JPS61245210A - プラントの故障原因推定方式 - Google Patents
プラントの故障原因推定方式Info
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- JPS61245210A JPS61245210A JP60086329A JP8632985A JPS61245210A JP S61245210 A JPS61245210 A JP S61245210A JP 60086329 A JP60086329 A JP 60086329A JP 8632985 A JP8632985 A JP 8632985A JP S61245210 A JPS61245210 A JP S61245210A
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- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は、原子カプラント、化学プラントなど複数個の
機器から構成される系において、単一故障（故障原因が
１個）が発生した場合、故障原因となつＣいる機器を、
限られた数のセンサの情報から推定するプラントの故障
原因推定方式に関する。
機器から構成される系において、単一故障（故障原因が
１個）が発生した場合、故障原因となつＣいる機器を、
限られた数のセンサの情報から推定するプラントの故障
原因推定方式に関する。
プラントの故障原因推定方式として、本発明者はすでに
特開昭５８−１９７５１３号を提案した。この方式の特
徴の一つに異常信号の検出時刻と演算開始時刻、故障波
及時間、正常信号を利用して推定数原因を絞り込むこと
があった。しかし、この方式では故障波及時間が故障の
程度により変化する可能性を考慮していなかった。その
ため、故障原因の推定を誤る可能性があった。
特開昭５８−１９７５１３号を提案した。この方式の特
徴の一つに異常信号の検出時刻と演算開始時刻、故障波
及時間、正常信号を利用して推定数原因を絞り込むこと
があった。しかし、この方式では故障波及時間が故障の
程度により変化する可能性を考慮していなかった。その
ため、故障原因の推定を誤る可能性があった。
本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解決するため
に、プラントを構成する機器間の故障波及時間が故障の
程度により変化する場合にも、真の故障原因を的確に推
定できるプラントの故障原因推定方式を提供することに
ある。
に、プラントを構成する機器間の故障波及時間が故障の
程度により変化する場合にも、真の故障原因を的確に推
定できるプラントの故障原因推定方式を提供することに
ある。
上記目的を達成するために、本発明は、複数個の機器か
らなる系において、機器毎には故障率を、２機器間には
直接的な故障波及関係（波及方向、最大波及時間と最小
波及時間、波及確率）を与えておき、センサから得られ
る異常情報とそれらの検出時刻および正常情報にもとづ
いて故障原因を推定している。特開昭５８−１９７５１
３号では、あらかじめ故障波及時間に一定値を与えてい
た。そのため従来技術の項で述べたような問題があった
０本発明では、故障波及時間に最大値と最小値を与え、
故障波及時間が与えられた範囲内にある場合には、正し
く故障原因を推定できるようにした点に特徴がある。
らなる系において、機器毎には故障率を、２機器間には
直接的な故障波及関係（波及方向、最大波及時間と最小
波及時間、波及確率）を与えておき、センサから得られ
る異常情報とそれらの検出時刻および正常情報にもとづ
いて故障原因を推定している。特開昭５８−１９７５１
３号では、あらかじめ故障波及時間に一定値を与えてい
た。そのため従来技術の項で述べたような問題があった
０本発明では、故障波及時間に最大値と最小値を与え、
故障波及時間が与えられた範囲内にある場合には、正し
く故障原因を推定できるようにした点に特徴がある。
以下、本発明の一実施例を第１図から第１１図により詳
細に説明する。
細に説明する。
第１図は本発明によるプラントの故障原因推定方式を実
現するプラント系の一実施例の構成を示すものである。
現するプラント系の一実施例の構成を示すものである。
第１図において、プラント１０１は、複数個の構成機器
