JP2001117626A - プラント監視装置 - Google Patents
プラント監視装置Info
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- JP2001117626A JP2001117626A JP29758399A JP29758399A JP2001117626A JP 2001117626 A JP2001117626 A JP 2001117626A JP 29758399 A JP29758399 A JP 29758399A JP 29758399 A JP29758399 A JP 29758399A JP 2001117626 A JP2001117626 A JP 2001117626A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 計測値にゆらぎの存在するプラントの異常状
態を高精度に判定する。 【解決手段】 入力された計測信号から該計測信号の特
徴パラメータを抽出する手段（１，２）と、プラント運
転状態に応じた該特徴パラメータの統計的正常範囲上限
値及び下限値を管理値として記憶するデータベースと、
該抽出された特徴パラメータと該管理値との比較により
該抽出されたパラメータが前記正常範囲にない、偏差大
なる状態を判定する手段（３，４）と、該偏差大なる状
態の発生を記憶する手段（５）と、該状態の発生の頻度
が所定値より大である場合に、プラントが異常状態にあ
ると判定する手段（６，７）とを有することを特徴とす
るプラント監視装置。
態を高精度に判定する。 【解決手段】 入力された計測信号から該計測信号の特
徴パラメータを抽出する手段（１，２）と、プラント運
転状態に応じた該特徴パラメータの統計的正常範囲上限
値及び下限値を管理値として記憶するデータベースと、
該抽出された特徴パラメータと該管理値との比較により
該抽出されたパラメータが前記正常範囲にない、偏差大
なる状態を判定する手段（３，４）と、該偏差大なる状
態の発生を記憶する手段（５）と、該状態の発生の頻度
が所定値より大である場合に、プラントが異常状態にあ
ると判定する手段（６，７）とを有することを特徴とす
るプラント監視装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、プラントの監視装
置、詳細にはプラントの種々の状態を表す計測値、又は
該計測値の統計的特徴を表す特徴パラメータを監視する
に好適な監視装置に関する。
置、詳細にはプラントの種々の状態を表す計測値、又は
該計測値の統計的特徴を表す特徴パラメータを監視する
に好適な監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】プラントの計測値にはしばしばゆらぎが
存在する。例えば、ガス流量の差圧式計測のように計測
プロセスに依存して計測値がゆらぐ場合、ボイラ火炎輝
度のように現象自体が本質的にゆらぐ場合、ゴミ焼却プ
ラントにおけるゴミ性状のように入力のゆらぎの影響を
受ける場合等が考えられる。プラントの運転条件を厳し
く管理しても、各瞬間の計測値は同じではなく再現性が
ない。従って、個々の計測値だけではプラントが正常状
態にあるか否かを判断することはできず、一連の計測値
の傾向を監視することが必要となる。
存在する。例えば、ガス流量の差圧式計測のように計測
プロセスに依存して計測値がゆらぐ場合、ボイラ火炎輝
度のように現象自体が本質的にゆらぐ場合、ゴミ焼却プ
ラントにおけるゴミ性状のように入力のゆらぎの影響を
受ける場合等が考えられる。プラントの運転条件を厳し
く管理しても、各瞬間の計測値は同じではなく再現性が
ない。従って、個々の計測値だけではプラントが正常状
態にあるか否かを判断することはできず、一連の計測値
の傾向を監視することが必要となる。
【０００３】この一連の計測値の傾向を監視する手法と
して、「特定時間区間の平均」、「逐次の移動平均」等
の信号処理によりゆらぎの影響を除去し、信号処理され
た計測値が、所定の設計値、または設計値の上側／下側
に適当な幅を設けた管理値（許容上下限値）を超えるか
否かを監視することによりプラントの状態を判断するこ
とが知られている。
して、「特定時間区間の平均」、「逐次の移動平均」等
の信号処理によりゆらぎの影響を除去し、信号処理され
た計測値が、所定の設計値、または設計値の上側／下側
