JP2017182693A - 機器の異常診断方法及び機器の異常診断装置 - Google Patents

Abstract

【課題】全ての状態量について対象機器から収集されたデータを考慮しながら、他の機器の状態変化が対象機器に波及して起きる非定常的な状態変化の影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知可能な異常診断方法を得る。
【解決手段】対象機器の異常と相関がある前記プラントの複数の状態量の時系列データを取得するステップと、前記複数の状態量のうち少なくとも一つの状態量について、前記プラントを構成する他の機器の状態変化の影響が前記対象機器に及ぶ過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを該状態量についての前記時系列データから除外する前処理を行って、前記複数の状態量について異常診断用データを得るステップと、前記複数の状態量の前記異常診断用データに基づいて、前記対象機器の異常診断を行うステップと、を備える。
【選択図】図３

Description

本開示は、稼働中の機器から収集した情報に基づいて当該機器の異常診断を行うための異常診断方法および異常診断装置と関係する。

プラントを構成する一つ以上の機器が正常に運転されているか否かを監視するため、機器の温度や、圧力といった状態量を機器から取得し、監視することが一般に行われている。具体的な方法としては、まず、機器における監視対象である複数の監視項目の状態量を所定の時間間隔で計測し、複数の監視項目の状態量の間における相関関係に着目してマハラノビス距離を計算している。その上で、該マハラノビス距離の大きさに基づいてプラントに異常の兆候があるか否かを判定している。

マハラノビス距離を用いた異常診断方法では、異常の検出精度を上げる方法として、本質的には異常の診断で不要な状態量や、異常診断の精度向上に寄与しない状態量を除外してマハラノビス距離を算出することが考えられている。特許文献１には、上記の考え方に基づいて算出されたマハラノビス距離を用いた機器の異常診断方法が開示されている。特許文献１記載の異常診断方法では、複数の状態量の各々について機器から時系列的に収集したデータから状態量毎にデータの度数分布を求め、データの度数分布が正規分布に従わない状態量を除外して算出したマハラノビス距離を用いて異常診断を行っている。

特開２０１３−２００２４５号公報

しかしながら、特許文献１記載のように、除外対象となる一部の状態量について収集された全てのデータを完全に除外してマハラノビス距離の計算を行うと、除外対象とされた状態量が特定の異常の診断に必要である場合に、当該特定の異常を発見することが困難となるという問題がある。

また、別の問題として、プラント内で異常診断対象となる対象機器の前段に接続された他の機器の状態量の急激な変化が対象機器の状態量の非定常的な変化となって波及する場合、以下のような不都合な問題が生じる。すなわち、当該他の機器の状態変化に影響されて起きる対象機器の非定常的な状態変化が、当該対象機器から収集した複数の状態量の変動特性に対して外乱として加わってしまう。その結果、対象機器の状態量の変動特性に対して上記のような外乱が加わることにより、対象機器の状態量の変動特性から機器の異常が生じる兆候を正しく発見することが困難となる可能性がある。

以上の問題点に鑑み、本発明の幾つかの実施形態は、全ての状態量について対象機器から収集されたデータを考慮しながら、他の機器の状態変化が対象機器に波及して起きる非定常的な状態変化の影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知可能な異常診断方法を得ることを目的とする。

（１）本発明の幾つかの実施形態に従い、プラントを構成する機器のうち対象機器の異常を診断するための異常診断方法は、
前記対象機器の異常と相関がある前記プラントの複数の状態量の時系列データを取得するステップと、
前記複数の状態量のうち少なくとも一つの状態量について、前記プラントを構成する他の機器の状態変化の影響が前記対象機器に及ぶ過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを該状態量についての前記時系列データから除外する前処理を行って、前記複数の状態量について異常診断用データを得るステップと、
前記複数の状態量の前記異常診断用データに基づいて、前記対象機器の異常診断を行うステップと、
を備えることを特徴とする。

上記（１）の方法において、上述した除外期間を設け、対象機器の一部の状態量に関して除外期間内に取得したデータを異常診断から除外する目的は以下のとおりである。他の機器の状態変化の影響が対象機器に波及する過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内においては、他の機器の状態変化が波及して起きる対象機器の非定常的な状態変化が対象機器から収集した複数の状態量の変動特性に対して外乱として加わる。そこで、上記（１）の方法では、他の機器の状態変化により影響を受ける一部の状態量について当該影響が及ぶ時間帯に取得されたデータを異常診断に用いる異常診断用データから除外するようにしている。

これにより、上記（１）の方法によれば、一部の状態量について対象機器から時系列的に収集された全てのデータを完全に除外することなく、また、他の機器の状態変化が波及することによる影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知することができる。

（２）例示的な一実施形態に従うならば、上記（１）の方法において、前記他の機器は、前記対象機器又は該対象機器の前段に位置する前段機器に設けられた異常防止装置であり、
前記過渡状態期間は、前記異常防止装置の作動の影響が前記対象機器に及ぶ期間である
ことを特徴とする。

一例においては、対象機器の非定常的な状態変化を引き起こす影響を対象機器に対して及ぼす他の機器は、対象機器の異常を防止するために対象機器に設けられた異常防止装置であってもよい。また、対象機器の前段（上流側）に設けられた前段機器にも異常防止装置が設けられているならば、当該異常防止装置の作動により前段機器に生じる状態変化の影響が下流側の対象機器にさらに波及し、対象機器の状態変化を引き起こす場合もある。

そこで、上記（２）の方法では、前段機器および／または対象機器に設けられた異常防止装置の作動の影響が対象機器に及ぶ期間に取得されたデータを異常診断に用いる異常診断用データから除外している。このようにすることで、上記（２）の方法によれば、他の機器の状態変化が波及することによる影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知することができる。

（３）例示的な一実施形態に従うならば、上記（１）または（２）の方法において、前記異常診断用データを得るステップでは、
前記他の機器の状態変化の開始後における前記少なくとも一つの状態量の応答特性に基づいて前記除外期間を設定し、
前記応答特性に基づいて設定した前記除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを前記時系列データから除外する
ことを特徴とする。

上記（３）の方法では、他の機器の状態変化の開始後における少なくとも一つの状態量の経時変化が示す応答特性に基づいて除外期間が設定される。従って、上記（３）の方法によれば、上記応答特性が素早い応答を示す場合には、それに合わせて除外期間を短く設定することができ、逆に、上記応答特性が緩慢な応答を示す場合には、それに合わせて除外期間を長く設定することができる。

（４）例示的な一実施形態では、上記（３）の方法において、前記応答特性に基づいて前記除外期間を設定する際に、
前記他の機器の状態変化の開始後における前記少なくとも一つの状態量の応答特性を示す時定数と前記除外期間の長さとの予め設定された相関に、前記状態変化の開始後に取得した前記少なくとも一つの状態量の経時変化から求めた前記時定数を当てはめて、前記除外期間の長さを決定する
ことを特徴とする。

上記（４）の方法では、他の機器の状態変化の開始後における少なくとも一つの状態量が示す応答特性が素早い応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数も小さくなり、逆に、当該応答特性が緩慢な応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数も大きくなるはずである。そこで、上記（４）の方法では、当該応答特性を示す時定数と除外期間の長さとの間の相関を予め設定し、当該相関に基づいて時定数の大きさに応じた除外期間を設定するようにした。それにより、上記（４）の方法によれば、当該時定数の大きさに合わせて除外期間の長さを適切に設定することが可能となる。

（５）例示的な一実施形態に従うならば、上記（１）または（２）の方法において、前記異常診断用データを得るステップでは、
前記少なくとも一つの状態量の前記時系列データに関する度数分布と正規分布とのずれが小さくなるように前記除外期間の長さを決定する
ことを特徴とする。

上記（１）または（２）の方法において、異常診断から除外される除外期間内のデータは、他の機器の状態変化により影響を受ける一部の状態量について当該影響が及ぶ過渡的な時間帯に取得されたデータである。従って、複数の状態量について機器から除外期間以外の期間に収集されたデータは正規分布に従って分布する場合であっても、除外期間内に収集された状態量のデータは正規分布に従って分布しない可能性がある。

そこで、上記（５）の方法では、少なくとも一つの状態量について取得されたデータに関する度数分布と正規分布との間のずれが小さくなるように前記除外期間の長さを決定するようにした。それにより、上記（５）の方法によれば、他の機器の状態変化の影響が前記状態量に及ぶ過渡的な時間帯（前記度数分布が正規分布からずれる期間）を除外期間として適切に設定することができ、この期間に取得したデータを異常診断に用いることがないので、異常診断を高精度に行うことができる。

（６）例示的な一実施形態に従うならば、上記（５）の方法において、前記異常診断用データを得るステップでは、
前記度数分布と前記正規分布との一致性を示す指標に基づいて、前記除外期間の長さを決定する
ことを特徴とする。

上記（６）の方法によれば、除外期間の長さを設定するに際して、前記度数分布と前記正規分布との一致性を示す指標を考慮するようにしたので、該指標により、他の機器の状態変化の影響が前記状態量に及ぶ過渡的な時間帯をより正確に特定することができる。よって、除外期間をより適切に設定し、異常診断の精度を向上させることができる。

（７）例示的な一実施形態に従うならば、上記（１）〜（６）の方法において、前記機器の異常診断を行うステップでは、
前記異常診断用データのマハラノビス距離を、前記機器の正常時における前記複数の状態量により構成される単位空間を基準として演算し、
前記マハラノビス距離が前記閾値よりも大きい場合に、前記機器の異常が発生したと判断する
ことを特徴とする。

