JPS63208716A - 機器保守管理支援装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は大型プラントの機器の保守管理に係わり、特に
、フィールドデータに基づいた機器の保全状況を診断し
、これに基づいた機器保全作業の意志決定支援を行なう
ための機器保守管理支援装置に関する。

（従来の技術） 従来の機器・部品の点検・保全方式は、主要機器に対し
ては、一定の周期で点検・保全を実施する予防保全方式
がとられており、その他の機器は明確な保全周期の定ま
っていない事後保全方式（故障・不具合が生じたら保全
を行なう方式）がとられている。

予防保全対応機器の保全周期は、メーカが設定した設計
寿命値あるいは加速寿命試験等から得られる寿命推定値
もしくは、これらを収集・整理した信゛頼性データ（故
障率データ等の文献値）等にある安全率を考慮して決め
られている。

しかしながら、現実の機器・部品の寿命値は、使用条件
、環境等によって一義的、不変的に決まるものではない
。

また、事後保全対応機器の保全時期は、多くの場合、専
門家の経験やカンに基づいており、明確な判定は行なわ
れていない。

（発明が解決しようとする問題点） このように、現在の機器・部品の保全方式は。

これら寿命値の変化を考慮していないし、また、各機器
・部品の寿命値を管理して適切な保全方式を提供するこ
とも行なわれていないので、現状以上に機器・部品の不
具合を防止することはできず、また場合によっては、オ
ーバーメンテナンスとなっている等プラントを運用して
行く上で安全上。

経済上、大きな損失を潜在的に有している。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、プラント
の機器・部品の寿命値を予測・管理し、適切な保全方式
を提示してプラントの機器・部品の管理に要する努力及
び時間を低減するとともに併せてプラント機器・部品の
信頼性の向上及びその保全費用・設備費用の低減等を計
ることを目的とするものである。

〔発明の構成〕

（問題点を解決するための手段） 上記の目的を達成するために、本発明は、プラントを構
成する各種機器の構成部品情報、故障・不具合履歴情報
等の機器保全に関する情報及び保全状況判定・評価基準
等を入力する入力装置と、これらの情報を記憶する記憶
装置と、オペレータの要求指示に従って、記憶装置に記
憶された情報の検索、統計処理、信頼性解析を行なう機
能と、これら機能により得られた、機器・部品の信頼度
。

寿命に関する情報及び機器・部品の保全難易性。

故障影響度に関する情報から機器保全状況のランク設定
を行なう機器保全状況診断機能とを有する演算処理装置
と、この演算処理装置から得られる。

機器保守管理上必要な情報（例えば、類似不具合事例、
懸案処理事項、不具合分析結果９機器・部品のＭＴ　Ｂ
　Ｆ　（Ｍｅａｎ　Ｔｉｍｅ　ＢｅｔｖｅａｎＦａｉｌ
ｕｒａ）　。

故障率、故障分布形態、あるいは適切な保全時期・周期
に関する指令を支援する保全ガイダンス等の情報）を出
力・表示する出力装置とから構成された機器保守管理支
援装置を特徴とするものである。

（作用） 本発明は上記のように構成されているので、プラント機
器・部品の過去の故障・保守実績に基づいた最適保全に
関する保全ガイダンスの提出が可能である。したがって
、プラント機器・部品の保守・管理に要する労力及び時
間を低減でき、その合理化、効率化を計ることができる
。

（実施例） 本発明の実施例を図面を参照して説明する。

第１図は、本発明の一実施例のブロック構成図である。

同図に示すように１機器・部品情報、故障・保守履歴情
報等の入力情報１及びオペレータの要求・指示２は、入
力装［３に入力される。入力装置３に入力された入力情
報は、演算処理装置４を介して記憶装置５に記憶される
。

また、記憶装置５の記憶内容は、オペレータの要求・指
示２に基づいて、演算処理装置４で演算され、出力装置
６に出力・表示される。

第２図は、特に演算処理装置４の機能及び情報処理の流
れを説明するためのブロック図である。

保守管理のための支援情報は、オペレータの要求・指示
２により、記憶装置５に記憶された情報が入出力処理機
能４１を介して、検索４２．統計処理４３、信頼性解析
４４及び保全状況診断４５の各機能により、一連の処理
もしくは各機能毎の処理により提供される。

