JP2010072868A - プラント制御診断装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】プラント制御の悪化をそれが発生する前又は可及的早期に捉えられるようにする。
【解決手段】健全な操業状態での第６スタンド１０６のミル電流Ｉの１６Ｈｚ近傍の周波数成分と、健全な操業状態での第２スタンド１０２の張力Ｔの１０Ｈｚ近傍の周波数成分とから閾値が設定され、規範モデル保持部１１に規範モデルとして保持されている。診断部１３では、取得部１２により取得される状態値、すなわち第６スタンド１０６のミル電流Ｉの周波数成分、第２スタンド１０２の張力Ｔの周波数成分を、規範モデル保持部１１に保持されている規範モデルと比較して、第６スタンド１０６のミル電流Ｉの１６Ｈｚ近傍の周波数成分、第２スタンド１０２の張力Ｔの１０Ｈｚ近傍の周波数成分が存在する場合、ルーパ１２０のルーパハンチングの兆候を診断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、連続的に運転されるプラントの操業を制御するプラント制御システムにおけるプラント制御の悪化の兆候を検知、診断するためのプラント制御診断装置、方法及びプログラムに関する。

例えば鉄鋼業の圧延プロセスにおける鋼板の連続圧延プラントのような各種プラントの電気制御系において、制御の状態が悪化する原因としては、設備劣化、プロセス状態の変化、制御外乱、計測異常、設定異常、オペレータの技能偏差や操作ミス等がある（図１を参照）。ここで、設備劣化とは、例えば圧延ロールのアクチュエータ等の設備機器の不具合（損傷、磨耗等）等である。プロセス状態の変化とは、制御対象の製造プロセス全体におけるなんらかの物理的又は化学的な状態変化である（例えば制御対象のガス組成変化や制御対象の材料成分・材質等の変動等、多岐にわたる）。制御外乱とは、制御系への外部からのノイズの影響等によるものである。計測異常とは、当該プラントに配設された、プロセス状態や各装置の状態を測定するためのセンサの測定上のトラブル等の問題であり、例えば測定環境の変化、測定誤差、応答性の影響等によるものである。

例えば鋼板の連続圧延プラントにおいて製造される鋼板の厚さが所望の厚さから大きく変動するとき等、自動制御中におけるプラント制御の悪化原因の特定は難しく、殆どの場合、悪化原因はすぐには断定できておらず、オペレータの判断により設定パラメータを変更したり、操業条件を緩和したりして、トライ＆エラーを繰り返しているのが実情である。また、プラント制御の悪化状態が続く場合は、操業時の各種データをオフラインにて解析して異常個所を判定しなければならず、時間や人手を要してしまう。

特許文献１には、プロセス制御システムに関連する複数のデータ（装置、プロセス制御及び性能データ）を全体的に最適な利用ができる統合システムを提供することを課題とする発明であるプラント内のプロセス制御システムが開示されている。当該プロセス制御システムは、装置データを収集するプロセス装置監視デバイスと、プロセス制御データを収集するプロセス制御監視デバイスと、プロセス性能監視を実行し、プロセス性能データを生成するように構成されるプロセスモデルと、前記装置データ、前記プロセス制御データ、および前記プロセス性能データの内二つ以上を用いて、前記プラント内の診断機能を実行するコンピュータシステムとを備えている。

特開２００４−３８５９６号公報

しかしながら、特許文献１に開示されたプロセス制御システムは、故障診断等を行うものであり、このように故障が発生してからそれを検出するのでは、早急且つ適切に対処することができない場合もある。よって、プラント制御の悪化を、それが発生する前又は可及的早期に捉えられるようにすることが、プラントを連続的に安定して操業する観点から強く望まれている。

本発明は以上のような状況に鑑みてなされたものであり、プラント制御の悪化を、それが発生する前又は可及的早期に捉えられるようにすることを目的とする。

本発明のプラント制御診断装置は、複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するためのプラント制御診断装置であって、前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルを保持する規範モデル保持手段と、前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得手段と、前記取得手段により取得された実プロセスの状態値と、前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断手段とを備え、前記取得手段による取得処理と、前記診断手段による診断処理とをプラント制御中に所定の周期で繰り返し実行することを特徴とする。
本発明のプラント制御診断方法は、複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するためのプラント制御診断方法であって、前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して規範モデルを生成して規範モデル保持手段に保持する手順と、前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得手順と、前記取得手順により取得された実プロセスの状態値と、前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断手順とを有し、前記取得手順と、前記診断手順とをプラント制御中に所定の周期で繰り返し実行することを特徴とする。
本発明のプログラムは、複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得処理と、前記取得処理により取得された実プロセスの状態値と、前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルとを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断処理とをプラント制御中に所定の周期で繰り返しコンピュータに実行させる。

本発明によれば、プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値と、プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルとを比較して、プラント制御の悪化兆候、すなわちプラント制御の悪化が発生する前段階の状態及び悪化が発生しているが、まだ表面上現れていない初期段階の状態を診断することができる。これにより、プラント制御の悪化を、それが発生する前又は可及的早期に捉えることができ、プラントを連続的に安定して操業することが可能になる。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
図１に、本発明の実施形態に係るプラント制御システム及びプラント制御診断装置の概略構成を示す。同図に示すように、プラント５１を制御するプラント制御システム５０の上位に、プラント制御診断装置１０が設置されている。