上記（７）の方法では、異常診断用データのマハラノビス距離を、対象機器の正常時における複数の状態量により構成される単位空間を基準として求めている。従って、上記（７）の方法によれば、異常防止装置の作動による影響を受けていない異常診断用データが対象機器の正常時における状態群を表す単位空間からどの程度逸脱しているかを定量的に評価することができる。その結果、上記（７）の方法によれば、他の機器の状態変化による影響を受けていない異常診断用データに基づいて機器の異常を高精度に診断することができる。

（８）本発明の幾つかの実施形態に従い、プラントを構成する機器のうち対象機器の異常を診断するための異常診断装置は、
前記異常と相関がある前記プラントの複数の状態量の時系列データを前記対象機器のセンサから取得し、前記時系列データに基づいて前記対象機器の異常診断を行った結果を出力するする入出力部と、
前記複数の状態量のうち少なくとも一つの状態量について、前記プラント内で作動する他の機器からの影響により前記対象機器において状態変化が生じる過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを該状態量についての前記時系列データから除外する前処理を行って、前記複数の状態量について異常診断用データを得る診断用データ取得部と、
前記複数の状態量の前記異常診断用データに基づいて、前記対象機器の異常診断を行う異常診断部と、
を備えることを特徴とする。

上記（８）の構成において、上述した除外期間を設け、対象機器の一部の状態量に関して除外期間内に取得したデータを異常診断から除外する目的は以下のとおりである。他の機器の状態変化の影響が対象機器に及ぶ過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内においては、他の機器の状態変化が波及して起きる対象機器の非定常的な状態変化が対象機器から収集した複数の状態量の変動特性に対して外乱として加わる。そこで、上記（８）の構成では、他の機器の状態変化により影響を受ける一部の状態量について当該影響が及ぶ時間帯に取得されたデータを異常診断に用いる異常診断用データから除外するようにしている。

これにより、上記（８）の構成によれば、一部の状態量について対象機器から時系列的に収集された全てのデータを完全に除外することなく、また、他の機器の状態変化が波及することによる影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知することができる。

以上より、本発明の幾つかの実施形態によれば、全ての状態量について対象機器から収集されたデータを考慮しながら、他の機器の状態変化が対象機器に波及して起きる非定常的な状態変化の影響を受けずに、対象機器に異常が生じる兆候を正しく検知することが可能となる。

本発明の幾つかの実施形態に係る異常診断方法の実施対象であるプラントの一部を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態に従い、異常診断の対象となる機器と当該機器の異常診断装置を示す図である。 本発明の幾つかの実施形態に係る異常診断装置における処理部の内部構成を示す図である。 時間の経過に伴ってマハラノビス距離が変化する様子を示す図である。 機器状態の経時変化に対する異常防止装置の作動の影響に基づいて除外期間を設定する第１の例を示す図である。 異常防止装置の作動に対する機器状態の応答特性に応じて適切な除外期間が決定される例を示す図である。 異常防止装置の作動に対する機器状態の応答特性に応じて適切な除外期間が決定される例を示す図である。 機器状態の度数分布と正規分布との一致度について説明するための図である。 機器状態の経時変化に対する異常防止装置の作動の影響に基づいて除外期間を設定する第２の例を示す図である。 単位空間を基準として機器状態から算出されるマハラノビス距離の概念を説明するための図である。 本発明の幾つかの実施形態に従い、異常診断装置による機器の異常診断が実施されるＩＧＣＣプラントを示す図である。

以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

以下、最初に、本発明の幾つかの実施形態に従い、プラントを構成する複数の機器のうち、異常診断の対象となる対象機器と当該対象機器の異常診断を行う異常診断装置について図１乃至図３を参照して説明する。続いて、プラント内において当該異常診断装置が対象機器の異常診断のために実行する処理手順について図３乃至図９を参照して説明する。最後に、本発明の幾つかの実施形態に従い、当該異常診断装置による機器の異常診断が実施されるＩＧＣＣプラントについて図１０を用いて説明する。

まず、異常診断の対象となる少なくとも１台の対象機器１が設置されるプラントの一部である連接機器群３２ｂについて図１を参照しながら説明する。図１に示すように、連接機器群３２ｂは、複数の機器１Ｃ〜１Ｘおよび複数の機器５Ｃ〜５Ｘを連接することにより構成される。図１に示す連接機器群３２ｂにおいて、異常診断の対象となり得る対象機器１は、複数の機器１Ｃ〜１Ｘであり、複数の機器５Ｃ〜５Ｘは、機器１Ｃ〜１Ｘの各々の異常を防止するための異常防止装置である。

例えば、図１に示す例において、機器１Ｃ、機器１Ｄ、機器１Ｅ、…の各々の直上には、機器５Ｃ、機器５Ｄ、機器５Ｅ、…がそれぞれ設けられている。そして、機器５Ｃ、機器５Ｄ、機器５Ｅ、…は、機器１Ｃ、機器１Ｄ、機器１Ｅ、…の異常を防止するために設けられる異常防止装置である。

図１に示す複数の機器１Ｃ〜１Ｘのうち、上流側に位置する前段機器１’の出力が下流側に位置する後段機器１”に伝達される。例えば、上流側に位置する前段機器１’を機器１Ｃとし、下流側に位置する後段機器１”を機器１Ｄとすると、機器１Ｃの出力は機器１Ｄに伝達される。なお、前段機器１’から出力される出力の具体例としては、例えば、前段機器１’により生成される流体や前段機器１’により出力される物理量（液圧、ガス圧、温度、電圧、力学的作用）の変位等であってもよい。また、前段機器１’から出力される出力は、前段機器１’で生じた何らかの状態変化が出力側へと応答遅延を伴って伝搬するもの（例えば、波動伝搬やエネルギー拡散など）であってもよい。以下、図１の連接機器群３２ｂを構成する複数の機器１Ｃ〜１Ｘの中のいずれか一つを異常診断の対象となる対象機器１であるとして説明する。

異常診断の対象となる対象機器１と対象機器１の異常を診断するための異常診断装置１０の構成を図２に示す。一例においては、図２に示す対象機器１は、図１の連接機器群３２ｂを構成する複数の機器１Ｃ〜１Ｘの中のいずれか一つであってもよい。その場合、図２に示す異常防止装置５は、図１の連接機器群３２ｂにおいて、対象機器１の直上に設けられた異常防止装置５であってもよい。例えば、図１の連接機器群３２ｂにおいて、機器１Ｅを異常診断の対象となる対象機器１と仮定するならば、対象機器１の異常を防止するための異常防止装置５は、機器１Ｅの直上に設けられた異常防止装置５Ｅであってもよい。ところで、以下において図２〜図８を使用して後述する実施形態は、対象機器１の異常防止のために異常防止装置５が設けられていることに起因する課題を解決するものである。

また、図２に示す実施形態において、異常診断装置１０は、プラントを構成する１台以上の対象機器１の運転状態を監視しながら、１台以上の対象機器１それぞれの異常の有無を診断する。異常診断装置１０は、例えば、コンピュータであり、入出力部（Ｉ／Ｏ）１１と、処理部１２と、記憶部１３とを含んで構成される。例示的な一実施形態では、異常診断装置１０は、いわゆるコンピュータを利用して構成してもよいし、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）とメモリとを組み合わせて構成してもよい。

処理部１２は、入出力部１１を介してプラントを構成する１台以上の機器に取り付けられる各種の状態量検出手段である複数のセンサから、対象機器１の状態量を含む複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のデータを受け取る。各種の状態量検出手段は、起動開始から所定の時間間隔で定期的に対応する状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のデータを取得し、入出力部１１を介して処理部１２に入力している。上記複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を示すデータ群は、電気信号の形で異常診断装置１０の処理部１２へ送られる。処理部１２は、例えば、ＣＰＵで構成されており、記憶部１３上に存在するプログラム（コンピュータプログラム）と呼ぶ命令列を順に読み込み、解釈し、その結果に従ってデータを移動したり加工したりする。

異常診断装置１０の入出力部１１には、端末装置１４が接続される。端末装置１４は、表示手段であるディスプレイ１４Ｄ及び異常診断装置１０に対する指令を入力する入力手段１４Ｃが設けられる。異常診断装置１０の記憶部１３には、図２に示す対象機器１の監視・運転方法を実現するためのコンピュータプログラムや、データ等が格納されている。処理部１２は、これらのコンピュータプログラムや、データを用いて、図２に示す対象機器１の監視・運転方法を実現したり、対象機器１の動作を制御したりする。

図３は、図２に示す異常診断装置１０が備える処理部１２の詳しい内部構成を示す。図３を参照すると、処理部１２は、過渡状態検出部１２０と、診断用データ取得部１２１と異常診断部１２２を含んで構成される。また、診断用データ取得部１２１は、除外期間設定部１２１ａと診断用データ生成部１２１ｂを含んで構成される。異常診断装置１０が備える入出力部１１は、対象機器１の異常と相関がある複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の時系列データをプラント内の複数の機器上に設けられたセンサから取得する。入出力部１１が複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の時系列データを取得すると、過渡状態検出部１２０、診断用データ取得部１２１および異常診断部１２２は、以下の動作を行う。

まず、過渡状態検出部１２０は、複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のうち少なくとも一つの状態量ｓｖ（ｋａ）（ｋａ＝ｋ１，ｋ２，…）について以下のような処理を行う。すなわち、過渡状態検出部１２０は、プラント内で作動する他の機器からの影響により対象機器１において状態量ｓｖ（ｋａ）についての状態変化が生じる過渡状態期間τｔの開始を検出する。なお、プラント内において対象機器１に影響を及ぼすことにより対象機器１の状態変化を起こさせる他の機器は、対象機器１の異常防止のために設けられた異常防止装置５であってもよい。また、他の機器は、対象機器１の前段（上流側）に位置する前段機器１’の異常防止のために設けられた異常防止装置５’であってもよい。その場合、過渡状態検出部１２０によって検出される過渡状態期間τｔは、異常防止装置５または異常防止装置５’の作動の影響が対象機器１に及ぶ期間である。

