JPH04175694A

JPH04175694A - プラントの異常診断装置

Info

Publication number: JPH04175694A
Application number: JP2305503A
Authority: JP
Inventors: Akira Saeki; 昭佐伯
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1990-11-08
Filing date: 1990-11-08
Publication date: 1992-06-23
Anticipated expiration: 2014-05-17
Also published as: JP2890815B2

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】［産業上の利用分野コ本発明は、原子カプラントのような大規模な発電プラン
トに発生する異常事象を診断する異常診断装置に関する
ものである。

［従来技術］プラントの運転は、その運転状態を表わす物理量１例え
ばプラント出力、圧力等を指標として行われる。プラン
トの運転に支障となる異常は、これらの状態量が、正常
領域を逸脱したときに警報などにより検知される。異常
が発生した場合は、正常状態に復旧する必要があるが、
これには異常原因の同定と、プラント構成機器の制御動
作の状態を判定する必要がある。これらの作業は、主に
運転員が実行するが、プラント運転に対する信頼性向上
の立場から、種々の診断方法が提案されている。

第１９図は従来のプラント異常診断装置を示す構成図で
ある。図において、プラント異常診断装置（１）は、発
電プラント（２）よりプロセス量Ａ１、機器の動作状態
Ａ２を読み込み、プラントデータベース（７）に記録す
るプロセス入力部（３）と、上記プラントデータベース
（７）から読み込んだプロセス量の状態データＦの異常
を検知し、検知した異常データＧを上記プラントデータ
ベース（７）へ記録する異常検知部（６）と、異常原因
を判定するための因果関係を記述した知識を記録する知
識データベース（９）と、上記プラントデータベース（
７）から読み込んだ検知異常データＨ１、プラント状態
データＨ２と、知識データベース（９）から読み込んだ
因果関係知識Ｊにより異常第１原因の推論を行い、推論
過程結果Ｉを上記プラントデータベース（７）へ記録し
、最終の診断結果Ｋを表示装置（１０）へ出力する異常
原因推論部（８）と、診断結果Ｋを運転員に分かりやす
い形式に変換した結果りをＣＲＴ表示装置（１１）に出
力する処理を行う表示処理部（１０）とからなる。

次に動作について説明する。

第２０図は、従来のプラント異常診断装置における異常
原因推定方式を説明するための説明図である。診断は、
一定周期毎に図に示すプロセス入力（５２１）、　異常
検知判定（５２２）　（５２３）を繰り返す。

プロセス入力処理（５１）は、プロセス入力部（３）で
実行され、プラントからデータ入力を入力し、単位変換
し、プラントデータベース（７）の該当場所に記録する
ステップである。

異常検知処理（５２２）　（５２３）は、異常検知部（
６）で実行され、プラント状態データが予め定めた正常
範囲から逸脱しているかどうかを常時監視しく５２２）
。

異常が発生すれば、その結果Ｇをプラントデータベース
（７）の該当場所（２２）に記録する（５２３）ステッ
プである。この正常範囲には、例えば警報設定値などが
用いられる。

異常原因推定処理（５２４）〜（５２８）は、異常原因
推論部（８）で実行され、異常検知部（６）により異常
が検知された場合、上記プラントデータベース（７）に
格納された検知異常Ｈ１とプラントのデータの値Ｈ２か
ら異常原因を推論するステップである。

異常原因推論は、知識データベース（９）に格納された
異常原因の因果関係の中から、プラントデータベース（
７）に格納された異常のパターンに一致する知識を探す
（５２４）ことにより異常原因を同定する。異常原因に
関する因果関係の知識は、例えば、第２１図に示したよ
うなＩｆ（条件部）　Ｔｈｅｎ（結論部）の形式で表現
されている。条件部には、プロセス量の状態あるいはプ
ラント機器の動作状態が条件として与えらえる。この条
件部に合致するデータがプラントデータベース（７ンに
格納されていれば、結論部が成立すると判定する（５２
５）。

その推論仮説結果が異常の第１原因であれば、この診断
結果Ｋを表示処理部（１０）へ送り（５２６）、第１原
因でなければ、推論過程仮説としてプラントデータベー
ス（７）に格納する（５２７）。知識データベース（９
）に条件部が合致する因果知識が存在しなくなった時点
で処理が終了する（５２８）。

