JP2003303020A

JP2003303020A - プラント監視・診断システム

Info

Publication number: JP2003303020A
Application number: JP2002110145A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Imanari; 成宏幸今
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-04-12
Filing date: 2002-04-12
Publication date: 2003-10-24

Abstract

(57)【要約】【課題】シミュレータの模擬動作の解析によりプラン
トの異常発生の有無について監視・診断を行う場合に、
プラントの異常発生個所を迅速且つ正確に特定すること
が可能なプラント監視・診断システムを提供する。【解決手段】データ収集装置３は、プラント１及びプ
ラント制御装置２からのプラントデータを収集してモデ
ル同定手段５に出力する。モデル同定手段５はこれに基
づきパラメータ等の数値を決定し、これをプラント特性
モデル６及び基準プラント特性モデル７に出力する。プ
ラント特性モデル６及び基準プラント特性モデル７は、
階層化された複数のモデルにより構成されている。比較
手段８は、双方のモデルの各パラメータ等の数値を入力
し、両者の偏差を異常判定手段９に出力する。異常判定
手段９は、両者の数値間の誤差が所定値を超えていれば
異常と判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、プラント監視・診
断システムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】プラントには、鉄・非鉄製造分野におけ
る製銑、製鋼、圧延工程等を対象とするもの、石油化学
分野における製油工程等を対象とするもの、あるいは紙
・パルプ製造分野におけるパルプ製造、製紙工程等を対
象とするものなど種々のプラントがある。よって、本明
細書における「プラント」とは、ある原材料に対して燃
料・エネルギーを投入することにより製品（電気などの
無体物も含むものとする）又は半製品を作り出す１つの
システムを指すものとする。例えば、圧延プラントで
は、原材料であるスラブを圧延ラインに投入し、電動機
等を駆動するための電力の供給によって、製品である鋼
板、形鋼、棒鋼等が作り出される。

【０００３】このようなプラントは、多数のプラント機
器により構成されており、ある１つの機器の異常又は故
障がときとしてプラント全体に大きな影響を及ぼすこと
がある。したがって、プラントに対して異常又は故障の
発生の有無を監視・診断することはプラントの管理上非
常に重要なことである。ここで、「監視」、「診断」と
いう用語については、それほど厳密な使い分けがなされ
ているわけではないが、一般には、監視とはプラントの
操業状態が正常であるか否かを監視することを指し、診
断とはプラント内の機器の品質劣化等について診断する
ことを指している。

【０００４】そして、従来のプラントの操業状態の監視
は、プラント内の所定個所に設置されたセンサからの情
報が直接に又は制御システムを経由してメータや記録計
などに表示されるようにしたり、あるいはプリンタで印
刷されるようにしておき、これらの情報を運転員が確認
することにより行うようにしていた。また、プラント内
の機器の診断は、診断対象となる機器の運転を一旦停止
し、運転員がその機器を分解したり制御基板の１枚１枚
を抜き出したりして調査し、あるいは製作メーカがその
機器を自社に持ち帰って調査すること等により行われて
いた。

【０００５】上記した従来の伝統的とも言えるプラント
の操業状態の監視では、運転員に対する依存度が大きな
ものとなっている。すなわち、運転員は、操業状態がい
つもと異なる場合には何らかの変化がプラントに発生し
たと判断し、適切な処置を取るようにする。例えば、自
動制御がうまく働かないと判断したのであれば、運転員
は手動運転に切り換える等の処置を取るようにする。あ
るいは、製品の品質に大きな変化が現れた場合も何らか
の変化がプラント内部に発生したと考えられる。例え
ば、定期修繕前に閉めた水系や油圧系のバルブを、運転
員が定期修繕終了時に開けるのを忘れたままで操業を開
始すると、ある機能が正常に働かないために製品品質に
悪影響が及ぶ場合がある。このような場合、運転員は、
品質の劣化をセンサで検知した後、一旦プラントの運転
を停止させた状態でどこに異常があるかについて調査を
行うようにする。

【０００６】また、品質管理担当者など運転員以外の人
間により品質不良が発見される場合もある。例えば、圧
延ロール表面の疵が転写することにより鋼板につく小さ
な表面の疵等は、製品を遠方から目視により監視してい
る運転員では発見するのが困難であるため、製品に対す
る精査が可能な品質管理担当者によって見つけ出される
ことが多い。

【０００７】更に、プラント内の機器の診断を行う場合
も、特別な機材を現場に持ち込まなければならないなど
人的作業を伴う場合が多く、運転員及びその他の者に対
する依存度が大きなものとなっている。例えば、ある電
動機の制御基板の不具合（半田付け不良や熱破壊等）が
徐々に進行する場合、その電動機の制御は次第におかし
くなるので、事前に不具合を発見するためには予防保全
として定期的に不具合基板の探索や診断を行うことが必
要になる。

【０００８】上記した従来の伝統的手法による監視・診
断では運転員等に対する依存度が大きなために、これら
の者は少なからず労力の負担を強いられる結果となって
いる。特に、このような手法では、監視・診断のために
調査すべきデータは非常に多いものであり、また、異常
データ又は異常兆候を示すデータが他のデータの中に埋
没した状態になっているため、これらのデータを正確に
取り出すことが非常に困難になっている。このように、
従来の伝統的手法では、人的作業が多くなるために監視
・診断のためのコストが大きくなっている。また、この
ような手法では、作業ミスなどの人的ミスが発生するこ
とがあり、そのため製品品質の不良や操業阻害といった
事態を招くことがあった。もちろん、運転員等のための
マニュアル作成等によりこのような人的ミスの発生を防
止する対策も講じられているが完全に防止することは困
難である。

【０００９】そこで、最近では、運転員等の労力を軽減
し、人的ミスに起因する不具合の発生を防止し得る監視
・診断手法としてシミュレータを利用する手法が次第に
多く採用されてきている。すなわち、プラントの運転状
態を模擬するシミュレータを作成し、プラントに加える
入力と同じ信号をこのシミュレータに加え、プラントの
出力とシミュレータとの出力を比較することにより、プ
ラントに異常があったか否かを調べる手法である。この
ようなシミュレータを用いる監視・診断手法によれば、
実際のプラントの運転状態と同じ状態をコンピュータ上
で作り出すことができるので、運転員は実際に現場に行
くことなく異常の発生を正確に監視・診断することがで
き、労力を大幅に軽減することができる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このようなシ
ミュレータを用いる手法ではプラント出力とシミュレー
タ出力との相違によりプラントに異常が発生しているこ
とを知ることができたとしても、プラントのどの個所に
異常に発生しているのかを即座に判断することはでき
ず、特に、複雑な構成のプラントでは異常発生個所を特
定することは非常に困難であった。

