JP5948998B2 - 異常診断装置 - Google Patents

Description

本発明はプラントの異常を診断する異常診断装置に関する。

プラントは、複数の機器に対して様々な条件が設定値によって設定されて運転されている。また、プラントでは、複数のセンサでプラントの状態が計測されている。プラントの異常は、これら複数の設定値や、複数のセンサの計測値から検出することができる。例えば、各センサの計測値が各センサの計測値毎に定められる上下限値（閾値）を超えたときに異常と判断する方法が主流である。一方、各センサの計測値毎に上下限値を設定する場合、使用するセンサを増やすと上下限値の数も増やす必要があり、異常判定用の値の管理が複雑になる問題があった。

これに対し、マハラノビス距離を用いた異常診断やＭＴ法（マハラノビス・タグチメソッド）を用いた異常診断も提案されている（例えば、特許文献１及び２参照）。マハラノビス距離やＭＴ法を利用する場合、現在の状態を特定する値（設定値や計測値）を、基準とする単位空間の値と比較して異常を診断する。

異常診断の精度を向上するためには、異常診断に用いる単位空間の値は、プラントの状態の変化に応じて変更する必要がある。したがって、例えば、プラントの設定条件を変更した場合等には、基準とする単位空間を更新している。

プラントの機器の状態は、設定条件だけでなく、季節に応じた温度等の環境変化によっても変動する。しかしながら、このような環境変化は、徐々に変化していくため、変更したタイミングを特定するのは困難であり、環境変化に応じて単位空間の更新タイミングを判定することは困難であった。

特許第４４３１４１５号公報 特開２００９−１９９２８９号公報

上述したように、従来は、プラントの環境変化に応じて異常診断に利用する単位空間を更新することができず、高精度な診断が困難であった。

上記課題に鑑み、異常診断に利用する単位空間の更新タイミングを容易に判定することを目的としている。

上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、プラントから新たに入力するデータを所定の単位空間のデータと比較して前記プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件として設定される設定値及び当該設定値の場合にプラントで計測された計測値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、環境の変化に影響を受ける環境変数の値のうち、サンプル用として予め定められた期間の値をサンプルデータとして抽出するとともに、単位空間更新を判定するタイミングの直前の所定期間の値を対象データとして抽出する抽出部と、前記抽出部で抽出された前記サンプルデータの平均値と前記対象データの平均値との差が所定範囲外である場合、単位空間の更新タイミングであると判定する判定部とを備えることを特徴とする。

請求項２記載の発明は、プラントから新たに入力するデータを所定の単位空間のデータと比較して前記プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件として設定される設定値及び当該設定値の場合にプラントで計測された計測値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、環境の変化に影響を受ける環境変数の値のうち、単位空間更新を判定するタイミングの直前の所定期間の値を対象データとして抽出する抽出部と、単位空間のデータに含まれる前記環境変数の値の平均値と抽出部で抽出された対象データの平均値との差が所定範囲外である場合、単位空間の更新タイミングであると判定する判定部とを備えることを特徴とする。

本発明によれば、プラントの異常診断に利用する単位空間の更新タイミングを容易に判定することができる。

実施形態に係る異常診断装置を説明するブロック図である。 図１の異常診断装置で利用する蓄積データの一例である。 図１の異常診断装置で利用する単位空間データの一例である。 ＭＴ法を利用した異常診断について説明する図である。 平均値及び分散について説明する図である。 単位空間データの更新タイミングの判定について説明するフローチャートである。

実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。発電プラントは、複数の機器（ポンプ、バルブ等）を備えており、これらの機器を制御する値が設定値として設定されている。この設定値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで温度、圧力、発電量等の計測値が計測されている。

