JP5061744B2 - Situation analysis system and situation analysis method - Google Patents

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本発明は、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムおよび状況解析方法に関する。   The present invention relates to a situation analysis system and a situation analysis method for analyzing a situation of a monitoring target based on data acquired from the monitoring target.

プラントなどにおいて、プラントの異常を検知し、アラームを発生させるシステムが導入されている。異常時にはアラームが発生し、監視画面で異常を認識したオペレータは、アラームが発生した機器を確認し、異常が起きた原因を調査する。さらに、原因が分かれば、メンテナンスなど異常状態を回避するための対処を行う。
特開平9−281042号公報
In a plant or the like, a system for detecting an abnormality of the plant and generating an alarm is introduced. When an abnormality occurs, an alarm is generated, and the operator who recognizes the abnormality on the monitoring screen checks the device in which the alarm has occurred and investigates the cause of the abnormality. Furthermore, if the cause is known, measures are taken to avoid abnormal conditions such as maintenance.
JP-A-9-281042

このようなシステムを構築するためには、システムのセットアップ時に異常を検知するためのアラーム発生ロジックを作成する必要がある。また、アラーム発生時には、オペレータはアラーム発生ロジックを調べ、異常が起きた機器だけではなく、アラーム発生ロジックやプロセスの知識や過去の経験から関係がありそうな機器についても確認し、適切な操作を実行することが要求される。   In order to construct such a system, it is necessary to create an alarm generation logic for detecting an abnormality during system setup. Also, when an alarm occurs, the operator checks the alarm generation logic and checks not only the device where the abnormality occurred, but also the devices that are likely to be related from the alarm generation logic, process knowledge, and past experience, and performs appropriate operations. It is required to execute.

しかし、アラームを適切に発生させるためには、オペレータは複雑なアラーム発生ロジックを作成する必要がある。オペレータが望むアラームだけを出すためには、複雑なロジックを作成しなければならないケースが多く、経験の少ないオペレータには操作が困難である。   However, in order to generate an alarm appropriately, the operator needs to create a complicated alarm generation logic. In order to issue only the alarm desired by the operator, it is often necessary to create complicated logic, which is difficult for an inexperienced operator.

また、アラーム発生時に異常の原因を調べるためには、アラーム発生ロジックを調べる必要があり、アラーム発生ロジックが複雑な場合は原因調査に非常に時間がかかる。さらに、近年、オペレータの人数が減る傾向にあり、1人あたりの監視情報が増加しているため、プラント全体のアラーム発生に関するシステムを把握することが困難になってきている。   Also, in order to investigate the cause of an abnormality when an alarm occurs, it is necessary to examine the alarm generation logic. If the alarm generation logic is complicated, it takes a very long time to investigate the cause. Further, in recent years, the number of operators tends to decrease, and the monitoring information per person increases. Therefore, it is difficult to grasp a system relating to alarm generation of the entire plant.

このため、複雑なアラーム発生ロジックを作成することなく、プラントの異常状態を検知することができるシステム、あるいは、異常検知時に原因となった機器を迅速に抽出できるシステムの開発が強く要望されている。   For this reason, there is a strong demand for the development of a system that can detect an abnormal state of a plant without creating complicated alarm generation logic, or a system that can quickly extract the device that caused the abnormality. .

本発明の目的は、マハラノビス・タグチメソッドを使用することにより、監視対象の状況を容易かつ迅速に解析できる状況解析システムおよび状況解析方法を提供することにある。   An object of the present invention is to provide a situation analysis system and a situation analysis method that can easily and quickly analyze a situation of a monitoring target by using a Mahalanobis Taguchi method.

本発明の状況解析システムは、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、を備え、前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、前記作成条件の指定は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、前記指示受付手段は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのトレンドをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの時間的範囲の前記指定を受け付けることを特徴とする。
この状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
The situation analysis system according to the present invention is a situation analysis system for analyzing a situation of a monitoring target based on data acquired from the monitoring target, a data accumulating means for accumulating data obtained from the monitoring target, and the data accumulating means. Reference space creation means for creating a reference space based on the accumulated data, data acquisition means for obtaining data from the monitoring target, and the data acquisition means in the reference space created by the reference space creation means The distance calculation means for calculating the Mahalanobis distance by inputting the data obtained in the above, and accepting the user's instruction, and in accordance with the instruction, the reference space creation means, the data acquisition means, or the operation of the distance calculation means Instruction receiving means for determining a procedure, wherein the instruction receiving means creates the reference space as the instruction The data receiving means accepts addition or deletion of data types handled by the data acquisition means and the distance calculation means, and the instruction accepting means accepts specification of the reference space creation condition in the reference space creating means as the instruction. the designation of creating conditions wherein among the accumulated data by the data storage means, said reference space Ri specified der temporal range of data used in creating the reference space by creating means, said instruction receiving means The trend of the data accumulated by the data accumulating means is graphically displayed on the screen, and the designation of the time range of the data is received on the display screen .
According to this situation analysis system, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

本発明の状況解析システムは、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、を備え、前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、前記作成条件の指定は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、前記距離算出手段は、前記データ取得手段により取得されたデータに代えて、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付手段による指示に従った試行を可能としたことを特徴とする。The situation analysis system according to the present invention is a situation analysis system for analyzing a situation of a monitoring target based on data acquired from the monitoring target, a data accumulating means for accumulating data obtained from the monitoring target, and the data accumulating means. Reference space creation means for creating a reference space based on the accumulated data, data acquisition means for obtaining data from the monitoring target, and the data acquisition means in the reference space created by the reference space creation means The distance calculation means for calculating the Mahalanobis distance by inputting the data obtained in the above, and accepting the user's instruction, and in accordance with the instruction, the reference space creation means, the data acquisition means, or the operation of the distance calculation means Instruction receiving means for determining a procedure, wherein the instruction receiving means creates the reference space as the instruction The data receiving means accepts addition or deletion of data types handled by the data acquisition means and the distance calculation means, and the instruction accepting means accepts specification of the reference space creation condition in the reference space creating means as the instruction. The designation of the creation condition is designation of a time range of data used in creation of the reference space by the reference space creation means among the data accumulated by the data accumulation means, and the distance calculation means includes: Instead of the data acquired by the data acquisition unit, the Mahalanobis distance is calculated using the data stored by the data storage unit, thereby enabling a trial according to the instruction by the instruction receiving unit. And
この状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。According to this situation analysis system, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.
前記データはプロセスデータであってもよい。The data may be process data.

