JPH07175515A - 機械設備及びローラミルの異常検出方法，安定度算出方法及び運転制御方法 - Google Patents

機械設備及びローラミルの異常検出方法，安定度算出方法及び運転制御方法

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JPH07175515A
JPH07175515A JP5317938A JP31793893A JPH07175515A JP H07175515 A JPH07175515 A JP H07175515A JP 5317938 A JP5317938 A JP 5317938A JP 31793893 A JP31793893 A JP 31793893A JP H07175515 A JPH07175515 A JP H07175515A
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Japan
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roller mill
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stability
mechanical equipment
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JP5317938A
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Tokuo Fukuhara
▲徳▲雄 福原
Toshiyuki Ueda
敏之 上田
Masaki Hamaguchi
正記 浜口
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Kobe Steel Ltd
Original Assignee
Kobe Steel Ltd
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Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
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    • B02C15/00—Disintegrating by milling members in the form of rollers or balls co-operating with rings or discs
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S388/00—Electricity: motor control systems
    • Y10S388/907—Specific control circuit element or device
    • Y10S388/909—Monitoring means

Abstract

(57)【要約】 【目的】 運転状態データから機械設備の異常状態，安
定度を検出し，運転制御する機械設備及びローラミルの
異常検出方法，安定度算出方法及び運転制御方法を提供
する。 【構成】 継続して検出される運転状態データから長い
基準期間内の長時間平均値を算出して，現在時刻から短
時間の解析期間内の運転状態データの短時間平均値と比
較する。長時間平均値を平均レベルとする運転状態デー
タから現在の運転状態データがどれくらいかけ離れてい
るかを異常の指標とすることにより，運転状態が低どま
り，又は高どまりしている場合でも，確実に異常状態が
検出できる。又，長時間平均値と機械設備の安定度との
関係を示すファジィメンバーシップ関数に，短時間平均
値を当てはめることにより，安定度が算出できる。更
に，安定度からローラミルの制御因子の操作設定値の調
整量を算出するファジィメンバーシップ関数により制御
因子の操作設定値の調整量を決定して，ローラミルを最
適運転状態に運転制御することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，ローラミル，ＤＪＭ
（地盤改良用掘削機）等，摩擦や機械に作用する負荷な
どの変化によって振動や消費電力，騒音等の平均レベル
が変動する機械設備において，その運転状態のデータを
継続して検出し，検出されたデータから機械設備の異常
状態を検出し，あるいは機械設備の安定度を算出し，あ
るいは検出データをもとに運転を制御する機械設備及び
ローラミルの異常検出方法，安定度検出方法及び運転制
