JPH06309580A - プラントの監視診断装置 - Google Patents
プラントの監視診断装置Info
- Publication number
- JPH06309580A JPH06309580A JP5101422A JP10142293A JPH06309580A JP H06309580 A JPH06309580 A JP H06309580A JP 5101422 A JP5101422 A JP 5101422A JP 10142293 A JP10142293 A JP 10142293A JP H06309580 A JPH06309580 A JP H06309580A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- general
- monitoring
- abnormal event
- analysis
- occurrence
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】既知の異常事象に対して効率的な信号処理によ
る診断を行うとともに、未知の異常事象の発生を洩れな
く検出し、一旦経験した後は最も効率的な診断処理手順
を自動的に生成する。 【構成】特定の既知異常事象に着目しそれらの発生の有
無を確認するための必要な処理のみを実行し診断する専
用処理部２と、上記既知異常事象の発生が確認されない
場合に汎用的な雑音解析を実行する汎用解析部３と、そ
の解析結果を正常時と比較して不特定の未知異常事象を
検出する汎用監視部４と、上記未知異常事象が検出され
た場合に正常状態からの変化を検出するための処理手順
を生成して上記専用処理部２に与える専用処理手順生成
部５とを備えた。
る診断を行うとともに、未知の異常事象の発生を洩れな
く検出し、一旦経験した後は最も効率的な診断処理手順
を自動的に生成する。 【構成】特定の既知異常事象に着目しそれらの発生の有
無を確認するための必要な処理のみを実行し診断する専
用処理部２と、上記既知異常事象の発生が確認されない
場合に汎用的な雑音解析を実行する汎用解析部３と、そ
の解析結果を正常時と比較して不特定の未知異常事象を
検出する汎用監視部４と、上記未知異常事象が検出され
た場合に正常状態からの変化を検出するための処理手順
を生成して上記専用処理部２に与える専用処理手順生成
部５とを備えた。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は原子力発電プラント，火
力発電プラント，化学プラントなどの大規模プラントの
異常を早期に検出し診断するプラントの監視診断装置に
関する。
力発電プラント，化学プラントなどの大規模プラントの
異常を早期に検出し診断するプラントの監視診断装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】大規模プラントの異常を発生初期の段階
で検知し診断する目的で、従来よりプラントのプロセス
信号に含まれる変動成分（雑音）の特性を監視する装置
が開発されている。
で検知し診断する目的で、従来よりプラントのプロセス
信号に含まれる変動成分（雑音）の特性を監視する装置
が開発されている。
【０００３】特に、原子力発電プラントにおいて観測さ
れる中性子束，温度，流量，圧力などの変動成分は炉雑
音と呼ばれ、これを利用した監視・診断装置が開発され
ている。
れる中性子束，温度，流量，圧力などの変動成分は炉雑
音と呼ばれ、これを利用した監視・診断装置が開発され
ている。
【０００４】これらの装置は、第１に炉雑音に対して高
速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを適用した汎用的な周波
数解析を行って得られる自己パワースペクトル密度（Ａ
ＰＳＤ）、コヒーレンスなどの各種雑音特性を求め、こ
れらをそれぞれの正常基準データと比較して変化の有無
を監視することにより、不特定の異常、予期しない異常
を検出するものと、第２に予め想定される特定の異常に
着目して限られた信号に固有の処理を施して監視を行う
もの、のいずれかに分類される。
