DE3689800T2 - Anlagen-Diagnosesystem. - Google Patents

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Die vorliegende Erfindung betrifft ein Anlagen-Diagnosesystem, worin eine zu diagnostizierende Anlage als autoregressives Modell dargestellt wird, um eine Korrelationsfunktion in bezug auf eine Differenz zu berechnen, die aufgrund eines geschätzten, auf dem autoregressiven Modell basierenden Wertes und eines Anlagenwertes der zu diagnostizierenden Anlage erhalten wird, und somit die Anlage zu diagnostizieren.
• In den letzten Jahren wurden verschiedene Anlage-Diagnosetechniken in bezug auf den Anlagenbetrieb wie den Energieerzeugungsprozeß untersucht und damit verbundene Forschungen und Entwicklungen werden intensiv durchgeführt. Eines der Ergebnisse solcher Forschungen und Entwicklungen ist ein Anlagen-Diagnosesystem, das bereits von den Erfindern der vorliegenden Erfindung und anderen vorgeschlagen wurde (siehe Japanische Patentanmeldung Nr. 58-102736 = DE-A-3421522).
• Nach diesem System wird eine zu diagnostizierende Anlage als AR- (autoregressives) Modell ausgedrückt, wie in der folgenden Gleichung (1) dargestellt, und eine Differenz ε(s) zwischen einem geschätzten Wert (s), der auf der Basis dieses Modells berechnet wird, und einem tatsächlichen Anlagenwert X(s) wird unter Verwendung der folgenden Gleichung (2) berechnet. Dann wird die Weiße der so erhaltenen Differenz E qualitativ bestimmt, woraus ersichtlich ist, ob sich die Anlage in einem anomalen Zustand befindet oder nicht.
• wobei (s) ein geschätzter Wert eines Anlagenwerts zu einem Zeitpunkt s der Stichprobenerhebung ist, A eine AR-Koeffizientenmatrix ist, X(s) ein Anlagenwert zu dem Zeitpunkt s der Stichprobenerhebung ist und ausgedrückt wird als
• wobei ε(s) eine Differenz zu dem Zeitpunkt s der Stichprobenerhebung ist und ausgedrückt wird als
• In dem obengenannten Anlagen-Diagnosesystem wurde die Korrelationsfunktion Φij, die zur qualitativen Bestimmung der Weiße der Differenz verwendet wird, unter Verwendung der folgenden Gleichung (3) erhalten:
• wobei i und j Punktnummern sind, die den Anlagenwerten zugeordnet werden, N die Anzahl von Stichproben der Differenz ist, die zur Berechnung der Korrelationsfunktion verwendet wird, und Φij die Korrelationsfunktion in bezug auf die Punktnummer j der Punktnummer i ist, welche die Autokorrelationsfunktion darstellt, wenn i=j, und die Kreuzkorrelationsfunktion, wenn i≠j.
• Unter Verwendung der Korrelationsfunktion Φij, die aus der obengenannten Gleichung (3) erhalten wird, wird ein Weißqualifizierungsindex ALij erhalten, der als folgende Gleichung (4) definiert ist.
• Dann wird unter Berücksichtigung des Merkmals, daß ALij von der Normalverteilung N (0, 1) abhängig ist (mit dem Durchschnitt gleich 0 und der Streuung gleich 1), der Schwellenwert gemäß dem Fehlerdiagnosewert berechnet.
• Es wurde eine qualitative Bestimmung durchgeführt, so daß wenn die folgende Gleichung (5) gilt, eine Korrelation zwischen den Differenzen εi und εj besteht und dies keine Weiße besitzt.
• ALij > ARL (5)
• Gemäß dem obengenannten Diagnosesystem kann eine typische Anomalität oder ein Fehler in den Anlagen identifiziert werden, aber da die Information über die Zeitkonstante in bezug auf die dynamische Eigenschaft der Anlage in der vorangehenden Gleichung (3) zur Berechnung der Korrelationsfunktion Φij nicht enthalten ist, kann die Identifizierung einer Anomalität oder eines Fehlers unter Berücksichtigung der Zeitkonstante der zu diagnostizierenden Anlage nicht durchgeführt werden, wie daß die Auswirkung einer Anomalität bei einem bestimmten Teil mit einer gewissen Zeitverzögerung auf einen anderen Teil überginge.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist die Verbesserung des zuvor vorgeschlagenen Anlagen-Diagnosesystems und die Schaffung eines Anlagen-Diagnosesystems mit einer höheren Zuverlässigkeit, das die Identifizierung einer Anomalität oder eines Fehlers unter Berücksichtigung der Zeitkonstante durchführen kann.
