JP2007109139A - Monitoring diagnostic apparatus and monitoring diagnostic method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、発電プラント等で使用される機器の監視診断装置及び監視診断方法に関する。 The present invention relates to a monitoring / diagnosis apparatus and a monitoring / diagnosis method for equipment used in a power plant or the like.
従来、プラント等で使用される機器を監視し、異常の有無を診断する技術として、特許文献1に記載された技術がある。
Conventionally, there is a technique described in
特許文献1に記載された技術は、プラントで使用される機器に設置されたセンサの検出結果に基づいて異常の有無を判断し、不具合と判断される信号項目に関する情報とこの項目に該当する不具合事象に関する情報とを対応させて記憶した事例データベースから不具合事象を参照して、機器の不具合状況の診断を行う。
The technique described in
しかしながら、特許文献1に記載された技術では、事例データベースに記憶されていないセンサの検出結果が生じた場合には、参照すべき不具合事象を検索することができず、診断を行うことができなかった。
However, in the technique described in
そこで、本発明は、過去に参照とすべき不具合事象が発生していない場合であっても、機器の不具合状況の診断を行うことができる技術を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a technique capable of diagnosing a malfunction state of a device even when a malfunction event that should be referred to in the past has not occurred.
以上の課題を解決するため、本発明は、過去の事例を記憶した事例データベースに該当する情報がない場合には、不具合事象に関するナレッジデータベースから情報を取得し、取得された情報から影響度や異常レベルを判定して、機器の不具合状況の診断を行う技術を提供する。 In order to solve the above problems, the present invention acquires information from a knowledge database related to a failure event when there is no corresponding information in the case database storing past cases, and the degree of influence or abnormality is acquired from the acquired information. Provide a technology for determining the level and diagnosing equipment malfunctions.
例えば、本発明は、機器の監視診断装置であって、監視対象となっている監視対象機器の機器名と、前記プロセス状態量と、前記状態情報と、を記憶した異常診断データベース、前記監視対象機器の機器名と、該監視対象機器において過去に生じた不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶した過去事例データベース、ならびに、前記監視対象機器以外の非監視対象機器の機器名と、該非監視対象機器の不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶したナレッジデータベース、を記憶した記憶部と、前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて、前記監視対象機器に不具合が生じたと判断された場合に、前記監視対象機器の機器名及び前記プロセス状態量に基づいて、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出し、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索し、該当する過去事例がないときには、前記ナレッジデータベースを検索する演算処理部と、を備える。 For example, the present invention is an apparatus monitoring and diagnosing apparatus, an abnormality diagnosis database storing a device name of a monitoring target apparatus that is a monitoring target, the process state quantity, and the state information, and the monitoring target A past case database storing device names of devices, information related to failures that occurred in the past in the monitored devices, and information related to handling the failures, and devices of non-monitored devices other than the monitored devices A storage unit storing a name, information relating to a failure of the non-monitoring target device, information relating to handling the failure, and a process state quantity of the monitoring target device, the monitoring target When it is determined that a failure has occurred in the device, the abnormality diagnosis database is based on the device name of the monitored device and the process state quantity. The state information is read out from, and the past case database is searched based on at least one of the device name of the monitoring target device and the state information, and the knowledge database is searched when there is no corresponding past case A processing unit.
以上のように、本発明によれば、過去の事例を記憶した事例データベースに該当する情報がない場合でも、不具合事象に関するナレッジデータベースから情報を取得し、取得された情報から影響度や異常レベルを判定することができるため、過去に参照とすべき不具合事象が発生していない場合であっても、機器の不具合状況の診断を行うことができる。 As described above, according to the present invention, even when there is no corresponding information in the case database storing past cases, the information is acquired from the knowledge database regarding the failure event, and the influence level and the abnormality level are obtained from the acquired information. Since the determination can be made, the failure status of the device can be diagnosed even when there is no failure event that should be referred to in the past.
