JPH03210432A - 異常監視方法及び装置 - Google Patents

異常監視方法及び装置

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JPH03210432A
JPH03210432A JP2004711A JP471190A JPH03210432A JP H03210432 A JPH03210432 A JP H03210432A JP 2004711 A JP2004711 A JP 2004711A JP 471190 A JP471190 A JP 471190A JP H03210432 A JPH03210432 A JP H03210432A
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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】 〔産業との利用分野〕 本発明は、原子力、火力発電所等のプラントに利用され
る異常監視方法および装置に係り、特に当該プラントか
ら発生する変動のあるバックグラウンドノイズの中から
微小な異音を検出し、これによりプラントの異常の有無
を監視する異常監視方法および装置に関する。
〔従来の技術〕
従来、原子カプラントでは、原子炉内における構造物の
ゆるみや脱落あるいは系外から流入した異物の有無を、
原子炉から発生している音響を検出することにより監視
している。
このように原子炉を音響によって監視する異常監視装置
は、原子炉に取付けた音響センサにより検出した信号を
取り込み、当該検出信号を基に得たバックグラウンドノ
イズ(以下、BGノイズという)を設定値として設定し
、音響センサからの検出信号を前記設定値と比較して当
該検出信号から得た異音が当該設定値より一定比率以上
あるときに警報を発生するように構成したものが一般的
である。
このような異常監視装置によれば、音響センサからの検
出信号によるBGノイズを監視し、このBGノイズとは
異なる音があったときに、その異音がBGノイズレベル
の設定値より一定比率以上あるときに警報を発生してい
る。
なお、この種の装置としては、例えば、特開昭58−2
1524号公報、特開昭62−8095号公報、および
特開昭62−104196号公報に記載されたものがあ
る。
〔発明が解決しようとする課題〕
上述した従来の音響による異常監視装置では、微小なイ
ンパクト等の異音は、BGノイズの変動内に埋もれてし
まい検出することができなかった。
すなわち、従来の異常監視装置の場合、異音を検出でき
る条件としては異音のエネルギがBC,ノイズのエネル
ギの200〜300〔%〕以上あるときであり、これ以
外ではBGノイズの変動内に埋もれてしまって異音の検
出ができなかった。
ところが、原子炉内構造物の脱落物としては、支持ビン
、ばね、ボルトIIなどの比較的軽量なものが多く、こ
れら部品の脱落による異音が小さな音であることから、
従来の異常監視装置では異音であるのかBGノイズの変
動であるのかの判別が困難であるという欠点があった。
本発明の目的は、上述した従来技術の欠点を解消し、B
Gノイズと同程度の異音であっても認識可能とする異常
監視方法および装置を提供することにある。
〔課題を解決するための手段〕
上記目的は、BGノイズの周波数成分を各検出位置毎に
累積したデータに基づき、BGノイズの変動幅に対して
異音の程度の重みづけをファジィ推論で行って、各検出
位置の異常のグレードを決定するようにしたことにより
、達成される。
すなわち、本発明の異常監視方法は、プラントの各機器
に取付けられた音響センサで検出した音響検出信号と予
め設定した設定値との比較により警報を発生する異常監
視方法において、音響検出信号から予め得たバックグラ
ウンドノイズの変動を基にファジィ推論して音のグレー
ドを得ておき、異音が発生した際に前記音のグレードか
ら当該異音の度合いを決定し、当該異音の度合いを基に
ファジィ推論をして異常のグレードを決定することを特
徴とするものである。
また、本発明の異常監視方法は、プラントの各機器に取
付けられた音響センサで検出した音響検出信号と予め設
定した設定値との比較により警報を発生する異常監視方
法において、音響検出信号から予め得たバックグラウン
ドノイズの変動、および音響検出信号からの異音の特徴
っけとして、周波数分布を各周波数領域に分割し、当該
領域での音のピーク値を当該領域の音の代表とすること
を特徴とするものである。
さらに、本発明の異常監視方法は、音響検出信号から予
め得たバックグラウンドノイズの変動を基にファジィ推