実施形態に係る異常診断装置では、基準となる設定値や計測値によって単位空間を予め生成し、診断時の設定値や計測値をこの基準の単位空間の値と比較して異常診断を行なう。また、実施形態に係る異常診断装置では、更新が必要なタイミングで、基準の単位空間を更新する。以下では、異常診断装置がＭＴ法によって異常診断を行なう例で説明する。ＭＴ法は、「いつもと同じ」状態であるかどうかを診断するものであり、予め設定したいつもと同じ状態を表す単位空間であるマハラノビス空間の中心を基準として、求めた診断対象のマハラノビス距離がこのマハラノビス空間より遠くなるときに異常と判断する方法である。

図１に示すように、実施形態に係る異常診断装置１は、蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部２１と、単位空間データを記憶する単位空間データ記憶部２２と、異常の診断に利用する単位空間（マハラノビス空間）を生成する生成部１１と、生成部１１が生成したマハラノビス空間に異常を診断する判定値を設定する設定部１２と、新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部１３と、算出部１３が算出したマハラノビス距離を判定値と比較して異常を診断する診断部１４と、新たな変数を追加して蓄積データを更新する更新部１５と、蓄積データから所定の値を抽出して平均値を求める抽出部１６と、抽出部１６で求めた値を利用して単位空間データの更新タイミングを判定する判定部１７とを備えている。

異常診断装置１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）１０や記憶装置２０を備える情報処理装置であって、記憶装置２０に記憶される異常診断プログラムＰが読み出されて実行されることで、図１に示すように、ＣＰＵ１０に生成部１１、設定部１２、算出部１３、診断部１４、更新部１５、抽出部１６及び判定部１７が実装される。また、異常診断装置１は、操作を入力するキーボード、マウス、操作ボタン、タッチパネル等の入力装置２と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置３と接続されている。なお、図１に示す例では、記憶装置２０の一部が蓄積データ記憶部２１および単位空間データ記憶部２２となっている。

生成部１１は、単位空間データを生成又は更新する所定のタイミングで、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、抽出条件を満たすレコードを抽出してマハラノビス空間を生成する。

生成部１１が単位空間データを生成又は更新する所定のタイミングとは、例えば、新たに異常診断を実行する操作を入力装置２を介して入力したタイミングや、判定部１７によって単位空間データを更新すると判定されたタイミングである。また例えば、生成部１１がレコードを抽出する抽出条件は、期間や、蓄積データの変数の値である。

生成部１１は、蓄積データから抽出したレコードに含まれる変数の値から、マハラノビス空間を生成する。また、生成部１１は、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を、設定部１２に出力する。この抽出条件は、例えば、入力装置２を介して入力される。ここで「マハラノビス空間を生成する」とは、具体的には「マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を求める」ことを表す。

蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データは、図２に示すように、時刻に過去のプラントの状態を表す変数を含むレコードを蓄積したデータである。蓄積データの変数は、例えば、プラントの運転の設定値や当該設定値の場合にプラントで計測された計測値である。

設定部１２は、生成部１１で生成されたマハラノビス空間（各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列）にプラントの異常診断に利用する判定値を設定して単位空間データとし、この単位空間データを単位空間データ記憶部２２に記憶する。ここで、設定部１２が設定する判定値は、新たに入力された変数がこのマハラノビス空間の変数と「同じ状態」であるかを判定するためのマハラノビス距離の閾値である。また、この判定値は、入力装置２を介して入力される。

単位空間データ記憶部２２で記憶される単位空間データは、マハラノビス空間を特定する所定条件の場合の過去のプラントの状態を表す変数の履歴と、各変数の平均値と、各変数の標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とに、マハラノビス空間に設定された判定値を関連づけたデータである。すなわち、単位空間データには、図３に示す複数の変数および判定値に加え、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とを有している。なお、この単位空間データ記憶部２２は、複数のマハラノビス空間についての単位空間データを記憶することができる。

図３は、単位空間データ記憶部２２に記憶される、単位空間データの変数の一例である。単位空間データは、例えば、変数１の値が１の場合を抽出条件として蓄積データから抽出したレコードで生成され、判定値をＴ１としたデータの一例である。

算出部１３は、異常を診断する所定のタイミングで、単位空間データ記憶部２２から単位空間データを読み出す。ここで、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングである。

