JP2020181232A - Plant state monitoring system and plant state monitoring method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、上下水プラント、化学プラントおよび電力プラントのプラント状態を監視するプラント状態監視システムおよびプラント状態監視方法に関する。 The present invention relates to a plant condition monitoring system and a plant condition monitoring method for monitoring the plant conditions of water and sewage plants, chemical plants and electric power plants.
2011年以降、水道料金の収入は、人口減少や節水などの影響で減少傾向にあり、厳しい財政状況である。また、上下水道に係る職員の数も減少している。特に、近年は、ノウハウや技術を豊富に習得している熟練の職員が定年退職を迎え、職員が不足し、また、ノウハウや技術の継承が課題となっている。この傾向は、水道事業に限らず、化学産業や電力産業も、同様の課題を有している。 Since 2011, water tariff income has been declining due to the effects of population decline and water conservation, and the financial situation is severe. In addition, the number of staff involved in water and sewage is decreasing. In particular, in recent years, skilled staff who have abundant know-how and skills have reached retirement age, and there is a shortage of staff, and passing on know-how and skills has become an issue. This tendency is not limited to the water supply industry, but the chemical industry and the electric power industry also have similar problems.
熟練の職員は、ポンプやモータなどの発する音を聴くことにより、微かな薬品臭やオゾン臭などを嗅ぐことにより、更には施設を視ることにより、プラント(設備)の状態変化を検知することができる。このような環境データによる状態変化の検知は、感覚的な部分が大きく、マニュアルなどに残しづらい。 Skilled staff should detect changes in the state of the plant (equipment) by listening to the sounds emitted by pumps and motors, smelling faint chemical odors and ozone odors, and even looking at the facilities. Can be done. The detection of state changes based on such environmental data has a large sensory part and is difficult to leave in manuals.
しかし、熟練の職員が減少すると、こうしたノウハウや技術は失われる可能性があるため、これらノウハウや技術を代替するシステムや方法が必要である。 However, if the number of skilled staff decreases, such know-how and technology may be lost, so systems and methods that replace these know-how and technology are needed.
こうした本技術分野の背景技術として、特開2002−041143号公報(特許文献1)がある。この特許文献1には、マイクロフォンにより取得した音響信号をデータレコーダに記録し、フィルタ装置において、音響信号をフィルタ処理して、複数の動作部のうち、少なくとも1つの動作部から出る音の周波数成分に対応する1種以上の音響波形が明確に現れた1以上のフィルタ処理信号を取得し、データ分析器において、音響波形に基づいて各動作部における異常の発生を判定する動作部の異常診断方法が記載されている(要約参照)。
As a background technique in this technical field, there is Japanese Patent Application Laid-Open No. 2002-014143 (Patent Document 1). In
特許文献1には、音響信号に基づいて、複数の動作部の異常を個別に診断することができる動作部の異常診断方法が記載されている。また、特許文献1には、「予め複数の動作部からそれぞれ発生する音の時間軸上のタイミングを特定する」(0010参照)ことが記載されている。
つまり、特許文献1に記載する動作部の異常診断方法は、予め複数の動作部からそれぞれ発生する音のタイミングを特定することにより、どの動作部から発生している音か、を特定し、その音が発生している動作部の異常を診断することが記載されている。
That is, in the method for diagnosing an abnormality of an operating unit described in
しかし、特許文献1に記載する動作部の異常診断方法は、複数の動作部からそれぞれ発生する音のタイミングを、予め特定する必要があり、つまり、動作部の事前のスケジューリングが必要であり、非定常時の音の取得が困難な可能性がある。
However, in the method for diagnosing an abnormality of an operating unit described in
また、特許文献1には、動作部が異なるものになった場合、あらためて音のタイミングや定常時の音を取得する必要があり、こうした動作部が異なるものになった場合については、記載されていない。
Further,
そこで、本発明は、事前のスケジューリングを必要とせず、運転データを使用して、定常時又は非定常時を区別することなく、監視対象設備の状態変化を検知するための環境データを、効率的に保存することができるプラント状態監視システムおよびプラント状態監視方法を提供する。 Therefore, the present invention does not require prior scheduling, and uses operation data to efficiently obtain environmental data for detecting a state change of monitored equipment without distinguishing between steady time and non-steady time. It provides a plant condition monitoring system and a plant condition monitoring method that can be stored in.
上記課題を解決するため、本発明のプラント状態監視システムは、監視対象設備の環境データを取得する環境データ計測装置と、監視対象設備を制御し、監視対象設備の運転データを取得し、環境データ計測装置が取得する環境データを取得し、環境データの前処理を実行する監視制御装置と、環境データ計測装置が取得する環境データおよび監視制御装置が取得する運転データを関連付けて格納するデータ格納部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the above problems, the plant state monitoring system of the present invention controls an environmental data measuring device that acquires environmental data of the monitored equipment and the monitored equipment, acquires operation data of the monitored equipment, and obtains environmental data. A data storage unit that stores the monitoring control device that acquires the environmental data acquired by the measuring device and executes the preprocessing of the environmental data, and the environmental data acquired by the environmental data measuring device and the operation data acquired by the monitoring control device. And, characterized by having.
また、本発明のプラント状態監視方法は、監視対象設備の環境データおよび運転データを取得し、環境データに、運転データを使用して、ラベルを付与するラベル付与処理を実行し、環境データおよび運転データを関連付けて格納することを特徴とする。 Further, the plant state monitoring method of the present invention acquires environmental data and operation data of the equipment to be monitored, executes a labeling process for assigning a label to the environmental data using the operation data, and executes the environmental data and operation. It is characterized by associating and storing data.
本発明によれば、事前のスケジューリングを必要とせず、運転データを使用して、定常時又は非定常時を区別することなく、監視対象設備の状態変化を検知するための環境データを、効率的に保存することができるプラント状態監視システムおよびプラント状態監視方法を提供することができる。 According to the present invention, environmental data for detecting a change of state of monitored equipment can be efficiently obtained by using operation data without requiring prior scheduling and without distinguishing between steady time and non-steady time. It is possible to provide a plant condition monitoring system and a plant condition monitoring method that can be stored in.
なお、上記した以外の課題、構成および効果は、下記の実施例の説明により明らかにされる。 Issues, configurations and effects other than those described above will be clarified by the explanation of the following examples.
以下、図面を使用して、実施例を説明する。なお、実質的に同一または類似の構成には、同一の符号を付し、説明が重複する場合には、その説明を省略する場合がある。 Hereinafter, examples will be described with reference to the drawings. In addition, substantially the same or similar configurations are designated by the same reference numerals, and when the explanations are duplicated, the explanations may be omitted.
まず、実施例1におけるプラント状態監視システム10を説明する。
First, the plant
図1は、実施例1におけるプラント状態監視システム10を説明する説明図である。
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating the plant
本実施例に記載するプラント状態監視システム10は、監視対象設備100の環境データを取得する環境データ計測装置200、監視対象設備100を制御し、監視対象設備100の運転データを取得し、環境データ計測装置200が取得する環境データを取得し、環境データの前処理を実行する監視制御装置300、環境データ計測装置200が取得する環境データおよび監視制御装置300が取得する運転データを関連付けて格納し、必要に応じて、環境データおよび運転データを削除することができるデータ格納部400、監視対象設備100の状態変化を検出する状態変化検出手段500を有する。
The plant
監視対象設備100には、環境データ計測装置200および監視制御装置300が接続され、監視制御装置300には、データ格納部400および状態変化検出手段500が接続される。また、環境データ計測装置200と監視制御装置300とが接続され、データ格納部400と状態変化検出手段500とが接続される。
An environmental
これら接続には、ネットワークが使用される。ネットワークとは、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)などである。 A network is used for these connections. The network includes the Internet, WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), and the like.
