JPH0831199B2 - 異常診断システムの開発支援装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明はプラントや機械類の異常診断システムの開発
に適用される支援装置に関する。

［従来の技術］ プラントや機械装置類の異常診断においては、上下限
チェック法、バランスチェック法、冗長信号比較法、モ
デル比較法、知識工学的手法等、種類の要素手法が開発
され適用されている。ただし、いずれの要素手法を用い
れば所要の診断が所要の速さと確実さでできるのかに関
する客観的基準がなく、その選択は全く人間の判断に任
されていた。

次に従来の診断要素技術の概要を述べる。

（１）上下限チェック法とは、プラントや機械類より計
測される圧力、温度などのプロセス量が予め定められた
正常範囲を逸脱することを監視することによって、異常
を検知する手法である。プロセス量そのものではなく、
変化率を監視するなどの改良法もある。

（２）バランスチェック法とは、流入流量と流出流量は
釣合っていなければならないなどの質量バランス、エネ
ルギバランス等、関連ある複数個の変数間のバランスが
とれているかを監視することによって、異常検知や異常
発生箇所の同定を行なう手法である。通常は静的なバラ
ンスチェックが行なわれる。

（３）冗長信号比較法とは同じ物理量を複数個の計測器
で計測したり、同じ計算を複数の異る算法で計算したり
することによって、１つの量に対し複数の冗長や信号を
得、これらの間の比較によって計測器や計算機・算法の
異常を診断する手法である。

（４）モデル比較法とは、プラントや機械類の正常状態
における挙動を示すモデルを持ち、これによって計算さ
れる物理量の計算値とその物理量の計算値との差を監視
することによって異常の診断を行なう手法である。モデ
ルは通常、動特性モデルが用いられる。

（５）知識工学的手法とは、異常診断の専門家が異常検
知、原因同定および対策決定において使用する知識と知
識を使用しての思考法をそれぞれ知識ベースと推論プロ
グラムの形で計算機化することによって専門家の診断過
程を計算機によって実現する手法である。

［発明が解決しようとする問題点］ 従来の欠点を以下に列挙する。

（１）不適切な手法を選択したために、所要の速度が出
ない。

（２）不適切な手法を選択したため、誤った診断をす
る。

（３）適切な手法を選択できなかったため、異常の検知
あるいは原因の同定、対策の決定ができない、などによ
り、重大な損傷や事故を招く虞れがあった。

［問題点を解決するための手段］ 本発明は、診断要素手法として、上下限チェック法、
バランスチェック法、冗長信号比較法、モデル比較法及
び知識工学的手法を取り上げ、それぞれの手法の特徴と
診断対象・診断事象の物理的特性の両特性を対応づける
知識と、要素手法間の組合せ・統合化に関する知識を知
識ベース化し、ユーザと対話しつつ、知識工学の推論技
術を用いて最適な異常診断システムを開発することの支
援を行なう。

［作用］ 上記知識によって、各手法の適用性が適確に判断で
き、上記知識ベース化の知識によって最適組合わせ・統
合化が可能になり、種々の手法およびその統合化に関す
る熟練専間技術者並みの支援をする作用を有する。

［実施例］ １）装置構成 本発明の実施例を第１図に示す。

中央処理装置（以下CPUと略す）１はデータバース２
を介して、共有メモリ３、入力装置４および出力装置５
と接続されている。更に、同データバス２には分散処理
装置（以下DPUと略す）10,20,30,40および50が接続され
ており、それぞれのDPUには診断手法の特徴に関する知
識を格納するメモリ（MA）11,21,31,41および51と、過
去の使用経験を蓄積するためのメモリ（MB）12,22,32,4
2および52が接続されている。CPU1には、手法の統合化
に関する知識を格納するメモリ（MC）６が接続されてい
る。

CPU1は入力装置４からデータバス２を介してデータを
入力し、各DPU10,20,30,40および50にデータバス２を介
して処理開始命令を出す。各DPU10,20,30,40および50は
この命令を受けて、それぞれメモリ11,21,31,41および5
1に格納されている知識ベース、およびメモリ12,22,32,
42および52に格納されている経験データを用いて推論処
理を行ない、それぞれの処理結果をデータバス２を介し
て、共有メモリ３に出力する。CPU1は共有メモリ３の内
容をメモリ６に格納されている知識ベースを参照して統
合化を行ない、統合化結果をデータバス２を介して出力
装置５に出力すると同時に共有メモリ３にも書き出す。
各DPU10,20,30,40および50はこれを参照してそれぞれ使
用経験を格納しているメモリ12,22,32,42および52の内
容を更新する。

