JP2003271231A

JP2003271231A - 検出器ドリフトの推定装置、及び、検出器の監視システム

Info

Publication number: JP2003271231A
Application number: JP2002073361A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Iba; 博之射場; Masumi Nomura; 真澄野村; Daisuke Asada; 大介淺田
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 2002-03-15
Filing date: 2002-03-15
Publication date: 2003-09-26

Abstract

(57)【要約】【課題】確率理論に基づいて推定精度がより高精度であ
る推定技術を確立する。【解決手段】複数のセンサ２のそれぞれに対して真のド
リフト量を推定するドリフト推定計算器４が配備されて
いる。ドリフト推定計算器４は、複数のセンサ２のそれ
ぞれの出力分布に基づいて統計的出力分布を計算し、且
つ、センサ２のドリフト量の分布である統計的ドリフト
量分布を計算し、統計的出力分布に基づいて第１確率密
度関数を仮定し、統計的ドリフト量分布に基づいて第２
確率密度関数を仮定して、第１確率密度関数と第２確率
密度関数とに基づいて、確率理論（ベイズの定理）に従
って、真のドリフト量を各センサについて推定する。統
計的出力分布と統計的ドリフト量分布に基づいて確率密
度関数を算出する仮説により、センサのドリフトの推定
のために既知の確率理論を利用することができ、確立さ
れた確率理論によりより高精度にドリフトを推定するこ
とができ、センサの校正と交換の要否判定を合理的に実
行することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、検出器ドリフトの
推定装置、及び、検出器の監視システムに関し、特に、
発電プラント、化学プラントのような大規模な生産シス
テムのセンサのドリフト（センサの指示値が真値からシ
フトすること）を長期的に推定してセンサ校正をタイム
リーに実行する検出器ドリフトの推定装置、及び、検出
器の監視システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】多様な機器の連鎖である大規模プラント
は、その運転を随時に停止することができず、その運転
状況を常態的に監視する必要がある。その運転の適正化
のために、多様な無数のセンサが配備されている。セン
サの検出信号に従って、その運転の停止を迫られること
があり得る。１つの事象を捉えるために同じ機器（配
管）に複数のセンサが配備されている場合がある。大規
模システムには、多重チェック用の複数のセンサ、温
度、振動、流量のような多様な物理的事象を測定する物
理的に多様である複数のセンサが存在している。複数の
センサの複数の検出信号（特には、電気信号）は、１つ
の事象を教えることがある。１つの機器の温度の変動と
他の１つの機器の振動の変動とは、特定される配管の劣
化を教えることがある。

【０００３】多様であり多数であるセンサ群の要素が出
力する電気信号は、それぞれに、時間的に変動する。そ
れぞれのセンサは、それぞれに、中間値を中心として大
小方向にずれた信号を出力する。そのような信号群のず
れは、大概の場合、正規分布し、又は、近似的に正規分
布する。出力電圧が一方向にずれていくようなセンサ
（例示：不良品）はもともとに用いられておらず、且
つ、事象は安定的であるように制御されているから、機
器に配備される出力信号のずれが正規分布することは、
機器用センサに対して数学的には公理的であると考える
ことができる。正規分布は、数学的には、事象の生起確
率が従う確率密度関数として理解される。

【０００４】センサの出力推移の推定の技術として、特
開平２００１−３５６８１８号に開示されているよう
に、逐次確率比を求めることにより出力変動を推定する
ための一般的な理論が紹介されている。公知のこのよう
な確率理論は、真値推定モデルを用いて、検出信号の実
際の出力と推定真値とのいずれの推移に基づいて、予め
定められた水準のドリフトが発生しているかを検出する
が、発生したドリフト量の大きさや、ドリフト量変化の
推移についての情報は教えない。

【０００５】既述の公知技術は、運転を停止しないで、
運転開始前に得られている過去のデータ履歴と現在の運
転中のデータ履歴との基づいて、ドリフトの発生の有無
を推定することにより、校正が必要であるセンサを特定
することができるから、定検時の膨大な量のセンサの全
数の校正をしないで、次回の運転のために必要である校
正を一部のセンサについて選択的に行うことができ、定
検時の作業の膨大さを緩和することができる点で優れて
いる。