監視対象設備100は、例えば、ポンプやモータなどの機械類である。そして、監視対象設備100は、稼働時および/または故障時に、その状態が変化するものである。この状態変化は、監視対象設備100の運転状態の変化であり、定常状態からの変化(ズレ)である。
The monitored
監視対象設備100は、プラントにおいて、複数の系統に設置される場合が多く、こうした場合、これら監視対象設備100は、同じ部屋(同じ空間)に複数台が設置される場合が多い。このため、複数のポンプやモータなどの監視対象設備100が、同時に稼働している場合であっても、適切に、これら複数のポンプやモータなどの監視対象設備100の状態変化を検知する必要がある。
The monitored
本実施例では、特に、監視対象設備100として、上水プラントにおいて薬品を注入する1台のポンプを対象に、以下、説明をする。また、本実施例では、環境データとして「ポンプが発する音」を、運転データとして「ポンプのOn/Off信号」を、使用する。なお、環境データとしては、「ポンプが発する音」以外に、ポンプが発する電磁波などがあり、運転データとしては、「ポンプのOn/Off信号」以外に、ポンプの圧力信号、ポンプの出力信号、ポンプの電流信号、ポンプの流量信号などがある。
In this embodiment, in particular, as the
環境データ計測装置200は、ポンプ(監視対象設備100)が発する音(環境データ)を、収音機能および録音機能を有する装置である。例えば、マイクロフォン(収音装置)および収音装置が取得する音を記録するデータレコーダ(録音装置)である。また、環境データ計測装置200は、1台または2台以上が設置され、ポンプの稼働音や故障音などを、デジタルデータ(環境データ)として、取得する。
The environmental
監視制御装置300は、ポンプ(監視対象設備100)を含め、上水プラントのその他の設備の運転を制御する装置である。例えば、制御盤などである。また、監視制御装置300は、ポンプのOn/Off信号(運転データ)を取得し、環境データの前処理を実行する。
The
そして、監視制御装置300は、監視対象設備100の運転データを取得し、監視対象設備100に対して制御信号を出力する。
Then, the
データ格納部400は、パーソナルコンピュータやタブレットなどのハードウェアに搭載される記録媒体であり、環境データおよび運転データを格納する。
The
状態変化検出手段500は、記録媒体に記録されるプログラムであり、環境データおよび/または運転データに基づいて、データ解析を実行し、監視対象設備100の状態変化を検出する。なお、状態変化検出手段500は、データ格納部400の記録媒体に設置されてもよく、また、データ格納部400の記録媒体とは別の記録媒体に設置されてもよい。
The state change detecting means 500 is a program recorded on a recording medium, executes data analysis based on environmental data and / or operation data, and detects a state change of the monitored
次に、実施例1における監視制御装置300を説明する。
Next, the
図2は、実施例1における監視制御装置300を説明する説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating the
本実施例に記載する監視制御装置300は、運転制御機能310、計測データ受信機能320、環境データ前処理機能330、データ送信機能340、警報出力機能350を有する。
The
運転制御機能310は、ポンプ(監視対象設備100)を含め、上水プラントのその他の設備の運転を制御する。運転制御機能310は、監視対象設備100の運転データを取得し、監視対象設備100に対して制御信号を出力する。例えば、運転制御機能310は、ポンプのOn/Off信号(運転データ)を取得し、ポンプに対してOn/Off信号(制御信号)を出力する。
The
計測データ受信機能320は、時刻と共に、運転制御機能310が取得するポンプのOn/Off信号(運転データ)、および、環境データ計測装置200が取得するポンプが発する音(環境データ)を取得する。なお、計測データ受信機能320は、ポンプが発する音以外の運転データ、例えば、ポンプの圧力信号、ポンプの電流信号、ポンプの流量信号、ポンプの出力信号などの運転データ(制御信号にポンプが運転された結果である計測データ)を取得してもよい。
The measurement
環境データ前処理機能330は、計測データ受信機能320が取得する環境データの前処理を実行する。そして、環境データ前処理機能330は、時刻と共に、ポンプ(監視対象設備100)のOn/Off信号(運転データ)、ポンプ(監視対象設備100)が発する音(音情報)(環境データ)、を使用して、前記環境データにラベルを付与する。
The environmental
ここで、前処理とは、ポンプが発する音(環境データ)を、周波数、音圧レベル、周波数成分などに分解すること、ポンプが発する音(環境データ)にラベルを付与すること、ポンプが発する音(環境データ)からノイズを除去することを含み、それぞれ「分解処理」「ラベル付与処理」「ノイズ除去処理」と称して説明する場合がある。 Here, the pretreatment is to decompose the sound (environmental data) emitted by the pump into frequency, sound pressure level, frequency component, etc., to give a label to the sound (environmental data) emitted by the pump, and to emit the pump. It includes removing noise from sound (environmental data), and may be referred to as "decomposition processing", "labeling processing", and "noise removal processing", respectively.
データ送信機能340は、計測データ受信機能320が取得する環境データおよび運転データ、ならびに、環境データ前処理機能330が前処理を実行した前処理後の環境データを、データ格納部400へ送信する。特に、本実施例では、計測データ受信機能320が取得するポンプが発する音(環境データ)を、分解処理を実行し、ポンプのOn/Off信号(運転データ)を使用してラベル付与処理を実行し、ノイズ除去処理を実行し、前処理後の環境データを、データ格納部400へ送信する。
The
警報出力機能350は、状態変化検知手段500が検知するポンプの状態変化を受信し、必要に応じて、警報を出力する。
The
次に、実施例1における環境データ前処理機能330の作業フローを説明する。
Next, the work flow of the environmental
図3は、実施例1における環境データ前処理機能330の作業フローを説明する説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating a work flow of the environmental
環境データ前処理機能330は、以下のステップ(S)で、前処理を実行する。
The environment
S101では、時刻、対象ポンプの運転データ(ポンプのOn/Off信号)、対象ポンプの環境データ(ポンプが発する音)を、計測データ受信機能320から取得する。
In S101, the time, the operation data of the target pump (on / off signal of the pump), and the environmental data of the target pump (sound emitted by the pump) are acquired from the measurement
S102では、環境データ(ポンプが発する音)の音響解析を実行する。具体的には、フーリエ変換などを使用して、ポンプが発する音を、周波数、音圧レベル、周波数成分などの音情報に分解する。つまり「分解処理」を実行する。なお、分解された(音響解析が実行された)周波数、音圧レベル、周波数成分などの音情報も環境データである。 In S102, acoustic analysis of environmental data (sound emitted by the pump) is executed. Specifically, the sound emitted by the pump is decomposed into sound information such as frequency, sound pressure level, and frequency component by using Fourier transform or the like. That is, the "disassembly process" is executed. Sound information such as the decomposed frequency (acoustic analysis was performed), sound pressure level, and frequency component is also environmental data.
S103では、対象ポンプのOn/Off信号を使用して、分解処理が実行された環境データ(例えば、周波数)にラベルを付与する。つまり「ラベル付与処理」を実行する。 In S103, the On / Off signal of the target pump is used to label the environmental data (for example, frequency) in which the decomposition process is executed. That is, the "labeling process" is executed.