速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを適用した汎用的な周波
数解析を行って得られる自己パワースペクトル密度（Ａ
ＰＳＤ）、コヒーレンスなどの各種雑音特性を求め、こ
れらをそれぞれの正常基準データと比較して変化の有無
を監視することにより、不特定の異常、予期しない異常
を検出するものと、第２に予め想定される特定の異常に
着目して限られた信号に固有の処理を施して監視を行う
もの、のいずれかに分類される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、前者の装置
では複数の特性量の監視結果に基づいて異常原因を診断
することが可能であるが、特定の既知の異常事象が生起
しているか否かを判定するためには限られた範囲の特定
量を用いれば充分な場合がほとんどであり、不特定の異
常に対応することを目的とする汎用的な解析には、一般
に多くの無駄な処理を含むという問題点がある。
では複数の特性量の監視結果に基づいて異常原因を診断
することが可能であるが、特定の既知の異常事象が生起
しているか否かを判定するためには限られた範囲の特定
量を用いれば充分な場合がほとんどであり、不特定の異
常に対応することを目的とする汎用的な解析には、一般
に多くの無駄な処理を含むという問題点がある。
【０００６】他方、後者の装置では既知の異常事象に焦
点を絞って効率的な処理を行うため、逆に予期しない異
常の発生を見落とす可能性が高いという問題点がある。
点を絞って効率的な処理を行うため、逆に予期しない異
常の発生を見落とす可能性が高いという問題点がある。
【０００７】本発明は上述した事情を考慮してなされた
もので、既知の異常事象に対して効率的な信号処理によ
る診断を行うとともに、未知の異常事象の発生を洩れな
く検出し、一旦経験した後は最も効率的な診断処理手順
を自動的に生成するプラントの監視診断装置を提供する
ことを目的とする。
もので、既知の異常事象に対して効率的な信号処理によ
る診断を行うとともに、未知の異常事象の発生を洩れな
く検出し、一旦経験した後は最も効率的な診断処理手順
を自動的に生成するプラントの監視診断装置を提供する
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の
監視診断装置は、上述した課題を解決するために、プラ
ントのプロセス信号に含まれる変動成分の特性を解析
し、その結果に基づいてプラントが正常に運転されてい
るか否かを監視するプラントの監視診断装置において、
特定の既知異常事象に着目しそれらの発生の有無を確認
するための必要な処理のみを実行し診断する専用処理手
段と、上記既知異常事象の発生が確認されない場合に汎
用的な雑音解析を実行する汎用解析手段と、その解析結
果を正常時と比較して不特定の未知異常事象を検出する
汎用監視手段と、上記未知異常事象が検出された場合に
正常状態からの変化を検出するための処理手順を生成し
て上記専用処理手段に与える専用処理手順生成手段とを
備えたものである。
監視診断装置は、上述した課題を解決するために、プラ
ントのプロセス信号に含まれる変動成分の特性を解析
し、その結果に基づいてプラントが正常に運転されてい
るか否かを監視するプラントの監視診断装置において、
特定の既知異常事象に着目しそれらの発生の有無を確認
するための必要な処理のみを実行し診断する専用処理手
段と、上記既知異常事象の発生が確認されない場合に汎
用的な雑音解析を実行する汎用解析手段と、その解析結
果を正常時と比較して不特定の未知異常事象を検出する
汎用監視手段と、上記未知異常事象が検出された場合に
正常状態からの変化を検出するための処理手順を生成し
て上記専用処理手段に与える専用処理手順生成手段とを
備えたものである。
【０００９】
【作用】上記の構成を有する本発明においては、既知の
異常事象に対して監視手順を専用処理手段で実行し、既
知の異常事象の発生の有無を確認する。次いで、既知の
異常事象の発生が確認されなかった場合、汎用解析手段
により汎用解析を実行する。その解析結果を汎用監視手
段に入力し、正常時と比較して異常の有無を検出する。
そして、汎用監視手段の処理において、異常が検出され
た場合、そのデータを基準データとともに専用処理手順