に適当な幅を設けた管理値（許容上下限値）を超えるか
否かを監視することによりプラントの状態を判断するこ
とが知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】プラントが異常な状態
になると、計測値の平均値が正常時から変化する場合が
多いが、平均値は正常値と変わらず、ゆらぎだけが大き
くなる場合もあるので、平均値及びゆらぎの両方を監視
する必要がある。しかしながら、上述の「特定時間区間
の平均」、「逐次の移動平均」等の手法では、ゆらぎ情
報が喪失するという問題がある。
になると、計測値の平均値が正常時から変化する場合が
多いが、平均値は正常値と変わらず、ゆらぎだけが大き
くなる場合もあるので、平均値及びゆらぎの両方を監視
する必要がある。しかしながら、上述の「特定時間区間
の平均」、「逐次の移動平均」等の手法では、ゆらぎ情
報が喪失するという問題がある。
【０００５】また、管理値を設定する場合、その上下限
値間の幅が広すぎれば異常状態を見落とす危険性が高く
なり、狭すぎれば正常な状態を異常状態と誤判断しプラ
ントの運転に混乱が生じる危険性がある。信頼性の高い
監視機能を得るためには、管理値を適切な幅に設定する
必要がある。また、管理値は、所定の値に一律に固定で
きるものではなく、プラントの運転条件に応じて設定す
る必要がある。しかしながら、従来の監視装置は、適切
な管理値を見出すための機能を備えておらず、プラント
の良好な運転状態を維持することは困難であるという問
題がある。
値間の幅が広すぎれば異常状態を見落とす危険性が高く
なり、狭すぎれば正常な状態を異常状態と誤判断しプラ
ントの運転に混乱が生じる危険性がある。信頼性の高い
監視機能を得るためには、管理値を適切な幅に設定する
必要がある。また、管理値は、所定の値に一律に固定で
きるものではなく、プラントの運転条件に応じて設定す
る必要がある。しかしながら、従来の監視装置は、適切
な管理値を見出すための機能を備えておらず、プラント
の良好な運転状態を維持することは困難であるという問
題がある。
【０００６】本発明は、プラント運転状態に応じて管理
値を適切な値に設定し、プラントを常に良好な運転状態
に置くことを可能にする監視装置を提供することを課題
とする。
値を適切な値に設定し、プラントを常に良好な運転状態
に置くことを可能にする監視装置を提供することを課題
とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】入力された計測信号から
該計測信号の統計的特徴を表す特徴パラメータを抽出す
る手段と、該特徴パラメータの正常範囲上限値及び正常
範囲下限値を管理値としてプラント運転状態に応じて記
憶するデータベースと、抽出された特徴パラメータと該
管理値との比較により該抽出された特徴パラメータが、
前記正常範囲にない、偏差大なる状態を判定する手段
と、該偏差大なる状態の発生を記憶する手段と、該状態
の発生の頻度が所定値より大である場合に、プラントが
異常状態にあると判定する手段とを有することを特徴と
するプラント監視装置である。
該計測信号の統計的特徴を表す特徴パラメータを抽出す
る手段と、該特徴パラメータの正常範囲上限値及び正常
範囲下限値を管理値としてプラント運転状態に応じて記
憶するデータベースと、抽出された特徴パラメータと該
管理値との比較により該抽出された特徴パラメータが、
前記正常範囲にない、偏差大なる状態を判定する手段
と、該偏差大なる状態の発生を記憶する手段と、該状態
の発生の頻度が所定値より大である場合に、プラントが
異常状態にあると判定する手段とを有することを特徴と
するプラント監視装置である。
【０００８】上記監視装置によれば、データベースに記
憶されているプラント運転状態に応じた特徴パラメータ
の正常範囲上限値及び下限値を管理値として用いること
により、異常状態を見落とす危険性、及び正常な状態を
異常状態と誤判断する危険性を低減することができる。
憶されているプラント運転状態に応じた特徴パラメータ
の正常範囲上限値及び下限値を管理値として用いること
により、異常状態を見落とす危険性、及び正常な状態を
異常状態と誤判断する危険性を低減することができる。
【０００９】プラントが正常に運転された期間中の計測
値から抽出された特徴パラメータの逐次値から該特徴パ
ラメータの確率密度関数を規定する手段と、該プラント
