JP2824524B2 - 修理の優先順位決定方法 - Google Patents

修理の優先順位決定方法

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JP2824524B2
JP2824524B2 JP1038122A JP3812289A JP2824524B2 JP 2824524 B2 JP2824524 B2 JP 2824524B2 JP 1038122 A JP1038122 A JP 1038122A JP 3812289 A JP3812289 A JP 3812289A JP 2824524 B2 JP2824524 B2 JP 2824524B2
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ウエスチングハウス・エレクトリック・コーポレーション
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    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、原子力あるいは化石燃料発電所のような複
雑な統合プラント内の装置につき修理の優先順位を決定
するシステムに関し、更に詳細には、センサーおよびバ
ックアップを含むプラントの全ての装置につき故障診断
の正確度を表わす信頼水準、その故障の結果生じるであ
ろう損害の関数である重要度、重大度あるいは損害が発
生しつつある割合を考慮して共通のスケールにより修理
の優先順位を決定する方法に関する。
第1図に示す従来の診断ソフトウエアは、故障の定義
を対象物あるいはプロセスが必要あるいは所望の機能を
発揮しない状態として、プラントのいかなる装置が故障
状態にあるかを突きとめるためのものである。第1図の
ブロック図に示すように人工知能システムは、センサー
からデータを受取り(10)、センサーのデータしきい
値、他の限界値および内部の矛盾の無い関係式と照らし
合わせることによりそのデータが有効か否かを判断す
る。センサーからのデータは一旦有効であると判断され
るとモニター中のプラントの文脈でセンサーのデータの
物理的な意味を解釈する(14)。そのデータ、有効性お
よび解釈結果を組合せることによりデータの有効な解釈
が得られる。次にシステムは故障を診断し(16)、これ
らの故障の信頼水準を決定する。この信頼水準に基き故
障のリストを作るのが今のやり方である。第1図に示す
この従来型の診断システムは米国特許第4,644,479号に
記載されている。
信頼水準に基く分類法を用いると、実際には普通、セ
ンサーの故障がリストの上位に来る。センサーは故障し
たからといって修理の為にプラントを止めるだけの価値
がない為、プラントのオペレータは最高位の信頼水準で
あるにもかかわらずそれらの故障を無視するのが一般的
である。その結果、最高位の信頼水準を持つ故障はオペ
レータにとって最下位の優先順位を持つことになる。こ
の問題のため、オペレータは故障リストを上から順に調
べてプラントの運転継続にとって重大な故障がないかど
うか検討する。これは最も重要な故障がリストのはるか
下の方にあり見逃される可能性があるため複雑の問題で
ある。オペレータは一般的にその故障がプラントに如何
なる深刻な損傷を与えるかを判断しようとする。この判
断はプラントの歴史およびオペレータの経験に基ずき主
観的になされる。オペレータは故障を調べた後その故障
個所および関連の装置の修理の要否につき判断を行う。
装置の修理をいつ行うかを決めるこの方法は非常に主観
的な判断に基くものであるため、競合する装置の相対的
な価値、修理のオプションを自動的に判断し、故障装置
修理のためプラントを止めた場合のコスト対故障状態を
放置した場合に生じる損害のようなオペレータが通常考
える多くの要因を考慮するシステムに対する要望があ
る。
本発明の目的は、故障の修理コストとスケジュールに
より決められた次ぎの修理時まで故障を放置した場合の
コストとを比較較量して、システムのコスト効果を最大
にする修理の優先順位決定方法を提供することにある。
本発明は、装置、そのバックアップおよびセンサーに
つき修理の優先順位を共通のスケールで決定することに
より最も重要なものが最初に修理を受けることが出来る
ようにする技術である。本発明はまた、給水系における
化学的腐食の問題と発電機の故障のように故障が全く異
なる系で発生しているような場合でも全ての故障を比較
較量することが出来る。また装置修理のための運転停止
のコストと修理コスト、運転停止時間のコストおよび他
の結果的に生じる損害を含む、故障を放置した場合の修
理コスト等をバランスさせるように故障の修理順位を決
