JP2009245225A - プラント診断方法、プラント診断装置およびプラント診断用プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プラントの制御不具合を診断し、プラント全体の制御性を向上させるためのプラント診断システムにおいて、プラント診断に要する時間を短縮し、効率化を図る。
【解決手段】ステップＳ５０において対象となる制御ループに手動介入（手動操作）が多いと判断されると、ステップＳ７０〜ステップＳ１４０の処理が実行されず、同様に制御ループが手動運転されている場合も、ステップＳ９０〜ステップＳ１４０の処理が実行されず、また、ステップＳ１６０〜ステップＳ１９０の処理も実行されない。このように、本実施の形態では、手動介入（手動操作）が多く、自動運転に対する評価の必要が無い場合や、手動運転されている場合には、周期性診断（ステップＳ９０）や、制御性評価指標の計算（ステップＳ１２０）等の煩雑な処理をスキップできる。
【選択図】図６

Description

本発明は、プラントの診断に関し、特に、プラントの制御における複数の項目についての診断が可能なプラント診断方法、プラント診断装置およびプラント診断用プログラムに関する。

従来から、化学プラントについての、当該プラント全体のコントローラの性能の評価や、プラントにおけるプロセス制御系の制御性能の評価や監視に関して、種々の技術が開示されている。

たとえば、非特許文献１には、プラント全体のＰＩＤ（proportional-integral-derivative）コントローラの性能を、最小分散制御の考え方に基づいて制御量の最小分散を算出し、この最小分散と実際の分散に基づく制御性能評価指標という数値で評価する技術が開示されている。

また、非特許文献２や特許文献１には、操作量と当該バルブを通過する流体の流量の計測値を用いてバルブ本体に生じた固着を検出する技術が開示されている。

また、非特許文献３には、複数の制御量の変化を周波数解析や相関解析することで、制御性能の低下がそれ自身で生じているものか、他のループの影響を受けているものかを判断する制御性能診断システムが開示されている。

また、非特許文献４には、上記したような制御性能評価指標を用いたプロセス制御系の制御性能の評価に関する技術が開示されている。

また、非特許文献５には、プラント監視制御装置のアラーム発生間隔や操作間隔について、プラントの安定性評価の指標が示されている。
特開２００４−３１６７９３号公報 久下本秀和、プラント制御性能診断技術の開発と適用、住友化学、日本、２００５年、第４１頁−第４９頁 久下本秀和，加納学、バルブスティクションとその検出、計測と制御、日本、２００５年、第４４巻、第２号、第１４３頁−第１４６頁 久下本秀和、プラント運転データを活用したバルブ固着検出と制御性能改善、計装制御技術会議、日本、日本能率協会、２００６年 加納学，山下善之、プロセス制御系の制御性能評価と監視、計測と制御、日本、２００５年、第４４巻、第２号、第１２５頁−第１２９頁 佐山隼敏、「続工場少人化の進め方 さよなら「ムダ作業」」第１版、日本プラントメンテナンス協会、第１４６頁−第１４８頁

しかしながら、プラントの診断として上記したような各種の診断を行なうにあたり、個別に診断を行なうと、診断時間が長時間であったり、診断に要する処理が煩雑である等の課題があり、効率化が求められていた。

本発明は、係る実情に鑑み考え出されたものであり、その目的は、プラントの診断の効率化を図ることである。

本発明に従ったプラント診断方法は、複数の制御ループを含むプラントについての診断方法であって、複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価するステップと、複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得するステップと、複数の前記制御ループの中の自動運転で運転されていると判断された前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断するステップと、制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択するステップと、選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断するステップとを備えることを特徴とする。

また、本発明のプラント診断方法では、前記原因ループを選択するステップは、複数の前記制御ループの中から、同じ周波数で制御量が変動している前記制御ループを選択するステップと、同じ周波数で制御量が変動している前記制御ループにおいて、一周期分の相互相関関数の値が特定の値以上となる前記制御ループのグループを選択するステップと、選択した前記制御ループのグループの中で最も自己相関関数の値が高い前記制御ループを、前記原因ループとして選択するステップとを含むことが好ましい。

