JP4021634B2

JP4021634B2 - Failure prediction support device

Info

Publication number: JP4021634B2
Application number: JP2001271491A
Authority: JP
Inventors: 良之奥津; 正人黒田
Original assignee: Azbil Corp
Current assignee: Azbil Corp
Priority date: 2001-09-07
Filing date: 2001-09-07
Publication date: 2007-12-12
Anticipated expiration: 2021-09-07
Also published as: JP2003084824A; CN1552007A; CN1272681C; WO2003023540A1

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、流体の流量を調節する調節弁を故障予測対象とし、この故障予測対象の故障予測を支援する故障予測支援装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、化学プラントなどにおいては、調節弁に対してポジショナを設け、このポジショナによって調節弁の弁開度を調整し、調節弁を通過する流体の流量を制御するようにしている。この場合、ポジショナは、上位装置からの設定開度と調節弁からの実開度との偏差を求め、この偏差を零とするように駆動制御信号を生成し、この駆動制御信号を空気圧信号に変換して調節弁に与える。
【０００３】
この種のプラントでは、調節弁の故障によるプラントの停止という最悪の事態を回避するために、現場での調節弁の定期的なチェック、保全を行っている。これにより、長期的な安定操業が可能とる。しかし、この方法では、異常が生じていない調節弁に対しても現場でのチェックを行うので、保全管理コストの増大を招く。
【０００４】
そこで、ポジショナを用いて調節弁の故障診断を行い、その故障診断結果を上位装置に送るということが行われている。すなわち、ポジショナに搭載されたＣＰＵ（中央演算処理装置）を用いて、調節弁の弁部の総動作距離や作動スピードの変異といった各種の弁パラメータを計測し、この計測データを上位装置へ送り、上位装置のモニタ画面にグラフなどにして表示するようにしている。この故障診断機能により、モニタ画面上で調節弁の故障予測を行うことができ、現場での調節弁の定期的なチェックを不要として、保全管理コストを低減することが可能となる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した故障診断機能では、上位装置のモニタ画面に各種の弁パラメータの計測データがグラフなどにして表示されるだけであり、これらの計測データを総合的に判断し、独自の経験から調節弁の故障予測を行わなければならない。このため、高度な専門知識を有する経験の豊富な管理技術者やメーカからの派遣技術者に解析を依頼しなければならず、また時間もかかり、一般のオペレータでは調節弁の故障予測を行うことができなかった。
【０００６】
本発明はこのような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、高度な専門知識や豊富な経験を有さない者でも、正確かつ短時間に故障予測を行うことが可能な故障予測支援装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するために、本発明は、流体の流量を調節する調節弁の弁開度を調整するポジショナに搭載され、調節弁を故障予測対象としこの故障予測対象の故障予測を支援する故障予測支援装置であって、統計データに基づいて作成された故障予測対象の使用時間と故障率との関係を示す曲線を故障予測曲線として記憶する故障予測曲線記憶手段と、各種センサを介して取り込まれる故障予測対象の使用開始時の流体の圧力，流体の差圧，流体の温度，流体の圧力変動および流体のボイド率，スラリ濃度のうち、少なくとも何れか１つに応じて故障予測曲線を修正する故障予測曲線修正手段と、修正された故障予測曲線における故障予測対象の現在位置を通知する現在位置通知手段とを設けたものである。
この発明によれば、調節弁（故障予測対象）の統計データに基づいて予め作成記憶されている故障予測曲線（例えば、信頼性工学でいう「バスタブ曲線」：初期故障期間、偶発故障期間、摩耗故障期間に分けられるバスタブ形状に似た曲線）が、各種センサを介して取り込まれる調節弁の使用開始時の流体の圧力，流体の差圧，流体の温度，流体の圧力変動および流体の状況のうち、少なくとも何れか１つに応じて自動的に修正され、修正された故障予測曲線における調節弁の現在位置が、例えば偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点に対しての余寿命時間として通知される。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。図１はこの発明に係る故障予測支援装置の一実施の形態を使用した流量制御システムのシステム構成図である。
【０００９】
同図において、１は化学プラントなどにおける流体輸送管路、２は流体輸送管路１の途中に設けられた調節弁、３は調節弁２に付設されたポジショナ、４は中央操作室に設けられた監視装置であり、ポジショナ３および監視装置４はフィールドバス５を介して相互に接続されている。
【００１０】
このシステムには、流体輸送管路１における流体の圧力を計測する圧力計６−１，６−２、流体輸送管路１における流体の温度を計測する温度計７−１，７−２、流体輸送管路１における流体の流量を計測する流量計８、流体輸送管路１の振動（配管振動）を計測する振動計９、調節弁２の周囲温度を計測する温度計１０などの各種センサが設けられており、これらのセンサはフィールドバス５を介して監視装置４およびポジショナ３と相互に接続されている。なお、１１はオペレータが携帯するハンドヘルドコンピュータであって、必要に応じてフィールドバス５に接続して用いられる。
