JP7368332B2 - Guidance operation support device, guidance operation support method, and guidance operation support program - Google Patents
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Description
本発明は、各種機器、プラント、システム(以下、単に機器)の操作を支援するガイダンス操作支援装置、およびガイダンス操作支援方法に関する。 The present invention relates to a guidance operation support device and a guidance operation support method that support the operation of various types of equipment, plants, and systems (hereinafter simply referred to as equipment).
近年、ICT(Information and Communication Technology )、IoT(Internet of Thing)の技術革新に伴い、高速な計算機やネットワーク通信、大容量なデータ保存装置を利用できる環境が整いつつある。多くの産業分野で大量に蓄積したデータの利活用に注目が集まるなか、機器の計測データや点検・保全データなどの現地サイトで収集したデータと、企業の経営及び資産情報を管理するシステムの統合により、重要業績評価指標を改善する運用が求められている。 In recent years, with the technological innovations of ICT (Information and Communication Technology) and IoT (Internet of Things), an environment is being created in which high-speed computers, network communications, and large-capacity data storage devices can be used. As attention is being focused on the utilization of large amounts of data accumulated in many industrial fields, the integration of data collected at local sites, such as equipment measurement data, inspection and maintenance data, and systems that manage company management and asset information. Therefore, there is a need for operations that improve key performance indicators.
例えば、発電事業の分野では、風力発電や太陽光発電などの再生可能エネルギーの利用増加に伴う発電量の変動が電力系統の安定性を低下させるという懸念から、バックアップ電源としての火力発電プラントの重要性が増している。また、火力発電プラントは負荷調整としての役割だけでなく、ベースロード電源としての役割も担っており、効率、環境性能、稼働率などの運用性能を考慮した運用が求められている。 For example, in the field of power generation, thermal power plants are becoming more important as a backup power source due to concerns that fluctuations in power generation due to the increased use of renewable energy such as wind power and solar power will reduce the stability of the power system. Sexuality is increasing. In addition, thermal power plants play a role not only as a load regulator but also as a base load power source, and are required to be operated in consideration of operational performance such as efficiency, environmental performance, and availability.
火力発電プラントの運用性能を改善するため、特許文献1には環境性能である窒素酸化物濃度、一酸化炭素濃度を低減させる制御装置が開示されている。
In order to improve the operational performance of a thermal power plant,
特許文献1に記載された技術では、プラントの特性を模擬するモデルと、このモデルを対象に最適な操作方法を学習する学習手段を組み合わせて、操作信号を生成する。この技術を用いることで、操作条件を最適値に移動させることができる。ここで、操作条件とは操作信号の生成に用いる値である。
In the technique described in
ここで、このようなシステムを実プラントなどの機器に適用する際には、計測値をリアルタイムに取り込み、リアルタイムで制御するオンライン版と、操作条件をガイダンス表示して運転員が操作するオフライン版の2種類考えられる。しかしながら、オフライン版では、人間系、あるいは機械系が原因で、機器の制御がガイダンスに即していないことがある。 When applying such a system to equipment such as an actual plant, there is an online version that captures measured values in real time and controls it in real time, and an offline version that displays operating conditions as guidance and is operated by operators. Two types can be considered. However, in the offline version, the control of the device may not comply with the guidance due to human or mechanical reasons.
ここで、機器の制御に即していないことしては、制御装置の制御や機器の動作が、ガイダンスに即していないことが含まれる。これは、制御装置や機器を含む制御に関する装置の挙動が、ガイダンスに即していないことと表現できる。 Here, the fact that the control of the device is not in accordance with the guidance includes that the control of the control device and the operation of the device are not in accordance with the guidance. This can be expressed as the behavior of control-related devices including control devices and equipment not complying with the guidance.
また、原因には、運転員等の利用者の操作、機器に対する制御装置もしくは機器そのものを原因として含まれる。 Further, causes include operations by users such as operators, control devices for equipment, or equipment itself.
このように、機器の制御においては、複数の原因が考えられるので、ガイダンスに即した挙動を示すかを判定することが困難であった。特に、ガイダンスに即した挙動を示さない場合(ガイダンスに即しない挙動を示す場合)、その原因を判定することが困難であった。この中には、人間系を原因とするか、機械系を原因とするかの判定が困難であることが含まれる。 In this way, in controlling a device, there are a plurality of possible causes, so it has been difficult to determine whether the device behaves in accordance with the guidance. In particular, when the behavior does not conform to the guidance (when the behavior does not conform to the guidance), it is difficult to determine the cause. This includes the fact that it is difficult to determine whether the cause is human or mechanical.
そこで、本発明の目的は、制御に関する装置が、ガイダンスに即した挙動を示すかを判定することである。 Therefore, an object of the present invention is to determine whether a control-related device exhibits behavior in accordance with guidance.
前述の課題を解決するため、本発明のガイダンス操作支援装置は以下の構成となる。すなわち、ガイダンスに応じた、機器の動作を制御するための操作を支援するためのガイダンス操作支援装置において、前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値を記憶するガイダンス値DBと、前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付ける入力手段と、前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定する判定手段と、前記判定手段での判定結果を、出力する出力手段とを有するガイダンス操作支援装置である。 In order to solve the above-mentioned problems, the guidance operation support device of the present invention has the following configuration. That is, in a guidance operation support device for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance, a guidance value DB that stores guidance values indicating the content of the guidance, and a guidance value DB that stores the content of operations for the equipment. input means for receiving an operation log indicating the operation log and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation; and based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal, The guidance operation support device has a determining means for determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance, and an output means for outputting a determination result by the determining means.
さらに、本発明には、ガイダンス操作支援装置を用いたガイダンス操作支援方法やこれをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであるガイダンス操作支援プログラムも含まれる。 Furthermore, the present invention also includes a guidance operation support method using a guidance operation support device and a guidance operation support program that is a computer program that causes a computer to execute the method.
また、本発明の一態様には、ガイダンス通り挙動しない場合の原因を、「人間系」と「機械系」に分けて判定することが含まれる。 Further, one aspect of the present invention includes determining the causes when the behavior does not follow the guidance by dividing them into "human-related" and "mechanical-related".
本発明によれば、制御対象である機器や制御装置などが、ガイダンスに即した挙動を示しているかを判定することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to determine whether a device to be controlled, a control device, or the like exhibits behavior in accordance with guidance.