プラント制御システム５０において、５１は各種の設備機器・装置例えばアクチュエータ、及び製造プロセス（以下では単にプロセスとも記す）等を含むプラントである。５２はコントローラ（プラント制御装置）であり、プラント５１に駆動信号を出力してプラント５１を操業・稼動させるために制御する。５３はセンサであり、多くの場合には複数の種類で複数個が配設されており、プラント５１を構成する各設備機器・装置の動作状況、プロセスの温度、被加工材の搬送速度、厚さ等、プラント５１の各種状態量を時々刻々測定する。５４は設定器であり、プラント５１を所望の状態で操業・稼動させるために、制御の目標値に関する各種設定をオペレータ等が行う。

コントローラ５２は、オペレータからの指示や設定器５４でなされた設定に基づいてプラント５１を制御する。また、プラント５１の各種状態量はセンサ５３により時々刻々測定され、その測定データがコントローラ５２に入力される。また、測定データの中には、設定器５３又はオペレータへの表示器（図示せず）に入力されるものもある。そして、コントローラ５２は、センサ５３による測定データ及び設定器５４で入力された目標値に基づいてフィードバック制御を実行する。また、設定器５４は、センサ５３による測定データに基づいて必要に応じて設定内容を変更する。なお、図１では、識別し易くするためにセンサ５３をプラント５１の外部に分離して記載しているが、通常はプラント内部に配設されていることが多く、又、設備機器・装置自体に組み込まれていることもある。

プラント制御診断装置１０において、１１は規範モデル保持部であり、プラント制御システム５０の健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルを保持する。規範モデルは、プラントの操業中にオンラインで、或いは、事前にプラントの操業とは別にオフラインでのシミュレーション計算や実測データに基づいた検証等を行って、プラント制御システム５０の健全な操業状態を予め定量化して表したモデルである。ここで、「健全な操業状態」とは、プラントの操業によって所望の規格の製品が連続的に且つ安定して生産することができる、プラントすなわち設備機器・装置及びプロセスの状態を意味する。

ここで、規範モデルとしては、例えば下記の（１）〜（３）が挙げられる。
（１）プラント５１の健全な操業状態を数式モデルにて表現しておき、当該数式モデルと、各種プロセス状態データ（センサ５３による測定データ）や、機器例えばアクチュエータの操作量（コントローラ５２から出力される駆動信号やセンサ５３での測定データ）とに基づいて、プラント制御（すなわち操業）を行いながら並行してプラント制御の結果を予測するオンラインでのシミュレーションを実施し、それにより得られる各種プロセス状態を表す計算値（以下では、シミュレーション情報ともいう）。
この場合は、図１に示すように、プラント制御診断装置１０が規範モデル生成部１６を備え、規範モデル生成部１６がオンライんでシミュレーションを実施し、それにより得られるシミュレーション情報を規範モデル保持部１１に格納する。

（２）プラント制御システム５０の健全な操業状態における各種プロセス状態データ（プロセス状態データそのものでもよいし、そこから導出される閾値等の情報でもよい）、及び当該データに対して所定の解析法を実施して得られる結果である解析値。各種プロセス状態データに対して実施する所定の解析法としては、例えばＦＦＴ（Finite Fourier transform）解析やウェーブレット変換等の信号処理又はデータ処理の分野で公知の手法が挙げられる。

（３）プラント制御システム５０の健全な操業状態における設備機器・装置例えばアクチュエータの操作量（絶対値でも変化量でもよい）とプロセス状態データ（絶対値でも変化量でもよい）との相関を表す情報。一例を挙げれば、図８に示すような鋼板製造プラントの圧加制御における圧加シリンダの操作量と圧加荷重との相関や、流体制御における流量調節弁の開度と流量や圧力等との相関がある。なお、ここで「相関」は、例えば、図、テーブル、又は、各種のプロセス状態の変数を含んだ定式で表現することができる。

図１のプラント制御診断装置１０内の１２は取得部であり、プラント制御システム５０の操業時の実プロセスの状態値を取得する。ここで、実プロセスの状態値とは、プラントの実際の操業における、プラント制御システム５０内の各設備機器・装置やセンサから時々刻々又は所定の時間間隔で入力されるところの、設備機器・装置例えばアクチュエータの操作量やプロセス状態データ、及びそれらを所定の解析方法を用いして解析して得られた解析値をいう。すなわち、取得部１２には、必要に応じて例えば周波数解析等の解析機能を持たせておく。なお、ここで取得する実プロセスの状態値の種類・内訳は、異常の発生を診断する各制御対象の設備・プロセスに応じて適宜選択するようにしてもよい。