この推論結果には、表示処理部（１０）により所定の表
示形式のデータＬに変換され、ＣＲＴ表示装置（１１）
に出力される（５２９）。

［発明が解決しようとする課題］従来のプラントの異常診断装置は以上のように構成され
ているので、次のような問題があった。

（１）知識データベースに格納される異常原因とそれか
ら派生する異常パターンに関する個々の知識は本質的に
同等なので、システムが大規模化、あるいは、診断対象
範囲が広がるとともに、知識べ−スの規模が飛躍的に増
大し、異常原因推論部（５）での推論時における知識デ
ータの探索に時間がかかり、異常に対する迅速な対応が
困難になるという問題があった。

また、予め知識データベースに格納されている異常原因
に関する因果関係の知識に合致するような故障が発生し
た場合には診断が可能であるが、想定していないような
事象、異常パターンが発生した場合には、原因を同定す
ることができなかった。この問題を回避するには、発生
しうるすべての故障原因を予め想定しなくてはならない
が、現実的でない。また、故障から発生する異常パター
ンも、時間の経過とともに変動するので、これを予め網
羅することは困難であるという問題があった。特に、運
転状態が変動しているプラントに発生した異常の原因と
そのパターンを予め想定することは困難であった。

（２）異常検知部の異常の判定で、予め定めた範囲によ
り異常の判定を行う方式では、プラントの運転状態の変
動時には、正常状態でもプラント動特性により、Ｌ記の
正常範囲外の状態となる場合があり、異常と誤検知する
問題がある。また、このような誤警報を避けるため、プ
ラントに設定されている警報の多くは、正常範囲を広く
設定していることがある。そのため実際に異常が発生し
ても、警報設定点に到達するまで診断が開始されず、警
報が発生した時点では、すでにプラントを正常に復帰す
ることが困難になってしまうような問題があった。

（３）知識データベースの知識ベースは、異常の原因と
その波及パターンの関係の知識を格納しているため、直
接の異常原因が判明するまで診断結果を提示できない問
題点があった。

（４）知識データベースの知識ベースは、異常の原因と
その波及パターンの関係の知識を格納しているため、検
知された異常の直接の原因ではない制御系機器の不動作
、すなわち、異常を正常な状態に復帰するために作動す
べき機器の不動作故障を同定することができない問題が
あった。

この発明は、上記のような問題点を解消するためになさ
れたもので。

（１）異常発生時のプラントの多様な状態変動から異常
原因を判断できるとともに、（２）プラントの運転状態が変動している場合にも、精
度良く異常を検知し、異常原因同定ができるとともに、（３）異常第１原因が判明しない場合でも、異常原因を
包含した異常事象として原因を提供できとともに、（４）異常を正常に復旧するための機能を有した機器の
故障も異常の第１原因とともに同定できるプラントの異
常診断装置を得ることを目的としている。

［課題を解決するための手段］この発明に係るプラントの異常診断装置は、物理的プロ
セスや化学的プロセスを利用してエネルギーや物質を生
成するプロセスプラントの観測信号の異常を検知し、そ
の原因を同定し、プラント運転員にその結果を提供する
プラントの異常診断装置において。

（１）正常なプラントの構成装置の特性・機能、物理量
間に成立する特性を記述した知識にもとづき、検知され
た異常およびその他の観測信号から異常原因候補を推定
し、その候補から推定できるプロセス量の状態、機器の
動作の変動と観測信号とが一致する原因候補を異常の第
１原因と判定する手段を設けるとともに、（２）プラントの運転モードを決めるパラメータをもと
に、実時間でプラントの動的な挙動を模議する手段と、
この模擬結果をプラント観測値を比較し運転状態が変動
するプラントの異常検知する手段と、さらに上記の模擬
結果を異常原因の探索範囲の絞り込みに参照し原因を同
定する手段を設けるとともに、（３）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性の知識を階層的に構造化した知識を格納した
知識ベースと、検知された異常からこの階層構造を上層
から下層に異常原因を探索し、異常第１原因が同定でき
ない場合でも、知識ベースの上層の知識データベースか
ら第１Ｗ、因を含んたより広範囲の系統を原因として同
定する手段を設けるとともに、（４）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性を記述した知識データベースと、異常状態を
正常に復帰するために動作すべき機器が動作しない不動
作故障を同定する手段を設けたものである。

［作用コこの発明においては、（１）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性を記述した知識からプラントの挙動を推定で
きるモデルが構成され、このモデルにより異常第１原因
からの影響波及経路ををか発生した場合のプラントの挙
動を推定でき、原因を同定する。

