JP6861564B2 - Monitoring and control device - Google Patents

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Description

本発明は、プラントの状態を示すプロセスデータの変化率からプロセスデータの異常傾向を検知する監視制御装置に関する。 The present invention relates to a monitoring control device that detects an abnormal tendency of process data from the rate of change of process data indicating the state of the plant.

プラントを監視する監視制御装置は、監視対象機器に取り付けられたセンサからの計測値または機器に対する操作量等を、プラントのプロセスデータとして収集している。収集されたプロセスデータは、プラントの運転状況を示す設備フロー画面、または時系列での変化を示すトレンドグラフ等の形で監視画面に表示され、操作員に提供される。操作員はプロセスデータの現在値または変化率等に基づいてプラントの状態を判断し、必要な操作を行う。 The monitoring control device that monitors the plant collects the measured value from the sensor attached to the monitored device or the amount of operation on the device as the process data of the plant. The collected process data is displayed on the monitoring screen in the form of an equipment flow screen showing the operation status of the plant or a trend graph showing changes in time series, and is provided to the operator. The operator judges the state of the plant based on the current value or the rate of change of the process data, and performs the necessary operations.

先行技術には、プラントの運転状況が正常な状態であるか否かをプロセスデータから自動的に判断する異常検知方法が開示されている。特許文献１による異常診断装置は、対象プロセスの正常な時系列データを収集した参照データを構築し、診断対象の状態を時系列に表した診断用入力データとの乖離度を算出することにより、診断対象が異常か否かを判断している。 Prior art discloses an anomaly detection method that automatically determines from process data whether or not the operating status of a plant is normal. The abnormality diagnosis device according to Patent Document 1 constructs reference data that collects normal time-series data of the target process, and calculates the degree of deviation from the diagnostic input data that represents the state of the diagnosis target in time series. It is judged whether or not the diagnosis target is abnormal.

また、特許文献２によるプロセス監視診断装置は、過去のプロセスデータからなる複数の時系列データをクラス分けしてクラス毎の日常パターンデータと非日常パターンデータを作成し、所定期間のプロセスデータの日常パターンデータに対する乖離度を統計処理により算出することにより、該プロセスデータの異常レベルを判定している。 Further, the process monitoring and diagnostic apparatus according to Patent Document 2 classifies a plurality of time series data composed of past process data into classes, creates daily pattern data and extraordinary pattern data for each class, and routinely processes the process data for a predetermined period. The abnormality level of the process data is determined by calculating the degree of deviation from the pattern data by statistical processing.

特開２０１４−４４５１０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-44510 特開２０１４−９６０５０号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-96050

上記のように、従来のプロセスデータの異常検知方法では、現在のプロセスデータと正常状態のプロセスデータとの乖離度を算出して、現在のプロセスが異常か否かを判断していた。このため事前に監視対象のプロセスが正常な状態の参照データを収集、蓄積したり、統計処理等により正常状態のプロセスデータのモデルを構築したりする必要があり、これらの作業に時間と労力を費やしていた。 As described above, in the conventional process data abnormality detection method, the degree of deviation between the current process data and the process data in the normal state is calculated to determine whether or not the current process is abnormal. For this reason, it is necessary to collect and accumulate reference data in the normal state of the monitored process in advance, and to build a model of the process data in the normal state by statistical processing, etc., which requires time and effort. I was spending.

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、正常状態のプロセスデータのモデル構築を必要とせず、プロセスデータの異常傾向を迅速に検知し操作員に通知することが可能な監視制御装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and does not require the construction of a model of process data in a normal state, and can quickly detect an abnormal tendency of process data and notify an operator. The purpose is to obtain a possible monitoring and control device.

