JP2003207373A

JP2003207373A - 検出器校正支援装置、検出器校正支援方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JP2003207373A
Application number: JP2002006988A
Authority: JP
Inventors: Masumi Nomura; 真澄野村; Nobuhiro Hayashi; 宣宏林
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2002-01-16
Filing date: 2002-01-16
Publication date: 2003-07-25

Abstract

(57)【要約】【課題】検出器の健全性を種々の運転状態において評
価し、その評価結果を利用することによって検出器の校
正作業を支援する。【解決手段】真値を推定するための推定モデルを複数
格納する第１のデータベース５３、機器の検出器から供
給された検出器信号に基づいて機器の運転状態を自動的
に把握し、第１のデータベース５３からその運転状態に
応じた推定モデルを選択する状態把握手段５７、選択さ
れた推定モデルを用い、検出器信号の実測値に基づいて
真値を推定する真値推定手段５２、検出器の下限値と上
限値およびドリフト特性を格納する第２のデータベース
４５、二組以上の実測値および真値を記憶する第３のデ
ータベース６８、二組以上の実測値および真値の組み合
わせに基づいて検出器のドリフト量を求めるドリフト量
推定手段６４、及びそのドリフト量に基づいて検出器の
校正量を求める校正量評価手段７９を有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プラントや機械装
置内に配置された各種検出器の健全性を評価し、各種検
出器の校正の支援をおこなうための検出器校正支援装
置、検出器校正支援方法およびその方法をコンピュータ
に実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体に関し、たとえば原子炉プラント内に
配置された各種検出器の健全性評価および校正支援に適
用して有用な技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】プラント等内で使用している検出器の健
全性確認に関しては、従来は定期検査時などプラントや
機械装置の運転が停止したときに、校正、調整作業を実
施していた。具体的には、プラント内の対象検出器に基
準信号発生器を取り付けて基準入力信号を与え、該検出
器が出力する信号が基準出力値と比較して許容誤差以内
にあるか否かを確認し、許容誤差以内でなければ検出器
の調整要領に基づいて設定を変更する。たとえば、半導
体式差圧検出器であれば、校正・調整時に専用ツールを
接続して半導体内部の設定値を専用ツールから変更する
こととなる。

【０００３】以上のような検出器の健全性確認手法で
は、プラント類の運転停止中でなければ実施することが
できず、検出器の状態を常時好適に保持する点からは好
ましくなく、また検出器の健全性確認のため頻繁にプラ
ントの運転を中止するようでは、その運転コストが増大
して好ましくない。このような観点から、近年、検出器
の健全性確認をプラントの運転中にオンラインで実施す
る試みがなされ始めている。

【０００４】図２１は実際に提案され、試験されている
ものの一例のブロック図であるが、この健全性確認装置
１０は、入力手段１１、切替手段１２、健全性評価手段
１３、推定手段１４および出力手段１５を備えている。
この健全性確認装置１０では、プラントや機械装置（以
下、プラント等とする）１から相関のある複数の検出器
信号を入力手段１１により健全性確認装置１０に取り込
み、切替手段１２に送る。切替手段１２は、後述の健全
性評価手段１３により、ドリフトが発生していると判定
していない検出器については、入力手段１１から送られ
たきた検出器信号を後述の推定手段１４に送る。健全性
評価手段１３により、ドリフトが発生していると判定し
ている検出器については、推定手段１４で前回推定した
推定値を推定手段１４に送る。

【０００５】推定手段１４は、ニューラルネットワーク
を内部に有する。このニューラルネットワークは、健全
時の検出器信号により事前に内部のパラメータが学習さ
れており、推定手段１４は学習済みのネットワークに複
数の検出器信号を入力して、それぞれの検出器信号の推
定値を求め、出力する。推定値信号は、入力手段１１よ
り取り込まれた検出器信号との偏差が求められ、健全性
評価手段１３に送られる。健全性評価手段１３では、逐
次確率比検定と称する一般的な検定手段により個々の検
出器における偏差が評価され、偏差が所定の基準値を超
えたと確率的に判断できる場合に当該検出器にドリフト
が発生していると判断し、検出器が健全でないと判定す
る。このように、図２１に示す装置によれば、プラント
等１の一運転状態、たとえば「定格出力運転」のような
運転状態を事前に学習しておき、この状態からのずれを
監視するため、ある状態での検出器の健全性を評価する
ことができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、図２１
に示す従来の装置では、検出器の健全性を特定の動作状
態（プラントなどでは運転状態であり、機械装置などで
は稼動状態）において評価することはできても、その評
価結果から直接検出器の校正や調整をすることはできな
いという問題点がある。その理由は、検出器を校正する
ためには、検出器の０％出力から１００％出力に渡るフ
ルスパンにおいて検出器の出力信号が基準値と比較して
許容誤差以内にあるか否かを確認し、許容誤差以内にな
ければ検出器の調整要領に基づいて、ｙ＝ａＸ＋ｂ（Ｘ
が基準信号、Ｙが検出器出力）で表される式の傾きａと
切片ｂに相当する量の設定を変更する必要があるからで
ある。

【０００７】本発明は、上記問題点を解決するためにな
されたもので、検出器の健全性を検出器の出力のフルス
パンにおいて評価し、その評価結果を利用することによ
って検出器の校正作業を支援する検出器校正支援装置お
よび検出器校正支援方法を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、検出器の校正作業を支援す
るための検出器校正支援方法をコンピュータに実行させ
るプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
録媒体を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明にかかる検出器校正支援装置
は、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検
出器から供給された検出器信号を受け取る入力手段と、
真値を推定するための推定モデルを格納する記憶手段
と、前記記憶手段に格納された推定モデルを用い、前記
入力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に
基づいて真値を推定する真値推定手段と、各検出器のフ
ルスパンに相当する下限値および上限値と、検出器のド
リフト特性を格納する記憶手段と、推定された前記真値
および前記検出器信号の実測値と、各検出器のフルスパ
ンに相当する下限値および上限値と、検出器のドリフト
特性に基づいて、フルスパンに渡ってドリフト量を推定
するドリフト量推定手段と、推定された前記真値および
前記検出器信号の実測値と、検出器のドリフト特性と、
フルスパンに渡るドリフト量推定結果を出力する出力手
段と、を具備することを特徴とする。

【０００９】この請求項１に記載の発明によれば、被検
出対象の特定の動作状態において、検出器の０％出力か
ら１００％出力に渡るフルスパンにおける検出器信号の
ドリフト量を推定することができるので、その推定によ
り得られたドリフト量が許容誤差内にあるかどうかが判
断可能となる。

【００１０】請求項２に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置は、請求項１に記載の発明において、前記被検
出対象の定期点検直後に学習させて前記推定モデルを構
築する推定モデル構築手段と、前記被検出対象の学習後
の動作中に前記推定モデルを用いて前記検出器の評価を
おこなう評価手段と、をさらに具備することを特徴とす
る。

【００１１】この請求項２に記載の発明によれば、被検
出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力する
ように校正された直後であるため、そのときに学習させ
ることにより、正しい推定モデルを構築することができ
る。

【００１２】請求項３に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置は、請求項１または２に記載の発明において、
前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割してお
き、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出
器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被
検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較し
て、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する状態
把握手段をさらに具備し、前記記憶手段が、真値を推定
するための推定モデルを前記被検出対象の動作状態に応
じて複数格納することを特徴とし、前記記憶手段から前
記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する
選択手段をさらに具備し、前記真値推定手段が、前記選
択手段により選択された推定モデルを用い、前記入力手
段により受け取られた前記検出器信号の実測値に基づい
て真値を推定することを特徴とする。

【００１３】この請求項３に記載の発明によれば、被検
出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検
出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態
を自動的に把握し、被検出対象の動作状態に応じた推定
モデルを自動的に選択することができるので、被検出対
象の運転状態にかかわらず検出器の校正を支援すること
が可能となる。