本発明の状況解析方法は、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積ステップと、前記データ蓄積ステップにより蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成ステップと、前記監視対象からデータを取得するデータ取得ステップと、前記基準空間作成ステップにより作成された前記基準空間に、前記データ取得ステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、または前記距離算出ステップの動作手順を定める指示受付ステップと、を備え、前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、および前記距離算出ステップで取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップにおける前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、前記作成条件の指定は、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成ステップによる前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、前記指示受付ステップでは、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのトレンドをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの時間的範囲の前記指定を受け付けることを特徴とする。The situation analysis method of the present invention is a situation analysis method for analyzing a situation of a monitoring object based on data acquired from the monitoring object, and includes a data accumulation step for accumulating data obtained from the monitoring object, and the data accumulation step. A reference space creating step for creating a reference space based on the accumulated data, a data obtaining step for obtaining data from the monitoring target, and a data obtaining step in the reference space created by the reference space creating step The distance calculation step for calculating the Mahalanobis distance by inputting the data obtained in step (b), the user's instruction is accepted, and the reference space creation step, the data acquisition step, or the distance calculation step is operated according to the instruction. An instruction receiving step for determining a procedure, and receiving the instruction In the step, as the instruction, the reference space creation step, the data acquisition step, and the addition or deletion of the data type handled in the distance calculation step are accepted. In the instruction reception step, the reference space creation step is used as the instruction. The creation of the reference space is accepted, and the creation condition is designated as a time range of data used in creating the reference space by the reference space creating step among the data accumulated by the data accumulating step. In the instruction accepting step, the trend of the data accumulated in the data accumulating step is graphically displayed on the screen, and the designation of the time range of the data is accepted on the display screen. .
この状況解析方法によれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。According to this situation analysis method, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

本発明の状況解析方法は、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積ステップと、前記データ蓄積ステップにより蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成ステップと、前記監視対象からデータを取得するデータ取得ステップと、前記基準空間作成ステップにより作成された前記基準空間に、前記データ取得ステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、または前記距離算出ステップの動作手順を定める指示受付ステップと、を備え、前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、および前記距離算出ステップで取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップにおける前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、前記作成条件の指定は、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成ステップによる前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、前記距離算出ステップでは、前記データ取得ステップにより取得されたデータに代えて、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付ステップによる指示に従った試行を可能としたことを特徴とする。
この状況解析方法によれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
The situation analysis method of the present invention is a situation analysis method for analyzing a situation of a monitoring object based on data acquired from the monitoring object, and includes a data accumulation step for accumulating data obtained from the monitoring object, and the data accumulation step. A reference space creating step for creating a reference space based on the accumulated data, a data obtaining step for obtaining data from the monitoring target, and a data obtaining step in the reference space created by the reference space creating step The distance calculation step for calculating the Mahalanobis distance by inputting the data obtained in step (b), the user's instruction is accepted, and the reference space creation step, the data acquisition step, or the distance calculation step is operated according to the instruction. An instruction receiving step for determining a procedure, and receiving the instruction In the step, as the instruction, the reference space creation step, the data acquisition step, and the addition or deletion of the data type handled in the distance calculation step are accepted. In the instruction reception step, the reference space creation step is used as the instruction. The creation of the reference space is accepted, and the creation condition is designated as a time range of data used in creating the reference space by the reference space creating step among the data accumulated by the data accumulating step. Specifies der of is, in the distance calculation step, instead of the acquired data by the data acquisition step, by calculating the Mahalanobis distance using the data accumulated by the data accumulation step, by the instruction receiving step It was possible to make a trial according to the instructions. The features.
According to this situation analysis method, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

本発明の状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。   According to the situation analysis system of the present invention, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

本発明の状況解析方法によれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。   According to the situation analysis method of the present invention, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and the situation can be analyzed easily and quickly. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

以下、図1〜図7を参照して、本発明による状況解析システムの一実施形態について説明する。   Hereinafter, an embodiment of a situation analysis system according to the present invention will be described with reference to FIGS.

図1は、本実施形態の状況解析システムが適用されたプラント制御システムの構成を示すブロック図である。   FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a plant control system to which the situation analysis system of the present embodiment is applied.

図1に示すように、プラント制御システムは、プラントに分散配置されたフィールドコントローラ2,2,・・・と、フィールドコントローラ2,2,・・・を介してフィールド機器1,1,・・・を統合的に制御するプラント制御サーバ3と、プラントの監視を行うための監視用端末装置4と、を備える。フィールドコントローラ2,2,・・・およびプラント制御サーバ3はネットワーク7を介して互いに接続されている。   As shown in FIG. 1, the plant control system includes field controllers 2, 2,... Distributed in a plant and field devices 1, 2,. Are provided with a plant control server 3 that integrally controls the monitoring terminal device 4 for monitoring the plant. The field controllers 2, 2,... And the plant control server 3 are connected to each other via a network 7.

プラント制御サーバ3には、フィールド機器1,1,・・・からのデータ収集やフィールド機器1,1,・・・に対する制御を実行するためのアプリケーションプログラムが実装されている。このプログラムを実行することで、オペレータは、監視用端末装置4を介してプラントの状況を監視することができる。   The plant control server 3 is mounted with an application program for collecting data from the field devices 1, 1,... And controlling the field devices 1, 1,. By executing this program, the operator can monitor the state of the plant via the monitoring terminal device 4.

また、このプラント制御システムには、本実施形態の状況解析システムを構成するプラント情報管理サーバ5と、プラント情報管理用端末装置6とが、ネットワーク7を介して接続されている。   Further, a plant information management server 5 and a plant information management terminal device 6 constituting the situation analysis system of the present embodiment are connected to the plant control system via a network 7.

図1に示すように、プラント情報管理サーバ5は、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段51と、データ蓄積手段51に蓄積された上記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段52と、監視対象からデータを取得するデータ取得手段53と、基準空間作成手段52により作成された基準空間に、データ取得手段53で得られたデータを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段54と、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に応じて基準空間作成手段52、データ取得手段53、または距離算出手段54の動作手順を定める指示受付手段55と、を構成する。   As shown in FIG. 1, the plant information management server 5 includes a data storage unit 51 that stores data obtained from a monitoring target, and a reference space that creates a reference space based on the data stored in the data storage unit 51. The Mahalanobis distance is calculated by inputting the data obtained by the data obtaining unit 53 into the creating unit 52, the data obtaining unit 53 that obtains data from the monitoring target, and the reference space created by the reference space creating unit 52. The distance calculating unit 54 and an instruction receiving unit 55 that receives the user's instruction and determines the operation procedure of the reference space creating unit 52, the data acquiring unit 53, or the distance calculating unit 54 according to the instruction.

