JP2016201011A - Plant data summary display device - Google Patents
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Abstract
Description
発明は、プラントの監視制御システムにおいて、蓄積された過去のプラントデータを要約表示するプラントデータの要約表示装置に関する。 The present invention relates to a plant data summary display device for summarizing and displaying accumulated past plant data in a plant monitoring control system.
プラントの監視制御システムは、事故や異常状態などの事象を表示する機能を備えることが多い。例えば特許文献1では、長期間のプラントデータの傾向監視や異常値監視を行うことが可能なグラフを表示するデータ表示装置が開示されている。
Plant monitoring and control systems often have a function of displaying events such as accidents and abnormal conditions. For example,
特許文献1のデータ表示装置では、過去の監視データにおける最大値、最小値、平均値に基づいて監視データをグラフとして表示する。これにより、監視データの傾向を把握することが可能である。
In the data display device of
しかし、特許文献1に開示される技術においては、長期間の監視データは平均値を用いて表示するため、突発的な値の変化などの特徴的な傾向が失われてしまう。また、長期間のデータを確認したい場合は、全体を最初から通して逐次確認する必要があり、確認の手間がかかることが課題であった。
However, in the technique disclosed in
本発明は上記のような問題を解決するためになされたものであり、長期間の蓄積されたプラントデータであっても、プラントデータの特徴や傾向を失うことなく限定された表示領域内に表示することが可能なプラントデータの要約表示装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems, and even long-term accumulated plant data is displayed in a limited display area without losing the characteristics and trends of the plant data. An object of the present invention is to provide a summary display device for plant data that can be used.
本発明に係るプラントデータの要約表示装置は、過去に蓄積されたプラントデータを保持するプラントデータ記憶部と、前記プラントデータの表示期間を規定する時刻範囲を入力する表示期間入力部と、前記プラントデータの変化を発生事象の特徴領域として抽出し、抽出された特徴領域ごとに前記プラントデータを区分して複数の分割区間とする特徴領域抽出部と、前記プラントデータの前記表示期間を、前記特徴領域抽出部で区分された前記複数の分割区間ごとに圧縮して表示する要約表示のための要約条件を設定する要約条件抽出部と、前記要約条件に基づいて要約された要約データを表示する要約データ生成表示部と、を備えている。 A plant data summary display device according to the present invention includes a plant data storage unit that stores plant data accumulated in the past, a display period input unit that inputs a time range that defines a display period of the plant data, and the plant A change of data is extracted as a feature region of the occurrence event, a feature region extraction unit that divides the plant data for each extracted feature region into a plurality of divided sections, and the display period of the plant data includes the feature A summary condition extraction unit that sets a summary condition for summary display that is compressed and displayed for each of the plurality of divided sections divided by the region extraction unit, and a summary that displays summary data summarized based on the summary condition A data generation display unit.
本発明に係るプラントデータの要約表示装置によれば、長期間の蓄積されたプラントデータであっても、プラントデータの特徴や傾向を失うことなく限定された表示領域内に表示することが可能となり、プラントデータの効率的な確認が可能となる。 According to the plant data summary display device according to the present invention, even plant data accumulated for a long time can be displayed in a limited display area without losing the characteristics and trends of the plant data. The plant data can be checked efficiently.
<実施の形態1>
図1は本発明に係る実施の形態1のプラントデータの要約表示装置100の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すようにプラントデータの要約表示装置100は、蓄積された過去のプラントデータを格納するプラントデータ記憶部11と、プラントデータを表示する表示期間を規定する時刻範囲を入力するための表示期間入力部12と、プラントデータの変化を発生事象の特徴領域として抽出し、抽出された特徴領域ごとにプラントデータを区分する特徴領域抽出部13と、区分された特徴領域ごとにプラントデータの表示期間を圧縮して表示する要約表示のための要約条件を抽出する要約条件抽出部14と、要約条件に基づいて要約された要約データを表示する要約データ生成表示部15と、を備えている。
<
FIG. 1 is a functional block diagram showing a configuration of a plant data
図2は、図1に示したプラントデータの要約表示装置100を実現するハードウェアの構成を示すハードウェア構成図である。図2に示すようにプラントデータの要約表示装置100は、例えばPC(パーソナルコンピュータ)21によって実現されるが、コンピュータシステムであればPCに限定されるものではない。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram showing a hardware configuration for realizing the plant data
PC21には演算を行う中央演算処理装置(CPU:Central Processing Unit)22と、情報を記憶するハードディスク装置やフラッシュメモリなどの記憶装置23と、キーボードやマウスなど、PC21に対して入力を行う入力装置24と、要約データを表示するディスプレイなどの出力装置25が含まれている。この構成は、実施の形態2以下の実施の形態においても同様である。
The PC 21 includes a central processing unit (CPU) 22 that performs arithmetic operations, a
図1に示したプラントデータの要約表示装置100において、プラントデータ記憶部11は記憶装置23で実現され、表示期間入力部12は入力装置24で実現され、特徴領域抽出部13および要約条件抽出部14はCPU22で展開されるソフトウェアプログラムで実現され、要約データ生成表示部15は出力装置25で実現される。
In the plant data
図3は、プラントデータ記憶部11に格納される情報の一例である。プラントデータ記憶部11は、プラントデータとして、プラントデータ名、時刻、プラントデータ値を格納している。図3では、プラントデータ名として、機器1電流値および機器2スイッチの例を示しており、機器1電流値としては、10:00:00から1秒ごとに測定した機器1の電流値をプラントデータ値として示しており、機器2スイッチとしては、10:00:00から1秒ごとの機器2(スイッチ)のON、OFF状態をプラントデータ値として示している。
FIG. 3 is an example of information stored in the plant
データの格納形式は、バイナリ形式やテキスト形式、あるいはRDB(Relational Database)を用いて格納しても良い。また、プラントデータ値としては、電流値などの測定値の他に、データ抜けや欠測などの状態値を格納しても良い。 The data storage format may be stored using a binary format, text format, or RDB (Relational Database). Moreover, as plant data values, state values such as missing data or missing data may be stored in addition to measured values such as current values.
図4は、表示期間入力部12を介して入力される要約データ表示期間の開始時刻と終了時刻の一例であり、開始時刻は2014年2月3日の10:00:00であり、終了時刻は2014年2月10日の23:59:59である。ここで、終了時刻は絶対時刻指定ではなく、開始時刻からの相対時間で指定しても良い。例えば、図4において、終了時刻を相対時間指定で「15時間」とした場合は、表示処理を行うための要約条件の抽出範囲は、「2014/02/03 10:00:00」から「2014/02/04 01:00:00」までが対象となる。
FIG. 4 is an example of the start time and end time of the summary data display period input via the display
<1.特徴領域抽出動作>
図5は、特徴領域抽出部13の特徴領域抽出動作を示すフローチャートである。特徴領域抽出部13は、特徴領域抽出動作を開始すると、まず、表示期間入力部12を介して指定された要約データ表示期間の開始時刻STと終了時刻ETを読み込む(ステップ51)。
<1. Feature region extraction operation>
FIG. 5 is a flowchart showing the feature region extraction operation of the feature
次に、ステップS52で検索時刻Tに開始時刻STを設定した後、プラントデータの変化量テーブルの生成を行う(ステップS53)。 Next, after setting the start time ST to the search time T in step S52, a plant data change amount table is generated (step S53).
次に、検索時刻Tを予め設定した1最小単位時間進める(ステップS54)。ここで、1最小単位時間は、1秒、10秒、100秒など任意に設定することができ、監視対象としている機器の使用形態や機能に基づいて設定される。 Next, the search time T is advanced by one preset minimum unit time (step S54). Here, one minimum unit time can be arbitrarily set such as 1 second, 10 seconds, and 100 seconds, and is set based on the usage mode and function of the device to be monitored.
次に、ステップS55において、検索時刻Tが終了時刻ETを過ぎているかどうかを判定し、過ぎている場合は、ステップS56に進み、過ぎていない場合は、ステップS53以下を繰り返す。ここで、終了時刻ETが図4に示した2014年2月10日の23:59:59であるなら、特徴領域抽出部13は、2014年2月3日の10:00:00から、1最小単位時間間隔でステップS53〜S55の処理を行い、データを収集する。
Next, in step S55, it is determined whether or not the search time T has passed the end time ET. If it has passed, the process proceeds to step S56, and if not, step S53 and subsequent steps are repeated. Here, if the end time ET is 23:59:59 on February 10, 2014 shown in FIG. 4, the feature
検索時刻Tが終了時刻ETを過ぎている場合は、表示処理を行うための要約条件の抽出が終わっているということであり、表示期間を特徴領域単位ごとの区間(分割区間)に分割する(ステップS56)。ここで、要約データ表示期間においては、プラントデータに変化がなく定常的な動作をしている定常領域と、プラントデータの突発的な変化が起きている特徴領域とが含まれており、ステップS56は、要約データ表示期間を複数の区間に区分することで、特徴領域を抽出する処理である。 If the search time T has passed the end time ET, it means that the extraction of the summary condition for performing the display processing has ended, and the display period is divided into sections (divided sections) for each feature region unit ( Step S56). Here, the summary data display period includes a steady region where the plant data does not change and is operating steadily, and a feature region where the plant data suddenly changes, including step S56. Is a process of extracting a feature region by dividing the summary data display period into a plurality of sections.