生成手段に入力して現在の異常を検出するために最も有
効な処理手順を生成し、手順データとして登録する。
異常事象に対して監視手順を専用処理手段で実行し、既
知の異常事象の発生の有無を確認する。次いで、既知の
異常事象の発生が確認されなかった場合、汎用解析手段
により汎用解析を実行する。その解析結果を汎用監視手
段に入力し、正常時と比較して異常の有無を検出する。
そして、汎用監視手段の処理において、異常が検出され
た場合、そのデータを基準データとともに専用処理手順
生成手段に入力して現在の異常を検出するために最も有
効な処理手順を生成し、手順データとして登録する。
【００１０】これにより、既知の異常事象に対して効率
的な信号処理による診断を実行するとともに、未知の異
常事象の発生を洩れなく検出し、一旦経験した後は最も
効率的な診断処理手順を自動的に生成することができ
る。
的な信号処理による診断を実行するとともに、未知の異
常事象の発生を洩れなく検出し、一旦経験した後は最も
効率的な診断処理手順を自動的に生成することができ
る。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。
する。
【００１２】図１は本発明の一実施例を示すプラントの
監視診断装置のブロック図である。図１に示すように、
この監視診断装置は、信号入力部１と、専用処理部２
と、汎用解析部３と、汎用監視部４と、専用処理手順生
成部５と、および出力表示部６とを備えている。
監視診断装置のブロック図である。図１に示すように、
この監視診断装置は、信号入力部１と、専用処理部２
と、汎用解析部３と、汎用監視部４と、専用処理手順生
成部５と、および出力表示部６とを備えている。
【００１３】信号入力部１には、図示しない制御装置か
ら発せられる診断実行指令により、プラント状態の監視
診断に必要な例えば温度，流量，圧力などの雑音信号が
入力され、この信号を時系列データとして収集する。
ら発せられる診断実行指令により、プラント状態の監視
診断に必要な例えば温度，流量，圧力などの雑音信号が
入力され、この信号を時系列データとして収集する。
【００１４】専用処理部２は手順データ７として与えら
れた既知異常事象の発生の有無の確認に必要な手順のみ
を実行して診断し、また汎用解析部３は既知異常事象の
発生が確認されない場合に汎用的な雑音解析としての周
波数特性解析を実行する。
れた既知異常事象の発生の有無の確認に必要な手順のみ
を実行して診断し、また汎用解析部３は既知異常事象の
発生が確認されない場合に汎用的な雑音解析としての周
波数特性解析を実行する。
【００１５】汎用監視部４は汎用解析部３にて得られた
周波数特性を正常時の基準データと比較して異常検出を
行い、また専用処理手順生成部５は汎用監視部４で周波
数特性に異常が検出された場合に異常変化の周波数帯域
を判定し、限られた信号の限られた周波数成分の二乗平
均根（ＲＭＳ：Root-Mean-Square）値または相関係数の
監視条件を決定して手順データ７として登録する。
周波数特性を正常時の基準データと比較して異常検出を
行い、また専用処理手順生成部５は汎用監視部４で周波
数特性に異常が検出された場合に異常変化の周波数帯域
を判定し、限られた信号の限られた周波数成分の二乗平
均根（ＲＭＳ：Root-Mean-Square）値または相関係数の
監視条件を決定して手順データ７として登録する。
【００１６】次に、本実施例の作用を図２〜図４に基づ
いて説明する。
いて説明する。
【００１７】図示しない制御装置から発せられる診断実
行指令により、プラント状態の監視診断に必要な例えば
温度，流量，圧力などの雑音信号が信号入力部１に入力
され、時系列データとして収集される。この収集された
時系列データに対して図２に示すフローチャートに従っ
た監視診断処理が実行される。
行指令により、プラント状態の監視診断に必要な例えば
温度，流量，圧力などの雑音信号が信号入力部１に入力
され、時系列データとして収集される。この収集された
時系列データに対して図２に示すフローチャートに従っ
た監視診断処理が実行される。
【００１８】すなわち、先ず既知の異常事象に対して手
順データ７として与えられた監視手順を専用処理部２で