論して音のグレードを得ておき、異音が発生した際に前
記音のグレードから当該異音の度合いを決定し、当該異
音の度合いを基に、プラントの機器の構造より推定され
る音源としての可能性を組入れてプラントの異常のグレ
ードを決定している。
加えて、本発明の異常監視装置は、プラントの各機器に
取付けられた音響センサと、当該音響センサからの音響
検出信号を予め設定した設定値と比較して警報を発生す
る装置とからなる異常監視装置において、音響検出信号
から予め得たバックグラウンドノイズの変動を基にファ
ジィ推論して音のグレードを得る第一推論部と、異音が
発生した際に異音とバックグラウンドノイズとの差をと
る差演算部と、前記第一推論部からの音のグレードと差
演算部からの変動幅から得た当該異音の度合いを基にフ
ァジィ推論をして異常のグレードを決定する第二推論部
とを含んでなるファジィ推論器を備えてなる。
この場合、前記ファジィ推論器は、各系統毎に設定した
しきい値関数による異常の評価ができるコンパレータを
備えてなる。
〔作用〕
本発明の異常監視方法では、音響検出信号から予め得た
バックグラウンドノイズの変動を基に第一のファジィ推
論して音のグレードを得ておく。
これにより、異音が発生した際に前記音のグレードから
当該異音の度合いを決定することができる。
当該異音の度合いは、第二のファジィ推論をして異常の
グレードを決定する。
これにより、バックグラウンドの値と同じレベル程度の
異音が検出できる。
また、本発明の異常監視方法は、異音との差を取りやす
くするため、音響検出信号から予め得たバックグラウン
ドノイズの変動、および周波数分布を各周波数領域に分
割し、当該領域で内で分布する音のレベルの内のピーク
値を当該領域の音の代表とていいる。
さらに、本発明の異常監視方法は、前記第二のファジィ
推論を、プラントの機器の構造より推定される音源とし
ての可能性を組入れてプラントの異常のグレードを決定
するようにしている。
加えて、本発明の異常監視装置では、ファジィ推論器は
、音響検出信号から予め得たバックグラウンドノイズの
変動を基に第一推論部でファジィ推論して音のグレード
を得て、異音が発生した際に差演算部で異音とバックグ
ラウンドノイズとの差をとり、前記第一推論部からの音
のグレードと差演算部からの変動幅から得た当該異音の
度合いを基に第二推論部でファジィ推論をして異常のグ
レードを決定している。したがって、異音のレベルが小
さくとも確実の異音を検出することができる。
この場合、前記ファジィ推論器は、各系統毎に設定した
しきい値関数による異常の評価をしている。したがって
、各系統毎に監視ができる。
〔実施例〕
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
第1図乃至第11図は本発明の異常監視方法および装置
を説明するための図である。
ここで、第1図は本発明の異常監視装置を示すブロック
図、第2図はBGノイズの周波数分析例を示す波形図、
第3図は第2図の波形をパターン化した例を示す図、第
4図は各周波数におけるBGノイズ変動幅を示す図、第
5図および第6図はファジィ推論器で音のクレードを決
定するためのルールを示す図、第7図および第8図はフ
ァジィ推論器で異常のグレードを決定するためのルール
を示す図、第9図はファジィ推論器でのしきい値関数を
示す図である。
第1図において、原子炉本体1の各部には、音響センサ
としての加速度計21.2諺、・・・、2+eが取付け
られている。各加速度計27,2富、・・・21、は、
取付けられた位置での音波による加速度を電荷信号に変
換できるようになっている。各加速度計21,2i、・
・・、21゜はそれぞれプリアンプ3..3z、・・・
、31.に接続されており、各加速度計23.2□、・
・・、2.。からの電荷信号をそれぞれプリアンプ31
.3□、・・・、31@に供給できるようになっている
。各プリアンプ31,3!。
・・・、3.。は、取り込んだ電荷信号を電圧信号に変
換し、次段のルースバーツデテクタ4+、4z・・・、
41@にそれぞれ供給している。各ルースパーツデテク
タ41.4m、 ・・・、4I0は、入力された電圧信
号の周波数成分を任意の範囲でブイルタリングできる機
能を有している。各ルースバーツデテクタ41.4z、
・・・、4.。の出力はアナログ/デジタル(A/D”
)変換器5に接続されており、ルースバーツデテクタ4
5,4□、・・・、41゜において任意の範囲でフィル
タリングされた信号をA/D変換器5に供給できるよう
にしである。A/D変換器5は、人力されてアナログ信
号をデジタル信号に変換できるように構成となっている
。A/D変換器5の出力は、高速フーリエ変換(Fas