１０２と、その中のいくつかの機器の状態を検出するた
めのセンサ１０３とからなる。これらのセンサ１０３は
各構成機器１０２の動作状態、たとえば、流量、温度、
周波数などの信号１０４を検出し、検出信号１０５を各
センサ１０３゛に対応した異常検出器１０６からなる異
常検出装置１０７に出力する。異常検出装置１０７には
、あらかじめ、各信号が正常か異常かを判定する基準信
号が記憶されており、基準信号と検出信号１０５を比較
し、各検出信号１０５が正常か異常かの信号１０８を故
障原因推定装置１０９に出力する。故障原因推定装置１
０９では、一定の時間毎に信号１０８をチェックし、正
常信号から異常信号に変化した場合にはその時刻を記憶
する。オペレータコンソール１１０かに演算指示信号１
１１が出力されると、故障原因推定装置１０９では。
１０２と、その中のいくつかの機器の状態を検出するた
めのセンサ１０３とからなる。これらのセンサ１０３は
各構成機器１０２の動作状態、たとえば、流量、温度、
周波数などの信号１０４を検出し、検出信号１０５を各
センサ１０３゛に対応した異常検出器１０６からなる異
常検出装置１０７に出力する。異常検出装置１０７には
、あらかじめ、各信号が正常か異常かを判定する基準信
号が記憶されており、基準信号と検出信号１０５を比較
し、各検出信号１０５が正常か異常かの信号１０８を故
障原因推定装置１０９に出力する。故障原因推定装置１
０９では、一定の時間毎に信号１０８をチェックし、正
常信号から異常信号に変化した場合にはその時刻を記憶
する。オペレータコンソール１１０かに演算指示信号１
１１が出力されると、故障原因推定装置１０９では。
演算指示信号１１１に応じて、信号１０８と正常信号か
ら異常信号に変化した時刻と初期データ入力装置１１２
から入力された故障波及方向、最大波及時間、最小波及
時間、波及確率、各機器の故障率に対応した信号１１３
とにもとづいて、故障原因の推定または推定された故障
原因の優先順位づけを行って、その信号１１４を表示装
置１１５に出力表示する。
ら異常信号に変化した時刻と初期データ入力装置１１２
から入力された故障波及方向、最大波及時間、最小波及
時間、波及確率、各機器の故障率に対応した信号１１３
とにもとづいて、故障原因の推定または推定された故障
原因の優先順位づけを行って、その信号１１４を表示装
置１１５に出力表示する。
なお、初期データは一度入力しておけば、データの変更
を行わない限り、再入力の必要はない。
を行わない限り、再入力の必要はない。
第２図は、第１図の故障原因推定装置１１１０９での処
理の流れの一例を示すフローチャートである。
理の流れの一例を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施例を、プラント構成機器の故障波及
関係が第３図のネットワークで表わされるプラントへの
適用例を説明する。
関係が第３図のネットワークで表わされるプラントへの
適用例を説明する。
第３図はネットワークで節点はプラント構成機器を表わ
し、矢印の向きは故障の影響が直接波及する方向を表わ
す、また、四角で囲んだ節点はセンサによって、その機
器が異常かどうかを判定できる機器を表わす。
し、矢印の向きは故障の影響が直接波及する方向を表わ
す、また、四角で囲んだ節点はセンサによって、その機
器が異常かどうかを判定できる機器を表わす。
このような複数個（第３図では１９個）の機器において
、２機器間で故障の影響が直接波及する場合には、波及
方向と最大波及時間、最小波及時間を与え、この関係を
第４図、第５図に示すように行列表現する。たとえば行
列Ａの１行２列目の１００は、機器１から機器２へ故障
の影響が直接波及し、そのときに最大１００秒経過する
ことを示す１行列Ｂの１行２列目の９０は、少なくとも
９０秒経過することを示す、したがって、機器１から機
器２への故障影響の直接波及時間は９０秒から１００秒
の間であることを意味する。空白部分は直接波及がない
ことを意味し、演算上ψとして扱う。
、２機器間で故障の影響が直接波及する場合には、波及
方向と最大波及時間、最小波及時間を与え、この関係を
第４図、第５図に示すように行列表現する。たとえば行
列Ａの１行２列目の１００は、機器１から機器２へ故障
の影響が直接波及し、そのときに最大１００秒経過する
ことを示す１行列Ｂの１行２列目の９０は、少なくとも
