
量の記録値との偏差が予め設定された限度値より大きく
なる時間で現在時間に最も近い過去の時間を異常発生時
間と推定するようにしたことにより、
量の値をシミュレーションの初期値として設定し、診断
された異常の原因について、時間に関して逆方向にプロ
セス量のシミュレーションを実行し、この結果得られた
プロセス量のシミュレーション値と過去の実プロセス量
の記録値とを比較し、シミュレーション値と実プロセス
量の記録値との偏差が予め設定された限度値より大きく
なる時間で現在時間に最も近い過去の時間を異常発生時
間と推定するようにしたことにより、
【００２９】異常発生時間の推定が、鋭敏に行われるよ
うになり、異常発生時間の推定時間値の精度を高めるこ
とができる。よって、異常原因の発生理由等の調査にお
いて、極めて有効であり、また、プラント運転上も正確
な情報が運転員に与えられ、操作を的確にするという効
果がある。
うになり、異常発生時間の推定時間値の精度を高めるこ
とができる。よって、異常原因の発生理由等の調査にお
いて、極めて有効であり、また、プラント運転上も正確
な情報が運転員に与えられ、操作を的確にするという効
果がある。
【図１】本発明の一実施例に係る異常発生時間推定装置
の構成を示すブロック図。
の構成を示すブロック図。
【図２】図１の発生時間推定装置６における推定状況の
説明図。
説明図。
【図３】図１の逆シミュレータ４における時間に関する
逆方向シミュレーションのフローチャート。
逆方向シミュレーションのフローチャート。
【図４】従来の異常発生時間推定システムの構成を示す
ブロック図。
ブロック図。
１…プラント、 １-1…センサ、 ２…
デ−タ収集装置、３…診断装置、 ４…逆シミ
ュレータ、 ５…記録装置、６…発生時間推定装置、
７…表示装置、 ８〜１５…伝送線。
デ−タ収集装置、３…診断装置、 ４…逆シミ
ュレータ、 ５…記録装置、６…発生時間推定装置、
７…表示装置、 ８〜１５…伝送線。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０６Ｆ 15/20 Ｄ 7052−5Ｌ
Claims (1)
- 【請求項１】 各種プラントのプロセスを対象とする異
常診断システムにおいて、 現在の時間とプロセス量をシミュレーションの初期値と
して設定し、診断された原因について、時間に関して逆
方向にプロセス量のシミュレーションを実行するシミュ
レータと前記シミュレーションの結果得られたプロセス
量のシミュレーション値と過去の実プロセス量の記録値
とを比較し、前記シミュレーション値と前記実プロセス
量の記録値との偏差が予め設定された限度値より大きく
なる時間で現在時間に最も近い過去の時間を異常発生時
間と推定する発生時間推定装置と、 を具備することを特徴とする異常発生時間推定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22598792A JPH0674874A (ja) | 1992-08-25 | 1992-08-25 | 異常発生時間推定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22598792A JPH0674874A (ja) | 1992-08-25 | 1992-08-25 | 異常発生時間推定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0674874A true JPH0674874A (ja) | 1994-03-18 |
Family
ID=16838023
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22598792A Withdrawn JPH0674874A (ja) | 1992-08-25 | 1992-08-25 | 異常発生時間推定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0674874A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1988005622A1 (en) * | 1987-01-27 | 1988-07-28 | Konica Corporation | Color image processor |
| WO2020162603A1 (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | 三菱重工業株式会社 | 異常検出装置、シミュレータ、プラント監視システム、異常検出方法及びプログラム |
| WO2022242420A1 (zh) * | 2021-05-19 | 2022-11-24 | 东航技术应用研发中心有限公司 | 记录模拟机训练中断次数、时长及原因的装置及方法 |
-
1992
- 1992-08-25 JP JP22598792A patent/JPH0674874A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1988005622A1 (en) * | 1987-01-27 | 1988-07-28 | Konica Corporation | Color image processor |
| WO2020162603A1 (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | 三菱重工業株式会社 | 異常検出装置、シミュレータ、プラント監視システム、異常検出方法及びプログラム |
| JP2020129158A (ja) * | 2019-02-07 | 2020-08-27 | 三菱重工業株式会社 | 異常検出装置、シミュレータ、プラント監視システム、異常検出方法及びプログラム |
| WO2022242420A1 (zh) * | 2021-05-19 | 2022-11-24 | 东航技术应用研发中心有限公司 | 记录模拟机训练中断次数、时长及原因的装置及方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19991102 |