JP6410293B2 - センサキャリブレーションシステム、方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、所定経路に設置されたセンサの感度を調整するセンサキャリブレーションシステム、方法、およびプログラムに関し、特に、発電所におけるポンプを流れる水圧を検出する水圧センサ（圧力計）などのような、感度調整が必要な複数の液圧センサの感度を調整するセンサキャリブレーションシステム、方法、およびプログラムに関する。

特許文献１は、給水ポンプと、この給水ポンプを駆動する可変速電動機を具備する可変速給水装置を開示している。この特許文献１に開示された可変速給水装置は、給水ポンプの吐出圧力を検出する吐出圧力検出手段と、給水ポンプの吸入側の押込水圧を検出する圧力検出手段と、ポンプ吐出圧力が目標圧力になるように給水ポンプを可変速制御する制御手段とを具備している。

特許第３２９１００７号公報

特許文献１は、給水ポンプを可変速制御する可変速給水装置を開示しているだけであって、圧力検出手段であるセンサのキャリブレーションについては何ら開示していない。

これまでは、点検の度に手動でセンサのキャリブレーションを行い、センサ感度の調整を行ってきた。

しかしながら、複数個のセンサがある場合、操作者の技量によって、センサごとの感度にばらつきが生じてしまう。

そこで、本発明の目的は、複数のセンサの感度をばらつきなく自動的に調整することができるセンサキャリブレーションシステム、方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明によるセンサキャリブレーションシステムは、発電所内のポンプを備えた配管の異なる箇所に設置され、それぞれ、第１および第２の感度調整器を持つ第１および第２のセンサの感度を調整するセンサキャリブレーションシステムであって、前記第１のセンサは、前記ポンプへ流入する液圧を測定して、流入液圧測定データを生成する流入液圧センサから成り、前記第２のセンサは、前記ポンプから流出する液圧を測定して、流出液圧測定データを生成する流出液圧センサから成り、前記流入液圧センサおよび前記流出液圧センサによってそれぞれ測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データを収集して蓄積データとして蓄積する情報蓄積部と、正常動作時の前記蓄積データから、前記流入液圧測定データと前記流出液圧測定データとの間の相関関係を抽出してモデルを構築するモデル構築部と、前記モデルを異常検知用モデルとして蓄積するためのモデル蓄積部と、前記抽出された相関関係と前記蓄積した異常検知用モデルとを比較判定して、比較判定結果に応じて、前記第１および第２の感度調整器へ調整指令を発する比較・判定ユニットと、を備える。

本発明では、定量的にセンサ感度のキャリブレーションができ、センサごとの感度のばらつきを低減することができる。

本発明の一実施形態であるセンサキャリブレーションシステムの構成を概略的に示す説明図である。 圧力計および情報蓄積部の動作を示すフローチャートである。 モデル構築部、モデル比較部、モデル判定部、およびモデル蓄積部の動作を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態であるセンサキャリブレーションシステムについて説明する。

本実施形態のセンサキャリブレーションシステムは、プラント設備内の所定経路の異なる箇所に設置され、それぞれ、第１および第２の感度調整器を持つ第１および第２のセンサの感度を調整するシステムである。

また、本実施形態のモデル抽出システムは、プラント設備内の所定経路の異なる箇所に設置された第１および第２のセンサの感度を調整するために必要な異常検知用モデルを抽出するためのシステムである。

図示のセンサキャリブレーションシステムは、プラント設備が発電所から成り、所定経路がポンプ１２を備えた配管１１から成るシステムに適用した例を示している。そして、図示の例では、第１のセンサは、ポンプ１２へ流入する液圧を測定して、第１の測定データとして流入液圧測定データを生成する流入液圧センサＳ１から成り、第２のセンサは、ポンプ１２から流出する液圧を測定して、第２の測定データとして流出液圧測定データを生成する流出液圧センサＳ２から成る。第１の感度調整器は、流入液圧センサＳ１に備えられた流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１から成り、第２の感度調整器は、流出液圧センサＳ２に備えられた流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２から成る。

センサキャリブレーションシステムは、図１に示すように、第１のセンサとしての流入液圧センサＳ１と、第２のセンサとしての流出液圧センサＳ２と、第１の感度調整器としての流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１と、第２の感度調整器としての流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２と、調整機１３と、情報蓄積部１４と、モデル構築部１５と、モデル比較部１６と、モデル判定部１７と、モデル蓄積部１８とを備えている。