tFourier Transform (F F T
 ) )プロセッサ61+68、・・・、61.に接続
されており、A/D変換変換後のデジタル信号をFFT
プロセッサ61+6g+・・・、6.。に供給できるよ
うになっている。各FFTプロセッサ6、.6.、・・
・、65.では、各々が人力されたデジタル信号から当
該信号の周波数成分毎のピーク値を求めて、各周波数分
布を作成できるようになっている。これらFFTプロセ
ッサ61.6□、・・・、61゜の出力はファジィ推論
器7.。
7□、・・・、7.。に接続されており、各FFTプロ
センサ61,6!、・・・、6.。からの出力信号をフ
ァジィ推論器71,7□、・・・、7゜に供給できるよ
うにしである。ファジィ推論器71,7i、・・・7、
。は、FFTプロセッサ6+、6z、・・・、6.・か
ら入力されたBGノイズの変動幅に対して異音の程度の
重みづけをファジィ推論で行って、各検出位置の異常の
グレードを決定できるようにしである。
さらに詳細に実施例を説明するが、添字の同一のものが
一つの測定監視系を構成していて、各県は同一動作を実
行しているので、添字1のもので代表させて説明し他の
ものの説明は省略する。また、以下では添字1も省略す
る。
原子炉本体から検出したBGノイズは、例えば第2図に
示すような周波数成分を有しているとする。このような
周波数成分のBGノイズは、加速度計2によって電荷信
号となり、プリアンプ3で電圧信号に変換された後、ル
ースバーツデテクタ4・A/D変換器5・FFTプロセ
ッサ6によって第3図に示すように周波数と音圧レベル
とを複数個の領域(FA、PI、・・・、Fzおよびl
Oデシベル毎)に分割した領域内に、その周波数領域(
FA、Fl、・・・、Fg)内のピーク値を決定して記
憶させておく。
このとき、上記ルースバーツデテクタ4・A/D変換器
5・FFTプロセッサ6によって決定した信号の周波数
領域(FA、Fl、・・・、Ft)内のピーク値が、第
4図(A)、(B)、・・・、(E)に示すように各周
波数域(FA、F、、・・・、F、)にょうでBGノイ
ズの変動幅が異なるため、音圧ビーク値が現れる領域が
Δbだけ幅をもっことになる。このBGノイズの周波数
パターンは、加速度計2の取付は位置によって当然異な
る。この第4図の変動幅Δbは、第1図点線β、に示す
ように、当該学習動作時にファジィ推論器7の第一推論
部72に入力され、第5図のルールR0〜RHを例えば
第6図に示すように使用して音のグレードWj10を決
定し、記憶しておく、なお、ファジィ推論器7の第一推
論部72による音のグレードW J、 oの決定につい
ては後に詳説する。
また、実際の測定でも原子炉からの音響は、加速度計2
によって電荷信号となりプリアンプ3で電圧信号に変換
された後、ルースバーツデテクタ4・A/Di換器5・
FFTプロセッサ6によって周波数と音圧レベルとを複
数個の領域(FA。
Fl、・・・、F、及び10デシベル毎)に分割した領
域内に(第3図参考)、その周波数領域(FAFs、・
・・、Fl)内のピーク値を決定している。
ここで、加速度計2で検出される音響は、通常状態では
、各周波数領域(Fa、Fm、・・・、p’t)の上記
ピーク値に変動がなくBGノイズとなって特に問題がな
い、しかし、上記音響内に異音が発生すると当然音響の
波形が異なってくるので第2図の波形も異なり、ルース
バーツデテクタ4・A/Di換器5・FFTプロセッサ
6によって得られる各周波数領域(FA、Fl、・・・
、Fl)内のピーク値に変動がでる。このピーク値の変
動は、BGノイズと異音との差がファジィ推論器7の演
算部71に、各周波数領域の情報φ、がファジィ推論器
7の第一推論部72に、それぞれ入力される。
次に、ファジィ推論器7の構成を説明する。
ファジィ推論器7は、差演算部71と、第一推論部72
と、加算部73と、第二推論部74と、コンパレータ7
5とから構成されている。
前記差演算部71は、FFTプロセッサ6からの周波数
領域毎(FA、F、、・・・、F、)のBGノイズのピ
ーク値と、異音のピーク値とを取り込みこれらの差を計
算できるようになっている。前記第一推論部72は、予
め学習しておいたBGノイズを基に、第4図(A)〜(
E)に示す変動幅Δbから音のグレードWj!を決定す
るためのルールR0〜R+s(第5図参照)を備えてお
り、これらのルールR11””R13を基に求めた音の
グレードWj!から重ね合わせて得た音のグレードWj
iOを各周波数領域(Fa、Fm、・・・、F、)毎に
出力できるようになっている。前記加算部73は、第一
推論部72からの各周波数領域毎の音のグレードδ晶ム