図2は本実施形態の状況解析システムの動作を示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the situation analysis system of this embodiment.

図2のステップS1〜ステップS5は、プラント制御システムで発生する異常を監視する動作手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ5の制御に基づいて実行される。   Steps S1 to S5 in FIG. 2 show an operation procedure for monitoring an abnormality that occurs in the plant control system. This procedure is executed based on the control of the plant information management server 5.

図2のステップS1では、データ取得手段53を介して、プラント制御サーバ3からデータを取得する。取得されるデータには、フィールド機器1,1,・・・から収集された各種パラメータが含まれる。   In step S <b> 1 of FIG. 2, data is acquired from the plant control server 3 via the data acquisition unit 53. The acquired data includes various parameters collected from the field devices 1, 1,.

次に、ステップS2では、距離算出手段54において、ステップS1で取得されたデータを基準空間作成手段52により作成された基準空間に入力し、マハラノビス距離を算出するとともに、算出結果をプラント情報管理用端末装置6の画面にグラフ表示する。   Next, in step S2, the distance calculation means 54 inputs the data acquired in step S1 into the reference space created by the reference space creation means 52, calculates the Mahalanobis distance, and uses the calculation result for plant information management. A graph is displayed on the screen of the terminal device 6.

次に、ステップS3では、算出されたマハラノビス距離が所定距離よりも大きいか否か判断する。この処理は、データ蓄積手段51に格納された正常期間内の正常なデータ群と、ステップS1で取得されたデータとの間のマハラノビス距離を算出するマハラノビス・タグチメソッドを実行することで、ステップS1で取得されたデータと正常なデータ群との類似性を判定するものである。   Next, in step S3, it is determined whether or not the calculated Mahalanobis distance is greater than a predetermined distance. This process is performed by executing the Mahalanobis Taguchi method for calculating the Mahalanobis distance between the normal data group stored in the data storage means 51 within the normal period and the data acquired in step S1. The similarity between the data acquired in step 1 and the normal data group is determined.

ステップS3の判断が肯定されれば、取得されたデータが異常であると判定してステップS4へ進む。一方、ステップS3の判断が否定されれば、取得されたデータが正常であると判定してステップS5へ進む。   If the determination in step S3 is affirmative, it is determined that the acquired data is abnormal, and the process proceeds to step S4. On the other hand, if the determination in step S3 is negative, it is determined that the acquired data is normal and the process proceeds to step S5.

図3(a)はマハラノビス距離の算出結果の表示例を示したものであり、マハラノビス距離が大きくなり安定ラインから離れると、ステップS3において異常と判定する。   FIG. 3A shows a display example of the calculation result of the Mahalanobis distance. When the Mahalanobis distance becomes large and moves away from the stable line, it is determined in step S3 that there is an abnormality.

ステップS4では、オペレータにプラントの異常をアラームの発生により通知して、ステップS1へ戻る。   In step S4, the operator is notified of the plant abnormality by the occurrence of an alarm, and the process returns to step S1.

一方、ステップS5では、ステップS1で取得されたデータ(正常なデータ)をデータ蓄積手段51に格納してステップS1へ戻る。このように、データ蓄積手段51には正常なデータのみが格納される。   On the other hand, in step S5, the data (normal data) acquired in step S1 is stored in the data storage means 51, and the process returns to step S1. In this way, only normal data is stored in the data storage means 51.

図2のステップS11〜ステップS13は、基準空間の作成手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ5の制御に基づいて実行される。   Steps S11 to S13 in FIG. 2 show a procedure for creating a reference space. This procedure is executed based on the control of the plant information management server 5.

図2のステップS11では、データ蓄積手段51に格納された正常期間内の正常なデータ群を取得する。次いでステップS12では、基準空間作成手段52により、データ蓄積手段51から取得された正常なデータ群に基づいて基準空間を作成する。この基準空間は上記ステップS2において使用されることになる。   In step S11 of FIG. 2, a normal data group within a normal period stored in the data storage means 51 is acquired. Next, in step S <b> 12, the reference space is created by the reference space creation unit 52 based on the normal data group acquired from the data storage unit 51. This reference space is used in step S2.

次に、ステップS13では、ステップS12で作成された基準空間を保存し、ステップS11へ戻る。   Next, in step S13, the reference space created in step S12 is stored, and the process returns to step S11.

このように、本実施形態では基準空間の作成を繰り返すことで、データ蓄積手段51に逐次格納される最新の正常なデータを基準空間に反映させることができる。なお、基準空間の作成を常に繰り返すことなく、適時、基準空間を更新するようにしてもよい。   Thus, in this embodiment, the latest normal data sequentially stored in the data storage unit 51 can be reflected in the reference space by repeating the creation of the reference space. Note that the reference space may be updated in a timely manner without always repeating the creation of the reference space.

本実施形態によれば、基準空間を作成する材料となる正常なデータ群(履歴データ)の蓄積に伴い、ステップS3における異常/正常の判定精度が向上することになる。   According to this embodiment, the accuracies / normality determination accuracy in step S3 is improved with the accumulation of normal data groups (history data) that are the materials for creating the reference space.

図2のステップS21〜ステップS24は、異常要因の通知手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ5の制御に基づいて実行される。   Steps S <b> 21 to S <b> 24 in FIG. 2 show the abnormality factor notification procedure. This procedure is executed based on the control of the plant information management server 5.

図2のステップS21では、プラント情報管理用端末装置6を介して異常発生の原因解析が要求されたか否か判断する。オペレータはプラントの異常の通知(ステップS4)を受けた場合、プラント情報管理用端末装置6を介して異常発生の原因の解析を要求することができる。このような場合、ステップS21の判断が肯定され、ステップS22へ進む。否定されれば、ステップS21を繰り返す。   In step S21 of FIG. 2, it is determined whether or not cause analysis of the occurrence of abnormality is requested via the plant information management terminal device 6. When the operator receives a notification of a plant abnormality (step S4), the operator can request analysis of the cause of the abnormality through the plant information management terminal device 6. In such a case, the determination in step S21 is affirmed and the process proceeds to step S22. If not, step S21 is repeated.

ステップS22では、プラント制御サーバ3から取得されたデータである各パラメータについて、マハラノビス距離に貢献した程度(貢献度)を計算する。なお、貢献度を算出する貢献度法は、マハラノビス・タグチメソッドにおいてマハラノビス距離計算に使用した各パラメータの影響の大きさを計算するための方法である。貢献度法を適用することにより、異常が発生した期間に、どのパラメータが正常時と異なる変動をしたか調べることができる。   In step S22, the degree (contribution) that contributes to the Mahalanobis distance is calculated for each parameter that is data acquired from the plant control server 3. The contribution method for calculating the contribution is a method for calculating the magnitude of the influence of each parameter used in the Mahalanobis distance calculation in the Mahalanobis Taguchi method. By applying the contribution degree method, it is possible to examine which parameter has changed differently from the normal time during the period when the abnormality occurred.