９０秒経過することを示す、したがって、機器１から機
器２への故障影響の直接波及時間は９０秒から１００秒
の間であることを意味する。空白部分は直接波及がない
ことを意味し、演算上ψとして扱う。
さらに、２機器間で故障が直接波及する場合の波及方向
と波及確率を与え、この関係を第６図に示すように行列
表現する。たとえば、行列Ｃの１行２列目の１は、機器
１から機器２へ故障の影響が直接に波及する確率が１で
あることを示すことになる。空白部分は直接波及がない
ことを意味し、演算上はＯとして扱う。
と波及確率を与え、この関係を第６図に示すように行列
表現する。たとえば、行列Ｃの１行２列目の１は、機器
１から機器２へ故障の影響が直接に波及する確率が１で
あることを示すことになる。空白部分は直接波及がない
ことを意味し、演算上はＯとして扱う。
第１図の初期データ入力袋！１１２から故障原因推定装
置１０９へ入力する最大故障波及時間は第４図の行列Ａ
の形で、最小故障波及時間は第５図の行列Ｂの形で、波
及確率は第６図の行列Ｃの形で入力する。
置１０９へ入力する最大故障波及時間は第４図の行列Ａ
の形で、最小故障波及時間は第５図の行列Ｂの形で、波
及確率は第６図の行列Ｃの形で入力する。
いま、第３図のネットワークで故障波及関係が表わされ
るプラントにおいて、異常信号を出している機器を２．
３，９．１８．１９％正常信号を出している機器を７．
１０，１１，１５．１７とする。また、ある基準時刻か
ら異常検知時刻までの経過時間をそれぞれｔ２＝０秒、
ｔ、 ＝１００秒、ｔ、＝２００秒ｔ ｔｚｓ＝３０
０秒１ ｌｌｍ＝３００秒とし、オペレータコンソール
１１０から演算開始の指示信号が故障原因推定装置１０
９に入力されるまでの経過時間をｔ、＝３００秒とする
。
るプラントにおいて、異常信号を出している機器を２．
３，９．１８．１９％正常信号を出している機器を７．
１０，１１，１５．１７とする。また、ある基準時刻か
ら異常検知時刻までの経過時間をそれぞれｔ２＝０秒、
ｔ、 ＝１００秒、ｔ、＝２００秒ｔ ｔｚｓ＝３０
０秒１ ｌｌｍ＝３００秒とし、オペレータコンソール
１１０から演算開始の指示信号が故障原因推定装置１０
９に入力されるまでの経過時間をｔ、＝３００秒とする
。
まず、第２図のステップ１１６により、正常情報用故障
波及時間行列を計算する。ここでは、行列Ｃでは１未満
の値の要素に対応す幣弔砕Ａの要素の値をすべてψに置
き換える。その結果を第７図に示す、たとえば、行列り
の１行２列目の１００は、機器１から機器２へ故障の影
響が最大１００秒で必ず直接波及することを示す、空白
部は必ずしも直接波及しないことを意味し、演算上はψ
として扱う、この行列りを用いて、すべての機器から正
常信号を出している機器までの最短故障波及時間を求め
る。これは、既知の最短距離と最短路を求める解法（伊
理正夫・古林隆：ネットワーク理論９日科技連出版社（
１９７６） 、 ｐｐ−ａ ４−３７ 。
波及時間行列を計算する。ここでは、行列Ｃでは１未満
の値の要素に対応す幣弔砕Ａの要素の値をすべてψに置
き換える。その結果を第７図に示す、たとえば、行列り
の１行２列目の１００は、機器１から機器２へ故障の影
響が最大１００秒で必ず直接波及することを示す、空白
部は必ずしも直接波及しないことを意味し、演算上はψ
として扱う、この行列りを用いて、すべての機器から正
常信号を出している機器までの最短故障波及時間を求め
る。これは、既知の最短距離と最短路を求める解法（伊
理正夫・古林隆：ネットワーク理論９日科技連出版社（
１９７６） 、 ｐｐ−ａ ４−３７ 。
を参照のこと、）により求めることができる。得られた
波及時間を行列で表わすと第８図のようになる。たとえ
ば、行列Ｅの１行１列目の４１０は。
波及時間を行列で表わすと第８図のようになる。たとえ
ば、行列Ｅの１行１列目の４１０は。
機器１から機器７へ故障の影響が波及するのに要する時
間は高々４１０秒であることを示す、空白部分は波及し
ない可能性があることを意味し、演算上はωとして扱う
。
間は高々４１０秒であることを示す、空白部分は波及し
ない可能性があることを意味し、演算上はωとして扱う
。
次に、第２図のステップ１１７により、正常情報にもと
づく故障波及関係の更新を行う、ここでは、行列Ｂにつ
いて、正常信号を出している機器に対応する行と列をす
べて勾にする。その結果を第９図に示す、この演算は、