図1は、本発明の一実施形態である監視診断装置100の概略図である。
FIG. 1 is a schematic diagram of a monitoring /
図1に示されているように、監視診断装置100は、演算処理部110と、記憶部120と、通信部130と、I/F(Interface)部140と、入力部150と、表示部160と、を備えている。
As shown in FIG. 1, the
演算処理部110は、異常判定処理部111と、過去事例検索処理部112と、ナレッジ検索処理部113と、影響度評価処理部114と、異常レベル判定処理部115と、登録部116と、を有する。
The arithmetic processing unit 110 includes an abnormality
異常判定処理部111は、I/F部140を介して、監視対象となっている機器に取り付けられているセンサからの検出信号を取得し、この検出信号からプロセス状態量を算出し、異常判定データベース121に記憶されているデータを読み出し、異常診断データベース122に記憶されている判断手法に基づいて、異常の有無を判定する。
The abnormality
具体的には、まず、図4に示されている異常判定データベース121の機器毎に設定されている手法(ロジック)欄121cに入力されているロジックNoをキーとして、図5(a)に示されている異常事象判定ファイル122AからこのロジックNoで用いる判定手法を特定する(異常事象判定ファイル122Aでは、手法(ロジック)名122bの列で○印のついている判定手法が、使用する判定手法となっている)。次に、特定された判定手法を図5(b)に示されている判定手法ファイル122Bの判定手法名欄122bから検索し、検索された判定手法の行でセンサ種類、判定式を特定し、特定されたセンサ種類で計測されたプロセス状態量を特定された判定式を用いて判定を行うことで異常の有無を判定する。
Specifically, first, the logic No. input in the method (logic)
また、異常判定処理部111は、算出されたプロセス状態量を判定式に基づいて異常と判定した場合には、異常と判定された機器の機器名を異常判定データベース121の機器情報欄121aから取得し、また、このプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報を異常診断データベース122の判定手法ファイル122Bの状態情報欄122fから取得して、これらの情報を後述する過去事例検索処理部112に送る。
Further, when the abnormality
過去事例検索処理部112は、異常判定部111で異常の判定がなされた場合には、異常判定処理部111から送られてきた機器名及び状態情報に基づいて、過去に同様の事例が発生しているか否かを過去事例データベースから検索し、ヒットする事例がある場合には、このヒットした事例に関する情報を過去事例データベースから取得し、所定の形式に変換して表示部160で表示する。一方、ヒットする事例がない場合には、異常判定処理部111から送られてきた機器名及び状態情報を所定の形式に変換して表示部160で表示する処理を行う。
In the past case
なお、本実施形態では、機器名及び状態情報に基づいて、過去事例データベース123の機器名欄123f及び発生事象欄123hからキーワード検索を行っているが、このような態様に限定されない。
In the present embodiment, the keyword search is performed from the device name column 123f and the
ナレッジ検索処理部113は、過去事例検索処理部112でヒットする事例がない場合に表示される機器名及び状態情報の表示画面を閉じるよう、入力部150を介して指示を受けると、図2に示されているナレッジ検索画面170を表示部160に表示して、入力された条件でナレッジデータベース124の検索を行い、ヒットしたナレッジに関する情報を取得し、所定の形式に変換して表示部160で表示する処理を行う。
When the knowledge
ナレッジ検索画面170は、検索対象選択欄171と、検索式入力欄172と、キーワード入力欄173と、重み値入力欄174と、検索ボタン175と、リセットボタン176と、を備えている。
The
検索対象選択欄171は、検索を行う情報が蓄積されている対象(データベース)を選択する欄で、本実施形態では、所内チェック欄171aと、インターネットチェック欄171bと、その他チェック欄171cと、が設けられており、これらのチェック欄に入力部150で選択を行うと、選択された対象において情報が検索される。
The search
ここで、「所内」を選択すると、ナレッジデータベース124を対象として検索が行われ、「インターネット」を選択すると、所定のサーチエンジンを介してインターネットを対象として検索が行われる。なお、「その他」を選択すると、過去事例データベース123及びナレッジデータベース124以外の検索用データベースが記憶部120に記憶されている場合には、その検索用データベースを検索するようになっている(本実施形態では、このような検索用データベースは設けられていないため、「その他」を選択しても検索は行われない)。
Here, when “inside” is selected, a search is performed on the
検索式入力欄172には、ナレッジデータベース124を検索するための所定の検索式を入力する。
In the search
キーワード入力欄173には、検索を行うためのキーワードを各欄に入力する。
In the
なお、本実施形態では、検索式入力欄172及びキーワード入力欄173には、いずれか一方に入力が行われれば、検索可能にされており、両方に入力された場合には、いわゆるand検索が行われるようになっている。
In the present embodiment, the search
重み値入力欄174には、この重み値入力欄174に隣接するキーワード入力欄173に入力されたキーワードの重み値を入力する。本実施形態では、「1」、「2」、「3」の数値を入力するようにしており、重みの度合い(重要度)は、「1」>「2」>「3」となるようにしている。
In the weight
検索ボタン175が入力部150を介して押されると、検索対象選択欄171で選択された対象につき、検索式入力欄172に入力された検索式で、または、キーワード入力欄173に入力されたキーワードで、検索が実行される。
When the search button 175 is pressed via the input unit 150, the keyword selected in the search
なお、本実施形態では、検索式入力欄172に入力された検索式、又は、キーワード入力欄173に入力されたキーワードを、図7に示されたナレッジデータベース124の機器項目124a、部品項目124b、劣化・損傷モード項目124c及びセンサ信号・運転情報項目124eで検索を行う。
In the present embodiment, the search expression input in the search
また、複数のキーワード入力欄173にキーワードが入力された場合には、いわゆるand検索を行うようにしている。
In addition, when a keyword is input in the plurality of
リセットボタン176が入力部150を介して押されると、検索対象選択欄171、検索式入力欄172、キーワード入力欄173及び重み値入力欄174に、選択又は入力された事項がリセットされて空欄に戻るようになっている。
When the
