JPH0221309A

JPH0221309A - プラント運転支援装置

Info

Publication number: JPH0221309A
Application number: JP63172325A
Authority: JP
Inventors: Ryoichi Murata; 良一村田; Toshikatsu Fujiwara; 藤原　敏勝
Original assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Current assignee: Mitsubishi Heavy Industries Ltd
Priority date: 1988-07-11
Filing date: 1988-07-11
Publication date: 1990-01-24

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、プラントや機械装置の運転支援に適用される
プラント運転支援装置に関する。

［従来の技術］従来、プラントに異常兆候が検知された場合、運転員は
各部の温度、圧力等のプロセス量の分布や変動状況から
異常箇所を推定し、機器要素の切替えやプラント停止な
どの処置をとっているが、このときその処置の決定に必
要なプロセス量の収集、プラント状態の把握、異常原因
機器の同定などは、すべて運転員の思考能力に頼ってい
た。

また、最近では知識工学的手法を応用したいわゆるエキ
スパートシステムが開発され、このシステムを利用して
運転支援を行う試みがなされているが、知識ベースはプ
ラント毎あるいは１つのプラント内では機器毎に知識が
作成・格納されていた。

［発明が解決しようとする課題］上述した従来技術では、プラントの信頼性向上による異
常発生時の現象やプラント数の増大に伴い、異常対処経
験のある熟練運転員が少なくなりつつあるため、異常発
生時における原因の究明や必要な処置の決定が遅れてし
まい、プラントの稼働率や安全性を低下させる可能性が
あった。また、異常時における対処経験や知識が十分伝
承されなかったり、あるいは忘却、散逸してしまうなど
の不具合もあった。

さらに、異常診断知識が個人の経験及び知識として保持
されていたため、運転員によって知識のばらつきが大き
く、標準化や統一化し難いという問題があった。また、
知識工学的手法を応用したシステムにおいては、知識が
プラント毎、機器毎に記述されているため、知識レベル
の統一性に欠け、また開発・保守の非効率性があり、最
新及び最良の知識経験を知識ベースに組み込むことが困
難であった。

本発明はこのような問題点に着目してなされたもので、
その目的とするところは、熟練運転員の異常時における
判断と同等の情報を提供でき、未熟練゛の運転員であっ
ても熟練運転員と同等な運転を行うことができるプラン
ト運転支援装置を提供しようとするものである。

［課題を解決するための手段］上記課題を解決するために本発明は、診断対象プラント
における機器類の診断知識を格納した第１のメモリと、
前記プラントの機器構成データを格納した第２のメモリ
と、前記プラントのプロセス量を入力するプロセス量入
力装置と、このプロセス量入力装置に入力されたプロセ
ス量を基に機器の正常状態における特性を計算する正常
挙動演算装置と、この演算装置の演算結果と前記プロセ
ス量入力装置に入力されたプロセス量を入力し、前記第
１及び第２のメモリに格納されているデータを参照して
異常機器の診断を行う推論機構と、この推論機構の診断
結果を出力する出力装置とを具備したことを特徴とする
ものである。

［作　用］本発明においては、診断対象プラントにおける機器類の
診断知識および機器構成データをそれぞれ第１及び第２
のメモリに格納しておき、これらのメモリに格納された
知識を参照して異常診断を行うことにより、熟練運転員
の異常時における判断と同等の情報を得ることができる
。

［実施例］以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。

第１図は本発明によるプラント運転支援装置の概略を示
すブロック図で、同図において１は第１のメモリ、２は
第２のメモリ、３はプロセス量入力装置、４は正常挙動
演算装置、５は推論機構、６は出力装置、Ｐは診断対象
プラントである。

前記第１のメモリ１は、診断対象プラントＰにおける機
器類の診断知識を格納するためのもので、ここで機器類
とは弁、ポンプのように構造的に、あるいは機能的に同
一とみなすことができ、しかも１つの統一的な知識とし
てまとめることができる機器の分類単位である。たとえ
ば、機器類の例として弁類をとれば、その弁開故障の診
断に関する知識は、以下のように表現できる。

（ａ）下流側の圧力が所定の値より大であれば、弁開故
障である。

（ｂ）下流側の機器が減温器で、かつ減温器の出入口の
温度差が所定の温度差より大であれば、弁開故障である
。

（Ｃ）下流側の機器が熱交換器で、かつ熱交換器の出入
口温度差が所定の温度差より小であれば、弁開故障であ
る。

（ｄ）上流側の機器がタンクで、かつタンクの水位レベ
ルが所定の水位レベルより小であれば、弁開故障である
。

なお、これら（ａ）〜（ｄ）の知識はＡプラントの第１
主給水弁であろうと、Ｂプラントの蒸気流量調節弁であ
ろうと、弁類一般に適用できる知識である。すなわち、
弁という分類単位に対して適用できる診断知識である。