本発明に係る監視制御装置は、監視対象機器のプロセスデータを時間情報と共に取得する入力部と、入力部から監視対象機器の時系列プロセスデータを取得し、予め設定された設定時間における変化率を求め、変化率データベースに格納する変化率データ処理部と、変化率データベースに格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて現在の変化率データの異常傾向の有無を判定するデータ評価部と、データ評価部により変化率データの異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する機器名を表示する表示部とを備え、変化率データベースは、過去の変化率データの異常値及び正常値、及びデータ評価部による判定に用いられるしきい値を格納しており、データ評価部は、過去の変化率データの正常値の最大値をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値を超えている場合に現在の変化率データに異常傾向有りと判定するものであり、変化率データベースは、データ評価部によって異常傾向有りと判定された変化率データを、操作員による実プロセスでの異常の有無の判定に基づいて異常値または正常値に分類して格納し、過去の変化率データの異常値または正常値を更新するものである。

The monitoring control device according to the present invention acquires the time-series process data of the monitored device from the input unit and the input unit that acquires the process data of the monitored device together with the time information, and determines the rate of change in the preset time. A change rate data processing unit that obtains and stores the change rate database, and a data evaluation unit that determines the presence or absence of an abnormal tendency of the current change rate data based on the change rate data of the past arbitrary period stored in the change rate database. , The data evaluation unit is equipped with a display unit that displays the names of devices involved in the process data for which an abnormal tendency of the rate of change data is detected, and the rate of change database contains abnormal and normal values of past rate of change data, and data. The threshold value used for judgment by the evaluation unit is stored, and the data evaluation unit uses the maximum value of the normal value of the past rate of change data as the threshold value, and the current rate of change data exceeds the threshold value. If there is, the current rate of change data is determined to have an abnormal tendency, and the rate of change database uses the rate of change data determined by the data evaluation unit to have an abnormal tendency, and whether or not there is an abnormality in the actual process by the operator. It classifies and stores abnormal values or normal values based on the judgment of, and updates the abnormal values or normal values of the past rate of change data .

本発明に係る監視制御装置によれば、過去の任意期間のプロセスデータの変化率データに基づいて現在のプロセスデータの変化率データの異常傾向の有無を判定し、異常傾向有りと判定されたプロセスデータに関与する機器名を表示部に表示するようにしたので、正常状態のプロセスデータのモデル構築を必要とせず、プロセスデータの異常傾向を迅速に検知して操作員に通知することが可能である。 According to the monitoring control device according to the present invention, the presence or absence of an abnormal tendency of the change rate data of the current process data is determined based on the change rate data of the process data in the past arbitrary period, and the process determined to have an abnormal tendency. Since the name of the device involved in the data is displayed on the display unit, it is possible to quickly detect the abnormal tendency of the process data and notify the operator without the need to build a model of the process data in the normal state. is there.

本発明の実施の形態１に係る監視制御装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the monitoring control device which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置のハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram of the monitoring control device which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置による異常傾向検知処理の流れを示す図である。It is a figure which shows the flow of the abnormality tendency detection processing by the monitoring control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係る監視制御装置のプラント変化率データベースを示す図である。It is a figure which shows the plant change rate database of the monitoring control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention.

実施の形態１．
以下に、本発明の実施の形態１に係る監視制御装置について、図面に基づいて説明する。図１及び図２は、本実施の形態１に係る監視制御装置の機能ブロック図及びハードウェア構成図である。本実施の形態１に係る監視制御装置１００は、機能的には、入力部１、演算部２、データ保存部３、及び表示部４を備えている。また、ハードウェアとしては、プロセッサ１０１、メモリ１０２、受信装置１０３、及び表示装置１０４を備えている。 Embodiment 1.
Hereinafter, the monitoring control device according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 1 and 2 are a functional block diagram and a hardware configuration diagram of the monitoring control device according to the first embodiment. The monitoring control device 100 according to the first embodiment functionally includes an input unit 1, a calculation unit 2, a data storage unit 3, and a display unit 4. The hardware includes a processor 101, a memory 102, a receiving device 103, and a display device 104.