ここで、ナレッジデータベース124での検索においては、入力された重み値と、検索されたキーワードのマッチ数と、に基づいて、検索対象をフィルタリングし、これらの重み値により重みが高く、マッチ数が多いナレッジほど、そのナレッジに関する情報が表示部160において優先的に表示されるようにしている。なお、重み値及びマッチ数による優先度が一致した場合には、重み値が高いほうを優先するようにしている。また、キーワードに一致する項目が複数ある場合には、文字情報項目124hに入力されている文字情報におけるキーワードのマッチ数に基づいて優先度を判断するようにすればよい。
Here, in the search in the
図3には、ナレッジデータベース124の検索結果の画面例であるナレッジ検索結果画面180を示している。図3に示されているように、ナレッジ検索結果画面180は、ナレッジ毎に表示欄181が形成されており、この表示欄181は、タブ182を選択することにより、表示部160の画面上での表示が切り替わるようになっている。なお、表示欄181については、図3において向かって左側に位置する表示欄160で表示されるナレッジほど検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものとなっている。
FIG. 3 shows a knowledge
表示欄181には、ナレッジの対象となっている部品等の図面や写真といった画像表示欄181aと、ナレッジの内容等を説明する文字情報表示欄181bと、関連するナレッジ、参考資料、ナレッジの対象となっている部品等のスペック等の付記情報を表示する付記情報表示欄181cが設けられている。
The
また、図3の表示欄181の上方には、印刷や表示方法の変更といったメニュー選択ボタンを表示するメニュー表示欄183が設けられている。
Further, a
なお、ナレッジ検索処理部113は、ナレッジデータベース124でヒットするナレッジがなかった場合には、予め定められた検索サーチエンジンを用いて、キーワード入力欄173に入力されたキーワードに基づいて検索を行う。なお、キーワード入力欄173にキーワードが入力されていない場合には、異常判定処理部111で特定された機器情報及び状態情報に基づいて、検索を行う。このようにして行われた検索結果は、所定の表示形式で、表示部160にて表示する処理を行う。
The knowledge
影響度評価処理部114は、ナレッジ検索処理部113で特定のナレッジがヒットした場合に、ヒットしたナレッジの内、最も検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものを特定し、そのナレッジの影響度に関する情報をナレッジデータベースから取得し、所定の形式に変換して表示部160で表示する処理を行う。
When the specific knowledge is hit in the knowledge
ここで、影響度に関する情報とは、その部品等に不具合を生じた際に、その不具合を解消するために必要とする費用や時間(日数)等の情報であって、本実施形態では、復旧に要した時間(日数)、対応に要した延べ人数、対応するための工程数、復旧に要する費用、不具合によって生じた損失額といった情報を所定の形式で表示するようにしているがこれらに限定されるわけではない。 Here, the information on the degree of influence is information such as cost and time (number of days) required to solve the malfunction when the malfunction occurs in the component, etc., and in this embodiment, the recovery is performed. Information such as the time required (number of days), the total number of people required for handling, the number of processes to deal with, the cost required for restoration, the amount of loss caused by malfunctions, etc. are displayed in a predetermined format, but not limited to these It is not done.
なお、影響度評価処理部114は、ナレッジ検索処理部113で特定のナレッジがヒットしなかった場合には、これらの表示処理は行わない。
Note that when the specific knowledge is not hit by the knowledge
異常レベル判定処理部115は、異常があると判定された機器の部品の状態を所定の物理モデルや経験式から評価し、この部品の破損確率から全体としての機器の破損確率を算出し、所定のレベルに分けて判定するものである。
The abnormality level
具体的には、異常があると判定された機器に関して、異常レベル判定データベース125から、その機器の部品毎に、その運転開始年月日と運転時間から総等価運転時間を算出し、この総等価運転時間と管理時間から算出される閾値(本実施形態では、管理基準の50〜80%の間の数値を部品毎に予め選択したもの)とを比較し、この閾値を超えている部品についてワイブル分布から破損確率を算出するとともに、この閾値を超えている部品の重要度に応じて機器全体の破損確率を算出する。例えば、機器全体の破損確率は、機器を構成する部品にそれぞれの重要度を全体で100%となるように予め定めておき、閾値を超えた部品の重要度を加算することにより機器全体の破損確率を算出することができる。なお、総等価運転時間は、運転開始年月日と運転時間から算出される総運転時間に所定の係数を乗算することで算出される。
Specifically, for a device determined to have an abnormality, the total equivalent operation time is calculated from the operation start date and operation time for each component of the device from the abnormality
ここで、本実施形態では、このレベル分けをレベル1、レベル2及びレベル3に分けており、レベル1は機器全体の破損確率が0%以上10%未満、レベル2は機器全体の破損確率が10%以上50%未満、レベル3は機器全体の破損確率が50%以上100%以下、となるようにレベル分けを行っているが、このような態様に限定されるわけではない。
Here, in this embodiment, this level division is divided into
登録部116は、異常判定データベース121、過去事例データベース123及びナレッジデータベース124に所定の情報を入力する処理を行う。具体的には、入力部150で入力された情報をそれぞれのデータベースに登録する。
The registration unit 116 performs processing for inputting predetermined information to the
なお、以上に記載した演算処理部110については、記憶部120に記憶されている所定のプログラムをCPU(Central Processing Unit)で実行することにより実現可能である。 The arithmetic processing unit 110 described above can be realized by executing a predetermined program stored in the storage unit 120 by a CPU (Central Processing Unit).