以下、各機能について説明する。

先ず、検索機能４２は、記憶装Ｍ５からオペレータの要
求・指示２により、プラントの系統２機器。

部品一覧表、部品取替履歴表等の表を作成するための情
報の検索及び統計処理のために必要なデ−夕の検索、更
に類似不具合事例の内容、保全に関する懸案処理事項一
覧表等の情報を検索し、出力装置６より出力・表示する
。

次に、統計処理機能４３は、検索機能４２により検索さ
れたデータの整理、集計及び円グラフ、棒グラフ等の図
表の作成あるいは、信頼性渭析に必要な機器・部品の総
針用時間計算、故障発生頻度計算、故障発生の経時変化
分析等の演算を行い、これを出力装置６より出力・表示
する。

例えば、機器・部品の総針用時間計算は、以下のように
行なわれる。

（ａ）部品レベルの総針用時間計算 修理不可能な製品の定時間打ち切り寿命試験方式におけ
る総試験時間計算を適用 Ｔ　＝　２：ｔ４＋（ｎ−γ）　ｔ　ｃ　　　−”・■
ｉ麿１ ここで、ｔｏ：試験打ち切り時間（正常取替部品の各取
替周期） ｔｌ：各故障の故障発生までの耐用 時間 γ　：故障件数 ｎ　：サンプル（延べ部品）数 （ｂ）機器レベルの総針用時間計算 修理可能な製品の定時間打ち切り寿命試験方式における
総試験時間計算を適用 Ｔ＝ｎｔｃ　　　　　　　　　　　・・・■ここで、ｔ
ｃ：試験打ち切り時間（各機器の耐用時間） ｎ　：サンプル（機器）数 ただし、機種によっては、修理・検査時間を除いた時間
を適用する。

故障発生頻度の計算は、例えば以下のように行なわれる
。

常　　口　生　　：Ｒ 延べ点検部品数に対する、通常（正規）取替時異常部品
発生頻度、異常徴候の評価２分析に使用する。

Ｒ８＝　−Ｘ　１００　　　　　　　　　　　　　　・
・・■ｉ ここで、ｎＢ：通常（正規）取替時、延べ異常発生部品
数 ｎｌ：延べ点検部品数 ：　Ｒ 延べ取替部品数に対する。運転中もしくは通常（正規）
取替周期外の延べ取替部品数、顕在化したトラブルの評
価２分析に使用する。

Ｒ，＝　−Ｘ　１００　　　　　　　　　　・・・に）
ｎに こで、ｎＦ：運転中もしくは通常（正規）取替周期外の
延べ取替部品数 ｎｃ：延べ取替部品数 トラブル　　　　：Ｒ 延べ機器点検回数に対するトラブル発生の頻度。

機器の信頼度の評価に使用 Ｒに＝　−ｘ　ｔｏｏ　　　　　　　　　　　・・・■
Ｃ 二二で、ｎ丁＝トラブル発生回数 ｎｃ：延べ機器点検回数 次に、信頼性解析機能４４は、機器・部品の信頼度・寿
命の演算を行ない、出力装置６より出力・表示し、フィ
ールドデータに基づく１機器の信頼度・寿命をオペレー
タに提供する。

