JP2005285005A - プラントデータ処理装置と処理方法及びプログラム。 - Google Patents
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Abstract
【課題】プラントの静定状態の判別とデータの抽出作業を自動化し、複数データが同時に静定状態にあるような条件でのデータ抽出が可能な静定状態判別アルゴリズムを用いて、高精度な静定状態の抽出が可能なプラントデータ処理装置、その方法及びそのプログラム媒体を提供する。
【解決手段】データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報と、時刻を基準にしたデータ処理手段と、一次静定判別手段と、静定判別記憶手段と、二次静定判別手段と、静定判別記憶手段にて記憶した二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段とを具備する。
【選択図】図1
【解決手段】データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報と、時刻を基準にしたデータ処理手段と、一次静定判別手段と、静定判別記憶手段と、二次静定判別手段と、静定判別記憶手段にて記憶した二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段とを具備する。
【選択図】図1
Description
本発明は、プラントからデータを収集し、その静特性を得るためにデータを処理する装置、その方法及びそのプログラムに関する。
従来技術の実施例として、プラント及び関連装置を図11に示す。火力、原子力発電プラントや、鉄鋼・石油化学・紙パルプなど一般産業分野でのプラント910があり、このプラントの圧力、温度、流量信号や、制御の設定値、ON/OFFデジタル信号など、広い意味でのプラントデータは、プラントデータ収集装置911によりプラントから収集され記憶される。プラントデータ収集装置911としては、制御機能を兼ね備えた分散形制御システムDCSや専用のPCベースシステムなど色々な種類のものがある。プラントデータ収集装置911からプラントデータを受け取り、データ処理を実行するのが、プラントデータ処理装置912であり、その結果を記録するのが、データ処理結果ファイル913である。
プラントデータ処理には、目的により、色々なものがあるが、本発明では、プラントの特性評価や診断などに用いる静特性データを得るための処理装置を対象とする。厳密に静特性データの処理だけの装置でなくとも、プラント特性評価や診断などの装置の一機能として静特性データが含まれているデータ処理装置でもよい。
プラントデータを用いた特性評価の例を、図2および図3に示す。ただし、本発明の範囲は、この例に限定されるものではない。
図2は、ボイラの燃料流量と蒸気流量を主体として、時間軸方向にプロットしたものであり、次の特徴がある。
(1)区間1は、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
(2)区間2は、燃料流量が増加した後、ボイラ配管などの金属部分の熱容量などにより、蒸気流量は燃料流量よりも遅れて増加する。
(3)区間3は、区間1と同様に、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
(4)区間4は、長時間一定負荷で制御されており、外乱などもなくて、次第に各流量安定し、変動が小さくなる。
(1)区間1は、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
(2)区間2は、燃料流量が増加した後、ボイラ配管などの金属部分の熱容量などにより、蒸気流量は燃料流量よりも遅れて増加する。
(3)区間3は、区間1と同様に、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
(4)区間4は、長時間一定負荷で制御されており、外乱などもなくて、次第に各流量安定し、変動が小さくなる。
図3は、図2のデータを、燃料流量と蒸気流量の相関グラフとしてプロットしたものである。白丸(○)及び黒丸(●)が、燃料流量と蒸気流量の対応するデータを表しており、斜めに描かれた破線は、理想的な関係を表す直線である。すなわち、プラントの運転に変動がなく、着目するデータに遅れなどの動特性がなく、伝熱部などの汚れや故障などによる特性変化もない場合には、各データはこの直線の上に載るべきものである。
区間1のプロットでは、燃料・蒸気流量とも変動が大きいため、理想直線上のある幅で、ばらつく結果となる。区間2のプロットでは、燃料流量に対して蒸気流量が遅れて増加するため、直線から大きく外れてヒステリシスの片側を示すような曲線状に分布する結果となっている。区間3のプロットでは、まだ変動が大きく、理想直線のある幅で、ばらついている。区間4では、変動が小さくなり、初めて直線上に載る結果となっている。
図3の理想直線と区間4のプロット結果より、プラントの特性が評価できる。すなわち、区間4のプロットが図示したとおり直線上にのっていれば、プラントの特性は理想どおりであるといえるし、そうでなければ、伝熱面の汚れや制御系の不調などが、夫々特性に悪影響を与えている可能性があると判断できる。
したがって、高精度なプラント特性評価を行うためには、区間4のように、外乱などによる変動がなく、振れが少ないデータを抽出して、燃料流量と蒸気流量が共に静定している状態を判別し、抽出する必要がある。
本発明では、区間4のように、遅れや外乱の影響がなく、変動がある小さい幅に収まっているプラントの状態を「静定状態」と呼び、その時のデータを「静特性データ」と呼び、それ以外の区間1〜3のデータと区別している。なお、区間1〜3のデータは、外乱や制御による変動や動特性による影響など色々なものを含んでいる。
この静特性データの「切り出し」は、適切で簡便なアルゴリズムがないため、従来は、人間が、図2のグラフを評価して、区間4の開始・終了時刻に当りを付け、データを切り出すという作業を行っていた。すなわち、図11のプラントデータ処理装置912におけるデータ処理は、人間が代わりに行っている場合が多かった。
そのため、圧力・流量・温度などのように、評価すべきデータの種類が多い場合、または、時間方向に長い範囲を対象とする場合は、データ量が膨大となる一方で、人間系で処理可能な作業量に限界があるため、ある程度限定した範囲の中でデータ処理をして評価せざるを得ないという問題があった。