その後、プラントデータの変化(特徴)の出現傾向の分類を行い(ステップS57)、一連の処理を終了する。 Thereafter, the appearance tendency of changes (features) in the plant data is classified (step S57), and the series of processes is terminated.
<1−1.プラントデータの変化量テーブルの生成>
図6は、図5に示したステップS53のプラントデータの変化量テーブルの生成の動作をさらに説明するフローチャートである。
<1-1. Generation of plant data change amount table>
FIG. 6 is a flowchart for further explaining the operation of generating the plant data change amount table in step S53 shown in FIG.
特徴領域抽出部13は、プラントデータの変化量テーブルの生成を開始すると、まず、プラントデータ記憶部11に蓄積された検索時刻Tでのプラントデータを取り出す(ステップS61)。このプラントデータは、予め設定された監視対象とする機器についてのデータであり、例えば、図3の例に示されるような機器1や機器2についてのデータである。
When the generation of the plant data change amount table is started, the feature
ステップS62では、監視対象(処理対象)となっている機器のプラントデータのうち、変化量テーブルの生成処理が終了していない未処理のプラントデータが存在しているか否かを判定し、未処理のプラントデータがある場合はステップS63に進み、未処理のプラントデータがない場合は変化量テーブルの生成動作を終了する。 In step S62, it is determined whether or not there is unprocessed plant data for which the generation process of the change amount table has not been completed among the plant data of the devices that are the monitoring targets (processing targets). If there is any plant data, the process proceeds to step S63, and if there is no unprocessed plant data, the change amount table generating operation is terminated.
ステップS63では、検索時刻Tのプラントデータ値と、検索時刻Tよりも1最小単位時間前の検索時刻、すなわち時刻(T−1)のプラントデータ値とを比較して、プラントデータ値の増減を計算する。ここで、プラントデータ値の増減は、数値の変化量だけではなく、変化した回数などを記録しても良い。例えば、図3の例に示されるような機器2(スイッチ)の場合、スイッチングの回数を記録すれば良い。 In step S63, the plant data value at the search time T is compared with the search time one minimum unit time before the search time T, that is, the plant data value at the time (T-1), and the plant data value is increased or decreased. calculate. Here, the increase / decrease of the plant data value may record not only the numerical change amount but also the number of changes. For example, in the case of the device 2 (switch) as shown in the example of FIG. 3, the number of times of switching may be recorded.
そして、ステップS64では、プラントデータ値の変化量と算出対象期間とを対応づけて変化量テーブルに格納し、ステップS62以下の処理を未処理のプラントデータがなくなるまで繰り返す。 In step S64, the change amount of the plant data value and the calculation target period are associated with each other and stored in the change amount table, and the processes in and after step S62 are repeated until there is no unprocessed plant data.
図7は、特徴領域抽出部13で作成されたプラントデータの変化量テーブルの一例である。図7に示す変化量テーブルは、図5を用いて説明したフローチャートのうち、ステップS53からステップS55の処理を、要約データ表示期間の開始時刻STから終了時刻ETまで1最小単位時間間隔で繰り返すことで得られる。
FIG. 7 is an example of a plant data change amount table created by the feature
図7に示されるように、プラントデータの変化量テーブルには、対象となるプラントデータ名、算出対象期間および変化量が格納されている。ここで、変化量は、算出対象となる期間、すなわち、検索時刻Tと時刻(T−1)との間の期間での、プラントデータ値の差の値を一例として示している。 As shown in FIG. 7, the plant data change amount table stores the target plant data name, the calculation target period, and the change amount. Here, the amount of change indicates, as an example, a value of a difference in plant data values in a period to be calculated, that is, a period between the search time T and the time (T-1).
プラントデータの対象がアナログ値であれば、図7中の「機器1電流値」のプラントデータ名で示す変化量のように、増減した値が符号付きの実数として格納されている。例えば、2014年2月3日の10:00:00から10:00:01までの期間での変化量は、0.1A(アンペア)として格納されており、10:00:02から10:00:03での期間での変化量は、−1.7Aとして格納されており、この期間では電流値が減少したことを示している。
If the target of the plant data is an analog value, the increased / decreased value is stored as a signed real number, such as the amount of change indicated by the plant data name “
また、プラントデータの対象がデジタル値であれば、図7中の「機器2スイッチ」のプラントデータ名で示す変化量のように、「00」、「01」、「10」、「11」のバイナリデータとして格納されている。ここで、変化量「00」は、対象時刻Tと時刻(T−1)との間の期間では、「0」から「0」のまま(スイッチがONのまま、またはOFFのまま)で、機器2の変化がなかったことを示しており、変化量「01」は、「0」から「1」に変化した(スイッチがONからOFFに、またはOFFからONに変化した)ことを示している。
Also, if the target of the plant data is a digital value, “00”, “01”, “10”, “11”, like the amount of change indicated by the plant data name of “
<1−2.表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割するフロー>
図8は、図5に示したステップS56の表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割する動作をさらに説明するフローチャートである。
<1-2. Flow to divide display period into sections for each feature area unit>
FIG. 8 is a flowchart for further explaining the operation of dividing the display period of step S56 shown in FIG. 5 into sections for each feature region unit.
特徴領域抽出部13は、表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割する動作を開始すると、まず、ステップS53(図5)で作成した変化量テーブルからプラントデータを取り出す(ステップS81)。
When the feature
そして、ステップS82において、分割区間の開始および終了時刻を探索するために、分類探索時刻Tに要約データ表示期間の開始時刻STを設定する。 In step S82, the start time ST of the summary data display period is set as the classification search time T in order to search for the start and end times of the divided sections.
次に、ステップS83において、変化前プラントデータPVとして分類探索時刻Tよりも1最小単位時間前の分類探索時刻、すなわち時刻(T−1)のプラントデータ値を設定し、ステップS84の区分点の判定動作に進む。 Next, in step S83, a classification search time one minimum unit time before the classification search time T, that is, a plant data value at time (T-1), is set as the pre-change plant data PV. Proceed to judgment operation.
ステップS84では、上限値および下限値として設定した閾値を用いて変化前プラントデータPVと分類探索時刻におけるプラントデータとを比較し、変化前プラントデータPVの値と、分類探索時刻Tにおけるプラントデータの値との間に、上限値または下限値がある場合、すなわち、分類探索時刻Tにおけるプラントデータの値が、上限値または下限値を跨ぐように変化する場合には、分類探索時刻Tを分割区間の区分点と判定する。なお、区分点は、新たな分割区間の開始点であると共に、前の分割区間の終了点ともなる。 In step S84, the pre-change plant data PV and the plant data at the classification search time are compared using the threshold values set as the upper limit value and the lower limit value, and the value of the pre-change plant data PV and the plant data at the classification search time T are compared. If there is an upper limit value or a lower limit value between the values, that is, if the value of the plant data at the classification search time T changes across the upper limit value or the lower limit value, the classification search time T is divided into sections. It is determined as the division point. The division point is the start point of a new divided section and the end point of the previous divided section.
一方、分類探索時刻Tにおけるプラントデータの値が、上限値または下限値を跨いでいない場合、すなわち、プラントデータの値が上限値と下限値の間でのみ変化している場合は分割区間内であり、当該分類探索時刻Tは区分点とはならない。 On the other hand, if the value of the plant data at the classification search time T does not cross the upper limit value or the lower limit value, that is, if the value of the plant data changes only between the upper limit value and the lower limit value, Yes, the classification search time T is not a division point.
上述した区分点の判定動作について、図9および図10を用いてさらに説明する。図9および図10は、プラントデータが電流値の変化など、多値で表される場合の区分点の判定動作を模式的に示す図である。 The above-described dividing point determination operation will be further described with reference to FIGS. FIG. 9 and FIG. 10 are diagrams schematically illustrating the operation of determining the dividing points when the plant data is expressed in multiple values such as a change in current value.
