JPH0769199B2 - Plant abnormality diagnosis device - Google Patents

Plant abnormality diagnosis device

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JPH0769199B2
JPH0769199B2 JP1104144A JP10414489A JPH0769199B2 JP H0769199 B2 JPH0769199 B2 JP H0769199B2 JP 1104144 A JP1104144 A JP 1104144A JP 10414489 A JP10414489 A JP 10414489A JP H0769199 B2 JPH0769199 B2 JP H0769199B2
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abnormality
cause
knowledge
inference
plant
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勇 高橋
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Mitsubishi Electric Corp
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、例えば発電プラントなど複数の装置により
構成されたプラントにおいて異常の発生箇所と原因を推
定しガイドするプラントの異常診断装置に関するもので
ある。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a plant abnormality diagnosing apparatus for estimating and guiding a location and a cause of an abnormality in a plant including a plurality of devices such as a power plant. is there.

[従来の技術] 第5図は例えば特願昭63−120916号明細書に記載された
従来のプラントの異常診断装置を示す構成図である。
[Prior Art] FIG. 5 is a block diagram showing a conventional plant abnormality diagnosis device described in, for example, Japanese Patent Application No. 63-120916.

第5図において、(1)は電子計算機であり、発電プラ
ント(2)よりプロセス量を読み込むプロセス入力部
(3)と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出
部(4)と、異常検出部(4)において検出された異常
事象とプロセス入力部(3)において入力されたデータ
とから異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
(5)と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース(6)
と、CRT表示装置(7)へ発生事象、故障箇所・原因、
対応処理などを出力する処理を行なう表示処理部(8)
とからなる。
In FIG. 5, (1) is an electronic computer, a process input section (3) for reading a process amount from a power plant (2), an abnormality detecting section (4) for detecting an abnormality from the process amount, and an abnormality detection An abnormal cause inferring unit (5) that infers an abnormal place and an abnormal cause from an abnormal event detected in the unit (4) and data input in the process input unit (3), and a normal created for each constituent device of the plant. A knowledge base composed of knowledge that qualitatively and quantitatively expresses the characteristics of time and knowledge of causal relationships between causes of failures and events (6)
To the CRT display device (7), occurrence event, failure location / cause,
Display processing unit (8) for performing processing for outputting corresponding processing, etc.
Consists of.

また、第2図は異常原因推論方式を説明するための説明
図であり、第2図における装置1、装置2、…、装置n
はそれぞれプラントを構成する装置を示し、それぞれ、
プロセス入力部(3)にプロセス値を入力することによ
つて区切られた部分であり、必ずしも独立した装置とし
て切り離すことが出来るものでなくともよい。
Further, FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining the anomaly cause inference method, and device 1, device 2, ..., Device n in FIG.
Indicates the devices that make up the plant,
It is a part that is divided by inputting a process value into the process input unit (3), and may not necessarily be separated as an independent device.

第3図は上記プラントを構成する装置ごとに作成された
知識を説明するための説明図であり、知識ベース(6)
に記憶されている。
FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining the knowledge created for each of the devices that make up the plant.
Remembered in.