図１に示す各機能と図２に示すハードウェアとの関連について説明する。入力部１は受信装置１０３である。演算部２の機能は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。また、複数のプロセッサ１０１及び複数のメモリ１０２が連携して上記機能を実行してもよい。データ保存部３はメモリ１０２である。表示部４は、液晶ディスプレイ等の表示装置１０４である。 The relationship between each function shown in FIG. 1 and the hardware shown in FIG. 2 will be described. The input unit 1 is a receiving device 103. The function of the arithmetic unit 2 is realized by the processor 101 executing the program stored in the memory 102. Further, the plurality of processors 101 and the plurality of memories 102 may cooperate to execute the above function. The data storage unit 3 is a memory 102. The display unit 4 is a display device 104 such as a liquid crystal display.

本実施の形態１に係る監視制御装置１００の各機能について、図１を用いて説明する。入力部１は、プラント２００の監視対象機器のプロセスデータ（以下、プラントデータと称す）を時間情報と共に取得する。プラント２００とは、プラントを構成する各種機器、例えばモータ、ポンプ、バルブ、開閉器、油圧装置等を含んでいる。プラントデータは、監視対象機器及びその周辺に取り付けられたセンサからの計測値（例えば流量、温度、水質、電流値等）、または機器への操作量等である。 Each function of the monitoring control device 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIG. The input unit 1 acquires the process data (hereinafter referred to as plant data) of the monitored device of the plant 200 together with the time information. The plant 200 includes various devices constituting the plant, such as a motor, a pump, a valve, a switch, a hydraulic device, and the like. The plant data is a measured value (for example, flow rate, temperature, water quality, current value, etc.) from a sensor attached to the monitored device and its surroundings, or an operation amount to the device.

演算部２のデータ登録部２２は、入力部１から入出力処理部２１を介して監視対象機器のプラントデータを時間情報と共に取得し、時系列プラントデータとしてデータ保存部３のプラントデータベース３１に格納する。 The data registration unit 22 of the calculation unit 2 acquires the plant data of the monitored device from the input unit 1 via the input / output processing unit 21 together with the time information, and stores it as time-series plant data in the plant database 31 of the data storage unit 3. To do.

演算部２の変化率データ処理部２３は、入力部１から入出力処理部２１を介して監視対象機器毎の時系列プラントデータを取得し、該プラントデータ毎に予め設定された設定時間における変化率を算出する変化率算出処理を実行する。 The change rate data processing unit 23 of the calculation unit 2 acquires time-series plant data for each monitored device from the input unit 1 via the input / output processing unit 21, and changes in a preset time set for each plant data. The change rate calculation process for calculating the rate is executed.

変化率算出処理について簡単に説明する。ある時刻Ｔでのプラントデータ値をＱ（Ｔ）とし、設定時間をΔＴとすると、変化率ΔＱ（Ｔ）は下式（１）から求められる。なお、プラントデータの種類すなわち計測項目によって短時間の変動に着目すべきデータと長時間（期間）の変動に着目すべきデータがあるため、設定時間ΔＴは固定値ではなく、プラ
ントデータの種類と変動状況により適正な値に設定される。
ΔＱ（Ｔ）＝（Ｑ（Ｔ）−Ｑ（Ｔ−ΔＴ））／ΔＴ ・・・（１） The rate of change calculation process will be briefly described. Assuming that the plant data value at a certain time T is Q (T) and the set time is ΔT, the rate of change ΔQ (T) can be obtained from the following equation (1). Since there are data that should focus on short-term fluctuations and data that should focus on long-term (period) fluctuations depending on the type of plant data, that is, measurement items, the set time ΔT is not a fixed value, but the type of plant data. It is set to an appropriate value depending on the fluctuation situation.
ΔQ (T) = (Q (T) −Q (T−ΔT)) / ΔT ・ ・ ・ (1)