次に、ステップS23では、ステップS22で計算した貢献度に基づき、各パラメータの影響度の大きさをプラント情報管理用端末装置6の画面上にグラフで表示する。原因となったパラメータはグラフで示す値が大きくなるため、オペレータは異常発生の原因を把握できる。また、最も影響の大きなパラメータだけでなく、そのパラメータと関連のあるパラメータの影響度も大きくなるため、グラフを見ることで、影響範囲に該当するパラメータをも把握できる。例えば、多数のセンサが存在する場合、センサ間の影響についても把握できる。   Next, in step S23, based on the contribution calculated in step S22, the magnitude of the degree of influence of each parameter is displayed in a graph on the screen of the plant information management terminal device 6. Since the parameter that caused the problem has a larger value shown in the graph, the operator can grasp the cause of the occurrence of the abnormality. Further, not only the parameter having the greatest influence but also the degree of influence of the parameter related to the parameter is increased, so that the parameter corresponding to the influence range can be grasped by looking at the graph. For example, when there are a large number of sensors, the influence between the sensors can be grasped.

図3(b)は各パラメータの影響度の表示例を示している。この例では、パラメータ2の影響度が最も大きく、ついでパラメータ3の影響度が大きいことが示されている。   FIG. 3B shows a display example of the influence level of each parameter. In this example, it is shown that the influence degree of the parameter 2 is the largest, and then the influence degree of the parameter 3 is large.

次に、ステップS24では、プラント情報管理用端末装置6の画面を介し、オペレータに影響度の大きなパラメータに対応する、異常発生の原因と考えられるフィールド機器1,1・・・などの機器名を通知し、ステップS21へ戻る。このとき、影響度の大きな機器が複数存在すれば、それら複数の機器について通知する。これにより、オペレータは通知された機器について、再設定等の操作を行うことができ、このような操作は、プラント制御サーバ3の処理により対象機器に反映される。   Next, in step S24, device names such as field devices 1, 1,... That are considered to be the cause of the abnormality, corresponding to parameters having a large influence on the operator, are displayed via the screen of the terminal device 6 for plant information management. Notify and return to step S21. At this time, if there are a plurality of devices having a large influence degree, the plurality of devices are notified. Thereby, the operator can perform operations such as resetting for the notified device, and such operation is reflected on the target device by the processing of the plant control server 3.

このように、マハラノビス・タグチメソッドの貢献度法を異常時の解析に使用することで、原因と考えられる機器の候補が表示あるいは通知されるので、複雑なアラーム発生ロジックの調査などをする必要がなく、プロセスの知識や過去の経験が豊富でないオペレータでも迅速な対応が可能となる。   In this way, by using the Mahalanobis Taguchi method contribution method for analysis at the time of abnormality, candidate devices that are considered to be the cause are displayed or notified, so it is necessary to investigate complicated alarm generation logic etc. In addition, an operator who is not rich in process knowledge and past experience can respond quickly.

次に、指示受付手段55の機能について説明する。   Next, the function of the instruction receiving unit 55 will be described.

本実施形態の状況解析システムでは、指示受付手段55を介してユーザの指示を与えることにより、状況解析システムで用いるパラメータのデータ種を追加または削除することができる。   In the situation analysis system according to the present embodiment, by giving a user instruction via the instruction receiving unit 55, the data types of parameters used in the situation analysis system can be added or deleted.

まず、オペレータは、プラント情報管理用端末装置6を介してプラント情報サーバ5にアクセスすることにより、マハラノビス距離の算出に使用されているパラメータのデータ種を確認できる。図4(a)は、プラント情報管理用端末装置6の画面表示例を示している。この例では、現在の監視条件で使用されたデータ種が「監視オプション」により表示される。図4(a)の表示では、プロセス値などの生データの変化を示す「生データの変化」のみがデータ種として選択されている。
First, the operator can check the data type of the parameter used for calculating the Mahalanobis distance by accessing the plant information server 5 via the plant information management terminal device 6. FIG. 4A shows a screen display example of the plant information management terminal device 6. In this example, the data type used in the current monitoring condition is displayed by “monitoring option”. In the display of FIG. 4A, only “change in raw data” indicating a change in raw data such as a process value is selected as the data type .

例えば、オペレータが生データの最大値・最小値の変化についても着目して監視したいと考えた場合、画面上で対応するボックス81をチェックすることにより、当該データ種が監視条件に加えられる。図4(b)の表示では、新たなデータ種である「最大値・最小値の変化」がデータ種として追加された様子が示される。オペレータによるデータ種追加の指示はプラント情報管理サーバ5に与えられ、以降の監視条件に反映される。
For example, when the operator wants to monitor the change of the maximum value / minimum value of the raw data, the corresponding data type is added to the monitoring condition by checking the corresponding box 81 on the screen. The display of FIG. 4B shows a state in which a new data type “change in maximum value / minimum value” is added as a data type . The data type addition instruction by the operator is given to the plant information management server 5 and is reflected in the subsequent monitoring conditions.

生データの最大値・最小値の変化以外に、1時間ごとの生データの平均値の変化や、1日ごとの生データの平均値の変化等をデータ種として選択することもできる。
In addition to changes in the maximum and minimum values of raw data, changes in the average value of raw data every hour, changes in the average value of raw data every day, and the like can also be selected as data types .

データ種を追加した場合、基準空間作成手段52における基準空間の作成、データ取得手段53で取得されるデータ、および距離算出手段54におけるマハラノビス距離の算出に、データ種の追加が反映される。
When the data type is added, the addition of the data type is reflected in the creation of the reference space in the reference space creation unit 52, the data acquired in the data acquisition unit 53, and the Mahalanobis distance calculation in the distance calculation unit 54.

また、監視条件の変更が有効か否かをオペレータが判断できるように、本実施形態の状況解析システムでは、データ取得手段53により取得される生データに代えて、データ蓄積手段51により蓄積された過去のデータを用いて距離算出手段54においてマハラノビス距離を算出することにより、変更前および変更後の監視条件での試行を可能としている。試行は実動作時と同様の動作に従い、試行結果はプラント情報管理用端末装置6を介して通知される。   In addition, in the situation analysis system according to the present embodiment, instead of the raw data acquired by the data acquisition unit 53, the data is stored by the data storage unit 51 so that the operator can determine whether or not the monitoring condition change is valid. By using the past data and calculating the Mahalanobis distance in the distance calculation means 54, trials can be performed under the monitoring conditions before and after the change. The trial follows the same operation as the actual operation, and the trial result is notified through the plant information management terminal device 6.