また、本発明のプラント診断方法では、前記制御量の変動に周期性が無いと判断された前記制御ループの中に対して、前記制御ループの制御量の最小分散と現在の分散に基づいて制御性評価指標を算出するステップをさらに備えることが好ましい。

本発明に従ったプラント診断装置は、複数の制御ループを含むプラントについての診断装置であって、複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価した情報を記憶する記憶部と、複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得する取得部と、複数の前記制御ループの中の前記記憶部において自動運転で運転されている旨の情報を記憶されている前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断する第１の判断部と、制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択する選択部と、選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断する第２の判断部とを備えることを特徴とする。

本発明に従ったプラント診断用プログラムは、複数の制御ループを含むプラントに対する診断用プログラムであって、コンピュータに、複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価するステップと、複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得するステップと、複数の前記制御ループの中の自動運転で運転されていると判断された前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断するステップと、制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択するステップと、選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断するステップとを実行させることを特徴とする。

本発明では、プラントに含まれる複数の制御ループの中の、自動運転で運転されていると判断された制御ループについてのみ、制御量の周期性の有無が判断され、周期性を判断された制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループが選択され、そして、そのように選択された制御ループに対して、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かが判断される。

これにより、プラントにおいて、周期性の有無の判断や制御量の変動の波形についての判断等の処理が、自動運転で運転されている制御ループに対してのみ、つまり、診断の必要がある制御ループに対してのみ実行されることになる。なお、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かが判断されることにより、制御ループをチューニングすべきかバルブを修理すべきかを判断でき、これにより、制御ループに対する適切な対処法を明らかにすることができる。

そして、上記のような本発明によれば、プラントの診断において、不要な処理の実行を回避できるため、効率化を図ることができる。

以下、本発明のプラント診断方法を適用するプラントの一例について、図面を参照しつつ説明する。なお、各図において同じ構成要素については同一の符号を付し、詳細な説明は繰返さない。

図１は、本実施の形態のプラントの構成を模式的に示す図である。
本発明が適用されるプラントには、複数の制御ループが含まれる。図１には、制御ループの一例として制御ループ９００が示されている。

例示した制御ループ９００は、タンク９１０に、流量センサ９０１およびバルブ９０２を介して流体を導入する際の流量の制御を行なうループである。

各プラントの各制御ループについての制御データは、プラント監視制御装置５００に配置されたＤＣＳ（Distributed Control System）に入力される。コントローラ５２０に入力された各制御ループの検出値等のデータは、オペレータコンソール５１０で集中管理される。

オペレータコンソール５１０は、公衆のネットワークを介してデータベースサーバ１０に接続されている。データベースサーバ１０は、各プラントについての、当該プラントに配置された制御ループについてのデータを管理するとともに、各プラントの制御内容についての診断を行なう。診断のための処理の内容については後述する。

図２は、オペレータコンソール５１０の構成を模式的に示す図である。
図２を参照して、オペレータコンソール５１０には、当該オペレータコンソール５１０の動作を全体的に制御するＣＰＵ（central processing unit）５１１が備えられている。ＣＰＵ５１１は、入出力装置（Ｉ／Ｏ）５１２を介して、他の要素との間で情報の送受信を行なう。また、オペレータコンソール５１０は、通信制御部５１９を介して、オペレータコンソール５１０の内外の各種の装置との間でのデータの授受を行なう。

オペレータコンソール５１０には、また、ＣＰＵ５１１のワークエリアとして機能するＲＡＭ５１５（random access memory）と、ＣＰＵ５１１が実行するプログラム等の各種のデータを記憶するハードディスク（ＨＤ）５１３、キーボード等の外部からの情報の入力を受付ける入力部５１６、オペレータコンソール５１０に対して着脱可能な記録媒体５１４Ａに対する情報の読み書きを行なうメディアドライブ５１４、ＣＰＵ５１１の処理内容等を表示する表示部５１８、および、ＣＰＵ５１１が各種の処理をした結果を格納するデータベース５１７を含む。

ＣＰＵ５１１は、ＨＤ５１３に記録されたプログラムを実行することもできるし、記録媒体５１４Ａに記録されたプログラムを実行することもできる。また、ＨＤ５１３には、記録媒体５１４Ａに記録されたプログラムをインストールすることもできるし、ネットワーク５０からダウンロードされたプログラムをインストールすることもできる。