御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】機械設備の具体例として，ローラミルの
運転制御の従来方法について説明する。本従来例は，ロ
ーラミルの異常状態を検出して，この異常状態を回避す
るための制御方法である。ローラミルは原料性状に起因
するミル内部の状態変化等によって，振動の増大やミル
電力のはね上がりなど，不安定な状態に陥ることがしば
しばあり，この原因によってミルが停止して生産量の低
下をまねいたり，ミル本体の故障や製品品質の低下など
を生じさせることがある。そこで，このような不安定状
態を的確に検出し，これを回避してローラミルを連続運
転させることが望まれている。図８にブロック図として
示すローラミルを運転制御するための従来例方法では，
ローラミルの振動を検出することにより，ローラミルの
異常状態を検知し，その振動が予め設定された所定値を
越えたとき，警報表示あるいはミル停止の対応処置が実
行される。警報表示が発せられたときには、異常状態か
ら回避するための対応制御がなされる。振動はローラミ
ルに取り付けられた振動ピックアップ３０で検出され，
振動計アンプ３１で増幅された後，計装制御装置３２に
取り込まれる。本例では，計装制御装置３２に取り込ま
れた振動値が８mm／ｓ（振動トリップ設定値）以上であ
るとき，ローラミルは強制的に停止され，振動トリップ
の表示がなされる。又，振動値が６mm／ｓ以上８mm／ｓ
未満であるときには，振動上昇の警報表示がなされる。
ローラミルは強制停止されると，その後，再起動されて
も，再起動直後の約１時間にわたり製品品質が低下する
ことになるので，オペレータは上記警報表示に応じて原
料供給量の調整等の対応制御を行って，ローラミルを停
止させないよう運転する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら，振動の
平均的レベルは，ローラやテーブルの磨耗度合い，原料
の性状，テーブル上に供給された原料の層厚等により上
下するので，振動の固定的な設定値で制御することは適
切でない。例えば，テーブルが磨耗してない状態での振
動の平均レベルは，低いところで推移しており，６mm／
ｓを越えなければ，原料性状が変化して振動が高くなっ
ても警報表示はなされず，ローラミルが危険な状態にな
りつつあるのを検知することができない。又，磨耗が進
行している状態にあっては，警報が頻発するのを防止す
るために，警報設定値を高めに設定することもなされ，
機械保護を考慮すると好ましいものとはいえない。そこ
で，本発明が目的とするところは，運転状態データを継
続して検出し，該運転状態データから機械設備の異常状
態，あるいは安定度を検出し，この検出データに基づい
て機械設備を制御する機械設備及びローラミルの異常検
出方法，安定度算出方法及び運転制御方法を提供するこ
とにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明が採用する機械設備の異常検出方法は，機械設
備の運転状態データを検出して，該運転状態データをも
とに上記機械設備の運転状態の異常を検知する機械設備
の異常検出方法において，上記運転状態データを継続し
て検出し，現在時刻から過去に所定時間の解析対象期間
内の上記運転状態データの短時間平均値を，現在時刻か
ら過去に上記解析対象期間より長い基準期間内の上記運
転状態データの長時間平均値から所定値離れた異常基準
値と比較することにより，上記機械設備の運転動作の異
常を検知することを特徴とする機械設備の異常検出方法
である。上記機械設備がローラミルである場合の上記運
転状態データは，ローラミルのミル電力及び／又は振動
速度及び／又はテーブル上の原料層厚として検出するこ
とができる。又，本発明が採用する機械設備の安定度算
出方法は，機械設備の運転状態データを検出して，該運
転状態データをもとに上記機械設備の運転動作の安定度
を算出する機械設備の安定度算出方法において，上記機
械設備を運転したときの運転状態データとこれに対応す
る上記機械設備の安定度との関係を示す第１のファジィ
メンバーシップ関数を予め設定，記憶させておき，上記
運転状態データを継続して検出し，現在時刻から過去に
所定時間の解析対象期間内の上記検出データの短時間平
均値を上記第１のファジィメンバーシップ関数に当ては
めて当該機械設備の安定度を演算することを特徴とする
機械設備の安定度算出方法である。上記第１のファジィ
メンバーシップ関数は，上記短時間平均値の算出に用い
た解析対象期間より長い時間上記機械設備を運転したと
きの運転状態データの長時間平均値と，その標準偏差と
に基づいて算出される。更に，本発明が採用するローラ