プラント制御診断装置１０内の１３は診断部であり、取得部１２により取得された実プロセスの状態値と、規範モデル保持部１１により保持されている、当該プロセスの状態値に対応する規範モデルの値とを比較して、プラント制御の悪化兆候、つまり異常や劣化等の悪化が発生し、増大・進展する傾向があるかどうかを診断する。ここで悪化兆候とは、プラント制御の悪化が発生する前段階の状態及び悪化が発生しているが、まだ表面上現れていない初期段階の状態をいうものとする。また、比較には、単に１種類のデータ値又はその微分等の計算結果に対して閾値処理にて判定する場合もあれば、複数の種類のデータ値を基にして多次元相関等により判定する場合もある。

また、診断部１３は、プラント制御の悪化兆候の原因についても診断するようにしてもよい。この場合、取得部１２により取得された実プロセスの状態値と規範モデル保持部１１により保持されている規範モデルにおけるプロセスの状態値とを比較したときの差異発生状況と、プラント制御の悪化兆候の原因情報との関係を、予め過去の操業データや実験に基づき生成しておき、原因情報保持部１７に保持させておく。そして、当該原因情報を用いて、プラント制御の悪化兆候の原因について推定して診断する。この診断結果はモニタ等の表示装置の画面上に表示する（図示せず）。また、診断結果によってはアラームや赤色灯で構成した警報装置を作動させてもよい。

以上で記載した取得部１２による実プロセスの状態値の取得処理と、診断部１３によるプラント制御の悪化兆候の診断処理とは、プラント制御中に、例えば数百ｍ秒〜数分の周期的に繰り返し実行する。これにより、プラント制御システム５０の稼動中（自動制御中）にリアルタイムでプラント制御の悪化兆候を診断することができる。

プラント制御診断装置１０内の１４は原因−状態回復措置情報保持部であり、診断部１３で導出したプラント制御の悪化兆候の原因と、その状態を回復させるための状態回復措置情報とを対応付けて保持する。プラント制御の悪化兆候の原因と、その状態を回復させるための状態回復措置情報との対応付けは、過去にオペレータが行った状態回復操作実績を基にして生成される場合もあれば、その原因発生の物理的メカニズムを基にして技術検討した上で生成される場合もある。この原因と状態回復措置情報の対応付けは、予め生成され、原因−状態回復措置情報保持部１４に保持されている。

１５は状態回復措置実行部であり、診断部１３により診断された原因に基づいて、状態回復措置情報保持部１４の状態回復措置情報を参照し、適切な状態回復措置を選択し実行する。状態回復措置としては、コントローラ５２へ状態回復のための設備動作を実行するように指令を出力し、自動的に回復措置を行わせる。状態回復のための設備動作としては、予め決められた手順に基づいて自動で設備動作を行う、制御アルゴリズムを自動選択する、制御に関わる制御ゲイン等のパラメータや設定値の自動変更を行う等、コントローラ５２の制御プログラムで既定できるものである。また、自動回復措置として、その対応をオペレータにガイダンスしオペレータに作業させるようにしてもよい。例えば、将来状態予測、候補アクションの応答予測、熟練オペレータの模範アクションと結果比較、アクションガイダンス等を不図示のモニタ等を通じてオペレータにガイダンスするようにしてもよい。

（具体例）
以下、本発明の具体例を説明する。本例では、タンデム圧延機を備えた鋼板製造プラント１を説明する。そして、プラント制御の悪化兆候として、ルーパハンチングの兆候を規範モデル（２）の健全な操業状態におけるプロセス状態データとの比較を行うことにより診断する。

図２には、タンデム圧延機を備えた鋼板製造プラント１の例を示す。この鋼板製造プラント１が、図１に示すプラント５１の例である。タンデム圧延機は、鋼板Ｓの通板方向Ｄに沿って配置された複数のスタンドを有する。ここでは、各スタンドを、上流側より順次第１スタンド１０１、第２スタンド１０２、第３スタンド１０３、…と呼び、各スタンドを総称してスタンド１００と呼ぶ。各スタンド１００には、圧延機１１０が配置される。例えば、製鋼プラントで製造されたスラブは、加熱炉で加熱され、粗圧延機及び仕上げ圧延機により圧延されて、帯状の連続的に長い鋼板Ｓが製造される。なお、ここでは、仕上げ圧延機のみを図示している。

鋼板製造プラント１は、プラント制御装置２により制御される。このプラント制御装置２が、図１に示したコントローラ５２及び設定器５４の例である。プラント制御装置２は、スタンド１００毎に配置されたルーパ制御部２１０を有し、各ルーパ制御部２１０によりスタンド１００をそれぞれルーパ制御する。

次に、図３を参照して、各スタンド１００の構成について説明する。図３に示すように、各スタンド１００内には、圧延機１１０とルーパ１２０とが配置される。

圧延機１１０は、鋼板Ｓに対する圧延工程を実施する。圧延機１１０は、一対のワークロール１１１と、一対のバックアップロールと、ミルモータ１１２と、ＡＳＲ（速度制御器）１１３とを有する。一対のワークロール１１１は、鋼板Ｓを挟んで配置され、一対のバックアップロールは、この一対のワークロール１１１を挟んで配置される。バックアップロールは、ワークロール１１１を鋼板Ｓの方向に付勢し、この付勢力により上下一対のワークロール１１１が鋼板Ｓを圧延する。なお、このバックアップロールは、説明の便宜上省略している。また、ワークロール１１１とバックアップロールとの間には、中間ロール（図示せず）が配置されてもよい。

