JPH07219623A - 計測器の異常検知装置 - Google Patents
計測器の異常検知装置Info
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- JPH07219623A JPH07219623A JP6031936A JP3193694A JPH07219623A JP H07219623 A JPH07219623 A JP H07219623A JP 6031936 A JP6031936 A JP 6031936A JP 3193694 A JP3193694 A JP 3193694A JP H07219623 A JPH07219623 A JP H07219623A
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 プラントシステムに設置し、システムの状態
を計測する計測器の異常を検知する計測器の異常検知装
置において、システムの状態を計測器で計測した計測値
を記憶する計測値蓄積装置１８と、計測値蓄積装置の計
測値を用いて多次元自己回帰モデルを作成する自己回帰
モデル作成装置１９と、自己回帰モデル作成装置の多次
元自己回帰モデルと計測値蓄積装置の計測値から計測器
の予測値を演算する予測値演算装置２０と、予測値演算
装置で演算した予測値と計測値蓄積装置の計測値とを比
較して計測器の異常を検知するようにしている。 【効果】 診断対象とする計測値とその計測値に影響を
及ぼすデータ群を多次元自己回帰モデルを用いることに
より統計的に関連づけることができ、計測器の異常検知
の精度が向上する。
を計測する計測器の異常を検知する計測器の異常検知装
置において、システムの状態を計測器で計測した計測値
を記憶する計測値蓄積装置１８と、計測値蓄積装置の計
測値を用いて多次元自己回帰モデルを作成する自己回帰
モデル作成装置１９と、自己回帰モデル作成装置の多次
元自己回帰モデルと計測値蓄積装置の計測値から計測器
の予測値を演算する予測値演算装置２０と、予測値演算
装置で演算した予測値と計測値蓄積装置の計測値とを比
較して計測器の異常を検知するようにしている。 【効果】 診断対象とする計測値とその計測値に影響を
及ぼすデータ群を多次元自己回帰モデルを用いることに
より統計的に関連づけることができ、計測器の異常検知
の精度が向上する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、上下水道処理装置等の
プラントシステムにおいて使用される計測器の異常を検
出する異常検知装置に関するものである。
プラントシステムにおいて使用される計測器の異常を検
出する異常検知装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】上下水道処理装置等のプラントシステム
では、プラントシステムに設置された多数の計測器を中
央監視室で監視しており、それぞれの計測器に異常が発
生したとき計測器の異常検知装置で検出していた。図５
は下水処理システムにおける計測器の異常検知装置で、
汚濁物質を含む下水を管路１より最初沈澱池２に導入
し、汚濁物質中の沈降しやすいものを沈降分離し、上澄
水を曝気槽３に排出する。曝気槽では最終沈澱池４から
引抜いた返送汚泥が管路５を介して返送されるととも
に、散気管（図示せず）より曝気槽内にブロワー（図示
せず）から圧送された空気が供給され汚濁物質は活性汚
泥により吸着、分解され最終沈殿池に導かれる。最終沈
殿池において活性汚泥を沈降分離し、清澄水は処理水と
して管路６から滅菌層（図示せず）を経て放流され、沈
殿した汚泥は曝気槽に返送され、その一部は汚泥処理プ
ロセス（図示せず）に排出し処理するようにしてある。
７は流入下水流量計、８は流入水及び処理水のｐＨ計、
９は流入水及び処理水の懸濁物質濃度計、１０は流入水
及び処理水の有機物濃度計、１１は溶存酸素濃度計、１
２はＭＬＳＳ濃度計、１３は水温計、１４は酸化還元電
位計、１５は各計測器の正常動作範囲の変化量の上限値
および下限値を記憶する判定基準値記憶装置である。１
６は各計測器で検出した結果を蓄積している計測値蓄積
