JPH05256741A - プラント信号監視方法およびその装置 - Google Patents
プラント信号監視方法およびその装置Info
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- JPH05256741A JPH05256741A JP4052616A JP5261692A JPH05256741A JP H05256741 A JPH05256741 A JP H05256741A JP 4052616 A JP4052616 A JP 4052616A JP 5261692 A JP5261692 A JP 5261692A JP H05256741 A JPH05256741 A JP H05256741A
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- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
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- Y04S10/30—State monitoring, e.g. fault, temperature monitoring, insulator monitoring, corona discharge
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- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 機器の健全性や計測信号の健全性を、適確に
判断する。 【構成】 プラントの同一状態を測定した複数のセンサ
からの計測信号、または同種の複数の機器の状態を計測
した計測信号を、プラント信号としてＡ／Ｄ変換装置２
に入力する。Ａ／Ｄ変換装置２は、各プラント信号を、
一定周期でサンプリングしてＡ／Ｄ変換する。統計的特
徴量算出装置３は、各プラント信号間の統計的な特徴量
を、多次元の状態空間のデータ集合として求める。計測
信号分類装置４は、各プラント信号間の類似度を、前記
データ集合間の距離に基づき検出し、かつ類似度に応じ
て、各プラント信号を分類する。異常信号検出報知装置
６は、この分類結果に基づき、プラント信号の中から異
常信号を選び、かつ知らせる。
判断する。 【構成】 プラントの同一状態を測定した複数のセンサ
からの計測信号、または同種の複数の機器の状態を計測
した計測信号を、プラント信号としてＡ／Ｄ変換装置２
に入力する。Ａ／Ｄ変換装置２は、各プラント信号を、
一定周期でサンプリングしてＡ／Ｄ変換する。統計的特
徴量算出装置３は、各プラント信号間の統計的な特徴量
を、多次元の状態空間のデータ集合として求める。計測
信号分類装置４は、各プラント信号間の類似度を、前記
データ集合間の距離に基づき検出し、かつ類似度に応じ
て、各プラント信号を分類する。異常信号検出報知装置
６は、この分類結果に基づき、プラント信号の中から異
常信号を選び、かつ知らせる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば発電プラント等
におけるプラント信号監視方法およびその装置に係り、
特に機器の健全性や計測信号の健全性を容易に判断でき
るプラント信号監視方法およびその装置に関する。
におけるプラント信号監視方法およびその装置に係り、
特に機器の健全性や計測信号の健全性を容易に判断でき
るプラント信号監視方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、プラントの運転、監視およびプ
ラント性能の評価は、プラント状態を計測する信号に基
づいてすべて行なわれている。したがって、これらの計
測信号には高い信頼性が要求されるほか、その信号の状
態を常時監視し、異常徴候を適確に検知して対処するこ
とが必要となる。
ラント性能の評価は、プラント状態を計測する信号に基
づいてすべて行なわれている。したがって、これらの計