次に動作について説明する。プロセス入力部(3)で
は、発電プラント(2)よりデータを入力するとともに
定量的なプロセス値を異常原因推論部(5)で使用する
「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的なデータに変
換する。異常検出処理部(4)では、プロセス入力部
(3)で入力処理されたプロセス量を監視し、正常範囲
から逸脱した場合に異常が発生したことを検出する。異
常原因推論部(5)は異常検出処理部(4)で異常が検
出された場合動作し、検出された異常事象及び定性的・
定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行な
いその推論結果は表示処理部(8)により表示処理され
CRT表示装置(7)に表示される。異常原因の推論は知
識ベース(6)に蓄積されたプラントの構成装置毎に作
成された正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識
及び故障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれ
る。例えば、第2図においてプラントは装置1から装置
nにより構成されており、装置毎に作成された知識は第
3図のように「入力データがゆつくり増加ならば出力デ
ータもゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に
表現した知識と正常時の入力データと出力データの関係
を定量的に表現した知識と「原因Aならば入力データ一
定のとき出力データはハンチングする」のような故障原
因と事象間の因果関係の知識とから構成されている。例
えば異常検出処理部で異常事象Zが検出された場合に
は、異常原因推論部では、異常事象Zを出力データとし
て持つ装置5から探索を始め、各装置の正常特性知識と
安定的・定量的データとを比較することにより異常の原
因になつている装置を特定する。さらに特定された装置
の知識の中にある故障原因・事象の因果関係の知識によ
り故障原因を推論する。
Next, the operation will be described. In the process input section (3), qualitative data such as "increased build-up" and "constant" that are used to input data from the power plant (2) and to use quantitative process values in the abnormality cause inference section (5). Convert to. The abnormality detection processing unit (4) monitors the process amount input and processed by the process input unit (3) and detects that an abnormality has occurred when the process amount deviates from the normal range. The anomaly cause inference unit (5) operates when an anomaly is detected by the anomaly detection processing unit (4), and detects the anomalous event and qualitative
The failure location and cause are inferred by the quantitative process amount, and the inference result is displayed and processed by the display processing unit (8).
It is displayed on the CRT display device (7). The reason for the abnormality is inferred by the knowledge accumulated in the knowledge base (6) for each component of the plant that qualitatively and quantitatively expresses the characteristics under normal conditions and the knowledge of the causal relationship between the failure cause and the event. Be done. For example, in FIG. 2, the plant is composed of the devices 1 to n, and the knowledge created for each device is such that “if the input data is increased in the increase, the output data is increased in the increase” as shown in FIG. As described above, the knowledge that qualitatively expresses the characteristics in the normal state, the knowledge that quantitatively expresses the relationship between the input data and the output data in the normal state, and "If cause A, the output data hunts when the input data is constant" It consists of various causes of failure and knowledge of causal relationships between events. For example, when the abnormal event Z is detected by the abnormality detection processing unit, the abnormal cause inference unit starts the search from the device 5 having the abnormal event Z as output data, and the normal characteristic knowledge of each device and stable / quantitative analysis. The device causing the abnormality is identified by comparing with the data. Further, the cause of the failure is inferred from the knowledge of the causal relationship between the failure cause and the event, which is included in the knowledge of the specified device.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problems to be Solved by the Invention]

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
ており故障箇所・原因の推論は行うが、表示処理部
(8)に表示される内容は推論の結果得られた故障箇
所、原因、及び原因に対応した操作ガイダンスのみで、
表示内容を見て実際に操作を行う運転員は推論の根拠が
不明確な場合、表示内容通りの操作を行うべきか判断で
きないなどの課題があつた。
The conventional plant abnormality diagnosing device is configured as described above, and infers the location / cause of failure, but the content displayed on the display processing unit (8) is the location / cause of failure obtained as a result of the inference. Only operation guidance corresponding to the cause,
There is a problem that the operator who actually sees the displayed contents cannot determine whether to perform the operation according to the displayed contents when the reason for the inference is unclear.

この発明は上記のような課題を解決するためになされた
もので、推論結果に到つた推論根拠を知識ベースとプロ
セス値情報を用いて自動的に文章に合成して表示するこ
とにより、運転員に推論根拠を提示することができるプ
ラントの異常診断装置を得ることを目的とする。
The present invention has been made to solve the above problems, and an operator can be displayed by automatically synthesizing and displaying the reasoning reason for an inference result using a knowledge base and process value information. It is an object of the present invention to obtain a plant abnormality diagnosing device capable of presenting inference grounds to.

〔課題を解決するための手段〕[Means for Solving the Problems]

この発明に係るプラントの異常診断装置は、異常の発生
箇所と原因を特定する推論に使用した入力プロセス値
と,知識ベース(6)から得られる同じく異常の発生箇
所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常時の特
性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基づい
て,該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた推論
根拠を説明する文を編集して表示手段(CRT表示装置(7
1)に表示する推論根拠説明文生成処理手段(推論根拠
説明処理部(81))を設けたものである。
The plant abnormality diagnosing device according to the present invention provides an input process value used for inference for identifying an occurrence point and a cause of an abnormality and an inference for identifying an occurrence point and a cause of an abnormality obtained from a knowledge base (6). Edit and display the sentence that explains the reasoning that led to the identification of the location and cause of the abnormality, based on the normal characteristics of the equipment used, the cause of failure, and knowledge of causal relationships between events. Means (CRT display (7
Inference reason explanation sentence generation processing means (inference reason explanation processing unit (81)) displayed in 1) is provided.

〔作用〕[Action]

推論根拠説明文生成処理手段は、異常発生時に異常の発
生箇所と原因とを特定する推論に使用した入力プロセス
値と知識とから、該異常の発生箇所と原因とを特定する
に到つた推論根拠を説明する文を編集し表示する。
Inference basis The explanation sentence generation processing means, based on the input process value and knowledge used for inference to identify the location and cause of the abnormality at the time of occurrence of the abnormality, the inference basis for identifying the location and cause of the abnormality. Edit and display the sentence that describes.