変化率データ処理部２３により算出された変化率データは、データ保存部３のプラント変化率データベース３２（変化率データベース）に格納される。プラント変化率データベース３２は、プラントデータの計測項目毎に、時系列プラントデータの任意の設定時間ΔＴにおける変化率データ、変化率データの過去の任意期間の単純移動平均値及び標準偏差、及びデータ評価部２４による判定に用いられるしきい値を格納している。 The change rate data calculated by the change rate data processing unit 23 is stored in the plant change rate database 32 (change rate database) of the data storage unit 3. In the plant change rate database 32, the change rate data at an arbitrary set time ΔT of the time series plant data, the simple moving average value and standard deviation of the change rate data in the past arbitrary period, and the data evaluation are used for each measurement item of the plant data. The threshold value used for the determination by the unit 24 is stored.

演算部２のデータ評価部２４は、プラント変化率データベース３２に格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定する異常傾向判定処理を実行する。データ評価部２４による異常傾向判定方法は、複数用意され、どの方法を用いるかはプラントデータの種類によって決定される。 The data evaluation unit 24 of the calculation unit 2 executes an abnormal tendency determination process for determining the presence or absence of an abnormal tendency of the current change rate data based on the change rate data of the past arbitrary period stored in the plant change rate database 32. To do. A plurality of abnormal tendency determination methods by the data evaluation unit 24 are prepared, and which method is used is determined by the type of plant data.

具体的には、現在の変化率データと過去の変化率データの移動平均値との乖離が予め設定されたしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの最大値をしきい値とし現在の変化率データがしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの平均値から標準偏差±σの範囲内をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否か等の方法が用いられる。 Specifically, whether or not the deviation between the current rate of change data and the moving average value of the past rate of change data exceeds a preset threshold value, or the maximum value of the past rate of change data is determined. The threshold value is whether or not the current rate of change data exceeds the threshold value, or the threshold value is within the standard deviation ± σ from the average value of the past rate of change data, and the current rate of change data is the threshold value. A method such as whether or not it is within the range of is used.

データ評価部２４による判定に用いられるしきい値は、プラントデータの計測項目毎に過去の変化率データに基づいて設定されている。なお、しきい値は固定値ではなく、操作員により適宜変更可能である。また、異常傾向判定処理に利用される過去の変化率データは、特に時期や期間を限定するものではなく、監視制御装置１００が蓄積している時系列プラントデータから任意に選択される。 The threshold value used for the determination by the data evaluation unit 24 is set for each measurement item of the plant data based on the past rate of change data. The threshold value is not a fixed value and can be changed as appropriate by the operator. Further, the past rate of change data used for the abnormal tendency determination process is not particularly limited in time and period, and is arbitrarily selected from the time series plant data accumulated in the monitoring control device 100.

データ評価部２４は、現在の変化率データが「異常傾向有り」であると判定した場合、プラントデータに異常傾向が検知されたことを、入出力処理部２１を介して表示部４に通知する。通知を受けた表示部４は、異常傾向が検知されたプラントデータに関与する機器名、当該プラントデータ及び変化率データ等を表示し、操作員に通知する。なお、表示部４は、平常時には現在のプラントの運転状況を設備フロー画面またはトレンドグラフ等を表示している。 When the data evaluation unit 24 determines that the current rate of change data is "abnormal", the data evaluation unit 24 notifies the display unit 4 via the input / output processing unit 21 that an abnormal tendency has been detected in the plant data. .. Upon receiving the notification, the display unit 4 displays the device name, the plant data, the rate of change data, and the like related to the plant data in which the abnormal tendency is detected, and notifies the operator. In normal times, the display unit 4 displays the current plant operation status on an equipment flow screen, a trend graph, or the like.

また、監視制御装置１００は、タッチパネル、マウス、またはキーボード等の入力手段（図示省略）を備えており、操作員はそれらの入力手段と表示部４を介して、演算部２への設定事項の入力、具体的には異常傾向判定処理に用いる過去のプラントデータの期間の選択やしきい値の変更等や、プラント変化率データベース３２に格納されている変化率データの異常値及び正常値の更新等の操作を行うことができる。 Further, the monitoring control device 100 includes input means (not shown) such as a touch panel, a mouse, or a keyboard, and the operator can set items to the calculation unit 2 via the input means and the display unit 4. Input, specifically, selection of the period of past plant data used for abnormality tendency determination processing, change of threshold value, etc., update of abnormal value and normal value of change rate data stored in plant change rate database 32 Etc. can be performed.