記憶部120は、異常判定データベース121と、異常診断データベース122と、過去事例データベース123と、ナレッジデータベース124と、を有している。
The storage unit 120 includes an
異常判定データベース121は、図4に示されているように、機器情報欄121a、センサ種類欄121b、判断手法欄121c、異常事象コード欄121d及び備考欄121eが設けられており、これらの欄に予め登録部116及び入力部150を用いて所定の情報を入力しておく。
As shown in FIG. 4, the
機器情報欄121aには、センサを取り付ける機器の名称を入力する。
In the
センサ種類欄121bは、機器情報欄121aに入力された機器に取り付けられているセンサの種類を入力する。
The
手法(ロジック)入力欄121cには、機器情報欄121aに入力された機器に取り付けられているセンサの検出信号から算出されるプロセス状態量から異常を判定するためのロジックNoを入力する。
In the technique (logic)
異常事象コード欄121dは、センサ種類121bで特定されるセンサが手法(ロジック)欄121cのロジックNoで特定される判定手法により異常と判定される異常事象毎に予め割り当てられている異常事象コードNoを入力する。
The abnormal event code column 121d includes an abnormal event code No. assigned in advance for each abnormal event in which the sensor specified by the
備考欄121eには、機器情報欄121aに入力されている機器毎の付記的事項を自由に入力することができる。
In the remarks column 121e, an additional item for each device input in the
異常診断データベース122は、図5に示されているように、異常事象判定ファイル122A[図5(a)参照]及び判定手法ファイル122B[図5(b)参照]を有している。
As shown in FIG. 5, the
異常事象判定ファイル122Aは、図5(a)の最も左の列に判定手法名欄122bが設けられており、この判定手法名欄122bには、各判定手法名を縦の列に入力する。また、図5(a)の最も上の行には、手法(ロジック)欄122bが設けられており、この手法(ロジック)欄122bには、ロジックNoを横の行に入力する。そして、ロジックNoの行と判定手法の列との交点により特定される領域には、そのロジックNoでその判定手法を用いるか否かを入力する。ここで、本実施形態では、そのロジックNoでその判定手法を用いる場合には、「○」を入力し、一方、用いない場合には「×」を入力するようにしている。
In the abnormal
そして、図5(a)の最も下の行には、特定のロジックNoで一つ以上の判定手法を用いる場合の異常と判定する基準を特定することができるようになっている。ここで、本実施形態では、その列で「○」が付されている全ての判定手法で異常と判定された場合に異常と判定する場合には「○」を、その列で「○」が付されているいずれかの判定手法で異常と判定された場合に異常と判定する場合には「△」を入力するようにしている。 In the lowermost line of FIG. 5A, it is possible to specify a criterion for determining an abnormality when one or more determination methods are used with a specific logic No. Here, in this embodiment, when it is determined to be abnormal when it is determined as abnormal by all the determination methods marked with “◯” in the column, “○” is displayed, and “○” is displayed in the column. When it is determined to be abnormal when any of the attached determination methods is determined, “Δ” is input.
判定手法ファイル122Bは、図5(b)に示されているように、判定手法名欄122cと、センサ種類欄122dと、判定式欄122eと、状態情報欄122fと、を有する。
As shown in FIG. 5B, the determination method file 122B includes a determination method name column 122c, a
判定手法名欄122cは、図5(a)に示されている異常事象判定ファイル122Aの判定手法名欄122bに対応する判定手法名を入力する。
The determination method name column 122c inputs a determination method name corresponding to the determination method name column 122b of the abnormal
センサ種類欄122dには、判定手法名欄122cで特定される判定手法で使用するプロセス状態量を算出するセンサ種類名を入力する。
In the
判定式欄122eには、センサ種類欄122dで特定されたセンサにより算出されるプロセス状態量に基づいて異常と判定するための判定式を入力する。ここで、図5(b)では、a、b、dは、それぞれセンサ種類A、B、Dの検出信号から算出されたプロセス状態量、Δc/Δtは、センサ種類Cの検出信号から算出されたプロセス状態量であるcの所定時間当たりの増加量、を表しており、S、T、U、V、Wは、それぞれ所定の閾値である。
In the
状態情報欄122fには、センサ種類欄122dで特定されたセンサにより算出されるプロセス状態量を判定式欄122eに基づいて判定することで異常と判定された状態を表す情報を入力する。例えば、センサ種類Aが温度センサであり、判定式「a>S」が「a>100℃」となっていた場合には、状態情報欄122fには、「高温」といった情報を入力する。
In the
過去事例データベース123は、図6に示されているように、分類No欄123aと、異常事象コード欄123bと、顧客欄123cと、サイト欄123dと、号系列・軸欄123eと、機器欄123fと、年月日・時刻欄123gと、発生事象欄123hと、原因欄123iと、対策欄123jと、復旧年月日欄123kと、コメント欄123lと、を有している。
As shown in FIG. 6, the
分類No欄123aには、過去に発生した異常事例を分類するための所定の分類Noを入力する。
A predetermined classification number for classifying abnormal cases that occurred in the past is entered in the
異常事象コード欄123bには、図4に示されている異常判定データベース121の異常事象コード欄121dに対応させて、所定の異常事象コードを入力する。
In the abnormal
顧客欄123cには、異常を検出する機器を使用している顧客名を入力する。 In the customer column 123c, the name of the customer who is using the device that detects the abnormality is input.
サイト欄123dには、顧客欄123cで特定される顧客が、異常を検出する機器を使用している工場・建物等の情報を入力する。 In the site column 123d, the customer specified in the customer column 123c inputs information about a factory, a building, or the like that uses a device that detects an abnormality.
号系列・軸欄123eには、異常を検出する機器が使用されている工場や建物等の号系列Noや軸Noがある場合には、これらの情報を入力する。
In the number series /
機器欄123fには、異常と判断された機器の名称を入力する。 In the device column 123f, the name of the device determined to be abnormal is input.
年月日・時刻欄123gには、異常が発生した年月日及び時刻を入力する。 In the date / time column 123g, the date and time when the abnormality occurred are entered.
発生事象欄123hには、センサで計測された信号から算出されたプロセス状態量に基いて異常と判断された際の状態に関する情報を入力する。
In the
原因欄123iには、異常と判断された状態が生じた際の原因を入力する。 In the cause column 123i, the cause when the state determined to be abnormal occurs is input.