【００１１】
図２はポジショナ３のブロック図である。ポジショナ３は、フィールドバスブロック３−１と、アイソレータ３−２と、コントロール部３−３と、電空変換部３−４と、弁開度検出器３−５とを備えている。コントロール部３−３は、ＣＰＵ３Ａと、記憶部３Ｂと、診断モジュール３Ｄと、Ａ／Ｄ変換器３Ｅと、電源部３Ｆと、通信インターフェイス３Ｇとを備えており、記憶部３Ｂ，診断モジュール３Ｄ，Ａ／Ｄ変換器３Ｅはバス３Ｃを介してＣＰＵ３Ａと接続されている。
【００１２】
このポジショナ３において、フィールドバスブロック３−１はフィールドバス５を介して供与される電源および信号を分離し、電源をコントロール部３−３へ与える一方、信号についてはアイソレータ３−２を介してコントロール部３−３へ送る。また、アイソレータ３−２を介するコントロール部３−３からの信号を、フィールドバス５を介して監視装置４へ送る。
【００１３】
コントロール部３−３において、電源部３Ｆはフィールドバスブロック３−１からの電源を所定の電圧値とし、コントロール部３−３内の各部に供給する。通信インターフェイス３Ｇは、アイソレータ３−２とＣＰＵ３Ａ，記憶部３Ｂおよび診断モジュール３Ｄとの間に設けられ、コントロール部３−３への信号の入力およびコントロール部３−３からの信号の出力を仲介する。
【００１４】
Ａ／Ｄ変換器３Ｅは、弁開度検出器３−５が検出する調節弁２の弁開度（実開度：アナログ値）をデジタル値に変換し、バス３Ｃを介してＣＰＵ３Ａへ送る。診断モジュール３Ｄは、調節弁２の弁部の総動作距離や作動スピードの変異といった各種の弁パラメータを計測し、その計測データを診断結果として定期的に通信インターフェイス３Ｇを介して監視装置４へ送る。
【００１５】
コントロール部３−３において、記憶部３Ｂには、ＣＰＵ３Ａが実行するプログラムの他、統計データに基づいて作成された調節弁２の使用時間と故障率との関係を示す曲線が故障予測曲線Ｓ０として格納されている。図３にこの故障予測曲線Ｓ０の一例を示す。この故障予測曲線Ｓ０は、初期故障期間Ｔ１、偶発故障期間Ｔ２、摩耗故障期間Ｔ３に分けられるバスタブ形状に似た曲線（信頼性工学でいう「バスタブ曲線」）であり、横軸を時間ｔ、縦軸を故障率ｐとして表されている。なお、この故障予測曲線Ｓ０において、初期故障期間Ｔ１と偶発故障期間Ｔ２との境界点をＡ点、偶発故障期間Ｔ２と摩耗故障期間Ｔ３との境界点をＢ点、初期故障期間Ｔ１のスタート点をＣ点、摩耗故障期間Ｔ３の終了点をＤ点とする。
【００１６】
信頼性工学において、故障の発生率は、初期故障期間、偶発故障期間、摩耗故障期間に大きく分けられ、初期故障期間では故障率が徐々に低下し、偶発故障期間では故障率が安定し、摩耗故障期間では故障率が徐々に上昇し、バスタブ形状に似た形状となる（文献１：「信頼性工学のはなし」、大村平著、（株）日科技連出版社、１９９５年３月１５日第４刷発行、２３頁〜３７頁）。そして、それぞれの期間において、設計、製作、施工、運転、環境などの因子が原因となって故障が引き起こされる。なお、故障率ｐは、ｐ＝（その時点で故障した個数）／（残っている個数）として表される。
【００１７】
本出願人は、現場での蓄積されたデータを分析し、調節弁２に起こる様々な状態に対し、どの因子のどような内容が相関するのかを調べ、統計データに基づいて調節弁２の使用時間と故障率との関係を示すバスタブ曲線を作成した。このバスタブ曲線には、単なる測定データだけでは知ることのできない現場での経験も暗黙知から形式知へ昇華され、反映されている。本実施の形態では、このようにして調節弁２に対して作成したバスタブ曲線を故障予測曲線Ｓ０としてポジショナ３の記憶部３Ｂ内に格納し、後述する故障予測支援プログラムの実行に際して使用するようにしている。また、この故障予測支援プログラムを実行することにより、ポジショナ３は故障予測支援装置として機能する。
【００１８】
〔ポジショナ３の基本動作：弁開度の調整〕
ＣＰＵ３Ａは、フィールドバス５を介する監視装置４からの調節弁２に対する設定開度と弁開度検出器３−５からのＡ／Ｄ変換器３Ｅを介する調節弁２の実開度との偏差を求め、この偏差を零とするように駆動制御信号を生成し、電空変換部３−４へ送る。電空変換部３−４は、ＣＰＵ３Ａからの駆動制御信号を空気圧信号に変換し、この空気圧信号を調節弁２に与える。これにより、調節弁２の実開度が設定開度となるように調整され、調節弁２を流れる流体の流量が所望の流量値に制御される。
【００１９】
なお、この基本動作中、診断モジュール３Ｄは、調節弁２の弁部の総動作距離や作動スピードの変異というような計測データを定期的に通信インターフェイス３Ｇを介して監視装置４へ送信する。この診断モジュール３Ｄからの計測データの送信周期は、初期故障期間Ｔ１においては短く、偶発故障期間Ｔ２においては長く、摩耗故障期間Ｔ３においては短くされる。また、偶発故障期間Ｔ２において、異常が生じたような場合、それまで長くされていた送信周期が短くされる。
【００２０】
〔ポジショナ３の故障予測支援動作：故障予測結果の通知〕
〔例１〕
図４に故障予測支援プログラムに従うＣＰＵ３Ａの処理動作の一例（例１）を示す。ＣＰＵ３Ａは、調節弁２が配置された流量制御システムの試運転の開始と同時に、すなわち調節弁２の使用開始と同時に、ソフトタイマをスタートし、調節弁２の使用時間ｔ_Tの計時を開始する（ステップ４０１）。
【００２１】
そして、ＣＰＵ３Ａは、記憶部３Ｂに格納されている調節弁２の故障予測曲線（バスタブ曲線）Ｓ０を読み出し（ステップ４０２）、このバスタブ曲線Ｓ０における偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点（図３に示すＢ点）に達するまでの時間ｔｂと調節弁２の現在の使用時間ｔ_Tとの差ｔｘを求め、この差ｔｘをＢ点に対しての余寿命時間とする（ステップ４０３）。