測信号には高い信頼性が要求されるほか、その信号の状
態を常時監視し、異常徴候を適確に検知して対処するこ
とが必要となる。
【０００３】従来、発電プラントのような大規模システ
ムにおいては、特定の機器の状態を複数の同一センサで
計測しているとともに、同種の機器が複数用いられ、こ
れら各機器の状態をそれぞれ計測していることから、類
似した複数の信号を計測し、これらを比較監視すること
が多い。
ムにおいては、特定の機器の状態を複数の同一センサで
計測しているとともに、同種の機器が複数用いられ、こ
れら各機器の状態をそれぞれ計測していることから、類
似した複数の信号を計測し、これらを比較監視すること
が多い。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、複数の同一
センサを用いる従来のプラント信号監視方法において
は、通常２〜４個の信号を計測し、互いに計測値の偏差
が、一定の閾値を超えた際に異常と見做す方法を採って
いる。
センサを用いる従来のプラント信号監視方法において
は、通常２〜４個の信号を計測し、互いに計測値の偏差
が、一定の閾値を超えた際に異常と見做す方法を採って
いる。
【０００５】ところがこの方法の場合、２個の信号で偏
差が出た際に、異常の発生は判るが、いずれの信号が異
常かは判断できない。一方、３個以上の信号の場合に
は、単一故障であれば、１つの信号だけが偏差を持つこ
とになるので、異常の検知に加え異常信号の分離識別も
可能となるが、監視信号が４つ以上に増えた場合に、２
信号ずつの偏差の監視では組合わせ数が増え、監視が容
易でないとともに、偏差が出た場合に、どの信号が偏差
の主要因なのかを識別することが困難となる。これは、
信号に観測ノイズが重畳してＳ／Ｎ比（信号対雑音比）
が悪い場合に特に顕著である。
差が出た際に、異常の発生は判るが、いずれの信号が異
常かは判断できない。一方、３個以上の信号の場合に
は、単一故障であれば、１つの信号だけが偏差を持つこ
とになるので、異常の検知に加え異常信号の分離識別も
可能となるが、監視信号が４つ以上に増えた場合に、２
信号ずつの偏差の監視では組合わせ数が増え、監視が容
易でないとともに、偏差が出た場合に、どの信号が偏差
の主要因なのかを識別することが困難となる。これは、
信号に観測ノイズが重畳してＳ／Ｎ比（信号対雑音比）
が悪い場合に特に顕著である。
【０００６】一方、複数の機器の状態を計測する従来の
プラント監視方法としては、例えば１０台のポンプの振
動信号を監視するような場合が考えられるが、この場
合、監視信号は同種の信号ではあるが、各ポンプの個性
により微妙に異なり、必ずしも単純に偏差を比較できな
いという問題がある。このため、複数の同一センサを用
いる場合と異なり、計測信号の多重化に対応するような
監視は行なわれていない。しかしながら、熟練した監視
員の判断として、これらの個性の違いをも考慮して監視
信号を相互に比較し、異常徴候の検出を行なっているこ
とも事実であり、その自動的な監視アルゴリズムの確立
が望まれている。
プラント監視方法としては、例えば１０台のポンプの振
動信号を監視するような場合が考えられるが、この場
合、監視信号は同種の信号ではあるが、各ポンプの個性
により微妙に異なり、必ずしも単純に偏差を比較できな
いという問題がある。このため、複数の同一センサを用
いる場合と異なり、計測信号の多重化に対応するような
監視は行なわれていない。しかしながら、熟練した監視
員の判断として、これらの個性の違いをも考慮して監視
信号を相互に比較し、異常徴候の検出を行なっているこ
とも事実であり、その自動的な監視アルゴリズムの確立
が望まれている。
【０００７】本発明は、このような点を考慮してなされ
たもので、プラントの同一状態量を測定した複数の計測
信号またはプラントの同種の複数の機器の状態を計測し
た各計測信号の中から、異常信号のみを適確に検出し、
運転員の負担を軽減することができるとともに、信号監
視の信頼性を向上させることができるプラント信号監視