【００１４】請求項４に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置は、請求項３に記載の発明において、前記被検
出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測
値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶する記憶
手段をさらに具備し、前記ドリフト量推定手段が、前記
記憶手段により記憶された二組以上の実測値および真値
の組み合わせに基づいて該当する検出器のフルスパンに
渡ってドリフト量を求めることを特徴とする。

【００１５】この請求項４に記載の発明によれば、被検
出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と
真値との組み合わせを二組以上記憶するため、各検出器
のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理して、
各動作状態における検出器のドリフト量を求めることに
より、検出器の健全性を総合的に評価することができ
る。

【００１６】請求項５に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置は、請求項４に記載の発明において、前記ドリ
フト量推定手段により求められたドリフト量に基づいて
該当する検出器の校正量を求める校正量評価手段をさら
に具備することを特徴とする。

【００１７】この請求項５に記載の発明によれば、二組
以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出器
のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データが得ら
れるので、請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支
援装置を校正処理機能を有する制御装置または検出器の
調整信号入力端に接続することによって、被検出対象を
動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能
となる。

【００１８】請求項６に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法は、被検出対象に設けられた互いに相関のある
複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程
と、前記被検出対象に応じて用意された、真値を推定す
るための推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に
基づいて真値を推定する工程と、検出器のフルスパンに
渡ってドリフト量を推定する工程と、推定された真値、
前記実測値、前記ドリフト特性およびドリフト量推定結
果を出力する工程と、を含むことを特徴とする。

【００１９】この請求項６に記載の発明によれば、被検
出対象の特定の動作状態において、検出器の０％出力か
ら１００％出力に渡るフルスパンにおける検出器信号の
ドリフト量を推定することができるので、その推定によ
り得られたドリフト量が許容誤差内にあるかどうかが判
断可能となる。

【００２０】請求項７に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法は、請求項６に記載の発明において、あらかじ
め、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を
動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程
をさらに有することを特徴とする。

【００２１】この請求項７に記載の発明によれば、被検
出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力する
ように校正された直後であるため、そのときに学習させ
ることにより、正しい推定モデルを構築することができ
る。

【００２２】請求項８に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法は、請求項６または７に記載の発明において、
前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割してお
き、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出
器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被
検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較し
て、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する工程
と、前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意され
た、真値を推定するための推定モデルの中から、前記被
検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工程
と、を含み、選択された推定モデルを用い、前記検出器
信号の実測値に基づいて真値を推定することを特徴とす
る。

【００２３】この請求項８に記載の発明によれば、被検
出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検
出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態
を自動的に把握し、被検出対象の動作状態に応じた推定
モデルを自動的に選択することができるので、被検出対
象の運転状態にかかわらず検出器の校正を支援すること
が可能となる。

【００２４】請求項９に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法は、請求項８に記載の発明において、前記被検
出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測
値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その
記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに
基づいて該当する検出器のフルスパンに渡ってドリフト
量を求める工程をさらに有することを特徴とする。

【００２５】この請求項９に記載の発明によれば、被検
出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と
真値との組み合わせを二組以上記憶するため、各検出器
のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理して、
各動作状態における検出器のドリフト量を求めることに
より、検出器の健全性を総合的に評価することができ
る。

【００２６】請求項１０に記載の発明にかかる検出器校
正支援方法は、請求項９に記載の発明において、前記ド
リフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工
程をさらに有することを特徴とする。

【００２７】この請求項１０に記載の発明によれば、二
組以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出
器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データが得
られるので、請求項１０に記載の発明にかかる検出器校
正支援装置を校正処理機能を有する制御装置または検出
器の調整信号入力端に接続することによって、被検出対
象を動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが
可能となる。

【００２８】また、請求項１１から１５に記載の発明に
かかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、それぞ
れ請求項６から１０に記載した検出器校正支援方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特
徴とする。

【００２９】これら請求項１１から１５に記載の発明に
よれば、ハードウェアから独立してソフトウェア製品と
して記録媒体を容易に配布、販売することができる。ま
た、コンピュータなどのハードウェアを用いてこのソフ
トウェアを使用することにより、本発明にかかる検出器
校正支援技術を容易に実施することができるようにな
る。

【００３０】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について図１
から図２０を参照しながら説明する。（ハードウェアの構成）まず、本発明の実施の形態にか
かる検出器校正支援装置を構成するハードウェア構成に
ついて説明する。以下に説明するハードウェア構成は、
後述する実施の形態１から４において共通である。図１
は、本発明の実施の形態にかかる検出器校正支援装置を
構成するハードウェア構成を示すブロック図である。

【００３１】この検出器校正支援装置は、たとえばＣＰ
Ｕ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ＨＤＤ（ハードディ
スクドライブ）２４、ＦＤＤ（フレキシブルディスクド
ライブ）２６、ディスプレイ２８、通信インターフェイ
ス（Ｉ／Ｆ）２９、キーボード３１、マウス等（種々の
ポインティング・デバイスを含む）３２、スキャナ３
３、プリンタ３４およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５がバ
ス２０を介して相互に接続された構成となっている。

【００３２】ＣＰＵ２１は装置全体の制御をおこなう。
ＲＯＭ２２はブートプログラム等を記億している。ＲＡ
Ｍ２３はＣＰＵ２１のワークエリアとして使用される。
ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２４は、ＣＰＵ２１
の制御にしたがってＨＤ（ハードディスク）２５に対す
るデータの書き込みおよび読み出しを制御する。ＦＤＤ
（フレキシブルディスクドライブ）２６は、ＣＰＵ２１
の制御にしたがってＦＤ（フレキシブルディスク）２７
に対するデータの書き込みおよび読み出しを制御する。

【００３３】ディスプレイ２８は、カーソル、アイコン
あるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情
報等のデータに関するウインドウ（ブラウザ）を表示す
る。通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２９は、有線また
は無線の通信回線３０を介して、被検出対象であるプラ
ント等に設けられた互いに相関のある複数の検出器（図
示省略）に接続され、それら検出器と内部とのインター
フェイスを司る。キーボード３１は、文字、数値、各種
指示等の入力のための複数のキーを備える。マウス等３
２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウインドウ
の移動やサイズの変更、アイコンの選択、移動等をおこ
なうのに使用される。

【００３４】スキャナ３３は画像を光学的に読み取るた
めの装置であるが、本実施の形態では必ずしも必要では
ない。プリンタ３４は、ウインドウに表示された内容等
を印刷する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５は、着脱可能な
記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３６に対するデータの読み
出しを制御する。

【００３５】（実施の形態１）つぎに、本発明の実施の
形態１について説明する。図２は、本発明の実施の形態
１にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブ
ロック図である。この検出器校正支援装置４０は、入力
手段４１、真値推定手段４２、第１のデータベース４
３、ドリフト量推定手段４４、第２のデータベース４５
および出力手段４６を備えている。図２において符号１
は、被検出対象であるプラント等である（他の図におい
ても同じ）。

【００３６】入力手段４１は、プラント等１に設けられ
た検出器に接続されるインターフェイスであり、それら
検出器から出力された検出器信号を受信する。入力手段
４１は、受信した検出器信号を実測値として真値推定手
段４２に送信する。

【００３７】前記真値推定手段４２は、推定モデルを用
い、入力手段４１から送られてきた実測値に基づいて演
算処理をおこない、検出器信号の真値、すなわちプロセ
スの真の値（以下、推定真値とする）を推定する。真値
推定手段４２は、推定モデルを第１のデータベース４３
から読み出して記憶するメモリを有する。真値推定手段
４２は、推定真値を、その推定真値を推定する根拠とな
った実測値とともにドリフト量推定手段４４に送信す
る。