の正常状態を異常状態と誤判断する許容危険率をαとす
るとき、前記確率密度関数に基づき生起確率が（１−
α）となる前記特徴パラメータの変域を求める手段とを
有し、該変域の上限及び下限をそれぞれ前記管理値の正
常範囲上限値及び下限値とすることを特徴とする。
値から抽出された特徴パラメータの逐次値から該特徴パ
ラメータの確率密度関数を規定する手段と、該プラント
の正常状態を異常状態と誤判断する許容危険率をαとす
るとき、前記確率密度関数に基づき生起確率が（１−
α）となる前記特徴パラメータの変域を求める手段とを
有し、該変域の上限及び下限をそれぞれ前記管理値の正
常範囲上限値及び下限値とすることを特徴とする。
【００１０】こうすることにより、プラントの正常運転
時の計測データから、管理値の範囲を適切に設定するこ
とができる。
時の計測データから、管理値の範囲を適切に設定するこ
とができる。
【００１１】前記確率密度関数を規定する手段は、少な
くとも抽出された特徴パラメータの逐次値の平均及び標
準偏差を考慮することを特徴とする。
くとも抽出された特徴パラメータの逐次値の平均及び標
準偏差を考慮することを特徴とする。
【００１２】こうすることにより、プラント運転状態に
応じた特徴パラメータの正常範囲上限値及び下限値を少
ないデータ量で管理値として記憶することができる。
応じた特徴パラメータの正常範囲上限値及び下限値を少
ないデータ量で管理値として記憶することができる。
【００１３】確率密度関数を規定する手段は、更に抽出
された特徴パラメータの逐次値の歪度及び尖度を考慮す
ることを特徴とする。
された特徴パラメータの逐次値の歪度及び尖度を考慮す
ることを特徴とする。
【００１４】こうすることにより、ゆらぎの生起確率密
度（発生頻度）が平均値を中心に左右対称でなく歪んで
いる場合、また生起確率密度の裾が重い場合（例えば、
平均からの偏差が標準偏差の３倍を超えるゆらぎを考慮
する必要のある場合）にも、十分な監視機能が得られ
る。
度（発生頻度）が平均値を中心に左右対称でなく歪んで
いる場合、また生起確率密度の裾が重い場合（例えば、
平均からの偏差が標準偏差の３倍を超えるゆらぎを考慮
する必要のある場合）にも、十分な監視機能が得られ
る。
【００１５】
【発明の実施の形態】図１のフローチャートを参照して
本発明に係るプラント監視装置の動作を説明する。本発
明の適用対象は広範囲にわたるが、ここでは、音響信号
の周波数成分を解析する監視装置を例に取り説明する。
音響信号としては、回転機械の軸振動音、弁の流体通過
音、バーナの燃焼音等がある。
本発明に係るプラント監視装置の動作を説明する。本発
明の適用対象は広範囲にわたるが、ここでは、音響信号
の周波数成分を解析する監視装置を例に取り説明する。
音響信号としては、回転機械の軸振動音、弁の流体通過
音、バーナの燃焼音等がある。
【００１６】まず、ステップ１でこれらの音響又は振動
をセンサにより時々刻々の計測信号に変換し、ステップ
２で該計測信号の特徴パラメータを抽出する。音響信号
は周波数成分で評価するとプラントの状態が把握し易く
なることが知られている。これは、共振、うなり等の観
測対象の物理現象である音響・振動は、その周波数成分
で説明できることによる。
をセンサにより時々刻々の計測信号に変換し、ステップ
２で該計測信号の特徴パラメータを抽出する。音響信号
は周波数成分で評価するとプラントの状態が把握し易く
なることが知られている。これは、共振、うなり等の観
測対象の物理現象である音響・振動は、その周波数成分
で説明できることによる。
【００１７】信号の時間領域から周波数領域への変換は
フーリエ変換（ＦＦＴ）が、高精度であり、低計算量で
あるので便利であるが、フーリエ変換は、現象が定常状
態にあること（変換対象の計測データを得た時間区間内
において周波数成分が不変であること）を前提として周
波数成分の時間平均を得るものであって、多くの場合異
常の兆候である間歇的周波数成分の変動が埋もれてしま
うという欠点を有している。従って、本実施形態では、
周波数成分の変動を考慮するために、ガボールウェーブ
レット変換を用いている。
フーリエ変換（ＦＦＴ）が、高精度であり、低計算量で
あるので便利であるが、フーリエ変換は、現象が定常状
態にあること（変換対象の計測データを得た時間区間内
において周波数成分が不変であること）を前提として周
波数成分の時間平均を得るものであって、多くの場合異