（２）プラントの運転モードを決めるパラメータから、
運転状態が変動中のプラント全系の動的な挙動を定量的
に推定し、観測値と比較することにより異常を検知する
。さらに、検知した異常から第１原因を推定する場合に
、定量的に推定した状態と観測状態が一致するものを異
常原因候補から除外することにより効率的に原因を推定
できる。

（３）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性の知識を階層的に構造化した知識から、プラ
ントの挙動と機能を階層的に表現するモデルが構築され
、検知された異常からこのモデルの階層構造を上層から
下層に異常原因を探索する。異常第１原因が同定できな
い場合でも、モデルの上層により表現されている第１原
因を含んだより広範囲の系統を原因として同定する。

（４）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性を記述した知識からプラントの挙動を推定で
きるモデルが構成され、これにより、異常が発生した場
合にプラント機器が動作すべき状態が推定できる。これ
により、動作すべき機器が動作していない故障を同定す
る。

［実施例コ以下、本願の第１の発明の一実施例を図について説明す
る。第１図において、プラント異常診断装置（１）は、
発電プラント（２）よりプロセスｊｌＡ１、機器の動作
状態Ａ２を読み込み、プラントデータベース（７）に記
録するプロセス入力部（３）と、上記プラントデータベ
ース（７）からプラント状態データＢを入力し、知識デ
ータベース（９）に格納されたプロセス量の運転目標値
の評価法Ｊ２に従い、目標値Ｃを計算し、上記プラント
データベース（７）に記録する運転目標値評価部（４）
と、上記プラントデータベース（７）から読み込んだプ
ロセス量の状態データＦ１とそのプロセス量の運転目標
値Ｆ２の偏差と、知識データベース（９）に格納された
異常判定用のしきい値Ｊ３から異常を検知し、検知した
異常データＧを上記プラントデータベース（７）へ記録
する異常検知部（６）と、発電プラント（２）を構成す
る機器の機能的・構造的関係、物理的関係を記述したプ
ラント機能釦１１Ｊ１を記録する知識データベース（９
）と、上記プラントデータベース（７）から読み込んだ
検知異常データＨ１，プラント状態データＨ２と、知識
データベース（９）から読み込んだプラント機能釦Ｗｔ
Ｊにより異常第１原因の推論を行い、推論過程結果Ｉを
前記プラントデータベース（７）へ記録し、診断結果Ｋ
を表示装置（１０）へ出力する異常原因推論部（８）と
、診断結果Ｋを運転員に分かりやすい形式に変換した結
果りをＣＲＴ表示装置（１１）に出力する処理を行う表
示処理部（１０）とからなる。

上記プラントデータベース（７）は、第２図に示すよう
に、各プラントデータに関し、プラントデータベースの
名称と、それぞれの観測値、運転目標値をまとめて記録
する機構（２１）と、異常判定結果（２２）、推論結果
（２３）を記録する機構で構成する。

本願の第２の発明の一実施例を図について説明する。

第１０図において、プラント異常診断装置（１）は発電
プラント（２）よりプロセスｊｉＡ１、機器の動作状態
Ａ２を読み込み、プラントデータベース（７）に記録す
るプロセス入力部（３）と、上記プラントデータベース
（７）からプラント状態データＢを入力し、知識データ
ベース（９）に格納されたプロセス量の運転目標値の評
価法Ｊ２に従い、目標値Ｃを計算し、上記プラントデー
タベース（７）に記録する運転口ＷＩ値評価部（４）と
、上記プラントデータベース（７）から読み込んだプラ
ント状態データＤから各プロセス量と操作機器の動的な
挙動状態Ｅを定量的に推定し、上記プラントデータベー
ス（７）へ記録するプラントシミュレーション部（５）
と、上記プラントデータベース（７）から読み込んだプ
ラント状態データＦ１とプラントシミュレーション結果
Ｆ２の偏差と、知識データベース（９）に格納された異
常判定用のしきい値Ｊ３から異常を検知し、検知した異
常データＧを上記プラントデータベース（７）へ記録す
る異常検知部（６）と、発電プラント（２）を構成する
機器の機能的・構造的関係、物理的関係を記述したプラ
ント機能知識Ｊを記録する知識データベース（９）と、
上記プラントデータベース（７）から読み込んだ検知異
常データＨ１，プラント状態データＨ２と、知識データ
ベース（９）から読み込んだプラント機能釦１ｉＪによ
り異常第１原因の推論を行い、推論過程結果Ｉを上記プ
ラントデータベース（７）へ記録し、診断結果Ｋを表示
装置（１０）へ出力する異常原因推論部（８）と、診断
結果Ｋを運転員に分かりやすい形式に変換した結果しを
ＣＲＴ表示装置（１１）に出力する処理を行う表示処理
部（１０）とからなる。