【００３８】前記第１のデータベース４３は、プラント
等１の特定の運転状態の推定モデルを格納した記憶手段
である。第１のデータベース４３はたとえばハードディ
スクなどの記憶装置により構成される。ここで特定の運
転状態として、たとえばプラント等１が原子力プラント
の場合には、「冷態停止」、「温態停止」、「５０％出
力運転中」または「定格出力運転中」などである。

【００３９】前記推定モデルは、事前にモデル内部のパ
ラメータを調整または学習したものであり、たとえば線
形モデルやニューラルネットワークなどである。推定モ
デルの調整や学習は、プラント等１の定期点検直後に、
プラント等１を種々の状態で運転させ、そのとき得られ
た検出器信号の実測値を用いておこなわれる。これは、
プラント等１の定期点検直後であれば、各検出器も調整
や校正がされた直後であるため、各検出器は正常に動作
していると考えられるからである。したがって、入力手
段４１、真値推定手段４２および第１のデータベース４
３は、定期点検直後に推定モデルを構築する際の推定モ
デル構築手段としての機能を有する。

【００４０】前記ドリフト量推定手段４４は、各検出器
のフルスパンに相当する下限値および上限値と、検出器
のドリフト特性を第２のデータベース４５から読み出し
て記憶するメモリを有する。ドリフト量推定手段４４
は、真値推定手段４２から送られてきた各検出器の実測
値と推定真値、内部に記憶した下限値と上限値およびド
リフト特性に基づいて演算処理をおこない、検出器信号
の真値からのずれ、すなわちドリフト量（以下、推定ド
リフト量とする）を各検出器のフルスパンに渡って推定
する。ドリフト量推定手段４４は、推定ドリフト量を、
その推定ドリフト量を推定する根拠となった実測値、推
定真値およびドリフト特性とともに出力手段４６に送信
する。

【００４１】前記第２のデータベース４５は、各検出器
のフルスパンに相当する下限値、上限値を検出器毎に格
納した記憶手段である。また、検出器のドリフト特性も
合わせて該記憶手段に格納している。検出器のドリフト
特性とは、定期検査時に校正試験を実施して得られたド
リフト量と、平均値や標準偏差などのドリフト量の統計
量である。

【００４２】前記出力手段４６は、ドリフト量推定手段
４４から送られてきた各検出器の実測値、推定真値、ド
リフト特性およびフルスパンに渡るドリフト量推定結果
をたとえば監視システムのディスプレイ（モニタ）やプ
リンタに出力する。実際に運転中のプラント等１に対し
て検出器の評価をおこなう際には、入力手段４１、真値
推定手段４２、第１のデータベース４３、ドリフト量推
定手段４４および第２のデータベース４５に加えて出力
手段が必要であるため、これらは検出器の評価をおこな
う評価手段としての機能を有する。

【００４３】図３は、推定モデルの一例としてニューラ
ルネットワークの概念を示す模式図である。ニューラル
ネットワーク自体は公知であるため、ニューラルネット
ワークの詳細な説明については省略する。図３におい
て、左端の４個のノードは入力層を構成し、右端の４個
のノードは出力層を構成する。入力層と出力層の間は中
間層である。このニューラルネットワークでは、入力層
に検出器信号の実測値を入れると、ネットワーク内部の
重み、バイアスおよび変換関数などに基づいて演算がお
こなわれ、出力層から各検出器信号の推定真値が出力さ
れる。ここで、入力層のノード数と出力層のノード数は
一致しており、第ｉ番目のノードへの入力信号に対する
推定真値は出力層の第ｉ番目のノードに出力される。な
お、入力層、中間層および出力層の各ノード数はネット
ワークへの入力信号の数に応じて変化するので、図３に
示す個数に限らない。

【００４４】図４は、プラント類の定期検査時に校正試
験した試験結果の例を図示したものである。校正試験に
おいてまず検出器のドリフト量を０％、２５％，５０
％，７５％，１００％出力の５段階で計測し、ドリフト
量が許容誤差内になければ調整して許容誤差内に入るよ
うにし、最終的に調整結果を確認する。図４では第ｎ回
定期検査時の調整後から第ｎ＋１回定期検査時の調整前
までにおいて、検出器のドリフト量は正方向にずれてお
り、このずれ量が定期検査インターバルにおけるドリフ
ト量に相当する。

【００４５】図５は定期検査インターバルにおけるドリ
フト量をフルスパンに渡って図示したもので、図４にお
ける△印と□印の差を五点の×で示している。この５点
の×印に対して最小二乗法により近似曲線を引けば、ド
リフト量はゼロ点ドリフト成分とスパンドリフト成分に
分解することができる。図６は１つの検出器について複
数回の定期検査インターバル間で発生したスパンドリフ
ト量の分布を図示したもので、平均μ、標準偏差σの統
計量で特徴を表すことができる。前記第２のデータベー
ス４５にはこのような統計量が検出器のドリフト特性と
して格納されている。なお、スパンドリフト量の分布は
複数の検出器を一纏めにして求めても構わない。

【００４６】図７は、推定ドリフト量の算出方法を示す
模式図である。第２のデータベース４５から得られる各
検出器の下限値および上限値と真値推定手段４２から送
られてきた実測値から、０から１００％フルスパンにお
けるパーセントＸ１を求めることができる。また、真値
推定手段４２から送られてきた各検出器の実測値と推定
真値から、前回の校正試験以降に生じたドリフト量Ｙ１
をそれらの差として求めることができる。図７で点Ａが
これに相当する。さらにスパンドリフト量の統計量であ
る平均μと標準偏差σ、および前回の校正試験により得
られたドリフト量を用いれば、点Ａから０％、２５％、
５０％、７５％、および１００％出力におけるドリフト
量の推定区間を求めることができる。たとえば、９５％
推定区間で算出するのであれば、第ｎ＋１回定期検査時
の校正試験データ△印を直線補完したドリフト特性線を
点Ａまで平行移動させ、傾きをμ＋２σ、μ−２σ変更
した線を求めたものがそれぞれ推定線Ｂと推定線Ｃで、
この推定線Ｂと推定線Ｃの間がドリフト量の推定区間で
ある。なお、ここでは９５％推定区間を例示したが、こ
れに限るものではない。

【００４７】図８は、本発明の実施の形態１にかかる検
出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートで
ある。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段４
１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信
し、その実測値を真値推定手段４２に送信する（ステッ
プＳ４１）。

【００４８】真値推定手段４２は、データベース４３に
格納された推定モデルをＲＡＭなどのメモリに読み込む
（ステップＳ４２）。そして、真値推定手段４２は、入
力手段４１を介してプラント等１から供給された検出器
信号の実測値を用いて推定真値を算出し、その推定真値
と、算出に用いた実測値をドリフト量推定手段４４に送
信する（ステップＳ４３）。ドリフト量推定手段４４
は、真値推定手段４２から送られてきた各検出器の実測
値および推定真値と第２のデータベース４５に格納され
た各検出器の下限値、上限値およびドリフト特性を用い
てフルスパンに渡って推定ドリフト量を算出し、その推
定ドリフト量と、算出に用いた実測値、推定真値および
ドリフト特性を出力手段４６に送信する（ステップＳ４
４）。

【００４９】出力手段４６は、ドリフト量推定手段４４
から送られてきた各検出器の実測値、推定真値、ドリフ
ト特性および推定ドリフト量をディスプレイやプリンタ
等に出力する（ステップＳ４５）。実際に各検出器の校
正量を求める場合には、出力手段４６から出力された各
検出器の推定ドリフト量を用いて計算する。以上の処理
を常時、または適当な時間が経過するごとに繰り返しお
こなう。上述した検出器校正支援方法をコンピュータに
実行させるためのプログラムはたとえばＦＤやＣＤ−Ｒ
ＯＭやＤＶＤなどの記憶媒体に記憶される（後述する各
実施の形態においても同じ）。