方法およびその装置を提供することを目的とする。
たもので、プラントの同一状態量を測定した複数の計測
信号またはプラントの同種の複数の機器の状態を計測し
た各計測信号の中から、異常信号のみを適確に検出し、
運転員の負担を軽減することができるとともに、信号監
視の信頼性を向上させることができるプラント信号監視
方法およびその装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明に係るプラント信
号監視方法は、前記目的を達成する手段として、プラン
トの同一状態量を測定した複数の計測信号またはプラン
トの同種の複数の機器の状態を計測した各計測信号を一
定周期でサンプリングし、多次元の状態空間のデータ集
合をそれぞれ求めるとともに、各計測信号間の類似度
を、前記データ集合間の距離に基づき検出し、この距離
が閾値を超えたか否かにより、各計測信号の異常、正常
を識別するようにしたことを特徴とする。
号監視方法は、前記目的を達成する手段として、プラン
トの同一状態量を測定した複数の計測信号またはプラン
トの同種の複数の機器の状態を計測した各計測信号を一
定周期でサンプリングし、多次元の状態空間のデータ集
合をそれぞれ求めるとともに、各計測信号間の類似度
を、前記データ集合間の距離に基づき検出し、この距離
が閾値を超えたか否かにより、各計測信号の異常、正常
を識別するようにしたことを特徴とする。
【０００９】また、本発明に係るプラント信号監視装置
は、前記目的を達成する手段として、プラントの同一状
態量を測定した複数の計測信号またはプラントの同種の
複数の機器の状態を計測した各計測信号を、一定周期で
サンプリングしてＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換装置と；Ａ
／Ｄ変換された各計測信号間の統計的特徴量を、多次元
の状態空間のデータ集合として算出する統計的特徴量算
出装置と；各計測信号間の類似度を、前記データ集合間
の距離に基づき検出し、類似度に応じて各計測信号を分
類する計測信号分類装置と；この分類結果に基づき、異
常信号を検出し報知する異常信号検出報知装置と；をそ
れぞれ設けるようにしたことを特徴とする。
は、前記目的を達成する手段として、プラントの同一状
態量を測定した複数の計測信号またはプラントの同種の
複数の機器の状態を計測した各計測信号を、一定周期で
サンプリングしてＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換装置と；Ａ
／Ｄ変換された各計測信号間の統計的特徴量を、多次元
の状態空間のデータ集合として算出する統計的特徴量算
出装置と；各計測信号間の類似度を、前記データ集合間
の距離に基づき検出し、類似度に応じて各計測信号を分
類する計測信号分類装置と；この分類結果に基づき、異
常信号を検出し報知する異常信号検出報知装置と；をそ
れぞれ設けるようにしたことを特徴とする。
【００１０】
【作用】本発明に係るプラント信号監視方法において
は、同種類の複数の計測信号が一定周期でサンプリング
され、多次元の状態空間のデータ集合がそれぞれ求めら
れる。そして、各計測信号間の類似度が、前記データ集
合間の距離に基づき検出され、この距離が閾値を超えた
か否かにより、各計測信号の異常、正常が識別される。
このため、計測系に起因する異常信号や異常機器を、容
易かつ適確に識別することが可能となる。
は、同種類の複数の計測信号が一定周期でサンプリング
され、多次元の状態空間のデータ集合がそれぞれ求めら
れる。そして、各計測信号間の類似度が、前記データ集
合間の距離に基づき検出され、この距離が閾値を超えた
か否かにより、各計測信号の異常、正常が識別される。
このため、計測系に起因する異常信号や異常機器を、容
易かつ適確に識別することが可能となる。
【００１１】また、本発明に係るプラント信号監視装置
においては、同種類の計測信号が、Ａ／Ｄ変換装置によ
り一定周期でサンプリングされてＡ／Ｄ変換され、かつ
統計的特徴量算出装置により、各計測信号間の統計的特