機器・部品の信頼度・寿命は、ＭＴＢＦ、故障率λ、故
障モード、故障分布形態として提供される。これらの計
算方法は以下の通りである。

故障発生が指数分布（偶数故障領域）に従うと仮定した
場合、以下の計算によって機器・部品の故障率、ＭＴＢ
Ｆの推定が可能となる。

故障率、ＭＴＢＦは、機器・部品の信頼度の尺度、保全
周期との比較・評価に使用する。

同−嘉■定 平均値的な故障、率、ＭＴＢＦの推定 Ｉ　　Ｔ　　　、ｔｔよ ＭＴＢＦ＝−＝−＝□　　　・・・■ λ　　　γ　　　　　γ ここで、　Ｔ　：　総耐用時間 γ　：　故障件数 ＭＴＢＦ：　　点推定のＭＴＢＦ λ　：　点推定の故障率 ｎ　：　サンプル数 乞え：　各サンプル毎の耐用時間 数−区！推定 ある統計的な信頼水準を設定した場合の、分散値的な故
障率、ＭＴＢＦの推定 ここで、（Ｍ　Ｔ　Ｂ　Ｆ　）Ｌ　：下限信頼限界のＭ
ＴＢＦ （ＭＴＢＦ）υ：上限信頼限界のＭＴ ＢＦ λＶ　　：下限信頼下界の故障 率 λＵ　　：上限信頼限界の故障 γ　　　：故障件数 α　　　：危険率 （１−α）　：信頼水準 χ”（ａ　ｔ　ｂ）　：自由度ａ、上側確率すの１２分
布の値 Ｔ　　　：総針用時間 ０の　ムの　　い 区間推定においては、故障数０でも、ある信頼水準と指
数分布故障の仮定により、故障率、ＭＴＢＦを推定する
ことができる。

これは、総針用時間の大きさ、すなわち使用実績に対す
る、機器・部品の信頼度の尺度として評価の対象とする
ことができる。

故障分布形態の推定は、ワイブル解析あるいはワイブル
型累積ハザード解析の適用により行なわれる。

ワイブル分布関数Ｆ（ｔ）は次式で表わされ、また、そ
の確率密度関数ｆ　（ｔ）は次式で表わされる。

（ｔ≧Ｏｒ　ｔｏ＞Ｏ，ｍ＞Ｏ，ｔ≧γ）ここで１ｍ　
：　形状パラメータ ｔｏ：　尺度パラメータ γ　：　位置パラメータ ｔ　：　時間 形状パラメータｍは、以下の分類に従って、故障の形態
を表わしており、故障状況の評価、保全対策に使用する
。

ｍ　＜　１　　初期故障（故障率減少型）ｍ＝１　　偶
発故障（故障率一定型） ｍ　＞　１　　摩耗故障（故障率増加型）また、尺度パ
ラメータｔ０は寿命の大小を表わす。

その他１次のようなパラメータも保全状況の判定に適用
できる。

（イ）特性寿命：η（Ｅ（ｔ）） ｔ＝ηのとき残存率は３６．８％になり、指数分布の平
均寿命に相当 Ｅ（ｔ）岬１．　　＝η　　　　　　　・・・（１１）
（ロ）平均寿命二μ （ハ）分散：σ２ （ニ）信頼寿命：ργ 信頼度関数Ｒ（ｔ）がγに等しくなるようなｔの値 −ｒ町）＋１） ・°・　　γ　＝ｅ’″　　　　　　　（°、°　　γ
＝Ｏ）−ｒ”＜Ｌ＋ｘ＋ （平均寿命μは信頼度ｅ　　１　の信頼寿命である。）
累積故障分布関数Ｆ　（ｔ）は、以下の式を用いて計算
する。

（ａ）一般的方法Ｆ　（ｔｔ）＝　ｉ　／ｎ　　　　　
＝（１５）（ｂ）平均ランク法Ｆ（ｔｔ）＝（ｉ　−０
，５）／ｎ　　　　−（１６）（ｃ）モードランク法　
Ｆ（ｔｔ）＝（ｉ−１）／（ｎ−１）　　−（１７）（
ｄ）メジアンランク法　Ｆ（ｔ、）＝Ｈ’″”（０，５
１ｉ、ｎ　　ｉ＋１）ｔ（ （ジョンソン法）　　ランク法の適用力１＋ｎ−Σｙ ここで、 ｙｔ：１時点での故障数 ｎ　　：サンプル数 ｔγＬ：１時点までの累積故障数 （ｆ）累積ハザード法　瞬間故障率の累積値を直接使用
する方法 通常「完全データ」に対しては、上記（ａ）〜（ｄ）を
適用する。但し、データ数が少ない（一般的にはｎ＜２
０）場合、（ｂ）〜（ｄ）が望しいとされている。