解釈実行することにより、既知状態のいずれかが発生し
ているか否かの確認が行われる（ステップＳ１）。
順データ７として与えられた監視手順を専用処理部２で
解釈実行することにより、既知状態のいずれかが発生し
ているか否かの確認が行われる（ステップＳ１）。
【００１９】手順データ７は、図３に示すように各既知
事象番号ｉ毎に異常原因を表すその名称Ａi 、発生の確
認に必要な信号の番号Ｓij、この監視すべき信号Ｓijの
特性量、監視周波数帯域の下限値ｆLij と上限値ｆHij
を含んでいる。
事象番号ｉ毎に異常原因を表すその名称Ａi 、発生の確
認に必要な信号の番号Ｓij、この監視すべき信号Ｓijの
特性量、監視周波数帯域の下限値ｆLij と上限値ｆHij
を含んでいる。
【００２０】これらのデータに従って専用処理部２は各
監視量Ｘijを時系列データから算出する（ステップＳ
２）。監視周波数帯域が設定されていて必要な場合に
は、時系列データにディジタル・フィルタを適用した
後、特性量を算出する。この特性量には信号ＳijのＲＭ
Ｓ値、あるいは信号Ｓij1 とＳij2 の相関計数など、Ｆ
ＦＴ解析などの汎用解析に比べて簡単な処理で得られる
量を用いる。
監視量Ｘijを時系列データから算出する（ステップＳ
２）。監視周波数帯域が設定されていて必要な場合に
は、時系列データにディジタル・フィルタを適用した
後、特性量を算出する。この特性量には信号ＳijのＲＭ
Ｓ値、あるいは信号Ｓij1 とＳij2 の相関計数など、Ｆ
ＦＴ解析などの汎用解析に比べて簡単な処理で得られる
量を用いる。
【００２１】また、手順データ７には監視量Ｘijの正常
値Ｎijおよび異常検出閾値εijも含まれる。ステップＳ
３での異常事象Ａi の発生の確認は、全てのｊについて
（１）式が成立するか否かによって行う。
値Ｎijおよび異常検出閾値εijも含まれる。ステップＳ
３での異常事象Ａi の発生の確認は、全てのｊについて
（１）式が成立するか否かによって行う。
【００２２】
【数１】｜Ｘij−Ｎij｜＞εij …（１） （１）式が成立する場合、異常事象Ａi が発生したと判
断し、出力表示部４はその結果を表示する（ステップＳ
４）。手順データ７に登録されている全ての既知事象に
対して以上の処理を行う。
断し、出力表示部４はその結果を表示する（ステップＳ
４）。手順データ７に登録されている全ての既知事象に
対して以上の処理を行う。
【００２３】既知の異常事象の発生が確認されなかった
場合、入力された時系列データに対して、予め与えられ
た解析条件データに従い汎用解析部３においてＦＦＴ解
析などの汎用解析を実行する（ステップＳ５，Ｓ６）。
場合、入力された時系列データに対して、予め与えられ
た解析条件データに従い汎用解析部３においてＦＦＴ解
析などの汎用解析を実行する（ステップＳ５，Ｓ６）。
【００２４】その結果、得られるパワースペクトル密
度、コヒーレンス関数などの統計量パターンを汎用監視
部４に入力し、プラントが正常な状態で事前に学習して
おいた正常基準データと比較することにより、異常の有
無を確認する（ステップＳ７〜Ｓ９）。この比較は次の
ように行う。
度、コヒーレンス関数などの統計量パターンを汎用監視
部４に入力し、プラントが正常な状態で事前に学習して
おいた正常基準データと比較することにより、異常の有
無を確認する（ステップＳ７〜Ｓ９）。この比較は次の
ように行う。
【００２５】今、周波数分解能をΔ、周波数分点数をＮ
として新たに得られた統計量の１つを｛Ｙ（ｊ・Δ）；
ｊ＝１〜Ｎ｝とする。Ｙはある分布に従う確率変数であ
るが、例えば対数正規分布に伴うパワースペクトル密度
の場合には、対数変換を行うといった、適当な変数変換
によって平均値に関して対象な分布を有する量に変換し
た後のｎ分点を要素とする｛Ｘj ；ｊ＝１〜ｎ｝を監視
対象パターンとする。
として新たに得られた統計量の１つを｛Ｙ（ｊ・Δ）；
ｊ＝１〜Ｎ｝とする。Ｙはある分布に従う確率変数であ
るが、例えば対数正規分布に伴うパワースペクトル密度
の場合には、対数変換を行うといった、適当な変数変換
によって平均値に関して対象な分布を有する量に変換し
た後のｎ分点を要素とする｛Ｘj ；ｊ＝１〜ｎ｝を監視
対象パターンとする。
【００２６】ｎ（≦Ｎ）分点は解析した周波数帯域全体