• Zur Lösung dieser Aufgabe ist die vorliegende Erfindung gekennzeichnet durch erste Mittel zur Bestimmung einer Zeitkonstante unter Verwendung der Koeffizientenmatrix des autoregressiven Modells, bei welcher eine Veränderung in dem Wert einer Anlagenvariablen den größten Einfluß auf den Wert der Anlagenvariablen und andere Anlagenvariablen hat; sowie zweite Mittel zur Berechnung einer Zeitreihe von Restdifferenzen zwischen einem geschätzten Wert, der unter Verwendung des Anlagen-Diagnosemodells berechnet wird, und einem tatsächlichen Anlagenwert, der von dem Anlagensystem erhalten wird, so daß die Zeitreihe von Restdifferenzen erhalten wird; dritte Mittel zur qualitativen Bestimmung der Weiße der Zeitreihe von Restdifferenzen von den zweiten Mitteln und der Zeitkonstante von den ersten Mitteln, um einen Index zu erhalten; vierte Mittel zur Bestimmung einer Anomalität aus dem Index, der von den dritten Mitteln erstellt wird; fünfte Mittel zur Bestimmung einer Fehlerquelle aus dem Index und dem Ergebnis, das von den vierten Mitteln erhalten wird; und sechste Mittel zur Ausgabe der Anomalität und der Fehlerquelle nach den Ergebnissen, die von den vierten Mitteln und den fünften Mitteln erhalten werden.
• Eine Vorrichtung gemäß der Erfindung, umfassend: ein Anlagen-Diagnosesystem für eine Anlage mit einer Vielzahl von Variablen, wobei das Diagnosesystem folgendes enthält; Mittel zur Schätzung von Werten der Anlagenvariablen unter Verwendung eines autoregressiven Modells der zu diagnostizierenden Anlage; Mittel zur Berechnung von Resten, wobei diese die Differenzen zwischen den tatsächlichen Werten der Anlagenvariablen und den Werten, die unter Verwendung des autoregressiven Modells geschätzt wurden, sind; Mittel zur Berechnung einer Korrelationsfunktion auf der Basis der Reste; Mittel zur Diagnose auf der Basis der berechneten Korrelationsfunktion, ob die Anlage normal läuft oder nicht, ist dadurch gekennzeichnet, daß das Anlagen-Diagnosesystem ferner ein Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel enthält, das die Koeffizientenmatrix des autoregressiven Modells zur Berechnung einer Zeitkonstante verwendet, zu welcher eine Veränderung des Wertes einer Anlagenvariablen den größten Einfluß auf den Wert der Anlagenvariablen und die anderen Anlagenvariablen hat, und wobei das Mittel zur Berechnung einer Korrelationsfunktion den berechneten Wert der Zeitkonstante wie auch die Werte der Reste verwendet.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
• Von den beiliegenden Zeichnungen ist:
• Fig. 1 ein Blockdiagramm, das ein Ausführungsbeispiel eines Anlagen-Diagnosesystems gemäß der vorliegenden Erfindung zeigt;
• Fig. 2 ein Blockdiagramm, das einen Anlagen-Diagnoseabschnitt zeigt, der in dem in Fig. 1 dargestellten System verwendet wird; und
• Fig. 3 eine begriffliche Darstellung, die ein Wärmeenergieerzeugungsanlage zeigt, bei der die vorliegende Erfindung angewendet wird.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DES BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSBEISPIELS
• Ein Anlagen-Diagnosesystem, dem das Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel gemäß der vorliegenden Erfindung hinzugefügt wird, wird in Verbindung mit einem bevorzugten Ausführungsbeispiel mit Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben.
• Fig. 1 zeigt die gesamte Konstruktion eines Anlagen-Diagnosesystems in einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung. Das Anlagen-Diagnosesystem in diesem Ausführungsbeispiel umfaßt eine Energieerzeugungsanlage 11 und eine analoge Steuereinheit (in der Folge "APC" genannt) 12, die Variablen empfängt, die den Zustand der Anlage anzeigen und von der Energieerzeugungsanlage 11 rückgekoppelt werden, um eine normale PID-Regelung bei der Energieerzeugungsanlage 11 anzuwenden. Der gesamte Zustand, in dem die APC 12 die Energieerzeugungsanlage 11 steuert, wird hierin ein "zu steuerndes Objekt 13" genannt und ein Kontrollmodell 14 wird erhalten, indem das zu steuernde Objekt 13 unter Verwendung eines numerischen Modells wie eines autoregressiven Modells (das in der Folge als "AR-Modell" bezeichnet wird) ausgedrückt wird.
• Das Anlagen-Diagnosesystem umfaßt ferner eine digitale Steuereinheit (die in der Folge "DDC" genannt wird) 15 zur Ausübung einer optimalen Kontrolle der Energieerzeugungsanlage 11 unter Verwendung eines solchen Kontrollmodells 14. Die DDC 15 empfängt Rückkoppelungssignale von der APC 12 zur Korrektur des Ausganges der APC 12, um die Energieerzeugungsanlage 11 auf der Basis des Kontrollmodells 14 in einen optimalen Zustand zu bringen, das unter Verwendung des AR-Modells den gesamten Zustand ausdrückt, in dem die APC 12 die Energieerzeugungsanlage 11 kontrolliert.
