JP2013195188A - センサ診断装置及びセンサ診断方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】暫定校正データベースと、センサの校正作業で得た新規校正データを格納した新規校正データベースと、暫定校正データベース及び新規校正データベースから正規分布検定に必要な数の校正データを抽出するデータ抽出手段と、データ抽出手段で抽出した校正データが正規分布に従うか否かを検定する正規分布検定手段と、センサのドリフト分布のデータを格納したドリフト分布データベースと、正規分布検定手段で校正データが正規分布に従うと判定された場合に、抽出した校正データに基づいてセンサのドリフト分布を計算し、センサのドリフト分布のデータを更新するドリフト分布更新手段とを備えた。
【選択図】図1
Description
図1において、センサ診断装置は、暫定校正データベース1と、新規校正データベース2と、データ抽出手段3と、正規分布検定手段4と、ドリフト分布更新手段5と、ドリフト分布データベース6と、センサ7と、データ入力装置8と、ドリフト量推定手段9と、センサ状態診断手段10と、診断結果表示装置11とを備えている。ここで、データ抽出手段3と、正規分布検定手段4と、ドリフト分布更新手段5と、ドリフト量推定手段9と、センサ状態診断手段10とは、例えば、計算機等の演算手段によって実行されるものである。また、暫定校正データベース1と、新規校正データベース2と、ドリフト分布データベース6と、データ入力装置8とは、計算機と別個に設けても良いが、計算機内に含めた構成であっても良い。
校正間隔t0におけるドリフト量の平均μ0、標準偏差σ0とすると、正規分布の再現性から、校正後の任意の時刻t1における平均μ、標準偏差σは、次の式(1)及び式(2)に従って算出される。
μ=μ0×t1/t0・・・・(1)
σ=σ0×(t/t0)^0.5・・・・(2)
ドリフト分布を95%信頼区間とすれば、ドリフト分布の上限値はμ+2σ、下限値はμ−2σで得ることができる。これらを基準値ごとに計算し、センサ出力値におけるドリフト分布の上限値と下限値は、内挿して得ることができる。
(1)暫定校正データベース1と新規校正データベース2とから全ての校正データをデータ抽出手段3に入力する。
(2)データ抽出手段3は、全ての校正データから、センサのドリフト分布が正規分布であるが否かを確認するのに必要なデータ数の校正データの組み合わせを設定する。例えば、校正データが全部で40点ある場合、このうち30点の校正データを抽出する組合せのパターンをすべて設定する。なお、30点は正規分布であることを確認するために必要なデータ数の目安であり、30点に限定するものではない。
(3)設定したパターン毎の組み合わせ校正データを正規分布検定手段4に送る。
2 新規校正データベース
3 データ抽出手段
4 正規分布検定手段
5 ドリフト分布更新手段
6 ドリフト分布データベース
7 センサ
8 データ入力装置
9 ドリフト量推定手段
10 センサ状態診断手段
11 診断結果表示装置
Claims (6)
- プラント運転中に、前記プラントのプロセス値を計測するセンサのドリフト量を推定して、前記センサを診断するセンサ診断装置であって、
他プラントにおける前記センサと同じ計測対象または同じ型式の他のセンサの校正データである暫定校正データを格納した暫定校正データベースと、
前記センサの校正作業で得た新規校正データを格納した新規校正データベースと、
前記暫定校正データベース及び前記新規校正データベースから正規分布検定に必要な数の校正データを抽出するデータ抽出手段と、
前記データ抽出手段で抽出した校正データが正規分布に従うか否かを検定する正規分布検定手段と、
前記センサのドリフト分布のデータを格納したドリフト分布データベースと、
前記正規分布検定手段で前記校正データが正規分布に従うと判定された場合に、前記抽出した校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を計算し、前記ドリフト分布データベースにおける前記センサのドリフト分布のデータを更新するドリフト分布更新手段と、
前記センサが計測した前記プラントのプロセス値を入力するプロセス値入力手段と、
前記プロセス値入力手段から入力したプロセス値を用いて前記センサの推定ドリフト量を計算するドリフト推定手段と、
前記推定ドリフト量と前記ドリフト分布データベースの更新された前記センサのドリフト分布のデータとを比較して、前記センサのドリフトを診断し、診断結果を出力するドリフト診断手段とを備えた
ことを特徴とするセンサ診断装置。 - 請求個1に記載のセンサ診断装置において、
前記データ抽出手段は、前記正規分布検定手段で前記校正データが、正規分布に従わないと判定された場合に、前記暫定校正データベース及び前記新規校正データベースから、再度新たな校正データを抽出する
ことを特徴とするセンサ診断装置。 - 請求項1又は2に記載のセンサ診断装置において、
前記プラントのプロセス値は、温度または圧力または差圧または水位または流量である
ことを特徴とするセンサ診断装置。 - 請求項1乃至3のいずれか1項に記載のセンサ診断装置において、
前記ドリフト診断手段の診断結果を表示する診断結果表示装置を更に備えた
ことを特徴とするセンサ診断装置。 - プラント運転中に、前記プラントのプロセス値を計測するセンサのドリフト量を推定して、前記センサの推定ドリフト量を評価するセンサ診断方法であって、
暫定校正データベースに格納された他プラントにおける前記センサと同じ計測対象または同じ型式の他のセンサの校正データである暫定校正データを用いて、前記センサの初期状態としてのドリフト分布データを作成し、ドリフト分布データベースに格納するステップと、
前記センサの校正作業で得た新規校正データを新規校正データベースに格納するステップと、
前記暫定校正データの一部と前記新規校正データとを用いて、正規分布検定手段が正規分布の検定を行うステップと、
前記正規分布検定手段で暫定校正データの一部と前記新規校正データとが正規分布に従うと判定された場合に、ドリフト分布更新手段において、これらの校正データに基づいて前記センサのドリフト分布を計算し、前記ドリフト分布データベースに格納されていた初期状態としてのドリフト分布データを更新するステップと、
前記センサが計測した前記プラントのプロセス値を用いて前記プラント運転中における前記センサの推定ドリフト量を、ドリフト量推定手段によって計算するステップと、
前記更新された前記センサのドリフト分布データを用いて、ドリフト診断手段によって前記センサの推定ドリフト量を評価し出力するステップとを備えた
ことを特徴とするセンサ診断方法。 - 請求個5に記載のセンサ診断方法において、
前記正規分布検定手段で暫定校正データの一部と前記新規校正データとが正規分布に従わないと判定された場合には、前記新規校正データの一部を減らして新たな校正データを形成して、再度、正規分布検定手段が正規分布の検定を行うステップを更に備えた
ことを特徴とするセンサ診断方法。
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