から全ての点、あるいは等間隔で選んだ点とする。基準
データは同一構成のパターン｛μj ；ｊ＝１〜ｎ｝で表
現する。このとき、
から全ての点、あるいは等間隔で選んだ点とする。基準
データは同一構成のパターン｛μj ；ｊ＝１〜ｎ｝で表
現する。このとき、
【数２】 で定義される両者の距離ｄ2 を求め、この値が予め与え
た閾値を越えた場合に異常が発生したと判定する。ここ
で、Ｍは基準データの学習時に用いた標本数、すなわ
ち、学習試行回数を示す。また、σj 2 は正常状態にお
けるμj 廻りの標本の分散値であり、理論的に評価する
ことができる（参考文献：Progress in Nu-clear Energ
y,Vol.9,pp.183-194,1982）。
た閾値を越えた場合に異常が発生したと判定する。ここ
で、Ｍは基準データの学習時に用いた標本数、すなわ
ち、学習試行回数を示す。また、σj 2 は正常状態にお
けるμj 廻りの標本の分散値であり、理論的に評価する
ことができる（参考文献：Progress in Nu-clear Energ
y,Vol.9,pp.183-194,1982）。
【００２７】汎用監視部４の処理において異常が検出さ
れた場合、ステップＳ１０に進み、その結果を出力表示
部６から出力するとともに、異常が検出された統計量デ
ータＹをその基準データと共に専用処理手順生成部５に
入力して現在の異常を検出するために最も有効な処理手
順を生成し、手順データ７として登録する。
れた場合、ステップＳ１０に進み、その結果を出力表示
部６から出力するとともに、異常が検出された統計量デ
ータＹをその基準データと共に専用処理手順生成部５に
入力して現在の異常を検出するために最も有効な処理手
順を生成し、手順データ７として登録する。
【００２８】専用処理手順生成は次のように行う。
【００２９】今、ある統計量の標本データと基準データ
が図４（Ａ）〜（Ｃ）に示すような関係にあって異常が
検出されたとする。このとき、全周波数分点を含めた距
離を前記の式に基づいて評価し、その値に対する寄与、
すなわち（Ｘj −μj ）2 ／σj 2 の最も大きな周波数
分点を見出す。
が図４（Ａ）〜（Ｃ）に示すような関係にあって異常が
検出されたとする。このとき、全周波数分点を含めた距
離を前記の式に基づいて評価し、その値に対する寄与、
すなわち（Ｘj −μj ）2 ／σj 2 の最も大きな周波数
分点を見出す。
【００３０】その点を中心に連続する分点を寄与の大き
い順に選択して１つの部分周波数帯域を拡大して行き、
その帯域内の分点に関する距離が全体の距離のα倍にな
るように部分周波数帯域を決定する。このαは予め与え
た係数である。このようにして異常変化の顕著な周波数
成分が１つの部分周波数帯域ｆL 〜ｆH として決定し
（ステップＳ１１）、これを図３の手順データの監視帯
域に登録する。
い順に選択して１つの部分周波数帯域を拡大して行き、
その帯域内の分点に関する距離が全体の距離のα倍にな
るように部分周波数帯域を決定する。このαは予め与え
た係数である。このようにして異常変化の顕著な周波数
成分が１つの部分周波数帯域ｆL 〜ｆH として決定し
（ステップＳ１１）、これを図３の手順データの監視帯
域に登録する。
【００３１】次に、ステップＳ１２で汎用解析における
解析条件データを参照して専用処理手順を決定する。す
なわち、異常を示す統計量が信号Ｓ1 のパワースペクト
ル密度であるならば、手順データの監視信号をＳ1 、Ｒ
ＭＳとし、正常基準データから部分周波数帯域ｆL1〜ｆ
H1のＲＭＳ値Ｎ1 を算出して手順データの正常値として
登録する。
解析条件データを参照して専用処理手順を決定する。す
なわち、異常を示す統計量が信号Ｓ1 のパワースペクト
ル密度であるならば、手順データの監視信号をＳ1 、Ｒ
ＭＳとし、正常基準データから部分周波数帯域ｆL1〜ｆ
H1のＲＭＳ値Ｎ1 を算出して手順データの正常値として
登録する。
【００３２】また、現在の標本に対して同じ帯域のＲＭ
Ｓ値Ｒ1 を算出してβ・（Ｒ1 ＋Ｎ1 ）を異常検出閾値
ε1 として手順データに登録する。βは予め与えた係数
である。
Ｓ値Ｒ1 を算出してβ・（Ｒ1 ＋Ｎ1 ）を異常検出閾値