徴量が、多次元の状態空間のデータ集合として算出され
る。計測信号分類装置は、各計測信号間の類似度を、前
記データ集合間の距離に基づき検出し、類似度に応じて
各計測信号を分類し、この分類結果に基づき、異常信号
検出報知装置により、異常信号が検出され報知される。
このため、多数の機器の状態を同時に監視することから
運転員を解放でき、運転員の負担を大幅に軽減すること
が可能となる。
においては、同種類の計測信号が、Ａ／Ｄ変換装置によ
り一定周期でサンプリングされてＡ／Ｄ変換され、かつ
統計的特徴量算出装置により、各計測信号間の統計的特
徴量が、多次元の状態空間のデータ集合として算出され
る。計測信号分類装置は、各計測信号間の類似度を、前
記データ集合間の距離に基づき検出し、類似度に応じて
各計測信号を分類し、この分類結果に基づき、異常信号
検出報知装置により、異常信号が検出され報知される。
このため、多数の機器の状態を同時に監視することから
運転員を解放でき、運転員の負担を大幅に軽減すること
が可能となる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明を図面を参照して説明する。
【００１３】図１は、本発明に係るプラント信号監視装
置の一例を示すもので、プラント信号監視装置１は、Ａ
／Ｄ変換装置２、統計的特徴量算出装置３、計測信号分
類装置４、記憶装置５、異常信号検出報知装置６、およ
び表示装置７から構成されている。
置の一例を示すもので、プラント信号監視装置１は、Ａ
／Ｄ変換装置２、統計的特徴量算出装置３、計測信号分
類装置４、記憶装置５、異常信号検出報知装置６、およ
び表示装置７から構成されている。
【００１４】Ａ／Ｄ変換装置２は、プラントの同一状態
量を測定した複数の計測信号またはプラントの同種の複
数の機器の状態を計測した各計測信号からなるアナログ
のプラント信号を、一定のサンプリング周期でＡ／Ｄ変
換し、各々所定数のディジタルデータとするようなって
いる。そしてこれら各ディジタルデータは、統計的特徴
量算出装置３に入力され、この統計的特徴量算出装置３
により、各計測信号の統計的特徴量が算出されるように
なっている。
量を測定した複数の計測信号またはプラントの同種の複
数の機器の状態を計測した各計測信号からなるアナログ
のプラント信号を、一定のサンプリング周期でＡ／Ｄ変
換し、各々所定数のディジタルデータとするようなって
いる。そしてこれら各ディジタルデータは、統計的特徴
量算出装置３に入力され、この統計的特徴量算出装置３
により、各計測信号の統計的特徴量が算出されるように
なっている。
【００１５】各信号の統計的特徴量は、多次元の状態空
間のデータ集合として算出され、計測信号分類装置４
は、この統計的特徴量に基づき各計測信号の類似度を検
出し、類似度に応じて各計測信号を分類する。そしてそ
の結果は、記憶装置５に記憶されるようになっている。
間のデータ集合として算出され、計測信号分類装置４
は、この統計的特徴量に基づき各計測信号の類似度を検
出し、類似度に応じて各計測信号を分類する。そしてそ
の結果は、記憶装置５に記憶されるようになっている。
【００１６】前記各計測信号の分類には、例えば文献
「パソコン統計解析ハンドブック」II、多変量解析編、
田中・垂水・脇本編、１９８４年、共立出版株式会社発
行に示されているクラスタ分析手法が用いられ、後に詳
述するように、各計測信号間の類似度が、前記データ集
合間の距離に基づき検出され、類似度に応じて各計測信
号が分類されるようになっている。
「パソコン統計解析ハンドブック」II、多変量解析編、
田中・垂水・脇本編、１９８４年、共立出版株式会社発
行に示されているクラスタ分析手法が用いられ、後に詳
述するように、各計測信号間の類似度が、前記データ集
合間の距離に基づき検出され、類似度に応じて各計測信
号が分類されるようになっている。
【００１７】また、異常信号検出報知装置６は、計測信
号分類装置４の分類結果を予め設定された閾値と比較
し、閾値を超えた計測信号を異常信号として検出し、こ