第２図は上記機器類の診断知識の表現形式例を示し、こ
の診断知識は以下のような情報を含んでいる。

■　機器類診断知識名：機器類の診断知識の名前■　機
器類変数スロット二機器の具体的名称など外部から与え
られる値を保持するための変数で、図中の十印は任意側
与えられることを示す。

■　ルールスロット：結論は“弁開敵陣１などの異常原
因の状態である。条件はそれを立証するための方法であ
り、任意側与えられる。また、条件と条件とはＯｒ量関
係し、条件は条件項のａｎｄ結合で、ａｎｄ結合の組み
を任意側与えられる。

そして、条件項とは、真偽いずれかの値を持つ変数また
は真偽いずれかの値を返す関数である。

第３図は前述の知識例を表現した診断知識例を示し、同
図において＞、　−、＜はそれぞれ大きい、等しい、小
さいを判定する述語関数、＊−ｃ−ｄｅｆｅｒｅｎｃｅ
は機器−ｖ１位置−出口、物理量−圧力を入力引数とし
て観測値と計算値の差の絶対値を返す関数である。また
、ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｃｌａｓｓは機器−ｖ１接続−下流
を入力引数として該当機器（Ｓに代入）を探索し、その
分類を返す関数で、εｌは判定しきい値である。

前記第２のメモリ２は、診断対象プラントＰの機器構成
データを格納するためのもので、プラントの機器やセン
サの接続などプラント毎の機器構成固有情報（以下構成
要素機器データと称す）の表現例を第４図に、また構成
要素機器データの表現例を第５図にそれぞれ示す。なお
、同図において■構成要素機器データ名とは個々の診断
対象機器の名前、■機器類スロットとは当該機器の属す
る機器類の名前、■接続状態スロットとは当該機器の上
流側および下流側にある機器の構成要素機器データ名、
■機器類診断知識スロットとは当該機器の診断に用いる
機器類診断知識の名前、■観測値スロットとは当該機器
の診断に必要な観測値を取り出すためのアクセスバス（
位置（物理量）（計算値名）））を任意側（０個を含む
）与えるもの、■計算値スロットとは当該機器の診断に
必要な計算値を取り出すためのアクセスバス（位置（物
理量）（計算値名）））を任意側（０個を含む）与える
ものである。

前記プロセス量入力装置３は、プラントＰのプロセスｆ
ｆ１（例えば診断に必要な主給水弁の入ロ圧力ＰＦＷＶ
Ｉ、出ロ圧力ＸＰＷＷＩ、出口流量ＦＦＷＶＯおよび弁
開度ＹＦＷＶ（７）観？Ｉ−１値等）を入力するための
もので、たとえば診断に必要な主給水弁の入口圧力Ｐ　
ＦＷＶ　Ｉ　、出ロ圧力ＸＰＷＷＩ、出ロ流ｆ１ｋＦＦ
ＷｖＯおよび弁開度ＹＦＷＶの観測値などが入力される
。また、前記正常挙動演算装置４はプロセス量入力装置
３に入力されたプロセス量を用いて、機器の正常状態に
おける特性を計算するもので、この実施例ではプラント
負荷や出口流量の観測値ＦＦＷＶＯなどから主給水弁の
入ロ圧°力ＰＦＷＶＩ、出ロ圧力ＸＰＷＷＩおよび弁開
度ＹＦＷＶの正常時の挙動を計算する。

前記推論機構５は、上記正常挙動演算装置４で得られた
計算結果とプロセス量入力装置３に入力されたプロセス
量を用い、前記第１のメモリ１および第２のメモリ２に
格納されているデータを参照して異常機器の診断を行う
ためのもので、以下のような推論アルゴリズムに従って
異常診断を行う。

■　原因候補を抽出する。ここでは、すべての機器を順
に取り出しても良いし、発信警報に関連する機器のみを
取り出しても良く、取出し方法は問わない。

■　構成要素機器データを用いて機器類診断知識を取り
出す。

■　機器類診断知識を下記の（ａ）〜（ｃ）に従って実
行する。

（ａ）機器類変数へ値を代入する。

（ｂ）ルールスロット内のすべての結論ファセットに対
して、すべての条件を実行する。ただし、ａｎｄ結合に
なっている条件項を評価する際、偽りの項が見つかれば
、残りの条件項は実行されない。

（ｃ）条件で真になるものがあれば、機器類変数の値と
して結論を代入する。

次に上記アルゴリズムによる診断過程を、第３図および
第５図に示す知識例、データ例を用いて説明する。

■　原因候補機器として、第５図に示す主給水弁が抽出
される。

■　第５図の構成要素機器データを用いて、機器類診断
知識として弁類診断知識を取り出す。

■　第３図に示す弁類診断知識を実行する。

（ｉ）機器類変数Ｖへ「主給水弁」を代入する。

（１１）ルールスロット内のすべての弁開故障ファセッ
トに対して、すべての条件を実行する。

ア、第１の条件（＞　　（ｓ−ｃ−ｄｅｆｅｒｅｎｃｅ
　Ｖ　　出口圧力）　εｌ）の判定を行う。すなわち、
（ｗ−ｃ−ｄｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｖ　　出口圧力）によ
って主給水弁の出口圧力の観測値ＰＷＷＩと計算値ＸＰ
ＷＷＩの差の絶対値を計算し、それがしきい値ε１より
大きいかを判定する。ここでは、大きいと判定されなか
ったとする。なお、計算値ＸＰＷＷＩは一定周期毎に計
算してもよいし、故障が生じてから計算してもよい。