装置１８からの計測値と記憶装置１５に記憶している計
測器の計測値変化量の上下限値とを比較する比較器で、
その比較した信号を表示装置１７に出力するようにして
ある。このように構成した計測器の異常診断装置におい
て、下水処理システムの最初沈澱池２、曝気槽３および
最終沈澱池４に設けた各計測器で、その計測値を計測値
蓄積装置１８に出力する。判定基準値記憶装置１５で
は、運転員が過去の経験を基に各計測項目について計測
値変化量の判定基準値の上限値および下限値を設定す
る。比較器１６では、各計測器の計測値および計測値変
化量と判定基準値記憶装置１５より出力された判定基準
値の上限値および下限値とを比較する。いま、例えばＭ
ＬＳＳ濃度計１２のＭＬＳＳ変化量の上限値を２５０ｇ
／ｍ3、下限値を−２５０ｇ／ｍ3 として判定基準値記
憶装置１５に設定する。下水処理システムをＭＬＳＳ計
で計測すると１８５８ｇ／ｍ3 となり、前回が２０６５
ｇ／ｍ3 であったとするとその差分は−２０７ｇ／ｍ3
となり、縦軸にＭＬＳＳ濃度の変化量をとり、横軸に時
刻をとると図６のａ点に示すようになり、表示装置１７
に正常と表示する。一定時間後、ＭＬＳＳ濃度計の計測
値が１５７５ｇ／ｍ3 なるとその差分が−２８３ｇ／ｍ
3 となり、図６のｂ点で示すようになり、比較器は表示
装置に計測器の異常を表示する。
では、プラントシステムに設置された多数の計測器を中
央監視室で監視しており、それぞれの計測器に異常が発
生したとき計測器の異常検知装置で検出していた。図５
は下水処理システムにおける計測器の異常検知装置で、
汚濁物質を含む下水を管路１より最初沈澱池２に導入
し、汚濁物質中の沈降しやすいものを沈降分離し、上澄
水を曝気槽３に排出する。曝気槽では最終沈澱池４から
引抜いた返送汚泥が管路５を介して返送されるととも
に、散気管（図示せず）より曝気槽内にブロワー（図示
せず）から圧送された空気が供給され汚濁物質は活性汚
泥により吸着、分解され最終沈殿池に導かれる。最終沈
殿池において活性汚泥を沈降分離し、清澄水は処理水と
して管路６から滅菌層（図示せず）を経て放流され、沈
殿した汚泥は曝気槽に返送され、その一部は汚泥処理プ
ロセス（図示せず）に排出し処理するようにしてある。
７は流入下水流量計、８は流入水及び処理水のｐＨ計、
９は流入水及び処理水の懸濁物質濃度計、１０は流入水
及び処理水の有機物濃度計、１１は溶存酸素濃度計、１
２はＭＬＳＳ濃度計、１３は水温計、１４は酸化還元電
位計、１５は各計測器の正常動作範囲の変化量の上限値
および下限値を記憶する判定基準値記憶装置である。１
６は各計測器で検出した結果を蓄積している計測値蓄積
装置１８からの計測値と記憶装置１５に記憶している計
測器の計測値変化量の上下限値とを比較する比較器で、
その比較した信号を表示装置１７に出力するようにして
ある。このように構成した計測器の異常診断装置におい
て、下水処理システムの最初沈澱池２、曝気槽３および
最終沈澱池４に設けた各計測器で、その計測値を計測値
蓄積装置１８に出力する。判定基準値記憶装置１５で
は、運転員が過去の経験を基に各計測項目について計測
値変化量の判定基準値の上限値および下限値を設定す
る。比較器１６では、各計測器の計測値および計測値変
化量と判定基準値記憶装置１５より出力された判定基準
値の上限値および下限値とを比較する。いま、例えばＭ
ＬＳＳ濃度計１２のＭＬＳＳ変化量の上限値を２５０ｇ
／ｍ3、下限値を−２５０ｇ／ｍ3 として判定基準値記
憶装置１５に設定する。下水処理システムをＭＬＳＳ計
で計測すると１８５８ｇ／ｍ3 となり、前回が２０６５
ｇ／ｍ3 であったとするとその差分は−２０７ｇ／ｍ3
となり、縦軸にＭＬＳＳ濃度の変化量をとり、横軸に時
刻をとると図６のａ点に示すようになり、表示装置１７
に正常と表示する。一定時間後、ＭＬＳＳ濃度計の計測
値が１５７５ｇ／ｍ3 なるとその差分が−２８３ｇ／ｍ
3 となり、図６のｂ点で示すようになり、比較器は表示
装置に計測器の異常を表示する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の計測器の異常検
知装置は、判定基準値記憶装置１５に記憶している判定
基準値に基づいて正常範囲を定め、計測結果がその範囲