【００１１】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、シミュレータの模擬動作の解析によりプラントの
異常発生の有無について監視・診断を行う場合に、プラ
ントの異常発生個所を迅速且つ正確に特定することが可
能なプラント監視・診断システムを提供することを目的
としている。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の手段として、請求項１記載の発明は、プラントの運転
状態を模擬するためのモデルを作成し、このモデルの模
擬動作を解析することによりプラントでの異常発生の有
無について監視・診断を行うプラント監視・診断システ
ムにおいて、前記モデルとして作成され、前記異常発生
の有無について判定を行う際の基準となる模擬動作を行
う基準プラント特性モデルと、前記モデルとして作成さ
れ、診断対象となる運転状態に対応する模擬動作を行う
プラント特性モデルと、前記プラント及びこのプラント
の運転を制御するプラント制御装置からの正常時のプラ
ントデータを入力し、この入力に基づき前記基準プラン
ト特性モデルを同定すると共に、前記プラント及びこの
プラントの運転を制御するプラント制御装置からの診断
対象時のプラントデータを入力し、この入力に基づき前
記プラント特性モデルを同定するモデル同定手段と、前
記基準プラント特性モデルと前記プラント特性モデルと
を比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基づ
き前記プラントでの異常発生の有無についての判定を行
う異常判定手段と、を備え、しかも、前記基準プラント
特性モデル及び前記プラント特性モデルは、予め設定さ
れた基準に従って階層化された複数のモデルにより構成
されるものである、ことを特徴とする。

【００１３】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記基準プラント特性モデル及び前記プラ
ント特性モデルは、前記プラントに係る伝達関数又は状
態方程式のうちの少なくともいずれか一方の表現形式に
より作成された基準プラント動特性モデル及びプラント
動特性モデルであり、前記モデル同定手段の同定は、前
記両モデルを表現する演算式のパラメータ又は次数を決
定することにより行うものである、ことを特徴とする。

【００１４】請求項３記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記基準プラント特性モデル及び前記プラ
ント特性モデルは、前記プラントに係る統計解析手法の
関係式に基づく表現形式により作成された基準プラント
静特性モデル及びプラント静特性モデルであり、前記モ
デル同定手段は、前記両モデルを表現する演算式のパラ
メータを決定することにより行うものである、ことを特
徴とする。

【００１５】請求項４記載の発明は、請求項１乃至３の
いずれかに記載の発明において、前記モデル同定手段に
よるプラント特性モデルの同定は、下位側階層に属する
ものから上位側階層に向かって順次行われるものであ
る、ことを特徴とする。

【００１６】請求項５記載の発明は、請求項１乃至４の
いずれかに記載の発明において、前記モデル同定手段が
モデル同定のために用いる前記プラントデータは、前記
プラント及びプラント制御装置間の制御ループを一旦遮
断して開ループとし、同定対象に対応するプラント機器
に同定用信号のみを入力させたときに得られる制御量で
ある、ことを特徴とする。

【００１７】請求項６記載の発明は、１乃至４のいずれ
かに記載の発明において、前記モデル同定手段がモデル
同定のために用いる前記プラントデータは、前記プラン
ト及びプラント制御装置間の制御ループを閉ループと
し、同定対象に対応するプラント機器に同定用信号と通
常運転時の制御信号との双方を入力させたときに得られ
る制御量である、ことを特徴とする。

【００１８】請求項７記載の発明は、請求項１乃至６の
いずれかに記載の発明において、前記異常判定手段は前
記プラント側から遠隔の地に設置されており、前記比較
手段からの比較結果を伝送ケーブルを介して入力すると
共に、その異常判定結果を伝送ケーブルを介して前記プ
ラント側に出力するものである、ことを特徴とする。

【００１９】請求項８記載の発明は、請求項１乃至６の
いずれかに記載の発明において、前記比較手段及び前記
異常判定手段の双方が前記プラント側から遠隔の地に設
置されており、前記比較手段は前記基準プラント特性モ
デル及び前記プラント特性モデルからのデータを伝送ケ
ーブルを介して入力し、前記異常判定手段はその異常判
定結果を伝送ケーブルを介して前記プラント側に出力す
るものである、ことを特徴とする。

【００２０】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１の実施形態
に係るプラント監視・診断システムの構成を示すブロッ
ク図である。この図に示すように、本システムは、プラ
ント１を制御するプラント制御装置２と、データ収集装
置３と、プラント監視・診断装置４と、ＨＭＩ（ヒュー
マン・マシン・インタフェース）装置１１とを備えてい
る。そして、プラント監視・診断装置４は、モデル同定
手段５、プラント特性モデル６、基準プラント特性モデ
ル７、比較手段８、異常判定手段９、及びスイッチ手段
１０を含んで構成されている。また、上記の各装置は、
プラント１周辺の所定地域すなわちプラント近傍地域１
２内に設置されている。

【００２１】プラント１はプラント制御装置２により制
御されるようになっており、両者間で各種データの授受
が行われるようになっている。データ収集装置３は、プ
ラント１及びプラント制御装置２の双方からデータを収
集し、これを保存するようになっている。例えば、製鉄
所における薄板圧延プラントでは、プラント制御装置２
は、品質センサーの１つである板厚計で厚みを測定し、
この測定した厚みをフィードバック制御用に使用してい
るが、データ収集装置３は、このような測定値をデータ
として収集して保存している。また、製紙プラントにお
いては、坪量計で紙の厚みを測定するようになってお
り、プラント制御装置２はこの測定値をフィードバック
制御に使用するが、データ収集装置３はこの測定値をデ
ータとして収集するようにしている。データ収集装置３
内に蓄えられたこのようなデータは、従来から技術者の
解析用・同定用に供されたり、異常時の原因究明用とし
て用いられるようになっていた。

【００２２】プラント監視・診断装置４内のプラント特
性モデル６は、プラント１の診断対象となる運転状態に
対応する模擬動作を行うシミュレータである。そして、
基準プラント特性モデル７は、プラント特性モデル６と
同様の模擬動作を行うものであるが、その模擬動作はプ
ラント特性モデル６の模擬動作を異常判定する際の基準
となり得るものであり、監視・診断時においてはその動
作が正常であることが確認されているものである。ま
た、これらプラント特性モデル６及び基準プラント特性
モデル７は階層化された複数のモデルにより構成されて
いる。このように階層化されたモデルにつき模擬動作を
行わせることにより、どの個所に異常が発生しているか
否かを迅速且つ正確に知ることができる。