データベース５１７は、アラーム発生情報記憶部５１７Ａ、操作履歴記憶部５１７Ｂなどを含む。

アラーム発生情報記憶部５１７Ａは、プラントに設置されているセンサ、あるいはコントローラで生じた上下限警報などのアラーム発生情報を記憶する。一方、操作履歴記憶部５１７Ｂは、運転者が行なったデータ入力や、制御ループに対する手動介入操作の内容を記憶する。操作履歴記憶部５１７Ｂにおける手動介入操作に関する記憶内容の一例を図３に示す。

図３を参照して、操作履歴記憶部５１７Ｂには、時刻に関連付けられて、運転者が手動介入を行なった制御ループを特定する情報（コントローラ名）とその操作内容が関連付けられて記憶されている。具体的には、プラント内の全制御ループ（制御ループ９００等）について、ＣＰＵ５１１は、その都度、操作履歴記憶部５１７Ｂに記憶させる。これにより、オペレータコンソール５１０では、どの制御ループに対していつどのような手動介入が行なわれたかを参照することができる。プラント監視制御装置５００では、コントローラ５２０によって、ＰＩＤ制御等のアルゴリズムに従って、バルブ９０２の開閉度等の各種の制御対象の動作が制御される。

図１に戻って、データベースサーバ１０は、プラント監視制御装置５００から１分間隔で目標値、制御量、操作量のデータを得るとともに、定期的に（例えば、数時間毎に）オペレータコンソール５１０のデータベース５１７に格納された操作履歴記憶部５１７Ｂから各制御ループの手動介入回数を取得することにより、各プラントについての制御不具合の有無等の診断を行ない、通信制御部を介して、当該診断結果をウェブサーバ２０に供給する。ウェブサーバ２０は、ネットワーク５０を介して、当該診断結果をＰＣ３０，４０に提供する。

図４に、データ処理部１２の構成を模式的に示す。
図４を参照して、データ処理部１２には、当該データ処理部１２の動作を全体的に制御するＣＰＵ１２１が備えられている。ＣＰＵ１２１は、入出力装置（Ｉ／Ｏ）１２２を介して、他の要素との間で情報の送受信を行なう。

データ処理部１２には、また、ＣＰＵ１２１のワークエリアとして機能するＲＡＭ１２５と、ＣＰＵ１２１が実行するプログラム等の各種のデータを記憶するＨＤ１２３、キーボード等の外部からの情報の入力を受付ける入力部１２６、データ処理部１２に対して着脱可能な記録媒体１２４Ａに対する情報の読み書きを行なうメディアドライブ１２４、および、ＣＰＵ１２１の処理内容等を表示する表示部１２８を含む。

ＣＰＵ１２１は、ＨＤ１２３に記録されたプログラムを実行することもできるし、記録媒体１２４Ａに記録されたプログラムを実行することもできる。また、ＨＤ１２３には、記録媒体１２４Ａに記録されたプログラムをインストールすることもできるし、ネットワーク５０からダウンロードされたプログラムをインストールすることもできる。

データ処理部１２は、Ｉ／Ｏ１２２および通信制御部１１を介して、ネットワーク５０へ接続する。

図５は、プラントデータベース１３の記憶内容を模式的に示す図である。
プラントデータベース１３は、コントローラ情報記憶部１３Ａ、制御量データ記憶部１３Ｂ、目標値データ記憶部１３Ｃ、操作量・流量データ記憶部１３Ｄ、および診断結果記憶部１３Ｅを含む。

制御量データ記憶部１３Ｂ、目標値データ記憶部１３Ｃ、および操作量・流量データ記憶部１３Ｄは、ネットワーク５０を介して、プラント監視制御装置５００から１分間隔の各データを得て、これを記憶する。

診断結果記憶部１３Ｅは、制御ループ毎（コントローラ名毎）に、診断結果についての情報を記憶する。

ここで、ＣＰＵ１２１による、各プラントの診断結果を生成し出力するための処理（プラント診断処理）の内容を説明する。図６は、プラント診断処理のフローチャートである。

なお、プラント診断処理は、１日に１回、前日のデータを用いて実行され、その診断結果がウェブサーバ２０に出力される。当該診断結果は、ＰＣ３０などにおいて、ネットワーク５０を介して参照される。