プラント変化率データベース３２は、データ評価部２４によって異常傾向有りと判定された変化率データを、操作員による実プロセスでの異常の有無の判定に基づいて、異常値と正常値に分類して格納している。操作員は、データ評価部２４により異常傾向であると判定された変化率データに対し、実プロセスでの異常の有無を確認し、実プロセスに異常有りと判定した場合は、該変化率データを異常値としてプラント変化率データベース３２に登録する。また、実プロセスに異常無しと判定した場合は、該変化率データを正常値としてプラント変化率データベース３２に登録する。 The plant change rate database 32 classifies and stores the change rate data determined by the data evaluation unit 24 as having an abnormal tendency into abnormal values and normal values based on the operator's determination of the presence or absence of abnormalities in the actual process. doing. The operator confirms the presence or absence of an abnormality in the actual process with respect to the rate of change data determined to be abnormal by the data evaluation unit 24, and if it is determined that there is an abnormality in the actual process, the operator uses the rate of change data. It is registered in the plant change rate database 32 as an abnormal value. If it is determined that there is no abnormality in the actual process, the change rate data is registered as a normal value in the plant change rate database 32.

本実施の形態１に係る監視制御装置１００における異常傾向判定処理の流れについて、図３のフローチャートを用いて説明する。なお、図３では、異常傾向判定方法として、過去の変化率データの正常値の最大値をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値を超
えている場合に異常傾向有りと判定する方法を用いている。 The flow of the abnormal tendency determination process in the monitoring control device 100 according to the first embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. In FIG. 3, as an abnormality tendency determination method, the maximum value of the normal value of the past change rate data is set as a threshold value, and when the current change rate data exceeds the threshold value, it is determined that there is an abnormality tendency. The method is used.

まず、ステップＳ１において、プラント２００から時系列プラントデータを取り込み、ステップＳ２において、取得した時系列プラントデータをプラントデータベース３１に格納する。続いてステップＳ３において、ステップＳ１で取得したプラントデータの予め設定された設定時間における変化率を算出し、ステップＳ４において変化率データをプラント変化率データベース３２に格納する。 First, in step S1, time-series plant data is fetched from the plant 200, and in step S2, the acquired time-series plant data is stored in the plant database 31. Subsequently, in step S3, the rate of change of the plant data acquired in step S1 at a preset set time is calculated, and the rate of change data is stored in the plant change rate database 32 in step S4.

次に、ステップＳ５において、現在（今回）の変化率データと、プラント変化率データベース３２に格納された過去の任意期間の変化率データとの比較を行う。今回の変化率データがしきい値、すなわち過去の変化率データの正常値の最大値以上であった場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ６に進み、表示部４にプラントデータの異常傾向を検知した旨を表示する。続いてステップＳ７において、操作員は、異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する実プロセスに異常が発生しているか否かを確認し、ステップＳ８において実プロセスの異常の有無を判定する。 Next, in step S5, the current (current) rate of change data is compared with the rate of change data in the past arbitrary period stored in the plant change rate database 32. When the current rate of change data is equal to or greater than the threshold value, that is, the maximum value of the normal value of the past rate of change data (Yes), the process proceeds to step S6, and the display unit 4 indicates that an abnormal tendency of the plant data has been detected. indicate. Subsequently, in step S7, the operator confirms whether or not an abnormality has occurred in the actual process involved in the process data in which the abnormality tendency is detected, and in step S8, determines whether or not there is an abnormality in the actual process.

