JP2004021712A - 設備診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】収集したデータを活用して日常行う設備メンテナンス業務の支援、運転管理の効率化、質的向上等に寄与すること。
【解決手段】プラント設備に関連するデータをネットワークによって収集して監視する設備診断支援システムにおいて、前記データについて近似処理を施して近似曲線を描画するとともに前記近似曲線を前記データのない部分についても延長または遡及して傾向予測曲線として描画することを特徴とする傾向予測手段を設けたことを特徴とする設備診断支援システム。
【選択図】　　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントにおける各種の設備、機器を対象とし、制御・監視装置からデータを収集して対象とする設備の状態監視、診断、保全レポート等の作成を支援する設備診断支援システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から存在する設備診断支援システムの構成を図７に表わす。
図７にあって、プラント設備、機器等における各種のデータ、例えば、温度値、流量値、圧力値等は、プロセス値として制御・監視装置を介してプロセス値取得手段１で収集される。
【０００３】
その一方、テーブル作成手段２１，２２によって、各種のデータの相関・異常状態を定義する相関・異常定義テーブル３、設備状況の診断定義をする診断テーブル４が作成されていて、これらのテーブル３，４によってプロセス値取得手段１からのデータは診断手段５にて異常診断、故障検知されている。
【０００４】
診断手段５は、知識ベース、保守作業テーブル等のエキスパート・ルールを備えていて上記の異常診断、故障検知等を実行する。その結果は、ディスプレイ等の表示手段６を介して診断結果、操作ガイダンス等として運転員、オペレータへ通知される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の設備診断支援システムでは、主として、各種データの相関が閾値内にあるかどうか等のみを判断、診断するものであり、各種データの監視・診断手法が画一化されているとともに、これ以上の詳しい診断を行うことは困難であり、診断結果を得るという点では不十分であった。
【０００６】
また、知識ベース、保守作業テーブル等のエキスパート・ルールを作成するにしても、このようなルールの生成には十分な経験を必要とし、熟練者でなければルールのメンテナンスが困難である、という問題もあった。更には、エンジニアリング量も多くなり、業種、設備依存性が強く、汎用性に乏しい欠点もあった。
【０００７】
本発明は、以上のような問題を解決するものであり、収集したデータを活用し、日常行う設備メンテナンス業務の支援、運転管理の効率化、質的向上等に寄与することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を達成する本発明は、次の通りである。
（１）設備に関連するデータをネットワークによって収集して監視する設備診断支援システムにおいて、前記データについて近似処理を施して近似曲線を描画するとともに前記近似曲線を前記データのない部分についても延長または遡及して傾向予測曲線として描画することを特徴とする傾向予測手段を設けたことを特徴とする設備診断支援システム。
（２）前記傾向予測手段は、アラーム値を描画するとともに前記アラーム値と前記傾向予測曲線との交点を強調して描画することを特徴とする（１）記載の設備診断支援システム。
（３）前記設備の仕様に基づいて理想的なデータ進捗を理想特性曲線として描画する理想特性表示手段を設けたことを特徴とする（１）または（２）記載の設備診断支援システム。
（４）任意に設定した領域を領域曲線として描画する領域設定手段を設けたことを特徴とする（１）、（２）または（３）のいずれかに記載の設備診断支援システム。
（５）前記データについて移動平均処理を行いその結果をフィルタ曲線として描画するフィルタ手段を設けたことを特徴とする（１）、（２）、（３）または（４）のいずれかに記載の設備診断支援システム。
（６）前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータをＣＳＶファイルとして出力するＣＳＶファイル出力手段を設けたことを特徴とする（１）、（２）、（３）、（４）または（５）のいずれかに記載の設備診断支援システム。