【００２３】上記のプラント特性モデル６及び基準プラ
ント特性モデル７は、パラメータ等の数値を用いた所定
の表現形式で表されており、プラント１の運転状態に対
応する模擬動作を行うためには、このパラメータ等の数
値を決定する必要がある。モデル同定手段５は、このパ
ラメータ等の数値を決定して、プラント特性モデル６及
び基準プラント特性モデル７の具体的モデル構成を同定
するための手段である。このようなモデル同定を行うた
め、モデル同定手段５は、プラント制御装置２に対して
同定用信号を出力し、その制御に関するデータすなわち
プラントデータを収集装置３から取得し、この取得した
プラントデータに基づき決定した上記のパラメータ等の
数値をプラント特性モデル６及び基準プラント特性モデ
ル７に出力するようになっている。なお、スイッチ手段
１０は、モデル同定手段５から基準プラント特性モデル
７へデータ出力を行う際はオンになっているが、基準プ
ラント特性モデル７が同定された後はオフになる。

【００２４】比較手段８は、プラント特性モデル６及び
基準プラント特性モデル７が模擬動作を行ったときのパ
ラメータ等の数値を比較し、その比較結果を異常判定手
段９及びＨＭＩ装置１１に出力するようになっている。
異常判定手段９は、比較手段８の比較結果に基づき異常
発生の有無についての判定を行い、その判定結果をＨＭ
Ｉ装置１１に出力するようになっている。ＨＭＩ装置１
１を操作する担当運転員は、この判定結果に応じて適切
な処置を講じることができる。

【００２５】次に、図１の動作につき説明する。まず、
モデル同定手段５がプラント制御装置２に対して同定用
信号を出力すると、プラント制御装置２は、この同定用
信号に基づきプラント１に対する制御を行う。そして、
データ収集装置３は、そのときのプラント１及びプラン
ト制御装置２からのプラントデータを収集し、これをモ
デル同定手段５に出力する。モデル同定手段５は、この
入力したプラントデータに基づきパラメータ等の数値を
決定し、これをプラント特性モデル６及び基準プラント
特性モデル７に出力する。なお、このときスイッチ手段
１０はオン状態になっている。

【００２６】プラント特性モデル６及び基準プラント特
性モデル７は、前述したように、階層化された複数のモ
デルにより構成されているが、モデル同定手段５はこれ
ら全てのモデルに対する同定を行う。このときこれら両
モデル６，７に出力されるパラメータ等の数値は全く同
一のものであり、したがって、当初においてはプラント
特性モデル６と基準プラント特性モデル７とは互いに全
く同一のモデル構成となる。

【００２７】モデル同定手段５は、全ての階層のプラン
ト特性モデル６及び基準プラント特性モデル７に対する
同定を終了し、更に、この同定時の前記のパラメータ等
の数値が正常であることを確認したならばスイッチ手段
１０をオフ状態に切り換える。これにより、プラント監
視・診断装置４の監視・診断準備が完了する。

【００２８】この状態で、プラント制御装置２がプラン
ト１に対して通常の運転制御を行うと、データ収集装置
３がプラント１及びプラント制御装置２からのプラント
データを入力し、これをモデル同定手段５に出力する。
モデル同定手段５は、入力したプラントデータに基づき
パラメータ等の数値を決定し、これを出力するが、この
ときスイッチ手段１０はオフになっているので、プラン
ト特性モデル６に対してのみ出力が行われる。

【００２９】比較手段８は、プラント特性モデル６及び
基準プラント特性モデル７の双方の各パラメータ等の数
値を入力し、両者の偏差を異常判定手段９に出力する。
この場合、プラント特性モデル６側のパラメータ等の数
値はプラント１の実際の運転状態に対応するものであ
り、一方、基準プラント特性モデル７側のパラメータ数
値は既に正常であることが確認されたものである。した
がって、異常判定手段９は、両者の数値間の誤差が所定
値以内であれば正常と判定し、所定値を超えていれば異
常と判定する。このときの比較手段８の比較結果、及び
異常判定手段９の判定結果はＨＭＩ装置１１に出力され
る。

【００３０】そして、比較手段８及び異常判定手段９に
よる比較及び判定は、プラント特性モデル６を構成する
全ての階層のモデルに対して行われるので、ＨＭＩ装置
１１と対話を行う運転員は、これら上位側モデルから下
位側モデルにわたる判定結果にもとづき異常発生個所を
容易に絞り込むことができる。

【００３１】上記のように、図１に示した第１の実施形
態によれば、運転員は実際に現場に行くことなくプラン
トにおける異常発生の有無について監視・診断を行うこ
とができ、更に、その異常発生個所の特定を迅速且つ容
易に行うことができる。また、経年変化によりプラント
１の特性は次第に変化してくるため、ある程度の期間が
経過すると基準プラント特性モデル７の構成を変更して
やる必要が生じるが、このような場合、運転員はスイッ
チ手段１０をオンにして、モデル同定手段５による同定
をやり直すことで容易に対処することができる。

【００３２】ところで、上記の第１の実施形態では特に
言及しなかったが、プラント特性には動特性と静特性と
がある。動特性とは、プラントを起動又は停止するとき
のような過渡期間中における特性のことであり、静特性
とはプラントの運転が安定した状態になっている安定期
間中における特性のことである。第１の実施形態におけ
るプラント特性モデル６及び基準プラント特性モデル７
は、いずれの特性についても対応し得るものであること
を前提としているが、実際には、動特性を対象にする場
合と、静特性を対象にする場合とでは、その表現形式が
異なるものとなる。そこで、以下では、動特性を対象に
したシステムを第２の実施形態として説明し、静特性を
対象にしたシステムを第３の実施形態として説明する。

【００３３】図２は、本発明の第２の実施形態に係るプ
ラント監視・診断システムの構成を示すブロック図であ
る。図２が図１と異なる点は、図１のプラント特性モデ
ル６及び基準プラント特性モデル７がそれぞれプラント
動特性モデル６Ａ及び基準プラント動特性モデル７Ａに
置き換わっている点のみである。

【００３４】この実施形態では、プラント動特性モデル
６Ａ及び基準プラント動特性モデル７Ａを表現する形式
として２つの形式を説明する。第１の形式は伝達関数を
用いる形式であり、第２の形式は状態方程式を用いる形
式である。本実施形態は、第１及び第２の双方の形式を
用いる形態、あるいはいずれか一方のみを用いる形態の
いずれであってもよい。

【００３５】まず、伝達関数を用いる第１の表現形式に
つき説明する。伝達関数をG(s)とすると、このG(s)は一
般に下記の（１）式により表すことができる。(１）式
において、ｓはラプラス演算子、ｎは伝達関数の次数、
ａn-1,…,ａ1,a0、ｂn-1,…,ｂ1,ｂ0は伝達関数の特性を
表すパラメータである。ここで、伝達関数は入出力関係
を表す手法であり、入力U(s)が与えられたとき、出力Y
(s)を表現する式は（２）式で与えられる。そして、
（１）式の分母を０とおきｓについて解いた根（極とい
う）を要素に持つ多項式と、分子を０とおきｓについて
解いた根（ゼロ点という）を要素に持つ多項式とで
（１）式を書き改めることにより（３）式が得られる。
（３）式において、αは極であり、βはゼロ点である。
これらは一般に複素数であるが、実数の場合もある。