【００２２】
そして、この求めたＢ点に対しての余寿命時間ｔｘを故障予測結果とし、通信インターフェイス３Ｇを介して監視装置４へ送る（ステップ４０４）。監視装置４は、ポジショナ３からのＢ点に対しての余寿命時間をｔｘ受信し、モニタ画面４−１上に表示する。ＣＰＵ３Ａはこのステップ４０２〜４０４の処理動作を定期的に繰り返す。
【００２３】
〔例２〕
図５に故障予測支援プログラムに従うＣＰＵ３Ａの処理動作の他の例（例２）を示す。ＣＰＵ３Ａは、調節弁２の使用開始と同時に、ソフトタイマをスタートし、調節弁２の使用時間ｔ_Tの計時を開始するとともに（ステップ５０１）、記憶部３Ｂに格納されている調節弁２の故障予測曲線（バスタブ曲線）Ｓ０を読み出す（ステップ５０２）。
【００２４】
そして、この読み出したバスタブ曲線Ｓ０をその時の調節弁２の使用環境、すなわち圧力計６−１，６−２、温度計７−１，７−２、流量計８などの各種センサを介して取り込まれる使用時の運転条件〔例えば、流体圧力＆差圧，流体温度，圧力変動，流体状況（ボイド率、スラリ濃度など）〕、調節弁２の弁部の総動作距離や作動スピードの変異というようなバスタブ曲線の各期間における計測データの使用開始時の送信周期、使用開始時の保全計画などを考慮してバスタブ曲線Ｓ０を修正し、バスタブ曲線Ｓ１とする（ステップ５０３）。そして、この修正したバスタブ曲線Ｓ１を記憶部３Ｂに格納する（ステップ５０４）。
【００２５】
なお、ほとんどの場合、記憶部３Ｂに格納されるバスタブ曲線Ｓ１は、故障率が低下しかつＢ点が先に延びた曲線（図６参照）となる。すなわち、診断モジュール３Ｄからの計測データは、監視装置４のモニタ画面４−１上にグラフなどにして表示される。このモニタ画面４−１に表示される計測データでは、前述したように調節弁２の故障予測を簡単に行うことはできないが、異常状態は即座に知ることが可能である。したがって、この異常状態に対して適切な対応を施すことにより、故障率を下げたり、機能限界に到達してしまう時期をできるだけ先に延ばすことができる。また、調節弁２の故障率は、流体圧力や流体温度などの運転条件に大きく左右される。運転条件が厳しければ故障率は上がるし、運転条件が緩やかであれば故障率は下がる。また、寿命も長くなったり、短くなったりする。また、本願特有の故障予測支援機能によって表示される余寿命時間に基づいて保全計画をたてれば、故障率は下がり、寿命も延びる。この結果、ほとんどの場合、記憶部３Ｂに格納されるバスタブ曲線Ｓ１は、故障率が低下しかつＢ点が先に延びた曲線となる。
【００２６】
次に、ＣＰＵ３Ａは、記憶部３Ｂに格納されている修正されたバスタブ曲線Ｓ１を読み出し（ステップ５０５）、このバスタブ曲線Ｓ１における偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点（図６に示すＢ点）に達するまでの時間ｔｂと調節弁２の現在の使用時間ｔ_Tとの差ｔｘを求め、この差ｔｘをＢ点に対しての余寿命時間とする（ステップ５０６）。そして、この求めたＢ点に対しての余寿命時間ｔｘを故障予測結果とし、通信インターフェイス３Ｇを介して監視装置４へ送る（ステップ５０６）。監視装置４は、ポジショナ３からのＢ点に対しての余寿命時間ｔｘを受信し、モニタ画面４−１上に表示する。ＣＰＵ３Ａはこのステップ５０５〜５０７の処理動作を定期的に繰り返す。
【００２７】
〔例３〕
図７に故障予測支援プログラムに従う処理動作の別の例（例３）を示す。ＣＰＵ３Ａは、調節弁２の使用開始と同時に、ソフトタイマをスタートし、調節弁２の使用時間ｔ_Tの計時を開始するとともに（ステップ７０１）、記憶部３Ｂに格納されている調節弁２の故障予測曲線（バスタブ曲線）Ｓ０を読み出す（ステップ７０２）。
【００２８】
そして、この読み出したバスタブ曲線Ｓ０を調節弁２の現在の使用状況、すなわち圧力計６−１，６−２、温度計７−１，７−２、流量計８などの各種センサを介して取り込まれる現在の運転条件〔例えば、流体圧力＆差圧，流体温度，圧力変動、流体状況（ボイド率、スラリ濃度など）〕、バルブ開度，入力信号，弁軸摺動距離，弁軸位置分布などの現在の弁パラメータ、調節弁２の弁部の総動作距離や作動スピードの変異というようなバスタブ曲線の各期間における計測データの現在の送信周期、現在の保全計画などを考慮してバスタブ曲線Ｓ０を修正し、バスタブ曲線Ｓ２とする（ステップ７０３）。
【００２９】
次に、ＣＰＵ３Ａは、このバスタブ曲線Ｓ２における偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点（図６に示すＢ点）に達するまでの時間ｔｂと調節弁２の現在の使用時間ｔ_Tとの差ｔｘを求め、この差ｔｘをＢ点に対しての余寿命時間とする（ステップ７０４）。そして、この求めたＢ点に対しての余寿命時間ｔｘを故障予測結果とし、通信インターフェイス３Ｇを介して監視装置４へ送る（ステップ７０５）。監視装置４は、ポジショナ３からのＢ点に対しての余寿命時間ｔｘを受信し、モニタ画面４−１上に表示する。ＣＰＵ３Ａはこのステップ７０２〜７０５の処理動作を定期的に繰り返す。
【００３０】
上述した例１〜例３の処理動作からも分かるように、本実施の形態では、バスタブ曲線Ｓ０（例１）やＳ１（例２），Ｓ２（例３）におけるＢ点に対しての余寿命時間ｔｘが故障予測結果として監視装置４に通知され、監視装置４のモニタ画面４−１上に表示されるので、高度な専門知識や豊富な経験を有さない者でも、この表示される余寿命時間ｔｘから正確かつ短時間に調節弁２の故障予測を行うことができるようになる。これにより、高度な専門知識を有する経験の豊富な管理技術者やメーカからの派遣技術者に解析を依頼しなくてもよくなり、一般のオペレータでも的確な保守計画を策定することが可能となる。
【００３１】