（７）前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータを帳票に貼付して診断帳票とする診断帳票作成手段を設けたことを特徴とする（１）、（２）、（３）、（４）、（５）または（６）のいずれかに記載の設備診断支援システム。
（８）前記診断帳票または前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータを任意のタイミングまたは予め設定したタイミングで出力するスケジュール管理手段を設けたことを特徴とする（７）記載の設備診断支援システム。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の設備診断支援システムの実施例を説明する。
【００１０】
図１は、本発明のシステムの全体構成を表わす図である。
この図で、本発明の設備診断支援システムＡは、クライアントマシンＭ上で動作するシステムであり、このクライアントマシンＭはサーバーマシンＳにネットワークＮを介してＬＡＮ結合するコンピュータ・システムである。
【００１１】
サーバマシンＳは、ＤＣＳ（分散型制御システム）、ＰＬＣ（プログラマブル・ロジック・コントローラを備える制御システム）等を監視、制御する監視・制御システムＰとＯＰＣインターフェイスＢを介して結合するコンピュータ・システムである。
【００１２】
尚、このようなシステムは、ネットワークＮとして、ＬＡＮ、インターネット、イントラネット等の通信回線を適用し、これにより、マルチクライアント対応である。
【００１３】
即ち、監視・制御システムＰからのデータはＯＰＣインターフェイスＢを介してヒストリカルデータベースＤＢに収集され、本発明の設備診断システムＡは、これらのデータを活用する。
【００１４】
更には、クライアントマシンＭ上での定義情報、例えば、診断条件の設定ファイル（個別のもの）Ｆ１、診断結果の作成レポートファイル（個別のもの）Ｆ２等をサーバマシンＳ上に共用ファイルとして登録し、各クライアント間でこれらの定義情報の共有化、診断レポートの閲覧等も行う。これらの情報は、各クライアント独自で保有してもよい。また、サーバマシンＳが社内イントラネット、インターネット接続可能であれば、上記の情報を社内別地区、社外へと公開する。
【００１５】
次に、本発明の設備診断支援システムＡの機能構成を図２を用いて説明する。図２で、蓄積データ読込み手段ａは、サーバマシンＳ内のヒストリカルデータベースＤＢ内から分締め、時締め、日締め、月締め、演算値をクライアントマシンＭに読み込む機能である。具体的には、設定されるタグ名とデータ種別、読込み期間を指定してデータをロードする。
【００１６】
なおここで、タグ名とは、監視システム、制御システム上に取り込むプロセスデータの信号名称である。
【００１７】
グラフ設定手段ｂは、グラフグループ名称とデータ種別および１グループに登録するタグ名（最大７タグ）、表示期間および表示開始日を設定画面より設定する。登録したグラフグループは、グループ一覧画面（オーバービュー）に表示する。グラフグループの登録は、拡張可能とするが、最大１００グループとする。
【００１８】
ここで、タグの登録は設定画面中のタグツリービューより選択し、マウスのドラックアンドドロップ操作により行う。
【００１９】
また、表示期間は表示ペン毎（タグ毎）に変えられる設定とする。従って、例えば去年１年間と今年１年間というように、同一タグの異なる期間のデータを同一画面上に重ね書きすることもでき、これは設備劣化度合いの経年変化を調べるのに有効となる。
【００２０】
グラフ表示手段ｃは、任意のグラフグループを選択し、トレンドグラフや散布図を切換え表示させる機能である。このグラフ表示画面上にあって、グラフ設定を変更し、それをプレビューして各種操作をできるように設定する。
【００２１】
尚、トレンドグラフ、散布図の共通に使用できる機能として下記のものが挙げられる。
（１）アラーム管理値表示（各タグの上下限アラーム設定値を表示、表示画面上から変更可能）
（２）データフィルタリング（表示範囲の指定、欠側値の排除及び移動平均処理等）
（３）部分拡大／縮小表示（任意位置の無段階拡大／縮小表示）
（４）統計処理（平均、標準偏差、累積度数などの統計値計算）
【００２２】
また、散布図には、下記機能を設定する。尚、下記機能の例に関しては、後述する。