ミルの運転制御方法は，ローラミルの運転状態データを
検出して，該運転状態データをもとに上記ローラミルの
運転状態の安定度を算出し，該安定度算出データに基づ
いて上記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整する
ことによりローラミルの運転を制御するローラミルの運
転制御方法において，上記ローラミルを運転したときの
運転状態データと，これに対応する上記機械設備の安定
度との関係を示す第１のファジィメンバーシップ関数
と，安定度から機械設備の制御因子の操作設定値の調整
量を算出する第２のファジィメンバーシップ関数とを予
め設定，記憶させておき，上記運転状態データを継続し
て検出し，現在時刻から過去に所定時間の解析対象期間
内の上記検出データの短時間平均値を上記第１のファジ
ィメンバーシップ関数に当てはめて当該ローラミルの安
定度を演算すると共に，得られた安定度を上記第２のフ
ァジィメンバーシップ関数に当てはめて上記ローラミル
の制御因子の操作設定値の調整量を決定し，該調整量に
基づいて上記ローラミルを制御することを特徴とするロ
ーラミルの運転制御方法である。
【０００５】
【作用】本発明による機械設備の異常検出方法によれ
ば，継続して検出される運転状態データから長い基準期
間内の運転状態データの長時間平均値を算出して，現在
時刻から短時間の解析期間内の運転状態データの短時間
平均値と比較する。即ち，長時間平均値を平均レベルと
する運転状態データから現在の運転状態データがどれく
らいかけ離れているかを異常の指標とすることにより，
運転状態が低どまり，又は高どまりしている場合でも，
確実に異常状態が検出できる。異常状態の検出は，上記
長時間平均値から所定値離れた異常基準値を設定してお
き，これを短時間平均値が越えたとき，機械設備の異常
状態として検出できる。上記機械設備がローラミルであ
る場合には，ミルの振動及び／又はミルの消費電力及び
／又はテーブル上の原料層厚を運転状態データとして検
出することにより，上記方法によりローラミルの異常検
出を行うことができる。又，本発明の安定度算出方法に
よれば，継続して検出される運転状態データから長い基
準期間内の運転状態データの長時間平均値とその標準偏
差とを算出して，この算出データと機械設備の安定度と
の関係を示す第１のファジィメンバーシップ関数を予め
設定しておき，これに現在時刻から短時間の解析期間内
の運転状態データの短時間平均値を当てはめることによ
り，安定度が演算される。即ち，長時間平均値を平均レ
ベルとする運転状態データから現在の運転状態データが
どれくらいかけ離れているかをファジィメンバーシップ
関数により安定度を示す数値として出力することによ
り，運転状態が低どまり，又は高どまりしている場合で
も，機械設備の運転状態の安定度が算出できる。更に，
本発明のローラミルの運転制御方法によれば，継続して
検出される運転状態データから長い基準期間内の運転状
態データの長時間平均値とその標準偏差とを算出して，
この算出データと機械設備の安定度との関係を示す第１
のファジィメンバーシップ関数と，安定度からローラミ
ルの制御因子の操作設定値の調整量を算出する第２のフ
ァジィメンバーシップ関数とが予め設定される。上記第
１のファジィメンバーシップ関数に現在時刻から短時間
の解析期間内の運転状態データの短時間平均値を当ては
めることにより，安定度が演算されるので，得られた安
定度を上記第２のファジィメンバーシップ関数に当ては
めて制御因子の操作設定値の調整量が決定される。そこ
で，ローラミルを運転状態データから得られた安定度に
基づく制御因子の操作設定値の調整量で制御することに
より，最適運転状態に運転制御することができる。
【０００６】
【実施例】以下，添付図面を参照して本発明を具体化し
た実施例につき説明し，本発明の理解に供する。尚，以
下の実施例は本発明を具体化した一例であって，本発明
の技術的範囲を限定するものではない。実施例として，
機械設備の一例であるローラミルについて，その運転状
態の異常検出方法，安定度算出方法及び最適運転方法の
各実施例を以下に説明する。まず，実施例に係るローラ
ミルの概要を図７を用いて説明する。実施例に係るロー
ラミル１０では，原料の供給装置からミルケーシング内
のテーブル上に投入された原料をテーブルとローラとの
間で粉砕し，粉砕された原料をガス流によりミルケーシ
ング外に取り出し捕集することにより，所要粒径に粉砕
された原料が得られるよう構成されている。図７におい
て，ホッパ１１に投入された原料はコンベア１２で搬送
され，原料の投入口１３からミルケーシング１６内のテ
ーブル１４上に所要量が供給される。テーブル１４上に