【００３６】

【数１】伝達関数の特徴として、すべての極αの実数部がマイナ
ス（−）であれば、伝達関数は安定であり、１つでもプ
ラス（＋）の極があれば伝達関数全体が不安定（振動・
発散してしまうこと）になるという性質がある。但し、
極がマイナス（−）である場合においても、その極が原
点から遠い地点にあればプラント全体としては振動的に
なりにくいが、原点に近い地点にある場合には条件によ
っては振動的になる場合がある。

【００３７】図４は、ラプラス演算子ｓを複素数として
表し、(４）式で表される伝達関数G(s)の分母におい
て、横軸に実数部、縦軸に虚数部を取ったいわゆるｓ平
面の一例を表している。この（４）式の分子は任意のｓ
に関する多項式である。分母＝０とおいた時のｓの解を
プロットするとｓ平面が得られる。図４に示されるよう
に、ある伝達関数の中に、点A（s=0.1）のような虚軸よ
り右側に位置する点すなわち実数部が（＋）のｓが１つ
でもある場合、伝達関数は全体が不安定になる。つまり
（４）式の場合は、不安定である。一方、点B（s=-1/
3）〜点F（s=-7）までに示すように、全てのｓの実数部
が（−）である場合は安定である。つまり、もし伝達関
数が（４）式でなく、（５）式で表されているならば、
その伝達関数は安定である。

【００３８】

【数２】また、伝達関数は次のような性質も持っている。例え
ば、点Fと点Eのいずれかが伝達関数内にある場合は、よ
り原点に近い点Fがある方がより速い応答をする部分を
内包することになる。あるいは、極に虚数を含む場合は
振動的になり、すべての極が実数ならば振動的にはなら
ない。更に、ゼロ点（（４）式で分子ｇ(s)＝０とおい
て得られるｓの解）は、実数部が（＋）であっても不安
定にならないが、振動的になりやすい。したがって、こ
のような性質を有する伝達関数の極やゼロ点を調べるこ
とで、伝達関数の全体の挙動を知ることができる。

【００３９】それ故、同定したモデルを伝達関数で表す
ことにすれば、（３）式の形に記述して極及びゼロ点を
求めることにより、同定対象となるプラントの全体ある
いは一部について、安定又は不安定のいずれであるか、
あるいは振動的であるか否かについて判定することがで
きる。また、基準となるモデルにおいて振動的でない原
点から遠方の位置の極を示していたものが、現状を同定
した結果、原点に近づいて来たのなら、何らかの変化が
生じて振動的になりつつあり、制御系に異常が生じてい
る可能性があると推測することができる。

【００４０】このように、プラント動特性モデル６Ａ及
び基準プラント動特性モデル７Ａの表現形式として伝達
関数を選択することとすれば、プラントの動特性を的確
に表現する特性パラメータとして伝達関数の極やゼロ点
を用いることができる。なお、この場合、モデル同定手
段５がデータ収集装置３からのプラントデータの入力に
基づき決定する「パラメータ等の数値」とは、例えば、
（１）式におけるａn-1,…,ａ1,ａ0、ｂn-1,…,ｂ1,ｂ0
等のパラメータの値、及び伝達関数の次数ｎなどであ
る。また、プラント動特性モデル６Ａの次数は、基準プ
ラント動特性モデル７Ａの次数に合わせるようにする。
つまり、一般に、実機データを用いて同定されるモデル
の次数は高くなりやすいので、モデルの低次元化処理を
基準プラント動特性モデル７Ａの次数と同じにすること
が好ましい。これにより比較手段８は、パラメータ同士
の比較を容易に行うことができる。

【００４１】次に、状態方程式を用いる第２の表現形式
につき説明する。状態方程式は、一般に、（６）〜
（８）式の形で表すことができる。これらの式におい
て、ｘは状態ベクトル、ｕは操作量ベクトル、ｙは出力
ベクトルである。なお、一般のプラントではＤ＝０の場
合が多い。そして、状態方程式は（９）式を用いて伝達
関数に変換することができる（この式におけるＩは単位
行列）。したがって、状態方程式でモデルが表現された
場合も、安定又は不安定のいずれであるか、あるいは振
動的であるか否かについての判定を、一旦、伝達関数に
変換して行うこともできる。

【００４２】

【数３】そして、状態方程式でモデルが表現された場合における
安定／不安定についての判定は、（８）式における行列
Ａの内容を調べることにより行う。すなわち、行列Ａの
固有値の実数部が全て負の場合は安定である。なお、状
態方程式を用いた場合における安定性を「内部安定性」
と呼び、一方、伝達関数を用いた場合における安定性を
「外部安定性」と呼ぶことがある。状態方程式を用いた
場合の特徴は、入出力関係に現れない不安定性について
も抽出できることである。これに対し、伝達関数を用い
た場合、全ての極が原点よりマイナス側にあれば安定と
判別できるが、これは極を観測できる場合のことであ
り、極を観測できない場合は不安定さを知ることができ
ない。但し、極を観測できる場合に不安定さが分かれば
問題はない。

【００４３】上記のように、図２におけるプラント動特
性モデル６Ａ及び基準プラント動特性モデル７Ａは、伝
達関数及び状態方程式のいずれか一方又は双方を用いた
表現形式を取ることができるが、この実施形態では双方
を用いた表現形式であるものとする。比較手段８は、プ
ラント動特性モデル６Ａ及び基準プラント動特性モデル
７Ａについて伝達関数表現による極及びゼロ点の差を明
確にし、また、状態方程式表現による内部安定性の差を
明確にする。そして、この比較結果はＨＭＩ装置１１に
出力され、運転員や保守員の注意が喚起される。

【００４４】異常判定手段９は、比較手段８の比較結果
すなわち伝達関数表現による極及びゼロ点の差並びに状
態方程式表現による内部安定性の差が設定値を超えた場
合に異常と判定し、そうでない場合に正常と判定し、こ
の判定結果をＨＭＩ装置１１に出力する。

【００４５】ここで、モデル同定手段５による同定動作
につき説明する。なお、一般には、「システム同定」と
いう表現が用いられるが、本発明では「モデル同定」と
いう表現を用いている。図５（ａ）は、モデル同定手段
５による同定が開ループ制御において行われる場合を示
す制御ブロック図、図５（ｂ）は閉ループ制御において
行われる場合を示す制御ブロック図である。