また、算出部１３は、読み出した単位空間データが有する各変数の平均値と標準偏差、各変数についての相関行列の逆行列と、異常を診断する所定のタイミングでプラントから入力した新たな変数とを利用して、一般的なマハラノビス距離の算出方法でマハラノビス距離を求め、診断部１４に求めた値を出力する。具体的には、算出部１３は、まず、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。算出部１３は、続いて、各変数の基準化値と求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。

診断部１４は、算出部１３からマハラノビス距離を入力すると、単位空間データ記憶部２２から単位空間データを読み出し、読み出した単位空間データが有する判定値を抽出する。また、診断部１４は、算出部１３から入力したマハラノビス距離を、単位空間データから抽出した判定値と比較し、プラントの運転状態が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を出力装置３に出力する。

ＭＴ法を利用して異常を判定する場合、図４に示すように、正常運転時のレコードから基準となるマハラノビス空間を生成すると、算出部１３で求めたマハラノビス距離Ｄ１が設定された判定値より小さいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態はいつもの正常な状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると診断する。一方、算出部１３で求めたマハラノビス距離Ｄ２が設定された判定値より大きいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態がいつもの正常な状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常が発生していると診断する。

更新部１５は、プラントから新たに各変数の値を入力すると、入力した各変数の値及び値の入力時刻を含む新たなレコードを生成し、生成したレコードを追加して蓄積データ記憶部２１に記憶される蓄積データを更新する。

ここで、算出部１３で算出されたマハラノビス距離が判定値より大きい場合、診断部１４で異常と診断される。しかしながら、実際にはプラントで異常が発生していない場合であっても環境変化によってプラントから入力する変数が変動した場合には判定値が最適な値でなくなり、異常と判断されることがある。また、このような環境変化は、徐々に変化することが一般的である。したがって、異常診断装置１では、抽出部１６によって、蓄積データから、環境変化に影響を受ける変数の値のうち、現時点（単位空間を更新するか否かを判定するタイミング）から所定期間前までの値（直前データ）を対象データとして抽出するとともに、正常と判断されていた期間の変数の値をサンプルデータとして抽出し、判定部１７で環境変化による異常が発生したか否かを判定する。

抽出部１６は、単位空間を更新するか否かを判定するタイミングであるとき、蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データから、サンプルデータと、対象データとを抽出する。ここで、単位空間を更新するか否かを判定するタイミングとは、例えば、定期的なタイミングや、診断部１４において、マハラノビス距離が判定値を超えたと判定されたタイミングである。また、抽出部１６は、抽出したサンプルデータと対象データとから平均値を求める。なお、抽出部１６で求めるのは、サンプルデータから求めた平均値ｍ１及び直前データから求めた平均値ｍ２のみであるが、図５（ａ）に、各時点を基準とする所定期間内の変数で求めた平均値の変化の一例を表している。

ここで、サンプルデータは、正常と判断されている一定期間における環境変化を受けやすい変数（環境変数）の値である。例えば、前回の単位空間データの生成に利用された期間における変数の値をサンプルデータとしてもよい。また、対象データは、単位空間を更新するか否かを判定するタイミングの直前の所定期間における環境変化を受けやすい変数の値である。例えば、図２の蓄積データに含まれる変数のうち、「変数３」が環境変化を受けやすい環境変数である場合、正常と判断されている一定期間の「変数３」の値をサンプルデータとして抽出するとともに、診断部１４で異常と診断されるまでの一定期間における「変数３」の値を対象データとして抽出する。

判定部１７は、図５（ｂ）に示すように、抽出部１６で求められた対象データの平均値ｍ２を、サンプルデータの平均値ｍ１と比較する。また、判定部１７は、対象データの平均値ｍ１とサンプルデータの平均値ｍ２との差が所定範囲外である場合、プラントでは異常は発生しておらず、環境変化が原因であり、単位空間データ更新のタイミングであると判定する。