イ、第２の条件（−（ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｃｌａｓｓ　Ｖ
　　下流Ｓ）減温器）かつ（＞　　（Ｉｌ−ｃ−ｄｅｌ
’ｅｒｅｎｃｅ　Ｓ出入口温度差）　ε２）の判定を行
う。ここで関数Ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｅｌａｓｓは、主給水
弁の下流機器−高圧給水ヒータ（第５図の構成要素機器
データによる）をＳに代入し、その分類−熱交換器（こ
のデータは図示しない）を返す。これは減温器ではない
ので、関数（−（ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｃｌａｓｓ　Ｖ　　
下流Ｓ）減温器）の評価結果は偽りとなり、（＞　　（
ｍ−ｅ−ｄｅｒｅｒｅｎｃｅ　Ｓ　　出入口温度差）　
ε２）の判定を行うまでもなく、第２の条件は成立しな
い。

つ、第３の条件（＝　　（ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｃｌａｓｓ
　Ｖ　　下流Ｘ）熱交換器）かつ（＜　　（ａ−ｃ−ｄ
ｅｒｅｒｅｎｃｅＸ　出入口温度差）　ε３）の判定を
行う。ここでは、（＝　　（ｓｅｔ−ｇｅｔ−ｃｌａｓ
ｓ　Ｖ　　下流Ｘ）熱交換器）が成立し、関数ａ−ｃ−
ｄｅｆ’ｅｒｅｎｃｅによって計算した下流の熱交換器
の出入口温度差の観測値と計算値の差の絶対値がしきい
値ε３より小さいと、（＜　　、（ｍ−ｃ−ｄｅｆ’ｅ
ｒｅｎｃｅ　Ｘ　　出入口温度差）ε３）が真となり、
第３の条件が成立する。

（ｌｌｌ）第３の条件が真になったので、機器類変数す
なわち主給水弁の値として結論すなわち弁開故障を代入
する。

以上のようにして、主給水弁の弁開故障が推論機構５で
診断され、その診断結果が出力装置６から出力される。

このように本実施例では、機器類の診断知識を第１のメ
モリ１に格納しておくとともに、機器構成データを第２
のメモリ２に格納しておき、これらのメモリ１．２に格
納されたデータを参照して異常診断を行うため、異常時
における熟練運転員の判断と同等の情報を得ることがで
きる。従って、未熟練の運転員であっても熟練運転員と
同等な運転を行うことができ、プラントの稼働率や安全
性の向上させることができる。

［発明の効果］以上説明したように本発明によれば、熟練運転員の異常
発生時における思考、判断過程と同等の診断を行うこと
ができ、未熟練の運転員であっても熟練運転員並みの運
転を行うことができ、プラントの稼働率や安全性の向上
を図ることができる。

また、知識ベースおよび推論機構によって熟練運転員の
経験及び知識を保存して利用できる。さらに、異常診断
知識が機器類毎に統一され、知識の開発・保守が容易に
なり、また標阜化が可能となり、診断の質が向上する。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第５図は本発明の一実施例を示す図で、第
１図は本発明によるプラント運転支援装置の概略を示す
ブロック図、第２図は機器類の診断知識の表現形式例を
示す図、第３図は機器類の診断知識の表現例を示す図、
第４図は構成要素機器データの構造と属性を示す図、第
５図は構成要素機器データの表現例を示す図である。１・・・第１のメモリ、２・・・第２のメモリ、３・・
・プロセス二人力装置、４・・・正常挙動演算装置、５
・・・推論機構、６・・・出力装置、Ｐ・・・診断対象
プラント。出願人代理人　　弁理士　鈴江武彦

Claims

【特許請求の範囲】

診断対象プラントにおける機器類の診断知識を格納した
第１のメモリと、前記プラントの機器構成データを格納
した第２のメモリと、前記プラントのプロセス量を入力
するプロセス量入力装置と、このプロセス量入力装置に
入力されたプロセス量を基に機器の正常状態における特
性を計算する正常挙動演算装置と、この演算装置の演算
結果と前記プロセス量入力装置に入力されたプロセス量
を入力し、前記第１及び第２のメモリに格納されている
データを参照して異常機器の診断を行う推論機構と、こ
の推論機構の診断結果を出力する出力装置とを具備した
ことを特徴とするプラント運転支援装置。