【００４６】図５（ａ）において、伝達関数C(s)を有す
るプラント制御装置２内の制御器１３と、伝達関数P(s)
を有するプラント１内の制御対象機器１４とは切換スイ
ッチ１５を介して接続されている。減算器１６は、図示
を省略してある指令回路からの目標値と制御対象機器１
４からフィードバックされる制御量との偏差を制御器１
３に出力し、制御器１３はこの偏差がゼロになるように
制御対象機器１４に対して制御を行う。切換スイッチ１
５の接点は通常運転時には端子ａ側に位置しているが同
定時には端子ｂ側に切り換わり、開ループとなる。そし
て、モデル同定手段５からの同定用信号が制御対象機器
１４に入力され、この入力に基づく制御量がモデル同定
手段５に出力される。モデル同定手段５は、この制御対
象機器１４からの制御量をプラントデータとして入力
し、前述したパラメータ等の数値を決定する。

【００４７】このような開ループにおける同定は、一旦
制御ループを切断し、同定対象にのみ同定用信号を加え
る手法であり、同定時には制御器１３が働かないため制
御系が不安定になることがある。しかし、同定対象から
は直接の応答信号を得ることができるので、同定が容易
であるという長所がある。

【００４８】これに対し、図５（ｂ）の場合は、制御器
１３と制御対象機器１４との間に加算器１７が設けられ
た閉ループとなっており、制御対象機器１４には制御器
１３からの操作量にモデル同定手段５からの同定用信号
が加わった信号が入力されるようになっている。すなわ
ち、図５（ｂ）の場合は、制御ループを切断することな
く、プラントの運転を継続した状態で同定用信号を入力
する構成となっており、常に制御器１３が働いているた
め制御系が不安定になることはない。したがって、この
ような閉ループにおける同定は、既設プラントに対して
好適である。なお、このような閉ループにおいて同定を
行った場合、伝達関数C(s)の制御器１３を含んだ同定と
なるが、C(s)は既知であり、これを除いてP(s)のみを取
り出すことが可能である。

【００４９】なお、システム同定手法としては、外部入
力のある自己回帰モデル（ＡＲＸモデル）が用いられる
ことが多い。この同定手法については、例えば、「ＭＡ
ＴＬＡＢによる制御のためのシステム同定」（足立修一
著東京電機大学出版局）に記載されている。

【００５０】次に、図２の実施形態に適用されるプラン
ト１の具体的な構成例を図６を参照しつつ説明する。こ
の構成例は、熱間圧延設備全体をプラント１として考え
たものであり、図６には図面の都合上この熱間圧延設備
の一部のみを図示している。

【００５１】図６において、圧延材１８は一対の圧延ス
タンド１９ａ，１９ｂを通過するようになっており、こ
れらのスタンド間における圧延材１８の張力はルーパ２
０により制御されるようになっている。圧延スタンド１
９ａ，１９ｂは、圧延ロール２１ａ，２１ｂ、主電動機
２２ａ，２２ｂ、及び油圧シリンダで駆動される圧下制
御装置２３ａ，２３ｂにより構成されている。ルーパ２
０のルーパ角度はルーパ電動機２４により制御されるよ
うになっており、圧延材１８の張力の値はルーパ２０の
下方に配設されているロードセル２５により検出される
ようになっている。また、下流側圧延スタンド１９ｂの
出側には品質センサ２６が配設されており、圧延材１８
の板厚が測定されるようになっている。

【００５２】主電動機２２ａ，２２ｂは、速度制御装置
２７ａ，２７ｂにより速度制御されるようになってい
る。圧下制御装置２３ａ，２３ｂは、位置制御装置２８
による各油圧シリンダの位置制御に基づき圧下量が制御
されるようになっている。ルーパ電動機２４は、トルク
制御装置２９によりトルクが制御されるようになってお
り、ロードセル２５からの検出信号は張力検出装置３０
に入力されるようになっている。また、品質センサ２６
からの検出信号は板厚制御装置３１に入力されるように
なっている。

【００５３】そして、速度制御装置２７ａ，２７ｂ、位
置制御装置２８、トルク制御装置２９、張力検出装置３
０、及び板厚制御装置３１はＬＡＮ３２に接続されてお
り、これらの制御信号及び検出信号等はプラント制御装
置２を介してあるいは直接にデータ収集装置３に送られ
るようになっている。

【００５４】次に、本発明では、プラントの模擬動作を
行うモデルは階層化されたものとなっているが、この階
層化の具体例につき説明する。図７（ａ）は実際の熱間
圧延設備の構成例を示す斜視図であり、図７（ｂ）はこ
れに対応して階層化されたモデルの説明図である。

【００５５】図７（ａ）に示すように、熱間圧延設備３
３は、加熱炉３４、粗圧延機３５、仕上圧延機３６、ラ
ンアウトテーブル３７、及び巻取り機３８により構成さ
れている。

【００５６】また、図７（ｂ）に示すように、プラント
に対応するモデルは第１段〜第５段に階層化されてい
る。すなわち、第１段モデルは熱間圧延設備対象モデル
３３Ｍであり、第２段モデルは、加熱炉制御対象モデル
３４Ｍ、粗圧延機制御対象モデル３５Ｍ、仕上圧延機制
御対象モデル３６Ｍ、ＲＯＴ制御対象モデル３７Ｍ、及
び巻取り機制御対象モデル３８Ｍにより構成されてい
る。そして、第３段以降は図面の都合上、代表例として
仕上圧延機制御対象モデル３６Ｍの下位に属する一部の
モデルのみを図示している。

【００５７】すなわち、第３段モデルとして、第１，第
２スタンド間対象モデル３９Ｍ、…、第６，第７スタン
ド間対象モデル４０Ｍが設定されており、第４段モデル
として、第１，第２スタンド間対象モデル３９Ｍの下位
に属する板厚制御対象モデル４１Ｍ、ルーパ制御対象モ
デル４２Ｍ等が設定されている。そして、第５段モデル
として、板厚制御対象モデル４１Ｍの下位に属する油圧
圧下対象モデル４３Ｍと、ルーパ制御対象モデル４２Ｍ
の下位に属する主電動機制御対象モデル４４Ｍ及びルー
パ角度制御対象モデル４５Ｍとが設定されている。図６
に図示されていた各プラント機器は、図７（ｂ）におけ
る第３段以降のモデルに対応するものである。