S104では、ラベル付与処理が実行された対象ポンプのOff時の環境データ(例えば、周波数)を使用して、定常ノイズ(空間ノイズなど)を除去する。つまり「ノイズ除去処理」を実行する。 In S104, steady-state noise (spatial noise, etc.) is removed by using the environmental data (for example, frequency) at the time of turning off of the target pump for which the labeling processing is executed. That is, the "noise removal process" is executed.
S105では、前処理後の環境データ(例えば、周波数)を、データ送信機能340へ送信する。
In S105, the preprocessed environmental data (for example, frequency) is transmitted to the
ここで、本実施例では、環境データ(ポンプが発する音)を、周波数、音圧レベル、周波数成分の3種類の音情報に分解するが、周波数および音圧レベルの2種類の音情報に分解してもよく、4種類以上の種類の音情報に分解してもよい。また、対象ポンプの状態変化を検知しやすい特定(所定の範囲)の周波数、音圧レベル、周波数成分などの音情報に絞るなど、対象ポンプの状態変化を検知することができるならば、音響解析の手法は、特に限定されることはない。 Here, in this embodiment, the environmental data (sound emitted by the pump) is decomposed into three types of sound information of frequency, sound pressure level, and frequency component, but decomposed into two types of sound information of frequency and sound pressure level. It may be decomposed into four or more kinds of sound information. Also, if it is possible to detect the state change of the target pump, such as narrowing down to sound information such as a specific (predetermined range) frequency, sound pressure level, frequency component, etc., which makes it easy to detect the state change of the target pump, acoustic analysis The method of is not particularly limited.
なお、本実施例では、「分解処理」「ラベル付与処理」「ノイズ除去処理」の順番に、前処理を実行するが、必ずしもこの順番に限定されることはない。例えば、分解処理を実行し、ノイズ除去処理を実行し、ラベル付与処理を実行してもよし、ノイズ除去処理を実行し、分解処理を実行し、ラベル付与処理を実行してもよい。 In this embodiment, the preprocessing is executed in the order of "decomposition processing", "labeling processing", and "noise removal processing", but the order is not necessarily limited to this. For example, the decomposition process may be executed, the noise removal process may be executed, and the labeling process may be executed, or the noise removal process, the decomposition process, and the labeling process may be executed.
このように、本実施例に記載するプラント状態監視方法は、監視対象設備(ポンプ)100の環境データ(ポンプが発する音)および運転データ(ポンプのOn/Off信号)を取得し、環境データに、運転データを使用して、ラベルを付与するラベル付与処理を実行する。 As described above, the plant condition monitoring method described in this embodiment acquires the environmental data (sound emitted by the pump) and the operation data (on / off signal of the pump) of the monitored equipment (pump) 100, and uses the environmental data as the environmental data. , Execute the labeling process of assigning a label using the operation data.
次に、実施例1における環境データへのラベル付与を説明する。 Next, labeling of the environmental data in Example 1 will be described.
図4は、実施例1における環境データへのラベル付与を説明する説明図である。 FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the labeling of the environmental data in the first embodiment.
計測データ受信機能320が取得する環境データ(ポンプが発する音)は、時刻と共に、環境データ前処理機能330に、数分程度の定期的な間隔で、入力される。そして、環境データ前処理機能330は、継続的に、環境データを取得する。
The environmental data (sound emitted by the pump) acquired by the measurement
なお、本実施例では、環境データ前処理機能330にて分解処理を実行した環境データとして、例えば、周波数を使用する。
In this embodiment, for example, a frequency is used as the environmental data for which the decomposition process is executed by the environmental
一方、運転制御機能310が取得する対象ポンプの運転データ(ポンプのOn/Off信号)も、時刻と共に、環境データ前処理機能330に、入力される。
On the other hand, the operation data (Pump On / Off signal) of the target pump acquired by the
なお、環境データ(例えば、周波数)は、分解処理が実行されるため、運転データ(ポンプのOn/Off信号)に対して、若干の時間遅れが発生するが、取得される運転データの時刻と環境データの時刻とに基づいて、これら時刻を一致させ、ラベル付与処理を実行する。 Since the environmental data (for example, frequency) is decomposed, there is a slight time delay with respect to the operation data (pump On / Off signal), but the time of the acquired operation data and the time Based on the time of the environment data, these times are matched and the labeling process is executed.
本実施例では、ラベルは、3種類を用意する。1つ目は、対象ポンプの稼働時および停止時のラベル(無記号)、2つ目は、対象ポンプがOn/Offする場合の、対象ポンプの稼働時のラベル(La+数字)、3つ目は、対象ポンプがOn/Offする場合の、対象ポンプの停止時のラベル(Lb+数字)である。 In this embodiment, three types of labels are prepared. The first is the label when the target pump is operating and stopped (no symbol), the second is the label when the target pump is on / off (La + number), and the third. Is a label (Lb + number) when the target pump is stopped when the target pump is On / Off.
本実施例では、対象ポンプがOn/Offする場合、対象ポンプのOn/Off信号の前後の数十秒の環境データに、LaまたはLbのラベルを付与する。つまり、本実施例では、運転データの入力(対象ポンプのOn信号の入力またはOff信号の入力)の前後の環境データにラベル(LaまたはLb)を付与する。 In this embodiment, when the target pump is On / Off, a label of La or Lb is given to the environmental data for several tens of seconds before and after the On / Off signal of the target pump. That is, in this embodiment, labels (La or Lb) are added to the environmental data before and after the input of the operation data (the input of the On signal or the input of the Off signal of the target pump).
例えば、Off(1)の信号の前後の数十秒の環境データにラベルLa1およびラベルLb1を付与する。つまり、Off(1)の信号の前、数十秒間にラベルLa1を、Off(1)の信号の後、数十秒間にラベルLb1、を付与する。 For example, the label La1 and the label Lb1 are assigned to the environmental data for several tens of seconds before and after the signal of Off (1). That is, the label La1 is given for several tens of seconds before the signal of Off (1), and the label Lb1 is given for several tens of seconds after the signal of Off (1).
また、On(1)の信号の前後の数十秒の環境データにラベルLa2およびラベルLb2を付与する。つまり、On(1)の信号の前、数十秒間にラベルLb2を、On(1)の信号の後、数十秒間にラベルLa2、を付与する。 Further, the label La2 and the label Lb2 are attached to the environmental data for several tens of seconds before and after the signal of On (1). That is, the label Lb2 is given for several tens of seconds before the signal of On (1), and the label La2 is given for several tens of seconds after the signal of On (1).
更に、Off(2)の信号の前後、および、On(2)の信号の前後も、同様に、ラベルLa3およびラベルLb3を、ならびに、ラベルLa4およびラベルLb4を付与する。 Further, before and after the signal of Off (2) and before and after the signal of On (2), the label La3 and the label Lb3, and the label La4 and the label Lb4 are similarly attached.
これは、対象ポンプが、こうしたOn/Offする場合に、対象ポンプの状態が変化する可能性が高いためである。 This is because the state of the target pump is likely to change when the target pump is turned on / off in this way.