このように、過去のデータを用いて状況解析を試行することで、プラントを実際に稼動するまでもなく短時間で多数のケースについてのシミュレーションが可能となり、監視条件の有効性を適切に評価できる。例えば、変更後の設定でマハラノビス距離の異常や別のアラームの発生など、変更の影響を予め知ることができる。新たな監視条件が有効であることが確認できた場合、オペレータの指示に従って、データ種追加の指示がプラント情報管理サーバ5に与えられ、以降のリアルタイム監視における監視条件に実際に反映される。
In this way, by analyzing the situation using past data, it is possible to simulate a large number of cases in a short time without actually operating the plant, and the effectiveness of the monitoring conditions can be evaluated appropriately. . For example, it is possible to know in advance the effect of the change, such as an abnormality in the Mahalanobis distance or the occurrence of another alarm, in the settings after the change. When it is confirmed that the new monitoring condition is valid, an instruction to add a data type is given to the plant information management server 5 in accordance with an instruction from the operator, and is actually reflected in the monitoring condition in the subsequent real-time monitoring.

以上のように、本実施形態の状況解析システムでは、現在、マハラノビス距離の算出に使用しているパラメータをプラント情報管理用端末装置6により容易に確認できるとともに、「監視オプション」によってデータ種の追加、削除、変更を簡単に行うことができる。また、変更前後の監視条件についての試行を実際の変更前に行うことができるため、変更後の監視条件が適切か否かをオペレータが容易に判断できる。また、監視条件の変更後での動作を試行できるため、監視条件の変更による不都合な2次的影響を防止できる。

As described above, in the situation analysis system according to the present embodiment, the parameters currently used for calculation of the Mahalanobis distance can be easily confirmed by the plant information management terminal device 6 and the data type can be added by the “monitoring option”. , Delete and change easily. Moreover, since the trial for the monitoring condition before and after the change can be performed before the actual change, the operator can easily determine whether or not the monitoring condition after the change is appropriate. Further, since the operation after the change of the monitoring condition can be tried, an inconvenient secondary influence due to the change of the monitoring condition can be prevented.

次に、本実施形態の状況解析システムでは、指示受付手段55を介してユーザの指示を与えることにより、基準空間作成手段52における基準空間の作成条件を指定することができる。   Next, in the situation analysis system of the present embodiment, a reference space creation condition in the reference space creation means 52 can be specified by giving a user instruction via the instruction reception means 55.

通常、オペレータはプロセス監視の中で、運転ノウハウとして必ずチェックしている着眼点をもっている。そのようにオペレータのチェック項目に基づいて基準空間を作成することで、オペレータの運転ノウハウを効率的に監視条件に反映させることができる。   Usually, an operator always has a point to check as operation know-how in process monitoring. As described above, by creating the reference space based on the check items of the operator, the operator's operation know-how can be efficiently reflected in the monitoring condition.

図5(a)および図5(b)は、オペレータの指示を受け付ける際のプラント情報管理用端末装置6の表示画面例を示している。指示受付手段55はプラント情報管理用端末装置6に、オペレータの指示を受け付けるための画面を表示する。図5(a)に示すように、オペレータはプラント情報管理用端末装置6を操作することにより、データ蓄積手段51に蓄積されたデータのうち、これまで正常と判定しているデータ(プロセスデータ)群を画面上に呼び出し、判定の正否を確認することができる。そして、図5(b)に示すように、オペレータは個々のデータの値の変化を示す曲線について、そのオペレータの判定基準として着目している領域を入力することができる。図5(b)の例では、プロセスデータの変化を示す曲線91のうち、オペレータがチェックしている部分を領域91aおよび領域91bとして指定している。領域の指定方法は適宜選択でき、例えば、曲線の範囲を始点および終点により指定してもよい。   FIGS. 5A and 5B show examples of display screens of the plant information management terminal device 6 when an operator instruction is received. The instruction receiving means 55 displays a screen for receiving an operator instruction on the plant information management terminal device 6. As shown in FIG. 5 (a), the operator operates the plant information management terminal device 6 so that the data (process data) that has been determined to be normal so far among the data stored in the data storage means 51. A group can be called on the screen to check whether the determination is correct. Then, as shown in FIG. 5B, the operator can input a region of interest as a criterion for the operator with respect to a curve indicating a change in the value of each data. In the example of FIG. 5B, the portions checked by the operator in the curve 91 indicating the change of the process data are designated as the region 91a and the region 91b. The method for specifying the area can be selected as appropriate. For example, the range of the curve may be specified by the start point and the end point.

このようなオペレータの判定基準は、プラント情報管理サーバ5に登録され、基準空間作成手段52における基準空間の作成条件に反映される(ステップS11〜ステップS13)。図5(b)の例では、基準空間作成手段52における基準空間の作成時には、曲線91のうち領域91aおよび領域91bのデータのみを使用して基準空間を作成する。これにより、基準空間そのものがオペレータの運転ノウハウの代わりとなる。また、基準空間には複数データ間の関係が反映されているため、指定範囲が複数箇所ある場合にはその相関を入力するまでもなく、自ずとそれぞれの箇所の関係も考慮されることになる。したがって、簡単な入力操作により高い精度での監視が可能となる。   Such operator determination criteria are registered in the plant information management server 5 and reflected in the reference space creation conditions in the reference space creation means 52 (steps S11 to S13). In the example of FIG. 5B, when the reference space is created by the reference space creating means 52, the reference space is created using only the data of the area 91a and the area 91b in the curve 91. Thereby, the reference space itself is substituted for the operator's operation know-how. Further, since the relationship between a plurality of data is reflected in the reference space, when there are a plurality of designated ranges, it is not necessary to input the correlation, and the relationship between the respective locations is also taken into consideration. Therefore, it is possible to monitor with high accuracy by a simple input operation.