一方、「不完全データ」に対しては、（ｅ）、　（ｆ）
を適用する。

実際のワイブルパラメータの推定は、下式に示すように
、２母数ワイブル分布に対して、−次回帰計算により直
線をあてはめることにより行なう。

すなわち、ａ＝１／ｍ、Ｙ＝ｎｎｆｆｎ（１−Ｆ（ｔ）
）−”ｂ＝ａｎｔ、、Ｘ＝１２ｎｔ　　　とおくと。

Ｘ十ａ　Ｙ＝　ｂ　　　となり、 （Ｘ、　Ｙ）　＝　（Ｑｎｔ、　ＱｎＱｎ（１−Ｆ（ｔ
））′１）のデータに対して、Ｘ＋ａＹ＝ｂなる式で一
次回帰し、ａ、ｂを決定することにより、形状パラメー
タｍ２尺度パラメータｔ。の推定を行なう。

ワイブル解析の変形例として、瞬間故障率の累積による
累積ハザード関数を推定し、ワイブル型累積ハザード解
析により、故障分布を評価する方法も適用する。

最後に１本発明の保全状況診断機能４５について説明す
る。

第３図は、検索、統計処理、信頼性解析、保全状況診断
の各機能により、保全ガイダンスが提供されるまでの一
連のデータ処・理の流れ（機器保全状況診断方法）を示
している。

先ず、オペレータの要求・指示により、保全状況診断対
象機器が選定され、入力されると、その機器の保全対応
が選別される。これは、記憶装置にある機器保全基準情
報の検索により、機器保全周期データが定まっている場
合、予防保全対応機器と認定され、保全周期データが定
っていない場合、事後保全対応機器と認定される。

予防保全対応機器と事後保全対応機器とでは異なった方
式による機器保全状況診断が実施される。

これは、前者の場合、現状の機器の点検周期２部品の取
替周期の妥当性が診断対象となり、後者の場合、一定の
保全周期が定まっていないため、オーバーホール、リプ
レイスの必要性（適切な保全時期となっていないかどう
か）が診断対象となるためである。

以下、沸騰水型原子力発電所の原子炉冷却材浄化系のポ
ンプ（以下ＣＵＷポンプという；予防保全対応機器）と
、打点式記録計（事後保全対応機器）を例にとり、第３
図の流れに沿って、本発明になる機器保守管理支援装置
及び保全状況診断方法を説明する。

（ケース１）予防保全対応機器の場合 予防保全対応機器の場合、記憶装置に記憶された故障・
不具合履歴、保守履歴情報が検索され、保全状況の診断
対象データが抽出される６例えば、第４図にあるように
、ＣＵＷポンプの例では、３プラント、延べ１２運転サ
イクル、１２定検回数、２４回の機器点検経験分の情報
が現時点で登録されていることを示す表が、出力装置よ
り表示される。

次に、この診断対象データに含まれているＣＵＷポンプ
の機器仕様、環境、使用条件に関する情報が検索され、
類似した条件のＣＵＷポンプ診断対象データが選定され
、分析対象母集団の検定が行なわれる。

次に、機器の構成部品情報と、機器・部品の保全基準情
報が検索され、診断対象部品の展開及び部品単位の保守
（取替・点検）実績、保全（取替周期）基準、数量等の
部品単位分析ベースデータが抽出される。そして、例え
ば、ＣＵＷポンプの例では、第５図に示すような表が出
力装置より出力表示される。

次に、この部品単位分析データに基づいて、故障発生件
数の集計１分類１式■２式に）による異常部品発生率、
予定外取替率等の統計処理が行なわれ、更に、発生・経
験した故障原因から、その故障が劣化故障、偶発故障、
初期故障のどの故障モードに分類されるかを、あらかじ
め記憶装置に分類整理されている故障モード分類情報と
対比参照され、分類される。そして、その故障モード分
類に従って、分類毎の故障発生率が計算される、などの
部品不具合分析が行なわれる０例えば、ＣＵＷポンプの
例では、第６図にあるような分析結果を示す表が出力装
置よりオペレータに表示・出方される。

次に、前記の部品単位分析データに基づいて。

式のによる総針用時間計算、弐〇、■、■によるＭＴＢ
Ｆ推定、更に、保全基準情報とＭＴＢＦの比較（例えば
両者の差）、あるいは、データ数が一定件数以上ある場
合は弐〇〜（２ｏ）を用いたワイブル解析などの部品信
頼性解析を行なう。例えば第７図にあるような１部品信
頼性解析結果の表が出力装置よりオペレータに出力・表
示され、保全作業支援の御坊となる。