従来提案された発明の中でも、このような問題に取り組んだものがあり、本発明のプラントデータ処理装置912に相当する静特性データの抽出装置が提案されている(例えば特許文献1を参照)。図12は、このデータ処理装置の概略構成図を示している。
同図は、図示していないプラント910より取り込んだプラントデータ900に対して、データ処理の対象とするデータを指定するデータ指定手段901と、プラントデータ900からデータ指定手段901により指定されたデータを選択する対象データ選択手段902と、選択されたデータに対して、ある演算処理を実施し、静特性状態にあるかどうか判別し、静特性データのみ抽出するデータ処理及び判別手段903と、抽出された静特性データをデータ演算結果906として保存するデータ保存手段905より構成されている。
特開2000−311012号公報
上述した図12に示した従来のデータ処理装置のアルゴリズムによれば、単一のプラントデータを抽出することはできるが、提案されているデータ処理及び判別手段903のアルゴリズムが一体となっているので、静定状態を判別する手段及びそのためのデータ処理手段に容易に分離できないため、複数のデータが同時に静定状態にあるようなデータの抽出や、複数の静定状態判別アルゴリズムを並列に活用した高精度な静定状態の抽出は、容易に行えないといった課題があった。
したがって、本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、プラントの静定状態の判別とデータの抽出作業を、人手によらず自動化し、複数データが同時に静定状態にあるような条件でのデータ抽出が可能であるとともに、複数の静定状態判別アルゴリズムを並列に用いて、高精度な静定状態のデータ抽出ができるプラントデータ処理装置と処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、請求項1のプラントデータ処理装置は、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時間幅を基準にした処理を行うデータ処理手段と、データ処理情報を参照し、データ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、一次静定判別手段の出力を記憶する静定判別記憶手段と、データ処理情報を参照し、静定判別記憶手段に記憶された一次静定判別信号から静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、静定判別記憶手段に記憶された二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段とを具備することを特徴とする。
請求項2のプラントデータ処理装置は、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時間幅を基準にした処理を行うデータ処理手段と、データ処理情報を参照し、複数のデータ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その判別結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、一次静定判別手段の判別結果を記憶する静定判別記憶手段と、データ処理情報を参照し、静定判別記憶手段に記憶されている一次静定判別信号に基づいて静定状態の二次判別を行い、その判別結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の処理を行う複数のデータ処理手段の中から、動作させるべきデータ処理手段を指定する一次切替手段及び複数の二次静定判別手段の中から、動作させるべき二次静定判別手段の指定を行う二次切替手段の切替を行う切替制御手段と、静定判別記憶手段に記憶された二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段とを具備することを特徴とする。
請求項3のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置において、一次静定判別手段が、データ処理情報に記憶されたしきい値と、データ処理手段の演算結果を比較して所定の値以下であれば、その演算結果を一次静定判別信号として出力することを特徴とする。
請求項4のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置において、二次静定判別手段は、静定判別記憶手段に記憶された対象となる一次静定判別信号の中でデータ処理情報に記憶された所定の数以上の信号が静定状態であった場合に、二次静定判別信号として静定を出力することを特徴とする。
請求項5のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置において、二次静定判別手段は、静定判別記憶手段に記憶された一次静定判別信号に対して、非静定状態から静定状態に変化した時刻からデータ処理情報に記憶された所定の時間を経過する間は、非静定を出力することを特徴とする。
請求項6のプラントデータ処理装置は、請求項2に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理情報は、一次切替手段または二次切替手段の切替を任意に行う設定情報を有することを特徴とする。
請求項7のプラントデータ処理装置は、請求項2に記載のプラントデータ処理装置において、複数のデータ処理手段は、それぞれ、選択された前記プラントデータ信号の共通な時刻から処理を開始し、処理時間の区間の中で共通な時間周期だけずらしてそれぞれ所定の方法でデータを抽出し、時刻を基準にしたデータ処理を行い、その結果を一次静定判別手段に出力することを特徴とする。
請求項8のプラントデータ処理装置は、請求項2に記載のプラントデータ処理装置において、複数のデータ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号に対して、一定時間周期毎にデータを分割し、それぞれの平均、分散、最大値および最小値などの統計量のうち、いずれか1種類の統計量を求めることを特徴とする。
請求項9のプラントデータ処理装置は、請求項2に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の2つのデータを抽出し、その2つのデータの移動平均の差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