図9は、プラントデータとしての電流値の時間変化(電流波形)CWを示しており、電流値(縦軸)に対して上限値ULおよび下限値DLが閾値として設定されている。図9に示されるように電流波形CWは、上限値ULまたは下限値DLを跨いで変化している部分と、上限値ULと下限値DLの間でのみ変化している部分とを有している。なお、下限値DLより小さい領域で変化している部分もあるが、説明は省略する。 FIG. 9 shows a time change (current waveform) CW of a current value as plant data, and an upper limit UL and a lower limit DL are set as threshold values for the current value (vertical axis). As shown in FIG. 9, the current waveform CW has a portion that changes over the upper limit value UL or the lower limit value DL, and a portion that changes only between the upper limit value UL and the lower limit value DL. Yes. In addition, although there is a part which has changed in the area | region smaller than lower limit DL, description is abbreviate | omitted.
図10は、図9に対して区分点を設定した状態を示しており、P1からP5まで、5つの区分点が設定されている。例えば区分点P1は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T1での電流値が下限値DLより小さいため、区分点P1の電流値は下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 FIG. 10 shows a state in which the dividing points are set with respect to FIG. 9, and five dividing points from P1 to P5 are set. For example, since the current value at the classification search time T1 one minimum unit time before it is smaller than the lower limit DL, the current at the segment P1 is determined to have changed across the lower limit DL. And set as a division point.
また、区分点P2は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T2での電流値は上限値ULと下限値DLの間の値であるので、区分点P2の電流値は下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 In addition, since the current value at the classification search time T2 one minimum unit time before the segment point P2 is a value between the upper limit value UL and the lower limit value DL, the current value at the segment point P2 is the lower limit value DL. It is determined that it has changed over the range, and it is set as a division point.
また、区分点P2とP3との間は1最小単位時間の時間間隔となっており、区分点P3は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T3(すなわち区分点P2)での電流値が下限値DLより小さいため、区分点P3の電流値は下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 In addition, there is a time interval of one minimum unit time between the division points P2 and P3, and the division point P3 is a current at the classification search time T3 (that is, the division point P2) one minimum unit time before that. Since the value is smaller than the lower limit DL, it is determined that the current value at the dividing point P3 has changed across the lower limit DL, and is set as the dividing point.
また、区分点P4は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T4での電流値は上限値ULと下限値DLの間の値であるので、区分点P4の電流値は下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 In addition, since the current value at the classification search time T4 one minimum unit time before the segment point P4 is a value between the upper limit value UL and the lower limit value DL, the current value at the segment point P4 is the lower limit value DL. It is determined that it has changed over the range, and it is set as a division point.
また、区分点P4とP5との間は1最小単位時間の時間間隔となっており、区分点P5は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T5(すなわち区分点P4)での電流値が下限値DLより小さいため、区分点P5の電流値は下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。なお、図中の矢印は電流値の上下動を示している。 In addition, there is a time interval of one minimum unit time between the division points P4 and P5, and the division point P5 is a current at the classification search time T5 (that is, the division point P4) one minimum unit time before that. Since the value is smaller than the lower limit value DL, it is determined that the current value at the dividing point P5 changes across the lower limit value DL, and is set as the dividing point. In addition, the arrow in a figure has shown the up-and-down movement of the electric current value.
このように上限値および下限値として設定した閾値を用いることで、プラントデータが多値で表される場合の区分点の判定動作が可能となる。 As described above, by using the threshold values set as the upper limit value and the lower limit value, it is possible to perform an operation for determining a division point when the plant data is expressed in multiple values.
上記ではプラントデータが多値で表される場合の区分点の判定動作を説明したが、プラントデータが、スイッチのオン、オフ状態などの2値で表される場合も、同様に対応することができる。 In the above, the determination operation of the dividing point when the plant data is represented by multi-values has been described. However, the case where the plant data is represented by binary values such as an ON / OFF state of the switch can be similarly handled. it can.
すなわち、スイッチの変化の場合は、横軸(時間軸)方向に上限値と下限値を設定し、上限値と下限値とで区分した時間軸(時系列)方向の区間内で、プラントデータの値の変化が連続して起きているかどうかで判定することができる。 That is, in the case of a switch change, an upper limit value and a lower limit value are set in the horizontal axis (time axis) direction, and within the time axis (time series) direction section divided by the upper limit value and the lower limit value, It can be determined by whether or not the value change is continuously occurring.
プラントデータが、スイッチのオン、オフ状態である場合の区分点の判定動作について、図11および図12を用いてさらに説明する。 The operation for determining the dividing point when the plant data is in the on / off state of the switch will be further described with reference to FIGS. 11 and 12.
図11は、プラントデータとしてのスイッチのオン、オフ状態の時間変化(パルス波形)PWを示しており、時間軸(横軸)に対して上限値ULと下限値DLで設定される判定区間XおよびYが示されている。なお、判定区間を設ける間隔や判定区間自体の長さは任意に設定でき、監視対象としている機器の動作に合わせて設定すれば良い。 FIG. 11 shows the time change (pulse waveform) PW of the switch on / off state as plant data, and the determination section X set by the upper limit UL and the lower limit DL with respect to the time axis (horizontal axis). And Y are shown. Note that the interval at which the determination section is provided and the length of the determination section itself can be arbitrarily set, and may be set according to the operation of the device to be monitored.
図11において、判定区間X内には、スイッチのオン、オフによって1つのパルスが発生している。また、判定区間Y内には、複数のパルスが区間を超えて連続して発生している。 In FIG. 11, in the determination section X, one pulse is generated by turning on and off the switch. In the determination section Y, a plurality of pulses are continuously generated across the section.
図12は、図11に対して区分点を設定した状態を示しており、P11からP13まで、3つの区分点が設定されている。ここで区分点P11は、前の分割区間の終了点であるものとし、区分点P11よりも1最小単位時間後の分類探索時刻をT00として、分類探索時刻T00と、区分点P11のプラントデータとを比較した場合、分類探索時刻T00のプラントデータの値は、上限値ULと下限値DLの間の値であるので、分類探索時刻T00は区分点とは判定されず、判定区間X内にパルスがあっても、区間としてはパルスのない平坦な区間と同として分類される。 FIG. 12 shows a state in which partition points are set with respect to FIG. 11, and three partition points are set from P11 to P13. Here, the division point P11 is assumed to be the end point of the previous divided section, and the classification search time T00, which is one minimum unit time after the division point P11, is set to T00, the plant data of the division point P11, and Since the value of the plant data at the classification search time T00 is a value between the upper limit value UL and the lower limit value DL, the classification search time T00 is not determined as a division point, and the pulse in the determination interval X Even if there is, the section is classified as a flat section without a pulse.
一方、区分点P12は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T12のプラントデータと比較した場合、区分点P12のプラントデータの値は、下限値DLを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 On the other hand, when the division point P12 is compared with the plant data at the classification search time T12 one minimum unit time before that, it is determined that the value of the plant data at the division point P12 changes across the lower limit DL. And set as a division point.
また、区分点P13は、それよりも1最小単位時間前の分類探索時刻T13のプラントデータと比較した場合、区分点P13のプラントデータの値は、上限値ULを跨いで変化していると判定され、区分点として設定されている。 Further, when the division point P13 is compared with the plant data at the classification search time T13 one minimum unit time before that, it is determined that the value of the plant data at the division point P13 changes across the upper limit UL. And set as a division point.
以上説明したステップS84で区分点の判定動作において、分類探索時刻Tが分割区間の区分点と判定された場合はステップS85に進み、当該分類探索時刻Tを区分点として設定する。一方、分類探索時刻Tが分割区間の区分点と判定されなかった場合は、ステップS88において分類探索時刻Tを1最小単位時間進めた後、ステップS83以下の処理を繰り返す。 When the classification search time T is determined as the division point of the divided section in the operation of determining the division point in step S84 described above, the process proceeds to step S85, and the classification search time T is set as the division point. On the other hand, if the classification search time T is not determined as the division point of the divided section, the classification search time T is advanced by one minimum unit time in step S88, and then the processing in step S83 and subsequent steps is repeated.
そして、ステップS85において設定した区分点を図13に示すような分割表に登録し(ステップS86)、ステップS87に進む。 Then, the division points set in step S85 are registered in the contingency table as shown in FIG. 13 (step S86), and the process proceeds to step S87.
ステップS87では、分割探索時刻Tが要約データ表示期間の終了時刻ETであるか(終了時刻ET以上であるか)を判定し、終了時刻ETに達している場合には表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割する動作を終了し、そうでない場合には、ステップS89において分類探索時刻Tを1最小単位時間進めた後、ステップS83以下の処理を繰り返す。 In step S87, it is determined whether or not the divided search time T is the end time ET of the summary data display period (is greater than or equal to the end time ET). If the end time ET has been reached, the display period is set for each feature region unit. When the operation for dividing the section is terminated, otherwise, the classification search time T is advanced by one minimum unit time in step S89, and then the processes in and after step S83 are repeated.