【００２３】
近似曲線手段ｃ１は、表示データに対して、多項式近似、指数／対数近似（ユーザ選択）のパラメータを計算し、同時に近似曲線を描画する。ペン毎に近似タイプ、表示／非表示を指定し、決定係数を求めて近似の当てはまり具合を数値表示する。
【００２４】
傾向予測手段ｃ２は、上記の近似曲線をデータのない部分まで延長または遡及して傾向予測曲線として描画するとともに、更に、アラーム管理値との交点を強調して描画、表示する機能を備える。
【００２５】
これにより、現在のデータ進行、進捗下でのアラーム管理値付近のデータを予測し、設備の予測保全に貢献することができる。また、制御システム側に設定済のアラーム管理値を読み込んでグラフ上でこの値を変更する機能を備える。このため、任意の交点の値を調べる、または適切なアラーム管理値を設定することが可能となる。
【００２６】
理想特性表示手段ｃ３は、近似曲線手段ｃ１により得られた近似曲線の縦軸−横軸をベースとするとともに、設備の仕様（カタログスペック等）を基礎として、理想的なデータ進行、データ進捗を理想特性曲線として編集、描画する手段である。
【００２７】
このようにプロセスデータと理想特性曲線を並べて表示させることにより、設備の機器特性がどの程度の状態で運転されているかを視覚的に捕らえることができる。
【００２８】
領域判定手段ｃ４は、グラフ上にデータの正常領域を領域曲線として描画し、この正常領域内にデータが存在、分布するかどうかを判定する手段である。設備データの正常分布範囲が既知である場合、または設備メーカが機器の性能補償範囲を領域で提示している場合等にこの範囲を領域曲線上に描画する。
【００２９】
これにより、設備稼働状態が異常であるかどうかを判定できる。この判定結果を監視制御装置へ通知するように設定してもよい。この領域もグラフ毎に異なる設定／表示を行えるようにする。この正常領域は、オペレータが任意にグラフ上に設定できるようにしてもよい。また、正常領域でなく、異常領域を設定するようにしてもよい。
【００３０】
統計解析手段ｃ５は、各表示データに対して下記の計算を行う機能を有する。（１）データ数
（２）削除データ数（フィルタリングにより表示削除されたデータ数）
（３）最大／最小値
（４）平均値
（５）標準偏差
（６）累積相対度数
【００３１】
また、Ｘ軸データに対する
（１）変動係数
（２）相関係数
を求める機能を有する。
【００３２】
更に、表示画面上にあって、下記解析機能を備える。
（１）重回帰分析（目的変数、説明変数を指定して重回帰式を算出する。予測値を画面表示させる。）
（２）ヒストグラム解析（階級幅を指定して度数分布グラフを表示させる。）
【００３３】
以上の機能により、データ間のばらつき具合、相関を数値的に知ることができる。また、設備のアラーム回数、故障回数を視覚的に捕らえ、故障解析に役立てることができる。
【００３４】
フィルタ手段ｃ６は、各ペン（グラフ）毎に移動平均個数を指定して移動平均演算処理を行い、データの平滑を行う手段である。また、登録されているタグに閾値を設定し、アンド条件、オア条件を最大３個まで組み合わせて合致するデータのみ抽出し、フィルタ曲線を描画する。これにより、定常運転データのみを抽出する、任意条件でデータ検索を実行することができる。
【００３５】
ＣＳＶファイル出力手段ｄは、傾向予測手段ｃ２、理想特性表示手段ｃ３、領域設定手段ｃ４、フィルタ手段ｃ６の少なくとも一つの手段により描画、表示されている表示中の全タグデータを日付データとともに、任意のＣＳＶファイルに出力する。これにより、汎用の表計算ソフトウェアの機能を用いた解析、同じく市販多変数解析ソフトウェアとのリンクが可能となる。
【００３６】
尚、以上のグラフ出力手段ｃは、近似曲線手段ｃ１、傾向予測手段ｃ２、理想特性表示手段ｃ３、領域判定手段ｃ４、統計解析手段ｃ５、フィルタ手段ｃ６の各々の手段で得られたグラフをクライアントマシンＭに画面表示する。
【００３７】
グラフ出力手段ｅは、
（１）　グラフ部分のみのハードコピー
（２）グラフ＋タグ表示エリアの全印刷
を選択し、クライアントマシンＭに接続するプリンタに表示結果を出力させる手段である。
【００３８】
尚、散布図を表示する際には、データの時系列を視覚的に判別しやすいように、古いデータから新しいデータになるに従って、例えば、同一色６階調で表示色を変化させる（表示色、マーク形状等ユーザ設定）ようにしてもよい。