【０００６】他の確率理論（公知）に基づいて更にドリ
フト推定を高精度化することが求められる。次に、運転
中に得られるデータを有効に活用することができる新規
な確率理論を導入することにより、運転中のデータをよ
り一層に有効に活用することができる技術の確立が求め
られる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、確率
理論に基づいて推定精度がより高精度である検出器ドリ
フトの推定装置、及び、検出器の監視システムを提供す
ることにある。本発明の他の課題は、運転中に得られる
データを有効に活用することができる新規な確率理論を
導入することにより、運転中のデータをより一層に有効
に活用する技術を確立することができる検出器ドリフト
の推定装置、及び、検出器の監視システムを提供するこ
とにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】その課題を解決するため
の手段が、下記のように表現される。その表現中に現れ
る技術的事項には、括弧（）つきで、番号、記号等が添
記されている。その番号、記号等は、本発明の実施の複
数の形態又は複数の実施例のうちの少なくとも１つの実
施の形態又は複数の実施例を構成する技術的事項、特
に、その実施の形態又は実施例に対応する図面に表現さ
れている技術的事項に付せられている参照番号、参照記
号等に一致している。このような参照番号、参照記号
は、請求項記載の技術的事項と実施の形態又は実施例の
技術的事項との対応・橋渡しを明確にしている。このよ
うな対応・橋渡しは、請求項記載の技術的事項が実施の
形態又は実施例の技術的事項に限定されて解釈されるこ
とを意味しない。

【０００９】本発明による検出器ドリフトの推定装置
は、複数のセンサ（２）のそれぞれに対して真のドリフ
ト量（９）を推定するドリフト推定計算器（４）と、真
のドリフト量（９）と設定値とを比較する比較器（１
４）とから構成されている。ドリフト推定計算器（４）
は、複数のセンサ（２）のそれぞれの出力分布に基づい
て統計的出力分布（図３の真の分布）を計算し、且つ、
統計的出力分布に基づいて、センサ（２）のドリフト量
の分布であるドリフト量分布（図２のセンサ数）をセン
サの数で表し、統計的分布を第１確率とみなし、数を第
２確率とみなして、第１確率と第２確率とに基づいて、
確率理論（ベイズの定理）に従って、真のドリフト量を
各センサについて計算する。一つの対象を測定する複数
のセンサ（２）のそれぞれに対して真のドリフト量を推
定するドリフト推定計算器（４）と、真のドリフト量と
設定値とを比較する比較器（１４）とから構成されてい
る。ドリフト推定計算器（４）は、複数のセンサ（２）
のそれぞれの出力分布に基づいて統計的出力分布を計算
し、且つ、センサ（２）のドリフト量の分布である統計
的ドリフト量分布を計算し、その統計的出力に基づいて
第１確率密度関数を仮定し、統計的ドリフト量分布に基
づいて第２確率密度関数を仮定して、第１確率密度関数
と第２確率密度関数とに基づいて、確率理論（ベイズの
定理）に従って、真のドリフト量の推定値を各センサ
（２）について計算する。統計的出力分布と統計的ドリ
フト量分布とからそれぞれ第１確率密度関数と第２確率
密度関数とを仮定する方法は、分布関数を正規化（全空
間での関数の積分値が１となるように定数倍すること）
したもの、又は、分布の平均ｍと標準偏差σを算出し、
平均がｍであり標準偏差がσである正規化された正規分
布を確率密度関数であるとみなすことである。

【００１０】統計的出力分布と統計的ドリフト量分布に
基づいて確率密度関数を仮定することにより、センサの
ドリフトの推定のために既知の確率理論を利用すること
ができ、確立された確率理論によりより高精度にドリフ
トを推定することができ、センサの校正と交換の要否判
定を合理的に行うことができる。

【００１１】その第２確率密度関数は、プラントの真の
状態値がＨｊであるときに各センサ（２）の指示値がＡ
として発生する確率Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）が従う確率密度関数
であるとみなされ、統計的出力分布を横軸方向に平行移
動して得られる真値分布（図２の太線）を正規化したも
のがＰ（Ｈｊ）の従う確率密度関数であるとみなされ、
各センサの指示値がＡとして発生したときの真値がＨｊ
である確率Ｐ（Ｈｊ｜Ａ）は、真値の各候補Ｈｉについ
て、ベイズの定理である下記式：Ｐ（Ｈｉ｜Ａ）＝Ｐ（Ｈｉ）Ｐ（Ａ｜Ｈｉ）／ΣｊＰ
（Ｈｊ）Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）で記述される。原因と結果の間の関係に関して確立され
た優れた確率理論がセンサのドリフト推定のために利用
される。

【００１２】自動校正器（１４）が追加される。自動校
正器（１４）は、推定ドリフト量に基づいて、各センサ
（２）を自動的に校正する。自動校正器（１４）は、推
定ドリフト量が設定値を越えたと比較器が判定した場合
に、そのセンサを自動的に校正する。センサ交換要否判
定器（１８）が更に追加される。センサ交換要否判定器
（１８）は、推定ドリフト量が交換判定用閾値を越えた
ときにセンサ交換必要信号を出力する。時系列的に計算
される推定ドリフト量のセンサごとの積算値が交換判定
用閾値を越えたときにセンサ交換必要信号を出力する。