請求項10のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の2つのデータを抽出し、所定の時間幅の2つの時刻におけるデータ値の差を取り、変化率を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
請求項11のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置おいて、データ処理手段は、指定された選択プラントデータ信号の時系列予測モデルを持ち、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅のデータを抽出し、そのデータを時系列予測モデルの入力信号として、ある時刻の予測計算を行い、その結果と計測値との差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
請求項12のプラントデータ処理装置は、請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置おいて、データ演算手段は、入力されたプラントデータ信号の中から、静定判別記憶手段に記憶されていて、二次静定判別信号の値が静定状態である時刻のデータについて、データ処理情報手段に記憶された所定の時間幅の平均値を単数または複数の信号について求め、各平均値を基にプラント特性の評価や診断に関する演算を行うことを特徴とする。
請求項13のプラントデータ処理方法は、コンピュータによってプラントのデータ処理を行うための方法であって、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、データ処理情報を参照し、対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、データ処理情報を参照し、データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、データ処理情報を参照し、静定判別記憶ステップで記憶された一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶ステップへ出力する二次静定判別ステップと、静定判別記憶ステップで記憶された二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップとを有することを特徴とする。
請求項14のプラントデータ処理プログラムは、コンピュータによってプラントのデータ処理を行うためのプログラムであって、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
データ処理情報を参照し、対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、データ処理情報を参照し、データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、データ処理情報を参照し、静定判別記憶ステップに記憶された一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別ステップと、静定判別記憶ステップに記憶された二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
データ処理情報を参照し、対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、データ処理情報を参照し、データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、データ処理情報を参照し、静定判別記憶ステップに記憶された一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別ステップと、静定判別記憶ステップに記憶された二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
本発明によれば、膨大な量のプラントデータに対しても、容易に静定データを抽出し、より高精度な静定判別を行うことができ、判別結果の信頼性が向上する。
以下、本発明の実施例1について、図1を用いて説明する。
図1は、本実施例のプラントデータ処理装置の構成図を示す。入力されたプラントデータ信号122に対して、対象とするデータを指定するデータ指定手段101と、入力されたプラントデータの中からデータ指定手段101により指定されたデータを選択する対象データ選択手段103と、データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報107と、必要によりデータ処理情報107を参照し、対象データ選択手段103により選択された選択プラントデータ信号123に対して、処理を行うデータ処理手段105と、必要によりデータ処理情報107を参照し、データ処理手段105の結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号124として出力する一次静定判別手段106と、一次静定判別手段106の出力結果を記憶する静定判別記憶手段110と、必要によりデータ処理情報ファイル107を参照し、静定判別記憶手段110に記憶される一次静定判別信号124に基づき静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号125として、静定判別記憶手段110へ出力する二次静定判別手段112と、静定判別記憶手段110にて記憶した二次静定判別信号125とプラントデータ信号122に基づき、規定の演算を行うデータ演算手段120と、データ演算手段120の演算結果を表示する演算結果表示手段121とから構成されている。ただし、演算結果表示手段121は、必須ではなく、データ記憶装置などでもよいし、他の装置へ出力する構成となっていてもよい。
以下、本発明の実施例1の機能動作を、図1乃至7を用いて説明する。
プラントデータ処理装置の目的は、上述のとおり、入力されたプラントデータに対して、そのデータが静定状態にあるかどうかを判別し、静定状態であれば、所定の演算を行うことにある。
プラントデータ処理装置の目的は、上述のとおり、入力されたプラントデータに対して、そのデータが静定状態にあるかどうかを判別し、静定状態であれば、所定の演算を行うことにある。
プラントデータ100として、例えば、図2に示す排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量、燃料流量を想定する。ただし、本発明は、これらのデータに限定されるものではない。