例えば、図１に示す連接機器群３２ｂにおいて、対象機器１が機器１Ｅであるとするならば、対象機器１のために設けられた異常防止装置５は、機器１Ｅの直上に設けられた異常防止装置５Ｅである。また、図１に示す連接機器群３２ｂにおいて、対象機器１が機器１Ｅであるとするならば、対象機器１の前段（上流側）に位置する前段機器１’は、機器１Ｄや機器１Ｃである。その場合、前段機器１Ｄや前段機器１Ｃの異常防止のために設けられた異常防止装置５’は、機器１Ｄや機器１Ｃの直上に設けられた異常防止装置５Ｄや異常防止装置５Ｃである。従って、図１に示す連接機器群３２ｂにおいて、過渡状態検出部１２０によって検出される過渡状態期間τｔは、異常防止装置５Ｅ、５Ｄまたは５Ｃの作動の影響が対象機器１Ｅに及ぶ期間である。なお、過渡状態検出部１２０が過渡状態期間τｔの開始を検出する際の方法の具体例については後述する。

続いて、診断用データ取得部１２１は、状態量ｓｖ（ｋａ）（ｋａ＝ｋ１，ｋ２，…）について以下のような前処理を行う。この前処理は、過渡状態検出部１２０により検出された過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅ内に取得した少なくとも一つの状態量ｓｖ（ｋａ）のデータｄｅ（ｋａ）を状態量ｓｖ（ｋａ）についての時系列データｄｓ（ｋａ）から除外する処理である。そして、診断用データ取得部１２１は、除外期間τｅ内に取得したデータｄｅ（ｋａ）を状態量ｓｖ（ｋａ）についての時系列データｄｓ（ｋａ）から除外して得られた時系列データを、複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）についての異常診断用データｄｄ（ｋ）として生成する。

その際、診断用データ取得部１２１が備える除外期間設定部１２１ａは、図５〜図８を参照しながら後述する方法により除外期間τｅを適切に設定する処理を行う。また、診断用データ取得部１２１が備える診断用データ生成部１２１ｂは、除外期間設定部１２１ａにより設定された除外期間τｅ内に取得したデータｄｅ（ｋａ）を状態量ｓｖ（ｋａ）についての時系列データｄｓ（ｋａ）から除外して異常診断用データｄｄ（ｋ）を生成する処理を行う。

また、異常診断部１２２は、診断用データ取得部１２１から複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の異常診断用データｄｄ（ｋ）を受け取ると、複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の異常診断用データｄｄ（ｋ）に基づいて、対象機器１の異常診断を行うように構成されている。異常診断部１２２によって対象機器１の異常診断を行った結果は、入出力部１１を介して端末装置１４へと出力される。

以下、図２および図３に示す異常診断装置１０の上記構成において、除外期間τｅを設け、一部の状態量ｓｖ（ｋａ）に関して除外期間τｅ内に取得したデータｄｅ（ｋａ）を異常診断から除外する目的を説明する。まず、除外期間τｅ内に取得したデータｄｅ（ｋａ）を異常診断から除外しなかった場合の問題点について明らかにするために、図２および図３に示す実施形態と対比すべき比較例について図４を用いて以下のとおりに説明する。なお、以下の説明においては、対象機器１の上流側に位置する前段機器１’の異常防止のために設けられた異常防止装置を異常防止装置５’と表記する。図４は、異常診断方法としてマハラノビス距離に基づくＭＴ法を使用した場合におけるマハラノビス距離の経時変化を示す。図４に示す例においては、除外期間設定部１２１ａにより設定された除外期間τｅ内に取得したデータｄｅ（ｋａ）を対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のデータｄｓ（ｋ）から除外せずにマハラノビス距離を算出している。

図４を参照すると、時間ｔ１においては、対象機器１の運転状態が異常であるために、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の実測データから求めたマハラノビス距離が非常に大きくなり、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）が単位空間から大きく逸脱している様子が示されている。一方、期間ｔ２においては、対象機器１の運転状態が正常であるにもかかわらず、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）に対して外乱として加わる非定常的な状態変化によりマハラノビス距離が非常に大きくなり、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）が単位空間から大きく逸脱している様子が示されている。従って、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）に対して外乱として加わる非定常的な状態変化の影響を取り除かないと、対象機器１の異常診断において、以上の誤検出をしてしまう可能性がある。図４に示す期間ｔ２において対象機器１の運転状態が正常であるにもかかわらず、マハラノビス距離が非常に大きくなってしまう理由は以下のように説明することが可能である。

ＭＴ法では、異常診断対象となる対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の実測データは、正規分布に従って分布するとの前提が成り立つ場合に、マハラノビス距離の大きさに基づいて正しい異常診断が行えるようになっている。すなわち、ＭＴ法では、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を、定常的な確率分布に従ってランダムに変化する確率変数によって良好に近似することができるとの前提が成り立つ場合に、正しい異常診断が行えるようになっている。

しかし、対象機器１が備える異常防止装置５または５’の作動によって生じる影響が対象機器１の一部の状態量ｓｖ（ｋａ）に対して外乱として加わると、一部の状態量ｓｖ（ｋａ）に対して非定常的な状態変化が加えられることとなる。その結果、異常防止装置５または５’の作動によって状態量ｓｖ（ｋａ）に加わる外乱が収束するまでの過渡状態期間τｔ中においては、上記のような非定常的な状態変化により、以下の不都合が生じる。すなわち、対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）が非正規分布に従って分布することで、定常的な確率分布に従ってランダムに変化する確率変数によって近似できなくなる。それにより、対象機器１の運転状態が異常でなくとも、過渡状態期間τｔ中に観測される対象機器１の状態量ｓｖ（ｋ）が単位空間から大きく逸脱してしまう場合が生じ得る。

図２に示す対象機器１においても、異常防止装置５または５’の作動直後を含む除外期間τｅ内においては、異常防止装置５または５’の作動による非定常的な状態変化が対象機器１から収集した複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の変動特性に対して外乱として加わる。そこで、上記構成では、異常防止装置５または５’の作動による外乱の影響を受ける一部の状態量ｓｖ（ｋａ）について当該影響が及ぶ時間帯τｅに取得されたデータを異常診断に用いる異常診断用データｄｄ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）から除外するようにしている。

これにより、上記構成によれば、一部の状態量ｓｖ（ｋａ）について機器から時系列的に収集された全てのデータを完全に除外することなく、また、異常防止装置５または５’の作動による外乱の影響を受けずに、対象機器１の異常が生じる兆候を正しく検知することができる。

例示的な一実施形態では、対象機器１が設けられる連接機器群３２ｂは、図１に示すガス冷却器であってもよい。図１に示す例においては、ガス冷却器３２ｂは、石炭化部３２ａと共にＩＧＣＣプラントの石炭ガス化炉３２を形成している。石炭化部３２ａは、微粉炭供給設備から供給された微粉炭を含む炭素含有燃料をバーナーで燃焼させて燃料ガスを発生させガス冷却器３２ｂの上部に供給する。石炭化部３２ａから供給された燃料ガスは、ガス冷却器３２ｂ内の最上部から最下部へと流れ、ガス冷却器３２ｂは、内部を流れる燃料ガス（炭素含有燃料ガス）と水との間の熱交換により蒸気を発生させる。それにより、ガス冷却器３２ｂは、ガス化炉３２内で発生した燃料ガスを冷却すると共に、蒸気タービンを駆動するために当該発生した蒸気を蒸気タービンに供給する。

また、図１に示すガス冷却器３２ｂが備える機器１Ｃ〜１Ｘの各々は、図２に示す炭素含有燃料熱交換器１であってもよい。炭素含有燃料熱交換器１は、炭素含有燃料（例えば、炭素含有燃料から石炭ガス化炉３２によって生成される炭素含有燃料ガスなど）を１次側に供給されると、当該１次側の燃料と２次側の熱交換媒体（例えば、水）との間で熱交換を行う熱交換器である。つまり、図１に示すガス冷却器３２ｂは、内部に複数設けられた炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘによって石炭化部３２ａからの燃料ガスと熱交換媒体である水との間で熱交換を行い、その結果発生した水蒸気を蒸気タービンに供給する。また、図１に示すガス冷却器３２ｂ内に設けられた炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘの各々の直上には除煤装置５Ｃ〜５Ｘが設けられている。除煤装置５Ｃ〜５Ｘの各々は、炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘの各々における異常を防止するための異常防止装置５である。以下において詳しく後述するように、除煤装置５Ｃ〜５Ｘの各々は、自身の直下にそれぞれ設けられた炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘの熱交換効率が時間の経過に伴って低下するのを防止するための動作を間欠的に実行する。また、図２に示すように、異常診断対象である炭素含有燃料熱交換器１は、異常防止装置５として除煤装置５を備えると共に、熱交換器２、燃料流路３、伝熱管４をさらに備える。以下、図２を参照しながら、個々の炭素含有燃料熱交換器１の内部構成について説明する。