ミルモータ１１２は、ワークロール１１１を回転させる。ミルモータ１１２がワークロール１１１を回転させることにより、ワークロール１１１と接触している鋼板Ｓが通板方向Ｄに通板される。

ＡＳＲ１１３は、ミルモータ１１２を速度制御する。ＡＳＲ１１３は、プラント制御装置２によって制御される。より具体的には、ＡＳＲ１１３は、プラント制御装置２のルーパ制御部２１０からロール速度指令信号を取得する。そして、ＡＳＲ１１３は、ワークロール１１１の回転速度がこのロール速度指令信号を満たす（一致する）ように、ミルモータ１１２にミル電流を出力してミルモータ１１２を回転させる。この際、ＡＳＲ１１３は、ミルモータ１１２を、ワークロール１１１又はミルモータ１１２の回転速度によりフィードバック制御してもよい。

上記構成を有する圧延機１１０が鋼板Ｓに沿って複数配置され、それぞれの圧延機１１０が鋼板Ｓを圧延することにより、鋼板Ｓの熱間連続圧延工程が実施される。この際、各スタンド１００のワークロール１１１の回転速度が、鋼板Ｓの通板速度を決定すると共に、鋼板Ｓの各スタンド１００間の張力Ｔを決定する。一方、鋼板Ｓの厚みは、各圧延機１１０を通過するに従い薄くなり、且つ、各スタンド１００の全てのワークロール１１１の回転速度を精密に制御することは難しい。そこで、安定した製造工程の実施を行うために、各圧延機１１０間の鋼板Ｓの張力Ｔを調整するルーパ１２０が設けられる。

ルーパ１２０は、鋼板Ｓの張力調整工程を実施する。ルーパ１２０が実施する張力調整工程は、上記圧延機１１０が実施する圧延工程と連続して行われる。

ルーパ１２０は、ルーパロール１２１と、ルーパモータ１２３と、ＡＳＲ（速度制御器）１２４とを有する。ルーパロール１２１は、回転軸を中心に回転可能に、鋼板Ｓに当接するように配置される。また、ルーパモータ１２３は、ルーパモータ１２３の回転軸とは異なる回転中心１２２を中心に、ルーパロール１２１を回動させる。つまり、ルーパモータ１２３が、回転中心１２２を中心にルーパロール１２１を回転させることにより、ルーパロール１２１を鋼板Ｓに付勢させて、鋼板Ｓの張力Ｔが調整される。

ＡＳＲ１２４は、ルーパモータ１２３を速度制御する。ＡＳＲ１２４は、プラント制御装置２によって制御される。より具体的には、ＡＳＲ１２４は、プラント制御装置２のルーパ制御部２１０からルーパモータ速度指令信号を取得する。そして、ＡＳＲ１２４は、ルーパモータ１２３の回転速度がこのルーパモータ速度指令信号を満たす（一致する）ように、ルーパモータ１２３に電流を出力してルーパモータ１２３を回転させる。この際、ＡＳＲ１２４は、ルーパモータ１２３を、ルーパモータ１２３の回転速度によりフィードバック制御してもよい。

上述した圧延機１１０及びルーパ１２０は、プラント制御装置２によりループ制御される。ループ制御とは、特にフィードバック制御の一種であり、鋼板Ｓの張力Ｔとルーパ角度θをフィードバック信号として、フィードバック信号が所定の指令値と一致するように、圧延機１１０及びルーパ１２０を制御する制御方法である。このルーパ制御等を行うために、各スタンド１００には各種の測定器（センサ）が配置される。この測定器の一例について説明する。

図３に示すスタンド１００中には、ルーパ角度測定器１３１と、ルーパ張力測定器１３２と、ミル電流測定器１３３とが配置される。これら測定器１３１〜１３３が、図１に示したセンサ５３の例である。

ルーパ角度測定器１３１は、ルーパモータ１２３がルーパ１２０を回転中心１２２を中心に回動させる角度θを測定する。ルーパモータ１２３は、このルーパ１２０の角度θを主なフィードバック信号としてフィードバック制御される。つまり、鋼板Ｓの張力Ｔは、主に各スタンド１００の圧延機１１０の回転速度の相対関係により決定されるが、ルーパ１２０が、このスタンド１００間の鋼板Ｓの弛みや張力Ｔの変動を抑制する。そのため、ルーパ１２０は、例えば角度θが一定になるように制御されてもよく、更に張力Ｔが大きすぎるときには角度θが小さくなり、張力Ｔが小さすぎるときには角度θが大きくなるように制御されることも可能である。よって、このルーパ１２０の角度θは、主にルーパ１２０の動作状態を反映しており、間接的には圧延機１１０の動作状態をも反映した値となる。

