JPH01199296A - プラント診断支援システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は発電プラントなどの診断を行う知識をＣＲＴ表
示装置から作成、構築することのできるプラント診断支
援システムに関する。

〔従来の技術〕

発電プラン１へなどの運転に知識工学を応用することは
既に知られている。例えば、特開昭６２−５２６０１号
公報にはプラント異常時に該断機能と運転ガイド機能を
知識工学を用いて行うことが記載されている。このよう
に知識工学を応用する際には知識を構築することが必要
となる。従来、知識の構築はパーソナルコンピュータを
利用してオフライン的に行われている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来技術は、オフラインの知識を構築するものであ
り、又は知識データとオンラインデータを切り離したオ
ンラインのデータを知識データの中に組み込んで、オン
ラインのプラント診断を行うには、それに対応したプロ
グラムを作成する必要がある。このため追加、削除の多
い知識データの修正に際しては新たな知識に対応したプ
ログラムの作成が頻繁に必要となる。したがって、プロ
グラムの知識を苦手とするプラントエンジニアにとって
は扱う事が不可能というのが実情である。

本発明の目的は、知識データとオンラインプラントデー
タの対応をＣＲＴ表示装置の表示画面上で容易に定義可
能としたプラント診断支援システムを提供することにあ
る。

〔課題を解決するための手段〕

本発明はプラントの状態を表わすプラント信号をディジ
タル化して所定の順番に従ってプラントデータベースと
して診断装置内に格納する。一方、ＣＲＴ表示装置の表
示画面上で定義されたフォールトトリー故障の樹を知識
データベースとして診断装置内に格納する。フォールト
トリーを定義する際、フォールトトリーの事象名（番号
）にプラントデータ識別番号を割り付ける。

〔作用〕

ＣＲＴ表示器装置の表示画面上でフォールトトリーを定
義するに際して、知識データとして事象を格納する時に
その事象の格納位置を示す事象番号を割り付けると共に
ＣＲＴ表示器上で各事象を定義するプラントデータをそ
の識別番号により割り当てる。これにより事象番号とプ
ラントデータ識別番号との対応を示すマツピングテーブ
ルを自動的に生成する。実際に知識データを使用して推
論を行う場合、マツピングテーブルに従い容易にプラン
ト状態を推論の中に組み込む事が可能となる。

〔実施例〕

第１図に本発明の構成図を示す。

第１図において、プラント１の状態を表わすプラント信
号をプロセス入力装置２を介して診断装置３のプラント
データベース３ａに格納される。

診断装置３はプラントデータベース３ａ、アドレスのマ
ツピングテーブル３ｂ、知識データベース３ｃおよびプ
ログラム群３ｄにより構成されている。ＣＲＴ表示器４
の表示画面には図示しない表示制御装置によってプラン
ト１の状態が表示されている。ＣＲＴ表示器４にはキー
ボード５によって入力する。プラントデータベース３ａ
に格納されているプラントデータと知識データベース３
ｃに格納されている知識データの結びつきを定義するマ
ツピングテーブルはＣＲＴ表示器４に表示されている画
面情報によって自動的に作成する。この詳細については
後述する。

第２図にプラントデータの流れの概略図を示す。

プラント１の各部のセンサーから得られたプラント信号
はプロセス入力装置２によってディジタル信号に変換さ
れ１診断装置（計算機）３に送られる。診断装置３に送
られたディジタル信号は始めに入力処理が施される。入
力処理部３ｅではプラントデータを得た入力点Ｎｏに対
応する工学値変換仕様を工学値変換仕様部３ｆから求め
、求めた工学値変換仕様に従いディジタル信号を工学値
に変換する。工学値に変換されたプラントデータはデー
タベース３ａに格納され、日誌３ｇ、ＣＲＴ表示３ｈ、
履歴処理３１等の処理に使用される。