定することが出来る。更にバックアップを有する一次装
置の修理につき優先順位を決定するとともに故障状態に
あるセンサーを部分的にバックアップする他のセンサー
が存在するか否かに基きセンサーの修理の優先順位を決
めることが出来る。
本発明はシステム中の故障センサーおよび装置につき
修理の優先順位を決定する方法であって、(a)センサ
ーおよび装置の故障を診断して診断ごとに信頼水準を決
定し、(b)決定した信頼水準と、故障の重大度と、装
置およびセンサーの重要度の積に従って各故障の修理の
優先順位を決定し、(c)各故障を優先順位に従って分
類するステップより成ることを特徴とする修理の優先順
位決定方法を提供する。
本明細書において開示するシステムは各装置の故障を
修理するための直接コストと修理に必要な運転停止時間
を考慮して決定した重要度、故障が発生するまでの時間
の逆数である重大度、および故障診断の信頼水準に基ず
き各装置の故障を修理する優先順位を決定する。1つの
故障が数個の装置に影響を及ぼすことがあるため、各装
置の重大度および重要性を総合して修理の優先順位を決
定する。故障の診断がセンサーの故障により制約を受け
る時は、装置の予想寿命および故障センサーを部分的に
バックアップするセンサーの存否を考慮してセンサーお
よびモニターされる装置の故障を修理する優先順位を決
定する。一次装置にバックアップが存在する場合は、そ
れら両方の装置が故障した場合の影響を考慮してバック
アップにつき修理の優先順位を決定する。以上より、全
く異なる種類の故障が発生している場合でもこれら全て
の故障につき共通のスケールで修理の優先順位を決定す
るシステムが提供される。このシステムは複雑な系統に
つき修理の優先順位を完全に総合的に決定するとともに
モニターされているシステムのコスト効果を最大にする
ことが出来る。
以下、本発明を添付図面を参照して詳細に説明する。
ほとんどの故障について、その装置が完全に故障する
までその故障状態を放置した結果生じるであるう最大の
損害についての予測を行なうことが可能である。重要度
(IMP)として表示されるこの結果的に生じる最大の損
害は普通一定であり、その故障を修理するための直接コ
ストとともにその故障により生じる損傷の修理に必要な
運転停止時間を考慮したものである。その運転停止の時
間関係もまた故障の重要度の評価において考慮され、次
ぎの定期的な運転停止時に修理をすればよい故障装置あ
るいはセンサーについてはその重要度は低く設定され
る。例えば、1週間後に運転停止が計画され、2週間以
内に修理の必要なものが何かある場合、直ちにシステム
を止めるのは効率的でない。この判断は後で詳述する好
ましいシステムにおいて以下の2つの規則により行なわ
れる。
(not 1/SEV<<運転停止までの時間) (1/SEV<<運転停止までの時間) この2つの規則は好ましいエキスパートシステム・プ
ログラムの文脈スロットにある制御式である。規則はそ
の規則の文脈が真である時のみ有効である。上記の2つ
規則では、一方の規則の文脈は他方の規則の文脈が非真
である時真である。第一の規則はちかじか運転停止がス
ケジュールにない場合故障の計算された重大度を与え
る。第二の規則はちかじか運転停止が行なわれる場合重
大度として零を与える。
重要な故障は重大度が低いためその故障の優先順位は
低いが高い信頼水準で診断することが可能である。故障
の重大度(SEV)は結果的に最大の損傷が起こるまでの
予想時間の逆数として定義される。これは普通、システ
ムに特定の損傷が生じる率である。重大度は定数ではな
くてシステムの1または2以上の変数の状態によって異
なり、それらの変数に基ずき独立に計算する必要があ
る。例えば、診断中の故障が自動車の摩滅したブレーキ
にある場合、ブレーキの実際の状態が重大度を決定する
1つの要素であるとともに自動車の走行速度もまた考慮
する必要のある事柄である。
高い重大度の重要な故障はその信頼水準(CF)または
信頼係数が非常に低い場合には低い優先順位を持つ可能
性がある。簡単なケースとして、1つの装置の故障の優
先順位は信頼水準(CF)、重要度(IMP)および重大度
(SEV)を掛け合わせたものである。
本発明のシステムは種々の装置に関連する故障を比較
出来るように全ての故障の優先順位を共通のスケールで
決定する。これは化学関係の故障と発電機の故障がある
場合に特に重要である。今のやり方では、発電所におけ
る化学関係の故障は、たとえ損傷により最悪のケースで
はボイラーを高い費用を掛けて普通より早く作り直すた
めその化学関係の故障の2年後6乃至9ヶ月の運転停止
が必要になる場合でも直ちに破損が生じるという直接の
脅威はない。化学関係の故障による損傷は短時間で発生