ε1 として手順データに登録する。βは予め与えた係数
である。
【００３３】一方、異常を示す統計量が信号Ｓ21とＳ22
のコヒーレンスであるならば、手順データの監視信号を
Ｓ21、監視特性を相関係数、関連信号をＳ22とし、正常
基準データから部分周波数帯域ｆL2〜ｆH2の平均コヒー
レンス値Ｎ2 を算出して手順データの正常値として登録
する。また、現在の標本に対して同じ帯域の平均コヒー
レンス値Ｒ2 を算出してβ・（Ｒ2 ＋Ｎ2 ）を異常検出
閾値ε2 として手順データに登録する。
のコヒーレンスであるならば、手順データの監視信号を
Ｓ21、監視特性を相関係数、関連信号をＳ22とし、正常
基準データから部分周波数帯域ｆL2〜ｆH2の平均コヒー
レンス値Ｎ2 を算出して手順データの正常値として登録
する。また、現在の標本に対して同じ帯域の平均コヒー
レンス値Ｒ2 を算出してβ・（Ｒ2 ＋Ｎ2 ）を異常検出
閾値ε2 として手順データに登録する。
【００３４】以上のようにして、専用処理手順生成部５
において、一旦経験した異常事象を監視するために必要
な効率的な処理手順が自動的に生成される。
において、一旦経験した異常事象を監視するために必要
な効率的な処理手順が自動的に生成される。
【００３５】なお、上記実施例において、図１の出力表
示部６に対話操作機能を持たせ、解析条件データなどの
制御データを随時変更したり、また汎用監視部４の出力
結果に基づいて自動生成された専用処理データを追加・
修正できるようにすることも可能である。特に、異常原
因を表す事象名はこの方法で登録される。
示部６に対話操作機能を持たせ、解析条件データなどの
制御データを随時変更したり、また汎用監視部４の出力
結果に基づいて自動生成された専用処理データを追加・
修正できるようにすることも可能である。特に、異常原
因を表す事象名はこの方法で登録される。
【００３６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るプラ
ントの監視診断装置によれば、特定の既知異常事象に着
目しそれらの発生の有無を確認するための必要な処理の
みを実行し診断する専用処理手段と、上記既知異常事象
の発生が確認されない場合に汎用的な雑音解析を実行す
る汎用解析手段と、その解析結果を正常時と比較して不
特定の未知異常事象を検出する汎用監視手段と、上記未
知異常事象が検出された場合に正常状態からの変化を検
出するための処理手順を生成して上記専用処理手段に与
える専用処理手順生成手段とを備えたことにより、既知
の異常事象に対して効率的な信号処理による迅速な診断
が可能であると同時に、不特定の未知異常事象を検出す
ることが可能となる。
ントの監視診断装置によれば、特定の既知異常事象に着
目しそれらの発生の有無を確認するための必要な処理の
みを実行し診断する専用処理手段と、上記既知異常事象
の発生が確認されない場合に汎用的な雑音解析を実行す
る汎用解析手段と、その解析結果を正常時と比較して不
特定の未知異常事象を検出する汎用監視手段と、上記未
知異常事象が検出された場合に正常状態からの変化を検
出するための処理手順を生成して上記専用処理手段に与
える専用処理手順生成手段とを備えたことにより、既知
の異常事象に対して効率的な信号処理による迅速な診断
が可能であると同時に、不特定の未知異常事象を検出す
ることが可能となる。
【００３７】また、一旦経験した事象に対する効率的な
専用監視手順が自動的に生成されることにより、専門家
を必要とせずに洩れのない合理的な監視を実現させるこ
とができる。
専用監視手順が自動的に生成されることにより、専門家
を必要とせずに洩れのない合理的な監視を実現させるこ
とができる。
【図１】本発明の一実施例を示すプラントの監視診断装
置のブロック図。
置のブロック図。
【図２】図１の実施例における監視診断処理図をフロー
チャート。
チャート。
【図３】図１の実施例における手順データの一例を示す
説明図。
説明図。
【図４】（Ａ），（Ｂ），（Ｃ）は図１の実施例におけ
る異常パターンの例を示すグラフ。
る異常パターンの例を示すグラフ。
１ 信号入力部 ２ 専用処理部（専用処理手段） ３ 汎用解析部（汎用解析手段） ４ 汎用監視部（汎用監視手段） ５ 専用処理手順生成部（専用処理手順生成手段） ６ 出力表示部 ７ 手順データ