• Die obengenannten Bestandteile, d. h., das gesamte Kontrollsystem einschließlich der Energieerzeugungsanlage 11, der APC 12, des Kontrollmodells 14 und der DDC 15 wird als "zu diagnostizierendes Objekt 19" bezeichnet. Durch Darstellung des zu diagnostizierenden Objekts 19 unter Verwendung des AR-Modells wird ein Anlagen-Diagnosemodell 20 erhalten. Das heißt, das Anlagen-Diagnosemodell 20 wird als das AR-Modell ausgedrückt, das in der Gleichung (1) dargestellt ist, indem z. B. ein Additionsführungswert zufällig unter Verwendung des M-Reihensignals (Maximallängen-Linearschieberegistersequenz) usw. in dem Zustand verändert wird, in dem sowohl die APC 12 als auch die DDC 15 die Energieerzeugungsanlage 11 kontrollieren, wodurch das zu diagnostizierende Objekt identifiziert wird. Ferner enthält das Anlagen-Diagnosesystem einen Anlagen-Diagnoseabschnitt 21, der eine Anomalität des zu diagnostizierenden Objekt 19 unter Verwendung dieses Anlagen-Diagnosemodells 20 diagnostiziert. Das heißt, der Anlagen- Diagnoseabschnitt empfängt die Gesamtsumme der Stellsignalen, die sowohl von der APC 12 als auch von der DDC 15 an die Energieerzeugungsanlage 11 ausgegeben werden, und die Rückkopplungssignale von der Energieerzeugungsanlage 11, um die Weiße der Differenz- Zeitreihe qualitativ zu bestimmten, die von jedem Abweichungssignal zwischen diesen Werten und einem aus dem Anlagen-Diagnosemodell 20 geschätzten Wert erhalten wurde, wodurch das Auftreten oder Fehlen eines Fehlers oder ein Teil in einem anomalen Zustand aufgrund der Auswirkung des Fehlers nachgewiesen wird, um einen Bediener über diese Tatsache zu informieren.
• Die obengenannte Konstruktion ist gleich wie jene des Anlagen-Diagnosesystems, das zuvor vorgeschlagen wurde, aber das Anlagen-Diagnosesystem in diesem Ausführungsbeispiel der Erfindung unterscheidet sich von dem zuvor vorgeschlagenen insoferne, als daß das erstere System in dem Anlagen-Diagnoseabschnitt 21 mit einem Mittel zur Bestimmung der Zeitkonstante versehen ist, wodurch die Weiße der Differenz-Zeitreihe unter Berücksichtigung der bestimmten Zeitkonstante qualitativ beurteilt wird.
• Fig. 2 zeigt jenen Teil des Anlagen-Diagnoseabschnitts 21, der ein Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211, ein Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212, ein Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel 213, ein Anomalitätsbeurteilungsmittel 215, ein Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216 und eine Alarmeinheit 217 enthält.
• In diesem gezeigten Beispiel werden Anlagensignale wie Anlagenstellsignale und Zustandssignale, die diesmal von dem zu diagnostizierenden Objekt 19 zu dem Anlagen-Diagnoseabschnitt 21 gesendet werden, von dem Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 in das Anlagen-Diagnosemodell 20 eingegeben, wo der nächste geschätzte Wert berechnet und dieser Wert zu dem Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 rückgekoppelt wird.
• Das Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 berechnet die Zeitreihe der Differenz εi (i stellt eine Punktnummer des Anlagen-Diagnosemodells 20 dar), d. h., eine Zeitreihe der Differenz zwischen einem geschätzten Wert und einem tatsächlichen Wert in bezug auf jeden Anlagenwert auf der Basis des geschätzten Wertes aus dem Anlagen-Diagnosemodell 20 und einem Wert, der von dem zu diagnostizierenden Objekt 19 abgelesen wird. Nachdem die Abweichung berechnet wurde, berechnet das Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 einen Durchschnitt für jeden Punkt, um einen Rest durch Subtraktion des Durchschnitts von den entsprechenden Abweichungen zu ermitteln, so daß die Zeitreihe der Differenz εi an das Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 ausgegeben wird.
• Das Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel 213 gibt AR- Modell Koeffizientenmatrizen A(1), A(2), . . . , A(M) des AR-Modells, ausgedrückt durch die Gleichung (1) aus dem Anlagen-Diagnosemodell 20 ein, um eine Impulsantwort Ii(τ) zu berechnen, die durch die Veränderung eines Anlagenwertes (die Positionszahl i) in bezug auf die Veränderung eines Anlagenwertes (die Punktnummer j) gemäß den folgenden Gleichungen (6.1), (6.2), (6.3) und (6.4) gegeben ist.
• Das Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel 213 gibt AR- Modell Koeffizientenmatrizen A(1), A(2), . . . , A(M) des AR-Modells, ausgedrückt durch die Gleichung (1) aus dem Anlagen-Diagnosemodell 20 ein, um eine Impulsantwort aij(τ) zu berechnen, die durch die Veränderung eines bestimmten Anlagenwertes (Punktnummer i) in bezug auf die Veränderung eines bestimmten Anlagenwertes (Punktnummer j) gegeben ist, um den Zeitpunkt der Stichprobenerhebung zu ermitteln, der den stärksten Einfluß auf eine derartige Veränderung hat.
• Zum Beispiel gilt das unten dargestellte Verhältnis in Verbindung mit dem Modell von M=2 durch die Gleichung (1).