図６を参照して、プラント診断処理では、ＣＰＵ１２１は、まずステップＳ１０で、コントローラ情報記憶部１３Ａに記憶されたコントローラ情報、詳しくはコントローラ名、当該制御ループの制御性指標の閾値、プロセスのむだ時間などのリスト化された情報を読込み、ステップＳ２０に処理を進める。

ステップＳ２０では、ＣＰＵ１２１は、現在処理対象となっているプラントの中の各制御ループについて、オペレータコンソール５１０に格納されている操作履歴記憶部５１７Ｂから当該制御ループの手動介入回数を集計し、手動介入指標を算出して、ステップＳ３０へ処理を進める。

ここで、手動介入指標とは、制御ループ９００に対して運転者がどの程度介入したかを表した指標であり、具体的には、手動介入指標γは、次の式（１）に基づいて算出される。

式（１）において、Ｎは、当該制御ループ９００に対する１日当りの手動操作の回数であり、この値は、各制御ループについての手動操作に対応する操作内容のデータ数を計数することにより求められる。

手動介入指標γは、０から１の値をとる。手動介入指標の値が大きいほど、手動介入の度合が少なく、制御対象の制御性が良好であることに相当する。

ステップＳ３０では、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ２０で算出した各制御ループの手動介入指標を診断結果記憶部１３Ｅに記憶させて、ステップＳ４０へ処理を進める。

ステップＳ４０では、処理対象とする制御ループをコントローラ情報に基づいて所定の方法によって選択し、当該制御ループの目標値、制御量、操作量のデータを読込み、ステップＳ５０へ処理を進める。

ステップＳ５０では、処理対象の制御ループについて、手動介入指標が、予め定められた閾値以上であるか否かを判断し、閾値以上であると判断するとステップＳ７０へ処理を進め、閾値未満であると判断するとステップＳ６０へ処理を進める。

ステップＳ６０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象の制御ループについて手動介入が多いと判断し、その旨を、当該制御ループに対する診断結果として、診断結果記憶部１３Ｅに当該制御ループに関連付けて記憶させて、ステップＳ１５０へ処理を進める。

ステップＳ７０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象の制御ループについての制御モードをチェックして、ステップＳ８０へ処理を進める。ここで、制御モードは、データ処理部１２において、制御ループの情報として取得されていればそれを用いても良いし、取得されていなければ、目標値と制御量の関係、あるいは操作量の変化を利用して判断しても良い。

ステップＳ８０では、ステップＳ７０の処理の結果、処理対象である制御ループについて、自動運転されていたか否かを判断し、自動運転されていればステップＳ９０へ処理を進める。一方、自動運転されていない場合、つまり手動運転されていれば、ステップＳ１５０へ処理を進める。

ステップＳ９０では、処理対象となっている制御ループの制御量について、周期性を有しているか否かを判断する。ここで、周期性の有無の判断としては、たとえば、制御量のデータのパワースペクトルを計算し、ある一定の値（たとえば、１５ｄＢ）を超えるピークが当該パワースペクトルにおいて存在する場合には、周期性があると判断する。ここで、パワースペクトルの計算について説明する。

まず、制御量の時系列データ「ｘ（ｔ）」を、平均０、分散１となるように、次の式（２）で規格化する。

そして、規格化されたデータを、フーリエ変換し、次の式（３）を使ってパワースペクトルを計算する。

次に、ステップＳ１００では、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ９０における判断の結果として周期性があるかないかを決定し、周期性があると判断するとステップＳ１１０へ処理を進め、周期性がないと判断するとステップＳ１２０へ処理を進める。

ステップＳ１１０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象とされている制御量の周期をＲＡＭ１２５に記憶させて、ステップＳ１５０へ処理を進める。

ステップＳ１２０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象の制御ループについて、制御性評価指標を計算して、ステップＳ１３０へ処理を進める。

ここで、制御性評価指標とは、次の式（４）に従って算出される制御性評価指標ηである。なお、式（４）において、σ_MV ²は制御量の最小分散であり、σ_y ²は実際の制御量の分散であり、ｄ−１は、制御ループにおけるむだ時間を表わしている。なお、ηは、０から１の値をとる。