なお、こうしたラベル付与処理は、随時、タイムリーに実行されることが好ましいが、環境データ(例えば、周波数)と運転データ(ポンプのOn/Off信号)とを、一時的に、環境データ前処理機能330に格納し、運転データの時刻と環境データの時刻とに基づいて、これら時刻を一致させ、遡って、ラベル付与処理を実行してもよい。
It is preferable that such labeling processing is executed in a timely manner at any time, but environmental data (for example, frequency) and operation data (pump On / Off signal) are temporarily preprocessed for environmental data. It is possible to store in the
また、本実施例では、ラベルを付与した部分の環境データ(例えば、周波数)および運転データ(ポンプのOn/Off信号)を格納する。つまり、必要に応じて、この部分以外の環境データおよび運転データを削除する。これにより、環境データおよび運転データを、効率的に保存することができる。 Further, in this embodiment, environmental data (for example, frequency) and operation data (pump On / Off signal) of the labeled portion are stored. That is, if necessary, the environmental data and operation data other than this part are deleted. As a result, environmental data and operation data can be efficiently stored.
そして、特に、本実施例では、対象ポンプの停止(Off)時のラベルの部分の環境データ(例えば、周波数)、つまり、Lb1、Lb2、Lb3、Lb4のいずれかの部分の環境データ(例えば、周波数)を使用して、ノイズ除去処理を実行する。 Then, in particular, in this embodiment, the environmental data (for example, frequency) of the label portion when the target pump is stopped (Off), that is, the environmental data of any portion of Lb1, Lb2, Lb3, Lb4 (for example, for example). Frequency) is used to perform the noise removal process.
つまり、本実施例では、前(対象ポンプのOn/Off信号の前後の「前」の意味)にラベルが付与される環境データから後(対象ポンプのOn/Off信号の前後の「後」の意味)にラベルが付与される環境データを除去し、または、後(対象ポンプのOn/Off信号の前後の「後」の意味)にラベルが付与される環境データから前(対象ポンプのOn/Off信号の前後の「前」の意味)にラベルが付与される環境データを除去し、ノイズ除去処理を実行する。 That is, in this embodiment, from the environmental data in which the label is given before (meaning "before" before and after the On / Off signal of the target pump), after ("after" before and after the On / Off signal of the target pump). The environmental data labeled after (meaning) is removed, or before (on / of the target pump) from the environmental data labeled after (meaning "after" before and after the On / Off signal of the target pump). Environmental data labeled (meaning "before" before and after the Off signal) is removed, and noise removal processing is executed.
これにより、ノイズを除去するため、対象ポンプの音をあらためて取得する必要がなく、効率的にノイズ除去処理を実行することができる。 As a result, since noise is removed, it is not necessary to acquire the sound of the target pump again, and the noise removal process can be efficiently executed.
更に、本実施例では、直近の対象ポンプの停止(Off)時のラベルの部分の環境データ(例えば、周波数)を使用して、ノイズ除去処理を実行する。これにより、精度よくノイズ除去処理を実行することができる。 Further, in this embodiment, the noise removal process is executed by using the environmental data (for example, frequency) of the label portion at the time of the latest stop (Off) of the target pump. As a result, the noise removal process can be executed with high accuracy.
このように、本実施例では、対象ポンプのOn/Off信号に対して、稼動時のラベルと停止時のラベルとの2種類のラベル(ポンプのOn/Off信号の前後に2種類のラベル)を用意することにより、効率的に精度よくノイズ除去処理を実行することができる。 As described above, in this embodiment, for the On / Off signal of the target pump, two types of labels, a label at the time of operation and a label at the time of stop (two types of labels before and after the On / Off signal of the pump). By preparing the above, the noise removal process can be executed efficiently and accurately.
また、本実施例によれば、事前のスケジューリングを必要とせず、運転データを使用して、定常時または非定常時を区別することなく、監視対象設備100の状態変化を検知するための環境データを、効率的に保存することができる。
Further, according to this embodiment, environmental data for detecting a state change of the monitored
なお、本実施例では、運転データとして対象ポンプのOn/Off信号を使用するが、例えば、運転データとして対象ポンプの出力信号(UP/DOWN信号)を使用することもできる。対象ポンプのUP/DOWN信号の前後に、対象ポンプのOn/Off信号と同様に、2種類のラベルを付与する。これにより、運転データとして対象ポンプのOn/Off信号を使用する場合と同様に、環境データおよび運転データを、効率的に保存することができると共に、効率的に精度よくノイズ除去処理を実行することができる。 In this embodiment, the On / Off signal of the target pump is used as the operation data, but for example, the output signal (UP / DOWN signal) of the target pump can be used as the operation data. Two types of labels are attached before and after the UP / DOWN signal of the target pump in the same manner as the On / Off signal of the target pump. As a result, the environment data and the operation data can be efficiently stored and the noise removal processing can be efficiently and accurately executed as in the case of using the On / Off signal of the target pump as the operation data. Can be done.
また、対象ポンプの定常運転時(On/Off時やUP/DOWN時以外の定常的に運転されている状態)にも、保全上、定期的にラベルを付与し、環境データを格納することが好ましい。 In addition, even during steady operation of the target pump (a state of steady operation other than during On / Off and UP / DOWN), it is possible to periodically label and store environmental data for maintenance purposes. preferable.
データ格納部400は、環境データ計測装置200で計測される対象ポンプの環境データ(ポンプが発する音など)、例えば、ポンプの圧力信号、ポンプの電流信号、ポンプの流量信号、ポンプの出力信号などの計測データ、対象ポンプの運転データ(ポンプのOn/Off信号など)を、時刻と関連付けて格納するデータベースである。つまり、データ格納部400は、環境データおよび運転データを関連付けて格納する。
The
データ格納部400は、定期的に、これらデータを削除して、データ格納部400の記録容量を確保する。本実施例では、例えば、環境データおよび運転データを取得してから1ケ月が経過したときに、対象ポンプの定常運転時や長期停止時のラベル(無記号)を付与したデータを削除して、データ格納部400の記録容量を確保する。
The
状態変化検出手段500は、データ格納部400に格納される環境データ(例えば、周波数)について、データ解析を実行し、対象ポンプの状態変化を検出する。
The state change detecting means 500 executes data analysis on the environmental data (for example, frequency) stored in the
状態変化の検出方法としては、物理モデル、FTA(Fault Tree Analysis)、統計モデルなどがある、特に、統計モデルとしては、クラスタリングの一種である適応共鳴理論(ART:Adaptive Resonance Theory)がある。このARTを使用して、対象ポンプの状態変化の発生パターンを抽出し、対象ポンプの状態変化を検出する。なお、本実施例では、対象ポンプの状態変化を検知するための環境データを、効率的に保存することを特徴とするため、状態変化の検出方法の説明は省略する。 As a method for detecting a state change, there are a physical model, an FTA (Fault Tree Analysis), a statistical model, and the like. In particular, a statistical model includes an adaptive resonance theory (ART) which is a kind of clustering. Using this ART, the occurrence pattern of the state change of the target pump is extracted, and the state change of the target pump is detected. In this embodiment, the environmental data for detecting the state change of the target pump is efficiently stored. Therefore, the description of the state change detection method will be omitted.
なお、状態変化の検出方法は、これらに限定されるものではなく、対象ポンプの状態変化を検出することができるならば、他の検出方法でもよい。 The state change detection method is not limited to these, and any other detection method may be used as long as the state change of the target pump can be detected.