第３図に入力点ＮＯとデータベース３ａの関係について
示す。入力点Ｎｏ（アクセスキー）１０はアスキーコー
ドで計算機に入力され、変換処理３ｊにより内部定数（
ランダムキー）１１に変換される。入力点Ｎｏ（アクセ
スキー）１０と内部定数（ランダムキー）１１は１対１
で対応している。第３図における入力点Ｎｏ　（アクセ
スキー）１０のｒＡＡＯＯＩＪと内部定数（ランダムキ
ー）１１のｒｌ　２１Ｊは同一の入力点であることを意
味する。データベース３ａ内のデータはすべて内部定数
（ランダムキー）１１の順に配列されている。内部定数
（ランダムキー）１１をパラメータとして利用すること
により、入力点１ｏに関するさまざまな情報を得ること
ができる。第３図の例では入力点Ｎｏ　（７クセスキー
）　１０（７）　ｒＡＡＯＯＩＪの略称はｒ主蒸気温度
」であり、工学値はｒ４５０．５」、工学単位はｒｄｅ
ｇ’ｃＪであるということを示している。第２図におけ
る日誌３ｇ、ＣＲＴ表示３ｈ、履歴処理３１の処理群は
、第３図の入力点１０とデータベース３ａの関係より、
入力点Ｎｏ（アクセスキー）１０がら必要なデータをデ
ータベース３ａから取り込み、取り込んだデータを編集
、処理することになる。

第４図に知識処理システム１２の概略図を示す。

知識処理システム１２は推論機構１２ａ、知識ベース１
２ｂ、知識獲得機能１２ｃおよびユーザインターフェイ
ス１２ｄから成り、これらを利用して知識を構築し推論
処理を実行する。知識獲得機能１２ｃとは知識の入力、
変更を行なう。知識ベース１２ｂとは知識を格納するも
のであり、知識の表現には事実型知識表現とルール型知
識表現がある。事実型知識表現にはフレームとプライベ
ートメモが含まれる。フレームとは推論対象の状態。

構造を表わす知識のことぐある。また、プライベートメ
モとは推論過程での一時的な事実や仮説等を記述したり
、あいまいな事実を確信度付きで表現したものである。

ルール型知識表現にはルールとメタルールが含まれる。

ルールとは推論対象の状態、すなわちフレームや一時的
な事実、すなわちプライベートメモから導きだせる仮説
、結果、行うべき動作等をＩＦ−ＴＨＥＮ部型の型式で
記述したものである。メタルールとはＩ　Ｆ　−ＴＩＩ
ＥＮ〜型のルール型式で、ルールの集合体であるルール
群の実行制御に関する知識を表現しており、どのルール
群を推論の対象にするかを決定するための知識である。

推論機構１２ａとは知識ベース１２ｂに含まれるルール
群とプライベートメモ、フレームの双方を参照して実行
可能なルールを探し出した後にそのうちの１つのルール
を実行させる。ユーザインターフェイス１２ｄとは知識
獲得機構１２ｃや推論機構１２ａとユーザを結ぶもので
あり、ユーザにとって使い易いシステムを作成させるた
めのものである。

第５図に知識処理システム１２における推論処理の概念
図を示す、照合ステップＴ１では知識ベース１２ｂのプ
ライベートメモおよびフレームの内容とルールを照合し
、プライベートメモとフレームの内容を満たすルールを
全て探し出す処理を行なう。競合解消ステップＴ２では
照合ステップＴ１で選ばれたルール群の中から最適なル
ールを１つだけ選択する。実行ステップＴ３では競合解
消ステップＴ２で選ばれたルールに基づきフレームへの
メツセージ送信、プライベートメモへの書き込み、シス
テム処理関数の実行が行なわれる。

照合競合解消実行を一連のステップをサイクルとして、
実行できるルールがなくなるまでこの一連の処理が繰返
えされる。

第６図、第７図にプラント１において出口流体温度が異
常になった場合の推論メカニズムの例を示す。第６図に
はメタルール、ルールの一例を示し、第７図には推論実
行前と推論実行後のフレームを示す。

以下、第６図、第７図を用いて、推論のメカニズムを説
明する。

（１）、出口流体温度が３５０．０　℃以上という故障
事象をもとにして推論が開始される。

（２）、メタルールが評価されて、「温度制御」ルール
が実行される。

（３）、ｒ温度制御」ルールのルールＲＬＩのＩＦ部「
温度制御の（ａ）出口流体温度が３５０．０　以上であ
る。」が第７図に示す「温度制御」フレーム内の「出口
流体温度」がｒ３６０．ＯＪになったことにより満足さ
れるので、「温度制御」ルールが選択、実行され、ＴＨ
ＥＮ部によりイベント「故障」が発行され、再度メタル
ールに戻る。