また、入力されるデータは、別の装置からオンラインリアルタイムで入力されるデータでもよいし、電子ファイルとしてオフラインで入力されるデータでもよい。この時、各種データの処理は、プラントデータに付属するタイムスタンプ(データを収集した時刻)に基づいて行われる。
上述の4種類の時系列データは、プラントデータ信号122として、プラントデータ処理装置へ入力される。このうち、静定判別やデータ処理を行う対象のデータ、データ処理開始−終了時刻などを、データ指定手段101で指定する。本実施例では、蒸気流量と燃料流量が指定されたものとする。その指定は、対象データ選択手段103に伝わり、ここで4種類の時系列データの中から、対象とする蒸気流量と燃料流量データのみが抽出される。
このデータ指定手段101と、対象データ選択手段103は、プラントデータ処理装置内部ではなく、図11に示した上流側のプラントデータ収集装置911側に持っていてもよい。また、入力された全種類のデータ全ての時刻について、必ず処理を行うのであれば、データ指定手段101や対象データ選択手段103はなくともよい。
抽出されたデータは、選択プラントデータ信号123として、データ処理手段a105へ入力される。入力されたデータは、ある一定周期毎に区切って処理され、所定のアルゴリズムに基づき、静定状態を判別するためのデータ処理を行う。
データ処理を行った結果は、一次静定判別手段a106へ出力され、ここでデータ処理情報107に記憶されたしきい値と比較されて、静定状態にあるかどうかが判定される。
一次静定判別手段a106は、上述の周期の処理結果に基づいて、静定状態であれば「1」、静定状態でなければ「0」を出力し、静定判別記憶手段110に記憶させる。各周期毎の処理は繰り返し行われるため、結果として入力されたデータの時間幅に対して、0又は1の判別結果のデータ列が生成される。詳細は後述するように、図10の一次静定判別信号ような結果となる。
データ処理手段a105と一次静定判別手段a106は、分割せずにひとまとまりの手段として実現してもよい。
このように、データ処理手段や一次静定判別手段を用いて、その判別結果を「0」、「1」等で規格化し、静定判別記憶手段へその結果を記憶させることにより、データ処理手段のアルゴリズムと判別結果の間の独立性が高まり、アルゴリズムの入れ替えが容易となる。
一次静定判別手段は、静定状態にあるかどうかを、データに変動があるかどうかで判別する。例えば、以下の4つのデータ処理アルゴリズムのうちのいずれかを用いることにより、静定状態か非静定状態かを判別している。
(1)ある指定された時間幅の平均や分散、最大値、最小値などの統計量を求め、しき値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
(2)指定された2つの時間幅グループのデータに対して、それぞれ移動平均を求め、さらに、その2つの移動平均の差を計算し、その差をしきい値と比較してある値以下であれば静定状態とする。
(3)指定された2つの時刻のデータの差をとり、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
(4)指定されたデータの時系列予測モデルを持ち、そのモデルにある時間幅のデータ入力して、ある時刻のデータ値の予測を行い、その値と該当時刻のデータの真値との差を求め、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
(1)ある指定された時間幅の平均や分散、最大値、最小値などの統計量を求め、しき値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
(2)指定された2つの時間幅グループのデータに対して、それぞれ移動平均を求め、さらに、その2つの移動平均の差を計算し、その差をしきい値と比較してある値以下であれば静定状態とする。
(3)指定された2つの時刻のデータの差をとり、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
(4)指定されたデータの時系列予測モデルを持ち、そのモデルにある時間幅のデータ入力して、ある時刻のデータ値の予測を行い、その値と該当時刻のデータの真値との差を求め、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
上記の判別アルゴリズム(1)〜(4)(A−(1)〜A−(4))について、以下に詳しく述べる。
アルゴリズム(1)(A−(1))では、例えば、図4に示した時系列データにおいて、ある時間幅T4で、統計量(平均値、分散、最大値、最小値など)の計算が行われ、結果がデータ処理情報107に記憶されているしきい値と比較される。この計算は、ある時間幅T3毎に繰り返し行われ、図4の例では、区間(1)−1から(1)−5までが、それぞれ計算されている。
この例では、しきい値の大きさが適切に設定されていれば、変動が小さい区間(1)−5を静定状態とすることができる。
どの統計量を計算するかは、予め、データ処理情報107に記憶しておく。また、T3とT4の大小関係には特に制約は設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。T3<T4でもよい。静定であれば、一次静定判別信号124として、例えば「1」が出力される。
アルゴリズム(2)(A−(2))では、図5に示したデータにおいて、データ処理情報107に記憶された時間幅T1,T2にて、それぞれ移動平均(2)−1a、(2)−1bを計算する。この差をしきい値と比較して、そのしきい値よりも小さければ、静定状態とする。さらに、ある時間幅T3だけずらして、移動平均(2)−2a、(2)−2bの計算を行い、同様に静定状態の判別計算を行う。またさらに、ある時間幅T3だけずらした計算を繰り返し行う。
静定状態であれば、一次静定判別信号124として、例えば「1」が出力される。T1、T2、T3の間の大小関係に制約は設けない。
アルゴリズム(3)(A−(3))では、図6に示したデータにおいて、データ処理情報107に記憶された時間幅T5にて、○印のデータ値の差を計算し、この差をしきい値と比較する。差がそのしきい値よりも小さければ、静定状態とする。さらに、ある時間幅T3だけずらして同様の計算を繰り返し行い、静定状態の判別計算を行う。この例では、しきい値の大きさが適切に設定されていれば、変動が小さい区間(3)−5を静定状態とすることができる。