すなわち、（１）診断部１４でマハラノビス距離が判定値より大きいと判定され、かつ、（２）平均値ｍ１と平均値ｍ２との差が所定範囲外である場合、判定部１７は、マハラノビス距離が大きくなった原因は、異常ではなく、環境の変化と判定し、単位空間データの更新タイミングであると判定する。一方、（１）診断部１４でマハラノビス距離が判定値より大きいと判定され、かつ、（２）平均値ｍ１と平均値ｍ２との差が所定範囲内である場合、判定部１７は、マハラノビス距離が大きくなった原因は、異常であると判定し、単位空間データの更新タイミングであるとは判定しない。

なお、ここでは、平均値を算出し、判定するものとして説明したが、図５（ｃ）に示すように、分散ｖ１，ｖ２を求め、分散を用いて判定してもよい。また、平均値とともに、標準偏差を求め、標準偏差を用いて判定してもよい。このとき、平均値とともに分散や標準偏差を利用してもよいし、平均値に代えて分散や標準偏差を判定に用いてもよい。さらに、抽出部１６でサンプルデータを用いて平均値及び標準偏差を求める他、単位空間データに含まれる平均値及び標準偏差をサンプルデータの平均値及び標準偏差として判定してもよい。

なお、異常診断装置１は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、更新部１５のみ他の処理部１１〜１４，１６，１７とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置２０に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。

図６に示すフローチャートを用いて、環境変化に基づいたタイミングで単位空間データを更新する処理について説明する。

異常診断装置１において診断部１４で単位空間更新を判定するタイミングになると（Ｓ１でＹＥＳ）、抽出部１６は、蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データから所定のサンプル期間の環境変数の値をサンプルデータとして抽出するとともに、異常発生直前の環境変数の値を対象データとして抽出する（Ｓ２）。また、サンプルデータ及び対象データを抽出すると、抽出部１６は、抽出した環境変数の値を利用して、サンプルデータの平均値と、対象データの平均値とを算出する（Ｓ３）。

その後、判定部１７は、抽出部１６で算出されたサンプルデータの平均値と、対象データの平均値を比較して、その差が環境変化の発生を特定する所定範囲外であるか否かを判定する（Ｓ４）。

判定部１７でサンプルデータの平均値と対象データの平均値との差が所定範囲外であると判定されると（Ｓ４でＹＥＳ）、生成部１１によって対象データを用いて生成し、設定部１２によって判定値を設定した新たな単位空間データを、単位空間データ記憶部２２に更新する（Ｓ５）。

上述したように、本発明に係る異常診断装置では、異常が発生した場合に、この異常が環境変化に基づくものであるか否かを判定し、環境変化に基づくものである場合には単位空間データの更新タイミングであると判定する。したがって、本発明に係る異常診断装置によれば、プラントの異常診断に利用する単位空間の更新タイミングを容易に判定することができる。

以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。

１…異常診断装置
１０…ＣＰＵ
１１…生成部
１２…設定部
１３…算出部
１４…診断部
１５…更新部
１６…抽出部
１７…判定部
２０…記憶装置
２１…蓄積データ記憶部
２２…単位空間データ記憶部
Ｐ…異常診断プログラム
２…入力装置
３…出力装置

Claims (1)

1. プラントから新たに入力するデータを所定の単位空間のデータと比較して前記プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、
   プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件として設定される設定値及び当該設定値の場合にプラントで計測された計測値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、環境の変化に影響を受ける環境変数の値のうち、単位空間更新を判定するタイミングの直前の所定期間の値を対象データとして抽出する抽出部と、
   単位空間のデータに含まれる前記環境変数の値の平均値、分散、及び標準偏差のいずれか又は平均値、分散若しくは標準偏差の組合せと、抽出部で抽出された対象データの平均値、分散、及び標準偏差のいずれか又は平均値、分散若しくは標準偏差の組合せとの差が所定範囲外である場合、単位空間の更新タイミングであると判定する判定部と、
   を備えることを特徴とする異常診断装置。

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