【００３９】
また、マウスの右ボタンクリックでポイントを選択すると、吹き出し表示形式でデータ値を表示する。
【００４０】
設定保存手段ｆは、作成した領域、理想特性曲線等のデータ保存、デフォルト表示設定等を保存する手段である。尚、グラフ設定手段ｂと、設定保存手段ｄの定義ファイルは、サーバマシンＳにおいて、全ユーザに共有設定して使用するようにしてよい。また、各ユーザ毎のコンピュータ・システムに保存して、独自の設定としてもよい。
【００４１】
診断帳票作成手段ｇは、近似曲線手段ｃ１、傾向予測手段ｃ２、理想特性表示手段ｃ３、領域判定手段ｃ４、統計解析手段ｃ５、フィルタ手段ｃ６の各々の手段で得られた曲線中のデータを診断帳票に貼り付けるためにイメージ画面を操作する手段である。
【００４２】
即ち、プレビュー画面により、ページの任意の位置にグラフを貼り付ける機能（例えば１ページにつき最大４グラフまで）を備え、保存操作により、表計算形式あるいは文字テキスト形式の任意非定型帳票を作成することができる。
【００４３】
傾向予測手段ｃ２、理想特性表示手段ｃ３、領域設定手段ｃ４、フィルタ手段ｃ６の少なくとも一つの手段により得られたデータを帳票に貼付して診断帳票とするものである。
【００４４】
スケジュール管理手段ｈは、グラフ自動印字設定手段ｈ１により指定した上記の何れかの曲線、または、帳票自動印字設定手段ｈ２により設定された診断帳票を自動印字するための設定管理手段であり、出力内容、印刷スケジュール（カレンダー手段を有し、任意のタイミングまたは予め設定したタイミング）を設定する。また、出力結果をログとして残し、表示画面上から過去の出力履歴を参照する。
【００４５】
次に、本発明システムの特徴である、傾向予測手段ｃ２の動作ステップを図３のフローチャートにより説明する。
【００４６】
データ取得ステップ（１）は、サーバマシンＳのヒストリカルデータベースＤＢ内のロギングデータから、指定データを基準日から指定期間分切り出して、グラフ（散布図）上に表示させるべきデータをクライアントマシンＭのメモリ上にロードする。
【００４７】
近似パラメータ計算ステップ（２）は、データ取得ステップ（１）で読み込んだデータを基に、近似タイプを選んで近似曲線を描画するための近似パラメータを計算する。
【００４８】
例えば、多項式近似のパラメータを求めるアルゴリズムは、最小二乗法を用いる。３次近似する場合を例に取ると、式１に表わすように、最小二乗法は、測定データ（ｙｉ）と理論値（ｙｉ＾）の誤差二乗和を最小にするように未知パラメータ（ｐｉ）を決定する方法である。
【００４９】
【数１】

【００５０】
尚、当てはめる関数形は非線形であるが、未知パラメータに関して線形なので、線形最小二乗問題と呼ばれている。
【００５１】
ここで、以下の式２に示す行列とベクトルを導入すれば、線形最小二乗問題は、式３に示す連立１次方程式を解くことと同等であることが知られている。この連立１次方程式を正規方程式と呼ぶ。従って、線形最小二乗問題は正規方程式を解くことと同等である。式２を掃き出し法などでＰについて求めればよい。
【００５２】
【数２】

【００５３】
【数３】

【００５４】
アラーム交点計算ステップ（３）は、Ｘ軸データのアラーム管理値（上限値Ｈ，下限値Ｌ，最大上限値値ＨＨ，最小下限値ＬＬ）を取り込んで、近似曲線との交点を計算することにより、現データの傾向下でアラーム管理値近傍の値を推測するステップである。
【００５５】
Ｘ軸データのアラーム管理値を近似パラメータ計算ステップ（２）で求めた近似式に代入し、そのＹ軸値（ｙａｌａｒｍ）をｙａｌａｒｍ＝ｆ（ｘａｌａｒｍ）にて計算する。但し、ｆ（ｘ）は近似式、ｘａｌａｒｍはｘ軸データのアラーム管理値である。また、Ｙ軸アラーム値との交点を求めるように拡張してもよい。尚、交点の値は、クライアントマシンＭのマウスの右クリックにてグラフ上に表示させるようにしてもよい。
【００５６】
表示ステップ（４）は、近似パラメータ計算ステップ（２）で求めた近似式を基に、グラフ上に近似曲線をアラーム交点計算ステップ（３）で求めたアラーム管理値交点を基に近似延長線を描画するステップである。
【００５７】
次に、このような本発明のシステムによって表示が行なわれたグラフの例を図４に表わす。
【００５８】
この図は、クライアントマシンＭにおけるディスプレイ等の表示手段の画面を表わしたものであり、例えば、発電設備について、（燃料消費量）−（発電出力）の関係と、（燃料消費量）−（排熱利用量）の関係とを一つの散布図としてウィンドウＷ０に表わした例である。