図6(a)は、オペレータの判定基準を呼び出す際のプラント情報管理用端末装置6の画面表示を示している。この例では、「入力値設定」というダイアログを表示させ、判定基準および判定対象となるデータを、それぞれ「判定基準データ」のボックス82および「検査データ」のボックス83により指定することができる。例えば、ボックス82により「オペレータAの判定ノウハウ」を指定すれば、オペレータの判定基準が選択される。また、ボックス83により検査対象となるプロセスデータ(データXX)が選択される。このように、オペレータの運転ノウハウを機能化することにより、監視ロジックに適宜取り込むことが可能となる。これにより、例えば、特定のオペレータが不在の場合でも、そのオペレータの判断を監視ロジックに取り入れることができる。また、今までオペレータの感覚に頼っていた判定基準が客観化され、判定が正確にできる。   FIG. 6A shows a screen display of the plant information management terminal device 6 when calling the operator's determination criteria. In this example, the dialog “input value setting” is displayed, and the determination criterion and the data to be determined can be designated by the “determination criterion data” box 82 and the “inspection data” box 83, respectively. For example, if “operator A determination know-how” is designated in the box 82, the operator determination criterion is selected. Further, the process data (data XX) to be inspected is selected from the box 83. In this way, by making the operator's operation know-how functional, it is possible to incorporate it into the monitoring logic as appropriate. Thereby, for example, even when a specific operator is absent, the judgment of the operator can be taken into the monitoring logic. In addition, the judgment criteria that have been relied on the operator's sense until now are made objective and the judgment can be made accurately.

図6(b)は、選択された判定基準を用いて、プロセスデータをリアルタイムに検査する手順を示すフローチャートである。   FIG. 6B is a flowchart showing a procedure for inspecting process data in real time using the selected criterion.

図6(b)のステップS31では、選択されている判定基準データ(図6(a))を取得する。次に、ステップS32では、選択されている検査データ(図6(a))を取得する。次に、ステップS33では、ステップS31で取得した判定基準データに従って作成された基準空間を用い、ステップS32で取得した検査データについて、リアルタイムに異常監視(ステップS1〜ステップS5)を実行し、処理を終了する。   In step S31 of FIG. 6B, the selected criterion data (FIG. 6A) is acquired. Next, in step S32, the selected inspection data (FIG. 6A) is acquired. Next, in step S33, abnormality monitoring (steps S1 to S5) is performed in real time on the inspection data acquired in step S32 using the reference space created according to the determination reference data acquired in step S31, and processing is performed. finish.

異常監視(ステップS1〜ステップS5)の処理のほか、貢献度を算出することにより、異常要因通知の処理(ステップS21〜ステップS24)を実行することもできる。   In addition to the abnormality monitoring process (steps S1 to S5), the abnormality factor notification process (steps S21 to S24) can also be executed by calculating the contribution.

本実施形態の状況解析システムでは、複数のプロセスデータ間の関係についてのオペレータの判定基準を登録することもできる。図5(c)は、このような判定基準の入力を受け付ける際のプラント情報管理用端末装置6の表示画面例を示している。この例では、オペレータの運転ノウハウとして、「正常時には、データXXが増加すればデータYYが減少する」という知見がある場合、オペレータの指定により多数のプロセスデータの中からデータXXおよびデータYYのみを抽出し、それぞれ曲線92および曲線93として画面表示させることができる。そして、オペレータは、上記の知見に合致したプロセスを正常なデータとして指定する。このようなオペレータの判定基準は、プラント情報管理サーバ5に登録され、基準空間作成手段52における基準空間の作成条件に反映される(ステップS11〜ステップS13)。   In the situation analysis system according to the present embodiment, the operator's criterion for the relationship between a plurality of process data can be registered. FIG.5 (c) has shown the example of a display screen of the terminal apparatus 6 for plant information management at the time of receiving the input of such a criterion. In this example, if there is a knowledge that the operator's operation know-how is “when the data XX increases, the data YY decreases when the operator is normal”, only the data XX and the data YY are selected from a large number of process data by the operator's designation. They can be extracted and displayed on the screen as curves 92 and 93, respectively. Then, the operator designates a process that matches the above knowledge as normal data. Such operator determination criteria are registered in the plant information management server 5 and reflected in the reference space creation conditions in the reference space creation means 52 (steps S11 to S13).

複数の運転ノウハウを登録することにより、運転ノウハウを適宜組み合わせることもできる。図7は、複数の判定基準を用いた監視手順を示すフローチャートである。   By registering a plurality of driving know-how, the driving know-how can be combined as appropriate. FIG. 7 is a flowchart showing a monitoring procedure using a plurality of determination criteria.

図7のステップS41ではデータXXを取り込み、ステップS42では、オペレータAの判定基準に従った異常監視(ステップS33)を実行する。ステップS43では、監視結果が正常か否か判断し、判断が肯定されればステップS45へ、判断が否定されればステップS44へ進む。ステップS44では、所定の異常時処理を実行し、処理を終了する。   In step S41 of FIG. 7, the data XX is fetched, and in step S42, abnormality monitoring (step S33) according to the judgment criterion of the operator A is executed. In step S43, it is determined whether the monitoring result is normal. If the determination is affirmative, the process proceeds to step S45, and if the determination is negative, the process proceeds to step S44. In step S44, a predetermined abnormal process is executed, and the process ends.

一方、ステップS45では、データYYを取り込み、ステップS46では、オペレータBの判定基準に従った異常監視(ステップS33)を実行する。次に、ステップS47では、オペレータCの判定基準に従った異常監視(ステップS33)を実行する。   On the other hand, in step S45, the data YY is fetched, and in step S46, abnormality monitoring (step S33) is performed in accordance with the judgment criteria of operator B. Next, in step S47, abnormality monitoring (step S33) is performed in accordance with the determination criterion of operator C.

ステップS48では、監視結果が正常か否か判断し、判断が肯定されれば処理を終了し、判断が否定されればステップS49へ進む。ここでは、ステップS46およびステップS47のいずれかで異常が認められれば、ステップS48の判断が否定される。   In step S48, it is determined whether or not the monitoring result is normal. If the determination is affirmative, the process ends. If the determination is negative, the process proceeds to step S49. Here, if an abnormality is recognized in either step S46 or step S47, the determination in step S48 is denied.

ステップS49では、所定の異常時処理を実行し、処理を終了する。
このように、各オペレータがチェックしている項目を監視ロジックに自由に取り入れることができるため、各オペレータが不在であっても、それぞれの運転ノウハウを任意に組み合わせた監視ロジックを構築できる。複数のオペレータの運転ノウハウを適宜組み合わせることも可能となる。
In step S49, a predetermined abnormality process is executed, and the process ends.
Thus, since the items checked by each operator can be freely incorporated into the monitoring logic, even if each operator is absent, it is possible to construct a monitoring logic in which each operation know-how is arbitrarily combined. It is also possible to appropriately combine the operation know-how of a plurality of operators.