を逸脱した時に異常と判定していた。つまり異常判定の
対象とする計測値のみについて診断を加えこの計測値に
影響を及ぼす他の計測項目を考慮していなかった。その
ため計測器が正常に動作していても異常と表示したり、
計測器が誤動作していても正常と表示するなど正確な異
常検知ができなかった。本発明は、診断対象の計測値と
これに影響を及ぼす他の計測値の状況をも加味して計測
器の異常検出精度を向上することを目的とする。
知装置は、判定基準値記憶装置１５に記憶している判定
基準値に基づいて正常範囲を定め、計測結果がその範囲
を逸脱した時に異常と判定していた。つまり異常判定の
対象とする計測値のみについて診断を加えこの計測値に
影響を及ぼす他の計測項目を考慮していなかった。その
ため計測器が正常に動作していても異常と表示したり、
計測器が誤動作していても正常と表示するなど正確な異
常検知ができなかった。本発明は、診断対象の計測値と
これに影響を及ぼす他の計測値の状況をも加味して計測
器の異常検出精度を向上することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、第１の発明は、プラントシステムに設置し、システ
ムの状態を計測する計測器の異常を検知する計測器の異
常検知装置において、システムの状態を計測器で計測し
た計測値を記憶する計測値蓄積装置と、計測値蓄積装置
の計測値を用いて多次元自己回帰モデルを作成する自己
回帰モデル作成装置と、自己回帰モデル作成装置の多次
元自己回帰モデルと計測値蓄積装置の計測値から計測器
の予測値を演算する予測値演算装置と、予測値演算装置
で演算した予測値と計測値蓄積装置の計測値とを比較し
て計測器の異常を検知するようにしている。第２の発明
は請求項１において予測値演算装置で演算した予測値と
計測値蓄積装置の計測値との差分を求める演算装置と、
演算装置の差分の許容範囲を設定する判定基準演算装置
とを設け、演算装置の差分と判定基準演算装置の出力と
を比較して計測器の異常を検知するようにしている。
に、第１の発明は、プラントシステムに設置し、システ
ムの状態を計測する計測器の異常を検知する計測器の異
常検知装置において、システムの状態を計測器で計測し
た計測値を記憶する計測値蓄積装置と、計測値蓄積装置
の計測値を用いて多次元自己回帰モデルを作成する自己
回帰モデル作成装置と、自己回帰モデル作成装置の多次
元自己回帰モデルと計測値蓄積装置の計測値から計測器
の予測値を演算する予測値演算装置と、予測値演算装置
で演算した予測値と計測値蓄積装置の計測値とを比較し
て計測器の異常を検知するようにしている。第２の発明
は請求項１において予測値演算装置で演算した予測値と
計測値蓄積装置の計測値との差分を求める演算装置と、
演算装置の差分の許容範囲を設定する判定基準演算装置
とを設け、演算装置の差分と判定基準演算装置の出力と
を比較して計測器の異常を検知するようにしている。
【０００５】
【作用】上記手段により、診断の対象とする計測値とそ
の計測値に影響を及ぼすデータ群を考慮に入れた多次元
自己回帰モデルを作成するので、計測器異常検知の精度
が向上する。
の計測値に影響を及ぼすデータ群を考慮に入れた多次元
自己回帰モデルを作成するので、計測器異常検知の精度
が向上する。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の実施例を図１を参照して詳細
に説明する。図１は、下水処理システム構成例を示すブ
ロック図である。図５と同一のものには同一符号を付し
て詳細な説明を省略する。１８は、各計測器で計測した
一定時間の計測値を記憶する計測値蓄積装置、１９は、
自己回帰モデルを作成する作成装置で、計測値蓄積装置
１８に記憶している計測値を入力して自己回帰モデルを
作成する。いま、時刻ｎにおけるプロセスの状態をｋ次
元の全変数ベクトルＸ(n) 、時刻n よりm 時点前の全変
数ベクトルをＸ(n-m) 、白色ノイズベクトルをＵ(n) 、
自己回帰モデルの回帰係数をＡ(m)、自己回帰モデルの
最適次数をＭで表すと、その自己回帰表現は、
に説明する。図１は、下水処理システム構成例を示すブ