ステップＳ８において、実プロセスに異常有りと判定した場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ９に進み、該変化率データを異常値としてプラント変化率データベース３２に登録し、プラント変化率データベース３２を更新する。また、ステップＳ８において、実プロセスに異常無しと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ１０に進み、該変化率データを正常値としてプラント変化率データベース３２に登録し、プラント変化率データベース３２を更新する。 If it is determined in step S8 that there is an abnormality in the actual process (Yes), the process proceeds to step S9, the change rate data is registered as an abnormal value in the plant change rate database 32, and the plant change rate database 32 is updated. If it is determined in step S8 that there is no abnormality in the actual process (No), the process proceeds to step S10, the change rate data is registered as a normal value in the plant change rate database 32, and the plant change rate database 32 is updated.

次に、図４を用い、データ評価部２４による異常傾向判定方法として過去の変化率データの平均値から標準偏差±σの範囲内をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否かで判定する方法を用いた例について説明する。図４は、プラント変化率データベース３２の一例であり、タンクＡの流量（Ｌ／ｍｉｎ）の変化率を示している。なお、説明の便宜上、図４に示す変化率データを過去の変化率データとすると共に、１３時、１５時、１６時における変化率データを今回（現在）の変化率データであると仮定して説明する。 Next, using FIG. 4, as an abnormality tendency determination method by the data evaluation unit 24, the threshold value is within the range of the standard deviation ± σ from the average value of the past rate of change data, and the current rate of change data is the threshold value. An example using a method of determining whether or not it is within the range will be described. FIG. 4 is an example of the plant change rate database 32, and shows the change rate of the flow rate (L / min) of the tank A. For convenience of explanation, it is assumed that the rate of change data shown in FIG. 4 is the past rate of change data, and the rate of change data at 13:00, 15:00, and 16:00 is the current (current) rate of change data. explain.

プラント変化率データベース３２には、過去の時系列プラントデータ、過去の時系列プラントデータの任意の設定時間（ここでは１時間）における変化率データ、移動平均値（ここでは直近６時間の変化率の単純移動平均値）、標準偏差σ、過去の変化率データにおける異常値及び正常値の最大値等を格納している。標準偏差σは、監視制御装置１００が蓄積している過去の時系列データから任意に選択された期間の変化率データを用いて求められる。 The plant change rate database 32 contains past time-series plant data, change rate data of past time-series plant data at an arbitrary set time (1 hour in this case), and a moving average value (here, change rate in the last 6 hours). Simple moving average value), standard deviation σ, maximum value of abnormal value and normal value in past rate of change data, etc. are stored. The standard deviation σ is obtained by using the rate of change data for a period arbitrarily selected from the past time series data accumulated in the monitoring control device 100.

図４中、Ａ欄に示す１３時の変化率データは２３であり、しきい値（ここでは過去の変化率データの平均値１から標準偏差σ２０の範囲内である−１９から２１）を超えているため異常傾向有りと判定され表示部４に表示される。通知を受けた操作員は、実際のタンクＡの状態を確認し、異常は発生していないと判定し、当該変化率データを正常値として更新する（図４中、Ｂ欄）。 In FIG. 4, the rate of change data at 13:00 shown in column A is 23, which exceeds the threshold value (here, -19 to 21 which is within the range of the standard deviation σ20 from the average value 1 of the past rate of change data). Therefore, it is determined that there is an abnormal tendency and is displayed on the display unit 4. The operator who receives the notification confirms the actual state of the tank A, determines that no abnormality has occurred, and updates the change rate data as a normal value (column B in FIG. 4).

また、図４中、Ｃ欄に示す１５時の変化率データは３６であり、しきい値（−１９から２１）を超えているため異常傾向有りと判定され表示部４に表示される。通知を受けた操作員は実際のタンクＡの状態を確認し、異常が発生していると判定し、タンクＡの流量を抑制する操作を実施すると共に、当該変化率データを異常値として更新する(図４中、Ｄ
欄)。 Further, in FIG. 4, the rate of change data at 15:00 shown in column C is 36, and since it exceeds the threshold value (-19 to 21), it is determined that there is an abnormal tendency and is displayed on the display unit 4. The operator who receives the notification confirms the actual state of the tank A, determines that an abnormality has occurred, performs an operation of suppressing the flow rate of the tank A, and updates the change rate data as an abnormal value. (D in Fig. 4)
Column).