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。図1は、本実施例に係るガイダンス操作支援装置200およびこれに関連する装置の構成例を説明するブロック図である。本実施例では、ガイダンス操作支援装置200は制御装置180や制御対象である機器190を含むガイダンス対象装置100、ガイダンス値生成装置800、及び外部装置900と接続されている。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of a guidance
図1のガイダンス操作支援装置200は、一般には計算機装置(コンピュータ)により構成されている。つまり、CPUの如き演算装置がプログラムに従って各種処理機能を実行する。その演算装置における処理機能を模式的に示すならば、判定手段400、影響分析手段500を備えたものということができる。さらに影響分析手段500には、損失額分析手段510、不一致原因分析手段520、操作変数変更手段530が備えられている。判定手段400では、ガイダンス通りの操作を実行したか否かを判定する。また、ガイダンス通りの操作が実施されなかった場合には、その原因を人間系もしくは機械系に分類する。なお、本実施例で説明する各プログラムについては、ネットワーク経由で各装置に配信したり、記憶媒体に格納されて配布したりすることが可能である。
The guidance
また、影響分析手段500では、判定手段400でガイダンス通りの操作を実行しなかったと判定された場合に、ガイダンス通りの操作を実行することを促す情報を生成する。ガイダンス操作支援装置200における各部の動作である処理機能の詳細については、図2以降で説明する。なお、上述した各手段は、ハードウェアとしても実現できる。ここで、本実施例では、各構成要素を「~手段」と表現しているが、「~部」「~ユニット」などとその表現は問わない。
In addition, the influence analysis means 500 generates information urging the user to perform the operation according to the guidance when the determination means 400 determines that the operation according to the guidance has not been performed. Details of the processing functions, which are the operations of each part in the guidance
ガイダンス操作支援装置200は、データベース(図ではDBと記載)として時系列データベース300、判定結果データベース230、影響分析結果データベース240を備える。時系列データベース300は、ガイダンス値データベース310、操作ログデータベース320、制御装置信号データベース330が備えられている。各データベースには、電子化された情報が保存されており、通常電子ファイル(電子データ)と呼ばれる形態で情報が保存される。尚、これらDBについては、ガイダンス操作支援装置200の外部に設け、ネットワークを介して接続可能な構成でもよい。
The guidance
また、ガイダンス操作支援装置200は、外部とのインターフェイスとして外部入力インターフェイス210及び外部出力インターフェイス220を備える。そして、ガイダンス操作支援装置200は、これらを介して、適用対象であるガイダンス対象装置100、ガイダンス値生成装置800、及び外部装置900に接続している。
Further, the guidance
ガイダンス値生成装置800は、計算機装置(コンピュータ)により構成されている。つまり、CPUの如き演算装置がプログラムに従って以下に示す各種処理機能を実行する。ガイダンス値生成装置800は、ガイダンス対象装置100の運用を改善するためのガイダンス値5を生成する。本実施例では、ガイダンス値生成装置800をガイダンス対象装置100の特性を模擬するモデル810、評価値計算手段820、学習手段830、処理結果データベース840で構成しているが、ガイダンス値5を生成する手段であれば本構成に限定しない。
The guidance
モデル810では、学習手段830で生成する操作条件1の入力に対して、モデル出力2を計算し、モデル出力2を評価値計算手段820に送信する。評価値計算手段820では、モデル出力2の入力に基づいて評価値3を計算し、評価値3を学習手段830に送信する。学習手段830では、評価値3が最大となるような操作条件1の生成方法を学習する。
The
そして、学習手段830にて、次の操作条件1を生成し、操作条件1をモデル810に送信する。尚、学習手段830では、モデル810のモデル出力2が所望の値となるような操作条件1の生成方法を学習する。モデル810はガイダンス対象装置100の特性を模擬しているので、学習手段830は、ガイダンス対象装置100の運用性が所望の特性となるような操作条件を学習する。学習手段830は、強化学習、遺伝的アルゴリズム、非線形計画法などの最適化アルゴリズムを用いて実装できるが、本発明では学習手段830の実装方法を限定しない。
Then, the learning means 830 generates the
モデル810、評価値計算手段820、学習手段830を動作させることで得られる処理結果4は処理結果データベース840に保存される。そして、ガイダンス対象装置100の運用性を所望の特性とする操作条件をガイダンス値5として画像表示装置940とガイダンス操作支援装置200に送信する。
Processing results 4 obtained by operating the
なお、ガイダンス値生成装置800の各手段、構成要素は、ハードウェアとしても実現できる。ここで、本実施例では、各構成要素を「~手段」と表現しているが、「~部」「~ユニット」などとその表現は問わない。
Note that each means and component of the guidance
また、ガイダンス操作支援装置200とガイダンス値生成装置800は、1つの装置として構成してもよい。さらに、ガイダンス操作支援装置200とガイダンス値生成装置800の実装には、以下の各態様は含まれる。
Further, the guidance
(1)ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800のクラウド化
これは、ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800を、公衆のネットワーク上に構成し、外部装置900で利用可能とする構成である。つまり、ガイダンス対象装置100の運用会社以外で、ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800を管理し、ガイダンス対象装置100の運用会社ではこれらを利用する。
(1) Cloudization of guidance
(2)ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800の一方をクラウド化
これは、ガイダンス操作支援装置200またはガイダンス値生成装置800を公衆のネットワーク上に構成し、外部装置900で利用可能とする構成である。つまり、ガイダンス対象装置100の運用会社以外で、ガイダンス操作支援装置200またはガイダンス値生成装置800を管理し、ガイダンス対象装置100の運用会社ではこれを利用する。また、クラウド化していない装置については、ガイダンス対象装置100の運用会社がこれを利用および管理する。
(2) Putting one of the guidance
(3)ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800の両方を、ガイダンス対象装置100の運用会社で運用・管理
ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800を、ガイダンス対象装置100の運用会社の社内ネットワークに接続し、当該運用会社でこれらを運用・管理する。
(3) Both the guidance
またさらに、ガイダンス操作支援装置200およびガイダンス値生成装置800の間のデータ、情報の授受は、ネットワーク経由の他、DVDなどの記憶媒体を介して行うことも含まれる。
Furthermore, data and information may be exchanged between the guidance
次に、外部装置900は、計算機装置(コンピュータ)により構成されている。つまり、CPUの如き演算装置がプログラムに従って以下に示す各種処理機能を実行する。また、外部装置900は、端末装置として実現でき、タブレット、スマートフォン、ノートPCなどが含まれる。外部装置900には、キーボード920やマウス930で実現される外部入力装置910と、画像表示装置940が備えられている。ガイダンス対象装置100の運転員は、外部装置900を用いてガイダンス対象装置100に対する操作を実施する。つまり、外部装置900は、利用者である運転者からガイダンス対象装置100に対する操作の入力を受け付ける。