第３図のネットワーク上で１±、正常信号を出している
機器の入出方杖を削除することに相当する。
づく故障波及関係の更新を行う、ここでは、行列Ｂにつ
いて、正常信号を出している機器に対応する行と列をす
べて勾にする。その結果を第９図に示す、この演算は、
第３図のネットワーク上で１±、正常信号を出している
機器の入出方杖を削除することに相当する。
次に、第２図のステップ１１８により、異常情報用故障
波及時間行列と波及確率行列を計算する。
波及時間行列と波及確率行列を計算する。
ここでは、行列Ｆを用いて、すべての機器から異常信号
を出している機器までの最短故障波及時間をステップ１
１６と同様に求める。得られた波及時間を行列で表わす
と第１０図のようになる。たとえば、行列Ｇの１行１列
目の９０は、機器１から機器２への故障の影響が波及す
る場合には少なくとも９０秒かかることを示す、空白部
分は波及しないことを意味し、演算上はψとして扱う、
また、行列Ｇを求めるときに同時に最短時間故障波及経
路を求め、行列Ｃを用いて、すべての機器から異常信号
を出している機器までの故障波及確率を求める。得られ
た波及確率は行列で表わすと第１１図のようになる。た
とえば、行列Ｈの４行５列目の０．５ は次のように
求まる０機器４から機器１９への最短時間故障波及経路
は４→３→８→９であることが行列Ｇを求めるときにわ
かるので、ｈ４．ｉｓ ＝ Ｃ４，３’Ｘ Ｃ３，Ｉ
Ｘ Ｃｓ、ｓ ＝ ０ 、５ Ｘ Ｉ Ｘ １ ＝０．
５ となる０行列Ｈの空白部分は故障波及がないことを
意味し、演算上はＯとして扱う。
を出している機器までの最短故障波及時間をステップ１
１６と同様に求める。得られた波及時間を行列で表わす
と第１０図のようになる。たとえば、行列Ｇの１行１列
目の９０は、機器１から機器２への故障の影響が波及す
る場合には少なくとも９０秒かかることを示す、空白部
分は波及しないことを意味し、演算上はψとして扱う、
また、行列Ｇを求めるときに同時に最短時間故障波及経
路を求め、行列Ｃを用いて、すべての機器から異常信号
を出している機器までの故障波及確率を求める。得られ
た波及確率は行列で表わすと第１１図のようになる。た
とえば、行列Ｈの４行５列目の０．５ は次のように
求まる０機器４から機器１９への最短時間故障波及経路
は４→３→８→９であることが行列Ｇを求めるときにわ
かるので、ｈ４．ｉｓ ＝ Ｃ４，３’Ｘ Ｃ３，Ｉ
Ｘ Ｃｓ、ｓ ＝ ０ 、５ Ｘ Ｉ Ｘ １ ＝０．
５ となる０行列Ｈの空白部分は故障波及がないことを
意味し、演算上はＯとして扱う。
次に、第２図のステップ１１９により、異常情報にもと
づく故障原因の推定を行う、ここでは、行列Ｇがすべて
の要素がωでない値をもつ行、すなわち１，２行に対応
した機器１．２のいずれがか故障原因と推定する。この
演算は、第３図のネットワーク上では、異常が検知され
た機器に至る矢印を正常信号を出している機器を経由し
ないで逆にたどり、それぞれの経路上にある共通の機器
を選定することに相当する。
づく故障原因の推定を行う、ここでは、行列Ｇがすべて
の要素がωでない値をもつ行、すなわち１，２行に対応
した機器１．２のいずれがか故障原因と推定する。この
演算は、第３図のネットワーク上では、異常が検知され
た機器に至る矢印を正常信号を出している機器を経由し
ないで逆にたどり、それぞれの経路上にある共通の機器
を選定することに相当する。
次に、第２図のステップ１２０により、故障率にもとづ
く推定故障原因のチェックを行う、ここでは、ステップ
１１９で推定された故障原因の故障率を調べ、故障率が
０ならばその機器を推定故障原因から除く１本例では、
機器１．２のいずれも故障率は０でないとする。
く推定故障原因のチェックを行う、ここでは、ステップ
１１９で推定された故障原因の故障率を調べ、故障率が
０ならばその機器を推定故障原因から除く１本例では、
機器１．２のいずれも故障率は０でないとする。
次に、第２図のステップ１２１により、故障波及時間に
もとづく推定故障原因のチェックを行う。
もとづく推定故障原因のチェックを行う。
ここでは１行列Ｅで少なくとも１つの要素がφでない値
をもつ行、すなわち１，２，３，５，６゜７．１０．１
Ｆ、、１３，１４，１５，１７．行に対応した機器１，
２，３，５，６，７，１０゜１１．１３，１４，１５．
１７とステップ１２０における推定故障原因１，２の共