図13には、図8に示したステップS86で得られた分割表91の一例を示している。図13に示すように、分割表には、区間番号、プラントデータ名、分割区間の開始時刻、終了時刻などが格納されている。図13における分割区間の開始時刻および終了時刻が、ステップS85において設定された区分点の時刻に該当し、分割区間の開始時刻および終了時刻が設定されることで、1つの区間が確定し、区間番号が採番される。 FIG. 13 shows an example of the split table 91 obtained in step S86 shown in FIG. As shown in FIG. 13, the division table stores a section number, a plant data name, a start time and an end time of the divided section. The start time and end time of the divided section in FIG. 13 correspond to the time of the division point set in step S85, and one section is determined by setting the start time and end time of the divided section. A number is assigned.
なお、分割表に格納する情報は、表形式ではなくグラフ形式で格納しても良く、図14に示されるグラフ92のように、電流波形CWの時系列方向に沿って各区間を破線で区切って表示し、各区間に区間番号を表示しても良い。
Note that the information stored in the contingency table may be stored not in a table format but in a graph format, and each section is separated by a broken line along the time-series direction of the current waveform CW as in the
<1−3.プラントデータの突発的な変化の検出動作>
図8を用いて説明した表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割するフローでは、ステップS84において、閾値を設けてプラントデータの変化量(特徴量)を検出することで区分点を設定し、区分点によって分割区間を規定した。その際に、各分割区間内でのプラントデータの変化量については1最小単位時間間隔で取得されているので、特定の分割区間内でのプラントデータの変化に類似した変化が、過去に存在したかどうかを探索することが可能であり、当該特定の分割区間内でのプラントデータの変化が定期的なものかどうかを判定することが可能となる。そして、当該判定を行うことで、プラントデータの定期的な変化とは別に生じる突発的な変化を検出することができる。以下、当該検出方法について図15〜図17を用いて説明する。
<1-3. Detection of sudden changes in plant data>
In the flow of dividing the display period described with reference to FIG. 8 into sections for each feature region unit, in step S84, a threshold is provided to set a dividing point by detecting a change amount (feature amount) of plant data, Divided sections were defined by dividing points. At that time, since the change amount of the plant data in each divided section is acquired at one minimum unit time interval, a change similar to the change of the plant data in a specific divided section has existed in the past. It is possible to search whether or not the change in plant data in the specific divided section is periodic. And by performing the said determination, the sudden change which arises separately from the periodic change of plant data is detectable. Hereinafter, the detection method will be described with reference to FIGS.
図15は、過去のプラントデータの特徴を用いて、プラントデータの突発的な変化の検出を行う動作を説明するフローチャートである。なお、図15に示すフローチャートは、図8に示したフローチャートのステップS85とステップS86の間にプラントデータの突発的な変化の検出を行うものとして説明する。 FIG. 15 is a flowchart for explaining an operation for detecting an abrupt change in plant data using features of past plant data. Note that the flowchart shown in FIG. 15 will be described assuming that a sudden change in plant data is detected between step S85 and step S86 in the flowchart shown in FIG.
すなわち、特徴領域抽出部13においては、ステップS85において区分点の時刻を設定した後、区分点によって規定された分割区間内のプラントデータの変化(特徴)に類似した変化(特徴)が、過去のプラントデータ中に存在するかどうかを判定する(ステップS101)。
That is, in the feature
図16は、プラントデータの一例として電流値の電流波形を示しており、そのうちの要約データ表示期間内に、突発的な変化として微小変化110が発生している例を示している。
FIG. 16 shows a current waveform of a current value as an example of plant data, and shows an example in which a
また、図17は、プラントデータを複数の分割区間に区分した状態を示しており、要約データ表示期間内では微小変化110が発生した区間が分割区間112として示されると共に、分割区間112の直前の分割区間111の電流波形CW1に類似した電流波形CW0が、過去のプラントデータ中に定期的に発生していることが示されている。このように、分割区間111の電流波形CW1は定期的に発生しており、ステップS101では、このようなプラントデータ中の定期的な変化を検出することができる。
FIG. 17 shows a state in which the plant data is divided into a plurality of divided sections. A section in which a
ここで、図16に示されるように微小変化110は、下限値DLと上限値ULとの間で変化しており、図8に示したステップS84の処理では分割区間が設定されず、プラントデータの特徴としては検出されないこととなる。しかし、ステップS101で電流波形CW1が過去のプラントデータ中に定期的に発生しているか否かを判定することで、微小変化110もプラントデータの特徴として検出することが可能となる。
Here, as shown in FIG. 16, the
すなわち、分割区間111が規定された後、微小変化110を含む領域について図8に示したステップS84の処理で分割区間が規定されるが、当該分割区間には電流波形CW1の他に微小変化110が含まれているので、ステップS101では、当該分割区間の電流波形は、過去のプラントデータ中に類似するものがないといと判定され、ステップS102に進む。なお、ステップS101の判定は、過去のプラントデータ中の電流波形と微小変化110を含むように規定された分割区間の電流波形とを比較することでなされる。
That is, after the
ステップS102では、ステップS101での当該分割区間の電流波形と、過去のプラントデータ中の電流波形との比較結果に基づいて、一致しないデータを検出することで、微小変化110を特定する。
In step S102, the
そして、ステップS103において、特定した微小変化110の前または後に、区分点を設定することで、図17に示す分割区間112が規定される。なお、ここでの区分点の設定においては、図8に示したステップS84の処理で、1最小単位時間ごとに設定される分類探索時刻Tのうち、例えば微小変化110に最も近い分類探索時刻Tを区分点として設定すれば良い。
In step S103, division points 112 shown in FIG. 17 are defined by setting segment points before or after the specified
このように、ステップS101〜S103の処理を経ることで、分割区間112が規定されると共に分割区間113も規定され、以後は、図8に示すステップS86において、区分点を分割表に登録することとなる。
As described above, through the processing of steps S101 to S103, the divided
なお、ステップS101において、過去のプラントデータ中に類似した特徴があると判定された場合は、ステップS86に進むこととなる。 If it is determined in step S101 that there are similar features in the past plant data, the process proceeds to step S86.
以上説明したように、ステップS101〜S103の処理を経ることで、要約データ表示期間に含まれる微小変化110のような突発的な変化も、プラントデータの特徴として抽出することができる。
As described above, sudden changes such as the
<1−4.分割区間の統合動作>
図8を用いて説明した表示期間を特徴領域単位ごとの区間に分割するフローでは、ステップS84において、閾値を設けてプラントデータの変化量(特徴量)を検出することで区分点を設定し、区分点によって分割区間を規定した。その際に、各分割区間内でのプラントデータの変化量については1最小単位時間間隔で取得されているので、特定の分割区間と前後する分割区間におけるプラントデータの特徴の類似性を判定することが可能であり、両分割区間で類似性が認められる場合には、分割区間の統合を行うことで、プラントデータの特徴の周期性をより明確することができる。分割区間の統合動作について図18〜図20を用いて説明する。
<1-4. Integration operation of divided sections>
In the flow of dividing the display period described with reference to FIG. 8 into sections for each feature region unit, in step S84, a threshold is provided to set a dividing point by detecting a change amount (feature amount) of plant data, Divided sections were defined by dividing points. At that time, since the change amount of the plant data in each divided section is acquired at one minimum unit time interval, the similarity of the characteristics of the plant data in the divided sections that precede and follow the specific divided section is determined. When similarity is recognized in both divided sections, the periodicity of the characteristics of the plant data can be further clarified by integrating the divided sections. An operation for integrating divided sections will be described with reference to FIGS.
図18は、分割区間の統合動作を説明するフローチャートである。なお、図18に示すフローチャートは、図8に示したフローチャートのステップS85とステップS86の間に分割区間の統合を行うものとして説明する。 FIG. 18 is a flowchart for explaining the integration operation of the divided sections. Note that the flowchart shown in FIG. 18 will be described assuming that division sections are integrated between step S85 and step S86 of the flowchart shown in FIG.
すなわち、特徴領域抽出部13においては、ステップS85において区分点の時刻を設定することで1つの分割区間が規定され、ステップS86では区分点の時刻を分割表に登録するが、分割表への登録の前に、ステップS111において当該分割区間の開始時刻を1つ前の区間の開始時刻に再設定する。なお、終了時刻は変更しない。これにより、2つの分割区間が1つに統合され、統合区間となる。
That is, in the feature
そして、統合された分割区間内のプラントデータの特徴に合致(または類似)する特徴を有する分割区間(類似区間)が、過去のプラントデータに存在するかどうかを判定し(ステップS112)、存在する場合はステップS113に進み、存在しない場合は、ステップS114に進む。ステップS114では、統合区間を解除され、ステップS85において設定された区分点の時刻が分割表に登録されることとなる。 Then, it is determined whether or not a divided section (similar section) having a feature that matches (or resembles) the characteristics of the plant data in the integrated divided section exists in the past plant data (step S112). If so, the process proceeds to step S113. If not, the process proceeds to step S114. In step S114, the integrated section is canceled and the time of the division point set in step S85 is registered in the contingency table.