供給された原料は，テーブル１４と該テーブル１４に協
動して回転するローラ１５との間で圧潰粉砕される。粉
砕された原料は，ミルケーシング１６内に吹き込まれる
熱風により吹き上げられ，セパレータ１８により粗粒と
細粒とに分級される。細粒の粒子は排気ファン１７の排
気によりミルケーシング１６外に導かれてバグフィルタ
１９で製品として捕集される。上記セパレータ１８によ
って分級された粗粒の粒子は，ミルケーシング１６内を
落下して再びテーブル１４上に戻されて粉砕される。
又，熱風により吹き上げられなかった大きな粒子やテー
ブル１４から溢流した原料はミルケーシング１６から取
り出され，バスケットエレベータ２０によりホッパ１１
に戻される。
【０００７】上記のように構成されるローラミル１０の
運転状態は，該ローラミル１０に取り付けられた振動ピ
ックアップ２により検出される振動，上記テーブル１４
を回転駆動するモータ２１に取り付けられた電力計６に
より検出されるミル電力等のデータから検出することが
できる。この検出された運転状態データに基づき，ロー
ラミル１０の制御因子の操作設定値を調整することによ
り，ローラミル１０の運転が制御される。上記制御因子
としては，コンベア１２による原料の供給量，排気ファ
ン１７による排気風量，ローラ１５による粉砕加圧力で
ある緊張加圧力等が挙げられる。まず，本発明の第１実
施例として上記構成になるローラミルの運転状態の異常
を検出する異常検出方法について説明する。ここに，図
１は本発明の第１実施例に係る異常検出方法をローラミ
ルの制御に適用した構成とデータ処理装置内での処理手
順のフローとを示すブロック図，図２は第１実施例に係
るローラミルの運転状態を示すデータ表示の例を示すグ
ラフである。図１に示すローラミルの運転状態の異常検
出の構成では，ローラミルの運転状態を知るデータとし
てローラミルの振動を検出して，振動データからローラ
ミルの異常状態を検知するように構成されている。ロー
ラミルに設置された振動ピックアップ２によって検出さ
れた振動データは，振動計アンプ３によって増幅された
後，計装制御装置４に入力される。計装制御装置４は入
力された振動データからローラミルの異常状態を検出す
るために，振動データをデータ処理装置１に出力してデ
ータ処理を行わせる。上記データ処理装置１におけるデ
ータ処理の手順について，同図に示すフローチャートに
基づいて説明する。同図に示すＳ１，Ｓ２…は，処理手
順を示すステップ番号である。
【０００８】本実施例では，振動ピックアップ２により
１秒毎に振動が検出され，このデータがデータ処理装置
１に入力される。データ処理装置１では，振動データを
取り込み（Ｓ１），現在時刻から過去に６０秒間の解析
期間内の短時間平均値ａを算出する（Ｓ２）。更に，現
在時刻から過去に２０分間の基準期間内の長時間平均値
μと標準偏差σとを算出する（Ｓ３）。次いで，上記短
時間平均値ａと長時間平均値μ及び標準偏差σとを下式
（１）により比較することによって，ローラミルの運転
状態の異常を検出することができる（Ｓ４）。 ａ≧μ＋ｘσ …（１） 上式（１）において，ｘはローラミルの機種や検出され
る運転状態データの種類に応じて予め設定される警報設
定値である。この（１）式の右辺の計算値が異常基準値
であり，該異常基準値を越える比較結果がデータ処理装
置１から計装制御装置４に入力されたとき，計装制御装
置４は異常状態からの回避を行うべく，原料の投入量等
の制御因子の操作設定値を調整する制御を実行する。上
記データ処理におけるＳ２及びＳ３のステップによって
算出された解析期間内の短時間平均値ａ及び基準期間内
の長時間平均値μと標準偏差σは，算出される都度，運
転状態を示すデータとしてディスプレイ上に表示される
（Ｓ５）。その一例を図２に示す。図２において，太線
で表されるグラフが現時点から２０分前までの基準期間
内の長時間平均値μを示しており，細線で表されるグラ
フが現時点から過去に６０秒間の解析期間内の短時間平
均値ａを示しており，上記長時間平均値μを中心として
標準偏差σで刻まれた右縦軸のスケールで描画されてい
る。図２にで示す短時間平均値ａの跳ね上がりが
検出される状態から，ローラミルの運転状態の異常を知
ることができる。この例では，警報設定値Ｘを２に設定
している。
【０００９】に示す状態では，少し振動速度が上がり
かけたが，２σ以内でありたいしたことはなく，安定し
た状態と判断できる。に示す状態は，振動速度が６σ
を越え，危険な状態にあることを示しており，このよう
な状態を速やかに異常状態として検出し，対応処置を行
うことにより，異常状態から回避させることができる。
本実施例では，長時間平均値μから所定値離れた値を異