以上のように、本実施形態では、各機器のパラメータ等のデータの値が正常稼動時とは異なる変動をすると、マハラノビス・タグチメソッドを用いて異常が検知される。このため、アラームを発生させるために、オペレータが複雑な監視ロジックを作成する必要がない。また、正常稼動時のデータが蓄積されていけばいくほど、異常検知の精度が上がるためロジックの修正等の作業も不要である。   As described above, in this embodiment, when the value of data such as the parameter of each device varies differently from that during normal operation, an abnormality is detected using the Mahalanobis Taguchi method. This eliminates the need for the operator to create complex monitoring logic in order to generate an alarm. In addition, as the data during normal operation is accumulated, the accuracy of abnormality detection increases, so that work such as logic correction is unnecessary.

また、本実施形態では、オペレータの運転ノウハウを機能化し、監視ロジックに取り込むことが可能となる。運転ノウハウを持っているオペレータが不在の場合でも、そのオペレータと同じ判定が可能となる。また、これまで運転ノウハウとして判定基準があいまいであったものが客観化され、いつでも同じ判定結果が得られる。さらに、マハラノビス・タグチメソッドでは、データの変化の形(トレンドの形)に基づく監視を行うため、オペレータの感覚に近い判定が可能となる。   In this embodiment, the operator's operation know-how can be functionalized and incorporated into the monitoring logic. Even when there is no operator having operation know-how, the same determination as that operator is possible. Moreover, what has been ambiguous as a judgment for driving know-how has been made objective, and the same judgment result can be obtained at any time. Further, since the Mahalanobis Taguchi method performs monitoring based on the data change form (trend form), it is possible to make a determination close to the operator's feeling.

本発明による状況解析システムを、プラントの現在の収集データから今後の変動を予測するシステムと連動させることにより、未来データに基づくマハラノビス距離を算出できる。これにより、異常発生前に異常予測をユーザに通知することが可能となり、ユーザは異常発生前に迅速な対応を取ることができ、被害を事前に防止できる。また、異常発生前の作業により、異常発生後の煩雑な作業や異常発生によるコストの発生を防ぐことができる。   The Mahalanobis distance based on the future data can be calculated by linking the situation analysis system according to the present invention with a system that predicts future fluctuations from the current collected data of the plant. This makes it possible to notify the user of an abnormality prediction before the occurrence of an abnormality, so that the user can take a quick response before the occurrence of the abnormality and prevent damage in advance. In addition, the work before the occurrence of an abnormality can prevent troublesome work after the occurrence of the abnormality and the generation of costs due to the occurrence of the abnormality.

以上説明したように、本発明の状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。   As described above, according to the situation analysis system of the present invention, since the situation of the monitoring target is analyzed by calculating the Mahalanobis distance, it is not necessary to create complicated logic for monitoring and analysis, and it is easy and quick. You can analyze the situation. Further, since the user's instruction is accepted and the operation procedure is determined according to the instruction, the user's intention and know-how can be accurately reflected in the situation analysis.

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プラントの監視ないし解析に限定されることなく、監視対象からのデータに基づく解析を行う場面に広く適用することができる。また、本発明は異常/正常の判定に限定されることなく、種々の解析に対し広範に適用可能である。   The scope of application of the present invention is not limited to the above embodiment. The present invention is not limited to monitoring or analysis of a plant, but can be widely applied to scenes where analysis based on data from a monitoring target is performed. The present invention is not limited to the determination of abnormality / normality, and can be widely applied to various analyses.

本発明による状況解析システムをプラント制御システムに適用した一実施形態の構成を示すブロック図。The block diagram which shows the structure of one Embodiment which applied the situation analysis system by this invention to the plant control system. 本実施形態の状況解析システムの動作を示すフローチャート。The flowchart which shows operation | movement of the condition analysis system of this embodiment. 解析結果の表示例を示す図であり、(a)はマハラノビス距離の算出結果の表示例を示す図、(b)は各パラメータの影響度の表示例を示す図。It is a figure which shows the example of a display of an analysis result, (a) is a figure which shows the example of a display of the calculation result of Mahalanobis distance, (b) is a figure which shows the example of a display of the influence degree of each parameter. プラント情報管理用端末装置の表示例を示す図。The figure which shows the example of a display of the terminal apparatus for plant information management. オペレータの指示を受け付ける際の表示例を示す図。The figure which shows the example of a display at the time of accepting an operator's instruction | indication. (a)はオペレータの判定基準を呼び出す際の表示例を示す図、(b)はプロセスデータをリアルタイムに検査する手順を示すフローチャート。(A) is a figure which shows the example of a display at the time of calling an operator's criteria, (b) is a flowchart which shows the procedure which test | inspects process data in real time. 複数の判定基準を用いた監視手段を示すフローチャート。The flowchart which shows the monitoring means using several criteria.

符号の説明Explanation of symbols

5 プラント情報管理サーバ
51 データ蓄積手段
52 基準空間作成手段
53 データ取得手段
54 距離算出手段
55 指示受付手段
5 Plant information management server 51 Data storage means 52 Reference space creation means 53 Data acquisition means 54 Distance calculation means 55 Instruction acceptance means

Claims (5)