Next, the
また、運転員は、画像表示装置940に表示されたガイダンス値5に基づいて、外部入力装置910へ操作を行う。そして、このことで、外部装置900は、この操作に応じたガイダンス操作信号6をガイダンス対象装置100とガイダンス操作支援装置200に送信する。尚、ガイダンス操作信号6は運転員の操作による信号であり、ガイダンス操作支援装置200では操作ログとして扱う。
The operator also operates the
また、ガイダンス対象装置100は、制御装置180と機器190で構成される。ここで、機器190から制御装置180に計測信号8を送信し、制御装置180から機器190に操作信号9を送信する。制御装置180は、ガイダンス操作信号6に基づいて操作信号9を生成する。計測信号8と操作信号9を含む制御装置信号7は、ガイダンス操作支援装置200に送信される。
Further, the
ここで、計測信号8は、機器190の動作を示す。また、操作信号9は、操作に応じて制御装置180がどのような信号を出力しているか示すことになる。このため、制御装置信号7は、ガイダンス対象装置100の挙動を示すことになる。このため、制御装置信号7は、計測信号8と操作信号9のいずれか一方でもよい。さらに、機器190からガイダンス操作支援装置200に、制御装置信号7を送信してもよい。このため、制御装置信号7は、ガイダンス対象装置信号とも称することが可能である。
Here, the
次に、ガイダンス操作支援装置200は、外部入力インターフェイス210を介してガイダンス値5、ガイダンス操作信号6、制御装置信号7を取り込み、これらの外部入力信号11は時系列データベース300に保存される。つまり、本実施例では、外部入力インターフェイス210を入力手段として用いる。ここで、ガイダンス値5はガイダンス値データベース310、ガイダンス操作信号6は操作ログデータベース320、制御装置信号7は制御装置信号データベース330に保存される。なお、ガイダンス操作支援装置200とガイダンス値生成装置800が、一体で構成される場合、ガイダンス値5は処理結果DB840に格納されたものを読み出すことで入手できる。
Next, the guidance
また、時系列データベース300に保存された時系列データ信号12は、判定手段400、影響分析手段500に送信される。判定手段400でデータを処理した結果である判定結果13は判定結果データベース230、および影響分析手段500に送信する。また、影響分析手段でデータを処理した結果である影響分析結果14は影響分析結果データベースに送信する。
Further, the time series data signal 12 stored in the
判定結果データベース230に保存されている判定結果15、および影響分析結果データベース240に保存されている影響分析結果16は外部出力インターフェイス220に送信する。判定結果15、影響分析結果16は、外部出力インターフェイス220からガイダンス操作支援信号として画像表示装置940、ガイダンス値生成装置800に送信される。このように、本実施例では、外部出力インターフェイス220を、出力手段として用いる。
The determination result 15 stored in the
尚、本実施例のガイダンス操作支援装置200においては、計算機装置を構成する演算装置、およびデータベースDBがガイダンス操作支援装置200の内部に備えられている例を示している。但し、これらの一部の装置をガイダンス操作支援装置200の外部に配置し、データのみを装置間で通信するようにしてもよい。
In the guidance
本実施例では、外部入力装置910をキーボード920とマウス930で構成しているが、音声入力のためのマイク、タッチパネルなど、データを入力するための装置であれば良い。
In this embodiment, the
また、本実施例には、ガイダンス操作支援装置200を用いた方法も含まれることは言うまでもない。また、本実施例ではガイダンス操作支援装置200の適用対象であるガイダンス対象装置100を制御装置180と機器190で構成しているが、この構成以外の設備としても実施可能であることは言うまでもない。
It goes without saying that this embodiment also includes a method using the guidance
図2はガイダンス操作支援装置200において、判定手段400、影響分析手段500の動作を説明するフローチャートである。なお、処理ステップ1000-処理ステップ1040は判定手段400の動作であり、処理ステップ1050-1070は影響分析手段500の動作である。
FIG. 2 is a flowchart illustrating the operations of the determination means 400 and the influence analysis means 500 in the guidance
図2における処理ステップ1000では、判定手段400は、ガイダンス通りの操作を実施したかどうかを判定する。この判定の結果、一致している場合は処理ステップ1020に進み、不一致の場合は処理ステップ1010に進む。具体的には、処理ステップ1000では、判定手段400は、時系列データベース300の各種情報を比較する。つまり、判定手段400は、ガイダンス値Giと、操作ログ(ガイダンス操作信号)Oiと、制御装置信号Ciを比較する。判定手段400は、比較の結果、各iについて予め定められている閾値THi以下の場合は、一致していると判定する。数式で表すと数1および数2となる。つまり、判定手段400は、数1と数2を満たしていることが条件として、一致、不一致を判定する。
|Gi - Oi|≦ THi …(数1)
|Oi - Ci|≦ THi …(数2)
ここでiはガイダンス値の項目番号を示す値であり、1以上n以下の値である。尚、nはガイダンス値の項目数である。
In processing step 1000 in FIG. 2, determination means 400 determines whether the operation according to the guidance has been performed. As a result of this determination, if they match, the process proceeds to step 1020, and if they do not match, the process proceeds to step 1010. Specifically, in processing step 1000, determination means 400 compares various types of information in
|Gi - Oi|≦ THi…(Math. 1)
|Oi - Ci|≦ THi…(Math. 2)
Here, i is a value indicating the item number of the guidance value, and is a value of 1 or more and n or less. Note that n is the number of guidance value items.
次に、処理ステップ1010では、判定手段400は、ガイダンス値Giと操作ログ(ガイダンス操作信号)Oiが一致しているかどうかを判定する。この際、判定手段400は、数1を用いてで改めて判定する。この判定の結果、一致している場合は処理ステップ1040に進み、不一致の場合は処理ステップ1030に進む。ここで、処理ステップ1010は、処理ステップ1000の不一致の原因を判定するために実行される。
Next, in processing step 1010, the determining means 400 determines whether the guidance value Gi and the operation log (guidance operation signal) Oi match. At this time, the determining means 400 makes a new
つまり、判定手段400は、本処理ステップで一致の場合、本体・制御系不具合、すなわち、機械系が原因と判定する。また、判定手段400は、本処理ステップで不一致の場合、操作不実施、すなわち、人間系が原因であると判定する。 In other words, if there is a match in this processing step, the determining means 400 determines that the cause is a main body/control system failure, that is, a mechanical system. Further, in the case of a mismatch in this processing step, the determining means 400 determines that the operation was not performed, that is, the cause is human-related.