図２に示す炭素含有燃料熱交換器１において、炭素含有燃料は、燃料流路３を介して熱交換器２の内部へ供給される。炭素含有燃料の例としては、例えば炭素含有燃料ガスや、紛体燃料が挙げられる。熱交換器２の内部には、伝熱管４が通っており、これにより伝熱面６が構成される。伝熱面６において燃料流路３から熱交換器２に流れる燃料と、伝熱管４を流れる熱交換媒体との間で熱交換がなされる。熱交換媒体の例としては、例えば水などが挙げられる。また、除煤装置５は、伝熱管４で構成される伝熱面６に付着した燃料に含まれる炭素による煤を除去する。除煤装置５としては、伝熱面６に振動を与える振動式除煤装置、伝熱面６に硬球を落下させる硬球落下式除煤装置、伝熱面６に圧縮ガス（窒素、蒸気など）を噴射する噴射式除煤装置（例えば、スーツブロワ）などを用いることができる。

なお、以下の幾つかの実施形態では、説明を簡単にするために、以下の仮定を置く。まず、異常診断の対象である対象機器１は、図２に示す炭素含有燃料熱交換器１であり、炭素含有燃料熱交換器１の異常を防止するための異常防止装置５として除煤装置５を備えるものと仮定する。また、以下の幾つかの実施形態では、例えば、図１に示す炭素含有燃料熱交換器１Ｅを対象機器１とするならば、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの直上に設けられた除煤装置５Ｅの作動が炭素含有燃料熱交換器１の状態量に及ぼす影響のみを考慮する。つまり、炭素含有燃料熱交換器１の状態変化を引き起こす他の機器からの影響として、炭素含有燃料熱交換器１を直接除煤する除煤装置５の作動が炭素含有燃料熱交換器１の状態量に及ぼす影響のみを考慮する。

炭素含有燃料熱交換器１を監視するための状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）としては、例えば、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度（熱交換器２の入口温度と出口温度など）、１次側の流れ方向Ｇにおける入出口の差圧、１次側の流量、２次側の流れ方向Ｗの複数の温度、伝熱管４内の熱交換媒体の流量、などがある。なお、熱交換器２の１次側とは、高温側のことを示す。すなわち、図１に示す実施形態において熱交換器２の１次側とは燃料が流れる側のことを示す。他方、熱交換器２の２次側とは、低温側のことを示す。すなわち、この実施形態において熱交換器２の２次側とは熱交換媒体が流れる側のことを示す。そして、これら状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）は監視対象データとして示される。

以上より、この実施形態では、除煤装置５の作動による影響を受けて状態変化を生じる状態量として、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇに沿って並んだ複数個所の温度ｓｖｔ（ｋ）（ｋｔ＝ｋｔ１，ｋｔ２，ｋｔ３，…）を使用してもよい。その理由は以下のとおりである。図１に示す炭素含有燃料熱交換器１において、熱交換器２の伝熱面６に煤が蓄積されると、伝熱面６における熱交換の効率が低下する。そのため、熱交換器２の１次側において燃料の温度が低下しにくくなる。このとき、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇに沿って並んだ複数個所の温度ｓｖｔ（ｋ）（ｋｔ＝ｋｔ１，ｋｔ２，ｋｔ３，…）の値は、熱交換器２の正常運転時に計測される値とは異なったものとなる。他方、除煤装置５の作動により、伝熱面６に蓄積された煤が除去されると、伝熱面６における熱交換の効率が一気に向上するので、熱交換器２の１次側において燃料の温度の低下が大きくなる。従って、除煤装置５の作動後に、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇに沿って並んだ複数個所の温度ｓｖｔ（ｋ）（ｋｔ＝ｋｔ１，ｋｔ２，ｋｔ３，…）の値は、熱交換効率の改善の影響を受けて変化する。

また、除煤装置５の作動による影響を受けて状態変化を生じる状態量として、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ）に加え、熱交換器２の２次側の流れ方向Ｗにおける一つ以上の点の温度ｓｖｕ（ｋｕ）（ｋｕ＝ｋｕ１，ｋｕ２，ｋｕ３，…）をさらに使用してもよい。その理由は以下のとおりである。伝熱面６に煤が蓄積すると、燃料と熱交換媒体との熱交換の効率が低下するため、熱交換器２の２次側のある点の温度が下がる。しかし、除煤装置５の作動後に、伝熱面６上の煤が除去され、燃料と熱交換媒体との熱交換の効率が向上すると、熱交換器２の２次側の流れ方向Ｗにおける一つ以上の個所の温度ｓｖｕ（ｋｕ）が急に上昇する。

以上より、除煤装置５の作動直後の過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅ内においては、除煤装置５の作動による状態変化が熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ）の変動特性に対して外乱として加わる。また、除煤装置５の作動直後の過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅ内においては、除煤装置５の作動による状態変化が熱交換器２の２次側の流れ方向Ｗにおける一つ以上の点の温度ｓｖｕ（ｋｕ）の変動特性に対して外乱として加わる。そこで、上記構成では、除煤装置５の作動により影響を受ける一部の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）について当該影響が及ぶ時間帯に取得されたデータｄｅ（ｋｔ）および／またはｄｅ（ｋｕ）を異常診断に用いる異常診断用データｄｄ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）から除外するようにしている。

すなわち、異常診断装置１０は、まず最初に、複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のうち少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）について、除煤装置５の作動直後の過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅを設定する。続いて、異常診断装置１０は、除外期間τｅ内に取得した状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）のデータｄｅ（ｋｔ）および／またはｄｅ（ｋｕ）を状態量ｓｖ（ｋ）についての時系列データｄｓ（ｋ）から除外する前処理を行う。このような前処理を行うことにより、異常診断装置１０は、複数の状態量ｓｖ（ｋ）についての時系列データｄｓ（ｋ）から異常診断用データｄｄ（ｋ）を得るように構成されている。なお、過渡状態期間τｔは除煤装置５の作動直後に開始することから、過渡状態検出部１２０は、除煤装置５の状態を停止状態から作動状態へと切り替える制御信号を検出することにより、過渡状態期間τｔの開始を検出するようにしてもよい。

これにより、この実施形態によれば、一部の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）について炭素含有燃料熱交換器１から時系列的に収集された全てのデータを完全に除外することなく、また、除煤装置５の作動による外乱の影響を受けずに、炭素含有燃料熱交換器１の異常が生じる兆候を正しく検知することができる。

例示的な一実施形態に従うならば、図２及び図３に示す異常診断装置１０により異常診断用データｄｄ（ｋ）を得る処理では、除外期間設定部１２１ａは、除煤装置５の作動後における少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の応答特性に基づいて除外期間τｅを設定する。続いて、診断用データ生成部１２１ｂは、当該応答特性に基づいて設定した除外期間τｅ内に取得した少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）のデータを複数の状態量ｓｖ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）について取得した時系列データｄｓ（ｋｔ）から除外する。ここで、除外期間設定部１２１ａにより、除煤装置５の作動後における状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の応答特性に基づいて除外期間τｅを設定するには、以下のようにすればよい。すなわち、除外期間設定部１２１ａが、除煤装置５の作動時点から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態期間τｔの中から除外期間τｅを選択すればよい。

以下、除煤装置５の作動に応じて状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）の変化が示す応答特性に基づいて、除外期間設定部１２１ａが除外期間τｅを設定する際の具体的な設定方法について図５および図６を参照しながら説明する。除外期間設定部１２１ａは、以下のようにして選択された除外期間τｅを設定する。すなわち、除外期間設定部１２１ａは、除煤装置５の作動時点から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態期間τｔの中から除外期間τｅを選択する。なお、上記のとおり、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）および／またはｓｖｕ（ｋｕ）は、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇおよび２次側の流れ方向Ｗにおける一つ以上の個所で測定された温度に対応し、除煤装置５の作動により加わる外乱の影響を受ける状態量である。

例えば、異常診断装置１０内の除外期間設定部１２１ａが適切な除外期間τｅを決定する手法を図５に基づいて説明すると以下のとおりである。図５に示す曲線グラフは、第１区間８１と第２区間８２から構成され、縦軸は熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける一つ以上の個所で測定された温度に対応し、横軸は経過時間に対応する。ここで、図５の縦軸に対応する上記温度は、炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データである。

また、図５に示す時刻Ｔ_Ｂ１および時刻Ｔ_Ｂ２では、除煤装置５（例えば、スーツブロワ）が作動している。従って、時刻Ｔ_Ｂ１の直後の時間帯に位置する第１区間８１においては、除煤装置５の作動により生じる外乱に対応する温度変動が加わっている。そこで、除外期間設定部１２１ａは、除煤装置５の作動時点Ｔ_Ｂ１から除煤装置５の作動により加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態期間τｔの中から除外期間τｅを選択する。例えば、図５に示すように、時刻Ｔ_Ｂ１において除煤装置５が作動することによる外乱の影響は、時刻Ｔ_ｓ２において十分に収束しているので、除外期間設定部１２１ａは、除煤装置５の作動時点Ｔ_Ｂ１から時刻Ｔ_ｓ２までの時間帯ｔｃを除外期間τｅとして選択する。以上より、図５に示す実施形態によれば、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）について炭素含有燃料熱交換器１から収集されたデータｄｓ（ｋ１）のうち、除煤装置５の作動による外乱の影響を受ける期間に取得されたデータｄｅ（ｋｔ１）のみを除外して異常診断を行うことができる。

ところで、図５に示す実施形態において、時刻Ｔ_Ｂ１から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態の持続期間の長さは、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の変化が示す応答特性に着目して推定することができる。以下、図５を参照しながら上述した除外期間τｅの設定処理において、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の変化が示す応答特性を考慮して適切に選択する場合の具体例について図６を用いて説明する。