（４）、　ｒ温度制御」ルールにおけるイベント「故障
」の発行により、メタルールでは「故障診断」ルール、
「作業指示」ルールの順序で実行することが指示される
。

（５Ｌｒ故障診断」ルールＲＫＩのＩＦ部は第７図に示
す温度制御フレーム内の「出口流体温度」がｒ３６０．
ＯＪになったことにより満足されるので、第７図の［故
障診断」ルールＲＫＩが選択、実行され、ＴＨＥＮ部に
より第７図フレーム「温度制御」の「故障機器」が「未
定義」か゛ら「温度ＣＴＲＪに変更される。

（６）、故障事象に対する対策を調査するために、メタ
ルールによって指示された「作業指示」ルール群が実行
される。

（７）、ｒ作業指示」ルール群の中でルールＲＬＳＩの
ＩＦ部の一方は第７図に示すフレーム「温度制御」の「
故障機器」は「温度ＣＴＲＪであるというフレーム表現
により満足される。また、他方のＩＦ部もフレーム「温
度制御」の「操作方法」はｒ自動」であるというフレー
ム表現により満足されているので、［作業指示」ルール
ＲＬＳ　１が選択、実行されＴＨＥＮ部により第７図の
フレーム「温度制御」の「操作方法」が「自動」から「
手動」に変更される。

（８）、　ｒ作業指示」ルールＲＬＳＩのＴＨＥＮ部に
より、第７図のフレーム「温度制御」の「操作方法」が
「自動」から「手動」に変更されたので、「作業指示」
ルールＲＬＳ２のＩＦ部の（温度制御の（ａ）操作方法
が（手動であり）満足される。ＩＦ部の（ａ）出口流体
温度が（３５０，０以上である）は第７図のフレーム「
温度制御」の「出口流体温度」がｒ３６０．ＯＪになっ
たことにより満足されるので、第６図の「作業指示」ル
ールＲＬＳ２が選択実行され、ＴＨＥＮ部により第７図
のフレーム「温度制御」の「対策」がｒ未定義」から「
燃料バルブ閉」に変更される。

（９）、第７図に示すフレームｒ温度制御」のｒ対策」
が「未定義」から「燃料バルブ閉」に変更されたので、
出口流体温度が設定値（３００，０℃）になるように燃
料バルブ開度を計算する。その結果、「燃料バルブ開度
」がｒ８７．５」からｒ６５．０」に変更される。

（１０）、以上により出口流体温度が３５０．０　℃以
上になった原因は「温度ＣＴＲＪの故障であり、その対
策は「切替スイッチを自動から手動に切り換え、燃料バ
ルブの開度を８７．５％から６５．０％に変更すればよ
い」ということを認識することができる。

なお、上述の知識は知識構築ツールを利用して、ＣＲＴ
表示器４の画面上で定義するのが一般的である。

次に、ある異常状態を予知するため第８図に示すような
フォールトトリーによって知識表現を行うことについて
説明する。

第８図においては事象ｒケーシング熱的変形」が事象「
負荷変化重大」、「蒸気条件急変」、「ヒータ温度特高
」により発生することを意味している。各事象内には、
事象の異常度Ｙを導びくための関係式と、自動像から上
位事象（ここでは、事象間の位置関係を表わす表現とし
て、フォールトトリーの頂点方向を上位、逆方向を下位
とする）への波及の程度を示す異常伝達係数βが定義さ
れる。

事象の異常度Ｙとはその事象が意味する状態を示したも
ので、Ｏから１の間の連続量で表わされる。例えば、Ｙ
＝Ｏとは、その事象が異常である程度は０、すなわち正
常であることを表わす。逆に、Ｙ＝１であればその事象
は全く異常であることを表わしている。事象の異常度は
、プロセス入力値（工学値）から、そのプロセス入力に
よって表現される状態から決定した関数ｆ１〜ｆ８に従
って変換される。これらの異常度をもつ事象群より上位
方向に推論（前向推論）を行ない、最終ｗｔ測事象であ
る振動の発生する程度（異常度）を予知することが重要
な目的となる。例えば、事象「ケーシング熱的変形」の
異常度を、その下位事象群「負荷変化重大」、「蒸気条
件急変」、「ヒータ特高」の異常度で上り推論するには
、まずこれら事象群の関係をルール（プロダクションル
ール）として表わす。「負荷変化重大」から「ケーシン
グ熱的変形」が発生する程度が、「負荷変化重大」の異
常度から１００％伝達するとすれば、この関係は次のよ
うなルールとして表わすことができる。