なお、処理ステップ1000と1010は、一括して処理してもよい。つまり、判定手段400は、処理ステップ1000での比較結果により、処理ステップ1020、処理ステップ1030および処理ステップ1040のいずれかに分岐する。 Note that processing steps 1000 and 1010 may be processed all at once. That is, the determining means 400 branches to one of processing step 1020, processing step 1030, and processing step 1040 depending on the comparison result at processing step 1000.
また、判定手段400は、処理ステップ1000および処理ステップ1010での判定において、各情報の時間差を考慮した比較を行う。判定手段400は、図3、図4A、図4Bに示す時刻情報が同じ情報を比較する。但し、ガイダンス値、操作ログおよび制御装置信号については、その生成もしくは出力タイミングが異なっている(後者ほど遅れる)。 Further, the determining means 400 performs a comparison in consideration of the time difference of each piece of information in the determinations at processing step 1000 and processing step 1010. The determining means 400 compares the information shown in FIGS. 3, 4A, and 4B that have the same time information. However, the generation or output timings of the guidance value, operation log, and control device signal are different (the latter is delayed).
そこで、各情報における時刻情報(図3、図4A、図4Bを参照)を、補正する。この補正は、各DBに格納する際に行ってもよいし、処理ステップ1000や処理ステップ1010を実行する際に、判定手段400が実行してもよい。ここで、この補正は、ガイダンスが出力してから操作までの平均時間、操作から操作信号が生成されるまでの時間など予め定められた時間を加減することで実現できる。もしくは、処理ステップ1000や処理ステップ1010において、判定手段400が、比較する情報を上述の時間差を反映して、比較する情報(時刻情報)を特定してしてもよい。 Therefore, the time information in each piece of information (see FIGS. 3, 4A, and 4B) is corrected. This correction may be performed when storing in each DB, or may be performed by the determining means 400 when executing processing step 1000 or processing step 1010. Here, this correction can be realized by adjusting a predetermined time, such as the average time from output of guidance to operation, or the time from operation to generation of an operation signal. Alternatively, in processing step 1000 or processing step 1010, the determining means 400 may specify the information to be compared (time information) by reflecting the above-mentioned time difference in the information to be compared.
次に、処理ステップ1020では、ガイダンス値、操作ログ、および制御装置信号とが一致している。このことから、判定手段400では操作実施と判定し処理ステップ1080に進む。 Next, in processing step 1020, the guidance value, operation log, and control device signal match. From this, the determining means 400 determines that the operation has been performed and proceeds to processing step 1080.
また、処理ステップ1030では、処理ステップ1000でガイダンス値と操作ログが一致していない、すなわちガイダンス値に従った操作を運転員が実施しなかったと考えられる。このことから、判定手段400にて操作不実施と判定し、処理ステップ1050に進む。 Further, in processing step 1030, it is considered that the guidance value and the operation log do not match in processing step 1000, that is, the operator did not perform the operation according to the guidance value. From this, the determining means 400 determines that the operation is not performed, and the process proceeds to step 1050.
また、処理ステップ1040では、ガイダンス値と操作ログは一致しているが、制御装置信号とは一致していない、すなわちガイダンス値に従った操作を運転員が実施したが、その操作通りに本体・制御系が動作しなかったと考えられる。このことから、判定手段400では、本体・制御系不具合と判定し、処理ステップ1060に進む。 Further, in processing step 1040, the guidance value and the operation log match, but they do not match the control device signal. In other words, although the operator performed an operation according to the guidance value, the main body It is thought that the control system did not operate. From this, the determining means 400 determines that there is a malfunction in the main body/control system, and proceeds to processing step 1060.
なお、処理ステップ1000-処理ステップ1040を動作させて得られた判定結果15は、各処理ステップを実行した際に、判定結果データベース230に送信、保存される。
Note that the
次に、処理ステップ1050では、影響分析手段500は、操作変数変更手段530を動作させる。操作不実施の原因として、操作すべきパラメータ数が多いことが考えられる。このため、本処理ステップにおいて、操作変数変更手段530では、ガイダンス値生成装置800にて最適化する操作変数の削減案を生成する。操作変数変更手段530は、操作条件1が評価値3に与える感度を解析し、感度が所定基準より低い操作変数を削減する。尚、操作変数変更手段530の実装方法は上記に限定されるものではない。
Next, in processing step 1050, the influence analysis means 500 operates the manipulated variable change means 530. A possible reason for not performing the operation is that there are a large number of parameters to be operated. Therefore, in this processing step, the manipulated variable changing means 530 generates a reduction plan for the manipulated variables to be optimized by the guidance
また、操作不実施の場合に操作変数を変更する他、本実施例には以下の態様も含まれる。ガイダンスとおり操作を行うように、画像表示装置940に表示することも本実施例の一態様である。
In addition to changing the manipulated variable when the operation is not performed, this embodiment also includes the following aspects. It is also an aspect of this embodiment to display the guidance on the
処理ステップ1060では、影響分析手段500は、不一致原因分析手段520を動作させる。不一致原因分析手段520では、操作ログと制御装置信号が一致していない項目を抽出する。抽出された項目は本体もしくは制御系に何かしらの不具合があると考えられる。このことから、本処理ステップでは、この情報を運転員に提供できるようにする。 In processing step 1060, the influence analysis means 500 operates the discrepancy cause analysis means 520. The discrepancy cause analysis means 520 extracts items in which the operation log and the control device signal do not match. The extracted items are thought to indicate some kind of problem with the main unit or control system. Therefore, in this processing step, this information can be provided to the operator.
次に、処理ステップ1070では、影響分析手段500は、損失額分析手段510を動作させる。本処理ステップでは、損失額分析手段510は、ガイダンス値通りに操作できなかったことに伴う損失額を計算する。 Next, in processing step 1070, the influence analysis means 500 operates the loss amount analysis means 510. In this processing step, the loss amount analysis means 510 calculates the amount of loss due to failure to operate according to the guidance value.