次に、部品不具合分析結果９部品信頼性解析結果及び二
九ら結果に対する専門家の知識・経験に基づいた評価基
準により、部品単位の保全状況の診断を行なう。

機器保全状況診断方法は、ますの保全状況の診断結果を
延長−妥肖一短縮の尺度上でランク設定（最終目標の設
定）を行なう。これは、第８図の中判定結果のランクに
相当する０例えば１部品の取替周期の現状に対して、延
長−妥当−短縮の尺度を５段階に設定する。■この最終
目標に関連する評価要素、この場合は、演算処理機能よ
り得られる機器・部品の信頼性・寿命に関する情報（評
価要素）を階層的に分類する。この分類は、専門家の保
全状況判定手順に従って、例えば、まず故障発生頻度２
発生率の評価を行ない、次に、その故障の内容（故障モ
ード）分析を行ない、この結果により、故障発生頻度２
発生率での評価を修正し。

更に１部品の故障影響度、保全難易性を考慮して、部品
の取替周期の妥当性を判定する、といった手順に従って
分類・階層化を行なう６例えば、第８図の部品単位（取
替周期）保全判定フローに示すように行なねれる。

、次に、■階層化した各評価段階において、保全基準情
報として与えられる専門家の保全基準に従って各評価要
素のランク判定を行なう、■関連性の高い評価要素のラ
ンク判定はマトリックスを適用し、保全状況の評価を同
時に考慮できるようにする。これは、第８図■〜に）に
示すように、関連性の高い２つの評価要！ｌ（２つでな
くても良い）のランク付けをマトリックを使用して行な
うものである０例えば、この方法によれば、予定外取替
率（顕在化した故障）と異常部品発生率（故障徴候）を
同時に考慮したランク付けが可能となる。

評価基準は、例えば故障発生率の場合は、多い。

比較的多い、少数例ある。ない等のランクを決め、故障
発生率は１次式のような判定によりランク付が行なわれ
る。

（多い）　　←（故障発生率）〉ｘｌ （比較的多い）←Ｘ□≧（故障発生率）〉Ｘ２（少数例
ある）←Ｘ２≧（故障発生率）〉Ｘ。

（ない）　　←（故障発生率）＝０ ここで、Ｘ工＃　Ｘ、、　ｘ３は、専門家の知識・経験
に基づいて、あらかじめ記憶装置に記憶されたものを使
用する。あるいは診断実行時に、久方装置、ｋ　ｉＪ大
入力れ、修正・使用される。

最後に、■各階層段階で得られた各評価要素のランク判
定結果は必要に応じて重み付けが行なわれ、上記■で設
定した診断結果のランク（最終目標として設定したラン
ク）が推定され、（これは、第８図０に相当する）、出
力装置より部品保全ガイダンスとして出力・表示される
。

次に、この部品保全ガイダンスの結果に基づいて、機器
の保全状況の診断が行なわれる。これは、第８図０〜（
ハ）に示すように５診断対象となった部品の中で機器点
検毎に取替が行なわれている部品（消耗品）に周期短縮
ガイドがある場合１機器点検周期の短縮の必要性が判定
され、また、消耗部品の全てに延長もしくは条件付き延
長ガイドが推定されかつ機器点検周期より長い部品取替
周期の部品に、機器点検周期に影響を及ぼすような短縮
ガイドがない場合、ｔｆ＆器点検周期の延長可能性ガイ
ドが判定される。

更に、最終的に機器点検周期の延長可能性が診断された
場合、機器故障影響度情報等の保全情報が出力装置より
表示・出方される０例えば、ＣＵＷポンプの例では、第
９図に示すような保全ガイダンスがオペレータに対して
、意志決定支援情報として提供される。

（ケース２）事後保全対応機器の場合 事後保全対応機器の場合、記録装置に記憶された故障・
不具合情報が検索され、ある特定プラントにおける診断
対象データが抽出される。また、（ケース１）と同様に
、分析対象の母集団の検定が行なわれる。