そして、状態変化検出手段500は、データ解析の結果、状態変化が検出されたならば、状態変化の検出信号を、警報出力機能350に出力し、警報出力機能350は警報を出力する。ここで、警報とは、監視画面のモニターに、文字を出力することや警報音を鳴らすことである。
Then, if the state change is detected as a result of the data analysis, the state change detecting means 500 outputs the state change detection signal to the
本実施例では、環境データとして、ポンプが発する音を使用して説明したが、環境データとしては、こうしたポンプが発する音に限定されるものではない。例えば、電磁波、光、臭気なども、同様に扱うことができる。例えば、ポンプは、電磁波を生じるため、環境データ計測装置200として、電磁波を計測する電磁波計測装置を使用し、ポンプが発する音と同様に扱うことができる。
In this embodiment, the sound generated by the pump is used as the environmental data, but the environmental data is not limited to the sound generated by the pump. For example, electromagnetic waves, light, odors, and the like can be handled in the same manner. For example, since the pump generates electromagnetic waves, an electromagnetic wave measuring device that measures electromagnetic waves can be used as the environmental
また、本実施例では、監視対象設備100として、ポンプを使用して説明したが、監視対象設備100としては、こうしたポンプに限定されるものではない。例えば、停電時に使用する非常用発電機なども同様に扱うことができる。非常用発電機の燃焼状態を、環境データ計測装置200として、カメラなどの光学機器を使用して、計測する。そして、非常用発電機が発する光(環境データ)を使用して、環境データ前処理機能330にて、この光を、輝度や波長などの光情報に分解し(分解処理を実行し)、適切な運転データを使用して、ラベルを付与する(ラベル付与処理を実行する)。
Further, in the present embodiment, the pump is used as the monitored
これにより、監視対象設備100としてポンプを使用する場合と同様に、環境データおよび運転データを、効率的に保存することができると共に、効率的に精度よくノイズ除去処理を実行することができる。
As a result, the environmental data and the operation data can be efficiently stored and the noise removal processing can be efficiently and accurately executed as in the case of using the pump as the monitored
このように、本実施例に記載するプラント状態監視システム10は、少なくとも、監視対象設備100の環境データを取得する環境データ計測装置200と、監視対象設備100を制御し、監視対象設備100の運転データを取得し、環境データ計測装置200が取得する環境データを取得し、環境データの前処理を実行する監視制御装置300と、環境データ計測装置200が取得する環境データおよび監視制御装置300が取得する運転データを格納し、必要に応じて、環境データおよび運転データを削除することができるデータ格納部400と、を有する。
As described above, the plant
本実施例によれば、定常時または非定常時を区別することなく、事前のスケジューリングを必要とせず、運転データを使用して、監視対象設備100の状態変化を検知するための環境データを、効率的に、選択的に、保存することができる。
According to this embodiment, the environmental data for detecting the state change of the monitored
そして、監視対象設備100の状態変化を検知するための環境データを、選択的に保存することができるため、感覚的な部分が大きい環境データによる状態変化の検知であっても、ポイントを絞って、質を高めて、プラント状態を監視することができる。
Then, since the environmental data for detecting the state change of the monitored
また、このようにプラント状態の監視を支援することにより、熟練の職員が減少する場合であっても、システムの無人化(省人化)を実現し、人材不足を解消することができる。 Further, by supporting the monitoring of the plant state in this way, even when the number of skilled staff is reduced, the system can be unmanned (labor saving) and the shortage of human resources can be solved.
まず、実施例2におけるプラント状態監視システム10を説明する。
First, the plant
図5は、実施例2におけるプラント状態監視システム10を説明する説明図である。
FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating the plant
本実施例に記載するプラント状態監視システム10は、実施例1に記載するプラント状態監視システム10と比較して、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)を制御し、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)の運転データおよび環境データを取得する点が相違する。
Compared with the plant
つまり、本実施例に記載するプラント状態監視システム10は、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)の環境データを取得する環境データ計測装置200、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)を制御し、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)の運転データを取得し、環境データ計測装置200が取得する環境データを取得し、環境データの前処理を実行する監視制御装置300、環境データ計測装置200が取得する環境データおよび監視制御装置300が取得する運転データを格納し、必要に応じて、環境データおよび運転データを削除することができるデータ格納部400、監視対象設備100の状態変化を検出する状態変化検出手段500を有する。
That is, the plant
また、本実施例に記載する監視制御装置300は、運転制御機能310、計測データ受信機能320、環境データ前処理機能330、データ送信機能340、警報出力機能350を有する。
Further, the
そして、本実施例に記載する環境データ前処理機能330は、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)を扱うことを考慮して、計測データ受信機能320が取得する環境データの前処理を実行する。
The environmental
また、本実施例においても、実施例1と同様に、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)として、上水プラントにおいて薬品を注入するポンプを対象に、以下、説明をする。そして、それぞれの監視対象設備に1台のポンプが設置されているものとする。また、本実施例においても、環境データとして「ポンプが発する音」を、運転データとして「ポンプのOn/Off信号」を、使用する。 Further, also in this embodiment, as in the case of the first embodiment, as a plurality of monitored equipments (monitored equipment A101, monitored equipment B102, monitored equipment C103), a pump for injecting chemicals in a water supply plant is targeted. , The following will be explained. Then, it is assumed that one pump is installed in each monitored equipment. Further, also in this embodiment, "sound generated by the pump" is used as environmental data, and "on / off signal of pump" is used as operation data.
なお、本実施例においても、実施例1と同様に、前処理とは「分解処理」「ラベル付与処理」「ノイズ除去処理」である。つまり、ポンプが発する音(環境データ)を、周波数、音圧レベル、周波数成分などに分解すること(分解処理)、ポンプが発する音(環境データ)にラベルを付与すること(ラベル付与処理)、ポンプが発する音(環境データ)からノイズを除去すること(ノイズ除去処理)を含む。 In this embodiment as well, the pretreatment is "decomposition processing", "labeling processing", and "noise removal processing" as in the first embodiment. In other words, the sound emitted by the pump (environmental data) is decomposed into frequencies, sound pressure levels, frequency components, etc. (decomposition processing), and the sound emitted by the pump (environmental data) is labeled (labeling processing). Includes removing noise from the sound (environmental data) emitted by the pump (noise removal processing).
次に、実施例2における環境データへのラベル付与を説明する。 Next, labeling of the environmental data in Example 2 will be described.
図6は、実施例2における環境データへのラベル付与を説明する説明図である。 FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating the labeling of the environmental data in the second embodiment.
本実施例においても、実施例1と同様に、計測データ受信機能320が取得する環境データ(ポンプの発する音)は、時刻と共に、環境データ前処理機能330に、数分程度の定期的な間隔で、入力される。そして、環境データ前処理機能330は、継続的に、環境データを取得する。
In this embodiment as well, as in the first embodiment, the environmental data (sound emitted by the pump) acquired by the measurement
なお、本実施例においても、実施例1と同様に、環境データ前処理機能330にて分解処理を実行した環境データとして、例えば、周波数を使用する。
In this embodiment as well, for example, a frequency is used as the environmental data for which the decomposition process is executed by the environmental
一方、本実施例では、複数の監視対象設備(ポンプ)は、監視対象設備A101が稼働している間に、監視対象設備B102がOn/Offし、監視対象設備B102が稼働している間に、監視対象設備C103がOnする場合を想定する。 On the other hand, in this embodiment, the plurality of monitored equipment (pumps) are turned on / off while the monitored equipment B102 is operating while the monitored equipment B102 is operating, while the monitored equipment B102 is operating. , It is assumed that the monitored equipment C103 is turned on.