常基準値として設定しておくことにより，この異常状態
を検出することができる。に示す状態は，非常に危険
な状態で，短時間平均値ａは３σを若干超えた程度であ
るが，変動幅が極めて大きく，ついにローラミルが停止
してしまった状態を示している。このような状態は，
の状態での異常検出により，対応制御が実施されること
によって回避できる。上記のように，本異常検出方法に
よれば，固定的な設定値によって異常を検出するのでは
なく，検出した振動データが，その平均レベルからどれ
だけかけ離れているかをローラミルの異常の指標として
いるので，振動レベルが低どまり又は高どまりしている
場合でも，確実に運転状態の変化を検出することができ
る。上記異常検出方法においては，運転状態データとし
て振動を検出したが，ローラミルの場合であれば，テー
ブルを回転駆動させるモータの駆動電力（ミル電力），
テーブル上に投入された原料の層厚を検出しても同様に
異常状態を検知することができる。次に，本発明の第２
実施例として，機械設備の一例であるローラミルの運転
状態の安定度を算出する安定度算出方法について説明す
る。ここに，図３は本発明の第２実施例に係る安定度算
出方法をローラミルの制御に適用した構成とデータ処理
装置内での処理手順のフローとを示すブロック図，図４
は安定度を算出するためのファジィメンバーシップ関数
のグラフである。
【００１０】尚，上記第１実施例と同一の構成要素及び
処理には，同一の符号を付して，その説明は省略する。
図３に示すローラミルの運転状態の安定度算出の構成で
は，ローラミルの運転状態を知るデータとしてローラミ
ルの振動を検出して，振動データからローラミルの安定
度が算出できるように構成されている。本実施例に係る
データ処理装置５では，上記第１実施例に係る異常検出
の構成に安定度算出の構成を付加して構成されている。
上記データ処理装置５におけるデータ処理の手順におい
て，Ｓ１〜Ｓ５の処理では上記異常検出方法と同一の処
理が実行される。これに加えて，Ｓ２のステップで算出
される現在時刻から過去に６０秒間の解析期間内の振動
データの短時間平均値ａと，Ｓ３のステップで算出され
る現在時刻から過去に２０分間の基準期間内の長時間平
均値μ及び標準偏差σとを，予め作成されたファジィメ
ンバーシップ関数（第１のファジィメンバーシップ関
数）に入力して，運転状態の安定度を数値化する（Ｓ
６）。上記ファジィメンバーシップ関数は，上記長時間
平均値μと標準偏差σとを運転状態を評価するための基
準データとして，短時間平均値ａとの比較が，μ＋４σ
以下であれば安定（安定度１００％）とし，μ＋４σか
ら安定度が比例的に低下して不安定（安定度０％）に至
ると仮定して，ファジィメンバーシップ関数を作成する
と，図４に示すようになる。上記運転状態の安定度は，
算出される都度，運転状態を示すデータとしてディスプ
レイ上に表示される（Ｓ７）。上記のように，本安定度
検出方法によれば，検出した振動データが，その平均レ
ベルからどれだけかけ離れているかをファジィメンバー
シップ関数に入力して，運転状態の安定度を０〜１００
％の数値で出力することにより，振動レベルが低どまり
又は高どまりしている場合でも，運転状態の変化を数値
化することができる。
【００１１】上記安定度算出方法においては，運転状態
データとして振動を検出したが，ローラミルの場合であ
れば，テーブルを回転駆動させるモータの駆動電力（ミ
ル電力），テーブル上に投入された原料の層厚を検出し
ても同様に安定度を算出することができる。次いで，本
発明の第３実施例として，上記第２実施例により算出さ
れた安定度を用いてローラミルを最適運転するための運
転制御方法について説明する。ここに，図５は第３実施
例に係るローラミルの最適運転制御方法を適用した構成
を示すブロック図，図６は安定度とミル電力との関係を
示すファジィメンバーシップ関数のグラフである。ロー
ラミルの運転制御において，ローラミルの運転状態が不
安定になったときに，オペレータが行う操作の代表例と
して，ミル電力一定値制御ループのミル電力設定値を下
げる操作がある。この操作は，不安定状態を回避するた
めに最も速効性のある操作であり，これにより負荷を下
げること，即ち，原料の供給量を下げることで安定度を
回復できる。例えば，３０００ｋＷのミル電力設定で運
転中に，非常に不安定（いまにも停止しそうな状態）に
なったときには，オペレータはミル電力設定を２７００
ｋＷ程度にまで下げる操作を行う。つまり，安定度が０
の状態から１００の状態にまで回復させるために，ミル
電力設定値を−１０％（−３００／３０００ｋＷ）変更
していることになる。この関係をファジィメンバーシッ