一方、ステップS113では、ステップS112で存在すると判定された類似区間が、統合区間と連続した区間であるかどうかを判定し、連続した区間であれば、ステップS86において統合区間として分割表に登録され、連続した区間でなければ、統合区間は周期性のない独立した区間であると判定し、ステップS114に進んで、統合区間が解除される。 On the other hand, in step S113, it is determined whether or not the similar section determined to exist in step S112 is a continuous section with the integrated section. If the similar section is a continuous section, it is registered in the contingency table as an integrated section in step S86. If it is not a continuous section, it is determined that the integrated section is an independent section having no periodicity, the process proceeds to step S114, and the integrated section is canceled.
図19は、以上説明したステップS111〜S113の処理を行わずにプラントデータの区間分割を行った場合の一例を示す図である。図19に示すように、電流波形CW11と電流波形CW12とが交互に出現するプラントデータにおいては、図8に示したステップS84の処理で区間分割を行うと、電流波形CW11と電流波形CW12とが、それぞれ別個の分割区間DSに含まれることとなる。しかし、ステップS111〜S113の処理を行うことで、図20に示すように、電流波形CW11と電流波形CW12とが1つの分割区間DSに含まれることとなり、電流波形CW11と電流波形CW12とが一連の電流波形として周期的に表れていることがより明確になる。 FIG. 19 is a diagram illustrating an example when the section division of the plant data is performed without performing the processes of steps S111 to S113 described above. As shown in FIG. 19, in the plant data in which the current waveform CW11 and the current waveform CW12 appear alternately, if the section is divided in the process of step S84 shown in FIG. 8, the current waveform CW11 and the current waveform CW12 are obtained. These are included in separate divided sections DS. However, by performing the processing of steps S111 to S113, as shown in FIG. 20, the current waveform CW11 and the current waveform CW12 are included in one divided section DS, and the current waveform CW11 and the current waveform CW12 are a series. It becomes clearer that the current waveform appears periodically.
<1−5.プラントデータの変化の出現傾向の分類>
図21は、図5に示したステップS57のプラントデータの変化の出現傾向の分類動作をさらに説明するフローチャートである。
<1-5. Classification of the appearance tendency of changes in plant data>
FIG. 21 is a flowchart for further explaining the classification operation of the appearance tendency of the change in the plant data in step S57 shown in FIG.
特徴領域抽出部13は、プラントデータの変化の出現傾向の分類動作を開始すると、図8を用いて説明したステップS86で作成した分割表を読み込み(ステップS141)、ステップS142に進む。
When the feature
ステップS142では、分類動作の対象となっている分割区間内のプラントデータの変化量をデータ化(特徴量を抽出)し、ステップS143に進む。すなわち、図8を用いて説明したステップS84において、閾値を設けてプラントデータの変化量(特徴量)を検出することで区分点を設定し、区分点によって分割区間を規定した。その際に、各分割区間内でのプラントデータの変化量については1最小単位時間間隔で取得されているので、ステップS84で取得済みのプラントデータの変化量をデータ化すれば良い。 In step S142, the change amount of the plant data in the divided section that is the target of the classification operation is converted into data (feature amount is extracted), and the process proceeds to step S143. That is, in step S84 described with reference to FIG. 8, a threshold value is provided and a change point (feature value) of plant data is detected to set a division point, and a division section is defined by the division point. At that time, since the change amount of the plant data in each divided section is acquired at one minimum unit time interval, the change amount of the plant data acquired in step S84 may be converted into data.
ステップS143では、分類処理すべき未処理区間が存在するか否か確認し、未処理区間が存在する場合はステップS144に進み、未処理区間が存在しない場合は分類処理を終了する。 In step S143, it is confirmed whether or not there is an unprocessed section to be classified. If there is an unprocessed section, the process proceeds to step S144. If there is no unprocessed section, the classification process is terminated.
ステップS144では、分割表中のそれぞれの分割区間に対応したプラントデータの変化量のデータ(ステップS142でデータ化したもの)を取り出し、ステップS145に進む。 In step S144, change data of the plant data corresponding to each division section in the contingency table (data converted in step S142) is extracted, and the process proceeds to step S145.
ステップS145では、分類動作の対象となっている分割区間と次の処理区間とを比較し、次の処理区間と類似したプラントデータの変化(特徴)を有する類似区間であるかどうかを判定し、類似区間であると判定した場合は、ステップS146に進み、類似区間ではないと判定した場合は、ステップS148に進む。なお、類似性の判定は、図15を用いて説明したステップS101と同じである。 In step S145, the division section subject to the classification operation is compared with the next processing section, and it is determined whether or not the section is a similar section having a change (feature) of plant data similar to the next processing section. When it is determined that it is a similar section, the process proceeds to step S146, and when it is determined that it is not a similar section, the process proceeds to step S148. The similarity determination is the same as step S101 described with reference to FIG.
ステップS146では、類似区間ごとにプラントデータの変化の出現頻度等をまとめた出現傾向表を作成し、ステップS147に進む。図22には出現傾向表の一例を示す。 In step S146, an appearance tendency table in which the appearance frequency of changes in plant data is summarized for each similar section is created, and the process proceeds to step S147. FIG. 22 shows an example of the appearance tendency table.
図22に示す出現傾向表151には、類似区間の分類番号と、類似区間の出現頻度(回数)および出現合計時間(秒)が格納されている。例えば、分類番号1の類似区間は要約データ表示期間中に3回出現し、分類番号1の類似区間の合計は15秒であることが示されている。
The appearance tendency table 151 shown in FIG. 22 stores the classification number of the similar section, the appearance frequency (number of times) of the similar section, and the total appearance time (seconds). For example, it is shown that the similar section with
ステップS147では、類似性の判定済みの分割区間を判定対象から除外し、ステップS148に進む。ステップS148類似性のでは、類似性の判定対象の分割区間を次の分割区間とし、ステップS143以降の処理を繰り返す。 In step S147, the divided sections for which similarity has been determined are excluded from the determination targets, and the process proceeds to step S148. In the case of similarity in step S148, the segment for which similarity is determined is set as the next segment, and the processes in and after step S143 are repeated.
<2.要約条件抽出動作>
図23は、要約条件抽出部14の要約条件抽出動作を示すフローチャートである。要約条件抽出部14は、要約条件抽出動作を開始すると、まず、特徴領域抽出部13で作成された出現傾向表を読み込み(ステップS161)、ステップS162に進む。
<2. Summary condition extraction operation>
FIG. 23 is a flowchart showing the summary condition extraction operation of the summary
ステップS162では、要約条件抽出処理をすべき未処理区間が存在するか否かを確認し、未処理区間が存在する場合はステップS163に進み、未処理区間が存在しない場合は要約条件抽出処理を終了する。 In step S162, it is confirmed whether or not there is an unprocessed section to be subjected to the summary condition extraction process. If there is an unprocessed section, the process proceeds to step S163. If there is no unprocessed section, the summary condition extraction process is performed. finish.
ステップS163では、出現傾向表の中から、最大の特徴量を持つ区間を基準区間として設定し、表示要約率を決定して要約データを作成する。例えば、図22に示した出現傾向表151の分類番号3の類似区間は、要約データ表示期間中に4回出現し、プラントデータが変化している期間の合計は719秒であることが示されている。これが出現傾向表151における最大の特徴量を持つ区間であり、分類番号3の類似区間を基準区間として設定する。また、表示要約率は、表示の圧縮可能な割合を、区間単位で割り当てたものであり、基準区間の大きさに対する圧縮率として設定される。
In step S163, the section having the maximum feature value is set as the reference section from the appearance tendency table, the display summary rate is determined, and summary data is created. For example, the similar section of
ステップS164においては、基準区間の合計時間を要約データ生成表示部15(図1)における表示可能時間から差し引いて残りの表示可能時間を算出し、ステップS165に進む。 In step S164, the remaining displayable time is calculated by subtracting the total time of the reference section from the displayable time in the summary data generation display unit 15 (FIG. 1), and the process proceeds to step S165.