することがあるが、潜伏性である。ボイラーの壁は数日
以内で脆弱となる事があるがその脆弱化はかなりの時間
が経過した後においてのみ放置出来ないものとなる。本
発明の優先順位決定法によると例えば、ボイラーの停止
と潤滑油の汚濁による発電機の軸受の損傷に起因して行
なわれる可能性のある運転停止との比較が出来る。
センサーが故障した場合、結果として起こるであろう
最大の損害がその故障の重要度であるである。然しなが
ら、その損害はセンサーの故障によるデータ不足が惹き
起こす可能性のある最悪の破損による損害ともしそのセ
ンサーが正常に動作しているならそのセンサーに基ずき
装置修理のためシステムを停止する場合に生じるであろ
う最小の損傷あるいは運転停止による損害との差に基ず
き計算される。センサーが故障のため状態を通報しない
場合にその装置に生じるであろう最大の損害をDAMMAXと
し、もしセンサーが正常に動作してオペレーターに通報
しオペレーターがその装置をラインから外した場合に生
じる最小の損害をDAMMINとすれば、センサーの重要度は
IMP=DAMMAX−DAMMINである。故障状態のセンサーの重
大度は単純および複雑なケースに分けることが出来る。
単純なケースにおいて、故障状態にあるモニターによ
りモニターされつつある故障をその故障状態にあるセン
サーなしに診断出来る場合には重大度はそれらの故障に
おいて低下した信頼度の関数である。センサーが他の方
法では診断不可能な故障の診断を支持する場合、重大度
はその故障が発生するまでの時間(平均時間)から求め
る。
更に複雑なケースでは、プラントの故障が存在する実
際の蓋然性を測る一要素としてセンサーの故障の重大度
がある。これは2つの状態において生じる可能性があ
る。
第1のケースは異なる位置に同じ機能を有するバック
アップのセンサーが存在する場合に該当する。このケー
スの1例として復水浄化装置を有する発電所の給水の浄
化剤のためのナトリウムセンサーがある。最終の給水セ
ンサーは浄化剤中のナトリウムが全てこの給水センサー
を通過するため浄化剤ナトリウムセンサーをバックアッ
プすることになる。この例では、給水センサーが復水浄
化装置はナトリウムを保有しないと指示する可能性があ
る。浄化剤ナトリウムセンサーの故障の重大度は給水の
ナトリウム濃度に関連がある。もしその濃度が低くけれ
ば浄化剤ナトリウムセンサーが故障しても診断に悪い影
響を及ぼすことがないためその重大度は低い。給水のナ
トリウム濃度が増加するにつれて浄化剤ナトリウムセン
サーの故障の重大度が増加する。
第2のケースでは、故障しているセンサーをバックア
ップするための同じ機能を持ったセンサーが異なる場所
に存在しない。復水浄化装置を備えたプラントにある復
水ナトリウムセンサーはかかるセンサーの一例である。
流体流の中にあるこのセンサーのすぐ後で水のナトリウ
ム濃度の変化を予想出来、従って下流のセンサーが異な
る濃度を指示するはずである。この状態において復水の
他のセンサーは復水で何かが起こっていることを示すた
めに用いられる。もしなにも起こっていないのであれば
復水器の漏洩が生じるまであるいは汚染した補充物が導
入されるまでの平均時間を用いて重大度が計算される。
然しながらもし他のモニターがナトリウムの状態が変化
しつつあることを指示する場合には、ナトリウムモニタ
ーの故障の重大度が増加する。この重大度を変更するた
めに復水中のナトリウムを手動測定した結果を用いるこ
ともある。もしその手動測定の結果が高い値である場合
には望ましくない状態を継続して評価するためにそのモ
ニターが真に必要となる。もしその結果が低い値であれ
ばそのモニターは必要でない。
バックアップシステムを持つ構成要素が破損した場
合、重要度は一次およびバックアップの両方のシステム
が同時に故障した場合に生じるであろう損害である。重
大度は、バックアップシステムを診断する方法がない場
合そのバックアップシステムが破損するまでの平均時間
の予測値を普通用いる。バックアップシステムの診断が
ある場合には、重大度はバックアップシステムの破損ま
での予測時間を用いて決定される。バックアップシステ
ムが多数ある場合には重大度は各バックアップシステム
の破損までの平均時間の和の逆数である。
第2図は本発明により利用可能な典型的な装置の構成
を示し、その詳細については本明細書の一部を形成する
ものとして引用する米国特許第4,517,468号明細書に記
載がある。プラントの装置20はセンサー22によりモニタ
ーされ、それらのセンサーはデータ収集コンピューター
24とデジタルおよびアナログデータを送る。コンピュー
ター24は定期的および継続的にセンサーのデータを集め
てそれをディスク保存ユニット26へ保存する。データ収