ステップＳ１３０では、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ１２０で算出した制御性評価指標の値に基づいて、処理対象の制御ループの制御性が高いか否かを判断する。具体的には、制御性評価指標ηの値が予め定められた閾値の値以上である場合には制御性が高いと判断し、当該閾値よりも小さい場合には制御性が低いと判断する。そして、ＣＰＵ１２１は、制御性が高いと判断するとステップＳ１５０へ処理を進め、制御性が低いと判断するとステップＳ１４０へ処理を進める。

ステップＳ１４０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象の制御ループの診断結果として、診断結果記憶部１３Ｅに、「チューニング不良」および「制御動作が弱い」という情報を、当該制御ループに関連付けて記憶させて、ステップＳ１５０へ処理を進める。

ステップＳ１５０では、処理対象とされているプラントのすべての制御ループについてステップＳ４０〜ステップＳ１４０の処理対象としたか否かを判断し、まだ処理対象としてない制御ループがあると判断するとステップＳ４０へ処理を戻し、次の制御ループについてのステップＳ４０〜ステップＳ１４０の処理を実行する。一方、すべての制御ループについて処理が終了したと判断すると、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ１６０へ処理を進める。

図７を参照して、ステップＳ１６０では、ＣＰＵ１２１は、現在処理対象とされている制御ループについて、ステップＳ１１０で制御量の変動についての周期を記憶されているか否かを判断し、記憶されていると判断するとステップＳ１７０へ処理を進め、記憶されていないと判断するとステップＳ２４０へ処理を進める。

ステップＳ１７０では、ＣＰＵ１２１は、全ての制御ループについて、ステップＳ１１０でＲＡＭ１２５に記憶された制御量の変動周期を読込み、ステップＳ１８０へ処理を進める。

ステップＳ１８０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象とされている制御ループが、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えているか（原因ループであるか）否かの判別を行なう。ここで、原因ループの判別について説明する。

まず、ステップＳ１７０で読込んだすべての制御ループについての制御量の変動周期の中から、処理対象とされている制御ループの制御量の変動周波数と同じ周波数で制御量が変動しているものを選択する。次に、そのように選択した制御ループについての制御量のデータについて１周期分の相互相関関数を計算し、その最大値と最小値の差が特定の閾値（たとえば、０．５）を超えるものがあるか否かを判断する。このような判断について、図８を参照して詳細に説明する。

図８には、３つの制御ループについての制御量の時系列データが示されている。なお、図８（Ａ）、図８（Ｂ）、図８（Ｃ）は、それぞれ異なる制御ループについての制御量の時系列データを示しており、横軸を時刻としているが、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）の各図のデータ期間は同じである。また、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）の各図において、それぞれのデータについて１周期分の自己相関関数と相互相関関数が示されている。

図８に示された例では、図８（Ａ）では、ＬＣ１の自己相関関数が太枠で示され、図８（Ｂ）についてはＬＣ２の自己相関関数が太枠で示され、図８（Ｃ）ではＦＣの自己相関関数が太枠で示されている。そして、ここに示された相互相関関数は、その最大値と最小値の差が０．５以上の値を持つものとされている。このような場合に、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示された制御ループは、その制御挙動が関連を有するものであると判断される。

そして、ＣＰＵ１２１は、これらの制御ループについて、自己相関関数の値が大きいものを、制御量の周期変動（制御量が周期性を有すること）の原因となる制御ループ（原因ループ）と決定する。

なお、このような原因ループについての詳細は、非特許文献３に記載されているため、ここでは詳細な説明は繰返さない。

ステップＳ１９０では、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ１８０において判別された原因ループが、現在処理対象とされている制御ループであるか否かを判断し、そうであると判断するとステップＳ２００へ処理を進め、そうではないと判断するとステップＳ２４０へ処理を進める。

ステップＳ２００では、ＣＰＵ１２１は、現在処理対象とされている制御ループについて、バルブの不具合があるか否かの診断を行なう。ここで、バルブ不具合の有無の診断について、説明する。