れを報知するようになっている。この検出された異常信
号に関する情報は、表示装置７に表示される。
号分類装置４の分類結果を予め設定された閾値と比較
し、閾値を超えた計測信号を異常信号として検出し、こ
れを報知するようになっている。この検出された異常信
号に関する情報は、表示装置７に表示される。
【００１８】次に、本発明に係るプラント信号監視方法
について説明する。
について説明する。
【００１９】本発明に係るプラント信号監視方法の基本
概念は、クラスタ分析手法に則ったものであり、以下、
クラスタ分析手法の考え方とクラスタ分析による異常信
号の識別方法につき説明する。
概念は、クラスタ分析手法に則ったものであり、以下、
クラスタ分析手法の考え方とクラスタ分析による異常信
号の識別方法につき説明する。
【００２０】今、ｋ個の同種状態量の計測信号（Ｘ１，
Ｘ２，…，Ｘｋ）を考える。これらの計測信号は、多次
元の状態空間の点として表現される。最も直接的な表現
は、これらの各計測信号を一定のサンプリング周期（△
ｔ）でＡ／Ｄ変換して各々ｎ個のディジタルデータとし
て計算機に取り込んだ場合であり、これは、ｎ次元の状
態空間の一点で表現される。これを次式とする。
Ｘ２，…，Ｘｋ）を考える。これらの計測信号は、多次
元の状態空間の点として表現される。最も直接的な表現
は、これらの各計測信号を一定のサンプリング周期（△
ｔ）でＡ／Ｄ変換して各々ｎ個のディジタルデータとし
て計算機に取り込んだ場合であり、これは、ｎ次元の状
態空間の一点で表現される。これを次式とする。
【００２１】 Ｘｉ（ｔ），ｔ＝１，２，…ｎ ｉ＝１，２，…ｋ …（１） 一方、振動のような状態信号は、これを周波数変換した
周波数スペクトル密度Ｐｉ（ｆ）で通常表される。すな
わち、 という形である。この場合、（ｎ／２＋１）次元の状態
空間で表現される。
周波数スペクトル密度Ｐｉ（ｆ）で通常表される。すな
わち、 という形である。この場合、（ｎ／２＋１）次元の状態
空間で表現される。
【００２２】上記の任意の２つの計測信号間の類似度
は、データ集合Ｘｉ、Ｘｊの距離、または、Ｐｉ、Ｐｊ
の距離で表現できるが、これをマトリックスＤで表すこ
とにする。Ｄの（ｉ、ｊ）成分ｄｉｊは、 または、 で定義される。
は、データ集合Ｘｉ、Ｘｊの距離、または、Ｐｉ、Ｐｊ
の距離で表現できるが、これをマトリックスＤで表すこ
とにする。Ｄの（ｉ、ｊ）成分ｄｉｊは、 または、 で定義される。
【００２３】このように集合間の距離を定義したとき
に、集合を相互の距離に応じて分類する方法がクラスタ
分析である。なお、前記距離の具体的な定義は、分析対
象の特徴に依存して様々な定義が可能であり、以下具体
的に説明する。
に、集合を相互の距離に応じて分類する方法がクラスタ
分析である。なお、前記距離の具体的な定義は、分析対
象の特徴に依存して様々な定義が可能であり、以下具体
的に説明する。
【００２４】クラスタ分析の結果を図示する手段として
樹系図（Dendrogram）がある。一例として、ｋ＝１０、
すなわち、１０信号の場合のクラスタ分析の結果を図２
に示す。横軸は集合の並び、縦軸は（１）式または
（２）式で定義される集合間の距離である。矩形の線で
結ばれた集合は一つのクラスタを形成し、集合間の距離
が短いほど互いに類似度が大きいことを表す。例えば、
集合Ｘ７とＸ８は一つのクラスタを形成し、その相互間
の距離は△１である。
樹系図（Dendrogram）がある。一例として、ｋ＝１０、
すなわち、１０信号の場合のクラスタ分析の結果を図２
に示す。横軸は集合の並び、縦軸は（１）式または
（２）式で定義される集合間の距離である。矩形の線で
結ばれた集合は一つのクラスタを形成し、集合間の距離
が短いほど互いに類似度が大きいことを表す。例えば、
集合Ｘ７とＸ８は一つのクラスタを形成し、その相互間
の距離は△１である。
【００２５】今、集合間の距離（すなわち類似度）に閾
値△ｔｈを設ける。集合Ｘ１は単独でクラスタを形成し
ていると考えると、Ｘ１からＸ１０の１０つの集合は次