上記プラントデータベース（７）は、第１１図に示すよ
うに、各プラントデータに関し、プラントデータベース
の名称と、それぞれの観測値、運転目標値、プラントシ
ミュレーション結果をまとめて記録する機構（２２１）
と、異常判定結果（２２２）、推論結果（２２３）を記
録する機構で構成する。

本願の第３、第４の発明の一実施例は、第１、第２の発
明で示した実施例のいずれでもよい。

以下に、知識データベース（９）に格納されている診断
対象の発電プラントの機能的関係、物理的関係を記述し
た知識に関して説明する。

診断は、プラントの多様な挙動を対象のモデルに基づい
て推定することにより実行する。このモデルは、ある時
点のプラントの状態から次の時点のプラントの状態を推
定できるモデルで、第３図のように対象のプラントを構
成している機器（機器１）、　（機器２）・・・と、そ
れらの機器で操作される物理量（物理量１）、　（物理
量２）、・・・をノードとし、それらの間で成立してい
る関係をリンク（リンク１）、　（リンク２）、　・・
・とじたネットワークグラフで表現する。リンクの方向
は、状態の変動が伝播する方向を表わす。プラントの状
態変化は、このリンクの結合の方向に沿って伝播する変
動状態を推定することにより予測する。

プラントは、明確な目的を持って設計されており、最上
位の目的は、安全性の確保と、電力の発生と考える。こ
の上位の目的を達成するため、幾つかの下位目標（機能
）が設定され、全体として階層構造となる。上位の目的
から下位の階層への機能の分解は、機能説明書等の設計
図書から判断しモデルに反映する。本方式のモデル化で
は、この目的・機能は、その対象である物理量をある状
態値とする事と等価であるという考えに基づき。

抽象的な目的・機能の目標を観測あるいは定量的に評価
可能な物理量（保有量、除熱量等）を用いて表現する。

これにより、目的・機能の達成評価は、その目標となっ
ている物理量の値により具体的に判定できる。物理量の
モデル化では、このような目的・機能を表現するもの（
目標物理量と呼ぶ）と、それを達成するために操作する
物理量（操作物理量と呼ぶ）に区別し、機能的関係によ
り結合する。例えば、目標物理量の加圧器水位と機能的
関係にある操作物理量は加圧器充填・抽出流量偏差であ
る。

このモデル化の考え方に基づいてプラントに関する知識
を知識データベース（９）に格納する。このモデルに基
づいた知識は、第４図、第５図に示したような構成要素
（ノード）の定義に関する知識（１４１１）　（１４２
１）、構成要素間の関係（リンク）に関する知ＩＩ（１
４１２）　（１４２２）〜（１４２４）で構成する。

図に示したように、ノードの定義に関する知識は、物理
量ノードについては、物理量の名称、目標物理量・操作
物理量の分類、運転目標値を計算する定義式とその正常
範囲等で構成しく１４１１）、機器ノードについては５
機器の名称、弁・ポンプ等の機器の種類、運転百ｓｍを
計算する定義式とその正常範囲等で構成する（１４２１
）。

一方、リンクの定義に関する知識は１機器の動作と物理
量の影響、その関係の強さ、機能的関係の有無に関する
知識で構成しく１４２２）　（１４２４）、物理保存則
に従った物理量同士の関係、関係の強さ、機能的関係の
有無に関する等で構成される（　１４１．２　）（１４
２３）。特に、物理量間の関係では、プラントの動特性
による変動を定性的に予測するため質量、エネルギー保
存則に従った変動を扱うために、これらのバランスを変
動させる要因である人出流量偏差量も陽にモデルで表現
し、影響波及光の質量。

エネルギーを現す物理量と結合する。

本願の第３の発明では、知識ベースに第１３図に示すよ
うな並列結合、直列結合などの機器の系統構成を階層化
した知識も格納する。すなわち、機器には、安全性の向
上のため、同一の機能を持つ同一機器を複数設置する場
合がある。モデルでは、このような機器を一つにまとめ
抽象的な機器として表現し、個々の機器とそれをまとめ
た抽象的機器とは構造的関係で結合する。例えば、圧力
上昇を防ぐための圧力逃し弁が並列に設置されている場
合、多弁（３１１）〜（３１３）と抽象化した並列弁（
３１４）を構造的関係で結合する。また、機器の系統構
成によっては、抽象化階層は複数ある場合がある（３１
５）。