図６Ａの（ａ１）は、炭素含有燃料熱交換器１の負荷が１００％（熱交換器２内を流れる燃料の流量が最大）であるときに、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データの時間変動をプロットしたグラフである。また、図６Ａの（ａ２）は、除外期間τｅを除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から１時間経過後までとなるように固定した場合に、図６Ａの（ａ１）に示す温度変化から得られる異常診断用データｄｄ（ｋｔ１）をプロットしたグラフである。また、図６Ａの（ａ３）は、除煤装置５の作動時刻から開始する除外期間τｅの長さを温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の時間変化の応答特性に応じて決定した場合に、図６Ａの（ａ１）に示す温度変化から得られる異常診断用データｄｄ（ｋｔ１）をプロットしたグラフである。

一方、図６Ｂの（ｂ１）は、炭素含有燃料熱交換器１の負荷が５０％（熱交換器２内を流れる燃料の流量が最大時の半分）であるときに、熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データの時間変動をプロットしたグラフである。また、図６Ｂの（ｂ２）は、除外期間τｅを除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から１時間経過後までとなるように固定した場合に、図６Ｂの（ｂ１）に示す温度変化から得られる異常診断用データｄｄ（ｋｔ１）をプロットしたグラフである。また、図６Ｂの（ｂ３）は、除煤装置５の作動時刻から開始する除外期間τｅの長さを温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の時間変化の応答特性に応じて決定した場合に、図６Ｂの（ｂ１）に示す温度変化から得られる異常診断用データｄｄ（ｋｔ１）をプロットしたグラフである。

例示的な一実施形態では、図６Ａの（ａ３）および図６Ｂの（ｂ３）に示す異常診断用データｄｄ（ｋｔ１）を得るために、温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の時間変化の応答特性に応じて除外期間τｅを以下のように決定してもよい。すなわち、温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の時間変化の応答特性に基づいて除外期間τｅを設定する際に、以下のようにして除外期間τｅの長さを決定してもよい。まず、除煤装置５の作動後における少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の応答特性を示す時定数τｒを求める。続いて、時定数τｒと除外期間τｅの長さとの予め設定された相関に、除煤装置５の作動後に取得した少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の経時変化から求めた時定数τｒを当てはめて、除外期間τｅの長さを決定するようにしてもよい。

この実施形態では、除煤装置５の作動後における少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）が示す応答特性が素早い応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数τｒも小さくなり、逆に、当該応答特性が緩慢な応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数τｒも大きくなるはずである。そこで、この実施形態では、当該応答特性を示す時定数と除外期間τｅの長さとの間の相関を予め設定し、当該相関に基づいて時定数τｒの大きさに応じた除外期間τｅを設定するようにした。それにより、この実施形態によれば、時定数τｒの大きさに合わせて除外期間の長さを適切に設定することが可能となる。

この実施形態における除外期間τｅの長さの決定基準を別の観点から説明すると、以下のとおりである。この実施形態では、時刻Ｔ_Ｂ１から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）に加わる外乱の振幅が時間に伴って減少してゆく過程を、当該応答特性に基づいて推定する。その上で、この実施形態では、当該外乱の振幅が除煤装置５の作動前の温度変動によって定まる整定値の６３．２％の大きさを上回るようになるまでの期間を除外期間τｅとする。なお、図６Ａの（ａ１）では、除煤装置５の作動前の温度変動によって定まる上述した整定値の大きさをｈ１で表している。また、図６Ａでは、除煤装置５の作動時点Ｔ_１から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの期間をｔｃで表している。

その上で、図６Ａの（ａ１）を参照すると、除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から２０分経過後の時刻Ｔ_２には、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データである温度の変動波形は、ｈ１で表される整定値の６３．２％の大きさを上回るようなっている。従って、図６Ａの（ａ２）に示すように、除外期間τｅを除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から１時間経過後の時刻Ｔ_３までとなるように固定しても、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データから除煤装置５の作動による外乱の影響を充分に除去することができる。また、図６Ａの（ａ３）に示すように、外乱の振幅がｈ１で表される整定値の６３．２％の大きさを上回るようになるまでの期間にさらに余裕を持たせた期間を除外期間τｅとする場合、除外期間τｅを、作動時刻Ｔ_１から１時間経過後の時刻Ｔ_３までとなるように設定してよい。その結果、図６Ａの（ａ２）および（ａ３）に示すように、除外期間τｅの前後においては、整定値ｈ１を上回る状態量ｓｖｔ（ｋ１）の温度データのみが除外されずに残される。

その後、時刻Ｔ_４において除煤装置５が作動すると、図６Ａの（ａ１）に示すように、時刻Ｔ_５において、外乱の振幅がｈ１で表される整定値の６３．２％の大きさをギリギリ上回るようになる。従って、図６Ａの（ａ２）および（ａ３）に示すように、時刻Ｔ_４から１時間後の時刻Ｔ_５までを除外期間τｅとして設定すれば除煤装置５の作動による外乱の影響を排除するのに充分となる。

なお、図６Ｂの（ｂ１）では、除煤装置５の作動前の温度変動によって定まる上述した整定値の大きさをｈ２で表している。また、図６Ｂでは、除煤装置５の作動時点Ｔ_１から除煤装置５の作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの期間をｔｃで表している。その上で、図６Ｂの（ｂ１）を参照すると、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測データである温度変動波形がｈ２で表される整定値の６３．２％の大きさを上回るのは、除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から２時間経過後となっている。

従って、図６Ｂの（ｂ２）に示すように、除外期間τｅを除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から１時間経過後の時刻Ｔ_２までとなるように固定してしまうと、除外期間τｅの終了時点である時刻Ｔ_２においても除煤装置５の作動による外乱の影響が残ってしまっている。その結果、図６Ｂの（ｂ２）に示す場合では、除外期間τｅ内に取得された温度データを除外するだけでは、除煤装置５の作動による外乱の影響を完全に除去した異常診断を行うことができない。そこで、図６Ｂの（ｂ３）に示すように、外乱の振幅がｈ２で表される整定値の６３．２％の大きさを上回るようになるまでの期間を除外期間τｅとすると、除外期間τｅは、除煤装置５の作動時刻Ｔ_１から２時間後までとなるように決定される。その結果、図６Ｂの（ｂ３）に示すように、除外期間τｅの終了時点である時刻Ｔ_３においては、除煤装置５の作動による外乱の影響がほとんどなくなっているので、除煤装置５の作動による外乱の影響を完全に除去した異常診断を行うことが可能となる。

また、図６Ｂの（ｂ２）に示すように、時刻Ｔ_４において除煤装置５が作動してから１時間後の時刻Ｔ_５において、除外期間τｅの終了時刻を設定すると、時刻Ｔ_５においては、時刻Ｔ_５から除煤装置５の次回の作動時刻Ｔ_６まで非常に短い時間しかない。そのため、除外期間τｅの終了時刻Ｔ_５から除煤装置５の次回の作動時刻Ｔ_６までの期間が非常に短い場合には、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）を実測した温度変化の応答特性が不安定となる。そこで、代替的な一実施形態では、図６Ｂの（ｂ３）に示すように、時刻Ｔ_４において除煤装置５が作動してから除煤装置５が次の次に作動する時刻Ｔ_７までを除外期間τｅとして設定するようにしてもよい。その結果、図６Ｂの（ｂ３）に示すように、除外期間τｅの前後においては、整定値ｈ１を上回る状態量ｓｖｔ（ｋ１）の温度データのみが除外されずに残される。

以上より、この実施形態では、除煤装置５の作動後における少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の経時変化が示す応答特性に基づいて除外期間τｅが設定される。従って、この実施形態によれば、上記応答特性が素早い応答を示す場合には、それに合わせて除外期間τｅを短く設定することができ、逆に、上記応答特性が緩慢な応答を示す場合には、それに合わせて除外期間τｅを長く設定することができる。

また、上記構成では、除煤装置５の作動後における少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）が示す応答特性が素早い応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数τｒも小さくなり、逆に、当該応答特性が緩慢な応答を示す場合には、当該応答特性を示す時定数τｒも大きくなるはずである。そこで、上記構成では、当該応答特性を示す時定数τｒと除外期間τｅの長さとの間の相関を予め設定し、当該相関に基づいて時定数τｒの大きさに応じた除外期間τｅを設定するようにした。それにより、上記構成によれば、時定数τｒの大きさに合わせて除外期間τｅの長さを適切に設定することが可能となる。

また、別の例示的な一実施形態では、異常診断用データｄｄ（ｋ）を得る処理では、除外期間設定部１２１ａは、少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の時系列データｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布とのずれが小さくなるように除外期間τｅの長さを決定するようにしてもよい。この実施形態において、異常診断から除外される除外期間τｅ内のデータｄｅ（ｋｔ）は、除煤装置５の作動により影響を受ける一部の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について当該影響が及ぶ過渡的な時間帯に取得されたデータである。従って、複数の状態量ｓｖ（ｋ）について機器から除外期間τｅ以外の期間に収集されたデータが正規分布に従って分布する場合であっても、除外期間τｅ内に収集された状態量のデータは正規分布に従って分布しない可能性がある。

そこで、この実施形態では、少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間のずれが小さくなるように除外期間τｅの長さを決定するようにした。それにより、この実施形態によれば、除煤装置５の作動の影響が状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に及ぶ過渡的な時間帯（上記度数分布が正規分布からずれる期間）を除外期間τｅとして適切に設定することができ、この期間に取得したデータｄｅ（ｋｔ）を異常診断に用いることがないので、異常診断を高精度に行うことができる。以下、この実施形態について、図５および図７を参照しながら詳しく説明する。