• (s) = A(1) (s-1) + A(2) (s-2) (6.1)
• In welchem Ausmaß sich die Veränderung des Anlagenwerts vor einer Stichprobe auswirkt, wird durch die folgende Gleichung berechnet.
• (s) = A(1) (s-1) (6.2)
• Ein Wert der Punktnummer j in (s) wenn nur ein Wert der Punktnummer i auf 1 gestellt ist und Werte von anderen Punktnummern in (s-1) der Gleichung (6.2) auf 0 gestellt sind, ist eine Impulsantwort, die durch die Veränderung des Anlagenwertes (Punktnummer i) vor einer Stichprobe in bezug auf die Veränderung eines bestimmten Wertes (Punktnummer j) gegeben ist.
• Wenn zum Beispiel das Modell M=2 verwendet wird, d. h., die Anzahl der Punkte gleich 2 ist, wird die Gleichung (6.1) wie folgt dargestellt.
• Die Impulsantwort, die durch die Punktnummer 2 vor einer Stichprobe an die Punktnummer 1 (x&sub1;(s)) gegeben wird, wird wie folgt berechnet.
• (1) Eine Impulsantwort a&sub1;&sub2;(1), die von der Punktnummer 2 (x&sub2;(s-1) vor einer Stichprobe in bezug auf die Punktnummer 1 (x&sub1;(s)) ausgegeben wird, ist gleich einem Wert x&sub2;(s) in der Gleichung (6.1) wenn in der folgenden Gleichung x&sub1;(s-1) = 1 und x&sub2;(s-1) = 0:
• Das heißt, a&sub1;&sub2;(1) = A&sub2;&sub1;(1).
• (2) Eine Impulsantwort a&sub1;&sub2;(2) vor zwei Stichproben ist in der Gleichung (6.1) gleich einem Wert x&sub2;(s) wenn x&sub2;(s-2) = 1 und x&sub2;(s-2) = 0. Das heißt, a&sub1;&sub2;(2) = A&sub2;&sub1;(1)x&sub1;(s-1) + A&sub2;&sub2;(1)x&sub2;(s-1) + A&sub2;&sub1;(2).
• In der obengenannten Gleichung gilt das unten dargestellte Verhältnis:
• In diesem Fall gelten die folgenden Verhältnisse in Verbindung mit den Punktnummern 1 und 2:
• x&sub1;(s-1) = A&sub1;&sub1;(1) = a&sub1;&sub1;(1), und
• x&sub2;(s-1) = A&sub2;&sub1;(1) = a&sub1;&sub2;(1).
• Daher wird die Impulsantwort a&sub1;&sub2;(2) wie folgt ausgedrückt.
• a&sub1;&sub2;(2) = A&sub2;&sub1;·a&sub1;&sub1;(1) + A&sub2;&sub2;(1)·a&sub1;&sub2;(1) + A&sub2;&sub1;(2) (6.2)
• Ferner wird die Impulsantwort a&sub1;&sub1;(2), die von der Punktnummer 1 vor zwei Stichproben in bezug auf die Punktnummer 1 gegeben wird, wie folgt ausgedrückt.
• a&sub1;&sub1;(2) = A&sub1;&sub1;(1)·a&sub1;&sub1;(1) + A&sub1;&sub2;(1)·a&sub1;&sub2;(1) + A&sub1;&sub1;(2) (6.3)
• Wenn die Gleichung (6.2) und die Gleichung (6.3) miteinander kombiniert werden, wird die Impulsantwort
• , die von der Punktnummer 1 vor zwei Stichproben in bezug auf jeden Stichprobenwert gegeben wird, wie folgt ausgedrückt.
• Wenn dieses Verhältnis auf den Fall erweitert wird, in dem die Ordnung des AR-Modells gleich M ist und die Punktnummer n ist, wird die Impulsantwort
• die durch die Veränderung in dem Anlagenwert (die Punktnummer i) vor τ Stichproben in bezug auf jeden Anlagenwert (die Punktnummer j) gegeben wird, wie folgt ausgedrückt.
• wobei i, j = 1, 2, 3, . . . , n und τ = 1, 2, . . . , M, und wenn i = 1, Ii(τ) = Ii(1) =
• Zusätzlich wird die Zeitkonstante τij des Anlagenwertes (Punktnummer j) in bezug auf den Anlagenwert (Punktnummer i) auf der Basis der folgenden Definition berechnet.
• {τ aij(τ) ≥ aij(τ') ; τ'≠τ, (τ= 1, 2, . . . , M), (τ'=1, 2, . . . , M)} (7)
• Das heißt, τij wird als ein Wert gleich τ definiert, der den absoluten Wert von aij(1) aij(2), . . . , aij(τ), . . . , aij(M) maximiert.
• Es wird angenommen, daß wenn der Anlagenwert der Punktnummer i variiert, die so erhaltene Zeitkonstante τij eine Zeitdauer der Stichprobenerhebung anzeigt, die den größten Einfluß auf eine derartige Veränderung des Anlagenwertes der Punktnummer j hat.
• Es wird zum Beispiel angenommen, daß aij, berechnet aus den obigen Gleichungen (6.1) bis (6.5), wie folgt bewertet wird.
• aij(1) = -3,75
• aij(2) = -4,71
• aij(3) = 4,08
• aij(4) = 6,10
• aij(5) = 1,24
• aij(6) = 5,02
• aij(7) = 3,09
• aij(8) = -2,89
• Da der absolute Wert von aij(4) am größten ist, wird die Zeitkonstante τij als τij = 4 erhalten.
• Die so erhaltene Zeitkonstante τij wird von dem Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 ausgegeben.
• Das Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 empfängt die Zeitreihe der Differenz εi, die von dem Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 ausgegeben wird, und die Zeitkonstante τij, die von dem Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel 213 ausgegeben wird, um einen Index zur Qualifizierung der Weiße der Differenz- Zeitreihe zu berechnen. Dazu wird zunächst die Korrelationsfunktion, die durch die folgende Gleichung (8) ausgedrückt wird, berechnet.