配管は、第１４図のように、配管で破断が発生した場合
に高圧側の内容物の圧力減少が時間遅れなく及ぶ範囲を
同一境界の配管としてモデル化する。一方、配管が破断
した場合、配管外への影響は破断場所により異なる。従
って、同一境界の配管を配管外の影響が異なる部分に分
割し、同一境界の配管と構造的関係で結合する。

以下、本願の第１の発明の動作について説明する。診断
は、一定周期毎に第７図に示すプロセス入力（１５１）
、運転目標（［Ｉ！評価（１５２）、異常検知判定（１
５３）、異常有無判定（１５４）を繰り返す。プロセス
入力処理（１５１）は、プロセス入力部（３）で実行さ
れ、プラントからデータ入力を入力し、単位変換し、プ
ラントデータベース（７）の該当場所に記録するステッ
プである。

運転目標値評価（１５２）は、知識データベース（９）
から運転目標値定義式を読み込み、この定義式で参照し
ているプラント状態データをプラントデータベース（７
）から読み込んで計算し、プラントデータベース（７）
の該当場所（１２１）に記録するステップである。

異常検知処理（１５３）は、知識データベース（９）か
ら異常判定用の正常値範囲の読み込み、プラント状態デ
ータと運転目標値とこの正常範囲から異常を判定し、プ
ラントデータベース（７）の該当場所（１２２）に記録
するステップである。この比較方法としては、ｔＪ８図
に示したような方法が考えら九る。

ここで、横軸は観測値と運転目標値の偏差で、εは、正
常範囲を決めるしきい値である。図のように、しきい値
付近での異常判定の不確定さを回避するため、異常の判
定に０．５から１の範囲の確信度を設ける。確信度の値
が大きいほど、確実な判定であることを示す。異常の判
定では、運転目標値よりプラント状態が大きい場合は、
　ｒ高異常」とし、小さい場合は、　「低異常」とする
。この判定により、　ｒ高異常」、　「低異常」と判定
されたプロセス量の名称をプラントデータベース（７）
の該当場所１２２に記録する。

異常有無判定（１５４）は、プラントデータベース（７
）に異常と判定されたプロセス量が（１２２）に存在す
るかどうか調べるステップである。ここで、異常と判定
されたプロセス量が無ければ、異常第１原因推定処理を
終了し、次の異常検知処理（１５１）に進む。異常と判
定されたプロセス量があれば、その原因を推定する探索
開始異常選択処理（１５５）に進む。

探索開始異常選択処理（１５５）から身障の異常原因の
推定処理は、知識データベース（９）に格納されたプラ
ントのモデルのネットワークの結合子の逆方向に辿るこ
とにより行なう。これは、異常の影響は、ネットワーク
モデルの結合子の矢印の方向で伝播するという考え方に
基づいている。第９図は、プラントのモデル上に以下に
説明する原因探索の過程を示した図である。

探索開始異常選択処理（１５５）は、プラントデータベ
ース（７）の検知異常プロセス！　（１２２）から異常
原因探索処理が実行されていない任意の一つを選び、そ
の原因の同定処理開始点をネットワークモデル上で決定
するステップである。選択した異常プロセス量の種類に
より、異常原因の探索開始点を次のように決める。

［異常プロセス量が操作物理！（１８１）ならば、その
機能結合先の状態物理量（１８２）を異常原因探索開始
点とする」「異常プロセス量が状態物理量ならば、その物理量を異
常原因探索開始点とする（１８２）Ｊ探索開始異常有無
判定（１５Ｂ）は、全ての検知異常プロセス量の異常原
因の探索が行われているか調べるステップである。次に
実行する第１原因推定処理（１５７）で、推定された第
１原因とそれから影響を受ける全てのプロセス量の関係
づけられる。

従って、検知された原因と関係のない異常プロセス量が
存在すれば、複数の原因が同時に発生していると判断し
、その原因の探索を行う。本ステップにより、プラント
に発生した全ての異常原因を探索することになる。

探索開始点がなければ、全ての検知異常プロセス量の原
因探索が終了したことになるので、次の異常検知処理（
１５１）に進む。

第１原因推定処理（１５７）は、異常原因探索開始点か
らネットワークモデルを辿り、異常原因を探索するステ
ップである。

この第１原因推定処理は、第７図の異常波及経路候補推
定処理（１６１）から始まる。この処理は、第１原因探
索処理開始ノードに影響を与える可能性のあるノードの
中から、異常影響を与えていると考えられるノードを選
択するステップである。