また、T3とT5の大小関係には特に制約は設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。静定状態であれば、一次静定判別信号124として例えば「1」が出力される。
アルゴリズム(4)(A−(4))では、次のような計算式で予測モデルを作成する。ここで、tは、ある時刻、t−1は、ある時刻より1サンプル前の時刻、a1〜aNは、予測モデルのパラメータ、X[t]は、ある時刻tにおけるプラントデータ、Y[t]は、ある時刻tにおけるプラントデータの予測値とする。各サンプル時刻は、連続データをある一定周期でサンプリングした離散的な値である。
Y[t]=a1 X[t−1]+a2X[t−2] + … + aN X[t−N]
上記の予測モデル式に、図7の実線で示されるプラントデータ(時間幅T7)が入力され、ある時刻tにおける予測値Y[t]が図の●印で示され、データの真値X[t]が○印で示される。この時X[t]とY[t]の差を計算し、この差がしきい値よりも小さければ、静定状態とする。ある時間幅T3毎にこの計算を繰り返す。
上記の予測モデル式に、図7の実線で示されるプラントデータ(時間幅T7)が入力され、ある時刻tにおける予測値Y[t]が図の●印で示され、データの真値X[t]が○印で示される。この時X[t]とY[t]の差を計算し、この差がしきい値よりも小さければ、静定状態とする。ある時間幅T3毎にこの計算を繰り返す。
また、T3とT7の大小関係には、特に制約を設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。静定状態であれば、一次静定判別信号124として、例えば「1」が出力される。
以下、本発明の実施例2について、図8を用いて説明する。
図8の構成のデータ処理装置は、図1の構成に加えて、複数のデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108と二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113、また、それらを切り替えるための切替制御手段102、一次切替手段104および二次切替手段111を持つ点が異なっている。上述のデータ処理手段および二次静定判別手段は、2つに限らずより多く備えていてもよい。
図8の構成のデータ処理装置は、図1の構成に加えて、複数のデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108と二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113、また、それらを切り替えるための切替制御手段102、一次切替手段104および二次切替手段111を持つ点が異なっている。上述のデータ処理手段および二次静定判別手段は、2つに限らずより多く備えていてもよい。
この構成においても、入力されたプラントデータ信号122のそれぞれに対して、前述の一次静定判別手段のアルゴリズムのうち、適切なアルゴリズムを選択して使い分けることができる。さらに、二次静定判別手段も適切なアルゴリズムを選択して使い分けることができる。
図8の構成について、以下に詳述する。
入力されたプラントデータ信号122に対して、対象とするデータを指定するデータ指定手段101と、入力されたプラントデータの中からデータ指定手段101により指定されたデータを選択する対象データ選択手段103と、データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報107と、データ処理情報107を参照し、データ指定手段101において指定されたデータに基づいて、一次切替手段104や二次切替手段111の切替を行う切替制御手段102と、切替制御手段102の切替信号に基づき、複数のデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108の中で、動作する手段の指定を行う一次切替手段104と、データ処理情報107を参照し、対象データ選択手段103により選択された選択プラントデータ信号123に対して処理を行うデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108と、データ処理情報107を参照し、データ処理手段a105あるいはデータ処理手段b108の結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号124として出力する一次静定判別手段106と、一次静定判別手段106の出力結果を記憶する静定判別記憶手段110と、切替制御手段102の切替信号に基づき、複数の二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113の中から、動作する手段の指定を行う二次切替手段111と、データ処理情報107を参照し、静定判別記憶手段110に記憶される一次静定判別信号124に基づいて、静定状態の二次判別を行い、結果を二次静定判別信号125として静定判別記憶手段110へ出力する二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113と、静定判別記憶手段110にて記憶した二次静定判別信号125とプラントデータ信号122に基づき、所定の演算を行うデータ演算手段120と、データ演算手段120の演算結果を表示する演算結果表示手段121とから構成されている。
入力されたプラントデータ信号122に対して、対象とするデータを指定するデータ指定手段101と、入力されたプラントデータの中からデータ指定手段101により指定されたデータを選択する対象データ選択手段103と、データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報107と、データ処理情報107を参照し、データ指定手段101において指定されたデータに基づいて、一次切替手段104や二次切替手段111の切替を行う切替制御手段102と、切替制御手段102の切替信号に基づき、複数のデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108の中で、動作する手段の指定を行う一次切替手段104と、データ処理情報107を参照し、対象データ選択手段103により選択された選択プラントデータ信号123に対して処理を行うデータ処理手段a105およびデータ処理手段b108と、データ処理情報107を参照し、データ処理手段a105