Claims (1)
- 【請求項１】 プラントのプロセス信号に含まれる変動
成分の特性を解析し、その結果に基づいてプラントが正
常に運転されているか否かを監視するプラントの監視診
断装置において、特定の既知異常事象に着目しそれらの
発生の有無を確認するための必要な処理のみを実行し診
断する専用処理手段と、上記既知異常事象の発生が確認
されない場合に汎用的な雑音解析を実行する汎用解析手
段と、その解析結果を正常時と比較して不特定の未知異
常事象を検出する汎用監視手段と、上記未知異常事象が
検出された場合に正常状態からの変化を検出するための
処理手順を生成して上記専用処理手段に与える専用処理
手順生成手段とを備えたことを特徴とするプラントの監
視診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5101422A JPH06309580A (ja) | 1993-04-27 | 1993-04-27 | プラントの監視診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5101422A JPH06309580A (ja) | 1993-04-27 | 1993-04-27 | プラントの監視診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06309580A true JPH06309580A (ja) | 1994-11-04 |
Family
ID=14300278
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5101422A Pending JPH06309580A (ja) | 1993-04-27 | 1993-04-27 | プラントの監視診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06309580A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08304125A (ja) * | 1995-04-28 | 1996-11-22 | Toshiba Corp | プラント診断装置 |
| JP2011247695A (ja) * | 2010-05-25 | 2011-12-08 | Jfe Steel Corp | パターンライブラリを用いた異常診断方法および異常診断システム |
| KR101280802B1 (ko) * | 2011-06-02 | 2013-07-05 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 이상음 진단 장치 |
| JP2020009325A (ja) * | 2018-07-11 | 2020-01-16 | 富士通株式会社 | 異常検知プログラム、異常検知方法及び異常検知装置 |
-
1993
- 1993-04-27 JP JP5101422A patent/JPH06309580A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08304125A (ja) * | 1995-04-28 | 1996-11-22 | Toshiba Corp | プラント診断装置 |
| JP2011247695A (ja) * | 2010-05-25 | 2011-12-08 | Jfe Steel Corp | パターンライブラリを用いた異常診断方法および異常診断システム |
| KR101280802B1 (ko) * | 2011-06-02 | 2013-07-05 | 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 | 이상음 진단 장치 |
| JP2020009325A (ja) * | 2018-07-11 | 2020-01-16 | 富士通株式会社 | 異常検知プログラム、異常検知方法及び異常検知装置 |
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