ステップS165において、ステップS164で算出された残りの表示可能時間に、基準区間以外の分割区間のデータが表示できるように、基準区間以外の分割区間のデータの表示要約率を一律で変更する。例えば、残りの表示可能時間が前記表示可能時間の60%である場合は、ステップS163で基準区間以外の分割区間にそれぞれ設定した表示要約率を、60%ずつ小さくする。その後、ステップS162以下の処理を繰り返す。 In step S165, the display summary rate of the data in the divided sections other than the reference section is uniformly changed so that the data in the divided sections other than the reference section can be displayed during the remaining displayable time calculated in step S164. For example, when the remaining displayable time is 60% of the displayable time, the display summarization ratio set for each of the divided sections other than the reference section in step S163 is decreased by 60%. Then, the process after step S162 is repeated.
図24は、要約条件抽出部14で得られた要約条件の一例を示す一覧表171である。生成された要約条件一覧表171には、プラントデータ名、要約開始時刻、要約終了時刻、表示要約率などが格納されている。ここで、要約開始時刻および要約終了時刻は、それぞれ分割区間の開始時刻および終了時刻に対応する。なお、表示要約率は、パーセント表示しているが、割合表示でも良い。図24において、要約率が100%(等倍または圧縮率0%と呼称する場合あり)となっている分割区間が基準区間に相当する。
FIG. 24 is a
図25は、要約データ生成表示部15において表示される要約データの一例である。図25は、プラントデータとして機器1の電流値をグラフとして表示した例であり、横軸を時間軸とし、縦軸を電流値として表している。なお、プラントデータは2月3日から2月10日に渡る1週間分のデータが示されている。
FIG. 25 is an example of summary data displayed on the summary data generation /
図25において、上段には要約する前のプラントデータを示しており、下段には要約後のプラントデータを示している。図25に示すように、基準区間である分割区間DS1においては表示要約率が100%であり、それ以外の分割区間では表示要約率が100%よりも小さく、圧縮されて表示されている。なお、要約データは、図25に示すようにグラフで表示する以外に、表形式で表示しても良い。なお、得られた要約データはプラントデータ記憶部11に格納しておく。
In FIG. 25, the upper part shows plant data before summarization, and the lower part shows plant data after summarization. As shown in FIG. 25, the display summary rate is 100% in the divided section DS1, which is the reference section, and the display summary rate is smaller than 100% in the other divided sections, and is displayed in a compressed form. The summary data may be displayed in a tabular format in addition to the graph as shown in FIG. The obtained summary data is stored in the plant
このように、プラントデータを要約データとして表示することで、プラントデータのうち、繰り返して出現する変化を有する領域は圧縮されずに等倍で表示され、出現回数の少ない変化を有する領域は圧縮されて表示されるので、長期間の蓄積されたプラントデータであっても、限定された表示領域内に表示することが可能となる。 In this way, by displaying plant data as summary data, regions of plant data that have changes that appear repeatedly are displayed at the same magnification without being compressed, and regions that have changes with a small number of appearances are compressed. Therefore, even plant data accumulated for a long time can be displayed in a limited display area.
なお、上記では、プラントデータの変化の回数に基づいて圧縮表示するか等倍表示するかを決定する例を示したが、プラントデータの変化の大きさに基づいて圧縮表示するか等倍表示するかを決定しても良い。その場合は、図21を用いて説明したプラントデータの変化の出現傾向の分類動作において、プラントデータの変化の絶対値の最も大きな分割区間を基準区間として要約条件を設定すれば良い。この場合、変化の大きな領域は圧縮されずに表示されるので、過去のプラントデータを効率的に確認することが可能となる。 In the above description, the example of determining whether to display the compressed data or the same size display based on the number of changes in the plant data has been shown. You may decide. In that case, in the operation of classifying the appearance tendency of the change in plant data described with reference to FIG. 21, the summarization condition may be set with the divided section having the largest absolute value of the change in plant data as the reference section. In this case, since a region having a large change is displayed without being compressed, it is possible to efficiently confirm past plant data.
<3.品質不良区間等の特定動作>
プラントデータには、測定データが欠落した区間(欠測区間)や低品質なデータが記録された品質不良区間を含む場合があるが、要約条件抽出部14は、これらを含むプラントデータに対しては所定のフラグを立てるなどして、欠測区間および品質不良区間を特定することができる。
<3. Specific actions such as poor quality section>
The plant data may include a section in which measurement data is missing (missing section) or a quality failure section in which low-quality data is recorded. The summary
図26は、品質不良区間等を含むプラントデータに対して品質不良区間等を特定する動作を示すフローチャートである。要約条件抽出部14は、品質不良区間等を特定する動作を開始すると、まず、特徴領域抽出部13で作成された出現傾向表を読み込み(ステップS191)、ステップS192に進む。
FIG. 26 is a flowchart showing an operation of identifying a quality defect section or the like with respect to plant data including the quality defect section or the like. When the summary
ステップS192では、要約条件抽出処理の対象区間に欠測区間や品質不良区間が含まれるかどうかを確認する。この処理は、所定の閾値に基づいてデータの有無や、良否を判定するだけでなく、プラントデータ自体に含まれる品質フラグに基づいて判定することもできる。このフラグはプラントデータの供給元によって付与されている。 In step S192, it is confirmed whether the target section of the summary condition extraction process includes a missing section or a poor quality section. This process can be determined not only based on the presence / absence of data or pass / fail based on a predetermined threshold value, but also based on a quality flag included in the plant data itself. This flag is given by the plant data supplier.
ステップS192において、欠測区間や品質不良区間が含まれると判定された場合はステップS193に進み、含まれないと判定された場合は品質不良区間等の特定動作を終了する。 If it is determined in step S192 that a missing measurement section or a poor quality section is included, the process proceeds to step S193. If it is determined that a missing section or a poor quality section is not included, the specific operation such as a defective quality section is terminated.
ステップS193では、欠測区間および品質不良区間であることを示すために、当該区間の開始時刻と終了時刻に、欠測区間フラグおよび品質不良区間フラグを設定し、ステップS194に進む。 In step S193, in order to show that it is a missing measurement section and a poor quality section, a missing measurement section flag and a poor quality section flag are set at the start time and end time of the section, and the process proceeds to step S194.
ステップS194では、品質不良区間フラグ等が設定された区間の要約率を一律に変更した後、ステップS192以下の処理を繰り返す。 In step S194, the summarization rate of the section in which the poor quality section flag or the like is set is uniformly changed, and then the processing in step S192 and subsequent steps is repeated.
なお、上述した品質不良区間等の特定動作は、図23を用いて説明した要約条件抽出動作と平行して行っても良く、要約条件抽出動作の前、または後に行っても良い。 Note that the above-described specific operation such as a defective quality section may be performed in parallel with the summary condition extraction operation described with reference to FIG. 23, or may be performed before or after the summary condition extraction operation.
図27は、要約データ生成表示部15において欠測区間が含まれるプラントデータを表示する例を示しており、横軸を時間軸とし、縦軸を電流値として表している。
FIG. 27 shows an example of displaying the plant data including the missing section in the summary data generation /
図27において、上段には要約する前のプラントデータを示しており、下段には要約後のプラントデータを示している。図27に示すように、欠測区間フラグが設定された欠測区間は、圧縮率を他よりも大きくして要約表示するだけでなく、欠測区間であることを示すアイコン181を表示しても良く、また、色を変えて表示しても良い。 In FIG. 27, the upper part shows plant data before summarization, and the lower part shows plant data after summarization. As shown in FIG. 27, the missing section set with the missing section flag is displayed not only with a summary with a higher compression rate than others, but also with an icon 181 indicating that it is a missing section. It is also possible to display with different colors.