【００５８】図８は、図７（ｂ）の第４段モデルとして
設定されたルーパ制御対象モデル４２Ｍに対応する制御
ブロック図である。この図において、減算器４６は、ル
ーパ角度目標値θREFとルーパ角度θとの偏差を、伝達
関数Gc(s)を有するコントローラ４７に出力し、コント
ローラ４７はこの入力に基づき圧延ロール速度指令値Ｖ
R-REFを、伝達関数１／(１＋Ｔs）を有する主電動機速
度応答制御ブロック４８に出力する。制御ブロック４８
は、この入力に基づき実績値となる出力信号ＶRを出力
する。加算器４９は、この出力ＶRに速度外乱を加えた
ものをルーパ角速度応答制御ブロック５０に出力する。
制御ブロック５０は、この入力に基づきルーパ角速度ω
を出力し、積分器５１はこの角速度ωを積分してルーパ
角度θを出力する。

【００５９】図８の制御ループは閉ループであり、モデ
ル同定手段５が同定を行う場合は、ルーパ角度目標値θ
REFを変化させて、圧延ロール速度指令値ＶR-REF、及び
ルーパ角度θについてのデータを取得する。これら取得
したデータにより、ルーパ角度目標値θREFの入力から
ルーパ角度θの出力までの閉ループ伝達関数が同定され
る。そして、コントローラの伝達関数Gc(s)は既知であ
るため、同定された閉ループ伝達関数からコントローラ
の伝達関数Gc(s)を差し引いて、制御ブロック４８から
積分器５１までの伝達関数G(s)を（１０）式で表すこと
ができる。この（１０）式におけるζは減衰係数、ωn
は共振周波数である。ここで、既により正確な主電動機
速度応答を表す時定数Ｔが求められているので、これを
（１０）式に反映することにより、伝達関数G(s)を（１
１）式により表すことができる。（１１）式中のパラメ
ータζ、ωnは、圧延材料の特性や圧延状態、あるいは
ルーパ電動機の制御によって変化するが、圧延材の鋼種
や厚み等でほぼ分類できるので、これらのパラメータが
変化する範囲を限定することができる。

【００６０】

【数４】なお、実際には主電動機制御の下位制御としてトルク制
御等もあるが、ここではデータ収集装置３で収集できる
データのうち最も下位レベルのデータが主電動機速度で
あると仮定している。したがって、もし更に下位レベル
のデータが収集可能であると仮定するならば、このよう
な速度制御モデルの下位に属するトルク制御モデルにつ
いても同定することができる。

【００６１】また、図７（ｂ）に示した階層化モデルか
ら明らかなように、図８の閉ループ制御系において同定
したルーパ制御対象モデル４２Ｍに板厚制御対象モデル
４１Ｍを加えて第１，第２スタンド間対象モデル３９Ｍ
とすることができる。このように、ある階層のモデルを
同定する場合は、下位側のモデルを先に同定し、その結
果を使用することで上位側のモデルを正確に同定するこ
とが好ましい。これは、下位側のモデルになるほどモデ
ル構成が簡単になるため、その分正確な同定が可能にな
るからである。

【００６２】このようにして同定が行われたプラント動
特性モデル６Ａ及び基準プラント動特性モデル７Ａを比
較手段８が比較した場合、制御ブロック４８の速度応答
特性を示す時定数Ｔが主電動機やその駆動装置の状態に
よって変化している可能性がある。例えば、基準プラン
ト動特性モデル７Ａ側ではＴ＝０．１（秒）であったも
のがプラント動特性モデル６Ａ側ではＴ＝０．２（秒）
と応答が遅くなっていたとすれば主電動機２２ａ，２２
ｂまわりに何らかの異常が発生していると推定すること
ができる。

【００６３】また、（１１）式中の減衰係数ζは、制御
対象の振動の度合いを示す指標となり得るものであり、
この値が小さなものほど振動が発生しやすくなっている
ということができる。したがって、例えば、基準プラン
ト動特性モデル７Ａ側ではζ＝０．４であったものがプ
ラント動特性モデル６Ａ側ではζ＝０．２になっていた
とすれば、ルーパ電動機２４まわりに何らかの異常が発
生していると推定することができる。

【００６４】そして、異常判定手段９の判定基準とし
て、予め各階層のプラント動特性モデル６Ａ側のパラメ
ータ等の数値が基準プラント動特性モデル７Ａ側の数値
から何％以上ずれたら異常と判別するかにつき許容範囲
が決められており、この許容範囲から逸脱した場合に、
異常判定手段９は異常であることを判別する。この場
合、振動・不安定方向、つまり伝達関数表現における極
の原点方向への移動および実軸から遠方への離間につい
て、移動距離及び離間距離についての許容値を厳密に決
めておく必要がある。

【００６５】なお、設備の稼動年数が長くなるにつれて
保守に力を入れても経年劣化する場合があり、一定期間
が経過したら基準プラント動特性モデル７Ａ側の更新が
必要なことは既述したとおりである。また、プラント内
の設備機器を入れ換えた場合、それがプラントの各階層
のモデルに影響する虞があるので、この場合にも基準プ
ラント動特性モデル７Ａ側の更新が必要である。

【００６６】図３は、本発明の第３の実施形態に係るプ
ラント監視・診断システムの構成を示すブロック図であ
る。図３が図１と異なる点は、図１のプラント特性モデ
ル６及び基準プラント特性モデル７がそれぞれプラント
静特性モデル６Ｂ及び基準プラント静特性モデル７Ｂに
置き換わっている点のみである。

【００６７】この実施形態では、プラント静特性モデル
６Ｂ及び基準プラント静特性モデル７Ｂを統計解析手法
の関係式により表現している。例えば、プラントのある
状態変数ｙが他の状態変数ｘ1，ｘ2，…，ｘnによって
表されることが分かっており、これらｙ，ｘ1，ｘ2，
…，ｘnのデータ数が多い場合には、ｙを従属変数、ｘ
1，ｘ2，…，ｘnを独立変数、ａ0，ａ1，ａ2…ａnを特
性パラメータ(回帰係数）として、ｙを（１２）式で表
すことができる。

【００６８】

【数５】例えば、図７（ａ）に示されている仕上圧延機入側材料
温度ＴFEと仕上圧延機出側材料温度ＴFDとの差として表
される材料温度降下分（ＴFE−ＴFD）に対して、仕上圧
延機３６のスタンド間に設置されている冷却水流量Ｑ
1，Ｑ2，…，Ｑnが与える影響を調べるための静特性モ
デルを同定する場合につき考えてみる。この場合は、従
属変数をｙ＝ＴFE−ＴFDとし、独立変数をｘ1＝Ｑ1，ｘ
2＝Ｑ2，…，ｘn＝Ｑnとして、（１２）式を適用するこ
とができる。そして、この（１２）式における特性パラ
メータａ0，ａ1，ａ2…ａnの値は一般的な回帰分析の手
法により求めることができる。