のように分類される。
値△ｔｈを設ける。集合Ｘ１は単独でクラスタを形成し
ていると考えると、Ｘ１からＸ１０の１０つの集合は次
のように分類される。
【００２６】（Ｘ１）、（Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５、Ｘ
６、Ｘ７、Ｘ８、Ｘ９、Ｘ１０）Ｘ１からＸ１０は同一
状態量を測定する計測信号からのデータの集合、また
は、同種の機器の状態を計測するデータの集合であると
すれば、多数決の論理からＸ１は計測系の故障または機
器の故障による異常信号と考えられる。このような形で
集合全体からはずれた信号を識別分離が可能になる。
６、Ｘ７、Ｘ８、Ｘ９、Ｘ１０）Ｘ１からＸ１０は同一
状態量を測定する計測信号からのデータの集合、また
は、同種の機器の状態を計測するデータの集合であると
すれば、多数決の論理からＸ１は計測系の故障または機
器の故障による異常信号と考えられる。このような形で
集合全体からはずれた信号を識別分離が可能になる。
【００２７】次に、図１に示すプラント信号監視装置１
を用い、沸騰水型原子力発電プラントの１０台ある同形
式の再循環ポンプの振動状態を監視する方法について説
明する。
を用い、沸騰水型原子力発電プラントの１０台ある同形
式の再循環ポンプの振動状態を監視する方法について説
明する。
【００２８】図３は、この監視のためのブロック図を示
すもので、図中符号１１は原子炉であり、この原子炉１
１に設置した１０台の各ポンプ１２には、振動計測セン
サとしての加速度計（図示せず）がそれぞれ設置され、
各加速度計からの信号は、信号増幅器１３で増幅された
後、プラント信号監視装置１に入力されるようになって
いる。
すもので、図中符号１１は原子炉であり、この原子炉１
１に設置した１０台の各ポンプ１２には、振動計測セン
サとしての加速度計（図示せず）がそれぞれ設置され、
各加速度計からの信号は、信号増幅器１３で増幅された
後、プラント信号監視装置１に入力されるようになって
いる。
【００２９】このプラント信号監視装置１では、通常
は、各ポンプ１２に取付けられた運転状態監視のための
振動計測値のオーバーホール値、すなわち振動の平均的
な強さが監視されるが、必要に応じ、振動の周波数スペ
クトル密度のパターンを監視することもできる。この両
信号（オーバーホール値と周波数スペクトル密度を計算
するための生の信号）は、図１に示すＡ／Ｄ変換装置２
により、一定のサンプリング周期で連続的に取込まれ
る。その一例を図４（ａ）、（ｂ）に示す。
は、各ポンプ１２に取付けられた運転状態監視のための
振動計測値のオーバーホール値、すなわち振動の平均的
な強さが監視されるが、必要に応じ、振動の周波数スペ
クトル密度のパターンを監視することもできる。この両
信号（オーバーホール値と周波数スペクトル密度を計算
するための生の信号）は、図１に示すＡ／Ｄ変換装置２
により、一定のサンプリング周期で連続的に取込まれ
る。その一例を図４（ａ）、（ｂ）に示す。
【００３０】図４（ａ）、（ｂ）は、振動のオーバーホ
ール値の時間変化と振動の周波数スペクトル密度（周波
数と各周波数毎の振動の強さで表される二次元の図）を
示している。ここに示したのは、ある時点でのデータ値
であるが、これが時間の経過とともに一定間隔で更新さ
れる。このような情報が、１０台の各ポンプ１２毎に得
られるが、このパターンを相互に比較することは、必ず
しも容易でない。そこで、前記クラスタ分析を用いて自
動分類する手法を適用する。
ール値の時間変化と振動の周波数スペクトル密度（周波
数と各周波数毎の振動の強さで表される二次元の図）を
示している。ここに示したのは、ある時点でのデータ値
であるが、これが時間の経過とともに一定間隔で更新さ
れる。このような情報が、１０台の各ポンプ１２毎に得
られるが、このパターンを相互に比較することは、必ず
しも容易でない。そこで、前記クラスタ分析を用いて自
動分類する手法を適用する。
【００３１】すなわち、まず統計的特徴量算出装置３に
より、各信号相互間の統計的特徴量を計算する。ここで