図５の右側に示す度数分布９２は、第２区間８２に含まれる温度測定値の度数分布を表し、正規分布と一致する。また、以下において具体的に後述するように、第１区間８１に含まれる温度測定値の度数分布は、図５の右側に示す度数分布９１と度数分布９２を合わせた度数分布であり、度数分布９２に度数分布９１が加わることにより、正規分布と一致しなくなっている。また、図５に示す時刻Ｔ_Ｂ１および時刻Ｔ_Ｂ２では、除煤装置５が作動している。従って、時刻Ｔ_Ｂ１から時刻Ｔ_ｓ２までの時間帯に位置する第１区間８１においては、第２区間８２において測定されるものと同様の度数分布を有する温度測定値に対して、除煤装置５の作動により生じる上述した外乱の成分が加わっている。また、第２区間８２における温度変動と同様の温度変動に対して、除煤装置５の作動に起因した外乱の成分に対応する温度変動が加わることで、第１区間８１における温度分布は、度数分布９２と同様の度数分布に対して外乱の成分に対応する度数分布９１が加わった分布となる。その結果、第１区間８１に含まれる温度測定値の度数分布は、度数分布９２に度数分布９１が加わった非正規分布となる。

以上より、時刻Ｔ_Ｂ１から時刻Ｔ_ｓ２までの時間帯においては、除煤装置５の作動に起因した外乱の成分に対応する温度変動が加わることで、第１区間８１における温度分布は、非正規分布となる一方で、除煤装置５の作動に影響されない第２区間８２における温度分布は、正規分布となる。これをさらに別の観点から考察すると、除外期間τｅの長さが除煤装置５の作動による状態量ｓｖｔ（ｋｔ）への影響を除外するのに充分であれば、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の温度データ分布と正規分布との間のずれが小さくなるはずである。逆に、除外期間τｅの長さが除煤装置５の作動による状態量ｓｖｔ（ｋｔ）への影響を除外するのに不充分であれば、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の温度データ分布と正規分布との間のずれが大きくなるはずである。

そこで、この実施形態では、除外期間設定部１２１ａは、図７を用いて後述するように、除煤装置５の作動による影響が及ぶ状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間のずれが小さくなるように除外期間τｅの長さを決定してもよい。また、例示的な一実施形態では、データｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間のずれが小さくなるように除外期間τｅの長さを決定する際に、当該度数分布と正規分布との一致性を示す指標に基づいて、除外期間τｅの長さを決定するようにしてもよい。

この実施形態によれば、除外期間τｅの長さを設定するに際して、当該度数分布と正規分布との一致性を示す指標を考慮するようにしたので、該指標により、除煤装置５の作動の影響が状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に及ぶ過渡的な時間帯をより正確に特定することができる。よって、除外期間τｅをより適切に設定し、異常診断の精度を向上させることができる。つまり、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間の一致度を上記指標で評価し、当該指標が大きくなるように除外期間τｅの長さを決定するようにしてもよい。以下、データｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間の一致度を表す指標について図７を参照しながら説明する。

図７（ａ）は、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布６１と正規分布曲線７１との間の一致度が高いケースを示し、図７（ｂ）は、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布６２と正規分布曲線７２との間の一致度が低いケースを示す。図７において、横軸は、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）を実測して得られる温度データの階級値ｔｈに対応する。なお、説明を簡単にするため、図７（ａ）および図７（ｂ）では、一実施形態では、データｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布は、互いに平均値と標準偏差が等しくなるように基準化しているものとする。図７に示す例において、データｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間のずれを数値的に評価する尺度として以下のようなものが考えられる。

図７に示す例において、度数分布と正規分布の間で平均値と標準偏差を一致させる基準化が行われている場合には、上記度数分布と正規分布曲線の間の一致度φは、以下の式によって算出することが可能である。ここで、ｄｅｇ（ｔｈ）は、温度階級値ｔｈにおける実測データの度数を表し、ｎｄ（ｔｈ）は温度階級値ｔｈにおける正規分布曲線の高さを表す。

また、状態量ｓｖｔ（ｋｔ）について取得されたデータｄｓ（ｋｔ）に関する度数分布と正規分布との間で平均値と標準偏差が等しくなるように基準化がされていない場合には、まず、当該度数分布の平均値μと標準偏差σを求め、平均値μと標準偏差σを分布パラメータとする正規分布を使用すればよい。

以上のように、図５〜図７を用いて上述した幾つかの実施形態では、例えば、図１に示す炭素含有燃料熱交換器１Ｅを対象機器１とするならば、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの直上に設けられた除煤装置５Ｅの作動が炭素含有燃料熱交換器１の状態量に及ぼす影響のみを考慮していた。次に、図８を用いて後述する以下の実施形態では、炭素含有燃料熱交換器１の状態変化を起こさせる他の機器からの影響として、炭素含有燃料熱交換器１の上流側に位置する前段機器１’の除煤装置５’の作動による影響をさらに考慮する。例えば、図１に示す炭素含有燃料熱交換器１Ｅを対象機器１とするならば、除煤装置５Ｅの作動による影響に加え、除煤装置５Ｄや除煤装置５Ｃの作動による影響をさらに考慮する。ここで、除煤装置５Ｄおよび除煤装置５Ｃは、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの上流側に位置する前段機器１’に相当する炭素含有燃料熱交換器１Ｄおよび１Ｃの異常防止のために設けられた除煤装置５’である。

以下、図８を参照しながら、図１に示す炭素含有燃料熱交換器１Ｅに対して、上述した３台の除煤装置５Ｅ、５Ｄおよび５Ｃの影響が外乱として作用する場合の除外期間τｅの設定例について説明する。図８（Ａ）は、３台の除煤装置５Ｃが作動する時刻を示すものであり、横軸は時間の経過を表す。図８（Ｂ）に示す曲線グラフ８４は、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測値の経時変化を表し、横軸は時間の経過を表す。ここで、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）は、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ）（ｋｔ＝ｋｔ１，ｋｔ２，ｋｔ３，…，ｋｔｍ）のうち、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの最上部に位置する燃料ガスの入口部分における温度に対応する。

図８（Ｃ）は、３台の除煤装置５Ｅおよび５Ｄが作動する時刻を示すものである。図８（Ｄ）に示す曲線グラフ８５は、状態量ｓｖｔ（ｋｔｍ）の実測値の経時変化を表す。ここで、状態量ｓｖｔ（ｋｔｍ）は、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの１次側の流れ方向Ｇにおける複数の位置の温度ｓｖｔ（ｋｔ）（ｋｔ＝ｋｔ１，ｋｔ２，ｋｔ３，…，ｋｔｍ）のうち、炭素含有燃料熱交換器１Ｅの最下部に位置する燃料ガスの出口部分における温度に対応する。図８（Ｅ）に示す曲線グラフ８６は、状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の実測値から状態量ｓｖｔ（ｋｔｍ）の実測値を減算して得られる温度差の経時変化を示す。すなわち、図８（Ｅ）に示す曲線グラフ８６は、図８（Ｂ）に示す曲線グラフ８４の各時刻における値から図８（Ｄ）に示す曲線グラフ８５の各時刻における値を減算して得られる温度差を時間軸に沿ってプロットしたものである。

図８を参照すると、時刻Ｔ_１において除煤装置５Ｃが作動し、除煤装置５Ｃの作動による外乱の影響Ｂｒ１１が図８（Ｂ）に示す温度ｓｖｔ（ｋｔ１）の急激な温度低下という形で現れている。除煤装置５Ｃの作動による外乱の影響Ｂｒ２１が図８（Ｄ）に示す温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）の急激な温度低下という形で現れている。つまり、除煤装置５Ｃは、熱交換器１Ｅよりも上流側に設けられた熱交換器１Ｃの除煤を行うものであるが、除煤装置５Ｃの作動による外乱の影響Ｂｒ１１およびＢｒ２１は、熱交換器１Ｃのみならず、熱交換器１Ｄや１Ｅにも及ぶことが示されている。その理由は、熱交換器１Ｅよりも上流側に設けられた熱交換器１Ｃにおける熱交換効率が除煤装置５Ｃの作動により急激に改善されると、熱交換器１Ｃを通過する燃料ガスの温度低下幅も急激に大きくなるからである。つまり、熱交換器１Ｃにおける熱交換効率の改善によって熱交換器１Ｄおよび１Ｅに供給される燃料ガスの温度が急激に低下するので、それが熱交換器１Ｄおよび１Ｅに対して非定常的な状態変化を引き起こす外乱として作用することになる。

続いて、時刻Ｔ_２において除煤装置５Ｄが作動し、除煤装置５Ｄの作動による外乱の影響Ｂｒ３１が図８（Ｄ）に示す温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）の急激な温度低下という形で現れている。ここで、図８（Ｄ）を参照すると、時刻Ｔ_２において除煤装置５Ｄが作動した影響Ｂｒ３１による温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）の急激な低下は、時刻Ｔ_１において除煤装置５Ｃが作動した影響Ｂｒ２１による温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）の急激な低下に加算される形で現れている。なお、時刻Ｔ_２は、除煤装置５Ｃが作動した時刻Ｔ_１の直後の時刻であるので、除煤装置５Ｄの作動による外乱の影響は図８（Ｂ）に示す温度ｓｖｔ（ｋｔ１）に対しては現れていない。また、時刻Ｔ_３においては、熱交換器１Ｅを除煤するための除煤装置５Ｅが作動し、除煤装置５Ｅが作動した影響Ｂｒ３２により図８（Ｄ）に示す温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）が急激に低下している。また、時刻Ｔ_４および時刻Ｔ_５においては、除煤装置５Ｃおよび５Ｄの作動により、時刻Ｔ_１および時刻Ｔ_２において生じた現象と同様の現象が起きている。