【００６９】図９は、上記の特性パラメータａ0，ａ1，
ａ2…ａnの求め方についての説明図であり、（ａ）は複
数種類のプラントデータを実機からある周期毎に採取し
て得られるテーブルＴb1と、これらのプラントデータの
ｍ回分を１個のデータウィンドとしてまとめた場合にお
ける各データウィンド毎の特性パラメータの値を示すテ
ーブルＴb2とを示す説明図、（ｂ）は特性パラメータａ
0，ａ1，ａ2…ａnのいずれかについてデータウィンド毎
の値を時系列的に表した説明図である。

【００７０】テーブルＴb1に示すように、板厚、温度、
冷却水流量、圧延加重…等のプラントデータについて第
１回目に採取されたものが「データ１」、第２回目に採
取されたものが「データ２」であり、同様に第ｍ回目に
採取されたものが「データｍ」である。そして、「デー
タ１」〜「データｍ」までをデータウィンドＤＷ1、
「データ２」〜「データｍ＋１」までをデータウィンド
ＤＷ2、というようにデータウィンドを作成していき、
各データウィンド毎の特性パラメータの値を統計的手法
により決定していく。このような各データウィンド毎の
特性パラメータの値を時系列的に繰り返しプロットして
得られたグラフが図９（ｂ）である。

【００７１】例えば、もし冷却水流量を制御するバルブ
等に故障が発生した場合、圧延操業を中止するほどの大
きな影響はないものの、徐々にその影響が大きくなるた
め、故障した個所の回帰係数すなわち特性パラメータの
値は異常な値となる。図７（ｂ）では、データウィンド
ＤＷN-2，ＤＷN-1，ＤＷNにおける特性パラメータが異
常値になっていることを示している。

【００７２】比較手段８は、各階層におけるプラント静
特性モデル６Ｂの特性パラメータを基準プラント静特性
モデル７Ｂの特性パラメータと比較し、異常判定手段９
は前者の値が後者の値の許容変化変化領域から逸脱して
いる場合に異常が発生していると判定する。

【００７３】なお、モデル同定の際のデータ収集間隔
（サンプリングピッチ）について説明すると、動特性モ
デルに対して同定を行う場合のサンプリングピッチは短
くする必要がある。一般に、周期的に変動するデータに
基づき同定を行う場合は、その周期の１／１０程度のサ
ンプリングピッチが必要であるが、ステップ応答等のデ
ータに基づき同定を行うときには、応答開始から完了ま
での時間の１／５〜１／１０程度のサンプリングピッチ
が必要である。例えば、ステップ応答のデータで、応答
完了までの時間が０．１秒であったとすると、サンプリ
ングピッチが０．０１〜０．０２秒であれば同定できる
ことになる。これに対し、静特性モデルの同定の場合に
は、このようなサンプリングピッチの制約はなく、高速
でデータ収集する必要はない。

【００７４】図１０は、本発明の第４の実施形態に係る
プラント監視・診断システムの構成を示すブロック図で
ある。第１乃至第３の実施形態では、プラント近傍地域
１２内に全ての構成要素が設置されており、プラント所
有者自身がプラントの全ての監視・診断を行うものであ
った。しかし、複雑な構成を有するプラントの場合、監
視・診断結果について一定レベル以上の正確性を確保す
ると共に、監視・診断結果から異常内容や傾向・予兆等
などの種々の情報を読み取ることを期待するならば高度
な専門的知識が必要となる。そこで、この実施形態では
このような期待に答えるべく、最終的な異常判定結果を
システムメーカやシステムサービス会社（以下、「シス
テム管理会社」と呼ぶ）が行うのに好適な構成としたも
のである。なお、通常、システム管理会社は有償にてこ
のような監視・診断業務を行うことになる。

【００７５】図１０において、プラント監視・診断装置
４Ｃは、モデル同定手段５、プラント特性モデル６、基
準プラント特性モデル７、比較手段８、及びスイッチ手
段１０を含んで構成されている。プラント近傍地域１２
外の遠隔の地に位置するシステム管理会社にはシステム
管理会社側通信装置５２が設置されており、これに異常
判定手段９が設けられている。そして、比較手段８から
の比較結果は伝送ケーブル５３を介して異常判定手段９
に伝送されるようになっている。また、異常判定手段９
の判定結果はプラント近傍地域１２内に居るプラント管
理者が保有するプラント管理者側通信装置５４に送信さ
れるようになっている。

【００７６】このような構成によれば、プラント所有者
側からシステム管理会社側へのデータ伝送量の増大を抑
制することができる。つまり、システム管理会社側で最
終的な異常判定を行うのであれば、プラント監視・診断
装置４Ｃ自体をシステム管理会社に設置する構成が通常
考えられるところであるが、それではデータ収集装置３
からの多量のデータを遠隔地に伝送することになり、デ
ータ伝送に要する時間及びコストが増大してしまうこと
になる。しかし、図１０の構成ではプラント監視・診断
装置４の一部である異常判定手段９のみを遠隔地に設置
しているので、比較手段８からの限られたデータのみを
長距離にわたって伝送すればよいことになる。したがっ
て、データ伝送に要する時間及びコストの増大を抑制す
ることができる。

【００７７】さらに大量のデータの中に埋没しがちな貴
重な情報を、モデルパラメータという陽の形で表示する
ことができるため、監視および診断を即時に行うことが
でき、業務の効率化及びコストダウンを図ることができ
る。

【００７８】図１１は、本発明の第５の実施形態に係る
プラント監視・診断システムの構成を示すブロック図で
ある。図１１が図１０と異なる点は、プラント監視・診
断装置４Ｄから比較手段８が取り除かれ、これがシステ
ム管理会社側通信装置５２Ａ内に異常判定手段９と共に
設けられている点である。

【００７９】この実施形態によれば、システム管理会社
側は異常判定手段９の判定データだけでなく、比較手段
８の比較データについても入手できるので、図１０の構
成に比べてより深い分析を行うことが可能になる。

【００８０】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、シミュ
レータの模擬動作の解析によりプラントの異常発生の有
無について監視・診断を行う場合に、プラントの異常発
生個所を迅速且つ正確に特定することが可能なプラント
監視・診断システムを実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態に係るプラント監視・
診断システムの構成を示すブロック図。

【図２】本発明の第２の実施形態に係るプラント監視・
診断システムの構成を示すブロック図。

【図３】本発明の第３の実施形態に係るプラント監視・
診断システムの構成を示すブロック図。

【図４】図２におけるモデル６Ａ，７Ａの表現形式の一
つである伝達関数についてのｓ平面を示した説明図。

【図５】図２におけるモデル同定手段５による同定を説
明するための制御ブロック図であり、（ａ）は開ループ
制御の場合、（ｂ）は閉ループ制御の場合を示す。

【図６】図２の第２の実施形態に適用されるプラント１
の具体的な構成例を示すブロック図。

【図７】図６に示されたプラント１の具体的な構成例で
ある熱間圧延設備についての説明図であり、（ａ）は実
際の熱間圧延設備の構成例を示す斜視図、（ｂ）はこれ
に対応して階層化されたモデルの説明図である。