流入液圧センサＳ１は、図１に示すように、ポンプ１２の流入口側に設置され、ポンプ１２へ流入する液体の液圧を測定して、流入液圧測定データを生成する。なお、流入液圧センサＳ１は、ポンプ１２に設置してもよく、また、ポンプ１２の流入口側の配管１１に設置してもよい。

流出液圧センサＳ２は、図１に示すように、ポンプ１２の流出口側に設置され、ポンプ１２から流出する液体の液圧を測定して、流出液圧測定データを生成する。なお、流出液圧センサＳ２は、ポンプ１２に設置してもよく、また、ポンプ１２の流出口側の配管１１に設置してもよい。

尚、図示の例では、液体は水から成る。

流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１は、後述する調整指令に応答して、流入液圧センサＳ１の感度を調整する。同様に、流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２は、調整指令に応答して、流出液圧センサＳ２の感度を調整する。

調整機１３は、配管１１内の水（液体）の量や圧力等を調整する。本実施形態では、調整機１３は、配管１１内の水圧（液圧）を制御する制御弁として構成されている。

ポンプ１２と流入液圧センサＳ１と流出液圧センサＳ２と調整機１３とは、図１に示すように、配管１１で繋がれている。

情報蓄積部１４とモデル構築部１５とモデル比較部１６とモデル判定部１７とモデル蓄積部１８との組み合わせは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read-Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含むマイクロコンピュータ１０で実現され得る。ＲＡＭは、データを一時的に記憶するワークメモリとして使用され、本例では、情報蓄積部１４およびモデル蓄積部１８として働く。

ＲＯＭは、プログラムを記憶するが、本例では、プログラムとしてセンサキャリブレーションプログラムを記憶する。

ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶されたセンサキャリブレーションプログラムに従って、ＲＡＭに記憶されている蓄積データおよび異常検知用モデルを処理することにより、モデル構築部１５、モデル比較部１６、およびモデル判定部１７として働く。

情報蓄積部１５は、流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２によってそれぞれ測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データと測定時刻の時刻データとを、流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２から受けとって、蓄積データとして蓄積する。

モデル構築部１５は、キャビテーションが発生していない正常動作時の一定時間分の蓄積データを、情報蓄積部１４から受け取り、流入液圧測定データと流出液圧測定データとの間の相関関係を抽出して、モデルを構築する。

モデル蓄積部１８は、後述のように、モデルを異常検知用モデルとして蓄積する。

モデル比較部１６は、モデル構築部１５で抽出された相関関係の相関性の強さと、過去に構築した異常検知用モデルの相関性の強さとを比較する。モデル判定部１７は、過去に構築した異常検知用モデルの相関性の強さと所定の閾値とを比較して、後述するように、流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ調整指令を発する。

換言すれば、モデル比較部１６とモデル判定部１７との組み合わせは、抽出された相関関係と蓄積した異常検知用モデルとを比較判定して、比較判定結果に応じて、流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ調整指令を発する比較・判定ユニットとして働く。また、モデル比較部１６は、抽出された相関関係と蓄積した異常検知用モデルとを比較して、比較結果に応じて、後述のように、異常検知用モデルを更新する。

少し詳細に述べると、モデル構築部１５は、相関関係として、後述のように、相関関係を示す近似式および相関度を生成する。モデル蓄積部１８は、近似式および相関度を異常検知用モデルとして蓄積する。

そして、モデル比較部１６は、生成された相関度と蓄積された異常検知用モデルの相関度とを比較して、生成された相関度が蓄積された異常検知用モデルの相関度よりも大きいときに、生成された相関度を含む相関関係を、新たな異常検知用モデルとしてモデル蓄積部１８に保存し、生成された相関度が蓄積された異常検知用モデルの相関度以下のときに、流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ調整指令を発する。モデル判定部１７は、蓄積した異常検知用モデルの相関度と所定の閾値とを比較して、蓄積した異常検知用モデルの相関度が所定の閾値よりも小さいときに、流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ調整指令を発する。

つぎに、図２を用いて、センサＳ１、Ｓ２および情報蓄積部１４の動作を説明する。

まず、センサＳ１、Ｓ２は、ポンプ２の流入口側および流出口側において水圧（液圧）を常に測定している（ステップ２０１）。

次に、センサＳ１、Ｓ２によって測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データは、測定時刻の時刻データとともに情報蓄積部１４へ通知される（ステップ２０２）。