ロック図である。図５と同一のものには同一符号を付し
て詳細な説明を省略する。１８は、各計測器で計測した
一定時間の計測値を記憶する計測値蓄積装置、１９は、
自己回帰モデルを作成する作成装置で、計測値蓄積装置
１８に記憶している計測値を入力して自己回帰モデルを
作成する。いま、時刻ｎにおけるプロセスの状態をｋ次
元の全変数ベクトルＸ(n) 、時刻n よりm 時点前の全変
数ベクトルをＸ(n-m) 、白色ノイズベクトルをＵ(n) 、
自己回帰モデルの回帰係数をＡ(m)、自己回帰モデルの
最適次数をＭで表すと、その自己回帰表現は、
【０００７】
【数１】
【０００８】で表される。従って自己回帰モデルの作成
とは、自己回帰係数、白色ノイズベクトルの分散および
自己回帰モデルの最適次数の決定に帰結される。自己回
帰係数Ａ(m) は、要素をＡij(m) とし、次の連立１次方
程式をｉ＝１，２, ３，・・・・，ｋについて解くこと
により求められる。但し、ｘi ，ｘj の相互共分散をＲ
ij(l）、自己回帰係数の要素をＡij(m）とすると
とは、自己回帰係数、白色ノイズベクトルの分散および
自己回帰モデルの最適次数の決定に帰結される。自己回
帰係数Ａ(m) は、要素をＡij(m) とし、次の連立１次方
程式をｉ＝１，２, ３，・・・・，ｋについて解くこと
により求められる。但し、ｘi ，ｘj の相互共分散をＲ
ij(l）、自己回帰係数の要素をＡij(m）とすると
【０００９】
【数２】
【００１０】白色ノイズベクトルＵ(n) の要素をε
i (n）をすると、その残差分散値σi 2 は次のようにな
る。
i (n）をすると、その残差分散値σi 2 は次のようにな
る。
【００１１】
【数３】
【００１２】なお、モデルの最適次数Ｍは予測誤差を表
す（４）式のＭＦＰＥ( Ｍ) を最小にする値である。
す（４）式のＭＦＰＥ( Ｍ) を最小にする値である。
【００１３】
【数４】
【００１４】但し、Ｎは、データ数とすると、
【００１５】
【数５】
【００１６】‖ｄM ‖は、白色ノイズベクトルの分散共
分散行列推定値、ＭＦＰＥは、多次元最終予測誤差 Mul
tiple Final Prediction Errorの頭文字である。このよ
うにして自己回帰係数、白色ノイズの分散および最適モ
デル次数が求められ、自己回帰モデルが作成される。従
って診断対象の各計測器の計測値とこれに影響を及ぼす
因子との関係式を定めることが出来る。２０は予測値演
算装置で、前記自己回帰モデル作成装置１９で作成した
自己回帰モデルと計測値蓄積装置１８に記憶されている
時刻（時刻n-M ）から時刻（時刻n-1 ）時点の計測値よ
り時刻ｎのときの各計測器の予測値を演算し、演算装置
２１に出力する。いま、予測値をＸpred(n) とすると、
分散行列推定値、ＭＦＰＥは、多次元最終予測誤差 Mul
tiple Final Prediction Errorの頭文字である。このよ
うにして自己回帰係数、白色ノイズの分散および最適モ
デル次数が求められ、自己回帰モデルが作成される。従
って診断対象の各計測器の計測値とこれに影響を及ぼす
因子との関係式を定めることが出来る。２０は予測値演
算装置で、前記自己回帰モデル作成装置１９で作成した
自己回帰モデルと計測値蓄積装置１８に記憶されている
時刻（時刻n-M ）から時刻（時刻n-1 ）時点の計測値よ
り時刻ｎのときの各計測器の予測値を演算し、演算装置
２１に出力する。いま、予測値をＸpred(n) とすると、
【００１７】
【数６】
【００１８】で表される。２１は演算装置で、予測値演
算装置２０で演算した各計測器の予測値と計測値蓄積装
置１８の時刻ｎの計測値との差分を求め、その差分を後
記異常値判定装置２４に出力する。２２は判定基準値演
算装置で、自己回帰モデル作成時に（３）式によって得
られた分散σ1 2と許容値設定器２３で設定した一定の割
合α、から予測誤差の正常範囲を（６) 式のように定め
る。 −ασi ＜ｘ(n) −ｘpred(n) ＜ασi （６） この判定基準値演算装置で演算した演算値を異常判定装
置に出力する。異常判定装置２４は、予測値演算装置２
０で演算した各計測器の予測値と計測値蓄積装置１８の
計測値との差分が判定基準値演算装置で演算した演算値