なお、上述した例１（例２，例３）では、ポジショナ３から監視装置４に対してＢ点に対しての余寿命時間ｔｘしか送らなかったが、余寿命時間ｔｘと合わせてバスタブ曲線Ｓ０（Ｓ１，Ｓ２）を送るようにし、バスタブ曲線Ｓ０（Ｓ１，Ｓ２）を表示するようにしてもよい。図８にこの場合の表示例を示す。この例では、△マークＰ１を指標として、バスタブ曲線Ｓ０（Ｓ１，Ｓ２）における調節弁２の現在位置を表示するようにしている。この場合、指標Ｐ１の位置と偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点Ｂとの時間差により、偶発故障期間と摩耗故障期間との境界点Ｂに対しての余寿命時間を知ることができる。
【００３２】
また、上述した実施の形態では、故障予測曲線をバスタブ曲線としたが、故障予測曲線はバスタブ曲線に限られるものでもない。例えば、図３におけるＣ点からＡ点までのラインを省略した曲線などとしてもい。
また、上述した実施の形態では、Ｂ点に対しての余寿命時間を表示させるようにしたが、Ｂ点に対しての余寿命時間が所定時間を超えた場合にブザーを鳴動させるようにしてもよい。
また、Ｂ点に対しての余寿命時間がマイナスとなった場合、すなわち使用時間ｔ_Tがｔｂを超えた場合、ブザーを鳴動させ、摩耗故障期間に入ったことを知らせるようにしてもよい。
【００３３】
また、上述した実施の形態では、ポジショナ３と監視装置４との間の通信プロトコルをフィールドバス方式としているが、ハート（ＨＡＲＴ）やロン（ＬＯＮ）などの通信プロトコルとしてもよく、他にも種々の通信プロトコルを利用することができる。
また、Ｂ点に対する余寿命時間などを監視装置４のモニタ画面４−１に表示するようにしたが、ハンドヘルドコンピュータ１１のディスプレイ上に表示させるようにしてもよい。また、ポジショナ３に表示器を設け、この表示器のディスプレイ上に表示させるようにしてもよい。
【００３４】
【発明の効果】
以上説明したことから明らかなように本発明によれば、バスタブ曲線などの曲線を故障予測曲線として使用し、この故障予測曲線における故障予測対象（調節弁）の使用開始時の流体の圧力，流体の差圧，流体の温度，流体の圧力変動および流体のボイド率，スラリ濃度のうち、少なくとも何れか１つに応じて修正し、この修正した故障予測曲線における故障予測対象の現在位置を通知するようにしたので、高度な専門知識や経験を有さない者でも、正確にかつ短時間で故障予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る故障予測支援装置の一実施の形態を使用した流量制御システムのシステム構成図である。
【図２】この流量制御システムにおけるポジショナのブロック図である。
【図３】このポジショナの記憶部に格納される故障予測曲線（バスタブ曲線Ｓ０）の一例を示す図である。
【図４】故障予測支援プログラムに従う処理動作の一例（例１）を示すフローチャートである。
【図５】故障予測支援プログラムに従う処理動作の他の例（例２）を示すフローチャートである。
【図６】図５に従う処理動作によって修正されたバスタブ曲線Ｓ１を修正前のバスタブ曲線Ｓ０と対比して示す図である。
【図７】故障予測支援プログラムに従う処理動作の別の例（例３）を示すフローチャートである。
【図８】バスタブ曲線およびこのバスタブ曲線における現在位置を示す指標の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１…流体輸送管路、２…調節弁、３…ポジショナ、３−１…フィールドバスブロック、３−２…アイソレータ、３−３…コントロール部、３−４…電空変換部、３−５…弁開度検出器、３Ａ…ＣＰＵ、３Ｂ…記憶部、３Ｃ…バス、３Ｄ…診断モジュール、３Ｅ…Ａ／Ｄ変換器、３Ｆ…電源部、３Ｇ…通信インターフェイス、４…監視装置、５…フィールドバス、Ｓ０…バスタブ曲線、Ｓ１，Ｓ２…修正されたバスタブ曲線、Ｔ１…初期故障期間、Ｔ２…偶発故障期間、Ｔ３…摩耗故障期間、Ｐ１…△マーク（指標）、ｔｘ…Ｂ点に対する余寿命時間。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a failure prediction support apparatus that uses a control valve that adjusts the flow rate of a fluid as a failure prediction target and supports the failure prediction of the failure prediction target.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, in a chemical plant or the like, a positioner is provided for a control valve, and the valve opening degree of the control valve is adjusted by this positioner to control the flow rate of fluid passing through the control valve. In this case, the positioner obtains a deviation between the set opening from the host device and the actual opening from the control valve, generates a drive control signal so that this deviation becomes zero, and converts this drive control signal into the pneumatic signal. Convert and give to the control valve.