２）推論機構の処理内容 推論機構は、第２図に示すように、推論統括部101
と、上下限チェック法、バランスチェック法、冗長信号
比較法、モデル比較法および知識工学的手法それぞれの
適用性を判定する５つの適用性判定部110,120,130,140
および150とより成り、各部の処理結果を格納するワー
キングメモリ領域103を介して統合されている。

推論統括部の処理は知識ベースメモリ６内の知識を使
って、CPU1上で実行される。５つの適用性判定部110,12
0,130,140および150の処理はそれぞれ知識ベースメモリ
11,21,31,41および51内の知識と、経験データメモリ12,
22,32,42および52内のデータを使って、DPU10,20,30,40
および50上で実行する。

ワーキングメモリ領域103は共有メモリ３上に設け
る。

（１）推論統括部の処理 推論統括部101は本装置の起動に伴い、以下の処理を
実行する。

（1.1）各適用性判定部110,120,130,140および150に
（２）に述べる適用性判定処理の実行命令を出す。

（1.2）すべての要素手法の適用性判定処理が終了した
かを調べ、終了していれば後述のステップ（1.6）に飛
ぶ。

（1.3）上記ステップ（1.6）に於いて終了していないな
らば、各適用性判定部よりの質問要求（後述のステップ
（2.4））があるか否かを調べ、質問要求がなければ上
記ステップ（1.2）に戻る。

（1.4）ここで質問要求があれば、出力装置５を介して
質問を発し、入力装置４を介してその回答を受けとる。

（1.5）回答をワーキングメモリ領域103に書き込む。

（1.6）手法統合化知識ベースに従い、ワーキングメモ
リ領域103に書かれている各要素手法の適用度を参照
し、統合化した異常診断システムの素案をワーキングメ
モリ領域103上に作成する。

（1.7）上記ステップ（1.6）で作成した素案を出力装置
５を介して出力すると同時に素案の修正が必要か否かを
ユーザに尋ねる。

（1.8）入力装置４を介して、修正の要否および修正が
必要な場合の修正項目を入力する。

（1.9）必要な修正を行なった最終案をワーキングメモ
リ領域103上に記録する。

（1.10）上記ステップ（1.9）に於いて作成した最終案
を出力装置５を介して出力する。

（1.11）最後に、各適用性判定部110,120,130,140およ
び150に経験データ更新処理の実行命令を出す。

（２）適用性判定部の処理 各診断要素手法の適用性判定部110,120,130,140およ
び150は、用いる知識ベースおよび経験データが異なる
だけで処理内容は同等である。

（2.1）推論統括部101より実行命令を受け取ると、それ
が適用性判定処理なのかまたは経験データ更新処理なの
かによって後述のステップ（2.2）または（2.8）に分岐
する。

（2.2）適用性判定は適用性判定知識ベースを用いて異
常検知、原因同定および対策決定の３つの目的に分けて
行なわれる。

（2.3）先ず適用性を判定するための条件項目をとり出
す。

（2.4）このとき値の与えられていない条件があれば、
ワーキングメモリ領域103を介して、推論統括部101に質
問要求を出し値を得る。

（2.5）すべての条件に値が与えられれば、適用度の決
定方法に関する知識を用いて、各要素手法の異常検知、
原因同定および対策決定それぞれに対する適用度を決め
る。ここでは、適用度とは、＋1.0を最も適当、−1.0を
最も不適当、０を判定不能、＋1.0〜−1.0間の値はその
大きさに応じて適当／不適当の程度を示すものとする。

（2.6）経験データメモリより過去の経験データをとり
出す。

（2.7）上記ステップ（2.5）で決めた適用度と、上記ス
テップ（2.6）でとり出した経験データをワーキングメ
モリ領域103に書き出し、適用性判定処理を終える。

（2.8）ワーキングメモリ内の最終案を参照して、各要
素手法の使用回数、他手法との組合せ回数を更新する。

３）知識ベースの構成例 知識ベースは、上下限チェック法、バランスチェック
法、冗長信号比較法、モデル比較法および知識工学的手
法それぞれの適用性を判定する知識ベースおよびこれら
各手法相互間の組合せ方法等手法の統合化に関する知識
ベースより成る。