なお、処理ステップ1050-処理ステップ1070を動作させて得られた影響分析結果14は、各ステップを実行したタイミングで影響分析結果データベース240に送信、保存される。
Note that the impact analysis results 14 obtained by operating processing steps 1050 to 1070 are transmitted and stored in the impact
次に、処理ステップ1080では、影響分析手段500は、判定結果データベース230と影響分析結果データベース240に保存されている判定結果15と影響分析結果16を外部出力インターフェイス220に送信し、ガイダンス操作支援信号10を生成する。そして、外部出力インターフェイスは、ガイダンス操作支援信号10を、画像表示装置940とガイダンス値生成装置800に送信する。
Next, in processing step 1080, the influence analysis means 500 transmits the
次に、図3、図4A、図4Bにより、本実施例で用いられる各データベース(DB)およびこれらを構成する各種情報について説明する。図3、図4A、図4Bは、いずれもデータベースに保存されるデータの内容を示す。具体的には、図3は、時系列DB300を示す図であり、図3(a)にガイダンス値データベース310、図3(b)に操作ログデータベース320、図3(c)に制御装置信号データベース330を示す。ここで、各DBを構成するデータのA-Cは操作端を識別するための符号である。操作端は、流体の流量を調整するための調整弁開度、機械を動作させるための動力など、運転員によって設定、調整できる項目である。また、ガイダンス値Aとは操作端Aの推奨値であるガイダンス値、操作ログAとは運転員が設定した操作端Aの値、信号Aは計測信号に含まれる操作端Aの実際の値である。図3に示す各データベースには時系列データがサンプリング周期毎に保存される。尚、これらのデータは、画像表示装置940に表示可能である。
Next, each database (DB) used in this embodiment and the various information constituting these will be explained with reference to FIG. 3, FIG. 4A, and FIG. 4B. 3, FIG. 4A, and FIG. 4B all show the contents of data stored in the database. Specifically, FIG. 3 is a diagram showing the
次に、図4Aに、判定結果データベース230を示す。判定結果データベース230には、図2で示した処理ステップ1000―処理ステップ1040を動作させた結果である判定結果が保存される、図4Bに、影響分析結果データベース240を示す。影響分析結果データベース240には、図2で示した処理ステップ1050―処理ステップ1070を動作させた結果である影響分析結果が保存される。例えば、時刻0:00ではガイダンス値Aと操作ログAが一致していないので、操作不実施と判定される。時刻0:10では、ガイダンス値Aと操作ログAは一致しているが、信号Aとは一致していないので本体・制御系不具合と判定される。時刻0:20では、全ての操作端について、ガイダンス値、操作ログ、信号が一致しているので、操作実施と判定される。なお、図3、図4A、図4Bに示した各情報は、画像表示装置940に表示することが可能である。
Next, FIG. 4A shows the
次に、図5は、操作変数変更手段530の動作を説明する図である。操作変数変更手段530は、図5に示す、操作変数が評価値に与える感度と、関係する操作端数の関係をテーブル形式で保持している。操作変数変更手段530では、このテーブル情報に基づき、感度のより低い操作変数を優先的に削減する。これにより評価値に与える感度の低い操作変数を削減し、設定する操作パラメータ数が多いことに伴う操作不実施を回避できる。 Next, FIG. 5 is a diagram illustrating the operation of the manipulated variable changing means 530. The manipulated variable changing means 530 maintains the relationship between the sensitivity given by the manipulated variable to the evaluation value and the related manipulated fraction in a table format, as shown in FIG. The manipulated variable changing means 530 preferentially reduces the manipulated variable with lower sensitivity based on this table information. As a result, it is possible to reduce the number of operating variables with low sensitivity that affect the evaluation value, and avoid not performing operations due to a large number of operating parameters being set.
図6は画像表示装置940に表示される画面例を示す。図6のうち、図6(a)は、ガイダンス値を表示し、ガイダンス操作を担当した運転員の名前を入力する画面である。また、図6(b)は、ガイダンス通りに操作しなかったことによる損失予想額を表示する画面であり、損失額分析手段510を動作させて得られる損失額が表示される。このように本発明のガイダンス操作支援装置200では、ガイダンス値通りに操作できなかったことに伴う損失額を表示することにより、ガイダンス通りの操作を実施することを運転員に促すことが可能である。
FIG. 6 shows an example of a screen displayed on the
また、図6(c)は、操作しなかった理由を入力する画面であり、操作パラメータ数が多すぎて設定できないと入力された場合に、操作変数変更手段530、すなわち処理ステップ1050を実行する。さらに、図6(d)は、操作ログと計測値(制御装置信号)が一致しない操作端を表示する画面である。操作ログと制御装置信号が一致しない原因として、機械系のトラブルが発生している可能性があり、この操作端を画面表示することで操作端に不具合が生じていないか確認することを運転員に促すことが可能である。つまり、図7には、ガイダンス対象
次に、図7に、本実施例において機器190として、石炭火力プラントを用いた場合の構成を示す。まず、図7を用いて、石炭火力プラントによる発電の仕組みについて簡単に説明する。
Further, FIG. 6(c) is a screen for inputting the reason why no operation was performed, and when it is input that the number of operation parameters is too large to set, the operation variable changing means 530, that is, the processing step 1050 is executed. . Furthermore, FIG. 6(d) is a screen that displays operating terminals whose operation logs and measured values (control device signals) do not match. The reason why the operation log and the control device signal do not match may be due to a mechanical problem, and the operator is advised to check whether there is a problem with the control end by displaying it on the screen. It is possible to encourage That is, FIG. 7 shows the guidance target. Next, FIG. 7 shows a configuration in the case where a coal-fired power plant is used as the