[0003]
In this type of plant, in order to avoid the worst situation of the plant being stopped due to a malfunction of the control valve, the control valve is regularly checked and maintained on site. As a result, long-term stable operation is possible. However, in this method, since a check is performed even on a control valve in which no abnormality has occurred, maintenance management costs are increased.
[0004]
Therefore, a failure diagnosis of the control valve is performed using a positioner, and the failure diagnosis result is sent to the host device. That is, using a CPU (Central Processing Unit) mounted on the positioner, various valve parameters such as the total operating distance of the control valve and the variation in the operating speed are measured, and this measurement data is sent to the host device. A graph or the like is displayed on the monitor screen of the host device. With this failure diagnosis function, it is possible to predict the failure of the control valve on the monitor screen, eliminating the need for periodic check of the control valve on site, and reducing maintenance management costs.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, with the above-described failure diagnosis function, the measurement data of various valve parameters is only displayed in a graph etc. on the monitor screen of the host device, and these measurement data are comprehensively judged and adjusted from their own experience. Valve failure prediction must be made. For this reason, analysis must be requested from a highly experienced management engineer with advanced expertise and a dispatched engineer from the manufacturer, and it is time consuming. I could not.
[0006]
The present invention has been made to solve such problems, and the purpose of the present invention is to enable accurate and short-time failure prediction even for those who do not have advanced specialized knowledge or abundant experience. The object is to provide a possible failure prediction support apparatus.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the present invention is mounted on a positioner that adjusts the opening degree of a control valve that adjusts the flow rate of fluid, and uses the control valve as a failure prediction target to support failure prediction of this failure prediction target. A failure prediction support device, a failure prediction curve storage means for storing, as a failure prediction curve, a curve indicating a relationship between a usage time and a failure rate of a failure prediction target created based on statistical data, and various sensors Failure prediction curve according to at least one of fluid pressure at start of use, fluid differential pressure, fluid temperature, fluid pressure fluctuation and fluid void ratio, and slurry concentration. Is provided with a failure prediction curve correction means for correcting the current position and a current position notification means for notifying the current position of the failure prediction target in the corrected failure prediction curve.
According to the present invention, a failure prediction curve (for example, a “bathtub curve” in reliability engineering): an initial failure period, an accidental failure period, wear, which is created and stored in advance based on statistical data of a control valve (failure prediction target) The curve similar to the bathtub shape divided into failure periods) is the fluid pressure at the start of use of the control valve taken in via various sensors, fluid differential pressure, fluid temperature, fluid pressure fluctuation, and fluid status. Of these, the current position of the control valve in the corrected failure prediction curve is automatically corrected according to at least one of them, for example, as the remaining life time with respect to the boundary point between the accidental failure period and the wear failure period Be notified.
[0008]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a system configuration diagram of a flow rate control system using an embodiment of a failure prediction support apparatus according to the present invention.
[0009]
In the figure, 1 is a fluid transport pipe in a chemical plant or the like, 2 is a control valve provided in the middle of the fluid transport pipe 1, 3 is a positioner attached to the control valve 2, and 4 is provided in a central operation chamber. The positioner 3 and the monitoring device 4 are connected to each other via the field bus 5.
[0010]
This system includes pressure gauges 6-1 and 6-2 for measuring the pressure of the fluid in the fluid transport pipeline 1, thermometers 7-1 and 7-2 for measuring the temperature of the fluid in the fluid transport pipeline 1, and fluid Various sensors such as a flow meter 8 that measures the flow rate of fluid in the transport pipeline 1, a vibration meter 9 that measures vibration (pipe vibration) of the fluid transport pipeline 1, and a thermometer 10 that measures the ambient temperature of the control valve 2 are provided. These sensors are connected to the monitoring device 4 and the positioner 3 via the field bus 5. Reference numeral 11 denotes a handheld computer carried by the operator, which is used by being connected to the field bus 5 as necessary.