【００１３】複数のセンサのそれぞれに対して真の他の
ドリフト量（１１）を推定する他のドリフト推定計算器
（５）と、統合推定計算器（１２）とが更に追加され
る。推定ドリフト量は第１ドリフト量といわれ、推定ド
リフト量は第２ドリフト量といわれ、第１ドリフト量の
標準誤差がσｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）で示され、
第２ドリフト量の標準誤差がσｊ（ｊ＝Ｍ＋１，Ｍ＋
２，・・・，Ｎ）で示され、重みｗｊが、ｗｊ＝１／σ
ｊ^２で表され、第１ドリフト量がＤｊ（ｊ＝１，２，・
・・，Ｍ）で表され、第２ドリフト量がＤｊ（ｊ＝Ｍ＋
１，Ｍ＋２，・・・，Ｎ）で表される。統合推定計算器
（１２）は、下記式：Ｄ＊＝ΣｊｗｊＤｊ／Σｊｗｊを含む。このドリフト量が第１ドリフト量に置換されて
出力される。

【００１４】本発明による検出器の監視システムは、監
視センタと、プラントの中の複数のセンサ（２）が出力
する検出信号を監視センタに送信する送信線（８）とか
ら構成されている。監視センタは、計算機（３）を含
み、計算機（３）は、センサ（２）のそれぞれに対して
真のドリフト量を推定するドリフト推定計算器（４）
と、自動動校正器（１４）とを有している。ドリフト推
定計算器（４）は、複数のセンサのそれぞれの出力分布
に基づいて統計的出力分布を計算し、且つ、センサのド
リフト量の分布である統計的ドリフト量分布を計算し、
統計的出力分布に基づいて第１確率密度関数を仮定し、
統計的ドリフト量分布に基づいて第２確率密度関数を仮
定し、第１確率密度関数と第２確率密度関数とに基づい
て、確率理論に従って、ドリフト量を各センサについて
推定し、自動校正器（１４）は、推定されたドリフト量
に基づいて、各センサを自動的に校正し、計算機（３）
は、計算機（３）により計算した計算結果に対応する情
報を送信線を介してプラント（１）に送信する。統計的
出力分布と統計的ドリフト分布とからそれぞれ第１確率
密度分布と第２確率密度分布を仮定する方法は、分布関
数を正規化（全空間での関数の積分値が１となるように
定数倍すること）したもの、又は、分布の平均ｍと標準
偏差σを算出し、平均がｍであり標準偏差がσである正
規化された正規分布を確率密度関数であるとみなすこと
である。プラントは複数であり、全地球規模で、センサ
の監視が統一的に実行される。

【００１５】

【発明の実施の形態】図に対応して、本発明による検出
器ドリフトの推定装置の実施の形態は、原子力発電プラ
ントに適用され、原子力発電プラントにドリフト量統合
推定計算機が付随して設けられている。その原子力発電
プラント１は、図１に示されるように、膨大な数のセン
サを要素とするセンサ群２が配備されている。特定され
た１つの測定対象機器の物理量（例示：流量）をその同
じ物理量について検出する複数のセンサが用いられてい
る。そのような複数のセンサは、同一型式であり、同程
度の許容誤差範囲で同一物理量を検出することができる
ようにそのメーカーで校正ずみである。以下、センサ群
２は、同一の型式の複数のセンサを要素とする集合又は
単一のセンサである。ここで単一のセンサは、統計的デ
ータとして採択される検出信号の出力の１回について１
個として扱われる。以下、センサ群又はセンサは、セン
サとして表現される。センサは、メーカー側で入念に校
正されているが、周囲環境次第では、仮に同じ環境に置
かれている場合にも、センサそれぞれに特有のドリフト
現象を示すことを回避することができない。ドリフト現
象を回避することができないことは、その検出器の欠陥
に起因しておらず、その検出器が本質的に持つ物理的原
因に起因している。

【００１６】ドリフト量統合推定計算機３は、原子力発
電プラント１に通信的に接続し、特に、センサ２に接続
している。ドリフト量統合推定計算機３は、第１ドリフ
ト推定計算器４と、第２ドリフト推定計算器５とを構成
している。第１ドリフト推定計算器４と第２ドリフト推
定計算器５とは、共通にデータベース６に接続し、過去
のデータを履歴データとして共有することができる。第
２ドリフト推定計算器５は、運転中の現在のデータをリ
アルタイムに取得することができる。