【００５９】
この散布図につき、近似曲線手段ｃ１により、（燃料消費量）−（排熱利用量）の近似曲線Ｋ１、（燃料消費量）−（発電出力）の近似曲線Ｋ２を描画する。
【００６０】
傾向予測手段ｃ２は、これらの近似曲線Ｋ１，Ｋ２をもとのデータのない部分まで延長（曲線部Ｋ１Ｈ，Ｋ２Ｈ）または遡及（曲線部Ｋ１Ｌ，Ｋ２Ｌ）して、傾向予測曲線を描画する（点線部分）。
【００６１】
次に、理想特性表示手段ｃ３は、例えばこの例にあっては、近似曲線Ｋ２をベースとし、対象とする機器、設備の仕様、カタログスペック等の理想的特性をデータの理想特性曲線Ｐとして、ウィンドウＷ０上に編集、描画する（１点鎖線部分）。
【００６２】
そして、統計解析手段ｃ５は、Ｘ軸データ及びＹ軸データの３種類のアラーム管理値（上限値Ｈ，下限値Ｌ，最大上限値値ＨＨ，最小下限値ＬＬ）をこのグラフ上に描画する。
【００６３】
ここで、傾向予測手段ｃ２は、傾向予測曲線（Ｋ１Ｈ，Ｋ１Ｌ），（Ｋ２Ｈ，Ｋ２Ｌ）とアラーム管理値との交点ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４，ｚ５，ｚ６を色替え、点滅等の強調表示を行う。
【００６４】
更に、統計解析手段ｃ５は、オペレータの指定により、この表示画面におけるウィンドウＷ１，Ｗ２に、発電出力、排熱利用量をヒストグラム形式のグラフを描画、表示する。
【００６５】
尚、この表示画面にあって、ウィンドウＷ３はアラーム管理値（上限値Ｈ，下限値Ｌ，最大上限値値ＨＨ，最小下限値ＬＬ）の設定画面、ウィンドウＷ４は近似曲線Ｋ１，Ｋ２のＸ軸データ、Ｙ軸データの設定画面である。
【００６６】
このようなグラフを表示することにより、現在のデータ進行下でのアラーム管理値付近のデータを予測し、設備の予測保全に貢献でき、また、制御システム側に設定済のアラーム管理値を読み込み、グラフ上でこの値を変更することができる。このため、任意の交点の値を調べる、適切なアラーム管理値を設定することが可能となる。
【００６７】
また、理想特性曲線Ｐにより、設備のカタログスペック等の理想的特性と、プロセスデータとを並べて表示させることにより、設備の機器特性がどの程度の状態で運転されているかを視覚的に捕らえることができる。
【００６８】
以上のように、各タグ１，２について散布図表示し、その近似曲線Ｋ１，Ｋ２を表示することにより、表示期間中のデータの進捗傾向を把握することができる。また、データをプロットしている点のマーク色階調とすることにより、データの時系列状況を把握できる。
【００６９】
更に、各タグ１，２の散布図にアラーム管理値（Ｈ，Ｌ，ＨＨ，ＬＬ）を表示させ近似曲線Ｋ１，Ｋ２との交点を表示することにより、現在の設備状態にあってのアラーム管理値付近でのデータを予測することもできる。例えば、交点上、またはマーク上でクリックすることにより、データ値を表示するようにしてもよい。
【００７０】
このような図４上の曲線から、近似曲線Ｋ２の（発電出力）に関しては、（燃料消費量）Ｈ側（数値が高い側）のアラームに抵触する（交点ｚ５）前に（発電出力）アラームが発砲（交点ｚ４）されることが予想される。
【００７１】
また、近似曲線Ｋ１の（排熱利用量）に関しては、（燃料消費量）Ｈ側−Ｌ側レンジ内では、どのアラームに抵触しないことが予想される。
【００７２】
更に、ウィンドウＷ１，Ｗ２に表示しているヒストグラムより、どの階級に、どの値の発生頻度が高いかを一目瞭然に知ることができる。階級数、階級幅は自由に設定することができる。
【００７３】
上記の機能は、設備状況の把握に便利であり、予測保全に有用となる。
【００７４】
図５は、図４に表わした（燃料消費量）−（排熱利用量）の散布図データに対して、領域編集画面（ウィンドウＷ５）において、領域判定手段ｃ４によって、正常分布範囲を領域曲線ＡＡで囲む等の設定をして領域判定を行った領域曲線である。
【００７５】
更に、ウィンドウＷ６に表示した編集画面は、判定する領域（正常領域または異常領域）を任意に設定するための画面である。即ち、この例では、編集画面Ｗ６上で、近似曲線Ｋ１の上側及び下側に、データの正常分布範囲を設定して領域判定を行うようにしたものである。
【００７６】