第１原因探索処理開始ノードに影響を与える可能性のあ
るノード（１８３，１８４）は、ノード間の関係に関す
る知識から判定する。例えば目標物理量が低下中あるい
は正常状態が持続しているが、増加作用の制御機能が動
作中であれば、減少作用の可能性のある機器の状態を仮
定する。

この探索処理により、第１原因の候補となるノードがあ
るかどうかを判断する（１６２）。　あれば、その中の
一つのノードを選び、次の異常影響波及確認処理（１６
３）に進み、なければ、原因未確認と判定する（１６４
）。

異常影響波及確認処Ｉｇ！（１６３）は、仮定した第１
原因の候補の影響を推定し、プラントの観測状態が推定
した状態と一致しているかどうかにより第１原因仮説を
確定するかどうかを判断するステップである。例えば、
仮定した第１原因の候補（１８３）の物理量（１８５）
への影響が減少作用で、影響先の物理量の状態が実際に
減少中、あるいは、増加作用の機能（１８７）が動作中
にも係わらず、物理量が変動していなければ、仮定が成
立したと判断し、次の第１原因判定処理（１６５）へ進
む。逆に、仮定した第１原因の候補（１８５）の物理量
（１８６）への影響が減少作用で、影響先の物理量の状
態が減少していないならば、仮定は成立しないと判断し
、（１８４）から先の異常原因探索を中止し、別の異常
波及経路へ異常原因の探索を進める（１６２）。

本ステップの処理により、第１原因の探索と同時に、第
１ｒ！に因から影響を受けて異常となっているプロセス
量（１８５）が判明し、プラントデータベース　（７）
の検知異常プロセス量（１２２）の異常原因探索処理開
始候補から（１８５）を削除することができる。これに
より、同一の原因が多数の異常を引き起こしても、それ
を重複して探索する事なく効率的に診断ができる。

この異常影響波及確認処理により、第１原因の候補のノ
ードが推定できれば、そのノードが第１原因か、第１Ｉ
ｌｉＫ因の影響を受けているノードかどうかを判定する
。基本的にノードが機器ノードであれば、第１原因とし
、プラントデータベース（７）の該当場所（１２３）に
記録し、処理は終了する（１８６）。

物理量ノードであればさらに第１ｆｉ因の探索を進める
（１８９）。

第１１！に因の探索処理（１６７）は、再び第７図の異
常波及経路候補推定処理（１６１）から始まる処理を再
帰的に呼び出す。本処理により、異常の第１原因が確認
されれば、処理は終了する（１８８）。　　確認されな
ければ、別の異常波及経路へ異常原因の探索を進める（
１６２）。

同定Ｗｉ１原因有無判定（１５８）は、第１原因推定処
理（１５７）により第１原因が同定されているかどうか
調べるステップである。同定されていれば、同定結果表
示処理（１５９）に進み、されていなければ、同定不能
表示処理（１５９１）に進む。

同定結果表示処理（１５９）、同定不能表示処理（１５
９１）では、所定の結果の表示処理を実行し、さらに原
因の判明されていない異常原因探索処理に進む（１５５
）。

次に５本願のｊ１２の発明の動作について説明する。診
断は、一定周期毎にｔ１２図に示すプロセス入力（２３
１）、プラントシミュレーション（２３１５）、運転目
標値評価（２３２）、異常検知判定（２３３）、異常有
無判定（２３４）を繰り返す。

プロセス入力処理（２３１）は、プロセス入力部（３）
で実行され、プラントからデータ入力を入力し、単位変
換し、プラントデータベース（７ンの該当場所（２２１
）に記録するステップである。

プラントシミュレーション計算処理（２３１５）は、プ
ラントの運転モードを決める値、例えば１発電出力信号
等を入力とし、プラント全体の動的な挙動を計算し、プ
ラントデータベース（７）の該当場所（２２１）に記録
するステップである。

運転目標値評価（２３２）は、知識データベース（９）
から運転目標値定義式を読み込み、この定義式で参照し
ているプラント状態データをプラントデータベース（７
）から読み込んで計算し、プラントデータベース（７）
の該当場所（２２１）に記録するステップである。