集コンピューター24の典型例としてデジタル・エクイッ
プメント・コーポレーションのマイクロバックスII(Mi
crovax II)がある。データ収集コンピューターは定期
的に、その自動機構によるかあるいはポーリングされた
後データをモデム28および30を介して診断コンピュータ
32に送る。診断コンピューターの典型例としてはデジタ
ル・エクイップメント・コーポレーションのVax 8500シ
リーズコンピューターがある。診断コンピュータ32には
いくつかの異なるデータ収集コンピューター24の故障を
診断し、故障の優先順位を夫々のデータ収集コンピュー
ター24へ送り返す。データ収集コンピューター24はディ
スプレーユニット34上にそのリストを表示し、プラント
のオペレーターが修理を開始する。
診断コンピューターは好ましくは、知識表現と推論手
続きを用いて結論となる診断へ到達するエキスパートシ
ステム・プログラムを実行する。本発明の目的を達成す
るエキスパートシステムが多数入手可能であるが、好ま
しいシステムは本明細書の一部を形成するものとして引
用する人工知能に関する第8回国際合同会議(1983年8
月8−12日)の議事録第158−163ページに収載されたPD
Sプロセス・ダイアグノーシス・システムがある。PDSシ
ステムはウエスティングハウスから市販されており、こ
のシステムの詳細な説明については米国特許第4,649,51
5号に記載がある。このシステムを故障の診断に用いる
例は、同じく本明細書の一部を形成するものとして引用
する米国特許第4,644,479号に記載されたものがある。
第1図に関連して説明した従来技術の機能を実行する発
電機用のパッケージ(GENAID)、タービン用のパッケー
ジ(TURBINAID)および化学用のパッケージ(CHEMAID)
もまたウエスティングハウスから化石燃料発電所用とし
て入手可能である。
PDSシステムでは他のエキスパートシステムと同様、
規則毎に証拠とその証拠から導びかれる結論(仮説)が
ある。PDSでは証拠は規則により仮説とリンクされ、証
拠と仮説がシステムのノードを構成する。各ノード(仮
説)には信用度と非信用度が関連し、それらは共に0と
1の間で変化する。信用度と非信用度の間の差が信頼係
数(CF)を与え、この係数はマイナス1とプラス1の間
で変化して正の数が多いほどその仮説が真実らしいこと
を示す。モニターされるプラント装置の関連分野の専門
家が種々の規則および関係式を確立してそれらが診断コ
ンピューターのメモリーへ保存される。例えば、発電機
の故障についての専門家は発電機の故障に関する各規則
および仮説を、また化学エンジニアがプラントの化学的
な故障あるいは不具合についての各規則および仮説を作
り出す。その専門家はまた運転停止および修理のコスト
に関するデータだけでなく故障状態にある装置が破損す
るまでの平均時間に関するデータを提供するであろう。
規則が充分であることにたいする専門家の信用度もPD
Sによって考慮され、それが如何にして証拠が仮説を支
持するかについての専門家の意見を表わし、それを充分
係数と呼ぶ。充分係数は正の値であると証拠の存在がそ
の仮説の真実性を示唆していることを示す。PDSエキス
パートシステムはその仮説が真であるにはどの程度の証
拠の存在が必要であるかを示す規則の必要性についての
専門家の信用も利用する。必要性についての信用を必要
係数と呼ぶ。以下の本発明についての更に詳細な説明の
中で、発電所に対する種々の複雑な規則を例示するが、
エキスパートシステムの具体化の分野についての通常の
知識を有するものはそれらの例を他の事例およびモニタ
ーされつつある他の型の装置に適用することが可能であ
る。
第3図は単純な装置の故障についての優先順位の決定
プロセスを示す。故障、例えば、陰イオン樹脂の枯渇に
よる復水浄化装置の故障についての信頼水準(CF)は、
米国特許第4,644,479号に記載したように従来型のシス
テムにより決定される(16)。かかる故障の信頼水準を
決定する一対の規則の一例を以下に示す。
文脈:常態 証拠:浄化装置−溶離−陰イオン 仮説:陰イオン−樹脂−枯渇 SF:0.7 NF:0.5 解説:浄化装置から溶離する陰イオンからおそらく陰イ
オンの樹脂が枯渇したものと思われる。
文脈:常態 証拠:陰イオン−PE>=陰イオン−C 仮説:浄化装置−溶離−陰イオン SF:0.8 NF:0.2 解説:浄化装置への流入水よりも流出水に多量の陰イオ
ンが見出されることは浄化装置から陰イオンが溶離して
いると考えられる。
この規則の証拠は復水(浄化装置の流入水)および浄
化装置の流出水の陽イオン導電率の読みから得られる。
センサーのデータを解釈(14)するシステムの公知技術