〔発明の実施例〕Example of Invention

以下、こ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、(1)は電子計算機であり、発電プラント
(2)よりプロセス量を読み込むプロセス入力部(3)
と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出部
(4)と、異常検出部(4)において検出された異常事
象とプロセス入力部(3)において入力されたデータと
から異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
(5)と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース(6)
と、異常原因推論部(5)で推論された結果から推論根
拠説明文を生成するとともに音声単語辞書(82)を用い
て音声メッセージを生成する推論根拠説明処理部(81)
と、CRT表示装置(71)へ発生事象、故障箇所、異常原
因、対応操作ガイド、推論根拠説明文を表示する表示処
理部(83)と、音声出力装置(72)へ異常の発生、故障
箇所、異常原因、対応装置ガイドを音声で出力する音声
出力処理部(84)である。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. First
In the figure, (1) is an electronic computer, and a process input section (3) for reading a process amount from a power plant (2).
And an abnormality detecting section (4) for detecting an abnormality from the process amount, and an abnormal point and an abnormal cause from the abnormal event detected by the abnormality detecting section (4) and the data input in the process input section (3). Knowledge composed of an abnormal cause inferring unit (5) for inferring, knowledge that is created qualitatively and quantitatively for characteristics in normal times created for each component device of the plant, and knowledge of causal relationships between failure causes and events Base (6)
And an inference reason explanation processing unit (81) that generates an inference basis explanation sentence from the result inferred by the abnormality cause inference unit (5) and also generates a voice message using the voice word dictionary (82).
And a display processing unit (83) that displays an occurrence event, a failure location, an abnormality cause, a corresponding operation guide, and an inference basis explanation on the CRT display device (71), and an abnormality occurrence and a failure location on the audio output device (72). A voice output processing unit (84) for outputting the cause of abnormality and the corresponding device guide by voice.

また、第2図はこの発明における異常原因推論方式、推
論根拠説明方式を説明するための説明図であり、第2図
における装置1、装置2、…、装置nはそれぞれプラン
トを構成する装置を示し、それぞれ、プロセス入力部
(3)にプロセス値を入力することによつて区切られた
部分であり、必ずしも独立した装置として切り離すこと
ができるものでなくてもよい。
Further, FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining an abnormality cause inference system and an inference basis explanation system in the present invention. Device 1, device 2, ..., Device n in FIG. In the figure, each is a part divided by inputting a process value into the process input unit (3), and may not necessarily be separated as an independent device.

第3図は上記プラントを構成する装置ごとに作成された
知識を説明するための説明図であり、知識ベース(6)
に記憶されている。
FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining the knowledge created for each of the devices that make up the plant.
Remembered in.

第4図は推論根拠説明文生成処理方式を説明するための
説明図であり、下線部が推論において使用した知識に記
載されているプロセス量の現在値を示しており、下線部
以外は定型文である。
FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining the inference basis explanation sentence generation processing method. The underlined portion shows the current value of the process amount described in the knowledge used in the inference. Is.