この例では、近似曲線Ｋ１の上側に６個のポイント、下側に６個のポイントを任意に設定し、これらのポイントを折れ線で結んで領域曲線を作成し、領域設定する。この編集画面上では、４−２０個のポイントを任意に設定し、画面上でポイントをマウスで直接操作、あるいは数値を直接指定することにより、領域を設定することができる。
【００７７】
そして、領域確定後、編集画面（ウィンドウＷ６）を閉じる。これにより、ウィンドウＷ５にあって、領域外のデータは色が変わり（「赤」に変化）、異常データを視覚的に認識できる。また、マーク上でマウスの右ボタンをクリックすると、そのデータの日付、データが表示される。
【００７８】
このような領域判定手段Ｃ４により、異常データの発生頻度とその傾向を知ることができ、設備の劣化、機器の運転状況を把握することができる。
【００７９】
次に、図６は、フィルタ手段ｃ６を用いた場合のフィルタ曲線Ｆを表示した例である。この例にあっても、図４に表わした（燃料消費量）−（排熱利用量）の散布図データに対して、フィルタ処理を行ったものである。
【００８０】
即ち、図４の散布図上、低出力時のデータをカットするため、（排熱利用量）２０００−１２０００ＭＪの範囲でデータ検索し、そのデータに対して、移動平均個数３０（１か月分とする）として移動平均処理を行った場合の例である。移動平均個数３０はウィンドウＷ７で設定する。
【００８１】
この結果、図６に表わすように、時系列データにある種の周期性があることが判明する。このように、データ抽出機能、移動平均処理機能により、膨大なデータから、データの象徴的特徴を浮かび上がらせることができる。
【００８２】
上記したような、図２から図６に示したような機能、処理手順は、図１におけるネットワークＮに結合するクライアントマシンＭであれば、どこの場所でも実行可能であり、マルチクライアント対応を実現する。
【００８３】
また、ＣＳＶファイル出力手段ｄにより、上記で得られた処理結果、曲線に関するデータ、即ち、表示中の全部のタグ・データを任意のＣＳＶファイルに出力する。これにより、汎用の表計算ソフトウェア、市販の多変数解析ソフトウェアとのリンクが可能となり、手元のクライアントマシン上での任意の処理、解析を実行することができる。
【００８４】
更に、上記の説明は、発電設備を例に挙げて表示処理、データ処理を施したものであるが、他の一般的なプロセス機器、設備に本発明システムを適用することができる。また、最近、標準インターフェイスとして用いられているＯＰＣインターフェイスを用いているため、対象となる設備仕様は無関係である。
【００８５】
また、過去のデータと直近のデータの比較を容易に行うことができ、対象となる設備、機器のハードウェア検査をソフトウェア的に行うことができる。例えば、同じハードウェア機器を用意して劣化具合を判定するような仕事を不要とすることができる。これは、非破壊検査等に応用できる。
【００８６】
以上述べたように、本発明によれば、各種の設備の経年劣化、性能劣化、現在のコンディションをグラフ上で視覚的、数値的に認識することができる。即ち、故障回数、性能劣化を知ることにより、設備の運転法の改善、有効なメンテナンス時期を判断する材料となる。
【００８７】
また、得られたデータをグラフ、曲線としてさまざまに加工した結果を直接、ワードプロセッサ形式または表計算形式のファイルに取り込んで、非定型形式の設備診断レポートを作成するようにしてもよい。
【００８８】
更に、得られた設備診断レポートをマルチクライアント形式で各所に供給することにより、情報の共有化、オープン化による管理業務のレベルの向上、効率化に寄与できるものである。
【発明の効果】
本発明のシステムによれば、プロセス設備、機器と標準的なインターフェイスと接続し、長期間のデータロギング機能を有するデータベース・サーバーマシンのクライアント環境で動作する。そして、サーバーマシンに収集保存されるデータを参照して監視下にある設備の状態をグラフ化して視覚的に提供するとともに、その診断結果として出力帳票に添付、挿入することができる。従って、下記の効果を得ることができる。
【００８９】
分締め、時締め、日締め、月締め、演算値等、データサーバが自動収集、自動計算するためのヒストリーデータを扱うことができる。
【００９０】
一つのサーバーマシンに対するマルチクライアントシステム上で動作することができる。
【００９１】
データの相関監視機能だけではなく、領域判定、理想特性比較、傾向予測、統計解析、フィルタ処理等、各種の機能を実現できるものである。
【００９２】