• Wobei i und j jeweils eine Punktnummer des Anlagen- Diagnosemodells darstellen, s einen Zeitpunkt der Stichprobenerhebung und N die Anzahl von Daten zur Berechnung der Korrelationsfunktion und wenn i = j, stellt Φij die Autokorrelationsfunktion dar.
• Dann wird Φij, das durch die Gleichung (8) berechnet wurde, unter Verwendung bekannter Mittel normiert, die durch die folgende Gleichung (9) ausgedrückt werden, und somit wird der Weißqualifizierungsindex ALij erhalten.
• Da die Unsicherheit des Anlagen-Diagnosemodells als vernachlässigbarer Wert erachtet wird, tritt die Abweichung εi in diesem Beispiel, wenn das zu diagnostizierende Objekt 19 normal ist, nur ein, wenn eine physikalische Störungsgröße in die Energieerzeugungsanlage 11 eingegeben wird. Daher stellt die Zeitreihe der Differenz εi normalerweise Zufallswerte dar und besitzt somit Weiße. Wenn aber irgendeine Anomalität in dem zu diagnostizierenden Objekt 19 auftritt, besitzt die Zeitreihe der Differenz εi Regelmäßigkeit. Der obengenannte Weißqualifizierungsindex ALij wird als Index zur Qualifizierung der Regelmäßigkeit der Zeitreihe der Differenz εi verwendet. Dieser Index ALij zeigt an, in welchem Ausmaß die Zeitreihe der Differenz εi mit der Zeitreihe der Differenz εj korreliert und wird Null, wenn keine Korrelation besteht. Zusätzlich zeigt ALij die Autokorrelationsfunktion an, die als Weißqualifizierungsindex der Zeitreihe der Differenz εi selbst dient.
• Das Anomalitätsbeurteilungsmittel 215 gibt den Weißqualifizierungsindex ALij von dem Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 ein und bewertet die diagnostizierte Anlage als anomal, wenn der Weißqualifizierungsindex ALij über einem bestimmten Wert ARL liegt, der auf der Basis des Fehlerbeurteilungsquotienten bestimmt wird, wie in der Folge beschrieben ist.
• Das Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216 gibt den Weißqualifizierungsindex ALij von dem Differenz- Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 und Zahlen ein, die der Anlagenzustandsvariablen und Stellgröße an einem anomalen Teil entsprechen, um die Fehlerquelle zu bestimmen. Insbesondere wird der Weißqualifizierungsindex ALij, Autokorrelationsfunktion genannt, als Index zur Bestimmung der Fehlerquelle verwendet.
• Die Alarmeinheit 217 informiert einen Bediener über eine Anomalität oder Information von dem Anomalitätsbeurteilungsmittel 215 und Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216.
• Es folgt eine Erklärung in Verbindung mit dem Fall, in dem zum Beispiel eine Wärmeenergieerzeugungsanlage, die in Fig. 3 dargestellt ist, als das zu diagnostizierende Objekt 19 in der obengenannten Konfiguration verwendet wird und drei Stellgrößen und vier Zustandsvariablen von dem zu diagnostizierenden Objekt 19 in das Anlagen-Diagnosesystem 22 eingegeben werden.
• In Fig. 3 wird einem Brenner, der in einem Brennofen eines Kessels BOI vorgesehen ist, Brennstoff FR durch eine Pumpe FIP gemeinsam mit Luft AIR zugeführt. Andererseits wird Wasser, das von einem Kondensator CON gesammelt wird, dem Brennofen des Kessels BOI durch eine Kesselwasserspeisepumpe BFP zugeleitet. Das derart zugeleitete Wasser wird zu Dampf umgewandelt und dann an einen Überhitzer SH abgegeben. Der Dampf wird so reguliert, daß er eine vorgegebene Temperatur und einen vorgegebenen Druck aufweist, und der derart regulierte Dampf wird zu der Hochdruckturbine HP geleitet. Der Dampf erzeugt in der Hochdruckturbine HP eine Drehkraft zur Drehung eines Generators G, so daß Dampf mit einer verringerten Temperatur und einem verminderten Druck erhalten wird. Der derart erhaltene Dampf wird zu einem Nachheizer RH zurückgeleitet, wo der Dampf einer Behandlung zur Erhöhung der Temperatur und des Drucks unterzogen wird. Der Dampf von dem Nachheizer RH wird an eine Niederdruckturbine LP geleitet. Der Dampf erzeugt in der Niederdruckturbine LP eine Drehkraft zur Drehung des Generators G, so daß Dampf mit einer verringerten Temperatur und einem verminderten Druck erhalten wird. Der derart erhaltene Dampf wird durch den Kondensator CON zu Wasser kondensiert. Das so erhaltene Wasser wird zirkuliert und wieder zu dem Kessel durch die Kesselwasserspeisepumpe BFP geleitet.
• In der so konstruierten Wärmeenergieerzeugungsanlage sind die obengenannten drei Stellgrößen das Wasser- Brennstoff-Verhältnis (Punktnummer 1) des Brennstoffs FR, der Nachheizer-Gasdämpfer GD (Punktnummer 2) und der Überhitzerwasserstaub SP (Punktnummer 3) und die obengenannten vier Zustandvariablen sind der Additionssollwert MWD (Punktnummer 4), die SH Auslaßtemperatur MST (Punktnummer 5), die RH Auslaßtemperatur RHT (Punktnummer 6) und der Hauptdampfdruck MSP (Punktnummer 7).