。と実際に差演算部71で求めた差(変動幅Δbム)と
のかけた値(ΣΔb、XWj、。)を各周波数領域全体
について加算できるようになっている。第二推論部74
は、加算部73からの加算結果から異常のクレードを決
定するためルールR□〜Rzs(第7図参照)を備えて
おり、これらルールR□〜Rgsを適用して異常のグレ
ードδ晶。
を得る。コンパレータ75は、第二推論部74から得た
異常のグレードδ1゜対する判定結果を第9図に示すし
きい値りを基に出力できるようになっている。
ここで、第一推論部72は、第5図に示すようにルール
R0〜R13を備えている。ここで、ルールR0は、B
Gノイズの変動幅Δbが大きい(PB ; Po5it
ive Big)なら、音のグレードWj、(ただし、
iは周波数領域Fa、Fm、・・・、F、に対応してお
り、以下同じ)を小さく(0,3)するというルールで
あり、第5図R0にそのルールを実現するメンバーシッ
プ関数を示している。ルールR1!は、BGノイズの変
動幅Δbが中位(PM;Po5itive Midiu
s+)なら、音のグレードWj、を中程度(0,5)す
るというルールであり、第5図R33にそのルールを実
現するメンバーシップ関数を示している。ルールR14
は、BGノイズの変動幅Δbが小さい(P S ; P
o5itive Ss+all)なら、音のグレードW
4.を大きく(1,0)するというルールであり、第5
図R3にそのルールを実現するメンバーシップ関数を示
している。この第一推論部72は、学習時にBGノイズ
の各音の領域(F。
F6.・・・、FE)毎にピーク値が現れる領域が第4
図に示すように幅Δbを持っていることから、この変動
幅Δbを第1図β長で取り込み、ルールRII〜RI3
をもって最終的に音のグレードWj!。
として得ておくものである0例えば、学習時に第1図β
iで取り込んだ、ある周波数領域の変動幅Δbiが25
(dB)の時(第4図では、音のレベルは10(dB)
毎に区切られているので前記値とならないが)、前記第
一推論部72は第6図に示すようにルールRI1.RI
!を適用して、音のグレードδ晶五を0.3と0.5と
して得て、これらを重ね合わせ((0,3X0.5+0
.5X0.5)/ (0,5x 0.5 ) −0,、
a ) 、最終結果としである周波数領域(i)の音の
グレードW j、 0として0.4を得てお(ものであ
る、そして、第一推論部72は、例えば第4図の(A)
〜(E)の全てについて音のグレードW Ji。を求め
ておき記憶しておけるようになっている。
また、第二推論部74は、第7図に示すようにルールR
t、〜R□を備えている。ここで、ルールR□は、ΣW
J!。×Δbi  (ここで、Σはiについて総和する
ことを意味するが、以降Σについてlを省略する)が大
きく、異音源になりやすい位置Pなら異音のグレードδ
五が高いというルールであり、第7図RHの(a)、(
ハ)、(C)にそのルールを実現するメンバーシップ関
数が示されている。ルールR28は、ΣWji。×Δb
、が大きく異音源になりにくい位置Pなら、異音のグレ
ードδ、が中トイウル−)Ltテあり、第7図Rnの(
a)、 (b)、 (c)にそのルールを実現するメン
バーシップ関数が示されている。ルールR0は、Σwj
iOXΔb、が中程度で異音源になりやすい位置Pなら
、異音のグレードδ直が中というルールであり、第7図
R23の(a)、 (b)、 (C)にそのルールを実
現するメンバーシップ関数が示されている。ルールRz
aは、ΣW Ji。
×Δb+が小さく、異音源になりやすい位置Pなら異音
のグレードδ、が小というルールであり、第7図Rga
の(a)、 (b)、 (C)にそのルールを実現する
メンバーシップ関数が示されている。ルールRSSは、
ΣWji、XΔbiが小さく、異音源になりにくい位置
Pなら要観察というルールであり、第7図Rxsの(a
)、 (b)、 (C)にそのルールバーシップ関数が
示されている。この第二推論部74は、加算部73から
のΣWJi0×Δbが例えば2.5であったとすると、
第8図に示すようにルールRH+  Rffi*+ R
ziが適用されるが、前件部(a)。
(b)の内の縦軸の小さい方が採用され、その値で後件
部(C)のメンバーシップ関数を山切りしくハツチング
の部分を有効とする)、これらハツチング部分のみを重
ね合わせだ形から重心を求めて、異常のグレードδi0
が求められるようになっている。
なお、上記ルールR11〜RI3およびRH〜R□を実
現する第5図および第7図のメンバーシップ関数の形は
、具体的なりGノイズの変動の大きさと音の異常の兼ね
合いを把握した者が経験的な実績に基づき決定する。し