【００１７】センサ２は、インタフェース７を介して第
２ドリフト推定計算器５に接続している。センサ２が出
力する電気信号（データ信号）８は、センサのＩＤ番号
に対応して、時系列的に第２ドリフト推定計算器５に入
力する。データ信号８は、第２ドリフト推定計算器５を
介して、又は、直接に、データベース６に入力されて、
時系列的にセンサ番号とセンサ番号に対応するデータと
して、データベース６に保存される。その出力データ
は、人為的に第１ドリフト推定計算器４に入力され得
る。電気信号８は、第１ドリフト推定計算器４と第２ド
リフト推定計算器５とにリアルタイムに入力され得る。
その同じデータは、データベース６から入力される。

【００１８】第１ドリフト推定計算器４は、第１ドリフ
ト９を計算して出力する。第２ドリフト推定計算器５
は、第２ドリフト１１を計算して出力する。ドリフト量
統合推定計算機３は、更に、両推定結果である両ドリフ
ト９，１１を数学的に統合して統合ドリフトを計算する
ドリフト統合推定計算器１２を含んでいる。ドリフト統
合推定計算器１２は、その統合ドリフト１３を出力す
る。統合ドリフト１３は、自動校正器１４に入力する。
自動校正器１４は、統合ドリフト１３に基づいて各セン
サを校正する。

【００１９】自動校正器１４は、統合ドリフト１３に基
づいて各センサについて校正値Ａｊを計算する。各セン
サについて、校正が自動的に実行される。推定される真
値が１．００００Ｖでありそのときの出力が１．０００
１ｖであれば、校正値は、０．０００１である。校正値
Ａｊは、リアルタイムに出力される値であり、ここで、
ｊは時系列順序数である。時系列順序数として、１秒、
２秒、１００００秒、１０００００秒、・・・のように
長期的に続く秒数が好適に例示される。校正値は、自動
校正器１４から出力されて、原子力プラント１に付随す
るプラント側表示器１６に表示される。

【００２０】校正値積算器は１５は、次式をリアルタイ
ムに計算する。Ｓｊ＝ΣＡｊ積算値Ｓｊとして、下記時系列分布中心値が例示され
る。Ｓｊ＝０．００００＋０．００００＋・・・＋０．００
０１＋・・・−０．０００２＋・・・＋０．０００２＋
・・・＋０．０００３

【００２１】積算値Ｓｊは、一旦、積算値メモリ１７に
入力されて積算値メモリ１７で記憶されリアルタイムに
更新されて記憶される。積算値メモリ１７に記憶された
積算値Ｓｊは、リアルタイムにセンサ交換要否判定器１
８に入力される。センサ交換要否判定器１８には、設定
積算閾値Ｓが設定されている。設定積算閾値Ｓは、同一
の型式のセンサについて共通に同じである。センサ交換
要否判定器１８は、次式を判定する。Ｓｊ＜Ｓ，又は、Ｓｊ＞＝Ｓ積算値Ｓｊが、設定積算閾値を越えれば、そのセンサに
ついて、交換される必要があることを示していて、その
時期又は次の定検時に交換される。瞬間値としての分布
中心値が設定値以上になれば、そのセンサは故障であ
る。故障したセンサも交換が必要と判定される。交換要
否は、センサ交換要否判定器１８から出力され、リアル
タイムにドリフト量統合推定計算機３に付随する計算機
側表示器１９に表示される。ここで、計算機側は、中央
監視センタ側に同義である。中央監視センタは、地球規
模で分散して配備されている多数の原子力プラントを監
視しているセンターである。

【００２２】定格運転中のプラントは、それぞれの部位
で概ね一定である状態値を有して推移している。その状
態値に含まれる物理量として、特定される配管の中を流
れる流量が典型的に例示される。その流量は、長期的に
一定である。流量センサが出力する流量値（リアルタイ
ムに出力される瞬間値であり、以下、指示値といわれ
る）の分布（分布関数：仮説的には正規分布関数）の拡
がりは、センサの検出レンジに比べて無視される程度に
小さい。従って、以下に記述されるドリフト量は、流量
の変動に対して一定として計算される。例えば、流量が
１．００４リットル／秒で長期的に一定である場合、そ
のセンサのレンジが０．０１リットルから３リットルで
あれば、本発明で推定するセンサのドリフト量は、セン
サレンジ内の１．００４リットルにおけるドリフト量で
ある。ドリフト量は、正又は負の値を持つ。

【００２３】１個のセンサが、指示値としてその出力値
を出力する回数は、指示値を変数とする正規分布を近似
的に示す。この正規分布を正規化したものは、仮説によ
れば、そのセンサがその指示値を出力する確率を与える
確率密度関数である。センサドリフトはある時間内では
一定であるとみなすことができるから、センサ指示値
は、真値から常にドリフト量だけ値を示す。従って、指
示値を変数とする正規分布を正規化したものは、真値が
ある値として発生する確率を与える確率分布をドリフト
量だけ並行移動したものであるとみなされる。このよう
なみなし（仮説）は、指示値の分布に基づいて真値を確
率的に推定するための確率理論の適用を可能にする。確
率理論に基づいて真値の分布が分かれば、指示値の分布
と比較することにより、発生する確率が最も高いドリフ
ト量が計算される。