• Wenn die obengenannten Anlagenvariablen in den Anlagen-Diagnoseabschnitt 21 eingegeben werden, gibt das Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 diese Anlagenvariablen an das Anlagen-Diagnosemodell 20 aus und nimmt geschätzte Werte von Anlagenvariablen, die aufgrund der Berechnung in dem Anlagen-Diagnosemodell 20 gemäß den früheren Ausgängen erhalten wurden, auf. So vergleicht das Differenz-Zeitreihen-Berechnungsmittel 211 diese geschätzten Werte mit den Anlagenwerten, die zu diesem Zeitpunkt von dem zu diagnostizierenden Objekt 19 eingegeben werden, um die Zeitreihe der Differenz εi jeder Anlagenvariablen zu berechnen und die derart berechnete Zeitreihe der Differenz εi an das Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 auszugeben.
• Zusätzlich gibt das Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel 213 die AR-Koeffizienzenmatrizen A(1), A(2), . . . , A(M) von dem Anlagen-Diagnosemodell 20 ein, um die Zeitkonstante τij gemäß den obengenannten Gleichungen (6.5) und (7) zu berechnen und die so erhaltene Zeitkonstante τij an das Weißqualifizierungsmittel 212 auszugeben.
• Das Differenz-Zeitreihen-Weißqualifizierungsmittel 212 nimmt diese Zeitreihe der Differenz εi und die Zeitkonstante τij zur Berechnung des Weißqualifizierungsindex ALij auf, um das Verhältnis zwischen den Punkten und die Anomalität oder Normalität zu beurteilen und den derart berechneten Weißqualifizierungsindex ALij an das Anomalitätsbeurteilungsmittel 215 und das Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216 auszugeben. Zu diesem Zeitpunkt kann wertvolle Zeit gespart werden, wenn zum Beispiel im voraus die Berechnung des Weißqualifizierungsindex AL&sub6;&sub3; aus der Zustandsvariablen in bezug auf die Stellgrößen usw. hinsichtlich jener Anomalität ausgeschlossen wird, die in der tatsächlichen Anlage niemals wirklich eintreten würde, wie zum Beispiel "die Anomalität der SH Ausgangstemperatur der Punktnummer 5 hat einen Einfluß auf den SH-Wasserstaub der Punktnummer 3". Wenn ferner sieben Anlagenvariablen zu Stellgrößen und Zustandsvariablen gruppiert werden und der Weißqualifizierungsindex ALij, z. B. unter Verwendung des bestimmten Verhältnisses berechnet wird, so daß i = 1 bis 3 und j = 4 bis 7, ist es auch für einfache Stellgrößen möglich, wodurch eine Anomalität der Zustandvariablen verursacht wird.
• Wenn die Anlage normal ist, nimmt die Zeitreihe der Differenz εi einen Zufallswert an, der ein nichtkorrelierter Wert wird. Der Weißqualifizierungsindex ALij hängt zu diesem Zeitpunkt von der Normalverteilung (0, 1) (mit einem Durchschnitt gleich 0 und einer Streuung gleich 1) ab.
• So kann der Schwellenwert zur Beurteilung, ob eine Korrelation besteht oder nicht, aus der Tabelle bestimmt werden, welche die Normalverteilung zeigt, so daß zum Beispiel ARL = 1,96 mit einer Fehlerdiagnosewahrscheinlichkeit von 5% und ARL = 2,56 mit einer Fehlerdiagnosewahrscheinlichkeit von 1%. Das heißt, wenn ALij ≤ ARL, wird angenommen, daß die Differenz- Zeitreihe keine Korrelation besitzt.
• Das Anomalitätsbeurteilungsmittel 215 gibt ALij ein, das die Autokorrelationsfunktion des obengenannten Weißqualifizierungsindex ALij anzeigt, um die Punktnummer i als anomal zu beurteilen, die das folgende Verhältnis erfüllt:
• ALjj > ARL.
• Das Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216 gibt ALij (i ≠ j) ein, das die Kreuzkorrelationsfunktion des obengenannten Weißqualifizierungsindex ALij anzeigt, sowie die Punktnummer i, die von dem Anomalitätsbeurteilungsmittel 215 als anomal bestimmt wurde, um die Anomalität der Zustandsvariablen (Punktnummer j), die auf dem Fehler der Stellgröße (Punktnummer i) basiert, in Verbindung mit der Stellgröße (Punktnummer i) und der Zustandsvariablen (Punktnummer j) zu beurteilen, von welchen beide Punktnummern i und j anomal sind.
• Es wird nun angenommen, daß der Weißqualifizierungsindex ALij, der durch das Weißqualifizierungsmittel 212 berechnet wird, durch die folgende Tabelle 1 ausgedrückt und der Schwellenwert der Fehlerdiagnosewahrscheinlichkeit von 5% auf ARL = 1,96 eingestellt wird. Tabelle 1 Werte von ALij
• wobei α ein Wert ist mit α > 1,96, β einen Wert darstellt mit β = 1,96 und jeder Wert von β nicht denselben Wert angibt und anzeigt, daß die Berechnung nicht auf der Basis des Verhältnisses zwischen der Stellgröße und der Zustandsvariablen durchgeführt wird.