（１）適用性判定知識ベース 各診断要素手法の適用性判定知識ベースの例を第１表
〜第５表に示す。この知識ベースは以下の事項に関する
知識より成る。

ア）要素手法の適用性を判定するための条件項目 これは、手法適用の前提条件、計算機などの使用環
境、必要なデータの計測性および異常診断の基礎となる
正常値の定義性に分類される。

イ）前項の条件項目の組合せによりその手法の適用度を
決定する方法 この方法は、異常検知、原因同定および対策決定の各
目的毎に決定条件とその条件が成立したときの適用度の
対が複数個与えられている。ただし、決定条件は上から
順に判定され、成立するものが１つ見つかれば、その対
の適用度を判定結果とし処理が終わる。すなわち、それ
以下の決定条件は無視される。

（２）手法統合化知識ベース 手法統合化知識ベースの例を第６表に示す。この知識
ベースは上記（１）項に述べた知識ベースを用いて各要
素手法の適用性を判定した結果を統合化するための知識
である。

４）ワーキングメモリ領域の内容 ワーキングメモリ領域103は、第３図に示すように質
問応答データ部201と統合システムデータ部202より成
る。

（１）質問応答データ部201は第３図に示す如く、質問
データと応答データの対を複数個入れられるようになっ
ており、質問データに値が入っており、応答データに値
が入っていないのは質問要求が出ている状態で、応答デ
ータにも値が入っているのはその質問に対する応答が与
えられた状態である。

（２）統合システムデータ部202は更に素案部203と最終
案部204に分割され、それぞれ同じデータ構造を持つ。

データ構造は第３図に示すように、 ａ）異常検知に使用する手法名と適用度と使用回数 ｂ）原因同定に使用する手法名と適用度と使用回数 ｃ）対策決定に使用する手法名と適用度と使用回数 を格納できるようになっている。

［発明の効果］ 以上述べた本発明に係る異常診断システムの開発支援
装置を用いることにより以下の効果を奏する。

（１）各診断要素手法の適用性およびこれらの組合せ・
統合化に関する知識を利用し計算機による自動化処理を
行なうことによって、診断精度が高く、高速な診断シス
テム開発が可能となる。

（２）新手法が考案された場合には、その手法に関する
適用性判定知識ベースの作成と統合化知識ベースの一部
追加を行なうだけで装置機能の拡充を容易にできるよう
になる。

（３）一部手法の適用性判定結果または手法の統合化結
果が好ましくないときにも、関連する知識がそれぞれの
手法の適用性判定知識ベースまたは統合化知識ベースに
局在化しており保守・改良が容易になる。

この保守・改良のためのデータを経験データメモリよ
り取り出すことができる。

【図面の簡単な説明】 第１図は本発明の一実施例に於けるシステム構成を示す
ブロック図、第２図は上記実施例に於ける推論機構の構
成を示すブロック図、第３図は上記実施例に於けるワー
キングメモリ領域の構成を示す図である。 １……中央処理装置（CPU）、２……データバス（DATA
−BUS）、３……共有メモリ、４……入力装置、５……
出力装置、６……知識ベースメモリ（MC）、10,20,30,4
0,50……分散処理装置、11,21,31,41,51……知識ベース
メモリ（MA）、12,22,32,42,52……経験データメモリ
（MB）、101……推論統括部、103……ワーキングメモ
リ、110……上下限チェック法適用性判定部、120……バ
ランスチェック法適用性判定部、130……冗長信号比較
法適用性判定部、140……モデル比較法適用性判定部、1
50……知識工学的手法適用性判定部、201……質問応答
データ部、202……統合システムデータ部、203……素案
部、204……最終案部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】上下限チェック法、バランスチェック法、
   冗長信号比較法、モデル比較法及び知識工学的手法等の
   異常診断要素手法の適用性に関する知識を格納した上記
   要素手法の数と同数個の第１の記憶手段と、これら記憶
   手段に記憶された知識を用いてそれぞれの要素手法の適
   用有効性を計算する上記第１の記憶手段の数と同数個の
   分散処理装置と、上記各手法の使用経験を格納するため
   の上記第１の記憶手段の数と同数個の第２の記憶手段
   と、上記分散処理装置での演算結果を統合化する中央処
   理装置と、同中央処理装置へ情報を入力する入力装置
   と、上記中央処理装置の処理結果の情報を出力する出力
   装置と、上記各装置間で情報を送受するためのバスとを
   具備してなることを特徴とする異常診断システムの開発
   支援装置。