以上より、時刻Ｔ_１および時刻Ｔ_２において、除煤装置５Ｃと除煤装置５Ｄの作動による外乱の影響Ｂｒ２１とＢｒ３１が状態量ｓｖｔ（ｋｔｍ）の温度実測値に対して現れることにより非定常的な状態変化が熱交換器１Ｅに加わる過渡状態期間τｔが時刻Ｔ_１から開始する。上述したように、３台の除煤装置５Ｃ、５Ｄおよび５Ｅのいずれが動作した場合であっても、温度ｓｖｔ（ｋｔｍ）の急激な低下が非定常的な状態変化となって熱交換器１Ｅに加わる。従って、例示的な一実施形態では、図８に示す例において、過渡状態検出部１２０が過渡状態期間τｔの開始を検出するには、以下のようにしてもよい。すなわち、３台の除煤装置５Ｃ、５Ｄおよび５Ｅの各々をそれぞれ停止状態から作動状態へと切り替える３つのトリガー信号の論理和（ＯＲ）をとった論理和出力信号を監視し、論理和信号がアクティブになった時点で過渡状態期間τｔが開始したと判断すればよい。

例示的な一実施形態では、図８に示す例において、除外期間設定部１２１ａが実行する処理動作として、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかの作動後における状態量ｓｖｔ（ｋｔ）の応答特性に基づいて過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅを設定するようにしてもよい。具体的には、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかが作動した時点から当該作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態期間τｔの中から除外期間設定部１２１ａが適切な除外期間τｅを選択すればよい。例えば、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかの作動により炭素含有燃料熱交換器１の状態量ｓｖｔ（ｋｔ）に加わる外乱が所定範囲へと収束するまでの過渡状態の持続期間τｔの長さは、図５および図６を用いて上述したように状態量ｓｖｔ（ｋｔ１）の変化が示す応答特性に着目して推定することができる。その結果、図８（Ｄ）において、除煤装置５Ｃおよび５Ｄが時刻Ｔ_１およびＴ_２で作動した影響を除外するための除外期間τｅがｔ_ｃ ⁽¹⁾として設定され、除煤装置５Ｅが時刻Ｔ_３で作動した影響を除外するための除外期間τｅがｔ_ｃ ⁽²⁾として設定される。また、図８（Ｄ）において、除煤装置５Ｃおよび５Ｄが時刻Ｔ_４およびＴ_５で作動した影響を除外するための除外期間τｅがｔ_ｃ ⁽³⁾として設定される。

また、別の一実施形態では、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかの作動により開始した過渡状態期間τｔ内では、温度ｓｖｔ（ｋｔ）は非正規分布に従って分布するのに対して過渡状態期間τｔの経過後は、温度ｓｖｔ（ｋｔ）は正規分布に従って分布する。従って、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかの作動により開始した過渡状態期間τｔに含まれる除外期間τｅは、図７を用いて上述した方法に従って除外期間設定部１２１ａにより決定することが可能である。

また、さらに別の実施形態では、除煤装置５Ｃ、５Ｄまたは５Ｅのいずれかの作動により開始した過渡状態期間τｔに含まれる除外期間τｅを以下のように決定してもよい。すなわち、過渡状態期間τｔの開始時点から除外期間τｅが開始するものとして、熱交換器１Ｅの燃料の入口側と出口側との間における温度差として図８（Ｅ）に示す経時変化８６を監視する。そして、当該温度差が図８（Ｅ）に示す整定値ｈ３の±３７．８％以内に収まる時点を除外期間τｅの終了時点とする。つまり、この方法は、当該温度差の経時変化８６が示す応答特性に着目して除外期間τｅの長さを決定する手法に対応する。

以上のように、図５〜図８を用いて上述した実施形態では、炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘのいずれかを除煤するためにガス冷却器３２ｂ内に設けられた除煤装置５Ｃ〜５Ｘのいずれかの作動の影響のみを非定常的な状態変化を引き起こす外乱として考えてきた。しかしながら、例えば、ガス冷却器３２ｂの前段に接続された石炭化部３２ａにおいて生成ガス流量の急激な変化が生じたような場合であっても、炭素含有燃料熱交換器１Ｃ〜１Ｘの非定常的な状態変化を引き起こす外乱の影響が生じると考えられる。そのような場合、上述した生成ガス流量の急激な変化が状態変化の応答遅れとなって伝わることにより、炭素含有燃料熱交換器１の状態量である「１次側のガス流路方向における複数個所の温度」が影響を受ける。そして、この外乱の影響は除煤装置５Ｃ〜５Ｊの作動の影響と同種類の非定常的な状態変化を引き起こすと考えられる。その結果、上述した生成ガス流量の急激な変化が状態変化の応答遅れとなって伝わる過渡状態期間内に炭素含有燃料熱交換器１における状態量の実測データを取得すると、この状態量の実測データはマハラノビス距離を求める際の単位空間から逸脱してしまい、誤った異常診断結果を生じさせる。

そこで、さらに別の実施形態では、上記のような場合にも、ガス冷却器３２ｂ内に設けられた炭素含有燃料熱交換器１の非定常的な状態変化が生じる過渡状態期間τｔの開始を過渡状態検出部１２０が検出するようにしてもよい。例えば、過渡状態検出部１２０は、石炭化部３２ａにおける生成ガス流量の急激な変化を、生成ガス流量に対応する状態変化のステップ入力としてモデル化することにより以下のようにして過渡状態期間τｔの開始を検出してもよい。まず、炭素含有燃料熱交換器１の状態量のうち、生成ガス流量と相関する一部の状態量ｓｖｘ（ｋｘ）について状態変化の第１応答波形を連続的に取得する。続いて、状態量ｓｖｘ（ｋｘ）のステップ入力を炭素含有燃料熱交換器１の応答特性関数に入力した結果得られるステップ応答波形を算出する。最後に、当該ステップ応答波形を当該第１応答波形と比較し、当該比較の結果に基づいて、過渡状態期間τｔの開始を検出するようにしてもよい。例えば、過渡状態検出部１２０は、当該ステップ応答波形との間のズレが所定の基準値を下回る第１応答波形が得られた時点で過渡状態期間τｔが開始すると判定してもよい。

上記のようにして過渡状態期間τｔの開始が検出できたならば、過渡状態期間τｔの少なくとも一部である除外期間τｅ内に取得した少なくとも一つの状態量ｓｖｔ（ｋｔ）のデータｄｅ（ｋｔ）を該状態量についての時系列データｄｓ（ｋ）から除外する前処理を診断用データ生成部１２１ｂが行うようにしてもよい。そして最後に、複数の状態量ｓｖ（ｋ）について時系列データｄｓ（ｋ）から除外期間τｅ内のデータｄｅ（ｋｔ）を除外した異常診断用データｄｄ（ｋ）を診断用データ生成部１２１ｂが取得するようにしてもよい。

次に、診断用データ取得部１２１から異常診断用データｄｄ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を受け取った異常診断部１２２が、マハラノビス距離に基づいて炭素含有燃料熱交換器１の異常診断を行う方法について説明する。まず、異常診断部１２２により算出されるマハラノビスの距離の概念を図９に示す。図９は、一例として横軸に熱交換器２の１次側の流れ方向Ｇにおける入口温度ｓｖｔ（ｋｔ１）と出口温度ｓｖｔ（ｋｔ２）の差を取り、縦軸に熱交換器２の２次側の流れ方向Ｗにおけるある点の温度ｓｖｕ（ｋｕ１）を取った２つのパラメータの相関関係を示している。すなわち、伝熱面６に煤が蓄積すると、燃料と熱交換媒体との熱交換の効率が低下するため、熱交換器２の２次側のある点の温度ｓｖｕ（ｋｕ１）が下がる。そして、各測定データは大気条件や運転状態などの違いによりばらつきはあるものの、入口温度ｓｖｔ（ｋｔ１）と出口温度ｓｖｔ（ｋｔ２）との間の温度差および熱交換器２の２次側のある点の温度ｓｖｕ（ｋｕ１）の間には相関関係があり、特定の範囲に収まる。これらを基準データとして基準となる単位空間を作成する。その他の各状態量においても、１次側の温度差と２次側の温度との間に見られる相関関係と同様の相関関係を求めることができる。そして、その単位空間に対して、判断すべきデータが正常か異常かをマハラノビスの距離によって判断するのである。

以上より、例示的な一実施形態では、異常診断装置１０が備える異常診断部１２２は、以下のようにして炭素含有燃料熱交換器１の異常診断を行うようにしてもよい。まず、異常診断用データｄｄ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のマハラノビス距離ＭＤ（ｋ）を、炭素含有燃料熱交換器１の正常時における複数の状態量ｓｖｎ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）により構成される単位空間を基準として演算する。続いて、マハラノビス距離ＭＤ（ｋ）が閾値よりも大きい場合に、炭素含有燃料熱交換器１の異常が発生したと判断する。

要するに、この実施形態では、異常診断用データｄｄ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のマハラノビス距離ＭＤ（ｋ）を、炭素含有燃料熱交換器１の正常時における複数の状態量ｓｖｎ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）により構成される単位空間を基準として求めている。従って、この実施形態によれば、除煤装置５の作動による影響を受けていない異常診断用データｄｄ（ｋ）が機器の正常時における状態群ｓｖｎ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を表す単位空間からどの程度逸脱しているかを定量的に評価することができる。その結果、この実施形態によれば、除煤装置５の作動による影響を受けていない異常診断用データｄｄ（ｋ）に基づいて機器の異常を高精度に診断することができる。