対策欄123jには、異常と判断された状態に対して施した対策を入力する。 In the countermeasure column 123j, a countermeasure taken for a state determined to be abnormal is input.
復旧年月日欄123kには、復旧を行った年月日を入力する。
The date of recovery is entered in the
コメント欄123lには、付記的事項について自由に入力する。 In the comment field 123l, any additional items can be freely entered.
なお、本実施形態では、過去事例データベース123に対してキーワード検索を行うようにしているため、これらの欄には、所定の文字列で情報を入力する。
In the present embodiment, since keyword search is performed on the
ナレッジデータベース124は、図7に示されているように、機器項目124aと、部品項目124bと、劣化・損傷モード項目124cと、損傷モデル項目124dと、センサ信号・運転情報項目124eと、影響度情報項目124fと、画面情報項目124gと、説明書項目124hと、を木構造となるように形成している。
As shown in FIG. 7, the
機器項目124aには、センサを設置した機器名を入力する。
The name of the device in which the sensor is installed is input in the
部品項目124bには、機器項目124aに入力された機器の部品であって、センサで計測を行う部品名を入力する。なお、図7では、関連する項目間に線が引かれている。
In the
劣化・損傷モード項目124cには、部品が劣化又は損傷する原因となる事項を入力する。
In the deterioration /
損傷モデル項目124dには、部品がどのように損傷するかのモデルを予め分類し、そのモデルの分類Noを入力する。
In the
センサ信号・運転情報項目124eには、部品が劣化又は損傷したことをセンサで計測するためのプロセス状態量とそのプロセス状態量により特定される状態に関する情報を入力する。
In the sensor signal /
影響度情報項目124fには、その部品に不具合を生じた際に、その不具合を解消するために必要とする費用や時間(日数)等の情報を入力する。本実施形態では、復旧に要する時間(日数)、対応に要した延べ人数、対応するための工程数、復旧に要する費用、不具合によって生じた損失額といった情報を所定の形式で表示するようにしているがこれらに限定されるわけではない。 In the influence degree information item 124f, information such as cost and time (number of days) necessary for solving the defect when the defect occurs is input. In this embodiment, information such as the time (number of days) required for recovery, the total number of persons required for response, the number of processes required for response, the cost required for recovery, and the amount of loss caused by a malfunction are displayed in a predetermined format. However, it is not limited to these.
画像情報項目124gには、ナレッジ検索処理部113で検索を行った際のナレッジ検索結果画面180の表示欄181に表示するための部品等の図面や写真といった画像情報を入力する。
In the image information item 124g, image information such as a drawing or a photograph of a part or the like to be displayed in the
文字情報項目124hには、ナレッジ検索結果画面180の表示欄181に表示するための部品の説明等の文字情報を入力する。
In the
なお、本実施形態では、ナレッジデータベース124に対してキーワード検索を行うようにしているため、これらの項目には、所定の文字列で情報を入力する。
In the present embodiment, since the keyword search is performed on the
異常レベル判定データベース125は、図8に示されているように、部品名欄125aと、部品No欄125bと、管理基準欄125cと、閾値覧125dと、運転開始年月日欄125eと、運転時間欄125fと、重要度欄125gと、を有するファイル125Aが機器毎に作成されている。
As shown in FIG. 8, the abnormal
部品名欄125aには、部品名を入力する。 The part name is input in the part name column 125a.
部品No欄125bには、所定の方法で定められた部品毎の識別番号を入力する。
In the
管理基準欄125cには、それぞれの部品の交換基準(寿命)を期間(時間)で特定して入力する。
In the
閾値覧125dには、その部品が損傷する確率が高くなる使用開始からの期間(時間)を管理基準欄125cに入力した期間(時間)に対する%で入力する。具体的には、本実施形態では、50〜80%の間の数値を入力するようにしている。これは、それぞれの部品の交換基準(寿命)の50〜80%が経過することで、その部品が損傷してしまう確率が高くなると考えられるためであるが、このような数値範囲に限定されるわけでない。
In the
運転開始年月日欄125eには、その部品の使用を開始した年月日を入力する。 In the operation start date column 125e, the date of starting use of the part is input.
運転時間欄125fには、その部品を一日あたりどの程度の時間使用するかを入力する。 In the operation time column 125f, how long a part is used per day is input.
重要度欄125gには、機器全体の破損に対するその部品の重要度を全ての部品で100%となるように入力する。 In the importance column 125g, the importance of the part with respect to the damage of the entire device is input so that it becomes 100% for all the parts.
なお、以上に記載した記憶部120については、ハードディスク等の補助記憶装置により実現することができる。 The storage unit 120 described above can be realized by an auxiliary storage device such as a hard disk.
通信部130は、LAN(Local Area Network)を介して通信を行うためのインターフェースであり、本実施形態では、NIC(Network Interface card)を用いている。
The
I/F部140は、センサからの信号を異常判定部111に送るためのインターフェースである。
The I /
入力部150は、マウスやキーボードといった入力装置である。 The input unit 150 is an input device such as a mouse or a keyboard.
表示部160は、ディスプレイ等の表示装置である。 The display unit 160 is a display device such as a display.
