JP2013516674A - プラント設備の性能を監視し故障を予測するための方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
【選択図】図7
Description
図4を参照すると、計器Iからのデータ90の変動があり、従って、あるレベルの変動が存在することが分かる。
変動レベルアルゴリズムは、計器の変動期間を分析する。正常な計器は、一定期間の間変動すると予想することができる。大き過ぎるか又は小さ過ぎる変動期間は、計器が正常でないことを示すことができる。分析モジュール16は、傾向の最大ピークから最大ピークまでの期間を平均化することによって変動期間を計算する。出力パターン強度指標は、平均変動期間である。アルゴリズム60の一例を以下に示す。
スパイク(spike)は、計器読取値の急増(又は減少)である。正常な計器はスパイクを生じることはなく、スパイクは、計器が故障しようとしていることの優れた事前指標であることが分かっている。
安定したプラントプロセスでは、正常な計器は、特定の値内を示すことが期待できる。値アルゴリズムは、計器読取値の移動平均を絶えず監視している。読取値が期待される範囲内を示さない場合、計器は故障しているとみなすことができる。出力パターン強度指標は平均値である。
偏差アルゴリズムは、2つの同様の計器Iから読取値を取り出し、2つの計器間の平均偏差を計算する。同じ点を測定する2つの同様の計器は、標準許容可能平均偏差を有する必要がある。アルゴリズムは以下のように示される。出力パターン強度指標は平均偏差である。
これは、恐らくは最も有力なアルゴリズム60であると考えられ、幾つかの異なる計器タイプにわたって単独で使用されるときに最も成果が得られるであろう。
(数式1)
rは相関係数、sは長期標準偏差である。
A = データ1の最大値
B = データ1の最小値
C = データ2の最大値
D = データ2の最小値
s = 長期標準偏差
[(A−B)>2s]又は[(C−D)>2s]である場合、サンプルの相関係数を計算する。
信頼水準=P(H)/P(H)+P(U)
(数式2)
xは、交点の値である。
CDF(a,b,c)は累積分布関数であり、
a=正規分布のX軸の値、
b=正規分布の平均、
c=正規分布の標準偏差、である。
m=正常な挙動の平均、
d=正常な挙動の標準偏差、
n=正常でない挙動の平均、
e=正常でない挙動の標準偏差、
Y=正常でない分布の平均が正常な分布の平均よりも高い可能性が最も高いことを示すフラグ、である。
a=d^2−e^2
b=−2 × (n×d^2 − m×e^2)
c=n^2 × d^2 − m^2×e^2 − 2×d^2×e^2×ln(d/e)
If Y=True, x=(−b+root(b^2−4×a×c))/(2×a)
If Y=False, x=(−b−root(b^2−4×a×c))/(2×a)
If d=e, x=(m^2−n^2)/(2*(m−n))
If Y=True, Area=CDF(m−abs(x−m),m,d)+CDF(x,n,e)
If Y=False, Area=CDF(n−abs(x−n),n,e)+CDF(x,m,d)
変動レベルP(H/X)の信頼水準=A/(A+B)
積率相関P(H/Y)の信頼水準=C/(C+D)
スパイク数P(H/Z)の信頼水準=E/(E+F)
P(H)=P(H|X).P(X)+P(H|Y).P(Y)+P(H|Z).P(Z)
P(H|X)、P(H|Y)及びP(H|Z)は、上記で求められたが、P(X)、P(Y)及びP(Z)の値はもまた必要となる。
P(X)+P(Y)+P(Z)=1, P(X)、P(Y)、及びP(Z)は互いの間の確率であり、すなわち、
P(X)=X/(X+Y+Z)
P(Y)=Y/(X+Y+Z)、及び
P(Z)=Z/(X+Y+Z)である。
これらの値は、パターンが計器読取値のスナップショット内に存在する確率を形成する。幅Wが各事例で同じであるので、
P(X) = XH / (XH+YH+ZH)、
P(Y) = YH / (XH+YH+ZH)、及び
P(Z) = ZH / (XH+YH+ZH)である。
従って、P(H)すなわち全体の正常指数80を計算することができる。
110 正常でない確率分布関数
120 重なり領域
Claims (30)
- 装置を用いて正常でない又は潜在的に故障している計器を検出する方法であって、
計器の出力の特性を測定する処理と、
正常であるときの前記計器の期待分布と前記特性の測定値を比較する処理と、
正常であった場合に、このような特性測定値を生成する前記計器の確率又は前記期待分布の平均から離れた値を計算する処理と、
正常ではないときの前記計器の期待分布と前記測定特性値とを比較する処理と、
正常ではなかった場合に、このような特性測定値を生成する前記計器の確率又は前記期待分布の平均から離れた値を計算する処理と、
正常であったときと正常ではなかったときの前記計器により生成された測定特性値の確率を比較し、前記計器が正常ではない尤度を示す信頼値を生成する処理と、
を含む、方法。 - 前記信頼値が、正常時に前記計器によって生成される測定特性値の確率又は正常ではないときの確率と、正常時の前記計器によって生成される測定特性値又は正常ではないときに生成される確率の合計との比から計算される、請求項1に記載の方法。