【００２４】真値の確率分布を求める数学的手法は多様
であるが、確率分布を求めるための基本的な数学的手法
として、ベイズの定理が知られている。ドリフトが生起
する原因は、多様であり、数学的には無限である。セン
サにドリフトが起こる原因は、トランジスタの個々のデ
ィメンジョン（例示：半導体のシリコン酸化膜の膜圧、
配線抵抗、半導体層の電気容量）、センサ電源の変動の
ように極めて多様であり、そのドリフトを計算により求
めることは不可能である。ここで、ベイズの定理が有用
である。ベイズの定理は、下記のように定式化されてい
る。

【００２５】原因が、Ｈ１，Ｈ２，・・・，Ｈｊで表さ
れ、これら複数の原因の１つに起因する１つの結果がＡ
で表される。原因列のうちの原因Ｈｊに起因して結果Ａ
が生起する確率（通常の条件付確率）がＰ（Ａ｜Ｈｊ）
で表される。このとき、「結果がＡであると分かった時
の原因がＨｉである確率」が、Ｐ（Ｈｉ｜Ａ）で表され
る。このような表現のもとで、ベイズの定理は、次式で
表される。Ｐ（Ｈｉ｜Ａ）＝Ｐ（Ｈｉ）Ｐ（Ａ｜Ｈｉ）／ΣｊＰ（Ｈｊ）Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）・・・（１） Σｊは、ｊについて１からｋまでの和を示す。

【００２６】今の場合（センサのドリフトについて考え
る場合）には、状態値の真値と指示値の発生の仕方との
間には、下記対応が存在する。Ａ：各センサの指示値の発生の仕方Ｈｊ：状態値の真値Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）：真の状態値がＨｊであるときに、各セ
ンサの指示値がＡであるように発生する確率Ｐ（Ｈｊ｜Ａ）：各センサの指示値がＡのように発生し
たときに、真の状態値がＨｊである確率各センサの指示値と真の状態値が知られるとドリフト量
は、その差として計算される。式（１）の左辺を知るためには、式（１）の分母が知ら
れていなければならない。

【００２７】ステップ１（分母のＰ（Ａ｜Ｈｊ）の求め
方）：Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）は、過去の定検時に得たデータに
基づいて計算され得る。同一の型式の複数個のセンサに
ついて、定検時に、各センサについてドリフト量が計測
されている。図２は、ドリフト量の分布を示している。
縦軸は、そのドリフト量を持つセンサの個数である。こ
の分布を正規化したもの、又は、分布の平均と分散を用
いて求められた正規化された正規分布は、ドリフト量が
生起する確率Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）の従う確率密度関数である
とみなされ、既述のベイズの定理への適用が可能であ
る。

【００２８】ステップ２（分母のＰ（Ｈｊ）の求め
方）：説明の単純化のために、センサ数は３に特化され
ている。図３は、３個のセンサのそれぞれの出力値に対
応する指示値とその指示値が出力される回数（頻度）の
関係を示している。第１仮説１：その分布を正規化して得られる関数を一定
量並行移動したものは、Ｈｊの確率分布Ｐ（Ｈｊ）であ
る。

【００２９】図３は、３個（実際には２個以上）のセン
サの定検時のｘ分間の出力値（＝指示値）の分布を示し
ている。図３に示されるデータは、定常運転中に得られ
たデータである。３個のセンサは、それぞれ同一の対象
を測定しているので、真の状態値にそれぞれのドリフト
量を加算した指示値を出力する。同じ指示値を出力する
回数は、縦軸に頻度として示されている。センサ２−１
の分布は、最も左側（マイナス側）にずれ（ドリフト
し）、センサ２−３は、最も右側（プラス側）にずれて
いる（ドリフトしている）。３つのセンサの型式は同じ
であるから、その分布（頻度）は、指示値が互いにずれ
ているだけであり、同じ形の関数であるはずである。３
つのセンサの分布の相対的指示値差は、それぞれの間の
相対的ドリフト量である。図３の太線のグラフは、正規
化することで、Ｈｊの確率分布Ｐ（Ｈｊ）とみなすこと
ができる。

【００３０】ステップ３：図３の３つの分布のそれぞれ
が、太線で仮想的に示される真の分布（実際には知るこ
とができない）からどれだけずれているか、図３のデー
タのみから判定することができない。真の分布の平均値
ｍ＊と各センサの分布の平均値ｍｊとの差は、ドリフト
値である。真の分布の平均値（太い線で表示される分布
の平均値）ｍ＊は、図２のデータのみによっては決定さ
れ得ない。真の分布の平均値ｍ＊と各センサの分布の平
均値ｍｊとの差は、ドリフト値である。真の分布の平均
値として、暫定的に仮に定められる暫定平均値が、ｍ〜
で示される。