常の兆候である間歇的周波数成分の変動が埋もれてしま
うという欠点を有している。従って、本実施形態では、
周波数成分の変動を考慮するために、ガボールウェーブ
レット変換を用いている。
【００１８】計測信号が時間の関数x(t)であるとき、ガ
ボールウェーブレット変換では、以下の式に従い、これ
を時間−周波数平面関数X(b,f)に変換する。
ボールウェーブレット変換では、以下の式に従い、これ
を時間−周波数平面関数X(b,f)に変換する。
【００１９】
【数１】 ここにａ、ｂ、ｆ、ω０、σは順に、スケールパラメー
タ、シフトパラメータ、周波数、基準角周波数、窓関数
としてのガウス関数の分布である。次に変換結果の絶対
値｜Ｘ｜２＝ＸＸ＊により、各時点ｂ毎に次の特徴パラ
メータを求めることができる（肩文字＊は複素共役を示
す）。
タ、シフトパラメータ、周波数、基準角周波数、窓関数
としてのガウス関数の分布である。次に変換結果の絶対
値｜Ｘ｜２＝ＸＸ＊により、各時点ｂ毎に次の特徴パラ
メータを求めることができる（肩文字＊は複素共役を示
す）。
【００２０】
【数２】 ここにｆ１及びｆ２は監視周波数帯域の下限及び上限で
ある。（３）式のピーク周波数は、監視対象の共振に関
連する場合が多い。（４）式の規格化ｋ次モーメントに
おいては、０次モーメント（ｋ＝０）は全周波数帯のエ
ネルギを表し、１次モーメント（ｋ＝１）を０次モーメ
ントで除するとエネルギで見た平均周波数を表し、２次
モーメント（ｋ＝２）はエネルギの周波数分布のばらつ
きを表し、３次モーメント（ｋ＝３）は分布形状の非対
称性を表し、４次モーメント（ｋ＝４）は分布形状の尖
度を表す。λ及びρは規格化パラメータであり、任意の
値を取り得るが、λを０、ρを１とすれば絶対モーメン
トと呼ばれる。両者を適切に選べば、モーメントの値を
把握の容易な範囲に設定することができる。
ある。（３）式のピーク周波数は、監視対象の共振に関
連する場合が多い。（４）式の規格化ｋ次モーメントに
おいては、０次モーメント（ｋ＝０）は全周波数帯のエ
ネルギを表し、１次モーメント（ｋ＝１）を０次モーメ
ントで除するとエネルギで見た平均周波数を表し、２次
モーメント（ｋ＝２）はエネルギの周波数分布のばらつ
きを表し、３次モーメント（ｋ＝３）は分布形状の非対
称性を表し、４次モーメント（ｋ＝４）は分布形状の尖
度を表す。λ及びρは規格化パラメータであり、任意の
値を取り得るが、λを０、ρを１とすれば絶対モーメン
トと呼ばれる。両者を適切に選べば、モーメントの値を
把握の容易な範囲に設定することができる。
【００２１】ステップ２で得られた特徴パラメータは、
ステップ３でデータベースに記憶されているパラメータ
管理値と比較される。比較の結果、ステップ４において
偏差が大である状態か否かが判定され、偏差大の状態で
なければステップ８で正常状態と判定され、偏差大の状
態である場合にはその発生がステップ５において記憶さ
れる。
ステップ３でデータベースに記憶されているパラメータ
管理値と比較される。比較の結果、ステップ４において
偏差が大である状態か否かが判定され、偏差大の状態で
なければステップ８で正常状態と判定され、偏差大の状
態である場合にはその発生がステップ５において記憶さ
れる。
【００２２】ステップ６で上記状態の発生頻度が所定値
より大であるか否かを判定し、所定値より小である場合
にはステップ８でプラントが正常状態にあると判定し、
所定値より大である場合にはステップ７においてプラン
トが異常状態にあると判定する。
より大であるか否かを判定し、所定値より小である場合
にはステップ８でプラントが正常状態にあると判定し、
所定値より大である場合にはステップ７においてプラン
トが異常状態にあると判定する。
【００２３】上記構成において、データベースに記憶さ
れる管理値は、プラントが正常な運転状態にあると認め
られた期間内に抽出された特徴パラメータの逐次値から
決定される。具体的には、特徴パラメータの逐次値か
ら、該特徴パラメータが特定の値を取る確率の分布を表
す確率密度関数を推定し、正常状態を異常状態と誤判断
する許容危険率をαとするとき、該推定された確率密度
関数に従い、生起確率が（１-α）となる特徴パラメー
タの変域を求め、該変域の上限及び下限をそれぞれパラ
メータ管理値の正常範囲上限値及び正常範囲下限値とす
る。これを更に詳細に以下に説明する。
れる管理値は、プラントが正常な運転状態にあると認め