ルーパ張力測定器１３２は、鋼板Ｓの張力Ｔを測定するために、ルーパ１２０に印加されている張力を測定する。つまり、ルーパ１２０は、鋼板Ｓに付勢されているため、このルーパ１２０が鋼板Ｓから受ける反作用力は、鋼板Ｓの張力Ｔを反映している。よって、ルーパ張力測定器１３２は、鋼板Ｓからの反作用力を測定することにより鋼板Ｓの張力Ｔを測定する。なお、図３では、ルーパ張力測定器１３２として、ルーパロール１２１に印加された張力Ｔを測定する測定器を示しているが、このルーパ張力測定器１３２は、例えばルーパモータ１２３のトルクから張力Ｔを算出する測定器であってもよく、鋼板Ｓから直接張力Ｔを測定する測定器であってもよい。上述したように張力Ｔは、主に各スタンド１００の圧延機１１０の回転速度の相対関係により決定される。よって、張力Ｔは、主に圧延機１１０の動作状態を反映した値となり、各圧延機１１０は、この張力Ｔをフィードバック信号としてフィードバック制御される。なお、張力Ｔは、上述のようにルーパ１２０により調整されるため、ルーパ１２０の動作状態をも間接的に反映した値となる。

ミル電流測定器１３３は、ミルモータ１１２に印加されるミル電流Ｉを測定する。ミル電流Ｉは、駆動信号の一例であって、フィードバック制御における圧延機１１０の駆動信号である。つまり、圧延機１１０は、主に張力Ｔをフィードバック信号としたフィードバック制御されるので、このミル電流Ｉは、フィードバック信号に基づいて生成される。より具体的には、張力Ｔが大きすぎる場合には、張力Ｔが小さくなる値のミル電流Ｉが生成され、張力Ｔが小さすぎる場合には、張力Ｔが大きくなる値のミル電流Ｉが生成される。

次に、図３を参照して、更にプラント制御装置２の構成について説明する。図３に示すように、プラント制御装置２は、各スタンド１００に対応して、目標張力設定部２０１と、張力偏差算出部２０２と、目標角度設定部２０３と、角度偏差算出部２０４と、ルーパ制御部２１０とを有する。

目標張力設定部２０１は、圧延機１１０の動作状態等により決定される張力Ｔの目標値（目標張力Ｔ０）を設定する。そして、張力偏差算出部２０２は、実際の張力Ｔ、つまりルーパ張力測定器１３２が測定した張力Ｔの目標張力Ｔ０からの偏差（偏り、差分）ΔＴを算出する。なお、上述したように張力Ｔは、各スタンドの圧延機１１０の相対的な稼働速度に依存する。よって、目標張力設定部２０１は、プラント制御装置２の内部又は外部に配置された更に上位の制御部により制御されて、設定する目標張力Ｔ０を変更する。また、この目標張力Ｔ０は、例えばプラント１の稼働中や、同一の鋼板Ｓを製造している間等には、変更されず一定値に設定されてもよい。

目標角度設定部２０３は、ルーパ１２０の動作状態等により決定されるルーパ１２０の角度θの目標値（目標角度θ０）を設定する。そして、角度偏差算出部２０４は、実際の角度θ、つまりルーパ角度測定器１３１が測定した角度θの目標角度θ０からの偏差（偏り、差分）Δθを算出する。なお、目標張力設定部２０１と同様に、目標角度設定部２０３も、プラント制御装置２の内部又は外部に配置された更に上位の制御部により制御されて、設定する目標角度θ０を変更する。また、この目標角度θ０も、例えばプラント１の稼働中や、同一の鋼板Ｓを製造している間等には、変更されず一定値に設定されてもよい。

ルーパ制御部２１０は、ルーパ１２０の角度θの偏差Δθと鋼板Ｓの張力Ｔの偏差ΔＴを取得して、この偏差Δθ、ΔＴに基づいて、ＡＳＲ１２４へのルーパモータ速度指令値とＡＳＲ１１３へのロール速度指令値とを生成する。このルーパ制御部２１０は、例えばＰＩＤ（Proportional Integral Derivative）コントローラやＰＩコントローラのようなフィードバック制御を行うコントローラを含む。なお、ここでは、ルーパ制御部２１０は、例えばＰＩＤコントローラを含むとするが、かかる例に限定されるものではなく、フィードバック制御を行うコントローラであれば如何なるものであってもよい。そして、ルーパ制御部２１０は、主に偏差Δθに基づいてルーパ１２０をＰＩＤ制御し、主に偏差ΔＴに基づいて圧延機１１０をＰＩＤ制御する。つまり、ルーパ制御部２１０は、偏差Δθの値、偏差Δθの積分値及び偏差Δθの微分値に基づいて、偏差Δθが減少するようにルーパモータ速度指令値を変更し、偏差ΔＴの値、偏差ΔＴの積分値及び偏差ΔＴの微分値に基づいて、偏差ΔＴが減少するようにロール速度指令値を変更する。なお、ルーパ制御部２１０は、ルーパ１２０を制御する際に、偏差Δθだけでなく偏差ΔＴにも基づいた制御を行ってもよく、逆に、圧延機１１０を制御する際に、偏差ΔＴだけでなく偏差Δθに基づいた制御を行ってもよい。