【００３１】ステップ４：各センサの暫定的な第１推定
ドリフト量ｄ１ｊが、計算される。ｄ１ｊ＝ｍｊ−ｍ〜

【００３２】ステップ５：ここで、第２仮説が導入され
る：第２仮説：ドリフト量に対応するセンサ数分布を正規化
したもの、又は、分布の平均と分散を用いて求められ
た、正規化された正規分布は、真値がＨｊであるとき
に、各センサのドリフトがｄｊであるように発生する確
率分布である。

【００３３】センサは、これが有する様々な物理的定数
に起因して、正規分布的に揺れる物理量を生成する物理
系であり、その物理量の生起は確率的であると考えるこ
とは、自明的に正しい。従って、ドリフト量を変数とす
るセンサ数分布は、各センサのドリフトが発生する確率
分布であるとみなすことは、合理的である。

【００３４】この仮定が正しいことは、次のように推論
される。メーカーで厳密に生産される同じ型式の複数
（多数）の測定器は、それ自体が固有に出力変動（測定
誤差ではない）を持っている。その出力変動は、測定器
構成部品が不可避的に持つ固有の揺らぎの相乗である。
真空管は、それのガラスの厚み、電極の形状、封入ガス
圧のような多数の固有の物理定数を持ち、出力電流には
自己励振的揺らぎがある。一般の電子的測定器は、多く
のトランジスタにより構成され、それ自体に揺らぎがあ
る。正しい品質管理のもとで製作され校正を受けて出荷
される測定機器の出力の揺らぎは、正規分布を示す。正
規分布を示さない非対称な測定器は、原則的に販売され
ていない。理論的に非対称な揺らぎを示す測定器は、正
規分布を示すように補正されて出荷されている。非対称
な揺らぎがあるセンサの揺らぎは、近似的には十分によ
い精度で対照的であり、十分によい精度で正規分布して
いる。ドリフト量を固有に持つセンサの数の分布は、そ
れが生産される確率に一致するという既述の仮説は正し
い。

【００３５】図４は、センサの一般的性能を示してい
る。検出レンジの両端でドリフト量は最小と最大を示
し、ドリフト量はレンジの位置と線形関係にある。この
ような関係は、物理的に正当であり、このような線形関
係を持つセンサが市販されている。図５は、そのセンサ
の指示値（出力表示値）とレンジの関係を示している。
センサが現実に出力する指示値は、真値にドリフト量が
加えられた値である。ドリフト量が知られなければ、真
値は分からない。

【００３６】ステップ６：第１仮説と第２仮説の導入の
もとで、確率分布に対して理論づけられている公理体系
の中の既述の式（１）のベイズの定理がドリフト発生確
率分布に対して適用される。ドリフト発生確率分布Ｐ
（Ａ｜Ｈｊ）が、ベイズの定理で用いられる。図２のＰ
（Ａ｜Ｈｊ）と図３のＰ（Ｈｊ）が知られ、平均をｍ〜
と暫定的に定めることにより、Ｐ（Ｈｉ｜Ａ）が求めら
れる。

【００３７】ステップ７：ｊ〜が様々に動かされて様々
にＰ（Ａ｜Ｈｊ）（ｊ＝１，２，・・・，ｋ）が式
（１）により計算され、Ｐ（Ａ｜Ｈ１）〜Ｐ（Ａ｜Ｈ
ｋ）のうちで最大の値をとるＨｓが、真の状態量である
確率が最も高いものとして真値とみなされる（最尤
法）。このＨｓが、ｍ＊＝ｍ〜の仮定の下で、真の検出
値であると強く推定される。

【００３８】ステップ８：暫定的に真値と推定されるＨ
ｓと個々のセンサの指示値ｘｊとが比較され、個々のセ
ンサについて、第２推定ドリフトｄ２ｊが推定される。ｄ２ｊ＝ｘｊ−Ｈｓステップ９：第１推定ドリフト量と第２推定ドリフト量
とが比較される。ｍ〜が様々に動かされ、第１推定ドリ
フト量と第２推定ドリフト量との差が最も小さいとき、
第１推定ドリフト量又は第２推定ドリフト量が真値に最
も近いドリフト量であると推定的に結論づけられる。そ
のときのｍ〜に対応するドリフト量ｄ１ｊ（又は、ｄ２
ｊ）が、ドリフト量推定値として採択され、第１ドリフ
ト９として第１ドリフト推定計算器４から出力する。