内であるか否かを演算し、その結果を表示装置１７に表
示する。つぎに、実施例としてＭＬＳＳ濃度計を診断対
象とし計測値蓄積装置１８の計測値と流入水量および余
剰汚泥量をシステム変数とした場合について説明する。
図２は予測値と計測値との関係を示すもので、縦軸にＭ
ＬＳＳ濃度をとり横軸に時刻をとると、予測値と計測値
が略一致している。図３は縦軸に流入水量をとり横軸に
時刻をとり、システム変数である流入水量の変化を表し
ている。図４は縦軸にＭＬＳＳ濃度の予測値と計測値の
差をとり横軸に時刻をとり、ｎ時刻の計測値と予測値の
（６) 式の範囲を越えているか否かを表している。図３
に示しているように流入水量が急激に増加しているため
にＭＬＳＳ濃度は減少する傾向にあり、図４に示してい
るように計測値と予測値の差は、自己回帰モデル判定基
準値内にある。つまり、従来法では図６のように変化量
が大きく、計測器異常と判定された場合においても自己
回帰モデルを用いることにより、計測器異常と判定され
ない。このように多次元自己回帰モデルを用いることに
より、他の項目からの影響を組み入れた、計測器の正確
な異常検知を行うことができる。
算装置２０で演算した各計測器の予測値と計測値蓄積装
置１８の時刻ｎの計測値との差分を求め、その差分を後
記異常値判定装置２４に出力する。２２は判定基準値演
算装置で、自己回帰モデル作成時に（３）式によって得
られた分散σ1 2と許容値設定器２３で設定した一定の割
合α、から予測誤差の正常範囲を（６) 式のように定め
る。 −ασi ＜ｘ(n) −ｘpred(n) ＜ασi （６） この判定基準値演算装置で演算した演算値を異常判定装
置に出力する。異常判定装置２４は、予測値演算装置２
０で演算した各計測器の予測値と計測値蓄積装置１８の
計測値との差分が判定基準値演算装置で演算した演算値
内であるか否かを演算し、その結果を表示装置１７に表
示する。つぎに、実施例としてＭＬＳＳ濃度計を診断対
象とし計測値蓄積装置１８の計測値と流入水量および余
剰汚泥量をシステム変数とした場合について説明する。
図２は予測値と計測値との関係を示すもので、縦軸にＭ
ＬＳＳ濃度をとり横軸に時刻をとると、予測値と計測値
が略一致している。図３は縦軸に流入水量をとり横軸に
時刻をとり、システム変数である流入水量の変化を表し
ている。図４は縦軸にＭＬＳＳ濃度の予測値と計測値の
差をとり横軸に時刻をとり、ｎ時刻の計測値と予測値の
（６) 式の範囲を越えているか否かを表している。図３
に示しているように流入水量が急激に増加しているため
にＭＬＳＳ濃度は減少する傾向にあり、図４に示してい
るように計測値と予測値の差は、自己回帰モデル判定基
準値内にある。つまり、従来法では図６のように変化量
が大きく、計測器異常と判定された場合においても自己
回帰モデルを用いることにより、計測器異常と判定され
ない。このように多次元自己回帰モデルを用いることに
より、他の項目からの影響を組み入れた、計測器の正確
な異常検知を行うことができる。
【００１９】
【発明の効果】診断対象とする計測値とその計測値に影
響を及ぼすデータ群を多次元自己回帰モデルを用いるこ
とにより統計的に関連づけることができ、計測器の異常
検知の精度が向上する。
響を及ぼすデータ群を多次元自己回帰モデルを用いるこ
とにより統計的に関連づけることができ、計測器の異常
検知の精度が向上する。
【図１】下水処理システムに適用した本発明の計測器の
異常検知装置のブロック図
異常検知装置のブロック図
【図２】本発明のＭＬＳＳ濃度計の実測値と予測値との
関係を示す図
関係を示す図
【図３】流入水量の変化量を示す図
【図４】本発明のＭＬＳＳ濃度計の実測値と予測値の差
分を示す図
分を示す図
【図５】従来の計測器の異常検知装置のブロック図
【図６】従来のＭＬＳＳ濃度計の実測値の変化量を示す
図
図
１ 管路 ２ 最初沈澱池 ３ 曝気槽 ４ 最
終沈澱池 ７ 流入下水流量計 ８ ｐＨ計 ９ 流入水懸物
質濃度計 １０ 流入水有機物濃度計 １１ 溶存酸素濃度計 １２ ＭＬＳＳ濃度計 １３ 水温計 １４ 酸化
還元電位計 １８ 計測値蓄積装置 １９ 自己回帰モデル作成装
置 ２０ 予測値演算装置 ２１ 演算装置 ２２ 判