の部分を用いるpHメータからのセンサーデータを解釈す
る規則の一例はこの装置に関連する故障の重大度の判定
(40)に用いられるが、それを以下に示す。
文脈:常態 証拠:(掛る(>sen−mal−pH−B 0 sf−evaluation) (割る 1(exp(掛る2.303(加える11.2 (掛るPHXB=4.18)(掛るPHXB 0.376)))) 仮説:水素−脆弱化−sev SF:0 NF:0 解説:水素による脆弱化の重大度を計算するためにその
ための公式 これは水素による脆弱化の重大度を計算する規則であ
り、最終的に陰イオン−樹脂−枯渇の重大度を計算する
ために用いられる。この証拠中で下線を引いた部分は水
素による脆弱化の重大度を予測するための公式である。
下線を引かない部分は計算に用いるセンサーが故障した
という確信により重大度を変更するものである。関数sf
−evaluationは0.3より小さい入力では1,入力が0.7に等
しい時は0まで減少する。
上述したように、重大度(SEV)は特定の故障による
装置の損傷率を考慮し、その結果生じる最大の損傷ある
いは全損への予測時間の逆数として表わされる。復水浄
化装置セットの故障の重大度を計算する規則の一例は水
素による脆弱化の重大度と等価であるため上において示
した。重大度は普通破損までの予測時間を決めることに
よって計算する。この決定は適当と思える計器の読みに
基ずいて行なわれる。この例ではドラムのブローダウン
のpHが復水浄化装置の陰イオン樹脂の枯渇の重大度を決
定する最も重要なセンサーである。この規則はブローダ
ウンpH,PHXB,をボイラー管の破損までの予測時間に変換
する公式を含んでいる。
多くの場合、破損までの予測時間の公式を引出すデー
タが存在しない。データ源のほとんどはセンサーが提供
する詳細な文脈を遮蔽するようなやり方でデータの平均
化を行っているため、装置の破損に至るまでの時間につ
き非常に大まかな予測が得られるだけである。専門家に
起こりうる文脈を説明し破損に至るまでの時間の予測を
してもらうことにより当業者は詳細なデータが得られな
い場合の適当なデータへの近似を成功裡に行なうことが
出来る。次いで、そのデータを重回帰分析することによ
り破損に至るまでの平均時間の公式を決定する。
重大度をアクションをとる最後のチャンスまでの時間
の逆数として計算しなければいけない事態もある。かか
る事態は固体燃料ロケットを打ち上げする場合に存在す
る。アクションをとるための最後のチャンスは点火の直
前である。何分か後に惨事が発生する可能性がある。こ
の場合、重大度を特別な方法で計算する必要がある。ア
クションをとる最後の時間の前に、重大度をそのアクシ
ョンをとる最後のチャンスまでの時間の逆数をとること
によって計算する。最後のチャンスの後では優先順位は
普通の方法により故障までの予測時間の逆数として計算
する。
運転停止が持続する時間、運転停止に関連するコスト
および修理コストを含む運転停止データ42を用いて、特
定の故障の重要度(IMP)を決定する(44)。発電所で
はこの重要度は発電所の運転停止時間に運転停止に起因
する電力料金の損失額を掛けた値であるのが普通であ
る。発電所の装置の典型的な運転停止時間はナショナル
・エレクトリック・リライアビリティー・カウンシルの
NERC発電可能データシステムレポート中に見出すことが
出来る。これらのレポートはユニットの大きさによりウ
エイトを与えられメガワット時で表わされた運転停止時
間情報を含む。運転停止の平均値は一群の平均ユニット
サイズを用いて当業者が求めることが出来る。運転停止
をその原因と相関させた特別レポートが先のNERCから出
ている。他の形式のシステムの運転停止時間は当業者が
適当な専門家から得ることが可能である。修理コストの
ような他のファクターは発電所においては運転停止コス
トと比べれば非常に小さいものである。一方、自動車の
ヘッドガスケットがだめになる故障についてはその重要
度は2日間替りの車をレンタルするコスト(停止時間)
にヘッドガスケットの交換費用(修理コスト)を加えた
ものである。この場合修理コストのほうが停止時間より
もずっと大きい。浄化装置の故障の重要度を一部決定す
るかもしれないタービン翼の腐食の重要度を決定する規
則の一例を以下に示す。
文脈:常態 証拠:(<予備ロータがプラントにあり 0 sf−重要
度−翼−腐食−rl) 仮説:重要度−翼−腐食 SF:0 NF:0 解説:もし取換え用の予備のロータがあれば重要度は交
換時間に1日(等価修理コスト)を加えたものであり、
そうでなければ重要度は翼を取換えるための運転停止時
間の長さである。
データ:(0 30 0.5 30 0.51 8 1 8) 上述の規則はsf−importance−blade−corrosion−rl