次に上記実施例の動作について説明する。プロセス入力
部(3)では、発電プラント(2)よりデータを入力す
るとともに定期的なプロセス値を異常原因推論部(5)
で使用する「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的な
データに変換する。異常検出処理部(4)では、プロセ
ス入力部(3)で入力処理されたプロセス量を監視し、
正常範囲から逸脱した場合に異常が発生しことを検出す
る。異常原因推論部(5)は異常検出処理部(4)で異
常が検出された場合動作し、検出された異常事象及び定
性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論
を行ないその推論結果は表示処理部(83)により表示処
理され推論根拠説明処理部(81)で作成された推論根拠
説明文とともにCTR表示装置(71)に表示される。また
音声出力処理(84)により音声出力処理され、音声出力
装置(72)に出力される。異常原因の巣推論ば知識ベー
ス(6)に蓄積されたプラントの構成装置毎に作成され
た正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識及び故
障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれる。例
えば、第2図においてプラントは装置1から装置nによ
り構成されており、装置毎に作成された知識は第3図の
ように「入力データがゆつくり増加ならば出力データも
ゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に表現し
た知識と正常時の入力データと出力データの関係を定量
的に表現した知識と「原因Aならば入力データ一定のと
き出力データはハンチングする」のような故障原因と事
象間の因果関係の知識とから構成されている。例えば異
常検出処理部(4)で異常事象Zが検出された場合に
は、異常原因推論部(5)では、異常事象Zを出力デー
タとして持つ装置5から探索を始め、各装置の正常特性
知識と定性的・定量的データとを比較することにより異
常の原因になつている装置を特定する。さらに特定され
た装置の知識の中にある故障原因・事象間の因果関係の
知識により故障原因を推論する。
Next, the operation of the above embodiment will be described. In the process input section (3), data is input from the power plant (2) and the process value is periodically inferred from the abnormality cause inference section (5).
Convert it to qualitative data such as "Increase in flatness" and "Constant" used in. The abnormality detection processing unit (4) monitors the process amount input by the process input unit (3),
When it deviates from the normal range, it detects that an abnormality has occurred. The anomaly cause inference unit (5) operates when an anomaly is detected by the anomaly detection processing unit (4), and infers the location and cause of the failure based on the detected anomalous event and qualitative / quantitative process amount. The result is displayed by the display processing unit (83) and displayed on the CTR display device (71) together with the inference reason explanation sentence created by the inference reason explanation processing unit (81). The audio output processing (84) performs audio output processing and outputs the audio output processing to the audio output device (72). Nest inference of anomalous causes is based on knowledge qualitatively and quantitatively expressing the characteristics at normal times created for each plant constituent device accumulated in the knowledge base (6) and knowledge of causal relationships between failure causes and events. Done. For example, in FIG. 2, the plant is composed of the devices 1 to n, and the knowledge created for each device is such that “if the input data is increased in the increase, the output data is increased in the increase” as shown in FIG. As described above, the knowledge that qualitatively expresses the characteristics in the normal state, the knowledge that quantitatively expresses the relationship between the input data and the output data in the normal state, and "If cause A, the output data hunts when the input data is constant" It consists of various causes of failure and knowledge of causal relationships between events. For example, when the abnormal event Z is detected by the abnormality detection processing unit (4), the abnormal cause inference unit (5) starts the search from the device 5 having the abnormal event Z as output data, and detects the normal characteristic knowledge of each device. The device causing the abnormality is identified by comparing the qualitative and quantitative data with the qualitative and quantitative data. Further, the cause of the failure is inferred from the knowledge of the causal relationship between the cause of failure and the event, which is included in the knowledge of the specified device.

次に推論根拠説明処理部(81)の動作について説明す
る。推論根拠説明文は第4図に示すように異常事象名と
故障箇所名と故障箇所推論根拠、主び故障原因名と故障
原因推論根拠とから構成される。故障箇所推論根拠では
探索した装置名を列挙し、正常特性知識と定性的・定量
的データとを比較し、全データが正常特性を満たした装
置は正常とし、正常特性を満たさないデータを検出した
場合に装置を異常とし、当該正常特性と定性的又は定量
的データを推論根拠として説明文に組み入れる。次に故
障原因推論根拠では、現在のデータに一致した故障原因
と事象間の因果関係の知識を推論根拠として説明文に組
み入れる。
Next, the operation of the reasoning explanation processing unit (81) will be described. As shown in FIG. 4, the reasoning reason explanation is composed of an abnormal event name, a failure part name, a failure part reasoning reason, and mainly a failure cause name and a failure cause reasoning reason. In the grounds for inferring failure location, the searched device names are listed, and the knowledge of normal characteristics is compared with the qualitative / quantitative data, and the equipment that satisfies all the normal characteristics is regarded as normal, and the data that does not satisfy the normal characteristics is detected. In this case, the device is regarded as abnormal, and the normal characteristic and the qualitative or quantitative data are incorporated into the explanation as inference base. Next, in the cause of failure reasoning, the knowledge of the causal relationship between the cause of failure and the event that matches the current data is incorporated into the explanation as the reasoning reason.

推論根拠説明文の合成方法は第4図に示す下線部を可変
要素とした定型的な文章編集を行なう。
The method of synthesizing the inference basis explanation sentence is to perform a standard sentence edit using the underlined portion shown in FIG. 4 as a variable element.