また、ラベルも、実施例1と同様に、3種類を用意する。1つ目は、対象ポンプの稼働時および停止時のラベル(無記号)、2つ目は、対象ポンプがOn/Offする場合の、対象ポンプの稼働時のラベル(La+数字)、3つ目は、対象ポンプがOn/Offする場合の、対象ポンプの停止時のラベル(Lb+数字)である。 In addition, three types of labels are prepared as in Example 1. The first is the label when the target pump is operating and stopped (no symbol), the second is the label when the target pump is on / off (La + number), and the third. Is a label (Lb + number) when the target pump is stopped when the target pump is On / Off.
本実施例では、例えば、On(3)の信号の前後の数十秒の環境データにラベルLa5およびラベルLb5を付与する。つまり、On(3)の信号の前、数十秒間にラベルLb5を、On(1)の信号の後、数十秒間にラベルLa5、を付与する。 In this embodiment, for example, the label La5 and the label Lb5 are assigned to the environmental data for several tens of seconds before and after the signal of On (3). That is, the label Lb5 is given for several tens of seconds before the signal of On (3), and the label La5 is given for several tens of seconds after the signal of On (1).
また、On(4)の信号の前後の数十秒の環境データにラベルLa6およびラベルLb6を付与する。つまり、On(4)の信号の前、数十秒間にラベルLb6を、On(4)の信号の後、数十秒間にラベルLa6、を付与する。 Further, the label La6 and the label Lb6 are assigned to the environmental data for several tens of seconds before and after the signal of On (4). That is, the label Lb6 is given for several tens of seconds before the signal of On (4), and the label La6 is given for several tens of seconds after the signal of On (4).
また、Off(3)の信号の前後の数十秒の環境データにラベルLa7およびラベルLb7を付与する。つまり、Off(3)の信号の前、数十秒間にラベルLa7を、Off(3)の信号の後、数十秒間にラベルLb7、を付与する。 Further, the label La7 and the label Lb7 are assigned to the environmental data for several tens of seconds before and after the signal of Off (3). That is, the label La7 is given for several tens of seconds before the signal of Off (3), and the label Lb7 is given for several tens of seconds after the signal of Off (3).
なお、本実施例では、監視対象設備A101が稼働している状態で、監視対象設備B102が稼働(On)する。 In this embodiment, the monitored equipment B102 is operated (On) while the monitored equipment A101 is operating.
この際、取得される環境データは、監視対象設備A101と監視対象設備B102との環境データ(音情報(本実施例では、例えば、周波数))が重なり、監視対象設備A101の環境データと監視対象設備B102の環境データとを、それぞれに取得することが難しく、どちらの監視対象設備に状態変化が発生しているかを検出することが難しい。 At this time, the acquired environmental data overlaps the environmental data (sound information (for example, frequency)) of the monitored equipment A101 and the monitored equipment B102, and the environmental data of the monitored equipment A101 and the monitored target. It is difficult to acquire the environmental data of the equipment B102 for each, and it is difficult to detect which of the monitored equipments has a state change.
そこで、監視対象設備B102の稼働(On)時に付与された、ラベル(Lb5)の部分の環境データを使用して、ラベル(La5)の部分の環境データから、ラベル(Lb5)の部分の環境データを、除去することにより、監視対象設備B102の環境データを取得することができる。 Therefore, using the environmental data of the label (Lb5) part given at the time of operation (On) of the monitored equipment B102, the environmental data of the label (Lb5) part is converted from the environmental data of the label (La5) part. By removing, the environmental data of the monitored equipment B102 can be acquired.
同様に、監視対象設備C103の稼働(On)時に付与された、ラベル(Lb6)の部分の環境データを使用して、ラベル(La6)の部分の環境データから、ラベル(Lb6)の部分の環境データを、除去することにより、監視対象設備C103の環境データを取得することができる。 Similarly, using the environmental data of the label (Lb6) part given at the time of operation (On) of the monitored equipment C103, from the environmental data of the label (La6) part, the environment of the label (Lb6) part. By removing the data, the environmental data of the monitored equipment C103 can be acquired.
同様に、監視対象設備B102の停止(Off)時に付与された、ラベル(Lb7)の部分の環境データを使用して、ラベル(La7)の部分の環境データから、ラベル(Lb7)の部分の環境データを、除去することにより、監視対象設備B102の環境データを取得することができる。 Similarly, using the environmental data of the label (Lb7) part given when the monitored equipment B102 is stopped (Off), the environment of the label (Lb7) part is obtained from the environmental data of the label (La7) part. By removing the data, the environmental data of the monitored equipment B102 can be acquired.
つまり、本実施例では、「前」にラベルが付与される環境データから「後」にラベルが付与される環境データを除去し、または、「後」にラベルが付与される環境データから「前」にラベルが付与される環境データを除去し、ノイズ除去処理を実行する。 That is, in this embodiment, the environment data to be labeled "after" is removed from the environment data to be labeled "before", or the environment data to be labeled "after" is "before". The environmental data labeled with "" is removed, and noise removal processing is executed.
これは、監視対象設備が、こうしたOn/Offする場合に、監視対象設備の状態が変化する可能性が高いためであり、これにより、こうした場合の複数の監視対象設備のそれぞれの状態変化を検出することができる。 This is because there is a high possibility that the state of the monitored equipment will change when the monitored equipment is turned on / off, and thereby, the state change of each of the plurality of monitored equipment in such a case is detected. can do.
そして、本実施例においても、実施例1と同様に、ラベルを付与した部分の環境データおよび運転データ(ポンプのOn/Off信号)を、これらを関連付けて、データ格納部400に格納する。
Then, also in this embodiment, as in the first embodiment, the environmental data and the operation data (pump On / Off signal) of the labeled portion are stored in the
次に、実施例2における環境データのクラスタリング(分類)を説明する。 Next, clustering (classification) of environmental data in Example 2 will be described.
図7は、実施例2における環境データのクラスタリング(分類)を説明する説明図である。 FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating clustering (classification) of environmental data in the second embodiment.
本実施例では、それぞれの監視対象設備のOn/Off信号を使用して、7つのクラスに分類することができる。 In this embodiment, the On / Off signals of the respective monitored equipment can be used to classify into seven classes.
例えば、クラス1は、監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103のいずれもがOffの場合、クラス2は、監視対象設備A101がOn、監視対象設備B102、監視対象設備C103がOffの場合、クラス3は、監視対象設備B102がOn、監視対象設備A101、監視対象設備C103がOffの場合、クラス4は、監視対象設備C103がOn、監視対象設備A101、監視対象設備B102がOffの場合、クラス5は、監視対象設備A101、監視対象設備B102がOn、監視対象設備C103がOffの場合、クラス6は、監視対象設備B102、監視対象設備C103がOn、監視対象設備A101がOffの場合、クラス7は、監視対象設備A101、監視対象設備C103がOn、監視対象設備B102がOffの場合、である。
For example, in
つまり、本実施例では、複数の監視対象設備(監視対象設備A101、監視対象設備B102、監視対象設備C103)のOn/Off信号(運転データ)を使用し、クラスに分類し、ノイズ除去処理を実行するための環境データを選択する。 That is, in this embodiment, the On / Off signals (operation data) of a plurality of monitored equipments (monitored equipment A101, monitored equipment B102, monitored equipment C103) are used, classified into classes, and noise removal processing is performed. Select the environment data to run.