【００３９】第１ドリフト９は、ドリフト統合推定計算
器１２を通過して自動校正器１４に入力することが可能
である。この場合には、第１ドリフト９に基づいて推定
値が分かっているから（推定値は指示値から推定ドリフ
ト量を引いた値）、各センサについて校正が可能であ
る。その校正値は、自動校正器１４から出力されて、プ
ラント１に送信され、プラント１のプラント側表示器１
６に表示される。センサ交換要否判定器１８は、第１ド
リフト９と閾値とを比較して、第１ドリフト９がその閾
値を越えれば、各センサについて交換必要の信号を出力
し、交換必要が計算機側表示器１９に表示される。この
交換必要は、プラント１にも送信されてプラント側表示
器１６に表示される。

【００４０】更に、第２ドリフト推定計算器５により他
のドリフト量が推定される。既述の推定は、過去のデー
タに基づく推定である。他のドリフト量推定は、定格運
転中のデータに基づいて実行される。他の推定方法とし
て、ニューラルネットワーク推定法、回帰分析推定法、
その他の多様な推定方法が知られている。それらの推定
方法のうちで、ニューラルネットワーク推定は、過去の
データによる推定結果を現在のデータによる推定に累積
的に活用することができ、長年月にわたって計測され校
正が行われ続けるプラントのセンサのドリフトの推移の
推定のために、重要な推定であり、且つ、既述の確率論
的推定をより仔細に絞り込んで推定確度を高くするため
に重要である。

【００４１】ニューラルネットワークは、多元値を持つ
原因状態値と多元値を持つ結果状態値との間を１段階に
又は複数段階に複数ノードを介して多元連立的に接続す
る電気計算回路である。結果状態値としてより正しい値
が与えられれば、時系列原因状態値の未来値に対してよ
り正しい結果状態値が得られる。原因と結果とは、交代
することができる。そのようなニューラルネットワーク
が既に形成されている。原因状態値の多変数に、今回運
転中の複数センサの指示値が入力されれば、結果状態値
である多変数のドリフト量真値が出力される。公知の回
帰分析方法により、更に他のドリフト量真値が得られ
る。

【００４２】第２ドリフト推定計算器５は、第１ドリフ
ト推定計算器４が採用する推定手法と異なる単数又は複
数の推定手法を用いて、ドリフト量（の真値）を計算す
る。全推定手法の数がｉで示される。第ｊ手法により推
定されたドリフト量の標準誤差（誤差分布の標準偏差）
がσｊで示される。重みづけｗｊは、次式で定義され
る。ｗｊ＝１／σｊ^２第ｊ手法により推定された平均ドリフト量がＤｊで表さ
れる。

【００４３】ドリフト統合推定計算器１２は、下記式を
計算する：Ｄ＊＝ΣｊｗｊＤｊ／Σｊｗｊ・・・（２）このＤ＊の標準誤差は、上記の重み付けのときに最小に
なることが知られている。Ｄ＊が、統合ドリフト１３か
ら出力される。既述の第１ドリフト９に対して実行され
た交換要否の判定とドリフト校正が、統合ドリフト１３
について実行される。

【００４４】図６は、各センサの交換の時期を示してい
る。校正値の積算は、波状に増加する。閾値として、線
形増加直線２１が設定されている。校正値積算波状線２
２が、線形増加直線２１を越えた場合、当該センサは交
換が必要であると判定される。交換必要性判定結果は、
計算機側表示器１９に表示される。

【００４５】

【発明の効果】本発明による検出器ドリフトの推定装
置、及び、検出器の監視システムは、ドリフト量分布か
らドリフト発現確率分布を求めることにより、確率理論
に基づいて、ドリフト量をより高精度に推定することが
でき、結果的に各センサのドリフト量推定・交換要否判
定リアルタイムに実行し、且つ、校正・交換の頻度を低
減して、保守管理の作業時間を短縮することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明による検出器ドリフトの推定装
置の実施の形態を示すシステムブロック図である。

【図２】図２は、ドリフト量分布を示すグラフである。

【図３】図３は、複数センサの指示値分布を示すグラフ
である。

【図４】図４は、検出レンジとドリフト量の関係を示す
グラフである。

【図５】図５は、検出レンジと指示値の関係を示すグラ
フである。

【図６】図６は、センサ交換要否判定の原理を示すグラ
フである。

【符号の説明】

１…プラント２…センサ３…計算機４…ドリフト推定計算器８…送信線９…真のドリフト量１１…真の他のドリフト量１２…統合推定計算器１４…比較器（自動校正器）１８…センサ交換要否判定器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者淺田大介兵庫県神戸市兵庫区和田崎町一丁目１番１号三菱重工業株式会社神戸造船所内Ｆターム(参考） 5H223 AA02 BB01 BB02 BB04 DD01 DD03 EE02 EE30 FF06 FF09