同時に音声単語辞書(82)に格納された装置名、データ
名、特性等に対応する音声単語を用いて音声出力メツセ
ージを定型的に合成する。なお、第4図は、第2図にお
いて異常事象Zが検出された場合の推論根拠説明文の例
を示したものである。
At the same time, a voice output message is routinely synthesized using voice words corresponding to device names, data names, characteristics, etc. stored in the voice word dictionary (82). Note that FIG. 4 shows an example of the inference basis explanation when the abnormal event Z is detected in FIG.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上のように、この発明によれば異常原因の推論根拠説
明文を推論に使われた入力プロセス値と,同じく異常の
発生箇所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常
時の特性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基
づいて,該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた
推論根拠を説明する文を編集して表示手段に表示する推
論根拠説明文生成処理手段を備えているので、異常発生
時に出力される推論結果に対し、根拠を容易に確認する
ことができるので運転員が納得のうえで対応操作を行う
ことができ、プラントの異常診断装置の信頼性が上がる
などの効果がある。
As described above, according to the present invention, the reasoning statement of the cause of the abnormality is used to infer the input process value used for the inference, and the characteristics of the device used for the reasoning for identifying the place and the cause of the abnormality in the normal condition and Generation of an inference reason explanation sentence in which a sentence explaining the reason for inferring the occurrence location and cause of the abnormality is edited and displayed on the display means based on the knowledge of the cause of failure and the causal relationship between events Since the processing means is provided, the reason can be easily confirmed with respect to the inference result output when an abnormality occurs, so that the operator can perform the corresponding operation after being satisfied, and It has the effect of increasing reliability.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図はこの発明の一実施例によるプラントの異常診断
装置を示す構成図、第2図は第1図の装置の異常原因推
論方式を説明するための説明図、第3図は第1図の装置
の知識ベースに記憶された知識を説明するための説明
図、第4図は推論根拠説明処理を説明するための説明
図、第5図は従来のプラントの異常診断装置を示す構成
図である。 図において、(1)は電子計算機、(2)は発電プラン
ト、(3)はプロセス入力部、(4)は異常検出処理
部、(5)は異常原因推論部、(6)は知識ベース、
(71)はCRT表示装置、(72)は音声出力装置、(81)
は推論根拠説明処理部、(82)は音声単語辞書、(83)
は表示処理部である。 なお、図中同一符号は同一、又は相当部分を示す。
FIG. 1 is a block diagram showing an abnormality diagnosing device for a plant according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining an abnormality cause inference system of the device of FIG. 1, and FIG. 3 is FIG. 4 is an explanatory view for explaining the knowledge stored in the knowledge base of the device, FIG. 4 is an explanatory view for explaining the reasoning explanation process, and FIG. 5 is a configuration diagram showing a conventional plant abnormality diagnosis device. is there. In the figure, (1) is an electronic computer, (2) is a power plant, (3) is a process input section, (4) is an abnormality detection processing section, (5) is an abnormality cause inference section, (6) is a knowledge base,
(71) is a CRT display device, (72) is a voice output device, (81)
Is an inference reason explanation processing unit, (82) is a voice word dictionary, (83)
Is a display processing unit. The same reference numerals in the drawings indicate the same or corresponding parts.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】複数の装置で構成されたプラントからの入
力プロセス値と,上記装置毎に作成された知識ベースか
ら得られる各装置の正常時の特性や故障原因と事象間の
因果関係等の知識とを比較推論し、異常発生時の異常の
発生箇所と原因とを特定して運転員にガイドするプラン
トの異常診断装置において、 上記異常の発生箇所と原因とを特性する推論に使用した
入力プロセス値と知識とに基づいて、該異常の発生箇所
と原因とを特定するに到つた推論根拠を説明する文を編
集して表示手段に表示する推論根拠説明文生成処理手段
を設けたことを特徴とするプラントの異常診断装置。
1. Input process values from a plant composed of a plurality of devices, normal characteristics of each device obtained from a knowledge base created for each device, cause of failure, and causal relationship between events, etc. An input used for inference that characterizes the location and cause of the above abnormality in a plant abnormality diagnosis device that guides the operator by identifying the location and cause of the abnormality at the time of occurrence of abnormality by comparing and inferring knowledge Based on the process value and the knowledge, the reasoning reason explanation sentence generation processing means for editing and displaying on the display means the reasoning reason for identifying the location and cause of the abnormality is provided. Characteristic plant abnormality diagnosis device.
JP1104144A 1989-04-24 1989-04-24 Plant abnormality diagnosis device Expired - Lifetime JPH0769199B2 (en)

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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2829241B2 (en) * 1994-07-26 1998-11-25 三菱電機株式会社 Plant support equipment
JP3466729B2 (en) * 1994-09-16 2003-11-17 株式会社東芝 Information presentation method
JP2008061353A (en) * 2006-08-30 2008-03-13 Toshiba Corp Device for browsing power receiving/transforming facility information
US20240019857A1 (en) * 2020-11-27 2024-01-18 Nec Corporation Estimation device, estimation method, and recording medium
EP4075223A1 (en) 2021-04-15 2022-10-19 Siemens Aktiengesellschaft Analysis of the causes of anomalies during operation of a technical installation

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6010119A (en) * 1983-06-30 1985-01-19 Toshiba Corp Plant monitor system
JPS60237319A (en) * 1984-05-11 1985-11-26 Mitsubishi Electric Corp Plant diagnostic apparatus

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