操作員がタンクＡの流量を抑制する操作を行った結果、１６時の時系列データは急激に減少する。その結果、図４中、Ｅ欄に示す１６時の変化率データは−７２となり、しきい値を大きく超えているため異常傾向有りと判定される。ただし、この異常傾向は、操作員による操作に起因することが明らかであるため、異常値または正常値の更新は行わない。 As a result of the operator performing an operation of suppressing the flow rate of the tank A, the time series data at 16:00 decreases sharply. As a result, the rate of change data at 16:00 shown in column E in FIG. 4 is −72, which greatly exceeds the threshold value, and thus it is determined that there is an abnormal tendency. However, since it is clear that this abnormal tendency is caused by the operation by the operator, the abnormal value or the normal value is not updated.

このように、データ評価部２４による異常傾向有りの判定が正しかったかどうかを、プラント変化率データベース３２に繰り返しフィードバックすることにより、各プラントデータに対する異常傾向判定方法は適切であるか、あるいは判定に使用された過去の時系列プラントデータの期間やしきい値は適切であるかを検討するためのデータが蓄積され、データ評価部２４による異常傾向判定処理の判定精度が高くなる。 In this way, by repeatedly feeding back to the plant change rate database 32 whether or not the determination of the abnormality tendency by the data evaluation unit 24 was correct, whether the abnormality tendency determination method for each plant data is appropriate or used for the determination. Data for examining whether the period and the threshold value of the past time-series plant data are appropriate are accumulated, and the determination accuracy of the abnormal tendency determination process by the data evaluation unit 24 is improved.

本実施の形態１に係る監視制御装置１００によれば、監視対象機器の過去の任意期間における時系列プラントデータの変化率データに基づいて、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定し、異常傾向有りと判定した場合にはその機器名を表示部４に表示するようにしたので、正常状態のプラントデータのモデル構築を必要とせず、プラントデータの異常傾向を迅速に検知し、操作員に通知することが可能である。 According to the monitoring control device 100 according to the first embodiment, it is determined whether or not there is an abnormal tendency of the current rate of change data based on the rate of change data of the time series plant data in the past arbitrary period of the monitored device. When it is determined that there is an abnormal tendency, the device name is displayed on the display unit 4, so it is not necessary to build a model of the plant data in the normal state, and the abnormal tendency of the plant data is quickly detected and the operator. It is possible to notify to.

また、データ評価部２４による異常傾向の判定結果に対し、操作員が実プロセスでの異常の有無の判定を行うことにより、異常傾向判定処理の判定精度が高くなっていくため、簡単な方法で精度の高い判定が行える。なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。 Further, since the operator determines the presence or absence of an abnormality in the actual process based on the determination result of the abnormality tendency by the data evaluation unit 24, the determination accuracy of the abnormality tendency determination process is improved, so that it is a simple method. Highly accurate judgment can be performed. In the present invention, the embodiments can be appropriately modified or omitted within the scope of the invention.

本発明は、プラントの監視制御装置として利用することができる。 The present invention can be used as a monitoring and control device for a plant.

１ 入力部、２ 演算部、３ データ保存部、４ 表示部、２１ 入出力処理部、２２
データ登録部、２３ 変化率データ処理部、２４ データ評価部、３１ プラントデータベース、３２ プラント変化率データベース、１００ 監視制御装置、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、１０３ 受信装置、１０４ 表示装置、２００ プラント 1 Input unit, 2 Calculation unit, 3 Data storage unit, 4 Display unit, 21 Input / output processing unit, 22
Data registration unit, 23 change rate data processing unit, 24 data evaluation unit, 31 plant database, 32 plant change rate database, 100 monitoring control device, 101 processor, 102 memory, 103 receiver, 104 display device, 200 plants