このように、それぞれの監視対象設備のOn/Off信号に基づいて、分類されたクラスを使用することにより、それぞれの監視対象設備の環境データを取得することができる。また、ノイズ除去処理を実行することができる。 In this way, by using the classified classes based on the On / Off signals of each monitored equipment, it is possible to acquire the environmental data of each monitored equipment. In addition, noise removal processing can be executed.
本実施例では、ポンプのOn/Off信号を使用し、クラスを分類するが、例えば、ポンプは、出力によって音情報が変化する可能性が高いため、それぞれのポンプの出力信号(ポンプの電流信号、圧力信号、流量信号など)も、まとめて分類することが好ましい。 In this embodiment, the pump On / Off signals are used to classify the classes. For example, since the sound information of a pump is likely to change depending on the output, the output signal of each pump (pump current signal). , Pressure signal, flow rate signal, etc.) are also preferably classified together.
そして、本実施例では、データ格納部400は、こうしたクラスタリング機能(分類機能)を有し、ラベル付与後の環境データを、ノイズ除去処理や監視対象設備を特定する設備特定処理(この処理も広義のノイズ除去処理)を実行するために、格納する。
Then, in this embodiment, the
また、上水プラント(浄水場)では、天候により監視対象設備の運転を変化させる場合がある。このため、天候情報(晴や雨など)も、まとめて分類することが好ましい。これにより、より精度よく、ノイズ除去処理や設備特定処理を実行することができる。 In addition, in waterworks plants (water purification plants), the operation of monitored equipment may change depending on the weather. For this reason, it is preferable to classify weather information (sunny, rain, etc.) as a whole. As a result, noise removal processing and equipment identification processing can be executed with higher accuracy.
このように、本実施例によれば、定常時または非定常時を区別することなく、事前のスケジューリングを必要とせず、運転データを使用して、複数の監視対象設備の状態変化を検知するための環境データを、効率的に、選択的に、保存することができる。 As described above, according to the present embodiment, in order to detect a state change of a plurality of monitored equipments by using operation data without distinguishing between steady time and non-steady time and without requiring prior scheduling. Environmental data can be saved efficiently and selectively.
また、本実施例によれば、ノイズ除去処理や設備特定処理を実行するための環境データをクラスタリング(分類)して、格納することにより、より精度よくノイズ除去処理や設備特定処理を実行することができ、より精度よく監視対象設備の状態変化を検出することができる。 Further, according to this embodiment, the noise removal processing and the equipment identification processing are executed more accurately by clustering (classifying) and storing the environmental data for executing the noise removal processing and the equipment identification processing. It is possible to detect changes in the state of the monitored equipment more accurately.
なお、特に、本実施例では、環境データとして音情報を使用するため、空間上の情報をまとめて取得することができ、複数の監視対象設備の状態変化を、同時に検出することができる。 In particular, in this embodiment, since the sound information is used as the environmental data, the information in the space can be collectively acquired, and the state change of a plurality of monitored equipment can be detected at the same time.
まず、実施例3における監視制御装置300を説明する。
First, the
図8は、実施例3における監視制御装置300を説明する説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating the
本実施例では、ポンプのOn/Off信号以外の運転データを使用して、環境データに新しいラベルを付与すること、また、ポンプの状態変化を検知した場合に、環境データと運転データとのそれぞれの変化の有無を使用して、ポンプの状態変化の原因を特定すること、を説明する。 In this embodiment, operation data other than the pump On / Off signal is used to give a new label to the environment data, and when a change of state of the pump is detected, the environment data and the operation data are respectively. To identify the cause of the change of state of the pump by using the presence or absence of the change of the pump.
本実施例に記載する監視制御装置300は、実施例1と同様に、運転制御機能310、計測データ受信機能320、環境データ前処理機能330、データ送信機能340、警報出力機能350を有する。
The
本実施例では、特に、状態変化検出手段500で検出されるポンプの状態変化を、環境データ前処理機能330にフィードバックし、環境データに新しいラベルを付与する。
In this embodiment, in particular, the state change of the pump detected by the state change detecting means 500 is fed back to the environmental
具体的には、環境データ前処理機能330は、状態変化検出手段500でデータ解析された前処理後の環境データを格納する。つまり、環境データ前処理機能330は、既に前処理が実行され、状態変化検出手段500でポンプの状態変化が検出された後の環境データを格納する。
Specifically, the environment data
つまり、状態変化検出手段500は、例えば、「ポンプの圧力信号が上下限値を超えた」「ポンプの電流信号が閾値を外れた」などの運転データ(ポンプの状態変化が検出された結果)をクラスタリング(分類)する。 That is, the state change detecting means 500 has operation data such as "the pressure signal of the pump exceeds the upper and lower limit values" and "the current signal of the pump is out of the threshold value" (result of detecting the state change of the pump). Is clustered (classified).
そして、ポンプの状態変化を検出した場合、実施例1と同様に、状態変化検出手段500は、警報出力機能350に、状態変化の検出信号を出力する。
Then, when the state change of the pump is detected, the state change detecting means 500 outputs the state change detection signal to the
一方、状態変化検出手段500は、同時に、環境データ前処理機能330に、状態変化の検出信号を出力する。
On the other hand, the state change detecting means 500 simultaneously outputs a state change detection signal to the environment
そして、環境データ前処理機能330は、入力される状態変化の検出信号に基づいて、状態変化が検出された際の運転データに基づいて、環境データに新しいラベル(Lc+数字)を付与する。つまり、この新しいラベルは、ポンプの状態変化が検出された場合に付与される。
Then, the environmental
このように、新しいラベルが付与された環境データを、データ格納部400に、上書きして、格納する。
In this way, the environment data with the new label is overwritten and stored in the
これにより、ポンプの状態変化が検出された運転データおよび前処理後の環境データを、適切に、選択的に保存することができる。また、ポンプの状態変化を検出した場合、前処理後の環境データと運転データとを組み合せることにより、ポンプの状態変化の原因も特定することができる。 As a result, the operation data in which the state change of the pump is detected and the environmental data after the pretreatment can be appropriately and selectively stored. Further, when the change of state of the pump is detected, the cause of the change of state of the pump can be identified by combining the environmental data after the pretreatment and the operation data.
次に、実施例3におけるポンプ周辺で発生する不具合と運転データ又は環境データとの関係を説明する
図9は、実施例3におけるポンプ周辺で発生する不具合と運転データ又は環境データとの関係を説明する説明図である。
Next, the relationship between the defect occurring around the pump in the third embodiment and the operation data or the environmental data will be described. FIG. 9 explains the relationship between the defect occurring around the pump in the third embodiment and the operation data or the environmental data. It is explanatory drawing to do.
例えば、新しいラベルが付与された環境データ、その際の運転データ、その後に判明したポンプの状態変化の原因を使用して、図9に示すように、ポンプの状態変化の原因(ポンプ周辺で発生する不具合)と、音圧(環境データ)および運転データ(圧力、電流)との関係をまとめることができる。 For example, using the environmental data with a new label, the operation data at that time, and the cause of the pump state change found after that, as shown in FIG. 9, the cause of the pump state change (occurs around the pump). It is possible to summarize the relationship between the sound pressure (environmental data) and the operation data (pressure, current).