【００５０】実施の形態１によれば、プラント等１の特
定の運転状態において、検出器の０％出力から１００％
出力に渡るフルスパンにおける検出器信号の推定ドリフ
ト量を得ることができるので、その推定ドリフト量が許
容誤差内にあるかどうかが判断可能となる。したがっ
て、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の
校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援
することが可能となり、プラント等１の保守の効率化を
図ることができる。

【００５１】（実施の形態２）つぎに、本発明の実施の
形態２について説明する。図９は、本発明の実施の形態
２にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブ
ロック図である。この検出器校正支援装置５０は、入力
手段５１、真値推定手段５２、第１のデータベース５
３、ドリフト量推定手段４４、第２のデータベース４
５、状態把握手段５７および出力手段４６を備えてい
る。ドリフト量推定手段４４、第２のデータベース４５
および出力手段４６は実施の形態１の各手段と同じであ
るので、説明を省略する。

【００５２】入力手段５１は、プラント等１に設けられ
た検出器に接続され、それら検出器から出力された検出
器信号を受信する。入力手段５１は、受信した検出器信
号を実測値として真値推定手段５２および状態把握手段
５７に送信する。

【００５３】前記状態把握手段５７は、入力手段５１を
介してプラント等１の各種検出器から供給された検出器
信号の実測値に基づいて、プラント等１の運転状態（動
作状態）を判定する。状態把握手段５７は、その判定結
果を真値推定手段５２に送信する。したがって、状態把
握手段５７は、被検出対象の動作状態に応じた推定モデ
ルを選択する選択手段としての機能を有する。

【００５４】ここで、プラント等１の運転状態として、
たとえばプラント等１が原子力プラントの場合には、
「冷態停止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」お
よび「定格出力運転中」などである。このとき、「冷態
停止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」および
「定格出力運転中」の、それぞれの運転状態に対して、
プラント等１を運転させたときに各検出器から供給され
るべき検出器信号の正常値の範囲があらかじめ求められ
ている。状態把握手段５７は、プラント等１の運転中に
実際に各種検出器から得られた検出器信号の実測値が、
それぞれ対応する検出器信号のいずれの正常値範囲に含
まれているかを調べることにより、プラント等１の運転
状態を自動的に判定する。

【００５５】たとえば検出器Ａについて、「冷態停
止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」および「定
格出力運転中」の各状態での検出器信号の正常値範囲は
それぞれ１から３、３から５、６から９および１０から
１３であると仮定する。同様に、検出器Ｂについては、
前記各状態での検出器信号の正常値範囲がそれぞれ１か
ら６、７から１１、１２から１４および１５から１７で
あり、検出器Ｃについてはそれぞれ１から２、３から
４、５から７および８から１０であると仮定する。たと
えばプラント等１の運転中に検出器Ａ、検出器Ｂおよび
検出器Ｃから得られた検出器信号の実測値がそれぞれ
１、３および２であればプラント等１の運転状態は「冷
態停止」であると判定される。また、たとえば検出器
Ａ、検出器Ｂおよび検出器Ｃから得られた検出器信号の
実測値がそれぞれ１１、１６および９であればプラント
等１の運転状態は「定格出力運転中」であると判定され
る。

【００５６】なお、すべての検出器について、その検出
器信号の実測値が同一の運転状態の正常値範囲に入って
いる必要はない。つまり、全検出器のうち過半数の検出
器について、検出器信号の実測値が同一の運転状態の正
常値範囲に入っていれば、その過半数の検出器により支
持される運転状態をプラント等１の運転状態であると判
定することができる。たとえば検出器Ａと検出器Ｂにつ
いて検出器信号の実測値が「定格出力運転中」の正常値
範囲に含まれているが、検出器Ｃについては「定格出力
運転中」の正常値範囲から逸脱しているような場合で
も、このときの運転状態は「定格出力運転中」であると
判定される。

【００５７】前記真値推定手段５２は、実施の形態１の
真値推定手段４２と同様に、推定モデルを用い、入力手
段５１から送られてきた実測値に基づいて推定真値を演
算して求め、その実測値とともに推定真値をドリフト量
推定手段４４に送信する。また、真値推定手段５２は、
状態把握手段５７によって判定された推定モデルを第１
のデータベース５３から読み出してメモリに記憶する。

【００５８】前記第１のデータベース５３は、プラント
等１の複数段階の運転状態に応じた複数の推定モデルを
格納した記憶手段である。第１のデータベース５３はた
とえばハードディスクなどの記憶装置により構成され
る。ここで複数段階の運転状態として、たとえばプラン
ト等１が原子力プラントの場合には、「冷態停止」、
「温態停止」、「５０％出力運転中」または「定格出力
運転中」などである。

【００５９】実施の形態２では、入力手段５１、状態把
握手段５７、真値推定手段５２および第１のデータベー
ス５３は推定モデル構築手段としての機能を有する。ま
た、入力手段５１、状態把握手段５７、真値推定手段５
２、第１のデータベース５３、ドリフト量推定手段４
４、第２のデータベース４５および出力手段４６は評価
手段としての機能を有する。

【００６０】図１０は、本発明の実施の形態２にかかる
検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャート
である。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段
５１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信
し、その実測値を真値推定手段５２および状態把握手段
５７に送信する（ステップＳ６１）。状態把握手段５７
は、プラント等１の運転状態に応じて真値推定手段５２
で用いる推定モデルを交換するため、入力手段５１から
供給された各検出器信号の実測値に基づいて、プラント
等１の運転状態を把握し、いずれの運転状態にあるかを
判定し、その判定結果を真値推定手段５２に送信する
（ステップＳ６２）。

【００６１】真値推定手段５２は、第１のデータベース
５３に格納された複数の推定モデルの中から、状態把握
手段５７によって判定された推定モデルを選択してＲＡ
Ｍなどのメモリに読み込む（ステップＳ６３）。そし
て、真値推定手段５２は、入力手段５１を介してプラン
ト等１から供給された検出器信号の実測値を用いて推定
真値を算出し、その推定真値と、算出に用いた実測値を
ドリフト量推定手段４４に送信する（ステップＳ６
４）。ドリフト量推定手段４４は、真値推定手段５２か
ら送られてきた各検出器の実測値および推定真値と第２
のデータベース４５に格納された各検出器の下限値、上
限値およびドリフト特性を用いてフルスパンに渡って推
定ドリフト量を算出し、その推定ドリフト量と、算出に
用いた実測値、推定真値およびドリフト特性を出力手段
４６に送信する（ステップＳ６５）。

【００６２】出力手段４６は、ドリフト量推定手段４４
から送られてきた各検出器の実測値、推定真値、ドリフ
ト特性および推定ドリフト量をディスプレイやプリンタ
等に出力する（ステップＳ６６）。実際に各検出器の校
正量を求める場合には、出力手段４６から出力された各
検出器の推定ドリフト量を用いて計算する。以上の処理
を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるいは
プラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこな
う。

【００６３】実施の形態２によれば、実施の形態１と同
様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器
の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支
援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化
を図ることができるという効果が得られる。また、実施
の形態２によれば、プラント等１の運転状態を自動的に
把握し、推定モデルを自動的に選択することができるの
で、プラント等１の運転状態にかかわらず検出器の校正
を支援することが可能となる。

【００６４】（実施の形態３）つぎに、本発明の実施の
形態３について説明する。図１１は、本発明の実施の形
態３にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示す
ブロック図である。この検出器校正支援装置６０は、入
力手段５１、真値推定手段５２、第１のデータベース５
３、ドリフト量推定手段６４、第２のデータベース４
５、状態把握手段５７、第３のデータベース６８および
出力手段６６を備えている。なお、入力手段５１、真値
推定手段５２、第１のデータベース５３は実施の形態２
の各手段と同じである。また、第２のデータベース４５
は実施の形態１の第２のデータベースと同じである。ま
た、状態把握手段５７は、プラント等１の運転状態の判
定結果をドリフト量推定手段６４にも送信する点を除い
て実施の形態２の状態把握手段と同じものである。した
がって、入力手段５１、真値推定手段５２、第１のデー
タベース５３、第２のデータベース４５および状態把握
手段５７の説明を省略する。