あるいはデータ処理手段b108の結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号124として出力する一次静定判別手段106と、一次静定判別手段106の出力結果を記憶する静定判別記憶手段110と、切替制御手段102の切替信号に基づき、複数の二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113の中から、動作する手段の指定を行う二次切替手段111と、データ処理情報107を参照し、静定判別記憶手段110に記憶される一次静定判別信号124に基づいて、静定状態の二次判別を行い、結果を二次静定判別信号125として静定判別記憶手段110へ出力する二次静定判別手段a112および二次静定判別手段b113と、静定判別記憶手段110にて記憶した二次静定判別信号125とプラントデータ信号122に基づき、所定の演算を行うデータ演算手段120と、データ演算手段120の演算結果を表示する演算結果表示手段121とから構成されている。
ただし、演算結果表示手段121は必須ではなく、データ記憶装置などでもよいし、他の装置へ出力する構成となっていてもよい。
以下、本実施例2の機能動作について、図9および図10を用いて説明する。すなわち、データ処理情報107や静定判別記憶手段110に記憶されるデータの例を示し、データ処理手段や二次静定判別手段の切替動作について説明する。
図9は、データ処理情報107が記憶するデータの内容を示す。データ指定手段101にて、静定判別を行うときのモードと、静定判別対象のデータを指定する。本実施例においては、モードは全体監視を、静定判別対象データは排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量および燃料流量を指定した場合について、以下に一例として説明する。
この時、切替制御手段102は、データ指定手段101より、「モード=全体監視、静定判別対象データ=排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量、燃料流量」の指示信号を受けて、データ処理情報107から、対応する情報データを読み出す。
モードとして全体監視が指定された場合には、表のTable0の3行目のデータを参照し、データ処理手段や一次静定判別手段用のデータとしては、第3列より、表のTable3を参照すればよい。
また、切替制御手段102は、表のTable3の第2列および第3列を参照して、対象データ毎に複数あるデータ処理手段の中から適切なものを選択して、その結果を一次切替手段に出力する。
一次切替手段104は、複数あるデータ処理手段の中から適切なものへ切り替える。図8では、データ処理手段a105、データ処理手段b108の2つしか記載していないが、これらがよりたくさんあっても、同じように切替動作が実行される。本実施例では、データ処理手段として、排ガス温度はデータアルゴリズムA−(1)、蒸気温度はA−(2)、蒸気流量はA−(3)、燃料流量はA−(4)に対応したデータ処理手段へそれぞれ切り替えられる。
このように、入力されたデータの種類によって、複数のアルゴリズムの中から、入力されたデータの特性に適したアルゴリズムを選択して使うことにより、精度の高い静定判別を行うことができる。
さらに、切替制御手段102は、表のTable0の第4列を参照して、二次静定判別手段として何を用いればよいかを認識する。その結果を二次切替手段111へ出力し、二次切替手段111は、該当する二次静定判別手段へ切り替える。この例では、AND型に対応したものへ切り替えている。
一方、データ処理手段は、表のTable3の各データを参照して処理を行う。アルゴリズムA−(1)乃至A−(4)の各パラメータ(図4乃至図7に示したもの)としては、第4乃至8列を用いて、対応する値を読み出す。
一次静定判別手段は、表のTable3の第9列を参照して、しきい値とする値を読み出す。このしきい値は、同表の例で示したものでなくとも、各アルゴリズム毎にそれぞれ設定されていてもよい。
図10にプラントデータの例を示すとともに、この時、静定判別記憶手段110にて記憶される一次静定判別信号124と二次静定判別信号125の例を示す。ここで、t0は処理開始時刻とし、t1乃至t5は、t0にT3(図4乃至7及び図9における共通時間周期)の整数倍を加算した時刻とする。t3+1は、T3をサンプリング周期として離散値表現したものである。すなわち、t3+1=t3+1×T3である。
プラントデータ信号122として入力されたデータの波形が、図10に示すようなものであった場合、上述したプラントデータ処理装置の動作により、一次静定判別手段106の結果として、図10に示す一次静定判別信号124が出力される。ここで「1」は静定状態、「0」は静定でない状態を表すものとする。
同図に示した4種類のプラントデータは、それぞれ異なるデータ処理手段で処理されたが、4つのデータ処理手段は、それぞれ選択プラントデータ信号123の共通な時刻(t0)から処理を開始し、さらに、その時間区間の中で共通な時間周期(図4乃至7及び図9におけるT3)だけずらしてデータ処理を行うものとする。このようにすると、図10に示すとおり、時間周期T3の整数倍となる時刻毎に、必ず4種類のプラントデータの一次静定判別結果が得られる。
このように、T3を共通とすることで、複数のデータ処理アルゴリズムを並用した時でも、同じ時間に対して静定・非静定の判断をすることができ、静定判別結果を規格化することができる。つまり、複数のプラントデータに対して、それぞれ異なるアルゴリズムを適用しても、その判別結果は同じ時刻にそろえられている。
したがって、アルゴリズムとその判別結果の間の独立性が高まり、色々なアルゴリズムの入れ替えが容易となり、さらに適切なアルゴリズムを使用することで、高精度な静定判別を行うことができる。
データ処理手段107の情報に基づき、二次切替手段111により選択された二次静定判別手段(112または113)では、ORまたはANDの型が選択されて、一次静定判別信号124に基づき、二次静定判別信号125の演算を行う。
例えば、図9において、「全体監視」モードが選択されている場合には、表のTable0の3行目の情報よりAND型が選択されており、表のTable3のNo.1乃至4の信号のANDをとる。すなわち、図10における、4種類のデータの各時刻毎の一次静定判別信号124のANDをとる。その結果は、t0では、AND(0,0,0,0)=0であり、t3では、AND(1,1,1,1)=1である。この時の二次静定判別信号125として、該当表(二次静定判別信号125)のANDの行の信号が出力される。