以上のように構成される監視診断装置100の使用例を図9に示す。
An example of use of the monitoring /
図9は、ガスタービン発電設備200に監視診断装置100を適用した例を表している。
FIG. 9 shows an example in which the monitoring /
ガスタービン発電設備200は、例えば、ガスタービン210と、ガスタービン210により駆動される発電機220Aと、により構成されており、さらに、コンバインド発電を行うために、排熱回収ボイラ221と、蒸気タービン222と、復水器223と、発電機220Bと、を備えている。また、ガスタービン210は、ガスタービン圧縮機211と、燃焼器212と、タービン213と、を備えている。
The gas turbine
そして、これらのガスタービン圧縮機211、燃焼器212、タービン213、発電機220A、220B、排熱回収ボイラ221、蒸気タービン222及び復水器223には、各種センサ230が取り付けられている。これらの各種センサ230は、取り付けられた機器のプロセス状態量を算出するために信号を監視診断装置100に送り、監視診断装置100では、I/F部140を介して、これらの信号を受信する。
また、監視診断装置100の通信部130には、ルータ240が接続されており、このルータ240を介してインターネット241に接続することができるようになっている。
Further, a
以上のようにして使用される監視診断装置100における監視診断方法につき、図10に示すフローチャートを用いて説明する。
A monitoring diagnosis method in the
監視診断装置100では、各機器に接続されている各種センサ230から送信されてくる信号をI/F部140を介して受信し、異常判定処理部111で、受信した信号からプロセス状態量を算出し、異常の有無を監視する(S250)。具体的には、異常判定処理部111では、異常判定データベース121に記憶されているデータを読み出し、センサの種類と接続されている機器から異常を判定するための手法(ロジック)のロジックNoとを特定し、異常事象判定ファイル122Aに基づいてこのロジックNoから判定手法を特定する。異常事象判定ファイル122Aで判定手法が特定されることで、センサ種類ごとに得られるプロセス状態量に基づいて異常を検出する判定式が特定されるため、この判定式でプロセス状態量の異常を監視する。
In the monitoring /
そして、異常事象判定ファイル122Aの総合判定に基づいて異常があると判断されなかった場合には(S251)、S250に戻り監視を続ける。
If it is not determined that there is an abnormality based on the comprehensive determination in the abnormal
一方、異常事象判定ファイル122Aの総合判定に基づいて、異常があると判断された場合には(S251)、過去事例検索処理部112において過去の事例の検索を行う(S252)。過去の事例の検索は、異常と判断された機器の機器名及び異常と判断されたプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報に基づいてキーワード検索を行う。
On the other hand, if it is determined that there is an abnormality based on the comprehensive determination in the abnormal
このようなキーワード検索で過去の事例にヒットするものがある場合には(S252)、過去事例データベース123の該当する情報を所定の形式に変更して、表示部160で表示を行う(S253)。このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了し(S254)、過去事例の表示が終了した場合には、S267に進む。
If there is a keyword search that hits a past case (S252), the corresponding information in the
一方、過去の事例において、ヒットする事例がなかった場合には(S255)、異常と判断された機器の機器名及び異常と判断されたプロセス状態量によって表される状態に関する状態情報を表示部160に表示する(S255)。このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了し(S256)、過去事例の表示が終了した場合には、ナレッジ検索処理部113においてナレッジ検索画面170の表示を行い(S257)、ユーザーが入力部150を介して所定の事項を入力して、検索ボタン175で検索の開始を指示することで、検索が開始される(S258)。
On the other hand, in the past case, when there is no hit case (S255), the display unit 160 displays the state information regarding the state represented by the device name of the device determined to be abnormal and the process state amount determined to be abnormal. (S255). Such display ends when the user issues a display end command via the input unit 150 (S256). When the display of past cases ends, the knowledge
そして、キーワード又は検索式にヒットするナレッジが見つかった場合には(S259)、ナレッジ検索処理部113は、ナレッジデータベース124から必要な情報を抽出して、図3に示されているナレッジ検索結果画面180を生成するとともに、入力された重み値と、検索されたキーワードのマッチ数と、に基づいて、検索対象をフィルタリングし、重みが高く、マッチ数が多いものを優先して表示部160に表示する(S260)。このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了する(S261)。
When a knowledge that matches the keyword or the search expression is found (S259), the knowledge
ナレッジの表示が終了した場合には(S261)、影響度評価処理部114は、ナレッジ検索処理部113でヒットしたナレッジの内、最も検索キーワードにおける重みが高く、検索キーワードとのマッチ数が多いものを特定し、そのナレッジの影響度に関する情報をナレッジデータベース124の影響度情報項目124fから取得し、所定の形式に変換して表示部160で表示する(S262)。このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了する(S263)。そして、このような表示が終了した場合には、S267に進む。
When the knowledge display is completed (S261), the impact
一方、キーワード又は検索式にヒットするナレッジが見つからなかった場合には(S259)、ナレッジ検索処理部113は、予め定められた検索サーチエンジンを用いて、キーワード入力欄173に入力されたキーワード又は異常判定処理部111で特定された機器名及び状態情報に基づいて、検索を行い(S264)。このようにして行われた検索結果は、所定の表示形式で、表示部160にて表示する(S265)。なお、このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了し(S266)、このような表示が終了した場合には、S250に戻りプロセスデータの監視を行う。
On the other hand, when the knowledge that hits the keyword or the search expression is not found (S259), the knowledge
また、過去事例の表示が終了した場合(S254)又は影響度の表示が終了した場合(S263)には、異常レベル判定処理部115は、異常があると判定された部品の状態を所定の物理モデルや経験式から評価し、この部品が含まれる機器全体の破損確率を所定のレベルに分けて異常レベルの判定を行う(S267)。具体的には、異常があると判定された機器に関して、異常レベル判定データベース125から、その機器のファイル125Aを読み出し、部品毎に、その運転開始年月日と運転時間から総等価運転時間を算出し、この総等価運転時間と管理時間から算出される閾値とを比較し、この閾値を超えている部品についてワイブル分布から部品毎の破損確率を算出するとともに、この閾値を超えている部品の重要度に応じて機器全体の破損確率を算出する。
Further, when the display of the past case is completed (S254) or the display of the influence level is completed (S263), the abnormality level
そして、異常レベル判定処理部115は、異常レベルの判定結果で異常レベルが1よりも大きい場合には(S268)、部品毎の破損確率と機器全体の破損確率を所定の形式に変更して表示する(S269)。このような表示は、ユーザーが入力部150を介して表示終了指令を出すことで終了し(S270)、表示が終了した場合には、S250に戻り、プロセスデータの監視を行う。
If the abnormality level is larger than 1 as a result of the abnormality level determination (S268), the abnormality level
また、異常レベルが1の場合には(S268)、S250に戻り、プロセスデータの監視を行う。 If the abnormal level is 1 (S268), the process returns to S250 to monitor process data.