通機器１，２を求める。次に、行列Ｇから１機器１から
異常機器２．３，９，１８，１９に至る最短故障波及時
間ｇｘ、ｘ＝９０ｐ ｇｚ、ａ＝１８０＊ ｇｉ、＊＝
２７０ｅｇｘ、□ｓ＝ ３６０ ｖ ｇｔ、ｚｓ＝ ３
６０を求める。さらに・ ｇｌ・ｚ＋ ｔｏ −ｔａ
ｔ ｇｌ、コ＋ １．−１２ｐｇｚ＋−＋ｊｅ−ｔａ
ｗ ｇｔ、ｔａ＋ｊａ−ｔ１ｍ＊ ｇｔ、ｔｓ＋ｔ、−
ｔ、を比較し、最大の値ｔ、、＝３９Ｑを求める。
をもつ行、すなわち１，２，３，５，６゜７．１０．１
Ｆ、、１３，１４，１５，１７．行に対応した機器１，
２，３，５，６，７，１０゜１１．１３，１４，１５．
１７とステップ１２０における推定故障原因１，２の共
通機器１，２を求める。次に、行列Ｇから１機器１から
異常機器２．３，９，１８，１９に至る最短故障波及時
間ｇｘ、ｘ＝９０ｐ ｇｚ、ａ＝１８０＊ ｇｉ、＊＝
２７０ｅｇｘ、□ｓ＝ ３６０ ｖ ｇｔ、ｚｓ＝ ３
６０を求める。さらに・ ｇｌ・ｚ＋ ｔｏ −ｔａ
ｔ ｇｌ、コ＋ １．−１２ｐｇｚ＋−＋ｊｅ−ｔａ
ｗ ｇｔ、ｔａ＋ｊａ−ｔ１ｍ＊ ｇｔ、ｔｓ＋ｔ、−
ｔ、を比較し、最大の値ｔ、、＝３９Ｑを求める。
ｔｆｌは機器１を故障原因と仮定した場合に、機器２．
３，９，１８，１９で異常が検知されるために、故障発
生から演算開始まで、少なくとも経過していると考えら
れる時間を示す１行列Ｅから、機器１から正常機器７，
１０，１１，１５．１７に至る故障波及確率１の経路だ
けを通る最短故障波及時間ｅ、、、＝４１０２ ’Ｌ＋
１□＝１００゜ｅ、、、１＝ ２００ 、ｅｌ、１．＝
４１０ 、ｅｌ、、、＝３ＱＱを求める＠ ６１＋？ｔ
ｓｘ＋ｔｏｓ ｅｔ＋ｔｘｓ ｅＩＨＬ！１ｅ１．ｌ
、を比較し、最小の値ｔ、、１＝１００を求める。
３，９，１８，１９で異常が検知されるために、故障発
生から演算開始まで、少なくとも経過していると考えら
れる時間を示す１行列Ｅから、機器１から正常機器７，
１０，１１，１５．１７に至る故障波及確率１の経路だ
けを通る最短故障波及時間ｅ、、、＝４１０２ ’Ｌ＋
１□＝１００゜ｅ、、、１＝ ２００ 、ｅｌ、１．＝
４１０ 、ｅｌ、、、＝３ＱＱを求める＠ ６１＋？ｔ
ｓｘ＋ｔｏｓ ｅｔ＋ｔｘｓ ｅＩＨＬ！１ｅ１．ｌ
、を比較し、最小の値ｔ、、１＝１００を求める。
ｔ。１は機器１を故障原因と仮定した場合には、故障発
生から遅くとも１００秒後には、機器７゜１０．１１，
１４５．１７のいずれかで異常が生じるということを示
している。１．工とｔ。、とを比較し、ｔａ、＞ ｊ−
１ならば、機器７．１０，１１゜１５．１７のいずれか
で異常が生じるはずであるのに正常値を示しているため
、機器１は故障原因ではないと考え、機ｓ１を推定故障
原因からはずし、ｔｔｔ＜ｔ−□ならば、機器７，１０
，１１゜１５．１７のいずれかで異常が生じるか否かは
さらに時間の経過をまたねばならず、現時点では故障原
因ではないと決定できないから、機器１を推定故障原因
に含めるものとする。本実施例ではｔｔ、＝３９０）ｔ
、□＝１００となるから機器１を推定故障原因からはず
す０機器２についても機器１と同様の計算によりｉ＊＝
３００＜ｔ、、＝３１０となるから、機器２は推定故障
原因に含める。
生から遅くとも１００秒後には、機器７゜１０．１１，
１４５．１７のいずれかで異常が生じるということを示
している。１．工とｔ。、とを比較し、ｔａ、＞ ｊ−
１ならば、機器７．１０，１１゜１５．１７のいずれか
で異常が生じるはずであるのに正常値を示しているため
、機器１は故障原因ではないと考え、機ｓ１を推定故障
原因からはずし、ｔｔｔ＜ｔ−□ならば、機器７，１０
，１１゜１５．１７のいずれかで異常が生じるか否かは
さらに時間の経過をまたねばならず、現時点では故障原
因ではないと決定できないから、機器１を推定故障原因
に含めるものとする。本実施例ではｔｔ、＝３９０）ｔ
、□＝１００となるから機器１を推定故障原因からはず
す０機器２についても機器１と同様の計算によりｉ＊＝
３００＜ｔ、、＝３１０となるから、機器２は推定故障
原因に含める。
次に、第２図のステップ１２２により、推定故障原因の
優先度づけを行う。このステップは、ステップ１２１に
おける推定故障原因が複数個ある場合に実行する。ここ
では、複数個の異常検出機器の中から最も早く異常が検
出された機器ｋを選ぶ。次に、行列Ｈより、推定故障原