また、「流量監視」モードが選択されている場合には、表のTable0の2行目の情報よりOR型が選択されており、表のTable2のNo.1乃至2の信号のORをとる。すなわち、図10における、2種類の流量データの各時刻毎の一次静定判別信号124のORをとる。その結果は、t0ではOR(0,0)=0であり、t1ではOR(1,0)=1である。この時の二次静定判別信号125としては、該当表のORの行の信号が出力される。
単純なANDとOR以外にも、例えば、4つのうち2つ以上が1であれば1とするなど、適当なアルゴリズムにより判別を行ってもよい。その時に追加が必要となるパラメータは、データ処理情報107に記憶させておけばよい。
「全体監視(遅れ=2)」モードが選択されている場合には、表のTable0の5行目の情報よりAND型が選択され、表のTable3のNo.1乃至4の信号のANDをとる。すなわち、図10における、4種類のデータの各時刻毎の一次静定判別信号124のANDをとる。ただし、非静定状態の0から、静定状態の1へ変化した直後は、静定判別をより安全方向で考えたり、さらに信号が落ち着くことを期待して遅れ分を考慮するものとする。すなわち、静定状態となっても、表のTable0の第6列のパラメータ値に相当する時刻分だけ非静定状態を出力するものとする。これによって、本来はt3から1が出力されるはずであるが、t3とt3+1の2時刻分は0としている。
このように、複数のプラントデータに対して、まず、1つずつのデータを静定判別して、その結果を一次静定判別信号として出力し、次に複数のプラントデータの一次静定判別結果を総合して、最終的に目的とする静定状態に合致しているかどうかを判断することで、プラント全体が静定となっているかどうか、あるいは流量全てが静定しているかなど、複数のプラントデータに基づく静定判別を容易に行うことができる。
以下、本発明の実施例3として、図1および図8におけるデータ演算手段120について説明する。
これまで述べてきたように、入力された複数のプラントデータ信号122に対して一次静定状態の判別が行われ、その結果は、二次静定判別信号125として出力され、静定判別記憶手段110に記憶されていた。
データ演算手段120は、静定判別記憶手段110に記憶された二次静定判別信号125の値や、必要によりデータ処理情報107を参照することにより、入力された複数のプラントデータ信号122の中から静定状態である時刻のデータを選択して、他の装置へ出力することができる。出力されるデータの時刻は、図10に示したとおり、まさに二次静定判別信号が1となっている時刻のデータだけでもよいし、共通の周期T3が短ければ、図4乃至7および図9に示した周期T3だけ、該当する時刻から遡った時刻でもよい。
また、単に静定状態である時刻のデータを出力するだけではなく、該当する時刻から周期T3だけ遡った時間幅で平均値をとった値を出力してもよい。
さらに、静特性データや、静特性データの平均値出力機能を備え、下流側にデータ表示システムやプラント特性の評価・診断を行うシステムと組み合わせることにより、図3の●印で示したように、静定データだけを計算・表示することができる。表示されたデータを理想的な特性直線と比較すると、よく一致している。したがって、静特性に基づく精度の高い評価・診断を行うことができる。
火力、原子力発電プラントや、鉄鋼・石油化学・紙パルプなど一般産業分野でのプラントにおいて、圧力、温度、流量等の高精度の静特性データを求めることにより、信頼度の高い評価・診断を行うことができる。
100…プラントデータ、101…データ指定手段、102…切替制御手段、103…対象データ選択手段、104…一次切替手段、105…データ処理手段a、106…一次静定判別手段、107…データ処理情報、108…データ処理手段b、110…静定判別記憶手段、111…二次切替手段、112…二次静定判別手段a、113・・二次静定判別手段b、120…データ演算手段、121…演算結果表示手段、122…プラントデータ信号、123…選択プラントデータ信号、124…一次静定判別信号、125…二次静定判別信号。
Claims (14)
- プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、
前記データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、
前記一次静定判別手段の出力を記憶する静定判別記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶手段に記憶された前記一次静定判別信号から静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として前記静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、
前記静定判別記憶手段に記憶された前記二次静定判別信号と前記プラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、
前記データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段と
を具備することを特徴とするプラントデータ処理装置。 - プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、
前記データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記複数のデータ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その判別結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、
前記一次静定判別手段の判別結果を記憶する静定判別記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶手段に記憶されている前記一次静定判別信号に基づいて静定状態の二次判別を行い、その判別結果を二次静定判別信号として前記静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の処理を行う複数の前記データ処理手段の中から、動作させるべきデータ処理手段を指定する一次切替手段及び複数の前記二次静定判別手段の中から、動作させるべき二次静定判別手段の指定を行う二次切替手段の切替を行う切替制御手段と、