このような構成のプラント制御装置２により制御される圧延機１１０及びルーパ１２０は、同一の鋼板Ｓに対して同時に接触して各工程を実施することにより、協働して圧延を行う。更に、圧延機１１０及びルーパ１２０の制御状態も相互に関連している。

本例では、プラント制御診断装置１０で、上述した鋼板製造プラント１におけるプラント制御の悪化兆候、より具体的にはルーパ１２０のルーパハンチングの兆候を捉える。ルーパハンチングとは、ルーパ１２０において制御が悪化し、正常な制御の時に比べてルーパ角度θが異常に振動する現象のことである。かかる不具合が発生すると、ルーパ１２０の振動が鋼板Ｓへと伝達され、鋼板Ｓの圧延精度が低下して製品品質が悪くなるおそれがある。また、振動が大きくなると、鋼板Ｓが鋼板製造プラント１を通過する際に設備を破損し、それを修復するために製造ラインを停止しなければならない事態が発生するおそれもある。

図４は、鋼板製造プラント１において健全な操業状態におけるプロセス状態データを規範モデルとして、その規範モデルと実プロセスの状態値を比較することによって、ルーパハンチングの兆候を診断することができることを説明するための説明図である。図４では、ルーパハンチングの一例として第５スタンド１０５のルーパ１２０を挙げ、このルーパ１２０のルーパハンチング（即ち、ルーパの角度θの異常な振動）の兆候を診断するためのプロセス状態値となる測定データの一例として、第６スタンド１０６の圧延機１１０に対するミル電流Ｉ（駆動信号）（以下、第６スタンド１０６のミル電流と称する）、第２スタンド１０２の圧延機１１０に対する張力Ｔ（フィードバック信号）（以下、第２スタンド１０２の張力と称する）とを挙げている。これらの信号の特性をより顕著なものにするための手法として各測定信号を周波数解析（ＦＦＴ（Finite Fourier transform）解析）し、例えばミル電流Ｉでは１６．５Ｈｚ、張力Ｔでは１０．５Ｈｚ、角度θでは１．９Ｈｚの周波数成分値の時間推移を表示している。

ここで、張力Ｔの時間変化は周期的な振動成分を有する。これは、プラント１が圧延機１１０のワークロール１１１等の回転動作によりスラブ等を圧延する設備であることによる。換言すれば、各駆動系が駆動することによる振動等、様々な振動やその共振現象が張力Ｔの測定信号に現れている。そして、図４においては、張力Ｔの１０Ｈｚ近傍で、通常稼働状態では見られなかった異常な振動が現れることがあり、それが弦振動を表していることが認められている。

また、ミル電流Ｉも周期的な振動成分を有し、図４においては、ミル電流Ｉの１６Ｈｚ近傍では、通常稼働状態では見られなかった異常な振動が現れることがあり、それがロール軸部の損耗等の原因で、ある固有の周波数で振動する軸ねじり振動を表していることが認められている。

また、ルーパ１２０の角度θも周期的な振動成分を有し、角度θの２Ｈｚ近傍では、通常稼働状態では見られなかった異常な振動が現れることがあり、それがルーパハンチングを表していることが認められている。

図４の実績例では、角度θの１．９Ｈｚの周波数成分から、ｔ＝４５秒近傍で第５スタンド１０５のルーパ１２０にルーパハンチング（ピークＰθ）が発生していることが判る。

一方、このルーパハンチングが発生した時刻よりもΔｔＩ（＝２．９秒）前に、第６スタンド１０６のミル電流Ｉの１６．５Ｈｚの周波数成分にピークＰＩが発生していることが判る。また、ΔｔＴ（＝４．３秒）前には、第２スタンド１０２の張力Ｔの１０．５Ｈｚの周波数成分にピークＰＴが発生していることが判る。

つまり、診断対象とした第５スタンド１０５のルーパ１２０で発生するルーパハンチングは、下流側スタンドである第６スタンド１０６のミル電流Ｉ及び上流側スタンドである第２スタンド１０２の張力Ｔとの相関関係が強いことが判る。

換言すれば、第５スタンド１０５のルーパ１２０のルーパハンチングの兆候を診断するための規範モデルとして、健全な操業状態におけるプロセス状態値として、第６スタンド１０６のミル電流Ｉと、第２スタンド１０２の張力Ｔとを利用することができる。より具体的には、第６スタンド１０６のミル電流Ｉから１６Ｈｚ近傍の周波数成分値を抽出し、第２スタンド１０２の張力Ｔから１０Ｈｚ近傍の周波数成分値を抽出する。プラント制御システム５０の健全な操業状態では、第６スタンド１０６のミル電流Ｉに１６Ｈｚ近傍の周波数成分はほとんど存在せず、第２スタンド１０２の張力Ｔに１０Ｈｚ近傍の周波数成分はほとんど存在しないので、規範モデルとして閾値を設定する（例えば、図４では、ミル電流Ｉに対する閾値Iｔ＝４４．９、張力Ｔに対する閾値Ｔｔ＝０．００３７）。