Claims (4)

監視対象機器のプロセスデータを時間情報と共に取得する入力部と、
前記入力部から前記監視対象機器の時系列プロセスデータを取得し、予め設定された設定時間における変化率を求め、変化率データベースに格納する変化率データ処理部と、
前記変化率データベースに格納された過去の任意期間の変化率データに基づいて現在の変化率データの異常傾向の有無を判定するデータ評価部と、
前記データ評価部により変化率データの異常傾向が検知されたプロセスデータに関与する機器名を表示する表示部と、を備え、
前記変化率データベースは、過去の変化率データの異常値及び正常値、及び前記データ評価部による判定に用いられるしきい値を格納しており、
前記データ評価部は、過去の変化率データの正常値の最大値をしきい値とし、現在の変化率データがしきい値を超えている場合に現在の変化率データに異常傾向有りと判定するものであり、
前記変化率データベースは、前記データ評価部によって異常傾向有りと判定された変化率データを、操作員による実プロセスでの異常の有無の判定に基づいて異常値または正常値に分類して格納し、過去の変化率データの異常値または正常値を更新することを特徴とする監視制御装置。 An input unit that acquires process data of the monitored device together with time information,
A change rate data processing unit that acquires time-series process data of the monitored device from the input unit, obtains a change rate at a preset set time, and stores it in a change rate database.
A data evaluation unit that determines the presence or absence of an abnormal tendency of the current rate of change data based on the rate of change data of the past arbitrary period stored in the rate of change database.
It is provided with a display unit that displays the name of the device involved in the process data for which an abnormal tendency of the rate of change data is detected by the data evaluation unit.
The rate of change database stores abnormal values and normal values of past rate of change data, and threshold values used for determination by the data evaluation unit.
The data evaluation unit sets the maximum value of the normal value of the past rate of change data as a threshold value, and determines that the current rate of change data has an abnormal tendency when the current rate of change data exceeds the threshold value. It is a thing
The change rate database classifies and stores the change rate data determined by the data evaluation unit as having an abnormal tendency into abnormal values or normal values based on the operator's determination of the presence or absence of abnormalities in the actual process. A monitoring control device characterized by updating an abnormal value or a normal value of past rate of change data. 前記変化率データベースは、前記データ評価部によって異常傾向有りと判断され、かつ該異常傾向が操作員による操作に起因すると判断された変化率データを、過去の変化率データの異常値または正常値の更新に用いないことを特徴とする請求項１記載の監視制御装置。In the change rate database, the change rate data determined by the data evaluation unit to have an abnormal tendency and the abnormal tendency is determined to be caused by an operation by an operator is an abnormal value or a normal value of the past change rate data. The monitoring control device according to claim 1, wherein the monitoring control device is not used for updating. 前記変化率データベースはさらに、時系列プロセスデータの前記設定時間における変化率データの過去の任意期間の移動平均値及び標準偏差を格納していることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の監視制御装置。 The rate of change database further that stores a moving average value and the standard deviation of any past period rate of change data in the set time of the time series process data to claim 1 or claim 2, characterized in The monitoring and control device described. 前記データ評価部は、現在の変化率データと過去の変化率データの移動平均値との乖離が予め設定されたしきい値を超えているか否か、または過去の変化率データの平均値から標準偏差の範囲内をしきい値とし現在の変化率データがしきい値の範囲内であるか否かにより、現在の変化率データの異常傾向の有無を判定することを特徴とする請求項３記載の監視制御装置。 The data evaluation unit determines whether or not the deviation between the current rate of change data and the moving average value of the past rate of change data exceeds a preset threshold value, or is standardized from the average value of the past rate of change data. The third aspect of claim 3, wherein the presence or absence of an abnormal tendency of the current rate of change data is determined based on whether or not the current rate of change data is within the range of the threshold value with the range of deviation as the threshold value. Monitoring and control device.
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