図7において、機器190である石炭火力プラントを構成するボイラ101には、ミル134で石炭を細かく粉砕した燃料である微粉炭と、微粉炭搬送用の1次空気及び燃焼調整用の2次空気とを供給する複数のバーナ102が設けられている。そして、このバーナ102を通じて供給した微粉炭を、ボイラ101の内部で燃焼させる。バーナ102の構造は、図示しているようにボイラ101の前後に複数段配置され、各段は複数のバーナが1列に配置される。図7に示されたバーナ構造、配置により、ボイラ101の内部ではボイラの前面(以降、缶前と表記)と背面(以降、缶後と表記)から微粉炭を燃焼させる。缶前後のバーナ燃焼バランスを改善することにより、ボイラの熱回収効果が向上し、プラントの熱効率も改善する。
In FIG. 7, a
尚、微粉炭と1次空気は配管139から、2次空気は配管141から夫々バーナ102に導かれる。1次空気は、ファン120から配管130に導かれ、途中でボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104を通過する配管132と、エアーヒーター104を通過せずにバイパスする配管131とに分岐する。但し、エアーヒーター104の下流側に配設した配管133となって再び合流し、バーナ102の上流側に設置された微粉炭を製造するミル134に導かれる。エアーヒーター104を通過する1次空気は、ボイラ101を流下する燃焼ガスと熱交換することによって加熱される。この加熱された1次空気と共に、エアーヒーター104をバイパスした1次空気は、ミル134において粉砕した微分炭をバーナ102に搬送する。
The pulverized coal and primary air are guided to the
ミル134は、各バーナ段に対応するように配置され(図7では4台)、各段を構成するバーナへ微粉炭と1次空気を供給する。すなわち、発電出力低下時など石炭供給量を低下させる場合にはミルを停止してバーナ段毎にバーナ休止させることができる。ミル134では、ボイラ101の燃焼性を考慮し、使用する石炭の性質に応じて望ましい粒度の微粉炭が得られるよう、ミルの回転数を調整する。また、石炭バンカ136に貯蔵された石炭は石炭コンベア137を経由して給炭機135へ導かれ給炭機135によって供給量を調整される。その後、石炭コンベア138を介してミル134に供給される。
The
また、ボイラ101には、2段燃焼用の空気をボイラ101に投入するアフタエアポート103が設けられている。2段燃焼用の空気は、配管142からアフタエアポート103に導かれる。図7に示したボイラ101において、ファン121を用いて配管140から投入された空気は、エアーヒーター104で同様にして加熱される。そしてその後に、2次空気用の配管141とアフタエアポート用の配管142とに分岐して、夫々、ボイラ101のバーナ102とアフタエアポート103とに導かれる。この、バーナ102及びアフタエアポート103へ供給される空気流量は、夫々の配管141及び142に設置された空気ダンパ(図示せず)の操作によって調整できる。
Further, the
ボイラ101の内部で微粉炭を燃焼することによって発生した高温の燃焼ガスは、ボイラ101の内部の経路に沿って下流側に流下して、ボイラ101の内部に配置された熱交換器106で給水と熱交換して蒸気を発生させる。そしてその後に、排ガスとなってボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104に流入し、このエアーヒーター104で熱交換してボイラ101に供給する空気を昇温する。この結果、このエアーヒーター104を通過した排ガスは、図示していない排ガス処理を施した後に、煙突から大気に放出される。
High-temperature combustion gas generated by burning pulverized coal inside the
また、ボイラ101の熱交換器106を循環する給水は、給水ポンプ105を介して熱交換器106に供給され、熱交換器106においてボイラ101を流下する燃焼ガスによって過熱され、高温高圧の蒸気となる。尚、本実施例では熱交換器の数を1つとしているが、熱交換器を複数配置するようにしてもよい。また、熱交換器106で発生した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ107を介して蒸気タービン108に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン108を駆動して発電機109で発電する。
In addition, the feed water circulating through the
ここで、本実施例の石炭火力プラントには、その運転状態を示す状態量を検出する様々な計測器が配置されている。石炭火力プラントに配置された計測器から取得された石炭火力プラントの計測信号は、図1に示す制御装置信号データベース330に保存される。計測器としては、例えば図7に示すものある。つまり、熱交換器106から蒸気タービン108に供給される高温高圧の蒸気の温度を計測する温度計測器151、蒸気の圧力を計測する圧力計測器152、発電機109で発電される電力量を計測する発電出力計測器153がある。
Here, the coal-fired power plant of this embodiment is equipped with various measuring instruments that detect state quantities indicating the operating state of the plant. Coal-fired power plant measurement signals obtained from measuring instruments placed at the coal-fired power plant are stored in the control
また、蒸気タービン108の復水器(図示せず)によって蒸気を冷却して生じた給水は、給水ポンプ105によってボイラ101の熱交換器106に供給されるが、この給水の流量は流量計測器150によって計測されている。そして、ボイラ101から排出する燃焼ガスである排ガス中に含まれている成分の濃度に関する状態量の計測信号は、ボイラ101の下流側に設けた濃度計測器154によって計測される。なお、排ガス中に含まれている成分には、窒素酸化物(NOx)、一酸化炭素(CO)、及び硫化水素(H2S)などが含まれる。
Further, feed water generated by cooling steam by a condenser (not shown) of the
また、給炭系統に関する計測器としては、以下のものがある。配管133を通ってミル134へ供給される1次空気の流量を計測する1次空気流量計155、給炭機135より石炭コンベア138を通りミル134へ供給される石炭の給炭量を計測する給炭量計156及びミル134の回転数を計測する回転数計157がある。これらは夫々のミル及び給炭機について上記情報を計測できる構成となっている。
In addition, there are the following measuring instruments related to the coal feeding system. A primary
即ち、本実施例において運転データデータベースとして、例えば、以下の情報を用いる。
・上記各計測器によって計測した石炭火力プラントであるガイダンス対象装置100の状態量であるボイラ101に供給される石炭流量。
・ミル134の回転数、ボイラ101に供給される1次及び2次空気流量。
・ボイラ101の熱交換器106に供給される給水流量。
・ボイラ101の熱交換器106で発生して蒸気タービン108に供給される蒸気温度。
・ボイラ101の熱交換器106に供給される給水の給水圧力。
・ボイラ101から排出される排ガスのガス温度、前記排ガスのガス濃度。
・ボイラ101から排出される排ガスの一部をボイラ101に再循環させる排ガス再循環流量等。
That is, in this embodiment, the following information, for example, is used as the operation data database.
- Coal flow rate supplied to the
- The rotation speed of the
- Water supply flow rate supplied to the
- Steam temperature generated in the
- Water supply pressure of the water supplied to the
- Gas temperature of the exhaust gas discharged from the
- Exhaust gas recirculation flow rate for recirculating part of the exhaust gas discharged from the
尚、一般的には図7に図示した以外にも多数の計測器が石炭火力プラントに配置されるが、ここでは図示を省略する。 Note that, although many measuring instruments other than those shown in FIG. 7 are generally arranged in a coal-fired power plant, their illustration is omitted here.