【００６５】ドリフト量推定手段６４は、プラント等１
の運転状態の判定結果を状態把握手段５７から受け取
る。また、ドリフト量推定手段６４は、各検出器の実測
値と推定真値を真値推定手段５２から受け取る。そし
て、ドリフト量推定手段６４は、プラント等１の運転状
態の判定結果、および各検出器の実測値と推定真値を第
３のデータベース６８に送信する。また、ドリフト量推
定手段６４は、第３のデータベース６８に格納されてい
る実測値および推定真値を読み出し、実測値および推定
真値のそれぞれに対して、検出器ごとで、かつプラント
等１の運転状態ごとに平均値を求め、その差をドリフト
量として算出する。ドリフト量推定手段６４は、各検出
器のフルスパンに相当する下限値および上限値と、検出
器のドリフト特性を第２のデータベース４５から読み出
して記憶するメモリを有する。そして、ドリフト量推定
手段６７は、プラント等１の運転状態ごとのドリフト量
と内部に記憶した下限値、上限値およびドリフト特性に
基づいて演算処理をおこない、検出器信号の真値からの
ずれ、すなわちドリフト量（以下、推定ドリフト量とす
る）を各検出器のフルスパンに渡って推定する。ドリフ
ト量推定手段６４は、推定ドリフト量を、その推定ドリ
フト量を推定する根拠となった実測値、推定真値の各平
均値、ドリフト特性とともに出力手段６６に送信する。

【００６６】図１２は、第３のデータベース６８に格納
されている実測値および推定真値の数が多い場合のドリ
フト量の算出の仕方を説明するための概念図である。実
測値および推定真値の数が多い場合には、図１２に示す
ように、実測値および推定真値の分布が得られる。この
場合、ドリフト量δは、実測値の平均値μＡと推定真値
の平均値μＰとの差となる。

【００６７】第３のデータベース６８は、ドリフト量推
定手段６４から送られてきた少なくともニ個以上の実測
値と少なくともニ個以上の推定真値を、検出器ごとで、
かつプラント等１の運転状態ごとに時系列データとして
保存する記憶手段である。第３のデータベース６８はた
とえばハードディスクなどの記憶装置により構成され
る。時系列データを格納するエリアの大きさは事前に設
定されており、その設定数を超える場合には、古いもの
から順に破棄し、空いたエリアに最新の実測値および推
定真値を格納する。

【００６８】図１３は推定ドリフト量の算出方法を示す
模式図である。第３の形態では複数の運転状態における
ドリフト量が求められるため、第１の形態において図７
の模式図で説明した０％、２５％、５０％、７５％、お
よび１００％出力におけるドリフト量の推定区間を、運
転状態ごとに求めることができる。図１３において推定
線Ｂ、推定線Ｃは点Ａに対する推定区間、推定線Ｅ，推
定線Ｆは点Ｄに対する推定区間である。この例では２つ
の運転状態ごとに求められた５種類のドリフト量の推定
区間のうち、実測値の平均値Ｘ１とＸ２の中央値を境に
近いものを採用して、図１３の実線で示すようなドリフ
ト量推定区間を総合評価結果としている。

【００６９】出力手段６６は、ドリフト量推定手段６４
から送られてきた、プラント等１の運転状態ごとの各検
出器の実測値の平均値、推定真値の平均値およびドリフ
ト特性と、総合的に評価されたドリフト量を、たとえば
監視システムのディスプレイ（モニタ）やプリンタに出
力する。

【００７０】実施の形態３では、入力手段５１、状態把
握手段５７、真値推定手段５２および第１のデータベー
ス５３は推定モデル構築手段としての機能を有する。ま
た、入力手段５１、状態把握手段５７、真値推定手段５
２、第１のデータベース５３、ドリフト量推定手段６
４、第２のデータベース４５、第３のデータベース６８
および出力手段６６は評価手段としての機能を有する。

【００７１】図１４は、本発明の実施の形態３にかかる
検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャート
である。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段
５１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信
し、その実測値を真値推定手段５２および状態把握手段
５７に送信する（ステップＳ９１）。状態把握手段５７
は、入力手段５１から供給された各検出器信号の実測値
に基づいて、プラント等１の運転状態を把握し、いずれ
の運転状態にあるかを判定し、その判定結果を真値推定
手段５２およびドリフト量推定手段６４に送信する（ス
テップＳ９２）。

【００７２】真値推定手段５２は、第１のデータベース
５３に格納された複数の推定モデルの中から、状態把握
手段５７によって判定された推定モデルを選択してＲＡ
Ｍなどのメモリに読み込む（ステップＳ９３）。そし
て、真値推定手段５２は、入力手段５１を介してプラン
ト等１から供給された検出器信号の実測値を用いて推定
真値を算出し、その推定真値と、算出に用いた実測値を
ドリフト量推定手段６４に送信する（ステップＳ９
４）。

【００７３】ドリフト量推定手段６４は、プラント等１
の運転状態を識別子とし、各検出器の実測値および推定
真値を時系列データとして、第３のデータベース６８に
格納する。つづいて、ドリフト量推定手段６４は、第３
のデータベース６８に格納されているニ個以上の実測値
およびニ個以上の推定真値を読み出し、それらの平均値
を検出器ごとで、かつプラント等１の運転状態ごとに求
め、ドリフト量を算出する。つづいて、ドリフト量推定
手段６４は、第２のデータベース４５に格納された各検
出器の下限値、上限値およびドリフト特性を用いてフル
スパンに渡って推定ドリフト量を運転状態ごとに求める
（ステップＳ９５）。つづいて、ドリフト量推定手段６
４は、これらを統合して推定ドリフト量を総合評価す
る。さらに、ドリフト量推定手段６４は、それら実測値
の平均値、推定真値の平均値、ドリフト特性および総合
評価した推定ドリフト量を出力手段６６に送信する（ス
テップＳ９６）。

【００７４】出力手段６６は、ドリフト量推定手段６４
から送られてきた、プラント等１の運転状態ごとの各検
出器の実測値の平均値、推定真値の平均値、ドリフト特
性および総合的に評価された推定ドリフト量を、ディス
プレイやプリンタ等に出力する（ステップＳ９７）。実
際に各検出器の校正量を求める場合には、出力手段６６
から出力されたドリフト量を用いて計算する。以上の処
理を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるい
はプラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこな
う。

【００７５】実施の形態３によれば、実施の形態１と同
様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器
の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支
援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化
を図ることができるという効果が得られる。また、実施
の形態３によれば、ニ個以上の実測値と少なくともニ個
以上の推定真値を、検出器ごとで、かつプラント等１の
運転状態ごとに時系列データとして保存し、そのデータ
をプラント等１の運転状態ごとに統計処理して、各動作
状態における検出器のドリフト量を求めるので、検出器
の健全性を総合的に評価することができる。

【００７６】（実施の形態４）つぎに、本発明の実施の
形態４について説明する。図１５は、本発明の実施の形
態４にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示す
ブロック図である。この検出器校正支援装置７０は、入
力手段５１、真値推定手段５２、状態把握手段５７、第
１のデータベース５３、ドリフト量推定手段６４、第２
のデータベース４５、第３のデータベース６８、校正量
評価手段７９および出力手段７６を備えている。実施の
形態４は、実施の形態３の検出器校正支援装置６０にお
いて、出力手段６６の代わりに出力手段７６を用いたこ
とと、ドリフト量推定手段６４と出力手段７６との間に
校正量評価手段７９を設けたことを除いて実施の形態３
と同じである。したがって、実施の形態３と同じ構成に
ついては同じ符号を付して説明を省略する。