定基準値演算装置 ２４ 異常値判定装置
終沈澱池 ７ 流入下水流量計 ８ ｐＨ計 ９ 流入水懸物
質濃度計 １０ 流入水有機物濃度計 １１ 溶存酸素濃度計 １２ ＭＬＳＳ濃度計 １３ 水温計 １４ 酸化
還元電位計 １８ 計測値蓄積装置 １９ 自己回帰モデル作成装
置 ２０ 予測値演算装置 ２１ 演算装置 ２２ 判
定基準値演算装置 ２４ 異常値判定装置
Claims (2)
- 【請求項１】 プラントシステムに設置し、システムの
状態を計測する計測器の異常を検知する計測器の異常検
知装置において、システムの状態を計測器で計測した計
測値を記憶する計測値蓄積装置と、計測値蓄積装置の計
測値を用いて多次元自己回帰モデルを作成する自己回帰
モデル作成装置と、自己回帰モデル作成装置の多次元自
己回帰モデルと計測値蓄積装置の計測値から計測器の予
測値を演算する予測値演算装置と、予測値演算装置で演
算した予測値と計測値蓄積装置の計測値とを比較して計
測器の異常を検知する演算装置を設けたことを特徴とす
る計測器の異常検知装置。 - 【請求項２】 請求項１において、予測値演算装置で演
算した予測値と計測値蓄積装置の計測値との差分を求め
る演算装置と、演算装置の差分の許容範囲を設定する判
定基準演算装置と、演算装置の差分と判定基準演算装置
の出力とを比較して計測器の異常を検知する異常値判定
装置とを設けたことを特徴とする計測器の異常検知装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6031936A JPH07219623A (ja) | 1994-02-02 | 1994-02-02 | 計測器の異常検知装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6031936A JPH07219623A (ja) | 1994-02-02 | 1994-02-02 | 計測器の異常検知装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07219623A true JPH07219623A (ja) | 1995-08-18 |
Family
ID=12344868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6031936A Pending JPH07219623A (ja) | 1994-02-02 | 1994-02-02 | 計測器の異常検知装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07219623A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010506259A (ja) * | 2006-09-28 | 2010-02-25 | フィッシャー−ローズマウント システムズ， インコーポレイテッド | 水素添加分解装置内の異常動作を検出するための方法およびシステム |
| JP2010136321A (ja) * | 2008-12-05 | 2010-06-17 | Ind Technol Res Inst | 無線センサネットワークおよびそのデータ検知方法 |
| WO2012032812A1 (ja) * | 2010-09-07 | 2012-03-15 | 株式会社日立製作所 | 異常検知方法及びそのシステム |
| JP2012068688A (ja) * | 2010-09-21 | 2012-04-05 | Toshiba Corp | プラント監視制御システムのテスト装置及びそのプログラム |
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| JP2018055169A (ja) * | 2016-09-26 | 2018-04-05 | 株式会社Ihi | 状態予測装置 |
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1994
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