次に、情報蓄積部１４は、センサＳ１、Ｓ２から受け取ったデータ（流入液圧測定データ、流出液圧測定データおよび時刻データ）を蓄積データとして蓄積する（ステップ２０３）。

上述したステップ２０１〜２０３の動作は、常時、繰り返し行われる。

なお、情報蓄積部１４による情報蓄積の態様としては、リレーショナルデータベースのような機構を用いてもよいし、単純なテキストファイルで保持してもよい。また、蓄積データは、センサＳ１、Ｓ２による流入液圧測定データおよび流出液圧測定データと測定時刻の時刻データとから構成され、一般に時系列データと呼ばれている形態となる。

つぎに、図３を用いて、モデル構築部１５、モデル比較部１６、モデル判定部１７、およびモデル蓄積部１８の動作を説明する。

まず、流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２の感度を調整するため、マイクロコンピュータ１０は、調整指令を、流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ発して、流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２の感度を調整する（ステップ３０１）。

次に、配管１１に正常に流水させる正常動作時において、調整機１３を調整して配管１１、ポンプ１２に流れる水圧を少しずつ変化させる（ステップ３０２）。なお、この際、水圧を上げる方向、下げる方向が混在しても構わない。

次に、調整機１３の操作により変化する水圧を、流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２が検知し、その流入液圧測定データ、流出液圧測定データおよび時刻データを情報蓄積部１４へ通知し、情報蓄積部１４は、受け取った情報を随時、蓄積データとして蓄積する（ステップ３０３、図２のステップ２０１〜２０３）。

次に、モデル構築部１５は、情報蓄積部１４から、調整機１３を操作して水圧を変化させた期間の蓄積データを受け取る（ステップ３０４）。

次に、モデル構築部１５は、受け取った蓄積データから、ポンプ１２の流入口側で測定された水圧値とポンプ１２の流出口側で測定された水圧値との間の相関関係（近似式および相関値Ｆｎ）を確認する（ステップ３０５）。

ここでは、モデル構築部１５は、情報蓄積部１４から入手した２点の一定時間の時系列データから、２点間の相関関係として、Ｂ＝ｆ（Ａ）のような近似式を生成する。近似式の生成方法としては、例えば、線形回帰と呼ばれている方法や、ほかにも既に様々な方法が提案されているため、ここでは詳細について述べない。さらに、モデル構築部１５は、生成した近似式と、生成時に利用した時系列データとから、実際のデータを近似式がどの程度近似できているかどうかの指標である相関度Ｆｎを算出する。相関度Ｆｎの算出方法としては、例えば、線形回帰として最小二乗法を用いて近似した場合、相関度Ｆｎは最小二乗法における決定係数とすることができ、ほかにも既に様々な方法が提案されているため、ここでは詳細について述べない。

次に、モデル比較部１６は、モデル構築が１回目かどうか判断し（ステップ３０６）、１回目であれば（ステップ３０６のＹ）、モデル比較部１６は、モデル蓄積部１８にモデル近似式および相関度Ｆｎを保存する（ステップ３０８）。このとき、モデル比較部１６は、相関度Ｆｎを相関度Ｆｐに置き換えて保存する。これにより、モデル蓄積部１８には、上記モデル近似式と相関度Ｆｐとが仮の異常検知用モデルとして蓄積される。

次に、モデル判定部１７は、仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが所定の閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップ３０９）。ここで、仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが所定の閾値よりも大きければ（ステップ３０９のＹ）、処理を終了するので、モデル蓄積部１８には、その蓄積されている仮の異常検知用モデルが、最終的な異常検知用モデルとして格納（採用）される。

また、所定の閾値よりも仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが小さい場合（ステップ３０９のＮ）、モデル判定部１７は、調整指令を流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ発して、ステップ３０１へ戻り、上記操作を繰り返す。

２回目以降も、センサ感度調整器の調整（ステップ３０１）から、流入圧力と流出圧力との間の測定データの相関度の確認（ステップ３０５）まで、１回目と同様の操作を行う。

次に、モデル構築部１５は、新たに取得した測定データからモデルの近似式および相関度Ｆｎを取得する（ステップ３０５）。

２回目なので（ステップ３０６のＮ）、モデル比較部１６は、モデル蓄積部１８に保存されている過去に生成した仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐと新たに生成した相関度Ｆｎの大きさを比較する（ステップ３０７）。新たに生成した相関度Ｆｎが過去に生成した仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐより大きい（Ｆｎ＞Ｆｐ）場合（ステップ３０７のＹ）、モデル比較部１６は、新しく生成したモデル（モデル近似式および相関度Ｆｎ）を、新たな仮の異常検知用モデルとしてモデル蓄積部１８に保存する（ステップ３０８）。ここで、１回目と同様に、モデル比較部１６は、相関度Ｆｎを相関度Ｆｐに置き換えて保存する。