ここで、図１に示す炭素含有燃料熱交換器１は、一例として、図１０に示される石炭ガス化複合発電プラント（以下「ＩＧＣＣプラント」という）に設置される。図１０に示されるように、ＩＧＣＣプラント３０は、主として、石炭ガス化炉３２、ガスタービン設備３４、蒸気タービン設備３６、及び排熱回収ボイラ（以下「ＨＲＳＧ」という）３８を備える。石炭ガス化炉３２の上流側には、石炭ガス化炉３２へと微粉炭を供給する石炭供給設備４０が設けられている。この石炭供給設備４０は、原料炭を粉砕して数μｍ〜数百μｍの微粉炭とする粉砕機（図示せず）を備えており、この粉砕機によって粉砕された微粉炭が複数のホッパ４２に貯留されるようになっている。各ホッパ４２に貯留された微粉炭は、一定流量ずつ空気分離設備４４から供給される窒素ガスと共に石炭ガス化炉３２へと搬送される。空気分離設備４４は、空気から窒素ガス及び酸素ガスを分離し、これらを石炭ガス化炉３２へ供給する装置である。

石炭ガス化炉３２は、下方から上方へとガスが流されるように形成された石炭化部３２ａと、石炭化部３２ａの下流側に接続されて、上方から下方へとガスが流されるように形成されたガス冷却器（ＳＧＣ）３２ｂとを備えている。石炭化部３２ａには、下方から、コンバスタ及びリダクタが設けられている。コンバスタは、微粉炭及びチャーの一部分を燃焼させ、残りは熱分解により揮発分（ＣＯ、Ｈ_２、低級炭化水素）として放出させる部分である。コンバスタ及びリダクタには、それぞれ、コンバスタバーナ及びリダクタバーナが設けられており、コンバスタバーナ及びリダクタバーナに対して石炭供給設備４０から微粉炭が供給される。コンバスタバーナには、ガスタービン設備３４の空気圧縮機３４ｃより抽気した空気が空気昇圧機４６及び酸化剤供給路４８を介して、空気分離設備４４において分離された酸素ガスと共に酸化剤として供給されるようになっている。リダクタでは、コンバスタからの高温燃焼ガスによって微粉炭がガス化される。これにより、石炭からＣＯやＨ_２等の気体燃料となる可燃性ガス（以下「燃料ガス」という。）が生成される。

ガス冷却器３２ｂには、上述した炭素含有燃料熱交換器１が複数設置されており、リダクタから導かれる燃料ガスから顕熱を得て蒸気を発生させ、ガス化炉３２内で発生した燃料ガスを冷却する。炭素含有燃料熱交換器１において発生した蒸気は、主として、蒸気タービン３６ｂの駆動用蒸気として用いられる。ガス冷却器３２ｂを通過した燃料ガスは、除塵設備５０へと導かれる。この除塵設備５０は、ポーラスフィルタを備えており、ポーラスフィルタを通過させることによって燃料ガスに混在する未燃分を含んだチャーを捕捉して回収する。このように回収されたチャーは、石炭ガス化炉３２のチャーバーナへと返送されてリサイクルされる。

除塵設備５０を通過した燃料ガスは、ガス精製設備２２によって精製されて、ガスタービン設備３４の燃焼器３４ａへと送られる。ガスタービン設備３４は、燃料ガスが燃焼させられる燃焼器３４ａと、燃焼ガスによって駆動されるガスタービン３４ｂと、燃焼器３４ａへと高圧空気を送り出す空気圧縮機３４ｃとを備えている。ガスタービン３４ｂと空気圧縮機３４ｃとは同一の回転軸３４ｄによって接続されている。空気圧縮機３４ｃにおいて圧縮された空気は、抽気されて燃焼器３４ａとは別に、空気昇圧機４６へも導かれるようになっている。

ガスタービン３４ｂを通過した燃焼排ガスは、ＨＲＳＧ３８へと導かれ、蒸気タービン３６ｂには、石炭ガス化炉３２及びＨＲＳＧ３８から高圧蒸気が供給される。一例として、回転軸３４ｄには、ガスタービン３４ｂと共に蒸気タービン３６ｂが接続され、蒸気タービン設備３６を挟んでガスタービン設備３４の反対側に、電気を出力する発電機５２が設けられている。なお、ＨＲＳＧ３８は、ガスタービン３４ｂからの燃焼排ガスによって蒸気を発生すると共に、燃焼排ガスを煙突５４から大気へと放出する。

このように図２に示す炭素含有燃料熱交換器１は、一例として、ＩＧＣＣプラント３０の石炭ガス化炉３２におけるガス冷却器３２ｂに備えられる。そして、炭素含有燃料熱交換器１は、炭素含有燃料である燃料ガスと熱交換媒体との間で熱交換を行う。炭素含有燃料が流れる炭素含有燃料熱交換器１は、伝熱面６に炭素が付着し、それが除煤装置５でも取り除けないと、伝熱面６が閉塞して十分な熱交換を行えない等の異常が生じる場合がある。そこで、異常診断装置１０は、マハラノビス距離を用いて炭素含有燃料熱交換器１の異常の有無を判定する。

１（１Ｃ〜１Ｘ） 対象機器（炭素含有燃料熱交換器）
２ 熱交換器
３ 燃料流路
４ 伝熱管
５（５Ｃ〜５Ｘ） 異常防止装置（除煤装置）
１０ 異常診断装置
１１ 入出力部
１２ 処理部
１３ 記憶部
１４ 端末装置
１４Ｃ 入力手段
１４Ｄ ディスプレイ
２２ ガス精製設備
３０ プラント
３２ 石炭ガス化炉
３２ａ 石炭化部
３２ｂ 連接機器群（ガス冷却器）
３４ ガスタービン設備
３４ａ 燃焼器
３４ｂ ガスタービン
３４ｃ 空気圧縮機
３４ｄ 回転軸
３６ 蒸気タービン設備
３６ｂ 蒸気タービン
４０ 石炭供給設備
４２ ホッパ
４４ 空気分離設備
４６ 空気昇圧機
４８ 酸化剤供給路
５０ 除塵設備
５２ 発電機
５４ 煙突
６１，６２ 度数分布
７１，７２ 正規分布曲線
８１ 第１区間
８２ 第２区間
９１，９２ 度数分布
１２１ 診断用データ取得部
１２１ａ 除外期間設定部
１２１ｂ 診断用データ生成部
１２２ 異常診断部
Ｇ，Ｗ 流れ方向
ＭＤ マハラノビス距離
ｄｄ 異常診断用データ
ｄｅ 除外データ
ｄｓ 時系列データ
ｓｖ，ｓｖｎ，ｓｖｔ，ｓｖｕ 状態量
ｔｈ 温度階級値

Claims (8)

1. プラントを構成する機器のうち対象機器の異常診断方法であって、
   前記対象機器の異常と相関がある前記プラントの複数の状態量の時系列データを取得するステップと、
   前記複数の状態量のうち少なくとも一つの状態量について、前記プラントを構成する他の機器の状態変化の影響が前記対象機器に及ぶ過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを該状態量についての前記時系列データから除外する前処理を行って、前記複数の状態量について異常診断用データを得るステップと、
   前記複数の状態量の前記異常診断用データに基づいて、前記対象機器の異常診断を行うステップと、
   を備えることを特徴とする機器の異常診断方法。
2. 前記他の機器は、前記対象機器又は該対象機器の前段に位置する機器に設けられた異常防止装置であり、
   前記過渡状態期間は、前記異常防止装置の作動の影響が前記対象機器に及ぶ期間であることを特徴とする請求項１に記載の機器の異常診断方法。
3. 前記異常診断用データを得るステップでは、
   前記他の機器の状態変化の開始後における前記少なくとも一つの状態量の応答特性に基づいて前記除外期間の長さを決定し、
   前記応答特性に基づいて設定した前記除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを前記時系列データから除外する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の機器の異常診断方法。
4. 前記応答特性に基づいて前記除外期間の長さを設定する際に、
   前記他の機器の状態変化の開始後における前記少なくとも一つの状態量の応答特性を示す時定数と前記除外期間の長さとの予め設定された相関に、前記状態変化の開始後に取得した前記少なくとも一つの状態量の経時変化から求めた前記時定数を当てはめて、前記除外期間の長さを決定する
   ことを特徴とする請求項３に記載の機器の異常診断方法。
5. 前記異常診断用データを得るステップでは、
   前記少なくとも一つの状態量の前記時系列データに関する度数分布と正規分布とのずれが小さくなるように前記除外期間の長さを決定する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の機器の異常診断方法。
6. 前記異常診断用データを得るステップでは、
   前記度数分布と前記正規分布との一致性を示す指標に基づいて、前記除外期間の長さを決定する
   ことを特徴とする請求項５記載の機器の異常診断方法。
7. 前記機器の異常診断を行うステップでは、
   前記異常診断用データのマハラノビス距離を、前記機器の正常時における前記複数の状態量により構成される単位空間を基準として演算し、
   前記マハラノビス距離が前記閾値よりも大きい場合に、前記機器の異常が発生したと判断する
   ことを特徴とする、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の機器の異常診断方法。
8. プラント内に設けられた対象機器の異常診断装置であって、
   前記対象機器の異常と相関がある前記プラントの複数の状態量の時系列データを前記プラントのセンサから取得し、前記対象機器の異常診断の結果を出力する入出力部と、
   前記複数の状態量のうち少なくとも一つの状態量について、前記プラントを構成する他の機器の状態変化の影響が前記対象機器に及ぶ過渡状態期間の少なくとも一部である除外期間内に取得した前記少なくとも一つの状態量のデータを該状態量についての前記時系列データから除外する前処理を行って、前記複数の状態量について異常診断用データを得る診断用データ取得部と、
   前記複数の状態量の前記異常診断用データに基づいて、前記対象機器の異常診断を行う異常診断部と、
   を備えることを特徴とする機器の異常診断装置。

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