[0011]
FIG. 2 is a block diagram of the positioner 3. The positioner 3 includes a field bus block 3-1, an isolator 3-2, a control unit 3-3, an electropneumatic conversion unit 3-4, and a valve opening detector 3-5. The control unit 3-3 includes a CPU 3A, a storage unit 3B, a diagnostic module 3D, an A / D converter 3E, a power supply unit 3F, and a communication interface 3G. The storage unit 3B, the diagnostic module 3D, The A / D converter 3E is connected to the CPU 3A via the bus 3C.
[0012]
In this positioner 3, the field bus block 3-1 separates the power and signals supplied via the field bus 5 and supplies the power to the control unit 3-3, while the signals are controlled via the isolator 3-2. Send to Part 3-3. Further, a signal from the control unit 3-3 via the isolator 3-2 is sent to the monitoring device 4 via the field bus 5.
[0013]
In the control unit 3-3, the power supply unit 3F sets the power from the field bus block 3-1 to a predetermined voltage value and supplies it to each unit in the control unit 3-3. The communication interface 3G is provided between the isolator 3-2 and the CPU 3A, the storage unit 3B, and the diagnostic module 3D, and mediates input of signals to the control unit 3-3 and output of signals from the control unit 3-3. .
[0014]
The A / D converter 3E converts the valve opening (actual opening: analog value) of the control valve 2 detected by the valve opening detector 3-5 into a digital value and sends it to the CPU 3A via the bus 3C. The diagnostic module 3D measures various valve parameters such as the total operating distance of the valve portion of the control valve 2 and the variation of the operating speed, and periodically sends the measurement data to the monitoring device 4 via the communication interface 3G as a diagnostic result. .
[0015]
In the control unit 3-3, in the storage unit 3B, in addition to the program executed by the CPU 3A, a curve indicating the relationship between the usage time and the failure rate of the control valve 2 created based on the statistical data is a failure prediction curve S0. Stored. FIG. 3 shows an example of the failure prediction curve S0. The failure prediction curve S0 is a curve similar to a bathtub shape (a “bathtub curve” in reliability engineering) divided into an initial failure period T1, an accidental failure period T2, and a wear failure period T3. The vertical axis represents the failure rate p. In the failure prediction curve S0, the boundary point between the initial failure period T1 and the accidental failure period T2 is point A, the boundary point between the accidental failure period T2 and the wear failure period T3 is point B, and the starting point of the initial failure period T1. Is the C point, and the end point of the wear failure period T3 is the D point.
[0016]
In reliability engineering, the failure rate is roughly divided into an initial failure period, a random failure period, and a wear failure period. The failure rate gradually decreases during the initial failure period, and the failure rate stabilizes and wears during the accidental failure period. During the failure period, the failure rate gradually rises and becomes a shape similar to the bathtub shape (Reference 1: “Hence of Reliability Engineering”, written by Omura Taira, Nikka Techen Publishing Co., Ltd., March 15, 1995) 4th printing, pages 23-37). In each period, a failure is caused by factors such as design, manufacture, construction, operation, and environment. The failure rate p is expressed as p = (number of failures at that time) / (number of remaining).
[0017]
Applicant analyzes the data accumulated in the field, finds out what factors are related to various conditions that occur in the control valve 2, and uses the control valve 2 based on statistical data A bathtub curve showing the relationship between time and failure rate was created. In this bathtub curve, the experience in the field that cannot be known only by measurement data is sublimated from tacit knowledge to formal knowledge and reflected. In the present embodiment, the bathtub curve created for the control valve 2 in this way is stored in the storage unit 3B of the positioner 3 as a failure prediction curve S0 and used for executing a failure prediction support program described later. ing. Further, by executing the failure prediction support program, the positioner 3 functions as a failure prediction support device.
[0018]
[Basic operation of positioner 3: Adjustment of valve opening]
The CPU 3A calculates a deviation between the set opening degree for the control valve 2 from the monitoring device 4 via the field bus 5 and the actual opening degree of the control valve 2 via the A / D converter 3E from the valve opening detector 3-5. Then, a drive control signal is generated so as to make this deviation zero, and sent to the electropneumatic converter 3-4. The electropneumatic converter 3-4 converts the drive control signal from the CPU 3A into an air pressure signal, and gives the air pressure signal to the control valve 2. As a result, the actual opening of the control valve 2 is adjusted to the set opening, and the flow rate of the fluid flowing through the control valve 2 is controlled to a desired flow rate value.
[0019]
Incidentally, in this basic operation, the diagnostic module 3D transmits the measurement data such as that mutation of total operating distance and operating speed of the valve portion of the regulating valve 2 to the monitor 4 through the regular communication interface 3G . The measurement data transmission cycle from the diagnostic module 3D is short in the initial failure period T1, long in the accidental failure period T2, and short in the wear failure period T3. Further, when an abnormality occurs in the accidental failure period T2, the transmission cycle that has been extended until then is shortened.
[0020]
[Failure prediction support operation of positioner 3: Notification of failure prediction result]
[Example 1]
FIG. 4 shows an example (Example 1) of the processing operation of the CPU 3A according to the failure prediction support program. The CPU 3A starts the soft timer simultaneously with the start of the trial operation of the flow control system in which the control valve 2 is arranged, that is, simultaneously with the start of use of the control valve 2, and starts measuring the usage time t _T of the control valve 2 ( Step 401).