新たに生成した相関度Ｆｎが過去に生成した仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐ以下（Ｆｎ≦Ｆｐ）場合（ステップ３０７のＮ）、モデル比較部１６は、調整指令を流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ発して、ステップ３０１へ戻り、上記操作を繰り返す。

次に、モデル判定部１７は、仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが所定の閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップ３０９）。ここで、仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが所定の閾値よりも大きければ（ステップ３０９のＹ）、処理を終了するので、モデル蓄積部１８には、その蓄積されている仮の異常検知用モデルが、最終的な異常検知用モデルとして格納（採用）される。

また、所定の閾値よりも仮の異常検知用モデルの相関度Ｆｐが小さい場合（ステップ３０９のＮ）、モデル判定部１７は、調整指令を流入液圧センサ感度調整器Ｓ１１および流出液圧センサ感度調整器Ｓ１２へ発して、ステップ３０１へ戻り、上記操作を繰り返す。

このようにして得られた本実施形態のセンサキャリブレーションシステムでは、水圧を測定するために設置される既存の流入液圧センサＳ１、流出液圧センサＳ２の測定データの相関性の強さから定量的にセンサ感度のキャリブレーションを行うことができる。

また、複数センサがある場合、操作者の技量によって生じるセンサごとの感度のばらつきを低減することができる。

さらに、本発明は、センサのキャリブレーション不備による異常値報告を防ぐといった用途にも適用できる。

１０ ・・・ マイクロコンピュータ
１１ ・・・ 配管（所定経路）
１２ ・・・ ポンプ
１３ ・・・ 調整機
１４ ・・・ 情報蓄積部
１５ ・・・ モデル構築部
１６ ・・・ モデル比較部
１７ ・・・ モデル判定部
１８ ・・・ モデル蓄積部
Ｓ１ ・・・ 流入液圧センサ（第１のセンサ）
Ｓ２ ・・・ 流出液圧センサ（第２のセンサ）
Ｓ１１ ・・・ 流入液圧センサ感度調整器（第１の感度調整器）
Ｓ１２ ・・・ 流出液圧センサ感度調整器（第２の感度調整器）

Claims (4)