そして、プロセス状態値として、第６スタンド１０６のミル電流Ｉから１６Ｈｚ近傍の周波数成分値を抽出し、第２スタンド１０２の張力Ｔから１０Ｈｚ近傍の周波数成分値を抽出し、それらの周波数成分値が閾値を超えているか否かを判定することにより、第５スタンド１０５におけるルーパハンチングの兆候を捉えることができる。この相関関係はプラント毎に異なるが、同じプラントの場合、診断対象の駆動系と相関関係が強い駆動系の測定信号から、その診断対象の駆動系の制御の悪化兆候を検出できると考えられる。

図２〜４で説明した事例について、図１を参照して、プラント制御診断装置１０の処理について説明する。取得部１２では、第６スタンド１０６のミル電流Ｉと、第２スタンド１０２の張力Ｔとを取得し、第６スタンド１０６のミル電流Ｉから１６Ｈｚ近傍の周波数成分を抽出し、第２スタンド１０２の張力Ｔから１０Ｈｚ近傍の周波数成分を抽出する。

一方、プラント制御システム５０の健全な操業状態での第６スタンド１０６のミル電流Ｉの解析値（１６Ｈｚ近傍の周波数成分）と、健全な操業状態での第２スタンド１０２の張力Ｔの解析値（１０Ｈｚ近傍の周波数成分）とから、規範モデルとして閾値が設定されている。

図５、図６は、診断部１３において、規範モデルと取得部１２により取得された実プロセスの状態値との比較の実施例を説明するための説明図である。図５は第６スタンド１０６のミル電流Ｉを対象とし、図６は第２スタンド１０２の張力Ｔを対象として、横軸を時間、縦軸を各周波数成分として、各周波数成分値が閾値を超えたときに黒点表示している。

診断部１３では、図５、６に示すように、取得部１２により取得される実プロセスの状態値、すなわち第６スタンド１０６のミル電流Ｉの周波数成分、第２スタンド１０２の張力Ｔの周波数成分を、規範モデル保持部１１に保持されている規範モデルと比較する。そして、取得部１２により取得された状態値に、第６スタンド１０６のミル電流Ｉの１６Ｈｚ近傍の周波数成分、第２スタンド１０２の張力Ｔの１０Ｈｚ近傍の周波数成分が存在する場合、第５スタンド１０５のルーパ１２０のルーパハンチングの兆候があると診断する。

なお、ここでは第６スタンド１０６のミル電流Ｉの１６Ｈｚ近傍の周波数成分及び第２スタンド１０２の張力Ｔの１０Ｈｚ近傍の周波数成分の両方を用いる例を説明したが、いずれか一方だけを用いるようにしてもよい。

次に、図７に、鋼板製造プラント１における第５スタンド１０５の張力（１０Ｈｚ近傍の周波数成分）とルーパ角度との関係、及び、第５スタンド１０５のミル電流（１６Ｈｚ近傍の周波数成分）と張力（１０Ｈｚ近傍の周波数成分）との関係を示す。図７（ｂ）に点線で囲んで示すように、ルーパ角度が所定の値を超えている領域、つまりルーパハンチングが発生している領域では、ルーパ角度と張力とが略リニアな関係にあるのが判る。更に、図７（ａ）に点線で囲んで示すように、ミル電流と張力とは略リニアな関係にあることが判る。ここで、ミル電流の１６Ｈｚ近傍の周波数成分は、軸ねじり振動を表しているので、第５スタンド１０５におけるルーパハンチングの原因の一つが、第５スタンド１０５での軸ねじり振動であると考えられる。

このような知見に基づいて、診断部１３は、第５スタンド１０５のルーパ１２０のルーパハンチングの兆候の原因が、第５スタンド１０５での軸ねじり振動であることから、第５スタンド１０５のロール軸部分に磨耗等の異常があるものと診断する。

以上述べたように、制御系の異常や劣化の傾向を早期に診断することにより、制御性能の安定化を継続、維持することができる。また、制御悪化を引き起こす原因となる事象を速やかに推定し、異常に至る前にその制御悪化を防止することができる。これにより、プラント制御が安定し、製造している製品の品質劣化を防止し、生産性の低下を避けることができる。

本発明が適用されるプラントは、上述した例に限定されるものではない。本発明は、厚板圧延を行うプラント・冷間圧延を行うプラント・連続焼鈍を行うプラント・表面処理を行うプラント・高炉・転炉・コークス炉等の製鉄所内の他のプラント、製紙プラント、石油精製プラント、自動車の製造プラント、電子機器の製造ラインを有する製造プラント、ガスや液体を精製するプラント等、様々なプラントにも適用可能である。

なお、本発明のプロセス制御診断装置は、一つの装置から構成されても、複数の機器から構成されてもよい。また、本発明のプロセス制御診断装置は、具体的にはＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置、キーボードやマウス等の入出力装置、コンピュータディスプレー等の表示装置、及びプラント内の各設備機器・装置・センサと信号の送受信をするための専用信号線又はネットワークＩ／Ｏ装置を備えたコンピュータシステムにより構成することができ、当該コンピュータシステムが上記した各機能や手順を実行するために予め作成したコンピュータプログラムを実行することによって実現される。当該コンピュータプログラムも本願発明に含まれる。