異常検知処理（２３３）は、知識データベース（９）か
ら異常判定用の正常値範囲の読み込み、プラント状態デ
ータとプラントシミユレーション値とこの正常範囲から
異常を判定し、プラントデータベース（７）の該当場所
（２２２）に記録するステップである。

この比較方法としては、本願第１の発明と同様の方法が
考えられる。この方法により、プラントの運転モードが
変動している場合でも、正常な挙動がプラントシミュレ
ーションにより得られるので。

高い精度で異常の検知ができる。

異常有無判定（２３４）以降の診断処理フローは。

本願第１の発明とほぼ同じである。処理の中で異なるの
は、本園第１の発明の処理フロー図第７図における異常
波及経路候補推定処理（１６１）の判定規則である。本
願第２の発明では、第１原因探索処理開始ノードに影響
を与える可能性のあるノードの中から異常影響を与えて
いると考えられるノードを探索する場合、プラントシミ
ュレーションにより推定された値と観測値が同じ状態の
ノードは、異常の影響を受けていないとして探索候補か
ら外す、これにより、プラント運転モード変動時に発生
している多くの物理量の変動の中から効率的に異常波及
経路を探索できる。

次に本願の第３の発明の動作について説明する。

発明の実施例の項でも述べたが１本発明の実施例は、本
願発明のＩＩＩ、第２いずれでも実現できる。ここでは
第１の発明の実施例の場合の動作について説明する。

第１の発明と異なるのは、対象プラントのモデル化に構
造的な情報が加えられていることである。

この構造情報を利用することにより異常第１原因が同定
できない場合でも、知識ベースの上層の知識データベー
スから第１原因を含んだより広範囲の系統を原因として
同定する。

第１の発明では、処理フロー第７図の処理ステップの第
１原因推定（１８７）の結果、第１原因と考えられる機
器が同定できなければ、別の候補を探索するステップに
進む（１６２）。

本発明では、この部分の処理フローが、ｌ１１５図のよ
うになり、原因探索の過程は、第１６図のようになる。

すなわち、第１原因推定（１６７）の結果、第１原因の
候補となる機器（３４１）　（３４２）を同定できる物
理量の状態（３４５）が確認できなければ（３３１）、
′Ｍ１原因推定（１６５）で異常原因探索対象となって
いたノード（３４３）が構造機器かどうか調べる（３３
２）。このノード（３４３）が構造機器ならば、これを
第１原因を含んだ機器と判断し、探索を終了する（１６
Ｂ）。

これは、異常影響波及確認処理（１６３）によりこの構
造機器ノード（３４３）が、異常影響波及経路上にある
ことが物理量（３４４）で確認されているので異常原因
候補としてもよい。一方、このノードが構造機器でなけ
れば、別の候補を探索するステップに進む（１６２）。

次に本願の第４の発明の動作について説明する。

発明の実施例の項でも述べたが１本発明の実施例は１本
願発明の第１、第２いずれでも実現できる。ここでは、
第１の発明の実施例の場合の動作について説明する。

第１の発明と異なるのは、異常原因同定と同時に、発生
した異常に対して動作すべき機器の不動作を診断する処
理が追加されていることである。

ｊｌｌの発明では、処理フロー第７図の処理ステップの
異常波及経路候補推定処理（１８１）の結果、波及経路
候補があれば、その仮説の確認処理に進む（１６３）。

本発明では、この部分の処理フローが第１７図のように
なり、原因探索の過程は、第１８図のようになる。

すなわち、異常波及経路候補推定処理（１６１）と同時
に、異常に対するプラント制御動作の確認を実施する（
４１１）。　この処理は、異常原因探索対象の物理量（
１８２）の異常変動を正常状態に復旧するために働くべ
き作用を推定し、その作用を持つノード（４２１）が動
作しているかどうかを調べる。例えば、異常変動が高異
常であれば、正常に復旧するために減少作用が動作すべ
きであることが推論できる。ノード（４２１）の実際の
動作と推定した動作が一致していれば、制御機能が正し
く働いていると判断しく４１２）、　一致していなけれ
ば、制御動作不動作故障とする（４１３）。