<実施の形態2>
以上説明した実施の形態1のプラントデータの要約表示装置100では、指定期間の要約条件を特徴領域抽出部13と要約条件抽出部14において自動で抽出していたが、運転員が特に注視したい部分など、特定のプラントデータについては、要約条件を指定できる構成としても良い。
<
In the plant data
図28は、本発明に係る実施の形態2のプラントデータの要約表示装置200の構成を示す機能ブロック図である。図28に示すようにプラントデータの要約表示装置200は、図1に示したプラントデータの要約表示装置100に抽出箇所指定部211をさらに備えた構成となっており、プラントデータの要約表示装置100と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。また、プラントデータの要約表示装置200を実現するハードウェアの構成も、図2に示された構成と同じであり、抽出箇所指定部211は、表示期間入力部12と同様に入力装置24で実現される。
FIG. 28 is a functional block diagram showing the configuration of the plant data
抽出箇所指定部211は、要約条件抽出部14に接続され、プラントデータの特定の抽出箇所を指定することができ、入力装置24と同じキーボードやマウスなどにより構成されている。
The extraction
図29は、抽出箇所指定部211を介して指定された抽出箇所の一例を示す一覧表221である。図29においては、抽出箇所として、時刻範囲(指定期間)が指定され、また抽出対象としてのプラントデータ名が指定されている。すなわち、抽出の開始時刻は、2014年2月3日の10:00:00とされ、終了時刻は、2014年2月10日の23:59:59とされており、抽出対象のプラントデータ名は機器1データとされている。なお、抽出箇所は複数を指定しても良く、また、ある閾値以上の値で変化しているプラントデータを抽出するために、閾値の設定を行っても良い。
FIG. 29 is a
図30は、抽出箇所指定部211を介して抽出箇所が指定された場合の要約条件抽出部14における要約条件抽出動作を示すフローチャートである。要約条件抽出部14は、要約条件抽出動作を開始すると、まず、特徴領域抽出部13で作成された出現傾向表を読み込み(ステップS231)、ステップS232に進む。
FIG. 30 is a flowchart showing a summary condition extraction operation in the summary
ステップS232では、指定期間を基準区間として設定し、ステップS235に進む。ステップS235では、基準区間の合計時間を要約データ生成表示部15(図1)における表示可能時間から差し引いて残りの表示可能時間を算出し、ステップS236に進む。 In step S232, the designated period is set as a reference section, and the process proceeds to step S235. In step S235, the remaining displayable time is calculated by subtracting the total time of the reference section from the displayable time in the summary data generation display unit 15 (FIG. 1), and the process proceeds to step S236.
なお、ステップS235では、ステップS232で設定された基準区間と、ステップS231、S233およびS234を経て設定された基準区間との、2種類の基準区間とが存在する場合には、両者の合計時間を表示可能時間から差し引いて残りの表示可能時間を算出することとなる。 In step S235, if there are two types of reference sections, that is, the reference section set in step S232 and the reference section set through steps S231, S233, and S234, the total time of both is calculated. The remaining displayable time is calculated by subtracting from the displayable time.
ステップS236において、ステップS235で算出された残りの表示可能時間に、基準区間以外の分割区間のデータが表示できるように、基準区間以外の分割区間のデータの表示要約率を一律で変更する。なお、この処理は、図23を用いて説明したステップS165の処理と同じである。その後、ステップS233以下の処理を繰り返す。なお、ステップS233からステップS236の処理は、図23を用いて説明したステップS162からステップS165の処理と同じであり、説明は省略する。なお、抽出箇所の指定がされていない部分では、ステップS233以下の処理を行うことで、実施の形態1と同様に、基準区間が設定され、基準区間は要約されずに等倍表示されることとなる。 In step S236, the display summarization ratio of the data of the divided sections other than the reference section is uniformly changed so that the data of the divided sections other than the reference section can be displayed during the remaining displayable time calculated in step S235. This process is the same as the process in step S165 described with reference to FIG. Then, the process after step S233 is repeated. Note that the processing from step S233 to step S236 is the same as the processing from step S162 to step S165 described with reference to FIG. It should be noted that, in the portion where the extraction location is not specified, by performing the processing from step S233, the reference section is set and the reference section is displayed in the same size without being summarized as in the first embodiment. It becomes.
図31は、抽出箇所指定部211を介して抽出箇所が指定された場合の要約表示の一例であり、横軸を時間軸とし、縦軸を電流値として表している。
FIG. 31 is an example of a summary display when an extraction location is designated via the extraction
図31において、上段には要約する前のプラントデータを示しており、抽出箇所OPを楕円で囲んで示している。また、下段には要約後のプラントデータを示している。 In FIG. 31, the upper part shows the plant data before summarizing, and the extraction point OP is surrounded by an ellipse. The lower part shows the summarized plant data.
図31に示すように、抽出箇所OPは要約せずに等倍で表示され、また、基準区間も要約せずに等倍で表示され、それ以外の部分は実施の形態1と同様に、表示要約率が100%よりも小さく、圧縮されて表示されている。 As shown in FIG. 31, the extracted part OP is displayed in the same size without being summarized, and the reference section is also displayed in the same size without being summarized, and the other portions are displayed in the same manner as in the first embodiment. The summary rate is smaller than 100% and is displayed in a compressed form.
以上説明したように、実施の形態2のプラントデータの要約表示装置200によれば、特定のプラントデータを指定することで、要約せずに表示させることができ、運転員が注目したい箇所などは、詳細な表示を保ったまま表示させることができる。
As described above, according to the plant data
<実施の形態3>
実施の形態1のプラントデータの要約表示装置100では、要約条件を抽出するための特徴を、特徴領域抽出部13において、プラントデータの特徴の出現傾向を分析することで抽出していたが、プラントデータの設備情報に基づいて抽出しても良い。
<
In the plant data
図32は、本発明に係る実施の形態3のプラントデータの要約表示装置300の構成を示す機能ブロック図である。図32に示すようにプラントデータの要約表示装置300は、図1に示したプラントデータの要約表示装置100にプラント設備情報記憶部251と関連事象抽出部252とをさらに備えた構成となっている。なお。プラントデータの要約表示装置100と同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
FIG. 32 is a functional block diagram showing the configuration of the plant data
また、プラントデータの要約表示装置300を実現するハードウェアの構成も、図2に示された構成と同じであり、プラント設備情報記憶部251はプラントデータ記憶部11と同様に記憶装置23で実現され、関連事象抽出部252は、特徴領域抽出部13および要約条件抽出部14と同様にCPU22で展開されるソフトウェアプログラムで実現される。
The hardware configuration for realizing the plant data
関連事象抽出部252はプラント設備情報記憶部251に接続され、プラント設備情報記憶部251に格納された設備の接続関係、制御ロジック、インターロック条件などのプラント設備情報に基づいて、関連事象抽出部252が発生事象の因果関係(原因と結果)を判定し、判定した因果関係に関連するプラントデータを要約データ生成表示部15に要約表示するように要約条件抽出部14に指示することで、運転員が気付かないようなプラント特有の条件によるプラントデータの特徴の出願傾向を表示することができる。
The related
図33は、プラント設備情報記憶部251に格納されるプラント設備情報の一例である。図33に示されるプラント設備情報は、機器1、機器2が機器Aと接続されており、機器3は機器Bと接続されているという情報である。なお、図33においては設備の接続関係を示しているが、制御ロジックやインターロック条件などの情報であっても良い。
FIG. 33 is an example of plant facility information stored in the plant facility
図34は、設備の接続情報を利用した場合の関連事象抽出部252の動作を示すフローチャートである。関連事象抽出部252は、関連事象抽出動作を開始すると、ステップS271において、監視対象とするプラントデータの要約済みの要約データをプラントデータ記憶部11から取得し、ステップS272に進む。
FIG. 34 is a flowchart showing the operation of the related
ステップS272では、監視対象とするプラントデータを保有する設備と関連のある設備の情報(例えば、図33に示されるような情報)を、プラント設備情報記憶部251から取得し、ステップS273に進む。
In step S272, information (for example, information as shown in FIG. 33) related to the facility that holds the plant data to be monitored is acquired from the plant facility
ステップS273では、監視対象とするプラントデータの特徴部分の区間開始時刻を選択し、ステップST274に進む。 In step S273, the section start time of the characteristic part of the plant data to be monitored is selected, and the process proceeds to step ST274.
ステップS274では、監視対象とするプラントデータの特徴部分の区間開始時刻前に関連設備のプラントデータにおける特徴部分があるかどうかを判定し、特徴部分があれば、ステップS275に進み、特徴部分がなければ、関連事象抽出動作を終了する。 In step S274, it is determined whether there is a feature part in the plant data of the related equipment before the section start time of the feature part of the plant data to be monitored. If there is a feature part, the process proceeds to step S275, and the feature part is missing. If so, the related event extraction operation is terminated.
そして、ステップS275では、関連事象の抽出部分を表示対象に設定し、ステップS271以下の処理を繰り返す。 In step S275, the extracted portion of the related event is set as a display target, and the processing in step S271 and subsequent steps is repeated.