• In dem Anomalitäts-Beurteilungsmittel 215 werden die Punktnummern 2 und 6 als anomal beurteilt. Dann wird in dem Fehlerquellen-Bestimmungsmittel 216 beurteilt, daß die Anomalität der Punktnummer 6 auf dem Fehler der Punktnummer 2 basiert.
• Diese Ergebnisse werden an die Alarmeinheit 217 ausgegeben und von der Alarmeinheit 217 nach dem folgenden Format ausgegeben.
• TIME STATE VARIABLE ABNORMAL. PLEASE CHECK FAILURE SOURCE - P.DIAG.
• Teile, die durch Blöcke zusammengefaßt sind, sind jene, die von dem Zustand zu diesem Zeitpunkt abhängen. Wenn die Fehlerquelle nicht bestimmt ist, wird der Teil "PLEASE CHECK FAILURE SOURCE" nicht ausgegeben. In dem Beispiel der oben angeführten TABELLE 1, wird die in der Folge angegebene Anzeige ausgegeben:
• 10 : 00 RHT ABNORMAL. PLEASE CHECK GD. -P.DIAGwobei RHT die RH-Ausgangstemperatur der Punktnummer 6 darstellt, GD den RH-Gasdämpfer der Punktnummer 2 und die Ausgabezeit zehn Uhr ist.
• Selbst wenn daher der RH-Gasdämpfer anomal wird und diese Anomalität mit einer gewissen Zeitverzögerung einen Einfluß auf die RH-Ausgangstemperatur hat, kann der anomale Teil exakt erfaßt werden.
• Zusätzlich zu dem obengenannten Ausführungsbeispiel kann die vorliegende Erfindung wie folgt ausgeführt werden.
• (1) Das obengenannte Ausführungsbeispiel wurde in Verbindung mit dem Fall beschrieben, in dem die vorliegende Erfindung bei der Wärmeenergieerzeugungsanlage angewendet wird, aber es muß nicht darauf hingewiesen werden, daß die vorliegende Erfindung zur Anomalitätsdiagnose verschiedener Anlagen angewendet werden kann, ohne auf das obengenannte Ausführungsbeispiel eingeschränkt zu sein.
• (2) In dem obengenannten Ausführungsbeispiel werden die Anlagenzustandsvariablen, die zur Diagnose der Anlage verwendet werden, direkt von der Energieerzeugungsanlage entnommen. Stattdessen können Zustandsvariablen als APC 12 Eingang vorgesehen sein und daher von der APC 12 eingegeben werden.
• (3) Bei der Identifizierung des Anlagen-Diagnosemodells wurde das Verfahren der zufälligen Variierung eines Belastungssollwertes angewendet, der eine spezifizierte Anlagenzustandsvariable darstellte, um so das mathematische Modell des zu diagnostizierenden Objekts 19 abzuleiten. Es ist jedoch nicht notwendig, daß der Belastungssollwert unbedingt in jeder Anlage verwendet werden muß und natürlich können verschiedene Anlagenzustandsvariablen in Übereinstimmung mit der Eigenschaft des zu diagnostizierenden Objekts 19 gewählt werden.
• (4) Zur Identifizierung des Anlagen-Diagnosemodells wurde ein Zufallssignal wie ein M-Seriensignal verwendet. Zusätzlich ist es möglich, das Anlagen-Diagnosemodell mit einem anderen Zufallssignal wie einer quasistatistischen Zahl zu identifizieren.
• (5) Wenn nicht nur das zufallsartig variierende Signal sondern auch ein Stufensignal oder ein Sägezahnsignal bei der Zustandsvariablen angelegt wird (der Belastungssollwert in dem in Fig. 3 dargestellten Beispiel), die den größten Einfluß auf das zu diagnostizierende Objekt hat, kann ein Verfahren angewendet werden, das die Veränderung des Weißqualifizierungsindex ALij basierend auf dem Anlagen-Diagnosemodell 20 im voraus testet, wodurch für jede Zustandsvariable unabhängig Werte des Schwellenwertes ARL bestimmt werden.
• (6) In dem obengenannten Ausführungsbeispiel war der Schwellenwert ARL unveränderlich. Wenn jedoch eine meßbare Störung, wie zum Beispiel eine große Veränderung in der Belastung, in dem zu diagnostizierenden Objekt 19 eintritt, ist es möglich, daß der Schwellenwert ARL zur Verringerung der Wahrscheinlichkeit einer Fehldiagnose in Übereinstimmung mit der Veränderung der meßbaren Störung veränderlich ist.
• (7) Wenn das Diagnoseergebnis auf der Basis des Anstiegs des anomalen Wertes erfaßt wird, ist es möglich, einen Bediener darüber zu informieren, daß sich der Wert dem Alarmbereich nähert, und so den Bediener aufmerksam zu machen, wodurch ein Unfall vermieden werden kann.
• Wie zuvor beschrieben kann gemäß der vorliegenden Erfindung die Diagnose der gesamten Anlage einschließlich ihres Kontrollstatus durchgeführt werden, während die Anlage kontrolliert wird. Bei der Ausführung der Diagnose werden die Eigenschaften der gesamten Anlage zunächst aus dem Anlagen-Diagnosemodell in Form von Zeitkonstanten erhalten und dann wird die Diagnose tatsächlich durchgeführt. Dadurch wird es möglich, eine Anomalität oder Fehlerquelle in Übereinstimmung mit der Eigenschaft des zu diagnostizierenden Objekts zu identifizieren. Da es nicht notwendig ist, die Anlage für den Erhalt der Zeitkonstante zu testen, kann die Anlage zusätzlich im Vergleich zu anderen Verfahren effektiv verwendet werden.