たがって、上記メンバーシップ関数の形に限定されるも
のではない。
このように構成された実施例の作用を以下に説明する。
第1O図は原子炉本体のある位置の音響信号を示す図で
ある。第11図は当該音響を処理した後の状態を示す図
である。
原子炉本体のある位置のある時間内の音響信号が、例え
ば第10図に示すようになっているものとする。この音
響は、音波による加速度を加速度計2で電荷信号に変換
された後、プリアンプ3で電気信号に変換される。この
プリアンプ3からの電気信号は、ルースバーツデテクタ
4・A/D変11tiS5・FFTプロセッサ6によっ
て、第11図に示すように周波数と音圧レベルとを複数
の領域(FA,F.、・・・、Ftおよび10デシベル
毎)に分割し、それら領域内に「・」で示すように異音
のピーク値が決定される。また、当該第10図の音の採
取される以前からの音響が、ルースバーツデテクタ4・
A/D変換器5・FFTプロセッサ6によって、第11
図に示すように周波数と音圧レベルとを複数の領域(F
a,Fm,・・・、  Ftおよび10デシベル毎)に
分割し、それらの領域内にrQ,で示すようにBGノイ
ズのピーク値として決定されている。したがって、これ
ら第11図に示す値は、ファジィ推論器7の差演算部7
1に入力される。このとき、当該入力された値が、どの
周波数領域のものかを示す情報が第1図φfとして第一
推論部72に与えられる。
差演算部71では、第11図に示す各周波数領域での異
音とBGノイズとの差を求める.ここで、差演算部71
は、領域FA,Fc,Fn.Ftでは差が’ O J 
、tr’lj域Fmで差が「1」であると演算し、変動
幅Δb1として出力される。これら差演算部71からの
変動幅Δb,は、第一推論部72からの同一周波数領域
(FA,Fa,・・・、FWの同じもの)の音のグレー
ドW ji。とをかけ算されて加算部73に供給される
.加算部73は、この積の全ての周波数領域(FA,F
l.・・・、R7)について加算(Wj10×Δb.+
wJ!。×Δb。
十・・・・・・+W1。。×Δb1。)する。
これら加算部73での加算結果は、第二推論部74に入
力される。第二推論部74では、加算部73からのΣW
J.。×Δbが例えば2.5であったとすると、第8図
に示すようにルールR□,R.。
R23が適用し、前件部(a)、(b)の内の縦軸の小
さい方を採用し、その値で後件部(C)のメンバーシッ
プ関数を山切りしくハツチングの部分を有効とする)、
これらハツチング部分のみを重ね合わせだ形から重心を
求めて、異常のグレードδ1゜を求める。このように第
二推論部74では、加速度計2の取付は位置とプラント
機器の構造等から物理的に異音源になりやすいか否かを
考慮に入れて、異常のグレードδ、。を推定できるよう
にしており、その推定結果はコンパレータ75に与える
コンパレータ75では、第9図に示すように0〜1に示
す区分関数により、各検出系統の異常のグレードを決定
しファジィ推論器7の結論として出力する。
このように本実施例は動作しているので、従来BGノイ
ズレベルの2〜3倍以との異音レベルがなければ検出で
きなかった異音を、BGノイズレベルの異音でも検出す
ることができる。
上記実施例では、加速度計21.2□、・・・、21゜
を子細で説明したが、この数に限定されるものではなく
一以上いくつでもよい。
上記実施例では、周波数と音圧レベルを複数分割したパ
ターンを基に、ピーク値の変化に推論の重みづけを行っ
て異音を検出しているが、他の実施例として音の波形の
変化についてファジィ推論を適用し、パターン認識によ
って微小な異音の検出をすることもできる。
〔発明の効果〕
本発明の異常監視方法によれば、バックグラウンドノイ
ズの変動を推論しておき、異音発生時に当該推論結果と
異音のレベルとから異音の度合いを決定し、これからさ
らに異常のグレードを推論するので、バックグランドノ
イズと同程度の異音も検出できる効果がある。
また、本発明の異常監視方法によれば、バックグラウン
ドノイズの変動、異音の変動等をある領域内の音のレベ
ルの内のピーク値で当該領域の値と代表したので、異音
とバックグラウンドとの差を取りやすくなる。
さらに、本発明の方法によれば、プラントの機器の構造
等を音源の可能性を組み入れたので、異常のグレードの
決定が正確になる。
加えて、本発明の異常監視装置によれば、バックグラン
ドノイズと同程度の異音も検出できる装置を提供できる
また、本発明の装置では、異音の程度、異常のグレード
を定量化できるので、プラント機器の早期予知ができる
【図面の簡単な説明】 第1図は本発明の装置の実施例を示すブロック図、第2
図はBGノイズの周波数分布を示す図、第3図は第2図