バルブ不具合の有無の診断では、たとえば、非特許文献１に記載された何れかの方法を使って診断がなされる。操作量に対応する流量データがない場合は、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ１１０で記憶させたパワースペクトルにおいて、基本波より高い周波数帯で予め定められた閾値を超えるパワーの有無を判断し、あると判断するとバルブに何らかの不具合があると判断し、ないと判断すると当該制御ループにおけるバルブには不具合がないとする。一方、操作量に対応する流量データがある場合には、ＣＰＵ１２１は、新たに流量データを読込んで、バルブ不具合時の操作量と流量に現れる特有の関係からバルブ不具合を診断する。

なお、このようなバルブ不具合の有無の診断については、非特許文献１に記載されているため、ここでは詳細な説明は繰返さない。

ステップＳ２１０では、ＣＰＵ１２１は、ステップＳ２００における判断の結果、処理対象とされている制御ループのバルブに不具合があるか否かを判断し、あると判断するとステップＳ２３０へ処理を進め、ないと判断するとステップＳ２２０へ処理を進める。

ステップＳ２２０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象の制御ループについて、診断結果記憶部１３Ｅにおいて、「チューニング不良」「制御動作が強い」という情報を記憶させて、ステップＳ２４０へ処理を進める。

ステップＳ２３０では、ＣＰＵ１２１は、処理対象とされている制御ループについて、診断結果記憶部１３Ｅにおいて、診断結果として、「バルブ不具合」という情報を記憶させて、ステップＳ２４０へ処理を進める。

ステップＳ２４０では、ＣＰＵ１２１は、すべての制御ループについてステップＳ１６０〜ステップＳ２３０の処理対象とされたか否かを判断し、まだ処理対象とされていない制御ループがあると判断すると当該制御ループを処理対象として、ステップＳ１６０へ処理を戻し、すべての制御ループについて処理対象とされたと判断するとステップＳ２５０へ処理を進める。

ステップＳ２５０では、ＣＰＵ１２１は、ウェブサーバ２０に対して、処理対象とされたプラントについての診断結果を表示させるためのファイルを出力して、プラント診断処理を終了させる。これにより、ウェブサーバ２０は、あるプラントについての診断結果を要求してきたＰＣ（ＰＣ３０等）に対して、ステップＳ２５０でデータベースサーバ１０のデータ処理部１２から出力されてきた診断結果ファイルを提供する。

これにより、上記要求を出力したＰＣでは、たとえば図９に示すような画面が表示される。

図９を参照して、画面３００では、プラント診断処理の処理対象とされたプラントについて、当該プラントに含まれる各制御ループについての制御量の変化を示すデータ（波形）と、各制御ループについての診断結果が表示されている。なお、図９では、３つの制御ループについての診断結果が、表示欄３０１，３０２，３０３が示されている。

表示欄３０１，３０２，３０３には、それぞれ、当該制御ループが対応するコントローラの名称（「ＦＣ１００１」「ＦＣ１０１０」等）と、当該制御ループの説明（「出口液」「反応液ＦＥＥＤ」等）と、制御性評価指標η（図９中の「総合指標」）と、コメントが表示されている。これらの情報は、いずれも、診断結果記憶部１３Ｅに記憶された情報である。

つまり、診断結果記憶部１３Ｅには、制御ループに関連付けられて、情報が記憶されている。そして、画面３００として示されたような画面がＰＣ３０に表示される際には、診断結果記憶部１３Ｅにおいて、ＰＣ３０からプラント診断を要求されたプラントに含まれる全ての制御ループのうち制御不具合のある制御ループについて、各制御ループと関連付けられて記憶された情報がＰＣ３０に送られる。

以上説明した本実施の形態では、ステップＳ５０において手動介入が多いか否かが判断され、多い場合には、ステップＳ６０で診断結果記憶部１３Ｅにその旨が記憶された後、ステップＳ７０〜ステップＳ１４０の処理が実行されず、また、ステップＳ１６０〜ステップＳ１９０の処理が実行されない。このように、本実施の形態では、手動介入（手動操作）が多く、自動制御の内容に問題があることが明らかな場合には、周期性診断（ステップＳ９０）や、制御性評価指標の計算（ステップＳ１２０）等の煩雑な処理をスキップできる。