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一つの対象を測定する複数のセンサのそれ
ぞれに対して真のドリフト量を推定するドリフト推定計
算器と、前記真のドリフト量と設定値とを比較する比較器とを具
え、前記ドリフト推定計算器は、前記複数のセンサのそれぞれの出力分布に基づいて統計
的出力分布を計算し、且つ、前記センサのドリフト量の
分布である統計的ドリフト量分布を計算し、前記統計的
出力に基づいて第１確率密度関数を仮定し、前記統計的
ドリフト量分布に基づいて第２確率密度関数を仮定し
て、前記第１確率密度関数と前記第２確率密度関数とに
基づいて、確率理論に従って、前記真のドリフト量の推
定値を各センサについて計算する検出器ドリフトの推定
装置。
【請求項２】前記第１確率密度関数は、計測対象の真の
状態値がＨｊであるときに、前記Ｈｊと各センサ指示値
の差であるドリフト量Ａが発生する確率Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）
が従う確率密度関数であるとみなされ、前記真の状態値
がＨｊである確率がＰ（Ｈｊ）で表され、各センサの指
示値がＡであると観測されたときに前記Ｈｊが真の状態
値である確率がＰ（Ｈｊ｜Ａ）で表され、Ｐ（Ｈｊ｜
Ａ）は各状態値Ｈｉについて、ベイズの定理である下記
式：Ｐ（Ｈｉ｜Ａ）＝Ｐ（Ｈｉ）Ｐ（Ａ｜Ｈｉ）／ΣｊＰ
（Ｈｊ）Ｐ（Ａ｜Ｈｊ）で記述される請求項１の検出器ドリフトの推定装置。
【請求項３】自動校正器を更に具え、前記自動校正器は、前記真のドリフト量に基づいて、各
センサを自動的に校正する請求項１の検出器ドリフトの
推定装置。
【請求項４】前記自動校正器は、前記真のドリフト量が
前記設定値を越えたとき前記比較器が判定した場合に、
各センサを自動的に校正する請求項３の検出器ドリフト
の推定装置。
【請求項５】センサ交換要否判定器を更に具え、前記センサ交換要否判定器は、前記真のドリフト量が交
換判定用閾値を越えたときにセンサ交換必要信号を出力
する請求項１の検出器ドリフトの推定装置。
【請求項６】時系列的に計算される前記ドリフト量の積
算値が交換判定用閾値を越えたときにセンサ交換必要信
号を出力する請求項１の検出器ドリフトの推定装置。
【請求項７】前記複数の前記センサのそれぞれに対して
真の他のドリフト量を推定する他のドリフト推定計算器
と、統合推定計算器とを更に具え、推定された前記ドリフト量は第１推定ドリフト量といわ
れ、前記推定された他のドリフト量は第２推定ドリフト
量といわれ、前記第１推定ドリフト量の標準誤差がσｊ（ｊ＝１，
２，・・・，Ｍ）で示され、前記第２推定ドリフト量の
標準誤差がσｊ（ｊ＝Ｍ＋１，Ｍ＋２，・・・，Ｎ）で
示され、重みｗｊが、ｗｊ＝１／σｊ^２で表され、前記
第１推定ドリフト量がＤｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｍ）
で表され、前記第２推定ドリフト量がＤｊ（ｊ＝Ｍ＋
１，Ｍ＋２，・・・，Ｎ）で表され、前記統合推定計算器は、下記式：Ｄ＊＝ΣｊｗｊＤｊ／Σｊｗｊで表されるドリフト量を前記第１ドリフト量に置換して
出力する請求項１〜６から選択される１請求項の検出器
ドリフトの推定装置。
【請求項８】監視センタと、プラントの中の複数のセンサが出力する検出信号を監視
センタに送信する送信線とを具え、前記監視センタは、計算機を備え、前記計算機は、前記センサのそれぞれに対して真のドリ
フト量を推定するドリフト推定計算器と、自動校正器とを具え、前記ドリフト推定計算器は、前記複数のセンサのそれぞれの出力分布に基づいて統計
的出力分布を計算し、且つ、前記センサのドリフト量の
分布である統計的ドリフト量分布を計算し、前記統計的
分布に基づいて第１確率密度関数を仮定し、前記統計的
ドリフト量分布に基づいて第２確率密度関数を仮定し
て、前記第１確率密度関数と前記第２確率密度関数とに
基づいて、確率理論に従って、前記真のドリフト量の推
定値を各センサについて計算し、前記自動校正器は、前記ドリフト量の推定値に基づい
て、各センサを自動的に校正し、前記計算機は、前記計算機により計算した計算結果に対
応する情報を前記送信線を介して前記プラントに送信す
る検出器の監視システム。
【請求項９】前記プラントは、複数である請求項８の検
出器の監視システム。