プ関数（第２のファジィメンバーシップ関数）としてグ
ラフに表すと，図６に示すようになる。又，その関係式
は，下式（２）として表すことができる。 Δ安定度＝−１０００×Δミル電力設定値／ミル電力設定値 …（２） 従って，安定度が所望の安定度に回復させるために，上
記Δミル電力設定値を得ることができる。
【００１２】上記安定度は，先の第２実施例において示
した安定度算出方法により算出できるので，算出された
安定度を図６に示すファジィメンバーシップ関数に入力
して，所望の安定度が得られるミル電力となるように，
ミル電力の設置値が調整される。この制御を行うための
構成を図５に示す。図５において，振動ピックアップ６
により検出された振動速度は計装制御装置８に入力され
る。該計装制御装置８は入力された振動速度データから
ミル電力を調整するための制御量を得るために，振動速
度データをデータ処理装置７に出力する。データ処理装
置７では，１秒毎に検出される振動速度を取り込み（Ｓ
１），現在時刻から過去に６０秒間の解析期間内の短時
間平均値ａを算出する（Ｓ２）。更に，現在時刻から過
去に２０分間の基準期間内の長時間平均値μ及び偏差σ
を算出する（Ｓ３）。次に，上記短時間平均値ａと長時
間平均値μ，標準偏差σ，予め設定された警報設定値Ｘ
により計算される異常基準値とを，第１実施例において
示したと同様に，式（１）により比較することにより，
ローラミルの運転状態の異常が検出される（Ｓ４）。上
記Ｓ２及びＳ３のステップにおいて算出されたデータ
は，安定度算出のための第１のファジィメンバーシップ
関数に入力されて安定度が算出される（Ｓ6 ）。次い
で，算出された安定度はミル電力の設定値を決定するた
めの第２のファジィメンバーシップ関数に入力されてミ
ル電力設定値の変更量が算出される（Ｓ7）。このミル
電力設定値の変更量は計装制御装置８に出力されるの
で，計装制御装置８は，この変更量だけミル電力設定値
が変更され，ミル電力一定値性ループにより原料の供給
量を制御する。上記最適運転方法においては，運転状態
データとして振動速度を検出したが，ローラミルのミル
動力，テーブル上に投入された原料の層厚を検出しても
同様に制御することができる。又，算出された安定度に
基づいてローラの加圧力を調整する緊張加圧，あるい
は，排気ファンによる排気風量を調整することもでき
る。
【００１３】
【発明の効果】本発明による機械設備の異常検出方法に
よれば，継続して検出される運転状態データから長い基
準期間内の運転状態データの長時間平均値を算出して，
現在時刻から短時間の解析期間内の運転状態データの短
時間平均値と比較する。即ち，長時間平均値を平均レベ
ルとする運転状態データから現在の運転状態データがど
れくらいかけ離れているかを異常の指標とすることによ
り，運転状態が低どまり，又は高どまりしている場合で
も，確実に異常状態が検出できる。異常状態の検出は，
上記長時間平均値から所定値離れた異常基準値を設定し
ておき，これを短時間平均値が越えたとき，機械設備の
異常状態として検出できる。又，本発明の安定度算出方
法によれば，継続して検出される運転状態データから長
い基準期間内の運転状態データの長時間平均値とその標
準偏差とを算出して，この算出データと機械設備の安定
度との関係を示すファジィメンバーシップ関数を予め設
定しておき，これに現在時刻から短時間の解析期間内の
運転状態データの短時間平均値を当てはめることによ
り，安定度が演算される。即ち，長時間平均値を平均レ
ベルとする運転状態データから現在の運転状態データが
どれくらいかけ離れているかをファジィメンバーシップ
関数により安定度を示す数値として出力することによ
り，運転状態が低どまり，又は高どまりしている場合で
も，機械設備の運転状態の安定度が算出できる。更に，
本発明のローラミルの運転制御方法によれば，継続して
検出される運転状態データから長い基準期間内の運転状
態データの長時間平均値とその標準偏差とを算出して，
この算出データと機械設備の安定度との関係を示す第１
のファジィメンバーシップ関数と，安定度からローラミ
ルの制御因子の操作設定値の調整量を算出する第２のフ
ァジィメンバーシップ関数とが予め設定される。上記第
１のファジィメンバーシップ関数に現在時刻から短時間
の解析期間内の運転状態データの短時間平均値を当ては
めることにより，安定度が演算されるので，得られた安
定度を上記第２のファジィメンバーシップ関数に当ては
めて制御因子の操作設定値の調整量が決定される。そこ
で，ローラミルを運転状態データから得られた安定度に
基づく制御因子の操作設定値の調整量で制御することに