因Ｑから機器にへの故障波及確率り。を求め、初期デー
タで与えられる推定故障原因Ｑの故障率Ｐ１との積Ｐ１
・ｈ ａｈを計算する。計算値の大きいものほど優先度
（故障原因である可能性）が大きいとする０本実施例で
は、ステップ１２１における推定故障原因は機器２の１
個であるため、ステップ１２２は実行しない。
優先度づけを行う。このステップは、ステップ１２１に
おける推定故障原因が複数個ある場合に実行する。ここ
では、複数個の異常検出機器の中から最も早く異常が検
出された機器ｋを選ぶ。次に、行列Ｈより、推定故障原
因Ｑから機器にへの故障波及確率り。を求め、初期デー
タで与えられる推定故障原因Ｑの故障率Ｐ１との積Ｐ１
・ｈ ａｈを計算する。計算値の大きいものほど優先度
（故障原因である可能性）が大きいとする０本実施例で
は、ステップ１２１における推定故障原因は機器２の１
個であるため、ステップ１２２は実行しない。
上述した実施例によれば、
（１）複数個の機器から構成されるプラントを対象とし
、設置できるセンサの数が限られていても故障原因の推
定が可能、 （２）推定故障原因が複数個のある場合には、故障原因
である可能性の大きいものから順に表示可能、 （３）正常信号を出している機器の故障波及関係を除去
して、故障波及時間を計算するため、正確な故障原因の
推定が可能。
、設置できるセンサの数が限られていても故障原因の推
定が可能、 （２）推定故障原因が複数個のある場合には、故障原因
である可能性の大きいものから順に表示可能、 （３）正常信号を出している機器の故障波及関係を除去
して、故障波及時間を計算するため、正確な故障原因の
推定が可能。
（４）故障波及時間の最大値と最小値を利用するため、
正確な故障原因の推定が可能、 という効果がある。
正確な故障原因の推定が可能、 という効果がある。
なお、第２図のステップ１１６による正常情報用故障波
及時間行列の計算をすべての機器からセンサの設置され
ている機器までについて事前に計算し、その結果を初期
入力データとし、ステップ１１６では、初期入力データ
から異常検出機器に対応する列を削除することにより、
行列Ｅを作成することもできる。
及時間行列の計算をすべての機器からセンサの設置され
ている機器までについて事前に計算し、その結果を初期
入力データとし、ステップ１１６では、初期入力データ
から異常検出機器に対応する列を削除することにより、
行列Ｅを作成することもできる。
以上説明したごとく本発明によれば、
（ａ）センサおよび異常検出装置が設置されていない機
器を含む系においても故障原因を推定可能、（ｂ）推定
故障原因が複数個ある場合には、各構成機器の故障率、
故障波及確率を用いて、故障原因である可能性の優先度
づけが可能、 （ｃ）正常信号を出している機器の故障波及関係を除去
して、故障波及時間を計算するため、止層な故障原因の
推定が可能、 （ｄ）故障波及時間の最大値と最小値を利用するため、
正確な故障原因の推定が可能、 となり、この結果、従来方法ではできなかった故障原因
推定が可能となり、故障発生時の対策を容易にできると
いう効果がある。
器を含む系においても故障原因を推定可能、（ｂ）推定
故障原因が複数個ある場合には、各構成機器の故障率、
故障波及確率を用いて、故障原因である可能性の優先度
づけが可能、 （ｃ）正常信号を出している機器の故障波及関係を除去
して、故障波及時間を計算するため、止層な故障原因の
推定が可能、 （ｄ）故障波及時間の最大値と最小値を利用するため、
正確な故障原因の推定が可能、 となり、この結果、従来方法ではできなかった故障原因
推定が可能となり、故障発生時の対策を容易にできると
いう効果がある。
第１ｙ！Ｉは本発明の故障原因推定方式によるプラント
系の一実施例の構成図、第２図は第１図の故障原因推定
装置での処理の一例を示す図、第３図はプラントの故障
波及関係と設置センサの位置を示す図、第４図は最大直
接故障波及時間行列を示す図、第５図は最小直接故障波
及時間行列を示す図、第６図は直接故障波及確率行列を
示す図、第７図は正常情報用直接故障波及時間行列を示
す図、第８図は正常情報用故障波及時間行列を示す図、
第９図は異常情報用直接故障波及時間行列を示す図、第
１０図は異常情報用故障波及時間行列を示す図、第１１
図は故障波及確率行列を示す図である。 慕 ２ 回 嘉 ３ 図 Ｚ ４ 図 薯 ６ 圓 第 ７ 図 γ ３ 図 ｔ ｑ 図 篤 １０ 図 ９１頁の続き ）発 明 者 橋 本 茂 男 日立重大みか