を介してspare−rotor−in−plant(ただちに取付けが
可能であると仮定して)から0(NO)または1(yes)
を与える。これを実行するのに2つの規則とspare−rot
or−in−plantの値に基く選択を用いる別の方法がある
が、それはあまり効率的でない。
重要度(IMP)、重大度(SEV)および信頼係数(CF)
が一旦決定されると、これら3つの積として優先順位を
決定することが出来る(46)。各故障の優先順位が決ま
ると、優先順位0以下の全ての順位および故障が捨てら
れる(48)。その理由は優先順位が0以下であればその
故障は存在しないからである。次いで、故障が優先順位
に従って分類され(50)、オペレータへ表示される。
幾つかの故障が同じ装置に影響を与える場合には、重
大度はそれら全ての故障につき同じになる傾向を持つ。
1つの故障の重大度はその結果生じる損傷を受ける装置
の周りのセンサーにより決定される。2つの故障が複合
して重大な状態を生起させる場合には、その重大度は両
方の故障に割当られる。例えば、復水の高い酸素濃度と
高いアンモニア濃度(高いpH)が複合されて給水加熱器
の銅合金の腐食が促進される。(その最終的な損傷はボ
イラー中の堆積物による。)その何れかの因果関係を取
り除くと腐食率が減少する。重大度は酸素とアンモニア
の濃度に関するデータを組合せることにより予測される
腐食率により決定される。
1つの故障により幾つかの結果が生じる可能性がある
場合、その影響を受ける各装置の個々の重要度(IMP)
および重大度(SEV)を掛け合わせ、その掛け合わせた
結果を合計してその和に信頼係数(CF)を掛けて故障診
断を行なう。例えば、給水中の酸素濃度が高いと給水加
熱器を損傷する可能性がある。酸素濃度が本当に高いと
ボイラーにも損傷を与える可能性がある。この場合、高
酸素濃度という故障を直す優先順位は給水加熱器に関連
する重大度(SEV)と重要度(IMP)を掛け合わせたもの
にボイラーに関連する重大度(SEV)と重要度(IMP)を
掛け合わせたものを加えその和を高酸素濃度の故障の診
断における信頼係数(CF)と掛け合わせたものである。
第4図はこの事態において実行されるプロセスを示す。
運転停止データ42は各装置の修理までの時間、各装置
の修理時間、例えば給水加熱器に相当する装置No.1の修
理時間(IMP1)とボイラーに相当するNo.2の修理時
間(IMP2)を得るために用いられる。給水加熱器を
修理するにはそれを非作動状態にする必要があるが、プ
ラントの残りの部分はオンライン状態を継続可能であ
る。プラントは給水加熱器が非作動状態であっても運転
出来るため、その能力に対する影響を等価運転停止時間
へ変換する必要がある。非作動状態にある最も重大な
(最高温度)給水加熱器の重要度(IMP)はプラントの
ランニングコストが約0.5%上昇するかあるいは一定の
熱入力で運転するための能力を大体同じ程度を失う。こ
れは短期間でほとんど無視することが可能であり、給水
加熱器の非作動状態が2日続いた場合約15分である。ボ
イラー管の漏洩は平均して3日の運転停止に相当する。
これは給水加熱器の重要度よりも比較にならない位大き
なウエイトを有する。
前と同様、結果的に生じる損傷を被る装置の周りのセ
ンサーデータ10を用いて重大度(SEV)を決定する。重
大度66は損傷を受けつつある各装置につき決定する。こ
れらの重大度66および68を再びセンサーが正確なデータ
を発生しつつあるという確信により変更する。高い酸素
濃度では、酸素とアンモニアの値を用いて給水加熱器の
腐食率と破損に至るまでの時間を予測する。同時に、こ
の腐食率を用いてボイラーへの堆積物である腐食生成物
の移動に基きボイラー管の破損までの時間を予測する。
堆積物は熱伝達を低下させボイラー管の過熱による破損
を生ぜしめる。
優先順位を決定する(70)。故障の優先順位が一旦決
定されると、それらの故障を第3図につき前述したよう
に優先順位に従って分類する。その結果、故障のリスト
は給水加熱器の破損に関連する個別の故障およびボイラ
ーに関連する個別の故障だけでなく給水の高い酸素濃度
に関連する複合故障も含むことになる。これらの故障は
共通のスケール上にあるためそれらを比較することが可
能である。
第5図は、前述した故障と同じスケールでセンサーの
修理に関する優先順位を如何にして決定するかを示す。
センサーの多くは故障がはっきりしている。即ち短絡す
るか開放するかであるため故障診断が容易である。その
結果センサーの故障につき決定した(16)信頼係数(C
F)は非常に高く+1に接近する。一方化学センサーは
感度の喪失あるいは較正の失敗により特に故障しやす