【図８】図７（ｂ）の第４段モデルとして設定されたル
ーパ制御対象モデル４２Ｍに対応する制御ブロック図。

【図９】図３の第３の実施形態における特性パラメータ
ａ0，ａ1，ａ2…ａnの求め方についての説明図であり、
（ａ）は複数種類のプラントデータを実機からある周期
毎に採取して得られるテーブルＴb1と、これらのプラン
トデータのｍ回分を１個のデータウィンドとしてまとめ
た場合における各データウィンド毎の特性パラメータの
値を示すテーブルＴb2とを示す説明図、（ｂ）は特性パ
ラメータａ0，ａ1，ａ2…ａnのいずれかについてデータ
ウィンド毎の値を時系列的に表した説明図である。

【図１０】本発明の第４の実施形態に係るプラント監視
・診断システムの構成を示すブロック図。

【図１１】本発明の第５の実施形態に係るプラント監視
・診断システムの構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１プラント２プラント制御装置３データ収集装置４プラント監視・診断装置５モデル同定手段６プラント特性モデル６Ａプラント動特性モデル６Ｂプラント静特性モデル７基準プラント特性モデル７Ａ基準プラント動特性モデル７Ｂ基準プラント静特性モデル８比較手段９異常判定手段１０スイッチ手段１１ＨＭＩ装置１２プラント近傍地域１３制御器１４制御対象機器１５切換スイッチ１６減算器１７加算器１８圧延材１９ａ，１９ｂ圧延スタンド２０ルーパ２１ａ，２１ｂ圧延ロール２２ａ，２２ｂ主電動機２３ａ，２３ｂ圧下制御装置２４ルーパ電動機２５ロードセル２６品質センサ２７ａ，２７ｂ速度制御装置２８位置制御装置２９トルク制御装置３０張力検出装置３１板厚制御装置３２ＬＡＮ３３熱間圧延設備３４加熱炉３５粗圧延機３６仕上圧延機３７ランアウトテーブル３８巻取り機３３Ｍ熱間圧延設備対象モデル３４Ｍ加熱炉制御対象モデル３５Ｍ粗圧延機制御対象モデル３６Ｍ仕上圧延機制御対象モデル３７ＭＲＯＴ制御対象モデル３８Ｍ巻取り機制御対象モデル３９Ｍ第１，第２スタンド間対象モデル４０Ｍ第６，第７スタンド間対象モデル４１Ｍ板厚制御対象モデル４２Ｍルーパ制御対象モデル４３Ｍ油圧圧下対象モデル４４Ｍ主電動機制御対象モデル４５Ｍルーパ電動機対象モデル５２システム管理会社側通信装置５３伝送ケーブル５４プラント管理者側通信装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】プラントの運転状態を模擬するためのモデ
ルを作成し、このモデルの模擬動作を解析することによ
りプラントでの異常発生の有無について監視・診断を行
うプラント監視・診断システムにおいて、前記モデルとして作成され、前記異常発生の有無につい
て判定を行う際の基準となる模擬動作を行う基準プラン
ト特性モデルと、前記モデルとして作成され、診断対象となる運転状態に
対応する模擬動作を行うプラント特性モデルと、前記プラント及びこのプラントの運転を制御するプラン
ト制御装置からの正常時のプラントデータを入力し、こ
の入力に基づき前記基準プラント特性モデルを同定する
と共に、前記プラント及びこのプラントの運転を制御す
るプラント制御装置からの診断対象時のプラントデータ
を入力し、この入力に基づき前記プラント特性モデルを
同定するモデル同定手段と、前記基準プラント特性モデルと前記プラント特性モデル
とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基づき前記プラントでの異常
発生の有無についての判定を行う異常判定手段と、を備え、しかも、前記基準プラント特性モデル及び前記
プラント特性モデルは、予め設定された基準に従って階
層化された複数のモデルにより構成されるものである、ことを特徴とするプラント監視・診断システム。
【請求項２】前記基準プラント特性モデル及び前記プラ
ント特性モデルは、前記プラントに係る伝達関数又は状
態方程式のうちの少なくともいずれか一方の表現形式に
より作成された基準プラント動特性モデル及びプラント
動特性モデルであり、前記モデル同定手段の同定は、前記両モデルを表現する
演算式のパラメータ又は次数を決定することにより行う
ものである、ことを特徴とする請求項１記載のプラント監視・診断シ
ステム。
【請求項３】前記基準プラント特性モデル及び前記プラ
ント特性モデルは、前記プラントに係る統計解析手法の
関係式に基づく表現形式により作成された基準プラント
静特性モデル及びプラント静特性モデルであり、前記モデル同定手段は、前記両モデルを表現する演算式
のパラメータを決定することにより行うものである、ことを特徴とする請求項１記載のプラント監視・診断シ
ステム。
【請求項４】前記モデル同定手段によるプラント特性モ
デルの同定は、下位側階層に属するものから上位側階層
に向かって順次行われるものである、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のプ
ラント監視・診断システム。
【請求項５】前記モデル同定手段がモデル同定のために
用いる前記プラントデータは、前記プラント及びプラン
ト制御装置間の制御ループを一旦遮断して開ループと
し、同定対象に対応するプラント機器に同定用信号のみ
を入力させたときに得られる制御量である、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のプ
ラント監視・診断システム。
【請求項６】前記モデル同定手段がモデル同定のために
用いる前記プラントデータは、前記プラント及びプラン
ト制御装置間の制御ループを閉ループとし、同定対象に
対応するプラント機器に同定用信号と通常運転時の制御
信号との双方を入力させたときに得られる制御量であ
る、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のプ
ラント監視・診断システム。
【請求項７】前記異常判定手段は前記プラント側から遠
隔の地に設置されており、前記比較手段からの比較結果
を伝送ケーブルを介して入力すると共に、その異常判定
結果を伝送ケーブルを介して前記プラント側に出力する
ものである、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のプ
ラント監視・診断システム。
【請求項８】前記比較手段及び前記異常判定手段の双方
が前記プラント側から遠隔の地に設置されており、前記
比較手段は前記基準プラント特性モデル及び前記プラン
ト特性モデルからのデータを伝送ケーブルを介して入力
し、前記異常判定手段はその異常判定結果を伝送ケーブ
ルを介して前記プラント側に出力するものである、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載のプ
ラント監視・診断システム。