【００７７】校正量評価手段７９は、ドリフト量推定手
段６４から送られてきた、プラント等１の運転状態ごと
の各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値、ドリ
フト特性および総合的に評価された推定ドリフト量を受
け取り、それらに基づいて各検出器信号を補正するため
の補正用データを算出し、出力手段７６に送信する。補
正の具体的な方法については種々公知の方法を採用する
ことができる。校正量評価手段７９により算出される補
正用データは、その補正方法に対応したデータとなる。

【００７８】たとえば、補正方法が、検出器からの入力
信号Ｘに対して、ｙ＝ａＸ＋ｂのような線形変換で実現
される場合には、補正用データは係数ａと切片ｂとな
る。この場合、検出器信号の０％、２５％、５０％、７
５％、１００％の各出力における推定ドリフト量の推定
区間からそれぞれ中央値を求めれば、五組のＸとｙの組
を得ることができる。したがって、たとえば最小二乗法
によりａとｂを求めることができる。なお、補正方法は
上述したような一次の線形変換に限らず、二次以上の高
次変換を用いてもよい。また、五組のＸとｙの組を直接
的に内挿または外挿して補正する方法でもよく、その場
合にはＸとｙの組自体が補正用データとなる。校正量評
価手段７９の処理内容は、適用対象ごとに変わるもので
あり、上述した処理に限るものではない。

【００７９】出力手段７６は、校正量評価手段７９から
送られてきた補正用データをたとえば監視システムのデ
ィスプレイ（モニタ）やプリンタに出力する。また、図
１６に示すような校正処理機能９１および各種制御演算
機能９２を有する制御装置９０を用いて検出器８１の自
動校正をおこなう場合には、検出器校正支援装置７０は
その制御装置９０に接続される。そして、出力手段７６
は、校正量評価手段７９から送られてきた補正用データ
を制御装置９０の校正処理機能９１へ出力する。あるい
は、補正用データを出力手段７６から直接検出器の調整
信号入力端に入力させるようにしてもよい。あるいは、
各種の有線、無線の通信回路を介して制御装置９０に接
続させるようにしてもよい。

【００８０】実施の形態４では、入力手段５１、状態把
握手段５７、真値推定手段５２および第１のデータベー
ス５３は推定モデル構築手段としての機能を有する。ま
た、入力手段５１、状態把握手段５７、真値推定手段５
２、第１のデータベース５３、ドリフト量推定手段６
４、第２のデータベース４５、第３のデータベース６
８、校正量評価手段７９および出力手段７６は評価手段
としての機能を有する。

【００８１】図１７は、本発明の実施の形態４にかかる
検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャート
である。なお、ステップＳ１２１からＳ１２６は実施の
形態３におけるステップＳ９１からＳ９６（図１４参
照）と同じであるため、ステップＳ９１からＳ９６の説
明においてＳ９１からＳ９６をＳ１２１からＳ１２６と
読み替えるものとして説明を省略する。

【００８２】ドリフト量推定手段６４は、ステップＳ１
２５で求めたプラント等１の運転状態ごとの各検出器の
実測値の平均値および推定真値の平均値と、ステップＳ
１２６で求めた総合的に評価された推定ドリフト量を校
正量評価手段７９に送信する。校正量評価手段７９は、
プラント等１の運転状態ごとの各検出器の実測値の平均
値および推定真値の平均値と、総合的に評価された推定
ドリフト量に基づいて各検出器信号を補正するための補
正用データを算出し、出力手段７６に送信する（ステッ
プＳ１２７）。

【００８３】出力手段７６は、補正用データをディスプ
レイやプリンタに出力するとともに、自動校正システム
の制御装置９０（図１６参照）または検出器の調整信号
入力端に入力させる（ステップＳ１２８）。それによっ
て、検出器の自動校正がおこなわれる。以上の処理を常
時、または適当な時間が経過するごとに、あるいはプラ
ント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこなう。

【００８４】実施の形態４によれば、実施の形態１と同
様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器
の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支
援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化
を図ることができるという効果が得られる。また、実施
の形態４によれば、検出器のゼロ点やスパンのずれを補
正する補正用データが得られるので、この補正用データ
を校正処理機能を有する制御装置９０または検出器の調
整信号入力端に入力させることによって、プラント等１
を運転させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可
能となる。

【００８５】（原子力プラントへの適用）つぎに、本発
明の適用例として原子力プラントに適用した場合につい
て説明する。図１８は、原子力プラントの一部を示す系
統図である。原子炉１０１内で発生した熱は一次冷却材
（ほう酸水）に吸収される。この一次冷却材は、原子炉
１０１、蒸気発生器１０２および一次冷却材ポンプ１０
３により構成される原子炉冷却系統１０４において、一
次冷却材ポンプ１０３により強制的に循環させられてい
る。一方、蒸気発生器１０２内に供給された二次冷却材
（水）は、一次冷却材からの入熱により蒸発し、蒸気と
なって図示しないタービンへ送られる。また、原子炉冷
却系統１０４の配管には、圧力を調整するための加圧器
１０５が接続されている。

【００８６】図１８において、Ｔ６０１およびＴ６０２
はそれぞれ一次冷却材の高温側温度および低温側温度を
検出する検出器、Ｆ６０１およびＦ６０２はいずれも蒸
気発生器給水流量を検出する検出器、Ｆ６０３およびＦ
６０４はいずれも蒸気発生器蒸気流量を検出する検出
器、Ｐ６０１からＰ６０３はいずれも蒸気発生器圧力を
検出する検出器、Ｕ６００は原子炉出力を検出する検出
器、Ｌ６０１からＬ６０３はいずれも加圧器水位を検出
する検出器である。たとえば、これら１３の検出器の検
出器信号が上述した各実施の形態において推定モデルに
入力される。したがって、推定モデルが図３に示すよう
なニューラルネットワークである場合、ニューラルネッ
トワークの入力層および出力層の各ノード数は１３とな
る。

【００８７】なお、図１８および図１９に示す例では、
多重化された検出器を用いてニューラルネットワークを
構成しているが、プロセス値間の挙動に相関があるもの
であればこの推定モデルを適用することができるため、
必ずしも検出器が多重化されている必要はない。また、
推定モデルに検出器信号を入力させる検出器の組み合わ
せは図１９の組み合わせに限らない。

【００８８】図２０は、図１８に示す原子炉冷却系統の
保有水を制御する充填系統を示す模式図である。抽出系
統１１１から取り出された一次冷却材は体積制御タンク
１１２に蓄えられる一方、加圧器１０５の水位が基準水
位に一致するように、加圧器水位制御器１１３により充
填系統１１４の流量目標値を決定し、充填流量がこれに
一致するように弁１１５の開度を制御して体積制御タン
ク１１２内の一次冷却材を原子炉冷却系統１０４に補給
する。図２０において、符号１１６はポンプである。ま
た、Ｆ７０１は充填流量を検出する検出器であり、Ｐ７
０１は充填圧力を検出する検出器である。

【００８９】この図２０に示す例の場合、時刻ｔにおけ
る充填流量、充填圧力および加圧器水位をそれぞれｙ
（ｔ）、ｘ１(ｔ)およびｘ２(ｔ)とし、ｎａおよびｎｂ
を１以上の定数とし、さらにａ１、ａ２、・・・、ａｎ
ａ、ｂ１、ｂ２、・・・、ｂｎｂおよびｃＯを係数とす
ると、たとえばつぎの式で表されるような線形の予測モ
デルを用いることができる。ｙ(ｔ)＝ａ１ｘ１(ｔ−１)＋ａ２ｘ１(ｔ−２)＋・・・
＋ａｎａｘ１(ｔ−ｎａ)＋ｂ１ｘ２(ｔ−１)＋ｂ２ｘ２
(ｔ−２)＋・・・＋ｂｎｂｘ２(ｔ−ｎｂ)＋ｃＯ