い。センサーの故障の優先順位の決定に際してはその喪
失に関連する重大度を決定する必要がある。まず第1
に、バックアップの診断パスがあるか否かが判断される
(80)。ナトリウム給水センサーにバックアップパスが
あるかどうかの判断を行なう規則を以下に示す。
文脈:常態 証拠:(<sen−mal−Na−F 0 sf−バックアップ−OK) 仮説:バックアップ−Na−PE−OK SF:1 NF:1 解説:給水のナトリウムセンサーが故障状態にあるとい
う信頼度が0以下である場合、それは正しいと推定され
る。そしてそれは浄化装置の流出水中のナトリウムセン
サーのためのバックアップセンサーである。
バックアップのセンサーの故障の重大度はセンサーに
より感知されつつある装置の故障診断の感度の喪失によ
り決定される。即ち、重大度は装置が故障しているとい
う診断の信頼係数の低下に依存し、その結果決定する必
要がある。信頼係数の低下の決定(82)は以下の式によ
り行なわれる。
CF M1=ABS(CF WO/S1−CF S1MAX) CF M2=ABS(CF WO/S1−CF S1MIN) CF=MAX(CF M2Y−CF M1) CF S1MAXは故障状態にあるセンサーが発生する最大の
読みに関連する信頼係数でありCF S1MINは最小の読みに
関連する信頼係数であり、CF WO/S1はセンサーが完全に
ない場合の故障の信頼係数である。センサーの最大の信
頼係数(CF S1MAX)および最小の信頼係数(CF S1MIN)
とセンサーが完全にだめになった時の信頼係数(CF WO/
S1)を決定する規則は、規則のベースへのセンサー入力
を限界値(最大および最小)および限界スロープに設定
し、これらの限界値における信頼係数を求め、信頼係数
をセンサーなしで決定した値に設定することにより形成
することが可能である。
信頼係数の低下が一旦求まると、それをセンサー故障
の重大度へ変換(84)する必要がある。この変換は以下
の式に従ってなされる。
センサーSEV=(装置の重大度)(ACF) バックアップの診断パスが存在しない場合は常に、シ
ステムはその中の他のセンサーが故障状態にあるセンサ
ーがモニターしている装置の状態に変化が生じたことを
指示しているか否かを判断する。例えば、浄化装置の流
出水および給水の両方のナトリウムセンサーが同時に故
障したと仮定するとそれ以外のバックアップはない。こ
の状態のもとでは、浄化装置流出水のナトリウムセンサ
ーの故障の重大度は浄化装置の枯渇までの予測時間であ
る。この予測時間は復水のナトリウムおよびアンモニア
と浄化剤再生からの時間に基く。然しながら、比導電率
および酸陽イオン交換導電性のような復水浄化装置をモ
ニターしている他のセンサーが変化を開始すると仮定す
ると、ナトリウムセンサーの重大度はセンサーがないと
全く解らない最悪ケースの損傷に等しい値まで増加し、
この値はこの場合センサーの最大値(1000ppb)におけ
る腐食性の凹所形成によるボイラーの損傷の重大度であ
る。装置の最大の重大度を用いるのは非常に控めであ
る。この方法を更に延長してセンサーの値を予測するこ
とによりセンサーの最大値における装置の重大度よりも
確度の高い予測を行うことが出来る。
重要度(IMP)を決定するために、運転停止データ42
にアクセスして最小の損傷を求める(90)。運転停止デ
ータはまた装置の故障の重要度の判定(44)にも用い
る。装置の故障の判定の重要度は第3図につき説明した
同じ判定(44)と同じである。最小の損傷および装置の
故障の重要度からセンサーの重要度を求める(92)。セ
ンサーの重要度の計算の簡単な例は自動車の故障状態に
ある温度センサーの重要度の判定を如何にするかであ
る。温度センサーが故障するとエンジンが過熱しその交
換が必要になることがあるウオーターポンプの故障を診
断することは不可能である。その結果ウオーターポンプ
の故障の重要度はエンジンの交換に関連する修理コスト
である。センサーを修理するなら、ポンプを修理してエ
ンジンの交換の必要性をなくすことが出来るであろう。
その結果、センサーの重要度はエンジン交換のコストか
らポンプの修理コストを差引いたものとなる。センサー
の故障の優先順位を第3図と同じような方法で決定す
る。
バックアップのある装置の故障の優先順位をセンサー
および一次装置と同じ共通のスケールで決定するため、
第6図に示したプロセスを実行する。信頼水準(CF)を
一次装置に関連する故障につき求める(16)。センサー
データへの物理的な解釈(14)を用いてセンサーがバッ
クアップ装置に向けられたものか否かを判断することに
よりバックアップ装置がモニターされているかどうか判
断する(100)。もしバックアップがモニターされてい