- 前記特性測定値が好ましくは複数の日数にわたる時間長の出力を監視することにより生成される、請求項1又は2に記載の方法。
- 少なくとも1つの期待分布が、好ましくは複数の日数にわたる時間長の正常である又は正常ではないことが分かっている前記計器又は同様の計器の出力から生成される、請求項1〜3の何れか1項に記載の方法。
- 期待分布を生成するのにサンプルデータが取り出される時間期間は、前記期待分布と比較するために前記特性が測定される時間長よりも有意に長い、請求項3又は4に記載の方法。
- 少なくとも1つの期待分布が正規分布である、請求項1〜5の何れか1項に記載の方法。
- 前記正常でない期待分布の標準偏差は、少なくとも最初に、正常な期待分布の標準偏差と等しいように取り出される、請求項1〜6の何れか1項に記載の方法。
- 前記正常でない期待分布の平均が、少なくとも最初に、前記正常な期待分布の標準偏差±所定係数(好ましくは整数)に標準偏差を乗算したものに実質的に等しいように取り出される、請求項1〜7の何れか1項に記載の方法。
- 前記特性は、発生する事象の離散的事例数である、請求項1〜8の何れか1項に記載の方法。
- 発生している事象の分類は、出力の別の測定可能特性の標準偏差を用いて測定される、請求項9に記載の方法。
- 少なくとも1つの期待分布は、発生事象の事例の尤度に基づいて二項分布として計算される、請求項9又は10に記載の方法。
- 正常ではない期待分布の二項分布に使用される確率が、正常な期待分布の二項分布に使用される確率に実質的に等しいように取り出される、請求項11に記載の方法。
- 前記正常ではない期待分布の二項分布に使用される独立したYes/No手法のシーケンス数は、前記正常な期待分布の二項分布で使用される独立したYes/No手法のシーケンス数の逆数であるようにされる、請求項11又は12に記載の方法。
- 前記特性は、前記計器の出力が変動する量の尺度である、請求項1〜13の何れか1項に記載の方法。
- 前記特性は、傾向のピーク間変動の平均又は傾向のピーク間変動の平均に相当する、請求項14に記載の方法。
- 前記特性は、前記出力がより迅速に或いは通常よりも大きな大きさで増加又は減少したときのスパイク数の測定値である、請求項9に記載の方法。
- 前記特性は、前記計器の出力値の移動平均又は移動平均に相当する、請求項1〜16の何れか1項に記載の方法。
- 前記特性は、前記計器出力が2つの値の間で変動する平均時間期間である、請求項1〜17の何れか1項に記載の方法。
- 前記特性が、設定時間にわたる平均偏差のような2つの計器間の偏差の測定値である、請求項1〜18の何れか1項に記載の方法。
- 正常時に前記計器の出力と相関付けるように期待できるプロセスパラメータを測定する処理を更に含み、前記特性が、計器の出力と測定したプロセスパラメータとの間の相関性に基づいている、請求項1〜19の何れか1項に記載の方法。
- 前記特性測定値が相関係数である、請求項20に記載の方法。
- 前記出力が、トリガ条件に適合したときにのみ前記特性値に提供されるよう測定及び/又は使用される、請求項1〜21の何れか1項に記載の方法。
- 前記トリガ条件は、所定の大きさを上回って増大する及び/又は関連の装置の動作レベルに基づいた出力の変動である、請求項22に記載の方法。
- 前記計算及び比較処理が、複数の信頼値を提供する複数の特性に対して繰り返される、請求項1〜23の何れか1項に記載の方法。
- 第1の特性が請求項3又は9〜21の何れか1項に記載のものであり、第2の特性が請求項3及び9〜21以外の何れか1項に記載のものである、請求項24に記載の方法。
- 異なる特性の信頼度を比較して全体の信頼度を提供する処理を更に含む、請求項24又は25に記載の方法。
- 前記全体の信頼度を生成する処理は、前記計器が正常であると確認されたときの正常でない挙動又はその反対を報告する尤度及び/又は前記正常な期待分布と正常でない期待分布との重なりサイズに基づいて重み付けされた特性信頼水準を組み合わせる、請求項26に記載の方法。
- 前記計器がアナライザーである、請求項1〜27の何れか1項に記載の方法。
- プロセッサ及びメモリを備え、正常でない又は潜在的に故障している計器を検出するよう適合された装置であって、前記プロセッサが、
計器の出力の特性値を決定又は受け取り、
正常であるときの前記計器の期待分布と前記特性の値を比較し、
正常であった場合に、このような特性測定値を生成する前記計器の確率又は前記期待分布の平均から離れた値を計算し、
正常ではないときの前記計器の期待分布と前記測定特性値とを比較し、
正常ではなかった場合に、このような値を生成する前記計器の確率又は前記期待分布の平均から離れた値を計算し、
正常であったときと正常ではなかったときの前記計器により生成された測定特性値の確率を比較し、前記計器が正常ではない可能性を示す信頼値を生成する、
ようにプログラムされている、装置。 - 1つ又はそれ以上のコンピュータ上で実行されたときに、請求項1〜29の何れか1項に記載の方法を提供するコンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータプログラム製品。
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