（１）、もし「負荷変化大」ならば「ケーシング熱的変
形」が起こる。

同様に、「蒸気条件急変」から「ケーシング熱的変形」
が発生する程度と、「ヒータ特高」から［ケーシング熱
的変形」が発生する程度をルールとして表わせば以下の
ようになる。

（２）、もし「蒸気条件急変」ならばｒケーシング熱的
変形」が起こる （３）、もし［ヒータ特高」ならばｒケーシング熱的変
形」が起こる。

上位事象の異常度を推定する関数としては例えばコンバ
イン関数を用いる。コンバイン関数ＦＣ（Ｘｌ、　ｘｚ
）は、入力Ｘ１．Ｘｌが正数である場合には、ＦＣ（Ｘ
Ｉ、ｘｚ）＝ｘｚ＋ｘｚ−ｘｌ＊　Ｘｌで表わされる０
例えば、下位事象群「負荷変化重大」。

「蒸気条件急変」、「ヒータ特高」の異常度Ｙが下記値
をとっているとすると、 （ａ）、ｒ負荷変化重大」の異常度Ｙｓ＝０．３（ｂ）
、ｒ蒸気条件急変」の異常度Ｙｚ＝：０．４（ｃ）、ｒ
ヒータ特高」の異常度Ｙａ＝０．５・　ｒケーシング熱
的変形」の異常度Ｙ４は上述の（１）〜（３）のルール
と（ａ）〜（ｂ）の異常度より下記のように推論される
。

（ｉ）、ルール（１）の実行 Ｙ番＝ＣＦ　　（０，Ｙｔ）＝０．３ 、°、Ｙ番＝０．３ （…）、ルール（２）の実行 ７番：ＣＦ　　（ＹＬ、Ｙｚ） ＝ＣＦ　（０，３，０，４） ＝０．３＋０．４−０．３１０．４ ＝０．５８ （■）、ルール（３）の実行　　　　　・Ｙａ＝ＣＦ　
（ＣＦ　（Ｙｚ、Ｙｚ）Ｙａ）＝ｃＦ（０，５８，０，
５） ＝０．５８＋０．５−０．５８＄０．５＝０．７９ となる。最終的にはｒケーシング熱的変形」が異常とな
る（発生する）程度は７９パーセントと推論される。

一般的に推論は実際に存在するデータ群に基づいて行な
われるため、推論ベースとプロセスデータ群との結合が
必要となる。例えば、上述の例では「負荷変化重大」、
「蒸気条件急変Ｊ、ｒヒータ特高」といった下位事象群
の異常がわかれば推論を実行することができる。ここで
、これらの下位事象群の異常度はプロセスデータもしく
はオペレータからの入力等の推論ベースの外部からの入
力に基づいて決定されるものであるため、これらの外部
入力とのインターフェースを考慮することが必要となる
。以下に、フォールトトリーを例にとってオンラインの
プロセスデータと知識ベースすなわち推論処理の結合法
について説明する。

まず外部データとの結合について説明する前にフォール
トトリーの知識ベース（ルール、フレーム）への展開に
ついて説明する。

第９図に示すように、事象Ｓ３ｒケーシング熱的変形Ｊ
の異常度を推定する下位事象群として事象Ｓｉｒ負荷変
化率大」、事象８２ｒ蒸気条件急変」が定義されている
とする。各事象は第１０図に示すように一義的に事象名
称を持ち、各事象のもつ内容を独立したフレーム群に展
開する。これらのフレーム内には外部とのデータの入出
力を行なうスロットＹ（入力値）、スロットＺ（推論結
果）および関数ｆｉから成り、１つのクローズしたモジ
ュールとしてシステム内に存在する。独立して存在する
フレーム群を統括する知識ベースとしてルールベースを
作成する。ルールベースにはフォールトトリーの形状を
記憶させ、その中のルールの実行順序により（ルールオ
ーダー制御）フレーム群を制御する。概念的には、第１
１図に示すように、各フレーム群へ起動メツセージを送
信することにより、各フレームを活性化して推論を行な
う。さて、フオニルト・トリーは、第１０図に示すよう
に、１つの事象８１〜Ｓ３は１つのフレームに展開され
、また、事象Ｓ１とＳ３．Ｓ２とＳ３の関係を表わす２
つのルール群に展開される。