次に、図8Aおよび図8Bを用いて、ガイダンス値生成装置800のモデル810と学習手段830の動作を説明する。
Next, the operation of the
図8Aは、モデル810の詳細を説明する図である。モデル810は、図8Aの(a)に示すようなニューラルネットワークモデルで構築され、例えば空気流量設定値などの操作条件の入力に対して、効率、環境負荷物質などの運用性を評価する指標を出力する。すなわち、モデル出力は灰中未燃分、一酸化炭素、窒素酸化物、硫化酸化物、水銀、フッ素、煤塵またはミストから成る微粒子類、揮発性有機化合物の少なくとも1つを含む状態量である。
FIG. 8A is a diagram illustrating details of the
図8Aの(b)は、ニューラルネットワークモデルの入力と出力の関係を示す図であり、ニューラルネットワークモデルによれば入力である運転データを補間し、任意の操作条件に対する運用性を評価する指標の値を求めることができる。 FIG. 8A (b) is a diagram showing the relationship between the input and output of the neural network model. According to the neural network model, input driving data is interpolated and an index for evaluating operability under arbitrary operating conditions is determined. You can find the value.
図8Bは、学習手段830を動作させた結果を示す例である。図8Bに示す例では、現在の操作量が領域Aにある時は操作条件を増加させ、領域Bにある時は操作条件を減少させる。このように操作条件を変化させることで、図3(b)の運用性を評価する指標が極小値となり、運用性能を向上できる。 FIG. 8B is an example showing the result of operating the learning means 830. In the example shown in FIG. 8B, when the current amount of operation is in area A, the operating condition is increased, and when it is in area B, the operating condition is decreased. By changing the operating conditions in this way, the index for evaluating operability shown in FIG. 3(b) becomes a minimum value, and operational performance can be improved.
尚、以上の説明においては、図8Aおよび図8Bにより、モデル810と学習手段830の動作を説明したが、モデル810、学習手段830をニューラルネットワークモデルそのほかの技術により構築できることは言うまでもない。
In the above description, the operation of the
モデル810、学習手段830を、図8A、図8Bのように構成することにより、空気流量の操作端の推奨値として、火力発電所から排出される灰中未燃分を最小とする値をガイダンス値として出力できる。この場合、損失額分析手段510では、数3、数4を用いて損失額ΔMを計算する。
ΔM = f1(Δcoal)…(数3)
Δcoal = f2(ΔUBC) …(数4)
ここで、ΔUBCは操作条件をガイダンス値と一致させた時の灰中未燃分の推奨値と、実測値の未燃分の差である。また、Δcoalは、未燃分の差から算出される石炭消費量の差である。数3、数4を用いることで、ガイダンス値に従った操作を実施しなかったことで削減できなかった石炭消費量Δcoalを算出し、損失額ΔMを計算する。この損失額を画像表示装置940に表示することで、ガイダンス通りの操作を実施することを運転員に促すことが可能となり、ガイダンス値生成装置800の適用効果を最大限に発揮することができる。
By configuring the
ΔM = f1 (Δcoal)…(Math. 3)
Δcoal = f2(ΔUBC)…(Math. 4)
Here, ΔUBC is the difference between the recommended value of unburned content in the ash when the operating conditions match the guidance value and the actual value of the unburned content. Further, Δcoal is the difference in coal consumption calculated from the difference in unburned coal. By using
以上のように、本実施例によれば、ガイダンス対象装置100がガイダンスに即した挙動を示さない場合、その原因を分類可能とすることである。また、本実施例によれば、運転者である利用者に、分類された原因に応じたガイダンスを表示することも可能となる。
As described above, according to this embodiment, when the
1・・・操作条件、2・・・モデル出力、3・・・評価値、4・・・処理結果、5・・・ガイダンス値、6・・・ガイダンス操作信号、7・・・制御装置信号、8・・・計測信号、9・・・操作信号、10・・・ガイダンス操作支援信号、11・・・外部入力信号、12・・・時系列データ信号、13・・・判定結果、14・・・影響分析結果、15・・・判定結果、16・・・影響分析結果、100・・・ガイダンス対象装置、180・・・制御装置、190・・・機器、200・・・ガイダンス操作支援装置、210・・・外部入力インターフェイス、220・・・外部出力インターフェイス、230・・・判定結果データベース、240・・・影響分析結果データベース、300・・・時系列データベース、310・・・ガイダンス値データベース、320・・・操作ログデータベース、330・・・制御装置信号データベース、400・・・判定手段、500・・・影響分析手段、510・・・損失額分析手段、520・・・不一致原因分析手段、530・・・操作変数変更手段、800・・・ガイダンス値生成装置、810・・・モデル、820・・・評価値計算手段、830・・・学習手段、840・・・処理結果データベース、900・・・外部装置、910・・・外部入力装置、920・・・キーボード、930・・・マウス、940・・・画像表示装置 1... Operating conditions, 2... Model output, 3... Evaluation value, 4... Processing result, 5... Guidance value, 6... Guidance operation signal, 7... Control device signal , 8... Measurement signal, 9... Operation signal, 10... Guidance operation support signal, 11... External input signal, 12... Time series data signal, 13... Judgment result, 14. ...Impact analysis result, 15...Judgment result, 16...Impact analysis result, 100...Guidance target device, 180...Control device, 190...Equipment, 200...Guidance operation support device , 210... External input interface, 220... External output interface, 230... Judgment result database, 240... Impact analysis result database, 300... Time series database, 310... Guidance value database, 320... Operation log database, 330... Control device signal database, 400... Judgment means, 500... Impact analysis means, 510... Loss amount analysis means, 520... Discrepancy cause analysis means, 530... Manipulated variable changing means, 800... Guidance value generation device, 810... Model, 820... Evaluation value calculation means, 830... Learning means, 840... Processing result database, 900... ...External device, 910...External input device, 920...Keyboard, 930...Mouse, 940...Image display device
Claims (15)
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値を記憶するガイダンス値DBと、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付ける入力手段と、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定する判定手段と、
前記判定手段での判定結果を、出力する出力手段とを有することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 In a guidance operation support device for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance,
a guidance value DB that stores guidance values indicating the content of the guidance;
input means for receiving an operation log indicating the content of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
determination means for determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance, based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support device comprising: an output means for outputting a determination result by the determination means.
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記入力手段は、前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1,
The guidance target device is a control device that controls the device,
The guidance operation support device is characterized in that the input means receives an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal.
前記判定手段は、前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1 or 2,
When the determining means determines that the device is not operating in accordance with the guidance, the determining means determines which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. A guidance operation support device characterized by:
前記判定手段が、前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成する影響分析手段をさらに有し、
前記出力手段は、前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 3,
If the determination means determines that the operation indicates content that deviates from the guidance, the apparatus further comprises an influence analysis means for generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance,
The guidance operation support device is characterized in that the output means outputs information that prompts an operation according to the corrected guidance.