なお、上記実施例は、原子力発電プラントを対象とした
異常診断装置であるが、診断対象は、他の発電プラント
だけでなく、物理的プロセスや。

化学的プロセスを利用してエネルギーや物質を生成する
プロセスプラントへ適用することは可能である。

［発明の効果］以上のようにこの発明によれば、（１）正常なプラントの構成装置の特性・機能、物理量
間に成立する特性を記述した知識にもとづき。

検知された異常およびその他の観測信号から異常原因候
補を推定し、その候補から推定できるプロセス量の状態
、機器の動作の変動と観測信号とが一致する原因候補を
異常の第１原因と判定する手段を設けたので、異常発生
時のプラントの多様な状態変動から異常原因を判断でき
、（２）プラントの運転モードを決めるパラメータをもと
に実時間でプラントの動的な挙動を模議する手段と、こ
の模擬結果をプラント観測値を比較し運転状態が変動す
るプラントの異常検知する手段と、さらに上記の模擬結
果を異常原因の探索範囲の絞り込みに参照し原因を同定
する手段を設けたので、プラントの運転状態が変動して
いる場合にも、精度良く異常を検知し、異常原因同定が
でき。

（３）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性の知識を階層的に構造化した知識を格納した
知識ベースと、検知された異常からこの階層構造を上層
から下層に異常原因を探索する手段を設けたので、異常
第１原因が判明しない場合でも、異常原因を包含した異
常事象として原因を提供でき、（４）プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成
立する特性を記述した知識データベースと、異常状態を
正常に復帰するために動作すべき機器が動作しない不動
作故障を同定する手段を設けたので、異常を正常に復旧
するための機能を有した機器の故障も異常の第１原因と
ともに同定できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本願の第１の発明によるプラント異常診断装置
の一実施例の全体構成図、１１２図は、その異常診断装
置の一構成要素であるプラントデータベースの内部構成
図、第３図は、＃断対象のモデル化概念図、第４図、第
５図は、診断対象の知識ベース内容例の表示図、第６図
、第７図は、第１の発明の動作を示すフローチャート、
第８図は異常程度を示す評価関数の特性図、第９図は、
診断過程のモデル上での説明図、第１０図は本願の第２
の発明によるプラント異常診断装置の一実施例の全体構
成図、１１１図は、その異常診断装置の一構成要素であ
るプラントデータベースの内部構成図、１１１２図は、
第２の発明の動作を示すフローチャート、第１３図、第
１４図は本願の第３の発明による診断対象のモデル化例
の表示図、第１５図は、第３の発明の動作を示すフロー
チャート、１！１６図は、診断過程のモデル上での説明
図、第１７図は、本願の第４の発明の動作を示すフロー
チャート、第１８図は１診断過程のモデル上での説明図
、第１９図は従来の診断方式によるプラント異常診断装
置の一実施例の全体構成図、第２０図は、その動作を示
すフローチャート、第２１図は、診断対象の知識ベース
内容例の表示図である。図において、（１）はプラントの異常診断装置。（２）は発電プラント、（３）はプロセス入力部、（４
）は運転目標値評価部、（５）はプラントシミュレーシ
目ン部、（６）は異常検知部、（７）はプラントデータ
ベース、（８）は異常原因推論部、（９）は知識データ
ベース、（１０）は表示装置部、（１１）は表示装置で
ある。なお、図中同一符号は、同一または相当部分を示す。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）物理的プロセスや化学的プロセスを利用してエネ
ルギーや物質を生成するプロセスプラントからの観測信
号の異常を検知し、その原因を同定し、プラント運転員
にその結果を提供するプラント異常診断装置において、
上記プラントの構成装置の特性・機能、物理量間に成立
する特性を記述した知識を格納した知識ベースと、検知
された異常およびその他の観測信号から異常原因候補を
推定し、その候補から推定できるプロセス量の状態、機
器の動作の変動と観測信号とが一致する原因候補を異常
の第１原因と判定する手段を備えたことを特徴とするプ
ラントの異常診断装置。
（２）プラントから得られるプラントの運転モードを決
めるパラメータをもとに実時間でプラント全系の挙動を
推定する手段と、その推定結果と上記プラント観測値と
の比較により異常を検知すると、異常原因候補の推定に
利用することを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
プラントの異常診断装置。
（３）異常原因候補の推定において、上記プラントの構
成装置の特性・機能、物理量間に成立する特性を階層的
に構造化することにより、異常の第１原因が判明しない
場合でも、第１原因を包含した異常原因として同定結果
を提供する手段を備えたことを特徴とするプラントの異
常診断装置
（４）異常第１原因の推定と同時に、上記プラントの構
成装置の特性・機能、物理量間に成立する特性を記述し
た知識に基づき、異常状態を正常に復帰するために動作
すべき機器が動作しない不動作故障も同定する手段を備
えたことを特徴とするプラントの異常診断装置。