【００９０】ここで、上記式においてｔは時刻を意味す
る演算子であり、たとえばｔ−１はデータの周期を１秒
とすれば、時刻ｔの１秒前を意味する。この線形の予測
モデルは、物理的な因果関係が成立するプロセスにおい
て構築可能なものであり、上述した例に限るものではな
い。また、上述した例は、入力変数がｘ１(ｔ)とｘ２
(ｔ)の２種類であるが、入力変数が３種類以上あっても
よい。

【００９１】また、図１８または図２０に示す例では、
対象とする検出器は主に温度、圧力、流量または水位を
計測するいわゆるプロセス計装用の検出器であるが、本
発明はこれに限らず、ポンプの回転数と吐出圧力のよう
に物理的因果関係や特性が明確になっているもの、ある
いは明確な因果関係は不明であるが、データを分析する
と相関関係が得られるような種々の検出器信号に適用す
ることができる。

【００９２】以上において本発明は、種々変更可能であ
る。また、本発明は原子力プラント、それ以外の一般の
プラントまたは機械装置に適用可能である。

【００９３】

【発明の効果】請求項１に記載の発明にかかる検出器校
正支援装置によれば、被検出対象に設けられた互いに相
関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け
取る入力手段と、真値を推定するための推定モデルを格
納する記憶手段と、前記記憶手段に格納された推定モデ
ルを用い、前記入力手段により受け取られた前記検出器
信号の実測値に基づいて真値を推定する真値推定手段
と、各検出器のフルスパンに相当する下限値および上限
値と、検出器のドリフト特性を格納する記憶手段と、推
定された前記真値および前記検出器信号の実測値と、各
検出器のフルスパンに相当する下限値および上限値と、
検出器のドリフト特性に基づいて、フルスパンに渡って
ドリフト量を推定するドリフト量推定手段と、推定され
た前記真値および前記検出器信号の実測値と、検出器の
ドリフト特性と、フルスパンに渡るドリフト量推定結果
を出力する出力手段と、を具備するため、被検出対象の
特定の動作状態において、検出器の０％出力から１００
％出力に渡るフルスパンにおける検出器信号のドリフト
量を推定することができるので、その推定により得られ
たドリフト量が許容誤差内にあるかどうかが判断可能と
なる。したがって、特別な基準信号を検出器に入れるこ
となく検出器の校正をおこなうことができるので、検出
器の校正を支援することが可能となり、プラントや機械
装置などの保守の効率化を図ることができる。

【００９４】請求項２に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置によれば、請求項１に記載の発明において、前
記被検出対象の定期点検直後に学習させて前記推定モデ
ルを構築する推定モデル構築手段と、前記被検出対象の
学習後の動作中に前記推定モデルを用いて前記検出器の
評価をおこなう評価手段と、をさらに具備するため、被
検出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力す
るように校正された直後であり、そのときに学習させる
ことにより、正しい推定モデルを構築することができ
る。

【００９５】請求項３に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置によれば、請求項１または２に記載の発明にお
いて、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割し
ておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各
検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前
記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比
較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する
状態把握手段をさらに具備し、前記記憶手段が、真値を
推定するための推定モデルを前記被検出対象の動作状態
に応じて複数格納することを特徴とし、前記記憶手段か
ら前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択
する選択手段をさらに具備し、前記真値推定手段が、前
記選択手段により選択された推定モデルを用い、前記入
力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に基
づいて真値を推定することを特徴とするため、被検出対
象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出器
信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を自
動的に把握し、被検出対象の動作状態に応じた推定モデ
ルを自動的に選択することができるので、被検出対象の
運転状態にかかわらず検出器の校正を支援することが可
能となる。

【００９６】請求項４に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置によれば、請求項３に記載の発明において、前
記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前
記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶す
る記憶手段をさらに具備し、前記ドリフト量推定手段
が、前記記憶手段により記憶された二組以上の実測値お
よび真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のフル
スパンに渡ってドリフト量を求めることを特徴とするた
め、被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに
実測値と真値との組み合わせを二組以上記憶するため、
各検出器のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処
理して、各動作状態における検出器のドリフト量を求め
ることにより、検出器の健全性を総合的に評価すること
ができる。

【００９７】請求項５に記載の発明にかかる検出器校正
支援装置によれば、請求項４に記載の発明において、前
記ドリフト量推定手段により求められたドリフト量に基
づいて該当する検出器の校正量を求める校正量評価手段
をさらに具備するため、二組以上の実測値と真値との組
み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンのずれを
補正する補正用データが得られるので、請求項５に記載
の発明にかかる検出器校正支援装置を校正処理機能を有
する制御装置または検出器の調整信号入力端に接続する
ことによって、被検出対象を動作させたまま検出器の自
動校正をおこなうことが可能となる。

【００９８】請求項６に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法によれば、被検出対象に設けられた互いに相関
のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取
る工程と、前記被検出対象に応じて用意された、真値を
推定するための推定モデルを用い、前記検出器信号の実
測値に基づいて真値を推定する工程と、検出器のフルス
パンに渡ってドリフト量を推定する工程と、推定された
真値、前記実測値、前記ドリフト特性およびドリフト量
推定結果を出力する工程と、を含むため、被検出対象の
特定の動作状態において、検出器の０％出力から１００
％出力に渡るフルスパンにおける検出器信号のドリフト
量を推定することができるので、その推定により得られ
たドリフト量が許容誤差内にあるかどうかが判断可能と
なる。したがって、特別な基準信号を検出器に入れるこ
となく検出器の校正をおこなうことができるので、検出
器の校正を支援することが可能となり、プラントや機械
装置などの保守の効率化を図ることができる。

【００９９】請求項７に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法によれば、請求項６に記載の発明において、あ
らかじめ、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出
対象を動作させながら学習して前記推定モデルを構築す
る工程をさらに有するため、被検出対象の定期点検直後
は各検出器が正しい値を出力するように校正された直後
であり、そのときに学習させることにより、正しい推定
モデルを構築することができる。

【０１００】請求項８に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法によれば、請求項６または７に記載の発明にお
いて、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割し
ておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各
検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前
記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比
較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する
工程と、前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意さ
れた、真値を推定するための推定モデルの中から、前記
被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工
程と、を含み、選択された推定モデルを用い、前記検出
器信号の実測値に基づいて真値を推定するため、被検出
対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出
器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を
自動的に把握し、被検出対象の動作状態に応じた推定モ
デルを自動的に選択することができるので、被検出対象
の運転状態にかかわらず検出器の校正を支援することが
可能となる。

【０１０１】請求項９に記載の発明にかかる検出器校正
支援方法によれば、請求項８に記載の発明において、前
記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前
記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶
し、その記憶された二組以上の実測値および真値の組み
合わせに基づいて該当する検出器のフルスパンに渡って
ドリフト量を求める工程をさらに有するため、被検出対
象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と真値
との組み合わせを二組以上記憶して、各検出器のデータ
を被検出対象の動作状態ごとに統計処理して、各動作状
態における検出器のドリフト量を求めることにより、検
出器の健全性を総合的に評価することができる。

【０１０２】請求項１０に記載の発明にかかる検出器校
正支援方法によれば、請求項９に記載の発明において、
前記ドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求
める工程をさらに有するため、二組以上の実測値と真値
との組み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンの
ずれを補正する補正用データが得られるので、請求項１
０に記載の発明にかかる検出器校正支援装置を校正処理
機能を有する制御装置または検出器の調整信号入力端に
接続することによって、被検出対象を動作させたまま検
出器の自動校正をおこなうことが可能となる。