より，最適運転状態に運転制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施例に係る異常検出方法をロ
ーラミルの制御に適用した構成とデータ処理装置内での
処理手順をフローチャートとを示すブロック図。
【図２】 第１実施例に係るローラミルの運転状態を示
すデータ表示の例を示すグラフ。
【図３】 本発明の第２実施例に係る安定度算出方法を
ローラミルの制御に適用した構成とデータ処理装置内で
の処理手順をフローチャートとを示すブロック図。
【図４】 安定度を算出するためのファジィメンバーシ
ップ関数のグラフ。
【図５】 本発明の第３実施例に係るローラミルの最適
運転方法を適用した運転制御装置の構成を示すブロック
図。
【図６】 安定度とミル電力との関係を示すファジィメ
ンバーシップ関数のグラフ。
【図７】 本発明の各実施例方法を適用するローラミル
の概略構成を示す模式図。
【図８】 従来例に係るローラミルの制御方法を示すブ
ロック図。
【符号の説明】
１，５，７…データ処理装置 ２…振動ピックアップ ４，８…計装制御装置 ６…電力計 １０…ローラミル

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 機械設備の運転状態データを検出して，
    該運転状態データをもとに上記機械設備の運転状態の異
    常を検知する機械設備の異常検出方法において，上記運
    転状態データを継続して検出し，現在時刻から過去に所
    定時間の解析対象期間内の上記運転状態データの短時間
    平均値を，現在時刻から過去に上記解析対象期間より長
    い基準期間内の上記運転状態データの長時間平均値から
    所定値離れた異常基準値と比較することにより，上記機
    械設備の運転動作の異常を検知することを特徴とする機
    械設備の異常検出方法。
  2. 【請求項２】 上記機械設備がローラミルである請求項
    １記載の異常検出方法。
  3. 【請求項３】 上記運転状態データがローラミルの動力
    電力及び／又は振動速度及び／又はテーブル上の原料層
    厚である請求項１記載の異常検出方法。
  4. 【請求項４】 機械設備の運転状態データを検出して，
    該運転状態データをもとに上記機械設備の運転動作の安
    定度を算出する機械設備の安定度算出方法において，上
    記機械設備を運転したときの運転状態データとこれに対
    応する上記機械設備の安定度との関係を示す第１のファ
    ジィメンバーシップ関数を予め設定，記憶させておき，
    上記運転状態データを継続して検出し，現在時刻から過
    去に所定時間の解析対象期間内の上記検出データの短時
    間平均値を上記第１のファジィメンバーシップ関数に当
    てはめて当該機械設備の安定度を演算することを特徴と
    する機械設備の安定度算出方法。
  5. 【請求項５】 上記第１のファジィメンバーシップ関数
    が，上記短時間平均値の算出に用いた解析対象期間より
    長い時間上記機械設備を運転したときの運転状態データ
    の長時間平均値と，その標準偏差とに基づいて算出され
    る請求項４記載の機械設備の安定度算出方法。
  6. 【請求項６】 上記機械設備がローラミルである請求項
    ４記載の安定度算出方法。
  7. 【請求項７】 ローラミルの運転状態データを検出し
    て，該運転状態データをもとに上記ローラミルの運転状
    態の安定度を算出し，該安定度算出データに基づいて上
    記ローラミルの制御因子の操作設定値を調整することに
    よりローラミルの運転を制御するローラミルの運転制御
    方法において，上記ローラミルを運転したときの運転状
    態データと，これに対応する上記機械設備の安定度との
    関係を示す第１のファジィメンバーシップ関数と，安定
    度から機械設備の制御因子の操作設定値の調整量を算出
    する第２のファジィメンバーシップ関数とを予め設定，
    記憶させておき，上記運転状態データを継続して検出
    し，現在時刻から過去に所定時間の解析対象期間内の上
    記検出データの短時間平均値を上記第１のファジィメン
    バーシップ関数に当てはめて当該ローラミルの安定度を
    演算すると共に，得られた安定度を上記第２のファジィ
    メンバーシップ関数に当てはめて上記ローラミルの制御
    因子の操作設定値の調整量を決定し，該調整量に基づい
    て上記ローラミルを制御することを特徴とするローラミ
    ルの運転制御方法。
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