前記静定判別記憶手段に記憶された前記二次静定判別信号と前記プラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、
前記データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段と
を具備することを特徴とするプラントデータ処理装置。 - 前記一次静定判別手段は、前記データ処理情報に記憶されたしきい値と、前記データ処理手段の演算結果を比較して所定の値以下であれば、その演算結果を前記一次静定判別信号として出力することを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記二次静定判別手段は、前記静定判別記憶手段に記憶された対象となる前記一次静定判別信号の中で前記データ処理情報に記憶された所定の数以上の信号が静定であった場合に、前記二次静定判別信号として静定を出力することを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記二次静定判別手段は、前記静定判別記憶手段に記憶された前記一次静定判別信号に対して、非静定状態から静定状態に変化した時刻から前記データ処理情報に記憶された所定の時間を経過する間は、非静定を出力することを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記データ処理情報は、前記一次切替手段または前記二次切替手段の切替を任意に行う設定情報を有することを特徴とする請求項2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記複数のデータ処理手段は、それぞれ、選択された前記プラントデータ信号の共通な時刻から処理を開始し、処理時間の区間の中で共通な時間周期だけずらしてそれぞれ所定の方法でデータを抽出し、時刻を基準にしたデータ処理を行い、その結果を前記一次静定判別手段に出力することを特徴とする請求項2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記複数のデータ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号に対して、一定時間周期毎にデータを分割し、それぞれの平均、分散、最大値および最小値などの統計量のうち、いずれか1種類の統計量を求めることを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記データ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の2つのデータを抽出し、その2つのデータの移動平均の差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記データ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の2つのデータを抽出し、所定の時間幅の2つの時刻におけるデータ値の差を取り変化率を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記データ処理手段は、指定された前記選択プラントデータ信号の時系列予測モデルを持ち、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅のデータを抽出し、そのデータを時系列予測モデルの入力信号として、ある時刻の予測計算を行い、その結果と計測値との差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- 前記データ演算手段は、入力された前記プラントデータ信号の中から、前記静定判別記憶手段に記憶されていて、前記二次静定判別信号の値が静定状態である時刻のデータについて、前記データ処理情報手段に記憶された所定の時間幅の平均値を単数または複数の信号について求め、各平均値を基にプラント特性の評価や診断に関する演算を行うことを特徴とする請求項1または2に記載のプラントデータ処理装置。
- コンピュータによってプラントのデータ処理を行うための方法であって、
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、
前記データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、
前記一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶ステップで記憶された前記一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶ステップへ出力する二次静定判別ステップと、
前記静定判別記憶ステップで記憶された前記二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、
前記データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップと
を有することを特徴とするプラントデータ処理方法。 - コンピュータによってプラントのデータ処理を行うためのプログラムであって、
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、
前記データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、
前記プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、
前記一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶ステップに記憶された前記一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別ステップと、
前記静定判別記憶ステップに記憶された前記二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、
前記データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20081125 |
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A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20090317 |