町５丁目か工場内
系の一実施例の構成図、第２図は第１図の故障原因推定
装置での処理の一例を示す図、第３図はプラントの故障
波及関係と設置センサの位置を示す図、第４図は最大直
接故障波及時間行列を示す図、第５図は最小直接故障波
及時間行列を示す図、第６図は直接故障波及確率行列を
示す図、第７図は正常情報用直接故障波及時間行列を示
す図、第８図は正常情報用故障波及時間行列を示す図、
第９図は異常情報用直接故障波及時間行列を示す図、第
１０図は異常情報用故障波及時間行列を示す図、第１１
図は故障波及確率行列を示す図である。 慕 ２ 回 嘉 ３ 図 Ｚ ４ 図 薯 ６ 圓 第 ７ 図 γ ３ 図 ｔ ｑ 図 篤 １０ 図 ９１頁の続き ）発 明 者 橋 本 茂 男 日立重大みか
町５丁目か工場内
Claims (1)
- 複数個の機器からなる系における限られた機器に対応す
るセンサの情報により故障原因となる機器を推定するプ
ラントの故障原因推定方式において、初期入力である２
機器間の故障波及方向、最大波及時間、最小波及時間、
波及確率および各機器の故障率、センサからの入力であ
る異常、正常情報とそれらの検出時刻とにもとづいて、
正常情報用故障波及時間行列を計算する手段と、上記正
常情報にもとづいて故障波及関係を更新する手段と、上
記異常情報用故障波及時間行列・波及確率行列を計算す
る手段と、上記異常情報にもとづいて故障原因を推定す
る手段と、上記各機器の故障率にもとづいて推定故障原
因をチェックする手段と上記故障波及時間にもとづいて
推定故障原因を優先度づけする手段とを有することを特
徴とするプラントの故障原因推定方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60086329A JPS61245210A (ja) | 1985-04-24 | 1985-04-24 | プラントの故障原因推定方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60086329A JPS61245210A (ja) | 1985-04-24 | 1985-04-24 | プラントの故障原因推定方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61245210A true JPS61245210A (ja) | 1986-10-31 |
Family
ID=13883795
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60086329A Pending JPS61245210A (ja) | 1985-04-24 | 1985-04-24 | プラントの故障原因推定方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61245210A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021163020A (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-11 | 日鉄ソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
-
1985
- 1985-04-24 JP JP60086329A patent/JPS61245210A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021163020A (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-11 | 日鉄ソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
| US11762726B2 (en) | 2020-03-31 | 2023-09-19 | Ns Solutions Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and program |
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