次に、この診断対象データから、故障モード単位（故障
部品−原因の組合わせ）で機器分析対象データが検索、
集計２分類される。例えば、打点式記録計の例では、第
１０図に示すような分類、集計が行なわれ、故障モード
単位の分析ベースデータが抽出され、出力装置より表示
・出方される。

次に、式■による総針用年数計算、弐〇〜（８）による
ＭＴＢＦ推定及び弐〇）〜（２ｏ）を適用したワイブル
解析等の信頼性解析が行なわれる０例えば、打点式記録
計の例では、第１１図に示すような信頼性解析結果が出
力装置より出方・表示される。

次に、これらの信頼性解析結果に基づいて、第１２図に
示すようなフローにより、オーバーホール。

リプレイスの必要性が診断される。すなわち、故障原因
が劣化、偶発、初期故障のいずれに分類されるか、また
ＭＴＢＦ（故障率）の値、そしてワイブル係数より推定
された故障分布形態の３つ値から、機器の保全状況が診
断される。この結果は、例えば、第１３図に示すような
保全ガイドとして出　′刃装置より出力・表示される。

更に、信頼性解析の結果、例えば第１４図に示すような
ワイブル解析結果等も出力される。

以上、一連の出力情報あるいは、第９図、第１３図に示
すような保全ガイダンス情報により、保守作業、管理に
関するオペレータ（補修員）の意志決定を支援すること
ができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば機器部品の寿命・
劣化の予測、評価及び管理により、故障。

不具合の発生を低減化あるいは未然に防止し、原子力発
電プラント等の大型プラント及びその設備機器の信頼性
を向上させるとともに適切な保全が可能となり、プラン
ト稼動率の向上及び保全費。

設備費の低減による経済性の向上が計れる。更に従来の
機器部品の寿命劣化評価の信頼性を向上させることがで
きるので、プラントの機器・部品の管理に要する労力及
び時間の低減が計れるという優れた効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック構成図。 第２図は第１図の演算処理装置の機能及び情報処理の流
れを説明するためのブロック図、第３図は第２図の演算
処理装置における機器保全状況診断の処理の流れを示す
図、第４図は分析対象データのデータ登録履歴表示を示
す図、第５図は部品単位分析ベースデータを示す図、第
６図は部品不具合分析結果を示す図、第７図は部品信頼
性解析結果を示す図、第８図は保全判定方法を示す図、
第９図は予防保全対象機器の保全ガイダンスを示す図、
第１０図は機器不具合分析結果を示す図、第１１図は機
器信頼性解析結果を示す図、第１２図は事後保全対応機
器の保全ガイダンスを説明するためのフロー図、第１３
図は事後保全対象機器の保全ガイダンスを示す図、第１
４図はワイブル解析結果を示す図である。 １・・・入力情報　　２・・・オペレータ要求・指令３
・・・入力袋［４・・・演算処理装置５・・・記憶装置
　　　　６・・・出力装置代理人　弁理士　猪股祥晃（
ほか１名）第１図 第３図 第４国 第６図 第９図 第■図 （拳長歌穴部りイ呆全ガイダ３ス） 第１２図 第　１　図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）機器の保全に関する情報及び機器保全状況判定情
   報の評価基準、更にオペレータの要求・指示等を入力す
   るための入力装置と、前記入力装置から入力される情報
   を記憶する記憶装置と、前記入力装置から入力されるオ
   ペレータの要求・指示に従って、前記記憶装置に記憶さ
   れた情報の入出力処理、検索、統計処理、信頼性解析を
   行なう機能と、前記機能により得られた機器部品の信頼
   度・寿命に関する情報から機器保全状況のランク設定を
   行なう機器保全状況診断機能とを有する演算処理装置と
   、前記演算処理装置から得られる情報をオペレータに出
   力・表示する出力装置とから構成されることを特徴とす
   る機器保守管理支援装置。
2. （２）機器の保全に関する情報は機器構成部品情報、故
   障・不具合履歴情報、機器運転・使用履歴情報、保全履
   歴情報、機器設計仕様・保全基準情報である特許請求の
   範囲第１項記載の機器保守管理支援装置。
3. （３）演算処理装置から得られる情報は機器保守管理上
   必要な情報である特許請求の範囲第１項記載の機器保守
   管理支援装置。