[0021]
Then, the CPU 3A reads the failure prediction curve (bathtub curve) S0 of the control valve 2 stored in the storage unit 3B (step 402), and a boundary point between the accidental failure period and the wear failure period in the bathtub curve S0 (FIG. time tb to reach point B) shown in 3 and obtains the difference tx between the current use time of the regulating valve 2 t _T, the difference tx and remaining life time with respect to point B (step 403).
[0022]
Then, the remaining lifetime tx for the obtained point B is used as a failure prediction result, and sent to the monitoring device 4 via the communication interface 3G (step 404). Monitoring device 4 tx receive remaining life time with respect to point B from positioner 3 is displayed on the monitor screen 4-1. The CPU 3A periodically repeats the processing operations in steps 402 to 404.
[0023]
[Example 2]
FIG. 5 shows another example (example 2) of the processing operation of the CPU 3A according to the failure prediction support program. The CPU 3A starts a soft timer simultaneously with the start of use of the control valve 2, starts measuring the use time t _T of the control valve 2 (step 501), and malfunctions of the control valve 2 stored in the storage unit 3B. The prediction curve (bathtub curve) S0 is read (step 502).
[0024]
Then, the read bathtub curve S0 is taken in through the use environment of the control valve 2 at that time, that is, through various sensors such as pressure gauges 6-1 and 6-2, thermometers 7-1 and 7-2, and a flow meter 8. Operating conditions [For example, fluid pressure & differential pressure, fluid temperature, pressure fluctuation, fluid condition (void ratio, slurry concentration, etc.) ], variation in total operating distance and operating speed of control valve 2 The bathtub curve S0 is corrected in consideration of the transmission cycle at the start of use of the measurement data in each period of the long bathtub curve, the maintenance plan at the start of use, etc., and is set as the bathtub curve S1 (step 503). Then, the corrected bathtub curve S1 is stored in the storage unit 3B (step 504).
[0025]
In most cases, the bathtub curve S1 stored in the storage unit 3B is a curve (see FIG. 6) in which the failure rate decreases and the point B extends first. That is, the measurement data from the diagnostic module 3D is displayed on the monitor screen 4-1 of the monitoring device 4 as a graph or the like. In the measurement data displayed on the monitor screen 4-1, the failure of the control valve 2 cannot be easily predicted as described above, but the abnormal state can be immediately known. Therefore, by taking appropriate measures against this abnormal state, it is possible to reduce the failure rate or extend the time when the function limit is reached as far as possible. Further, the failure rate of the control valve 2 greatly depends on operating conditions such as fluid pressure and fluid temperature. If the operating conditions are severe, the failure rate increases, and if the operating conditions are mild, the failure rate decreases. In addition, the service life may be extended or shortened. Further, if a maintenance plan is made based on the remaining life time displayed by the failure prediction support function unique to the present application, the failure rate is lowered and the life is extended. As a result, in most cases, the bathtub curve S1 stored in the storage unit 3B is a curve in which the failure rate decreases and the point B extends first.
[0026]
Next, the CPU 3A reads the corrected bathtub curve S1 stored in the storage unit 3B (step 505), and the boundary point between the accidental failure period and the wear failure period in this bathtub curve S1 (point B shown in FIG. 6). ) time tb to reach and obtains the difference tx between the current use time of the regulating valve 2 t _T, the difference tx and remaining life time with respect to point B (step 506). Then, the remaining lifetime tx for the obtained point B is used as a failure prediction result, and is sent to the monitoring device 4 via the communication interface 3G (step 506). The monitoring device 4 receives the remaining life time tx for the point B from the positioner 3 and displays it on the monitor screen 4-1. The CPU 3A periodically repeats the processing operations in steps 505 to 507.
[0027]
[Example 3]
FIG. 7 shows another example (example 3) of the processing operation according to the failure prediction support program. The CPU 3A starts a soft timer simultaneously with the start of use of the control valve 2, starts measuring the use time t _T of the control valve 2 (step 701), and malfunctions of the control valve 2 stored in the storage unit 3B. The prediction curve (bathtub curve) S0 is read (step 702).
[0028]
The read bathtub curve S0 is taken in through the current usage of the control valve 2, that is, through various sensors such as pressure gauges 6-1, 6-2, thermometers 7-1, 7-2, and flowmeter 8. Current operating conditions (eg, fluid pressure & differential pressure, fluid temperature, pressure fluctuation, fluid status (void ratio, slurry concentration, etc.) ), valve opening, input signal, valve shaft sliding distance, valve shaft position distribution, etc. The bathtub curve S0 in consideration of the current valve parameters of the control valve 2, the current transmission cycle of the measurement data in each period of the bathtub curve, such as the variation of the total operating distance and operating speed of the valve portion of the control valve 2, and the current maintenance plan Is corrected to a bathtub curve S2 (step 703).
[0029]
Then, the difference in CPU3A includes a current use time t _T of accidental and failure period wear boundary point between the failure period and the time tb to reach (B point shown in FIG. 6) regulating valve 2 in the bathtub curve S2 tx is obtained, and this difference tx is set as the remaining lifetime with respect to point B (step 704). Then, the remaining life time tx for the obtained point B is used as a failure prediction result, and sent to the monitoring device 4 via the communication interface 3G (step 705). The monitoring device 4 receives the remaining life time tx for the point B from the positioner 3 and displays it on the monitor screen 4-1. The CPU 3A periodically repeats the processing operations in steps 702 to 705.