グラフを出力帳票に添付、挿入することにより、非定型の設備診断レポート等を出力でき、その内容を充実させることができる。
【００９３】
得られたグラフイメージのファイル保存、印刷、データのＣＳＶファイル出力等の出力機能も多彩である。
【００９４】
このように、プロセス設備、機器の長期的傾向、短期的傾向を視覚的、数値的に捉えることができ、さまざまな設備、機器に対して汎用的に利用することができる。
【００９５】
更に、長期間のロギングデータを活用し、日常行う設備メンテナンス業務の支援、運転管理の効率化、質的向上等に寄与することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の設備診断支援システムの全体構成を表わす図である。
【図２】本発明の設備診断支援システムの機能構成を表わす図である。
【図３】本発明システムの傾向予測手段ｃ２の動作ステップを表わす図である。
【図４】本発明のシステムによって表示が行なわれた曲線の例を表わす図である。
【図５】図４に表わした散布図データに対して領域判定を行った曲線を表わす図である。
【図６】本発明システムのフィルタ手段Ｃ６を用いた場合の曲線を表わす図である。
【図７】従来の設備診断支援システムの構成を表わす図である。
【符号の説明】
Ａ　設備診断支援システム
Ｍ　クライアントマシン
Ｓ　サーバーマシン
Ｎ　ネットワーク
Ｐ　監視・制御システム
Ｂ　ＯＰＣインターフェイス
ＤＢ　ヒストリカルデーベース
Ｆ１　設定ファイル
Ｆ２　作成レポートファイル
ａ　蓄積データ読込み手段
ｂ　グラフ設定手段
ｃ　グラフ表示手段
ｃ１　近似曲線手段
ｃ２　傾向予測手段
ｃ３　理想特性表示手段
ｃ４　領域判定手段
ｃ５　統計解析手段
ｃ６　フィルタ手段
ｄ　ＣＳＶファイル出力手段
ｅ　グラフ出力手段
ｆ　設定保存手段
ｇ　診断帳票作成手段
ｈ　スケジュール管理手段
ｈ１　グラフ自動印字設定手段
ｈ２　帳票自動印字設定手段

Claims (8)

1. 設備に関連するデータをネットワークによって収集して監視する設備診断支援システムにおいて、前記データについて近似処理を施して近似曲線を描画するとともに前記近似曲線を前記データのない部分についても延長または遡及して傾向予測曲線として描画することを特徴とする傾向予測手段を設けたことを特徴とする設備診断支援システム。
2. 前記傾向予測手段は、アラーム値を描画するとともに前記アラーム値と前記傾向予測曲線との交点を強調して描画することを特徴とする請求項１記載の設備診断支援システム。
3. 前記設備の仕様に基づいて理想的なデータ進捗を理想特性曲線として描画する理想特性表示手段を設けたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の設備診断支援システム。
4. 任意に設定した領域を領域曲線として描画する領域設定手段を設けたことを特徴とする請求項１、請求項２または請求項３のいずれかに記載の設備診断支援システム。
5. 前記データについて移動平均処理を行いその結果をフィルタ曲線として描画するフィルタ手段を設けたことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３または請求項４のいずれかに記載の設備診断支援システム。
6. 前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータをＣＳＶファイルとして出力するＣＳＶファイル出力手段を設けたことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４または請求項５のいずれかに記載の設備診断支援システム。
7. 前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータを帳票に貼付して診断帳票とする診断帳票作成手段を設けたことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項３、請求項４、請求項５または請求項６のいずれかに記載の設備診断支援システム。
8. 前記診断帳票または前記傾向予測手段、前記理想特性表示手段、前記領域設定手段、前記フィルタ手段の少なくとも一つの手段により得られたデータを任意のタイミングまたは予め設定したタイミングで出力するスケジュール管理手段を設けたことを特徴とする請求項７記載の設備診断支援システム。

Images