この際、オンライン処理で変換されているプラントデー
タと知識ベースとを関連付ける必要がある。すなわち、
知識ベース内（フレームベース及びルールベース）で推
論処理を行なうためには、実際のプラントデータを知識
ベース内に取り込んでから推論処理をしなければならな
い。以下、具体例に基づいて、プラントデータと知識ベ
ースとの関連付けについて説明する。

第１２図に示すように、プラントデータベース入力点２
０ＢのｒＭｓＯＯＩＪはプラントの負荷変化率を示すア
クセスキーである。実際には、変換処理２１Ｂによりラ
ンダムアクセスキーとして内部定数２２Ｂのｒ２００２
Ｊに変換することができる。一方、知識ベース入力点２
０Ａとして負荷変化率に関連付けなければオンラインで
の推論を行なうことができない。本発明では両者の関連
付けを定義し記憶するテーブルとしてマツピングテーブ
ルを設ける。知識ベース入力点２ＯＡの’　　ｒＡＢＯ
ＯＩＪもプラントデータベース入力点２０Ｂと同様に変
換処理２１Ａにより、ランダムアクセスキーとして内部
定数２２Ａの「３」に変換する。ここで、知識ベース入
力点２０Ａに対応した内部定数「３」が示すマツピング
テーブル２３のアドレスにプラントデータベース入力点
２０ＢのｒＭｓＯＯＩＪに対応した内部定数ｒ２００２
Ｊを記憶させることにより関連付けを行なう。

次に、プラントベース入力点を知識ベースに組み込み推
論を行なうことについて説明する。

第１３図に示すように、事象Ｓｉｒ負荷負荷変化率内に
異常度を表わす式Ｙ＝負荷変化率が定義されている。出
力変数Ｙは事象Ｓ１に、負荷変化率は知識ベース入力点
２０ＡのｒＡＢＯＯＩＪに対応している。次に、知識ベ
ース入力点２０ＡのｒＡＢＯＯＩＪは変換処理２ＬＡに
よりマツピングテーブル２３のアドレス３に変換される
。マツピングテーブル２３のアドレス３に記憶されたプ
ラントデータベース入力点２０ＢのｒＭｓＯＯＩＪに対
応した内部定数ｒ２００２ＪがｒＡＢＯＯＩＪに代わっ
て計算式格納テーブル２４に記憶される。

、従って、計算式格納テーブル２４には、事象Ｓ１と事
象Ｓ１に入力される入力点「負荷変化率」を示す内部定
数ｒ２００２Ｊが格納される。

次に、実際にプラントデータベース３ａから必要とする
実データを取り出して推論処理を行なうことについて第
１４図を参照して説明する。

第１４図に示すように、計算式格納テーブル２４には事
象アドレスを示す事象Ｓ１とその処理に必要とする実デ
ータアドレスｒ２００２Ｊが格納されている。この実デ
ータアドレスｒ２００２Ｊは工学値テーブル２５のアド
レスを指しており、このアドレスの記憶エリアには入力
処理（第２図の３０により工学変換されたプラントデー
タ（この場合ｒ３．２Ｊ　）が格納されている。

実データアドレス２００２をインデックスとして工学値
テーブル２５よりｒ３．２Ｊという変量をもつ負荷変化
率を取り出して事象Ｓ１のフレーム名を持つスロットＹ
にセットする。従って、フレームＳｌ内の入力値Ｙには
ｒ３．２Ｊがセットされる。このようにして、全てのフ
レームの入力用スロットＹに、計算式格納テーブル２４
に格納された情報に基づいて工学値テーブル２５より抽
出した工学値をセットした後に推論処理を実行する。