ない場合には重大度(SEV)をバックアップ装置の予測
寿命の逆数としてセットする(102)。バックアップが
モニターされていれば、重大度(SEV)はバックアップ
が故障するまでの予測時間の逆数である。バックアップ
装置の重大度(106)は、一次およびバックアップ装置
の両方の故障の重大度であり、これはあたかも一次装置
がバックアップされていない場合の一次装置の故障の重
要度である。即ち、重要度(IMP)は両方の装置につき
同じであり、それは一次およびバックアップの両方が同
時に故障する場合の重要度である。信頼係数(CF)、重
大度(SEV)および重要度(IMP)が一旦決定されると優
先順位を前述したように計算することが出来、バックア
ップ装置に関連する故障が一次装置およびセンサーと同
じスケールに並ぶ。
上述した優先順位の決定は故障修理順位決定に向けら
れたものであるが、その優先順位決定法を任意の状況に
用いることが可能である。例えば、故障により勧告を行
なうことが出来、また勧告を故障の優先順位から決める
ことが可能である。その結果、故障を優先順位に並べる
のでなく修理の勧告を優先順位に並べて表示することが
出来る。更に、優先順位決定法を更に延長して更に別の
情報を収集するための勧告を形成する手続きに利用出来
る。
本発明の種々の特徴および利点は上述の詳細な説明か
ら明らかであり、それらの特徴および利点は本発明の精
神および権利範囲にはいる限り頭書の特許請求範囲によ
ってカバーされるものである。更に当業者には種々の変
形例あるいは設計変更が想到されるであろうが本発明は
図示あるいは説明した構成および動作に限定されるもの
でなくそれら全ての適当な変形あるいは設計変更も本発
明の範囲内にはいるものと理解されたい。
【図面の簡単な説明】
第1図は、故障を診断してそれらの故障を各診断の真実
度あるいは信頼水準に従ってリストアップする従来技術
の人工知能システムのブロック図である。 第2図は、本発明の診断システムのハードウエアーを示
す。 第3図は、本発明によるシステムの装置の優先順位決定
部分と本発明と従来技術のインターフェイスの態様を示
す。 第4図は、結果的に多数の装置の故障を生ぜしめる1つ
の故障につき修理の優先順位を決定する本発明の外の部
分を示す。 第5図は、センサーの修理に優先順位を決定する本発明
の更に別の部分を示す。 第6図は、バックアップ付きの装置につき修理の優先順
位決定の対応を示す図である。 20……プラント装置 22……センサー 24……データ収集コンピューター 26……ディスク保存ユニット 28、30……モデム 32……診断コンピューター 34……ディスプレイユニット。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロバート・リー・オズボーン アメリカ合衆国,フロリダ州,ウインタ ー・スプリングス ブラウン・ベア・コ ート 688 (72)発明者 クリスチャン・ターナー・ケンパー アメリカ合衆国,メリーランド州,シル バー.スプリング ランバートン・スク エア・ロード 3712 (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G08B 23/00 530 G21C 17/00 G06F 15/21

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】システム中の故障センサーおよび装置につ
    き修理の優先順位を決定する方法であって、 (a)センサーおよび装置の故障を診断して診断ごとに
    信頼水準を決定し、 (b)決定した信頼水準と、故障の重大度と、装置およ
    びセンサーの重要度の積に従って各故障の修理の優先順
    位を決定し、 (c)各故障を優先順位に従って分類する、 ステップより成ることを特徴とする修理の優先順位決定
    方法。
  2. 【請求項2】上記ステップ(b)は、 (b1)故障により影響を受ける装置毎に故障の重大度を
    求め、 (b2)その故障により影響を受ける各装置の重要度を求
    め、 (b3)各装置につき重大度と重要度の積を求め、 (b4)それらの積を合計し、 (b5)信頼水準と合計値の積に従って各故障の優先順位
    を決定する、 ステップより成ることを特徴とする請求項1に記載の方
    法。
  3. 【請求項3】重要度は装置の故障を修理するための直接
    コストと、修理に必要な運転停止のコストとの関数であ
    り、重大度は装置が故障するまでの時間の逆数であるこ
    とを特徴とする請求項1または2に記載の方法。
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