また、以上説明した本実施の形態では、ステップＳ８０において自動運転の設定がなされていないと判断された場合にも、ステップＳ７０〜ステップＳ１４０の処理が実行されず、また、ステップＳ１６０〜ステップＳ１９０の処理が実行されない。ここでも、自動運転に対する評価の必要が無い場合には、周期性診断（ステップＳ９０）や、制御性評価指標の計算（ステップＳ１２０）等の煩雑な処理をスキップできる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明に従ったプロセス診断方法が適用されるシステムの構成を模式的に示す図である。 図１のオペレータコンソールの構成を模式的に示す図である。 図２の操作履歴記憶部に記憶された情報の内容を模式的に示す図である。 図１のデータ処理部の構成を模式的に示す図である。 図１のプラントデータベースの構成を模式的に示す図である。 図４のＣＰＵが実行するプラント診断処理のフローチャートである。 図４のＣＰＵが実行するプラント診断処理のフローチャートである。 図７の原因ループ判別処理の内容を説明するための図である。 図１のＰＣにおいて表示されるプラント診断結果の画面の一例を示す図である。

符号の説明

１０ データベースサーバ、１１ 通信制御部、１２ データ処理部、１３ プラントデータベース、２０ ウェブサーバ、３０，４０ ＰＣ、１３Ａ コントローラ情報記憶部、１３Ｂ 制御量データ記憶部、１３Ｃ 目標値データ記憶部、１３Ｄ 操作量・流量データ記憶部、１３Ｅ 診断結果記憶部、５０ ネットワーク、１２１，５１１ ＣＰＵ、１２２，５１２ Ｉ／Ｏ、１２３，５１３ ＨＤ、１２４，５１４ メディアドライブ、１２４Ａ，５１４Ａ 記録媒体、１２５，５１５ ＲＡＭ、１２６，５１６ 入力部、１２８，５１８ 表示部、３００ 画面、３０１，３０２，３０３ 表示欄、５００ プラント監視制御装置、５１０ オペレータコンソール、５１７ データベース、５１７Ａ アラーム発生情報記憶部、５１７Ｂ 操作履歴記憶部、５１９ 通信制御部、５２０ コントローラ、９００ 制御ループ、９０１ 流量センサ、９０２ バルブ。

Claims (5)

1. 複数の制御ループを含むプラントについての診断方法であって、
   複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価するステップと、
   複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得するステップと、
   複数の前記制御ループの中の自動運転で運転されていると判断された前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断するステップと、
   制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択するステップと、
   選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断するステップとを備える、プラント診断方法。
2. 前記原因ループを選択するステップは、
   複数の前記制御ループの中から、同じ周波数で制御量が変動している前記制御ループを選択するステップと、
   同じ周波数で制御量が変動している前記制御ループにおいて、一周期分の相互相関関数の値が特定の値以上となる前記制御ループのグループを選択するステップと、
   選択した前記制御ループのグループの中で最も自己相関関数の値が高い前記制御ループを、前記原因ループとして選択するステップとを含む、請求項１に記載のプラント診断方法。
3. 前記制御量の変動に周期性が無いと判断された前記制御ループの中に対して、前記制御ループの制御量の最小分散と現在の分散に基づいて制御性評価指標を算出するステップをさらに備える、請求項１または請求項２に記載のプラント診断方法。
4. 複数の制御ループを含むプラントについての診断装置であって、
   複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価した情報を記憶する記憶部と、
   複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得する取得部と、
   複数の前記制御ループの中の前記記憶部において自動運転で運転されている旨の情報を記憶されている前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断する第１の判断部と、
   制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択する選択部と、
   選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断する第２の判断部とを備える、プラント診断装置。
5. 複数の制御ループを含むプラントに対する診断用プログラムであって、
   コンピュータに、
   複数の前記制御ループのそれぞれについて所定の期間の手動介入回数を集計して評価するステップと、
   複数の前記制御ループについての目標値、制御量、操作量を取得するステップと、
   複数の前記制御ループの中の自動運転で運転されていると判断された前記制御ループについて、制御量を解析することにより、制御量の周期性の有無を判断するステップと、
   制御量に周期性を有すると判断された前記制御ループの中から、自らが周期変動して他の制御ループへ影響を与えている原因ループを選択するステップと、
   選択した前記原因ループについて、バルブ本体に生じた固着を検出する技術を用いてバルブが固着しているか否かを判断するステップとを実行させる、プラント診断用プログラム。

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