のBGノイズをパターン化したは第4図は第2図のBG
ノイズのピークの変動幅を示す図、第5図は同実施例の
第一推論部で使用するルールとメンバーシップ関数を示
す図、第6図は第5図のルールの適用例を示す図、第7
図は同実施例の第二推論部で使用するルールとメンバー
シップ関数を示す図、第8図は第7図のルールの適用例
を示す図、第9図は同実施例のコンパレータで使用する
しきい値関数を示す図、第10図は異音の周波数分布を
示す図、第11図は第10図のもののパターン化した値
とBGノイズのパターン化したものを示す図である。 21.2□、・・・、2+oi加速度計、31.3g 
、 ・・’、3niプリアンプ、41.4□、・・・、
4.。;ルースバーツデテクタ、5iA/D変換器、 6、.6.、・・・、6i*;FFTプロセッサ、71
.7!、・・・、7.。;ファジィ推論器、71i差演
算部、 72;第一推論部、 73;加算部、 74;第二推論部、 75;コンパレータ。

Claims (5)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)プラントの各機器に取付けられた音響センサで検
    出した音響検出信号と予め設定した設定値との比較によ
    り警報を発生する異常監視方法において、音響検出信号
    から予め得たバックグラウンドノイズの変動を基にファ
    ジィ推論して音のグレードを得ておき、異音が発生した
    際に前記音のグレードから当該異音の度合いを決定し、
    当該異音の度合いを基にファジィ推論をして異常のグレ
    ードを決定することを特徴とする異常監視方法。
  2. (2)プラントの各機器に取付けられた音響センサで検
    出した音響検出信号と予め設定した設定値との比較によ
    り警報を発生する異常監視方法において、音響検出信号
    から予め得たバックグラウンドノイズの変動、および音
    響検出信号からの異音の特徴つけとして、周波数分布を
    各周波数領域に分割し、当該領域での音のピーク値を当
    該領域の音の代表とすることを特徴とする異常監視方法
  3. (3)プラントの各機器に取付けられた音響センサで検
    出した音響検出信号と予め設定した設定値との比較によ
    り警報を発生する異常監視方法において、音響検出信号
    から予め得たバックグラウンドノイズの変動を基にファ
    ジィ推論して音のグレードを得ておき、異音が発生した
    際に前記音のグレードから当該異音の度合いを決定し、
    当該異音の度合いを基に、プラントの機器の構造より推
    定される音源としての可能性を組入れてプラントの異常
    のグレードを決定することを特徴とする異常監視方法。
  4. (4)プラントの各機器に取付けられた音響センサと、
    当該音響センサからの音響検出信号を予め設定した設定
    値と比較して警報を発生する装置とからなる異常監視装
    置において、音響検出信号から予め得たバックグラウン
    ドノイズの変動を基にファジィ推論して音のグレードを
    得る第一推論部と、異音が発生した際に異音とバックグ
    ラウンドノイズとの差をとる差演算部と、前記第一推論
    部からの音のグレードと差演算部からの変動幅から得た
    当該異音の度合いを基にファジィ推論をして異常のグレ
    ードを決定する第二推論部とを含んでなるファジィ推論
    器を備えたことを特徴とする異常監視装置。
  5. (5)請求項(4)記載において、前記ファジィ推論器
    は、各系統毎に設定したしきい値関数による異常の評価
    ができるコンパレータを備えてなることを特徴とする異
    常監視装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1183618A (ja) * 1997-09-04 1999-03-26 Toshiba Corp 音響監視装置
JP2008008815A (ja) * 2006-06-30 2008-01-17 Central Res Inst Of Electric Power Ind 信号検出装置、信号検出方法および信号検出プログラム
WO2024116637A1 (ja) * 2022-11-30 2024-06-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 分類装置、学習モデル生成装置、分類方法、および学習モデル生成方法

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