用いた距離マトリックスＤは、監視対象とする信号によ
り異なるが、例えば、振動のオーバーホール値の時間的
な変化の挙動を監視する場合、以下で定義される距離ｄ
ｉｊを（ｉ、ｊ）成分として持つ。まず、注目している
時間ｔから過去にさかのぼってｎ点の時系列データ（Ｘ
ｉ（ｋ）、ｋ＝ｔ、ｔ−１、…、ｔ−ｎ＋１）を考え
る。このとき、距離マトリックスの要素は次のように計
算できる。
より、各信号相互間の統計的特徴量を計算する。ここで
用いた距離マトリックスＤは、監視対象とする信号によ
り異なるが、例えば、振動のオーバーホール値の時間的
な変化の挙動を監視する場合、以下で定義される距離ｄ
ｉｊを（ｉ、ｊ）成分として持つ。まず、注目している
時間ｔから過去にさかのぼってｎ点の時系列データ（Ｘ
ｉ（ｋ）、ｋ＝ｔ、ｔ−１、…、ｔ−ｎ＋１）を考え
る。このとき、距離マトリックスの要素は次のように計
算できる。
【００３２】 また、振動の周波数スペクトル密度に注目した場合、時
刻ｔを起点にして過去ｎ点のデータから（２）式で求め
た周波数スペクトル密度をＰｉ（ｆ）（ｆ＝０、１、
…、ｎ／２）とすると、距離マトリックスは、 により計算できる。
刻ｔを起点にして過去ｎ点のデータから（２）式で求め
た周波数スペクトル密度をＰｉ（ｆ）（ｆ＝０、１、
…、ｎ／２）とすると、距離マトリックスは、 により計算できる。
【００３３】計測信号分類装置４は、統計的特徴量算出
装置３で求められた統計的特徴量を用い、所定のアルゴ
リズムにしたがって、前記信号のクラスタ分析を行な
う。その分析結果は、記憶装置５に記憶される。
装置３で求められた統計的特徴量を用い、所定のアルゴ
リズムにしたがって、前記信号のクラスタ分析を行な
う。その分析結果は、記憶装置５に記憶される。
【００３４】図５は、前記分析結果をDendorogram で表
したものを示し、図中、△ｔｈが閾値である。ここで
は、ポンプ＃１のみが他と異なる距離に位置しており、
閾値△ｔｈを超えて異常と識別されている。
したものを示し、図中、△ｔｈが閾値である。ここで
は、ポンプ＃１のみが他と異なる距離に位置しており、
閾値△ｔｈを超えて異常と識別されている。
【００３５】異常信号検出報知装置６は、この分析結果
に基づき、単独でクラスタを形成しているポンプ＃１の
振動信号を異常信号として検出し報知し、そのポンプ番
号を表示装置７に出力する。表示装置７は、この信号を
受けてポンプ＃１の異常を表示する。
に基づき、単独でクラスタを形成しているポンプ＃１の
振動信号を異常信号として検出し報知し、そのポンプ番
号を表示装置７に出力する。表示装置７は、この信号を
受けてポンプ＃１の異常を表示する。
【００３６】このように本実施例によれば、互いに関連
する任意数の計測信号を、その時間変化パターンおよび
周波数変化パターンの類似傾向に基づき、客観的尺度を
もって自動的に分類しているので、計測系に起因する異
常信号や異常機器を適確に識別することができる。この
ため、多数の機器の状態を同時に監視するという作業か
ら運転員を解放することができ、運転員の負担を大幅に
軽減することができるとともに、プラントの運転、監視
および性能評価に必要な情報の信頼性を向上させること
ができる。
する任意数の計測信号を、その時間変化パターンおよび
周波数変化パターンの類似傾向に基づき、客観的尺度を
もって自動的に分類しているので、計測系に起因する異
常信号や異常機器を適確に識別することができる。この
ため、多数の機器の状態を同時に監視するという作業か
ら運転員を解放することができ、運転員の負担を大幅に
軽減することができるとともに、プラントの運転、監視
および性能評価に必要な情報の信頼性を向上させること
ができる。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るプラ
ント監視方法およびその装置によれば、複数の計測信号
間の類似度が、多次元の状態空間のデータ集合間の距離
に基づき、客観的尺度によって求められるので、多数の
計測信号の中から異常信号のみを適確に検出し、運転員