Claims (3)

1. Anlagen-Diagnosesystem, wobei eine zu diagnostizierende Anlage als autoregressives Modell dargestellt wird, um eine Korrelationsfunktion auf der Basis einer Differenz zwischen einem geschätzten Wert einer Anlagenvariablen, der unter Verwendung des autoregressiven Modells berechnet wurde, und dem tatsächlichen Wert der Anlagenvariablen zu berechnen und so die Anlage zu diagnostizieren, gekennzeichnet durch

erste Mittel (213) zur Bestimmung einer Zeitkonstante unter Verwendung der Koeffizientenmatrix des autoregressiven Modells, bei welcher eine Veränderung in dem Wert einer Anlagenvariablen den größten Einfluß auf den Wert der Anlagenvariablen und andere Anlagenvariablen hat;

zweite Mittel (211) zur Berechnung einer Zeitreihe von Restdifferenzen zwischen einem geschätzten Wert, der unter Verwendung des Anlagen-Diagnosemodells berechnet wird, und einem tatsächlichen Anlagenwert, der von dem Anlagensystem erhalten wird, so daß die Zeitreihe von Restdifferenzen erhalten wird;

dritte Mittel (212) zur qualitativen Bestimmung der Weiße der Zeitreihe von Restdifferenzen von den zweiten Mitteln und der Zeitkonstante von den ersten Mitteln, um einen Index zu erhalten;

vierte Mittel (215) zur Bestimmung einer Anomalität aus dem Index, der von den dritten Mitteln erstellt wird;

fünfte Mittel (216) zur Bestimmung einer Fehlerquelle aus dem Index und dem Ergebnis, das von den vierten Mitteln erhalten wird; und

sechste Mittel (217) zur Ausgabe der Anomalität und der Fehlerquelle nach den Ergebnissen, die von den vierten Mitteln und den fünften Mitteln erhalten werden.

2. Anlagen-Diagnosesystem nach Anspruch 1, wobei das erste Mittel eine Impulsantwort aij(τ) berechnet, die angibt, in welchem Maße eine Veränderung eines bestimmten Anlagenwertes (Punktnummer i) die Veränderung eines anderen Anlagenwertes (Punktnummer j) aus dem autoregressiven Modell beeinflußt, wenn autoregressive Koeffizientenmatrizen

A(1), A(2), . . . , A(M) dargestellt als

gegeben sind, um so die Zeitkonstante τij zu berechnen, die den größten Einfluß hat.

3. Vorrichtung, umfassend:

ein Anlagen-Diagnosesystem (21) für eine Anlage mit einer Vielzahl von Variablen, wobei das Diagnosesystem folgendes beinhaltet;

Mittel zur Schätzung von Werten der Anlagenvariablen unter Verwendung eines autoregressiven Modells der zu diagnostizierenden Anlage;

Mittel (211) zur Berechnung von Resten, wobei diese die Differenzen zwischen den tatsächlichen Werten der Anlagenvariablen und den Werten, die unter Verwendung des autoregressiven Modells geschätzt wurden, sind;

Mittel (212) zur Berechnung einer Korrelationsfunktion auf der Basis der Reste;

Mittel (215) zur Diagnose auf der Basis der berechneten Korrelationsfunktion, ob die Anlage normal läuft oder nicht, dadurch gekennzeichnet, daß das Anlagen-Diagnosesystem (21) ferner ein Zeitkonstanten-Bestimmungsmittel (213) enthält, das die Koeffizientenmatrix des autoregressiven Modells zur Berechnung einer Zeitkonstante verwendet, zu welcher eine Veränderung des Wertes einer Anlagenvariablen den größten Einfluß auf den Wert der Anlagenvariablen und die anderen Anlagenvariablen hat, und

das Mittel (212) zur Berechnung einer Korrelationsfunktion den berechneten Wert der Zeitkonstante wie auch die Werte der Reste verwendet.