1. 発電所内のポンプを備えた配管の異なる箇所に設置され、それぞれ、第１および第２の感度調整器を持つ第１および第２のセンサの感度を調整するセンサキャリブレーションシステムであって、
   前記第１のセンサは、前記ポンプへ流入する液圧を測定して、流入液圧測定データを生成する流入液圧センサから成り、
   前記第２のセンサは、前記ポンプから流出する液圧を測定して、流出液圧測定データを生成する流出液圧センサから成り、
   前記流入液圧センサおよび前記流出液圧センサによってそれぞれ測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データを収集して蓄積データとして蓄積する情報蓄積部と、
   正常動作時の前記蓄積データから、前記流入液圧測定データと前記流出液圧測定データとの間の相関関係を抽出してモデルを構築するモデル構築部と、
   該モデル構築部によって過去に構築したモデルを異常検知用モデルとして蓄積するためのモデル蓄積部と、
   前記モデル構築部で抽出された相関関係の相関性の強さと前記モデル蓄積部に前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関性の強さとを比較判定して、比較判定結果に応じて、前記第１および第２の感度調整器へ調整指令を発する比較・判定ユニットと、
   を備え、
   前記モデル構築部は、前記相関関係として、該相関関係を示す近似式および相関度を生成し、
   前記モデル蓄積部は、前記モデル構築部によって過去に生成した前記近似式および相関度を前記異常検知用モデルとして蓄積し、
   前記比較・判定ユニットは、
   前記生成された相関度と前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度とを比較して、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度よりも大きいときに、前記生成された相関度を含む相関関係を、新たな異常検知用モデルとして前記モデル蓄積部に保存し、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度以下のときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル比較部と、
   前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度と所定の閾値とを比較して、前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度が前記所定の閾値よりも小さいときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル判定部と、
   から構成される、ことを特徴とするセンサキャリブレーションシステム。
2. 前記配管内の液体の量および圧力を変化させる調整機をさらに備える請求項１に記載のセンサキャリブレーションシステム。
3. 発電所内のポンプを備えた配管の異なる箇所に設置され、それぞれ、第１および第２の感度調整器を持つ第１および第２のセンサの感度を調整するセンサキャリブレーション方法であって、前記第１のセンサは、前記ポンプへ流入する液圧を測定して、流入液圧測定データを生成する流入液圧センサから成り、前記第２のセンサは、前記ポンプから流出する液圧を測定して、流出液圧測定データを生成する流出液圧センサから成り、
   前記流入液圧センサおよび前記流出液圧センサによってそれぞれ測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データを収集して蓄積データとして情報蓄積部に蓄積するデータ蓄積ステップと、
   正常動作時の前記蓄積データから、前記流入液圧測定データと前記流出液圧測定データとの間の相関関係を抽出してモデルを構築するモデル構築ステップと、
   該モデル構築ステップで過去に構築したモデルをモデル蓄積部に異常検知用モデルとして蓄積するモデル蓄積ステップと、
   前記モデル構築ステップで抽出された相関関係の相関性の強さと前記モデル蓄積部に前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関性の強さとを比較判定して、比較判定結果に応じて、前記第１および第２の感度調整器へ調整指令を発する比較・判定ステップと、
   を含み、
   前記モデル構築ステップは、前記相関関係として、該相関関係を示す近似式および相関度を生成し、
   前記モデル蓄積ステップは、前記モデル構築ステップで過去に生成した前記近似式および相関度を前記モデル蓄積部に前記異常検知用モデルとして蓄積し、
   前記比較・判定ステップは、
   前記生成された相関度と前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度とを比較して、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度よりも大きいときに、前記生成された相関度を含む相関関係を、新たな異常検知用モデルとして前記モデル蓄積部に保存し、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度以下のときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル比較ステップと、
   前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度と所定の閾値とを比較して、前記蓄積した異常検知用モデルの相関度が前記所定の閾値よりも小さいときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル判定ステップと、
   から成る、センサキャリブレーション方法。
4. コンピュータに、発電所内のポンプを備えた配管の異なる箇所に設置され、それぞれ、第１および第２の感度調整器を持つ第１および第２のセンサの感度を調整させるセンサキャリブレーションプログラムであって、前記第１のセンサは、前記ポンプへ流入する液圧を測定して、流入液圧測定データを生成する流入液圧センサから成り、前記第２のセンサは、前記ポンプから流出する液圧を測定して、流出液圧測定データを生成する流出液圧センサから成り、
   前記流入液圧センサおよび前記流出液圧センサによってそれぞれ測定された流入液圧測定データおよび流出液圧測定データを収集して蓄積データとして情報蓄積部に蓄積するデータ蓄積処理と、
   正常動作時の前記蓄積データから、前記流入液圧測定データと前記流出液圧測定データとの間の相関関係を抽出してモデルを構築するモデル構築処理と、
   該モデル構築処理で過去に構築したモデルをモデル蓄積部に異常検知用モデルとして蓄積するモデル蓄積処理と、
   前記モデル構築処理で抽出された相関関係の相関性の強さと前記モデル蓄積部に前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関性の強さとを比較判定して、比較判定結果に応じて、前記第１および第２の感度調整器へ調整指令を発する比較・判定処理と、
   を前記コンピュータに実行させ、
   前記モデル構築処理は、前記コンピュータに、前記相関関係として、該相関関係を示す近似式および相関度を生成させ、
   前記モデル蓄積処理は、前記コンピュータに、前記モデル構築処理で過去に生成した前記近似式および相関度を前記モデル蓄積部に前記異常検知用モデルとして蓄積させ、
   前記比較・判定処理は、
   前記生成された相関度と前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度とを比較して、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度よりも大きいときに、前記生成された相関度を含む相関関係を、新たな異常検知用モデルとして前記モデル蓄積部に保存し、前記生成された相関度が前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度以下のときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル比較処理と、
   前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度と所定の閾値とを比較して、前記過去に蓄積した異常検知用モデルの相関度が前記所定の閾値よりも小さいときに、前記第１および第２の感度調整器へ前記調整指令を発するモデル判定処理と、
   を前記コンピュータに実行させる、センサキャリブレーションプログラム。

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