状態変化検出手段500で、ポンプの状態変化を検出した場合、音圧に変化があり、圧力に変化があり、電流に変化がない場合、「ポンプ駆動部故障」が、ポンプの状態変化の原因の可能性が高いことが特定される。 When the state change detecting means 500 detects a state change of the pump, if there is a change in sound pressure, a change in pressure, and no change in current, "pump drive unit failure" is the cause of the state change of the pump. Is identified as likely to be.
このように、ポンプと関連がある運転データおよび前処理後の環境データを組み合せることにより、ポンプの状態変化の原因も特定することができる。 In this way, by combining the operation data related to the pump and the environmental data after the pretreatment, the cause of the change of state of the pump can be identified.
なお、本実施例では、監視対象設備として、ポンプを使用して説明したが、監視対象設備としては、こうしたポンプに限定されるものではない。例えば、モータや他の機械類も同様に扱うことができる。 In this embodiment, the pump is used as the monitored equipment, but the monitored equipment is not limited to such a pump. For example, motors and other machinery can be handled in the same way.
また、運転データとしては、圧力と電流とを使用して説明したが、出力や流量などの他の運転データを使用してもよい。また、環境データとしては、音情報の音圧を使用して説明したが、他の音情報、電磁波や臭気などの他の環境データを使用してもよい。 Further, as the operation data, although the pressure and the current have been described, other operation data such as output and flow rate may be used. Further, as the environmental data, although the sound pressure of the sound information has been described, other sound information, other environmental data such as electromagnetic waves and odors may be used.
本実施例によれば、ポンプのOn/Off信号以外の運転データを使用して、環境データに新しいラベルを付与することができ、環境データおよび運転データを、適切に、選択的に保存することができる。また、ポンプの状態変化を検出した場合、運転データと環境データとを組み合せることにより、ポンプの状態変化の原因も特定することができる。 According to this embodiment, operation data other than the pump's On / Off signal can be used to add a new label to the environmental data, and the environmental data and the operation data can be appropriately and selectively stored. Can be done. In addition, when a change of state of the pump is detected, the cause of the change of state of the pump can be identified by combining the operation data and the environmental data.
まず、実施例4における環境データへのラベル付与を説明する。 First, labeling of the environmental data in Example 4 will be described.
図10は、実施例4における環境データへのラベル付与を説明する説明図である。 FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating the labeling of the environmental data in the fourth embodiment.
本実施例では、ポンプのOn/Off信号以外に、作業員(職員)の点検スケジュールを考慮して、環境データにラベルを付与することを説明する。 In this embodiment, it will be described that the environmental data is labeled in consideration of the inspection schedule of the worker (staff) in addition to the On / Off signal of the pump.
本実施例では、作業員の点検スケジュールをあらかじめ記録し、作業員が、対象ポンプが設置される部屋で作業する場合は、その時刻(その間の時間)はラベルを付与しないこともできる。つまり、ラベルLb8およびラベルLa8、ならびに、ラベルLa9およびラベルLb9が、付与される。 In this embodiment, the inspection schedule of the worker is recorded in advance, and when the worker works in the room where the target pump is installed, the time (time in between) may not be labeled. That is, the label Lb8 and the label La8, and the label La9 and the label Lb9 are given.
これにより、作業員が作業する際に発する作業音などの監視対象設備の状態変化に関与しない環境データを除き、監視対象設備の状態変化の検出に必要な環境データのみを取得することができる。 As a result, it is possible to acquire only the environmental data necessary for detecting the state change of the monitored equipment, excluding the environmental data that is not involved in the state change of the monitored equipment such as the work sound emitted when the worker works.
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために、詳細かつ具体的に、説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成要素を有するものに限定されない。また、ある実施例の構成要件の一部を、他の実施例の構成要素の一部に置き換えることが可能である。また、ある実施例の構成要件に他の実施例の構成要件を加えることも可能である。また、各実施例の構成要件の一部について、他の構成要素の一部を、追加、削除、置換をすることも可能である。 The present invention is not limited to the above-mentioned examples, and includes various modifications. For example, the above-described embodiment is described in detail and concretely in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to the one having all the components described. It is also possible to replace some of the components of one embodiment with some of the components of another embodiment. It is also possible to add the constituent requirements of another embodiment to the constituent requirements of one embodiment. It is also possible to add, delete, or replace some of the other components with respect to some of the components of each embodiment.
10 プラント状態監視システム
100 監視対象設備
101 監視対象設備A
102 監視対象設備B
103 監視対象設備C
200 環境データ計測装置
300 監視制御装置
310 運転制御機能
320 計測データ受信機能
330 環境データ前処理機能
340 データ送信機能
350 警報出力機能
400 データ格納部
500 状態変化検出手段
10 Plant
102 Monitored equipment B
103 Monitored equipment C
200 Environmental
Claims (11)
前記環境データおよび前記運転データを関連付けて格納することを特徴とするプラント状態監視方法。 The environmental data and operation data of the equipment to be monitored are acquired, and the operation data is used for the environmental data to execute a labeling process for assigning a label.
A plant condition monitoring method, characterized in that the environmental data and the operation data are stored in association with each other.
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06289927A (en) * | 1993-02-08 | 1994-10-18 | Fuji Facom Corp | Multimedia process monitor/control device |
JPH08137544A (en) * | 1994-11-15 | 1996-05-31 | Meidensha Corp | Data collecting device |
JPH09166483A (en) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Ltd | Method and apparatus for monitoring equipment |
JPH09244739A (en) * | 1996-03-05 | 1997-09-19 | Fuji Electric Co Ltd | Monitor system |
JP2003114294A (en) * | 2001-10-04 | 2003-04-18 | Toshiba Corp | Monitor, diagnosis, inspection and maintenance system for power-generating plant |
WO2018042616A1 (en) * | 2016-09-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | Diagnostic device, diagnostic method, and diagnostic program |
WO2018051568A1 (en) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社日立製作所 | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system |
US20180148298A1 (en) * | 2015-06-02 | 2018-05-31 | Inventio Ag | Monitoring of conveyance system |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4497055B2 (en) * | 2005-08-18 | 2010-07-07 | 横河電機株式会社 | Plant information management system, plant information management method and program |
JP5313099B2 (en) * | 2009-09-25 | 2013-10-09 | 日立建機株式会社 | Machine abnormality monitoring device |
WO2018061842A1 (en) * | 2016-09-27 | 2018-04-05 | 東京エレクトロン株式会社 | Abnormality detection program, abnormality detection method and abnormality detection device |
-
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-
2020
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06289927A (en) * | 1993-02-08 | 1994-10-18 | Fuji Facom Corp | Multimedia process monitor/control device |
JPH08137544A (en) * | 1994-11-15 | 1996-05-31 | Meidensha Corp | Data collecting device |
JPH09166483A (en) * | 1995-12-19 | 1997-06-24 | Hitachi Ltd | Method and apparatus for monitoring equipment |
JPH09244739A (en) * | 1996-03-05 | 1997-09-19 | Fuji Electric Co Ltd | Monitor system |
JP2003114294A (en) * | 2001-10-04 | 2003-04-18 | Toshiba Corp | Monitor, diagnosis, inspection and maintenance system for power-generating plant |
US20180148298A1 (en) * | 2015-06-02 | 2018-05-31 | Inventio Ag | Monitoring of conveyance system |
WO2018042616A1 (en) * | 2016-09-02 | 2018-03-08 | 株式会社日立製作所 | Diagnostic device, diagnostic method, and diagnostic program |
WO2018051568A1 (en) * | 2016-09-15 | 2018-03-22 | 株式会社日立製作所 | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system |
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