の負担を軽減することができるとともに、信号監視の信
頼性を大幅に向上させることができる。
ント監視方法およびその装置によれば、複数の計測信号
間の類似度が、多次元の状態空間のデータ集合間の距離
に基づき、客観的尺度によって求められるので、多数の
計測信号の中から異常信号のみを適確に検出し、運転員
の負担を軽減することができるとともに、信号監視の信
頼性を大幅に向上させることができる。
【図１】本発明に係るプラント信号監視装置の一例を示
すブロック構成図。
すブロック構成図。
【図２】クラスタ分析結果の表示の一例を示す説明図。
【図３】原子炉再循環ポンプの監視システムの構成を示
す概略図。
す概略図。
【図４】（ａ）はポンプの振動値の時系列波形を示すグ
ラフ、（ｂ）はポンプの振動値の周波数スペクトル波形
を示すグラフ。
ラフ、（ｂ）はポンプの振動値の周波数スペクトル波形
を示すグラフ。
【図５】ポンプの振動状態のクラスタ分析による分類結
果の表示例を示す説明図。
果の表示例を示す説明図。
１ プラント信号監視装置 ２ Ａ／Ｄ変換装置 ３ 統計的特徴量算出装置 ４ 計測信号分類装置 ５ 記憶装置 ６ 異常信号検出報知装置 ７ 表示装置
Claims (2)
- 【請求項１】プラントの同一状態量を測定した複数の計
測信号またはプラントの同種の複数の機器の状態を計測
した各計測信号を一定周期でサンプリングし、多次元の
状態空間のデータ集合をそれぞれ求めるとともに、各計
測信号間の類似度を、前記データ集合間の距離に基づき
検出し、この距離が閾値を超えたか否かにより、各計測
信号の異常、正常を識別することを特徴とするプラント
信号監視方法。 - 【請求項２】プラントの同一状態量を測定した複数の計
測信号またはプラントの同種の複数の機器の状態を計測
した各計測信号を、一定周期でサンプリングしてＡ／Ｄ
変換するＡ／Ｄ変換装置と；Ａ／Ｄ変換された各計測信
号間の統計的特徴量を、多次元の状態空間のデータ集合
として算出する統計的特徴量算出装置と；各計測信号間
の類似度を、前記データ集合間の距離に基づき検出し、
類似度に応じて各計測信号を分類する計測信号分類装置
と；この分類結果に基づき、異常信号を検出し、報知す
る異常信号検出報知装置と；を具備することを特徴とす
るプラント信号監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4052616A JPH05256741A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | プラント信号監視方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4052616A JPH05256741A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | プラント信号監視方法およびその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05256741A true JPH05256741A (ja) | 1993-10-05 |
Family
ID=12919735
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4052616A Pending JPH05256741A (ja) | 1992-03-11 | 1992-03-11 | プラント信号監視方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05256741A (ja) |
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-
1992
- 1992-03-11 JP JP4052616A patent/JPH05256741A/ja active Pending
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