[0030]
As can be seen from the processing operations of Examples 1 to 3 described above, in the present embodiment, the remaining lifetime for point B in bathtub curve S0 (Example 1), S1 (Example 2), and S2 (Example 3). Since the time tx is notified to the monitoring device 4 as a failure prediction result and displayed on the monitor screen 4-1 of the monitoring device 4, even a person who does not have advanced specialized knowledge or abundant experience will not be able to display this time tx. The failure prediction of the control valve 2 can be performed accurately and in a short time from the lifetime tx. This eliminates the need to request analysis from highly experienced management engineers with advanced expertise and dispatched engineers from manufacturers, and allows general operators to formulate accurate maintenance plans. .
[0031]
In Example 1 (Example 2 and Example 3) described above, only the remaining life time tx for the point B is sent from the positioner 3 to the monitoring device 4, but the bathtub curve S0 is combined with the remaining life time tx. (S1, S2) may be sent to display the bathtub curve S0 (S1, S2). FIG. 8 shows a display example in this case. In this example, the current position of the control valve 2 in the bathtub curve S0 (S1, S2) is displayed using the Δ mark P1 as an index. In this case, the remaining life time for the boundary point B between the accidental failure period and the wear failure period can be known from the time difference between the position of the index P1 and the boundary point B between the accidental failure period and the wear failure period.
[0032]
In the embodiment described above, the failure prediction curve is a bathtub curve, but the failure prediction curve is not limited to the bathtub curve. For example, a curve obtained by omitting the line from point C to point A in FIG.
In the above-described embodiment, the remaining life time for point B is displayed. However, when the remaining life time for point B exceeds a predetermined time, the buzzer is sounded. Also good.
Further, when the remaining life time with respect to point B becomes negative, that is, when the use time t _T exceeds tb, the buzzer may be sounded to notify that the wear failure period has been entered.
[0033]
In the above-described embodiment, the communication protocol between the positioner 3 and the monitoring device 4 is a fieldbus system. However, a communication protocol such as heart (HART) or Ron (LON) may be used. The communication protocol can be used.
Further, although the remaining life time for the point B is displayed on the monitor screen 4-1 of the monitoring device 4, it may be displayed on the display of the handheld computer 11. Moreover, a display device may be provided in the positioner 3 and displayed on the display of this display device.
[0034]
【The invention's effect】
As is apparent from the above description, according to the present invention, a curve such as a bathtub curve is used as a failure prediction curve, and the pressure of the fluid at the start of use of the failure prediction target (control valve) in this failure prediction curve, Is corrected in accordance with at least one of the differential pressure, fluid temperature, fluid pressure fluctuation, fluid void ratio, and slurry concentration, and the current position of the failure prediction target in the corrected failure prediction curve is notified. As a result, even those who do not have advanced specialized knowledge and experience can predict failure accurately and in a short time.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system configuration diagram of a flow rate control system using an embodiment of a failure prediction support apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of a positioner in this flow control system.
FIG. 3 is a diagram showing an example of a failure prediction curve (bathtub curve S0) stored in the storage unit of the positioner.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example (Example 1) of a processing operation according to a failure prediction support program.
FIG. 5 is a flowchart showing another example (Example 2) of the processing operation according to the failure prediction support program.
6 is a diagram showing bathtub curve S1 corrected by the processing operation according to FIG. 5 in comparison with bathtub curve S0 before correction.
FIG. 7 is a flowchart showing another example (Example 3) of the processing operation according to the failure prediction support program.
FIG. 8 is a diagram illustrating a display example of a bathtub curve and an index indicating a current position in the bathtub curve.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Fluid transport line, 2 ... Control valve, 3 ... Positioner, 3-1 ... Field bus block, 3-2 ... Isolator, 3-3 ... Control part, 3-4 ... Electropneumatic conversion part, 3-5 ... Valve opening detector, 3A ... CPU, 3B ... memory unit, 3C ... bus, 3D ... diagnostic module, 3E ... A / D converter, 3F ... power supply unit, 3G ... communication interface, 4 ... monitoring device, 5 ... field Bath, S0 ... bathtub curve, S1, S2 ... modified bathtub curve, T1 ... initial failure period, T2 ... accidental failure period, T3 ... wear failure period, P1 ... Δ mark (index), tx ... remaining life for point B time.

Claims

A failure prediction support device that is mounted on a positioner that adjusts the valve opening of a control valve that adjusts the flow rate of fluid, and that supports the failure prediction of the failure prediction target with the control valve as a failure prediction target,
A failure prediction curve storage means for storing a curve showing the relationship between the operating time and the failure rate of the failure prediction object created based on statistical data as failure prediction curve,
At least among the pressure of the fluid at the start of use of the failure prediction target taken in through various sensors, the pressure of the fluid, the temperature of the fluid, the pressure fluctuation of the fluid, the void fraction of the fluid, and the slurry concentration A failure prediction curve correcting means for correcting the failure prediction curve according to any one of the following:
A failure prediction support apparatus comprising: a current position notification unit that notifies a current position of the failure prediction target in the corrected failure prediction curve .