られた期間内に抽出された特徴パラメータの逐次値から
決定される。具体的には、特徴パラメータの逐次値か
ら、該特徴パラメータが特定の値を取る確率の分布を表
す確率密度関数を推定し、正常状態を異常状態と誤判断
する許容危険率をαとするとき、該推定された確率密度
関数に従い、生起確率が（１-α）となる特徴パラメー
タの変域を求め、該変域の上限及び下限をそれぞれパラ
メータ管理値の正常範囲上限値及び正常範囲下限値とす
る。これを更に詳細に以下に説明する。
【００２４】プラントの試運転調整の完了直後の運転、
あるいはプラントの運転が良好であったと認められる過
去数週間のプラントの運転時の計測信号から得られた特
徴パラメータをデータ列｛Ｘｍ｝として保存し、次の式
から規格化ｊ次モーメントを求める。
あるいはプラントの運転が良好であったと認められる過
去数週間のプラントの運転時の計測信号から得られた特
徴パラメータをデータ列｛Ｘｍ｝として保存し、次の式
から規格化ｊ次モーメントを求める。
【００２５】
【数３】 規格化ｊ次モーメントから以下の４つのパラメータが得
られる。
られる。
【００２６】
【数４】 図３に示すように、特徴パラメータの確率密度関数１０
３は、式（５）から求められた平均１０４（１次パラメ
ータ）、分散１０５（２次パラメータ）、歪度１０６
（３次パラメータ）、尖度１０７（４次パラメータ）か
ら規定することができる。特徴パラメータＸｍの値１０
２が分かれば、確率密度関数の形状から、その確率密度
（発生頻度）１０１が定まる。
３は、式（５）から求められた平均１０４（１次パラメ
ータ）、分散１０５（２次パラメータ）、歪度１０６
（３次パラメータ）、尖度１０７（４次パラメータ）か
ら規定することができる。特徴パラメータＸｍの値１０
２が分かれば、確率密度関数の形状から、その確率密度
（発生頻度）１０１が定まる。
【００２７】（６）式〜（９）式で求められるパラメー
タは、（４）式から求められるパラメータと類似の名称
を有するが、（４）式はエネルギの周波数分布関数の形
状に関するものであり、（６）式〜（９）式は（４）式
で求められたパラメータの生起確率密度関数の形状に関
するものである。
タは、（４）式から求められるパラメータと類似の名称
を有するが、（４）式はエネルギの周波数分布関数の形
状に関するものであり、（６）式〜（９）式は（４）式
で求められたパラメータの生起確率密度関数の形状に関
するものである。
【００２８】例えば、（４）式で求めた規格化４次モー
メントの逐次値（データ列）について、その生起確率密
度関数の尖度を得るために（９）式で規格化４次モーメ
ントを求める場合もあり、両者を混同してはならない。
メントの逐次値（データ列）について、その生起確率密
度関数の尖度を得るために（９）式で規格化４次モーメ
ントを求める場合もあり、両者を混同してはならない。
【００２９】生起確率密度関数は、上記の４つのパラメ
ータを用いれば、次のエッジワース級数として記述する
ことができる。
ータを用いれば、次のエッジワース級数として記述する
ことができる。
【００３０】
【数５】 （１０）式中のＨｎ（ｘ）は、以下に定義されるエルミ
ート多項式である。
ート多項式である。
【００３１】
【数６】 従って、図２に示すように上記４つのパラメータを、例
えば、燃料投入量、回転数、温度等のプラントの運転条
件２０２に応じてデータベースに保存しておけば、特徴
パラメータの確率密度関数２０４の形状を把握すること
ができ、特徴パラメータの逐次値２０３の確率密度２０
１を評価することができる。２０５は最尤値であり、ま
た、２０６及び２０７はそれぞれ正常範囲上限値ξ２及
び正常範囲下限値ξ１であり、前述の有意水準α（正常
な状態を異常状態と誤判断する危険率）における特徴パ
ラメータの信頼区間２０８（生起範囲）の上下限を表
す。これはξ１＜Ｘ≦ξ２となる確率、即ち、Ｐｒ｛ξ
１＜Ｘ≦ξ２｝＝Ｇ（ξ２）−Ｇ（ξ１）が１−α／１
００に等しくなるξ１及びξ２として求めることができ
る。即ち、以下の式を満たすξ１及びξ２として求める
ことができる。
えば、燃料投入量、回転数、温度等のプラントの運転条
件２０２に応じてデータベースに保存しておけば、特徴
パラメータの確率密度関数２０４の形状を把握すること
ができ、特徴パラメータの逐次値２０３の確率密度２０
１を評価することができる。２０５は最尤値であり、ま
た、２０６及び２０７はそれぞれ正常範囲上限値ξ２及