以下に、ＣＲＴ表示器４の表示画面上からマツピングテ
ーブル２４を自動生成することについて説明する。

第１５図に示すようにＣＲＴ表示器４の表示画面上には
フォールトトリーの一部が表示されている。

ある事象に主蒸気温度（ＴＭＯＯＩ）が、５６０℃より
大きくなった場合、その事象を異常とする定義を行なう
場合について説明する。まず、ある事象をＣＲＴ表示器
４上にて指定するとその事象を定義するための入力フィ
ールドがウィンドー表示画面として表示器４上に確保さ
れる。ここに、プラントデータベース入力点「ＴＭＯＯ
ｌ」が５６０℃より大きい場合、その事象を異常とする
定義式を第１５図のように入力する。次に、システムは
、１１６図に示すマツピングテーブル２３内のプラント
データベース入力点２０Ｂを調査し、無かつた場合には
新たにマツピングテーブル２３に追加し存在した場合に
はその知識ベース内部定数と結びつける０例えば、ｒＴ
ＭＯＯＩＪがマツピングテーブル２３内に存在していな
い場合にはマツピングテーブル２３の空エリアである知
識ベース内部定数りに下記の情報が定義される。

（１）知識ベース入力点ニジステム内でユニークな番号
ＢＣＯ１２が定義される。

（２）プラントデータベース入力点：画面にて入力され
た入力点が定義される。（ｒＴＭＯＯＩＪ　）（３）プ
ラントベース内部定数ニブラントデータベース入力点（
「ＴＭＯｏｌ」）に対応したプラントベース索引アドレ
ス（３１１２）が定義される。

従って、画面にて入力された定義式は以下のように展開
される。

ＴＭＯＯＩ＞５６０℃ Ｙ＝ｆ　ｉ　　（ＴＭＯＯＩ、５６０）Ｓ５＝ｆ　ｉ　
　（ＢＣＯ１２，５６０）Ｓ５＝ｆ　ｉ　　（ｈ、５６
０） 次に、他の事象にて、同じプラントベース入力点２０Ｂ
を用いた定義式が入力された場合は、上記プロセスによ
り同じ知識ベース内部定数に結合される。

このようにして、知識データとプラントデータベースの
結び付きを定義するマツピングテーブルは画面情報より
自動生成される。

第１７図に以上のことを行う詳細なブロックを示す。Ｃ
ＲＴ表示器４．キーボード５．ポインティングデバイス
３０等の入出力装置を用いてフォールトトリー作成処理
３２がフォールトトリーからルールベースとフレームベ
ースから成る知識データベース３ｃとマツピングテーブ
ル２３に展開する。推論処理を開始する前に、マツピン
グテーブル２３内に定義されたプラントデータベース３
ｃと知識データベースの関連付は情報に従って。

マツピング処理３１はフレームベース内の入力スロット
にプラントデータベースの値をセットする。

次に、推論処理２ｂを起動することによりフォールトト
リーで表現された事象群の推論を実行する。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば知識ベースをＣＲＴ
表示画面上で構築時に、プラントデータ識別番号を利用
して知識データとプラントデータベースとの対応付けを
ＣＲＴ画面上で容易に定義可能でプログラムの知識を有
しないプラントエンジニアでも容易にオン・ライン診断
用の知識データベースの構築が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１、図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図
はプラントデータの流れの概略図、第３図はプラントデ
ータベース入力点のシステム図、第４図は知識処理シス
テムの概略図、第５図は推論処理の概念図、第６図、第
７図は推論メカニズムの一例を示す図、第８図、第９図
はフォールトトリーの説明図、第１０図はルールとフレ
ームの説明図、第１１図はフレームによる推論フロー図
、第１２図はマツピングフロー図、第１３図は計算式格
納処理フロー図、第１４図はマツピング処Ｊフロー図、
第１５図はフォールトトリーの作成するためのＣＲＴ表
示画面図、第１６図はマツピングテーブルの説明図、第
１７図は本発明の一実施例を示す詳細ブロック図である
。 １・・・プラント、３・・・診断装置、３ａ・・・プラ
ントデータベース、３ｂ・・・マツピングテーブル、３
ｃ・・・知識データベース、３ｄ・・・プログラム群、
４・・・ＣＲＴ表示器。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、ＣＲＴ表示装置の表示面上で定義された事象の因果
   関係を知識データとして記憶しプラント診断を行うシス
   テムにおいて、前記ＣＲＴ表示装置の表示面上で事象の
   因果関係と同時に該当事象に対応するプロセス変数の識
   別番号を定義する識別手段を設け、プロセス変数に対応
   するプラントデータの格納位置と該プロセス変数を参照
   する知識データの所在位置との対応を示すマッピングテ
   ーブルを生成するようにしたことを特徴とするプラント
   診断支援システム。