以上に記載した実施形態においては、図9に示されているように、一つの監視診断装置100で全ての処理を行っているが、例えば、図11に示されているように、ガスタービン発電設備200に隣接した位置に第一の監視診断装置300Aを配置し、この第一の監視診断装置300Aにルータ240及びインターネット241を介して接続された第二の監視診断装置300Bをガスタービン発電設備200から離れた位置に配置し、これらの第一の監視診断装置300A及び第二の監視診断装置300Bで分散処理を行ってもよい。
In the embodiment described above, as shown in FIG. 9, all the processing is performed by one monitoring and diagnosing
例えば、図11に示されているように、第一の監視診断装置300Aでは、異常判定データベース321A及び異常診断データベース322Aのみを有し、これらのデータベースに基づいて異常と判定された機器名と状態情報を第二の監視診断装置300Bに送信し、第二の監視診断装置300Bでその他の処理を行うようにしてもよい。この場合には、第一の診断装置300Aの演算処理部110には、少なくとも異常判定部111を備えているものを使用すればよい。
For example, as shown in FIG. 11, the first monitoring /
また、図12に示されているように、ガスタービン発電設備200に隣接した位置に第一の監視診断装置400Aを配置し、この第一の監視診断装置400Aにルータ240及びインターネット241を介して接続された第二の監視診断装置400Bをガスタービン発電設備200から離れた位置に配置し、これらの第一の監視診断装置400A及び第二の監視診断装置400Bで同じ処理を並行して行ってもよい。
Further, as shown in FIG. 12, a first monitoring / diagnosis device 400A is arranged at a position adjacent to the gas turbine
この場合、第一の監視診断装置400A及び第二の監視診断装置400Bは、図1に示された監視診断装置100と同様な構成を採用することができるが、第一の監視診断装置400Aは、ガスタービン発電設備200から得られるセンサの信号を第二の監視診断装置400Bに送信することができるようにする。
In this case, the first monitoring and diagnosing device 400A and the second monitoring and diagnosing
100、300 監視診断装置
110 演算処理部
111 異常判定部
112 過去事例検索処理部
113 ナレッジ検索処理部
114 影響度評価処理部
115 異常レベル判定処理部
116 登録部
120 記憶部
121 異常判定データベース
122 異常診断データベース
123 過去事例データベース
124 ナレッジデータベース
125 異常レベル判定データベース
100, 300 Monitoring / diagnosis apparatus 110
Claims (8)
監視対象となっている監視対象機器に取り付けられているセンサの検出信号から算出されるプロセス状態量に基づいて異常と判定された際の状態を表す状態情報を記憶した異常診断データベース、前記監視対象機器の機器名と、該監視対象機器において過去に生じた不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶した過去事例データベース、ならびに、前記監視対象機器以外の非監視対象機器の機器名と、該非監視対象機器の不具合に関する情報と、該不具合への対処に関する情報と、を記憶したナレッジデータベース、を記憶した記憶部と、
前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて異常と判定された場合に、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出し、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索し、該当する過去事例がないときには、前記ナレッジデータベースを検索する演算処理部と、を備えること、
を特徴とする監視診断装置。 A device monitoring and diagnosis device,
An abnormality diagnosis database storing state information representing a state when it is determined to be abnormal based on a process state quantity calculated from a detection signal of a sensor attached to a monitoring target device that is a monitoring target, the monitoring target A past case database storing device names of devices, information related to failures that occurred in the past in the monitored devices, and information related to handling the failures, and devices of non-monitored devices other than the monitored devices A storage unit that stores a name, a knowledge database that stores information related to the failure of the non-monitoring target device, and information related to the handling of the failure,
When it is determined that there is an abnormality based on the process state amount of the monitored device, the state information is read from the abnormality diagnosis database, and based on at least one of the device name of the monitored device and the state information, Searching the past case database, and when there is no corresponding past case, an arithmetic processing unit for searching the knowledge database,
A monitoring and diagnosis apparatus characterized by.
インターネットへの接続が可能な通信部を備え、
前記演算処理部は、前記ナレッジデータベースに該当する項目がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、所定の検索サーチエンジンを用いて前記インターネットにおいて検索を行うこと、
を特徴とする監視診断装置。 The monitoring and diagnosis apparatus according to claim 1,
It has a communication unit that can connect to the Internet,
When there is no corresponding item in the knowledge database, the arithmetic processing unit uses a predetermined search search engine on the Internet based on at least one of the device name of the monitoring target device and the status information. Doing a search,
A monitoring and diagnosis apparatus characterized by.