び正常範囲下限値ξ１であり、前述の有意水準α（正常
な状態を異常状態と誤判断する危険率）における特徴パ
ラメータの信頼区間２０８（生起範囲）の上下限を表
す。これはξ１＜Ｘ≦ξ２となる確率、即ち、Ｐｒ｛ξ
１＜Ｘ≦ξ２｝＝Ｇ（ξ２）−Ｇ（ξ１）が１−α／１
００に等しくなるξ１及びξ２として求めることができ
る。即ち、以下の式を満たすξ１及びξ２として求める
ことができる。
【００３２】 Ｐｒ｛ξ１＜Ｘ≦ξ２｝＝Ｇ（ξ２）−Ｇ（ξ１） ＝１−α／１００ （１２） ここで、Ｇ（ξ１）及びＧ（ξ２）はエッジワース級数
の積分であり以下の式から求められる。
の積分であり以下の式から求められる。
【００３３】
【数７】 上式では、以下の標準ガウス分布を用いている。
【００３４】
【数８】
【発明の効果】計測値にゆらぎが存在するプラントの異
常状態を、その運転状態に応じて高精度に判断すること
ができ、また、誤判断の発生確率を任意の値に設定する
ことができる。
常状態を、その運転状態に応じて高精度に判断すること
ができ、また、誤判断の発生確率を任意の値に設定する
ことができる。
【図１】本発明のプラント監視装置の動作を説明するフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図２】データベースに格納される運転条件に応じた特
徴パラメータの保存の例を示す図である。
徴パラメータの保存の例を示す図である。
【図３】確率密度関数の形状の例を示す図である。
１：音響・振動計測ステップ ２：特徴パラメータ抽出ステップ ３：パラメータ管理値比較ステップ ４：偏差判定ステップ ５：異常状態記憶ステップ ６：頻度判定ステップ ７：異常判定ステップ ８：正常判定ステップ １０１：確率密度 １０２：特徴パラメータ １０３：確率密度関数 １０４：分散 １０５：標準偏差 １０６：歪度 １０７：尖度 ２０１：確率密度 ２０２：プラント運転条件 ２０３：特徴パラメータ逐次値 ２０４：確率密度関数 ２０５：最尤値 ２０６：正常範囲上限値 ２０７：正常範囲下限値 ２０８：生起範囲
Claims (4)
- 【請求項１】 入力された計測信号から該計測信号の特
徴パラメータを抽出する手段と、プラント運転状態に応
じた該特徴パラメータの統計的正常範囲上限値及び正常
範囲下限値を管理値としてプラント運転状態に応じて記
憶するデータベースと、抽出されたパラメータと該管理
値との比較により該抽出された特徴パラメータが、前記
正常範囲にない、偏差大なる状態を判定する手段と、該
偏差大なる状態の発生を記憶する手段と、該状態の発生
の頻度が所定値より大である場合に、プラントが異常状
態にあると判定する手段とを有することを特徴とするプ
ラント監視装置。 - 【請求項２】 請求項１において、プラントが正常に運
転された期間中の計測値から抽出された特徴パラメータ
の逐次値から該特徴パラメータの確率密度関数を規定す
る手段と、該プラントの正常状態を異常状態と誤判断す
る許容危険率をαとするとき、前記確率密度関数に基づ
き生起確率が（１−α）となる前記特徴パラメータの変
域を求める手段とを有し、該変域の上限及び下限をそれ
ぞれ前記管理値の正常範囲上限値及び正常範囲下限値と
することを特徴とするプラント監視装置。 - 【請求項３】 請求項２において、前記確率密度関数を
規定する手段は、少なくとも抽出された特徴パラメータ
の逐次値の平均及び標準偏差を考慮することを特徴とす
るプラント監視装置。 - 【請求項４】 請求項３において、前記確率密度関数を
規定する手段は、更に抽出された特徴パラメータの逐次
値の歪度及び尖度を考慮することを特徴とするプラント
監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29758399A JP2001117626A (ja) | 1999-10-20 | 1999-10-20 | プラント監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29758399A JP2001117626A (ja) | 1999-10-20 | 1999-10-20 | プラント監視装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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