【０１０３】請求項１１から１５に記載の発明にかかる
コンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、それぞ
れ請求項６から１０に記載した検出器校正支援方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録しているた
め、ハードウェアから独立してソフトウェア製品として
記録媒体を容易に配布、販売することができる。また、
コンピュータなどのハードウェアを用いてこのソフトウ
ェアを使用することにより、本発明にかかる検出器校正
支援技術を容易に実施することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態にかかる検出器校正支援装
置を構成するハードウェア構成を示すブロック図であ
る。

【図２】本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援
装置の構成を機能的に示すブロック図である。

【図３】本発明の実施の形態において推定モデルとして
用いられるニューラルネットワークの概念を示す模式図
である。

【図４】本発明を適用する検出器の校正・調整試験結果
を示す模式図の一例である。

【図５】本発明を適用する検出器において発生するゼロ
点ドリフトとスパンドリフトの概念を示す模式図であ
る。

【図６】本発明を適用する検出器において発生するスパ
ンドリフトの統計量の概念を示す模式図である。

【図７】本発明の実施の形態１および実施の形態２にか
かるドリフト量推定方法の概念を示す模式図である。

【図８】本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援
方法の処理の流れを示すフローチャートである。

【図９】本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支援
装置の構成を機能的に示すブロック図である。

【図１０】本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支
援方法の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１１】本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支
援装置の構成を機能的に示すブロック図である。

【図１２】実測値および推定真値の数が多い場合のドリ
フト量の算出の仕方を説明するための概念図である。

【図１３】本発明の実施の形態３および実施の形態４に
かかるドリフト量推定方法の概念を示す模式図である。

【図１４】本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支
援方法の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１５】本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支
援装置の構成を機能的に示すブロック図である。

【図１６】本発明の実施の形態４において自動校正をお
こなうシステムの概略を示すブロック図である。

【図１７】本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支
援方法の処理の流れを示すフローチャートである。

【図１８】本発明を適用して好適な一例である原子力プ
ラントの一部を示す系統図である。

【図１９】本発明を図１８に示す原子力プラントに適用
した場合の推定モデルへの入力データの一例を示す図表
である。

【図２０】本発明を適用して好適な一例である原子力プ
ラントの他の一部を示す系統図である。

【図２１】検出器の健全性確認をおこなうために提案さ
れている装置の構成を機能的に示すブロック図である。

【符号の説明】

１被検出対象（プラント等）４０，５０，６０，７０検出器校正支援装置４１から４３，５１から５３，５７推定モデル構築
手段４１から４６，５１から５３，５７，６４，６６，６
８，７６，７９評価手段４１，５１入力手段４２，５２真値推定手段４３，５３記憶手段（第１のデータベース）４４，５４，６４ドリフト量推定手段４５記憶手段（第２のデータベース）４６，６６，７６出力手段５７状態把握手段、選択手段６８記憶手段（第３のデータベース）７９校正量評価手段８１検出器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検出対象に設けられた互いに相関のあ
る複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る入
力手段と、真値を推定するための推定モデルを格納する記憶手段
と、前記記憶手段に格納された推定モデルを用い、前記
入力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に
基づいて真値を推定する真値推定手段と、各検出器のフ
ルスパンに相当する下限値および上限値と、検出器のド
リフト特性を格納する記憶手段と、推定された前記真値
および前記検出器信号の実測値と、各検出器のフルスパ
ンに相当する下限値および上限値と、検出器のドリフト
特性に基づいて、フルスパンに渡ってドリフト量を推定
するドリフト量推定手段と、推定された前記真値および前記検出器信号の実測値と、
検出器のドリフト特性と、フルスパンに渡るドリフト量
推定結果を出力する出力手段と、を具備することを特徴とする検出器校正支援装置。
【請求項２】前記被検出対象の定期点検直後に学習さ
せて前記推定モデルを構築する推定モデル構築手段と、前記被検出対象の学習後の動作中に前記推定モデルを用
いて前記検出器の評価をおこなう評価手段と、をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の検
出器校正支援装置。
【請求項３】前記被検出対象の動作状態を複数の段階
に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させた
ときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、
実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測
値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に
把握する状態把握手段と、前記記憶手段を、真値を推定するための推定モデルを前
記被検出対象の動作状態に応じて複数格納可能とし、前記記憶手段から前記被検出対象の動作状態に応じた推
定モデルを選択する選択手段とを具備して、前記真値推定手段が、前記選択手段により選択された推
定モデルを用い、前記入力手段により受け取られた前記
検出器信号の実測値に基づいて真値を推定することを特
徴とする請求項１または２に記載の検出器校正支援装
置。
【請求項４】前記被検出対象の各動作段階について、
各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値と
を二組以上記憶する記憶手段をさらに具備し、前記ドリフト量推定手段が、前記記憶手段により記憶さ
れた二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づい
て該当する検出器のフルスパンに渡ってドリフト量を求
めることを特徴とする請求項３に記載の検出器校正支援
装置。
【請求項５】前記ドリフト量推定手段により求められ
たドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求め
る校正量評価手段をさらに具備することを特徴とする請
求項４に記載の検出器校正支援装置。
【請求項６】被検出対象に設けられた互いに相関のあ
る複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工
程と、前記被検出対象に応じて用意された、真値を推定するた
めの推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づ
いて真値を推定する工程と、検出器のフルスパンに渡ってドリフト量を推定する工程
と、推定された真値、前記実測値、前記ドリフト特性および
ドリフト量推定結果を出力する工程と、を含むことを特徴とする検出器校正支援方法。
【請求項７】あらかじめ、前記被検出対象の定期点検
直後に前記被検出対象を動作させながら学習して前記推
定モデルを構築する工程をさらに有することを特徴とす
る請求項６に記載の検出器校正支援方法。
【請求項８】前記被検出対象の動作状態を複数の段階
に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させた
ときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、
実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測
値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に
把握する工程と、前記被検出対象の動作状態に応じて複
数用意された、真値を推定するための推定モデルの中か
ら、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選
択する工程と、を含み、選択された推定モデルを用い、
前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定すること
を特徴とする請求項６または７に記載の検出器校正支援
方法。
【請求項９】前記被検出対象の各動作段階について、
各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値と
を二組以上記憶し、その記憶された二組以上の実測値お
よび真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のフル
スパンに渡ってドリフト量を求める工程をさらに有する
ことを特徴とする請求項８に記載の検出器校正支援方
法。
【請求項１０】前記ドリフト量に基づいて該当する検
出器の校正量を求める工程をさらに有することを特徴と
する請求項９に記載の検出器校正支援方法。
【請求項１１】被検出対象に設けられた互いに相関の
ある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る
工程と、前記被検出対象に応じて用意された、真値を推定するた
めの推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づ
いて真値を推定する工程と、検出器のフルスパンに渡ってドリフト量を推定する工程
と、推定された真値、前記実測値、前記ドリフト特性および
ドリフト量推定結果を出力する工程と、を含む検出器校正支援方法をコンピュータに実行させる
プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読
み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】前記検出器校正支援方法は、あらかじ
め、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を
動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程
をさらに有することを特徴とする請求項１１に記載のコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】前記検出器校正支援方法は、前記被検
出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階
で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給
されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を
動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被
検出対象の動作段階を自動的に把握する工程と、前記被
検出対象の動作状態に応じて複数用意された、真値を推
定するための推定モデルの中から、前記被検出対象の動
作状態に応じた推定モデルを選択する工程と、を含み、
選択された推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値
に基づいて真値を推定することを特徴とする請求項１１
または１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。
【請求項１４】前記検出器校正支援方法は、前記被検
出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測
値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その
記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに
基づいて該当する検出器のフルスパンに渡ってドリフト
量を求める工程をさらに有することを特徴とする請求項
１３に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】前記検出器校正支援方法は、前記ドリ
フト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工程
をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載のコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体。