図35は、図33に示したプラント設備情報において、機器2の状態変化を起因として、機器Aに何らかの異常が発生した場合の要約データ表示期間の一例を示している。
FIG. 35 shows an example of a summary data display period when some abnormality occurs in the device A due to the state change of the
すなわち、図33に示したプラント設備情報において、機器Aは機器1および機器2を監視制御しているが、この場合、図35の機器2の動作を示すプラントデータにおいて、パルス波形で示されるように突発的事態が発生し、その影響(故障イベントの発生など)が機器Aに及ぶことで、機器Aのプラントデータに変化(特徴)が生じている。
That is, in the plant facility information shown in FIG. 33, the device A monitors and controls the
特徴領域抽出部13では、機器Aのプラントデータを表示対象としている場合、機器Aのプラントデータの特徴部分の区間開始時刻を選択し、当該区間開始時刻前に、機器Aと関連する設備のプラントデータに変化(特徴)が生じているか否かを確認する。ここで、機器Aと関連する設備は、図33に示される情報として得ており、当該情報に基づいて、機器2の要約データをプラントデータ記憶部11から取得し、プラントデータに変化(特徴)が生じているか否かを確認する。
In the feature
図35の例では、機器2の要約データに変化(特徴)が生じており、機器Aのプラントデータの特徴部分と共に要約データ表示期間に表示する。なお、図35においては、異なるプラントデータを同時に要約表示する場合、1つの表示領域内に表示する例を示しているが、別々の領域に表示しても良く、また、重ね合わせて表示しても良い。
In the example of FIG. 35, a change (feature) occurs in the summary data of the
このように、プラント設備情報に基づいて、関連する設備のプラントデータの特徴部分も表示することで、特定事象の発生前後の因果関係に基づいて、能動的に変更する表示範囲で要約表示をすることができる。これにより、当初、運転員が機器Aのプラントデータのみ要約表示を指定した場合であっても、関連事象も要約データとして自動的に表示されることとなり、状態変化の理解促進に役立てることができる。 In this way, by displaying the characteristic part of the plant data of the related equipment based on the plant equipment information, the summary display is performed in the display range that is actively changed based on the causal relationship before and after the occurrence of the specific event. be able to. As a result, even if the operator initially designates summary display of only the plant data of device A, related events are automatically displayed as summary data, which can be used to promote understanding of state changes. .
なお、上記では監視対象の設備の接続関係についてのみ説明したが、制御ロジックやインターロック条件などのプラント設備情報の場合も同様である。例えば、ある信号γは信号αと信号βのAND条件から成立しているような場合、プラントの監視制御においては、このような信号の集約条件を設定して信号の状態を生成することがあるが、この集約関係が原因と結果の関係を表し、原因となる信号αや信号βを、結果である信号γと共に要約表示することで、原因の推定に役立てることができる。 In the above description, only the connection relationship of the equipment to be monitored has been described, but the same applies to the case of plant equipment information such as control logic and interlock conditions. For example, when a certain signal γ is satisfied from an AND condition of the signal α and the signal β, in the monitoring control of the plant, such a signal aggregation condition may be set to generate a signal state. However, this aggregation relationship represents the relationship between the cause and the result, and the cause signal α and the signal β can be summarized and displayed together with the signal γ that is the result, so that the cause can be estimated.
なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。 It should be noted that the present invention can be freely combined with each other within the scope of the invention, and each embodiment can be appropriately modified or omitted.
11 プラントデータ記憶部、12 表示期間入力部、13 特徴領域抽出部、14 要約条件抽出部、15 要約データ生成表示部、211 抽出箇所指定部、251 プラント設備情報記憶部、252 関連事象抽出部。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記プラントデータの表示期間を規定する時刻範囲を入力する表示期間入力部と、
前記プラントデータの変化を発生事象の特徴領域として抽出し、抽出された特徴領域ごとに前記プラントデータを区分して複数の分割区間とする特徴領域抽出部と、
前記プラントデータの前記表示期間を、前記特徴領域抽出部で区分された前記複数の分割区間ごとに圧縮して表示する要約表示のための要約条件を設定する要約条件抽出部と、
前記要約条件に基づいて要約された要約データを表示する要約データ生成表示部と、を備えるプラントデータの要約表示装置。 A plant data storage unit for holding plant data accumulated in the past;
A display period input unit for inputting a time range defining a display period of the plant data;
Extracting the change of the plant data as a feature region of the occurrence event, a feature region extraction unit that divides the plant data for each extracted feature region and forms a plurality of divided sections;
A summary condition extraction unit for setting a summary condition for summary display for compressing and displaying the display period of the plant data for each of the plurality of divided sections divided by the feature region extraction unit;
A plant data summary display device, comprising: a summary data generation / display unit that displays summary data summarized based on the summary conditions.
前記表示期間を予め定めた1最小単位時間間隔で前記プラントデータの前記変化を検出し、
前記1最小単位時間前の第1のデータ値と、現時刻での第2のデータ値とを比較し、前記第1のデータ値と前記第2のデータ値との間に、閾値として設定した上限値または下限値がある場合は、前記第2のデータ値を検出した時刻を前記分割区間の区分点とすることで、前記特徴領域を抽出すると共に前記プラントデータを区分する、請求項1記載のプラントデータの要約表示装置。 The feature region extraction unit includes:
Detecting the change in the plant data at a predetermined minimum unit time interval of the display period;
The first data value before the one minimum unit time is compared with the second data value at the current time, and a threshold value is set between the first data value and the second data value. 2. When there is an upper limit value or a lower limit value, the time when the second data value is detected is set as a dividing point of the divided section, so that the feature region is extracted and the plant data is divided. Plant data summary display device.
前記表示期間を予め定めた1最小単位時間間隔で前記プラントデータの前記変化を検出し、
時間軸方向に閾値として設定した上限値および下限値を超えて前記プラントデータの変化が連続している領域を前記特徴領域として抽出すると共に、前記上限値および前記下限値に対して、それぞれ前記1最小単位時間後の時刻および前記1最小単位時間前の時刻を前記分割区間の区分点とすることで前記プラントデータを区分する、請求項1記載のプラントデータの要約表示装置。 The feature region extraction unit includes:
Detecting the change in the plant data at a predetermined minimum unit time interval of the display period;
A region in which changes in the plant data continue beyond the upper limit value and the lower limit value set as threshold values in the time axis direction is extracted as the feature region, and each of the upper limit value and the lower limit value is 1 The plant data summary display device according to claim 1, wherein the plant data is classified by using a time after a minimum unit time and a time before the one minimum unit time as a dividing point of the divided section.
前記複数の分割区間のそれぞれについて、前記プラントデータの前記変化が類似している類似区間を検出し、前記類似区間の種類を分類すると共に、出現頻度が最も高い種類の前記類似区間を基準区間として設定し、
前記基準区間の合計時間を前記要約データ生成表示部における表示可能時間から差し引いた残りの表示可能時間に、前記基準区間以外の前記分割区間が表示されるように、圧縮率を設定し、前記基準区間については圧縮されないように前記要約条件を設定する、請求項1記載のプラントデータの要約表示装置。 The summary condition extraction unit includes:
For each of the plurality of divided sections, a similar section in which the change in the plant data is similar is detected, the type of the similar section is classified, and the similar section having the highest appearance frequency is used as a reference section. Set,
The compression ratio is set so that the divided section other than the reference section is displayed in the remaining displayable time obtained by subtracting the total time of the reference section from the displayable time in the summary data generation display unit, and the reference The plant data summary display device according to claim 1, wherein the summary condition is set so that the section is not compressed.
前記要約条件抽出部は、
前記抽出箇所については、圧縮されないように前記要約条件を設定する、請求項1記載のプラントデータの要約表示装置。 Further comprising an extraction location designating unit for designating a specific location of the plant data as an extraction location,
The summary condition extraction unit includes:
2. The plant data summary display device according to claim 1, wherein the summary condition is set so that the extracted portion is not compressed.
前記プラント設備情報記憶部に接続され、前記プラント設備情報に基づいて、発生事象の因果関係を判定する関連事象抽出部と、をさらに備え、
前記関連事象抽出部は、
判定した前記因果関係にあるプラントデータを要約表示の対象とする、請求項1記載のプラントデータの要約表示装置。 A plant equipment information storage unit for storing plant equipment information;
A related event extracting unit that is connected to the plant facility information storage unit and determines a causal relationship of an occurrence event based on the plant facility information;
The related event extraction unit includes:
The plant data summary display device according to claim 1, wherein the determined plant data in the causal relationship is a subject of summary display.
前記関連事象抽出部は、
前記複数の設備のうち、事象が発生した第1の設備と接続関係にある第2の設備を前記プラント設備情報に基づいて特定し、
前記第1の設備が出力する第1のプラントデータにおける第1の変化の発生前に、前記第2の設備が出力する第2のプラントデータに第2の変化が発生していた場合には、前記第2の変化と、前記第1の変化との間に前記発生事象に対する因果関係があるものと判定して、前記第1および第2のプラントデータを要約表示の対象とする、請求項6記載のプラントデータの要約表示装置。 The plant facility information includes connection information of a plurality of facilities constituting the plant,
The related event extraction unit includes:
Among the plurality of facilities, the second facility connected to the first facility in which the event has occurred is identified based on the plant facility information,
If a second change has occurred in the second plant data output by the second facility before the occurrence of the first change in the first plant data output by the first facility, It is determined that there is a causal relationship with respect to the occurrence event between the second change and the first change, and the first and second plant data are subjected to summary display. The plant data summary display device.
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