本発明の実施形態に係るプラント制御システム及びプラント制御診断装置の概略構成を示す図である。 タンデム圧延機を備えた鋼板製造プラントを示す図である。 各スタント及びプラント制御装置の構成を示す図である。 ルーパ角度、ミル電流及びルーパ張力の実績例を示す特性図である。 規範モデルと実プロセスの状態値とを比較している様子を示す図である。 規範モデルと実プロセスの状態値とを比較している様子を示す図である。 張力とルーパ角度の関係、及び、ミル電流と張力との関係を示す特性図である。 規範モデルの一例を示す図である。

符号の説明

１０ プラント制御診断装置
１１ 規範モデル保持部
１２ 取得部
１３ 診断部
１４ 原因−状態回復措置情報保持部
１５ 状態回復措置実行部
５０ プラント制御システム
５１ プラント
５２ コントローラ
５３ センサ
５４ 設定器

Claims (10)

1. 複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するためのプラント制御診断装置であって、
   前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルを保持する規範モデル保持手段と、
   前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された実プロセスの状態値と、前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断手段とを備え、
   前記取得手段による取得処理と、前記診断手段による診断処理とをプラント制御中に所定の周期で繰り返し実行することを特徴とするプラント制御診断装置。
2. 前記規範モデルを生成する規範モデル生成手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のプラント制御診断装置。
3. 前記規範モデル生成手段は、前記プラントの健全な操業状態を表現した数式モデルと、前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値とに基づいて、プラント制御を行いながら並行してプラント制御の結果を予測するシミュレーションを実施し、それにより得られるプロセス状態を表す計算値を前記規範モデルとすることを特徴とする請求項２に記載のプラント制御診断装置。
4. 前記規範モデルは、前記プラント制御システムの健全な操業状態におけるプロセス状態データ及びそれに所定の解析法を実施して得られる結果である解析値の両方又はいずれか一方であることを特徴とする請求項１に記載のプラント制御診断装置。
5. 前記規範モデルは、前記プラント制御システムの健全な操業状態における前記設備機器の操作量とプロセス状態データとの相関を表す情報であることを特徴とする請求項１に記載のプラント制御診断装置。
6. 前記取得手段により取得された実プロセスの状態値と前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較したときの差異発生状況と、プラント制御の悪化兆候の原因情報とを予め対応付けて保持する原因情報保持手段を備え、
   前記診断手段は、前記原因情報保持手段により保持されている原因情報に基づいて、プラント制御の悪化兆候の原因についても診断することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のプラント制御診断装置。
7. プラント制御の悪化兆候の原因と、その状態を回復させるための状態回復措置情報とを予め対応付けて保持する原因−状態回復措置情報保持手段と、
   前記診断手段により診断された原因に基づいて前記状態回復措置情報保持手段の状態回復措置情報を参照し、状態回復措置を実行する状態回復措置実行手段とを備えたことを特徴とする請求項６に記載のプラント制御診断装置。
8. 前記複数の設備機器やセンサからなるプラントは、圧延機及びルーパを有するスタンドを鋼板の通板方向に沿って複数配置した鋼板製造プラントであり、該鋼板製造プラントを制御するプラント制御システムにおいて、診断対象のスタンドで発生するルーパハンチングの兆候を診断するプラント制御診断装置であって、
   前記規範モデル保持手段は、規範モデルとして、健全な操業状態における所定の下流側スタンドの圧延機に対するミル電流の周波数解析値、及び、健全な操業状態における所定の上流側スタンドの圧延機に対する張力の周波数解析値の両方又はいずれか一方に基づいて設定された閾値を保持し、
   前記取得手段は、実プロセスの状態値として、前記所定の下流側スタンドの圧延機に対するミル電流の周波数解析値、及び、前記所定の上流側スタンドの圧延機に対する張力の周波数解析値の両方又はいずれか一方を取得し、
   前記診断手段は、前記取得手段により取得された実プロセスの状態値と、前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較して、前記診断対象のスタンドで発生するルーパハンチングの兆候を診断することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載のプラント制御診断装置。
9. 複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するためのプラント制御診断方法であって、
   前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して規範モデルを生成して規範モデル保持手段に保持する手順と、
   前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された実プロセスの状態値と、前記規範モデル保持手段により保持されている規範モデルの値とを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断手順とを有し、
   前記取得手順と、前記診断手順とをプラント制御中に所定の周期で繰り返し実行することを特徴とするプラント制御診断方法。
10. 複数の設備機器やセンサからなるプラントの操業を制御するプラント制御システムについて、プラント制御の悪化兆候を検知するための処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    前記プラント制御システムの操業時の実プロセスの状態値を、前記複数の設備機器やセンサから入力される信号により取得する取得処理と、
    前記取得処理により取得された実プロセスの状態値と、前記プラント制御システムの健全な操業状態を定量化して生成された規範モデルとを比較して、プラント制御の悪化兆候を診断する診断処理とをプラント制御中に所定の周期で繰り返しコンピュータに実行させるためのプログラム。

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