監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、
監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、
前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、
前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、
を備え、
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、
前記作成条件の指定は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、
前記指示受付手段は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのトレンドをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの時間的範囲の前記指定を受け付けることを特徴とする状況解析システム。
In the situation analysis system that analyzes the situation of the monitoring target based on the data acquired from the monitoring target,
Data storage means for storing data obtained from the monitoring target;
Reference space creation means for creating a reference space based on the data stored in the data storage means;
Data acquisition means for acquiring data from the monitoring target;
Distance calculation means for calculating Mahalanobis distance by inputting the data obtained by the data acquisition means to the reference space created by the reference space creation means;
An instruction receiving unit that receives an instruction of the user and determines an operation procedure of the reference space creation unit, the data acquisition unit, or the distance calculation unit according to the instruction;
With
The instruction accepting unit accepts addition or deletion of data types handled by the reference space creating unit, the data obtaining unit, and the distance calculating unit as the instruction,
The instruction accepting unit accepts designation of a creation condition of the reference space in the reference space creating unit as the instruction,
Specifying the creation condition, the out of the accumulated data by the data storage means, Ri specified der temporal range of data used in creating the reference space according to the reference space creating means,
Said instruction receiving means, said data storing trends of stored data by means well as screen display graphically, status analysis system like you, characterized in that accepting the specified time range of the data on the display screen .
監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、In the situation analysis system that analyzes the situation of the monitoring target based on the data acquired from the monitoring target,
監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、Data storage means for storing data obtained from the monitoring target;
前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、Reference space creation means for creating a reference space based on the data stored in the data storage means;
前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、Data acquisition means for acquiring data from the monitoring target;
前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、Distance calculation means for calculating Mahalanobis distance by inputting the data obtained by the data acquisition means to the reference space created by the reference space creation means;
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、An instruction receiving unit that receives an instruction of the user and determines an operation procedure of the reference space creation unit, the data acquisition unit, or the distance calculation unit according to the instruction;
を備え、With
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、The instruction accepting unit accepts addition or deletion of data types handled by the reference space creating unit, the data obtaining unit, and the distance calculating unit as the instruction,
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、The instruction accepting unit accepts designation of a creation condition of the reference space in the reference space creating unit as the instruction,
前記作成条件の指定は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、The designation of the creation condition is designation of a time range of data used in creation of the reference space by the reference space creation means among the data accumulated by the data accumulation means,
前記距離算出手段は、前記データ取得手段により取得されたデータに代えて、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付手段による指示に従った試行を可能としたことを特徴とする状況解析システム。The distance calculation means calculates the Mahalanobis distance using the data stored by the data storage means instead of the data acquired by the data acquisition means, thereby performing a trial according to the instruction by the instruction reception means. Situation analysis system characterized by being made possible.
前記データはプロセスデータであることを特徴とする請求項1または2に記載の状況解析システム。 Situation analysis system according to claim 1 or 2, wherein the data is process data. 監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、
監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積ステップと、
前記データ蓄積ステップにより蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成ステップと、
前記監視対象からデータを取得するデータ取得ステップと、
前記基準空間作成ステップにより作成された前記基準空間に、前記データ取得ステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、または前記距離算出ステップの動作手順を定める指示受付ステップと、
を備え、
前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、および前記距離算出ステップで取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、
前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップにおける前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、
前記作成条件の指定は、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成ステップによる前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、
前記指示受付ステップでは、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのトレンドをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの時間的範囲の前記指定を受け付けることを特徴とする状況解析方法。
In the situation analysis method for analyzing the status of the monitoring target based on the data acquired from the monitoring target,
A data accumulation step for accumulating data obtained from the monitoring target;
A reference space creation step of creating a reference space based on the data accumulated by the data accumulation step;
A data acquisition step of acquiring data from the monitoring target;
A distance calculating step of calculating a Mahalanobis distance by inputting the data obtained in the data acquisition step to the reference space created by the reference space creating step;
An instruction receiving step for receiving an instruction of the user and defining an operation procedure of the reference space creation step, the data acquisition step, or the distance calculation step according to the instruction;
With
In the instruction accepting step, as the instruction, accepting addition or deletion of data types handled in the reference space creating step, the data acquiring step, and the distance calculating step,
In the instruction accepting step, as the instruction, accepting specification of the creation condition of the reference space in the reference space creating step,
Specifying the creation condition, the out of the accumulated data by the data storage step, Ri specified der temporal range of data used in creating the reference space by the reference space generating step,
In the instruction accepting step, the trend of the data accumulated in the data accumulating step is graphically displayed on the screen, and the designation of the time range of the data on the display screen is accepted .
監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、In the situation analysis method for analyzing the status of the monitoring target based on the data acquired from the monitoring target,
監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積ステップと、A data accumulation step for accumulating data obtained from the monitoring target;
前記データ蓄積ステップにより蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成ステップと、A reference space creation step of creating a reference space based on the data accumulated by the data accumulation step;
前記監視対象からデータを取得するデータ取得ステップと、A data acquisition step of acquiring data from the monitoring target;
前記基準空間作成ステップにより作成された前記基準空間に、前記データ取得ステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出ステップと、A distance calculating step of calculating a Mahalanobis distance by inputting the data obtained in the data acquisition step to the reference space created by the reference space creating step;
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、または前記距離算出ステップの動作手順を定める指示受付ステップと、An instruction receiving step for receiving an instruction of the user and defining an operation procedure of the reference space creation step, the data acquisition step, or the distance calculation step according to the instruction;
を備え、With
前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップ、前記データ取得ステップ、および前記距離算出ステップで取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けるとともに、In the instruction accepting step, as the instruction, accepting addition or deletion of data types handled in the reference space creating step, the data acquiring step, and the distance calculating step,
前記指示受付ステップでは、前記指示として、前記基準空間作成ステップにおける前記基準空間の作成条件の指定を受け付け、In the instruction accepting step, as the instruction, accepting specification of the creation condition of the reference space in the reference space creating step,
前記作成条件の指定は、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成ステップによる前記基準空間の作成で使用するデータの時間的範囲の指定であり、The designation of the creation condition is designation of a time range of data used in creation of the reference space by the reference space creation step among the data accumulated by the data accumulation step,
前記距離算出ステップでは、前記データ取得ステップにより取得されたデータに代えて、前記データ蓄積ステップにより蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付ステップによる指示に従った試行を可能としたことを特徴とする状況解析方法。In the distance calculation step, instead of the data acquired in the data acquisition step, the Mahalanobis distance is calculated using the data stored in the data storage step, so that the trial according to the instruction in the instruction reception step is performed. A situation analysis method characterized by being made possible.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5260343B2 (en) * 2009-02-03 2013-08-14 三菱重工業株式会社 Plant operating condition monitoring method
JP5824959B2 (en) * 2011-08-18 2015-12-02 株式会社Ihi Abnormality diagnosis device
JP5948998B2 (en) * 2012-03-15 2016-07-06 株式会社Ihi Abnormality diagnosis device
JP6273835B2 (en) * 2013-12-26 2018-02-07 株式会社Ihi State determination device, state determination method, and state determination program
JP6385914B2 (en) * 2015-12-16 2018-09-05 三菱重工業株式会社 Quality monitoring system and quality monitoring method
JP7084218B2 (en) * 2018-06-13 2022-06-14 三菱重工業株式会社 Information relay device, remote service system, information relay method and program
JP7014686B2 (en) * 2018-08-06 2022-02-01 三菱パワー株式会社 Performance evaluation device, performance evaluation method and performance impact output method
WO2021210185A1 (en) * 2020-04-18 2021-10-21 三菱電機株式会社 Logging data display program, logging data display device, and logging data display method

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3124644B2 (en) * 1992-12-18 2001-01-15 株式会社日立製作所 Method and apparatus for displaying process data
JP3298391B2 (en) * 1995-12-12 2002-07-02 三菱電機株式会社 Monitoring device simulator and monitoring device simulation method
JP2004165216A (en) * 2002-11-08 2004-06-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd Production control method and production control apparatus

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