前記ナレッジデータベースには、前記監視対象機器を構成する部品が不具合を生じた際の影響度に関する情報が前記項目に対応して記憶されており、
前記演算処理部は、前記ナレッジデータベースで該当する項目がある場合には、該項目に対応する影響度に関する情報を所定の形式にして出力する制御を行うこと、
を特徴とする監視診断装置。 The monitoring and diagnosis apparatus according to claim 1,
In the knowledge database, information on the degree of influence when a part constituting the monitoring target device has a defect is stored corresponding to the item,
The arithmetic processing unit, when there is a corresponding item in the knowledge database, to perform control to output information on the degree of influence corresponding to the item in a predetermined format;
A monitoring and diagnosis apparatus characterized by.
前記記憶部には、前記監視対象機器の機器名と、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を有する異常レベル判定データベースが記憶されており、
前記演算処理部は、前記異常レベル判定データベースから、前記監視対象機器の機器名に基づいて、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を読み出し、現在の年月日に基づいて前記部品の中から破損の可能性の高い部品を特定し、該部品の重要度から機器の破損確率を算出すること、
を特徴とする監視診断装置。 The monitoring and diagnosis apparatus according to claim 1,
In the storage unit, an abnormal level determination including a device name of the monitored device, information on a component of the monitored device, information on a life of the component, and information on a use start date of the component The database is remembered,
The arithmetic processing unit, from the abnormality level determination database, based on the device name of the monitored device, information on the component of the monitored device, information on the life of the component, and the start date of use of the component Information, and, based on the current date, identify a part that is likely to be damaged from the parts, and calculate the probability of damage of the device from the importance of the part,
A monitoring and diagnosis apparatus characterized by.
前記監視対象機器のプロセス状態量に基づいて異常と判定された場合に、前記異常診断データベースから前記状態情報を読み出す読出過程と、
前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記過去事例データベースを検索する過去事例検索過程と、
前記過去事例検索課程において、該当する過去事例がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、前記ナレッジデータベースを検索するナレッジ検索過程と、
を備えることを特徴とする監視診断方法。 An abnormality diagnosis database storing state information representing a state when an abnormality is determined based on a process state quantity calculated from a detection signal of a sensor attached to a monitoring target device to be monitored, the monitoring target device Device name, past case database storing information related to failures that occurred in the past in the monitored device, and information related to handling the failures, and device names of non-monitored devices other than the monitored device A monitoring diagnostic device that monitors devices in a monitoring diagnostic device comprising: a storage unit storing a knowledge database storing information related to failures in the non-monitoring target device and information relating to handling the failures. And
When it is determined that there is an abnormality based on the process state quantity of the monitored device, a reading process of reading the state information from the abnormality diagnosis database;
A past case search process for searching the past case database based on at least one of the device name of the monitoring target device and the state information;
In the past case search process, if there is no corresponding past case, a knowledge search process for searching the knowledge database based on at least one of the device name of the monitoring target device and the state information;
A monitoring diagnosis method comprising:
前記ナレッジ検索過程において、該当する項目がない場合には、前記監視対象機器の機器名及び前記状態情報の少なくともいずれか一方に基づいて、所定の検索サーチエンジンを用いて前記インターネットにおいて検索を行うインターネット検索過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。 The monitoring diagnosis method according to claim 5,
In the knowledge search process, if there is no corresponding item, an Internet that performs a search in the Internet using a predetermined search search engine based on at least one of the device name of the monitored device and the status information Having a search process,
A monitoring diagnosis method characterized by the above.
前記ナレッジデータベースには、前記監視対象機器を構成する部品が不具合を生じた際の影響度に関する情報が前記項目に対応して記憶されており、
前記ナレッジ検索過程において、該当する項目がある場合には、該項目に対応する影響度に関する情報を所定の形式にして出力する影響度出力過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。 The monitoring diagnosis method according to claim 5,
In the knowledge database, information on the degree of influence when a part constituting the monitoring target device has a defect is stored corresponding to the item,
In the knowledge search process, when there is a corresponding item, an impact output process for outputting information on the impact corresponding to the item in a predetermined format,
A monitoring diagnosis method characterized by the above.
前記記憶部には、前記監視対象機器の機器名と、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を有する異常レベル判定データベースが記憶されており、
前記異常レベル判定データベースから、前記監視対象機器の機器名に基づいて、前記監視対象機器の部品に関する情報と、該部品の寿命に関する情報と、該部品の使用開始年月日に関する情報と、を読み出し、現在の年月日に基づいて前記部品の中から破損の可能性の高い部品を特定し、該部品の重要度から機器の破損確率を算出する異常レベル判定過程を備えること、
を特徴とする監視診断方法。
The monitoring diagnosis method according to claim 5,
The storage unit includes a device name of the monitored device, information on a component of the monitored device, information on a life of the component, and information on a start date of use of the component. The database is remembered,
Based on the device name of the monitored device, information on the component of the monitored device, information on the life of the component, and information on the start date of use of the component are read from the abnormality level determination database. Identifying a part having a high possibility of damage from the parts based on the current date, and providing an abnormality level determination process for calculating a failure probability of the equipment from the importance of the part;
A monitoring diagnosis method characterized by the above.
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