前記入力手段は、利用者が前記操作を入力する端末装置および前記ガイダンス対象装置に接続され、
前記判定手段は、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援装置。 The guidance operation support device according to claim 1 or 2,
The input means is connected to a terminal device through which a user inputs the operation and the guidance target device,
When the determining means determines that the guidance target device does not exhibit behavior in accordance with the guidance, the determination means determines whether the cause of the non-operation is human-related caused by the user or caused by the guidance target device. A guidance operation support device characterized by determining whether a mechanical system is a mechanical system.
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値をガイダンス値DBに記憶しておき、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付け、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定し、
前記判定の判定結果を、出力することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 In a guidance operation support method for supporting operations for controlling the operation of a device according to guidance,
A guidance value indicating the content of the guidance is stored in a guidance value DB,
receiving an operation log indicating the details of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
Determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support method characterized by outputting a determination result of the determination.
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6,
The guidance target device is a control device that controls the device,
A guidance operation support method, comprising receiving an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal.
前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6 or 7,
If it is determined that the device is not operating in accordance with the guidance, it is determined which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. Operation support method.
前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成し、
前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 8,
If it is determined that the operation indicates content that deviates from the guidance, generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance;
A guidance operation support method characterized by outputting information that prompts an operation according to the corrected guidance.
前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記操作ログが示す操作を行う利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援方法。 The guidance operation support method according to claim 6 or 7,
If it is determined that the guidance target device does not behave in accordance with the guidance, the cause of the non-operation is human-related, caused by the user performing the operation indicated by the operation log, or the guidance target device is not operating. A guidance operation support method characterized by determining whether a mechanical system is caused by.
前記コンピュータが、
前記ガイダンスの内容を示すガイダンス値をガイダンス値DBに記憶しておき、
前記機器に対する操作の内容を示す操作ログおよび前記操作に応じた前記機器の制御に関するガイダンス対象装置の挙動の内容を示すガイダンス対象装置信号を受け付け、
前記ガイダンス値、前記操作ログおよび前記ガイダンス対象装置信号に基づいて、前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示すかを判定し、
前記判定の判定結果を、出力することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 In a guidance operation support program that causes a computer to execute a guidance operation support method for supporting operations for controlling the operation of equipment according to guidance,
The computer,
A guidance value indicating the content of the guidance is stored in a guidance value DB,
receiving an operation log indicating the details of the operation on the device and a guidance target device signal indicating the behavior of the guidance target device regarding the control of the device according to the operation;
Determining whether the guidance target device exhibits behavior in accordance with the guidance based on the guidance value, the operation log, and the guidance target device signal;
A guidance operation support program, characterized in that the determination result of the determination is output.
前記ガイダンス対象装置は、前記機器を制御する制御装置であって、
前記コンピュータが、前記ガイダンス対象装置信号として、前記制御装置から前記機器に対する操作信号を受け付けることを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11,
The guidance target device is a control device that controls the device,
A guidance operation support program characterized in that the computer receives an operation signal for the device from the control device as the guidance target device signal.
前記コンピュータが、
前記機器が前記ガイダンスに即して動作していないと判定した場合、前記ガイダンス対象装置信号および前記操作ログのうち、いずれが前記ガイダンスから外れた内容を示すかを判定することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11 or 12,
The computer,
If it is determined that the device is not operating in accordance with the guidance, it is determined which of the guidance target device signal and the operation log indicates content that deviates from the guidance. Operation support program.
前記コンピュータが、
前記操作が前記ガイダンスから外れた内容を示すと判定した場合、前記ガイダンスから操作数を示す操作パラメータを削減する修正ガイダンスを生成し、
前記修正ガイダンスに従った操作を促す情報を出力することを特徴とするガイダンス操作支援プログラム。 The guidance operation support program according to claim 13,
The computer,
If it is determined that the operation indicates content that deviates from the guidance, generating corrected guidance that reduces an operation parameter indicating the number of operations from the guidance;
A guidance operation support program characterized in that the program outputs information that prompts an operation according to the corrected guidance.
前記コンピュータが、
前記ガイダンス対象装置が前記ガイダンスに即した挙動を示さないと判定した場合、当該動作していない原因が、前記操作ログが示す操作を行う利用者に起因する人間系であるか、前記ガイダンス対象装置に起因する機械系であるかを判定することを特徴とするガイダンス操作プログラム。 The guidance operation support program according to claim 11 or 12,
The computer,
If it is determined that the guidance target device does not behave in accordance with the guidance, the cause of the non-operation is human-related, caused by the user performing the operation indicated by the operation log, or the guidance target device is not operating. A guidance operation program characterized by determining whether a mechanical system is caused by.
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003167621A (en) | 2001-11-29 | 2003-06-13 | Toshiba Corp | Guidance system and server |
JP2007193512A (en) | 2006-01-18 | 2007-08-02 | Mitsubishi Electric Corp | Plant operation support device |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08161028A (en) * | 1994-12-06 | 1996-06-21 | Mitsubishi Electric Corp | Operation support system |
JPH1153664A (en) * | 1997-08-01 | 1999-02-26 | Babcock Hitachi Kk | Safety support device for plant or machinery |
JP2000242323A (en) * | 1999-02-24 | 2000-09-08 | Hitachi Ltd | Plant operation guidance system |
US7660639B2 (en) * | 2006-03-27 | 2010-02-09 | Hitachi, Ltd. | Control system for control subject having combustion unit and control system for plant having boiler |
JP5567382B2 (en) * | 2010-04-28 | 2014-08-06 | アズビル株式会社 | PID parameter adjustment support apparatus and method |
JP7015108B2 (en) * | 2016-12-07 | 2022-02-02 | 三菱重工業株式会社 | Operation support device, equipment operation system, operation method, control method and program |
SE1751567A1 (en) * | 2017-12-18 | 2019-06-19 | Komatsu Forest Ab | Work machine and method for monitoring a control system at a work machine |
JP2020135346A (en) * | 2019-02-19 | 2020-08-31 | 三菱電機株式会社 | Plant monitoring control system |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003167621A (en) | 2001-11-29 | 2003-06-13 | Toshiba Corp | Guidance system and server |
JP2007193512A (en) | 2006-01-18 | 2007-08-02 | Mitsubishi Electric Corp | Plant operation support device |
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