JPH08211932A - 高速診断システム - Google Patents
高速診断システムInfo
- Publication number
- JPH08211932A JPH08211932A JP1666895A JP1666895A JPH08211932A JP H08211932 A JPH08211932 A JP H08211932A JP 1666895 A JP1666895 A JP 1666895A JP 1666895 A JP1666895 A JP 1666895A JP H08211932 A JPH08211932 A JP H08211932A
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- Japan
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- 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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Classifications
-
- 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
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
Landscapes
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Test And Diagnosis Of Digital Computers (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】入力データに対する不具合事象の検知とその検
知事象の程度の推定手順を高速に行い、不具合発生及び
発生原因を迅速にシステム操作員に表示するシステムを
提供する。 【構成】プラント異常診断システムにおいて、プラント
より入力されるプロセスデータ１に対して、不具合の検
知とその事象の程度を判断するテーブル４を設けること
により、入力データ１のしきい値判断により不具合の検
知とその事象の程度を推定し、原因とデータの重み付け
を行った因果関係マトリックス５を読込み原因推定を行
い、検知事象，推定原因を表示装置６に表示する。
知事象の程度の推定手順を高速に行い、不具合発生及び
発生原因を迅速にシステム操作員に表示するシステムを
提供する。 【構成】プラント異常診断システムにおいて、プラント
より入力されるプロセスデータ１に対して、不具合の検
知とその事象の程度を判断するテーブル４を設けること
により、入力データ１のしきい値判断により不具合の検
知とその事象の程度を推定し、原因とデータの重み付け
を行った因果関係マトリックス５を読込み原因推定を行
い、検知事象，推定原因を表示装置６に表示する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、プラントの異常診断を
行うシステムの診断方法に係り、特に、不具合事象の検
知とその不具合事象の程度の推定を高速に行うための診
断システムに関する。
行うシステムの診断方法に係り、特に、不具合事象の検
知とその不具合事象の程度の推定を高速に行うための診
断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のプラント異常診断システムでは、
入力されたプロセスデータに対してメンバーシップ関数
ｙ＝ｆ(ｘ)（〔ｘ：正常値，警報値〕，〔ｙ：０，
１〕）を用いて入力データｘのときの真理値ｙを算出
し、ｙの値が事象前設定した不具合検出値以上の場合に
不具合発生を検知し、その真理値に応じて事前設定のし
きい値により検知事象の程度を多段階に分類する。
入力されたプロセスデータに対してメンバーシップ関数
ｙ＝ｆ(ｘ)（〔ｘ：正常値，警報値〕，〔ｙ：０，
１〕）を用いて入力データｘのときの真理値ｙを算出
し、ｙの値が事象前設定した不具合検出値以上の場合に
不具合発生を検知し、その真理値に応じて事前設定のし
きい値により検知事象の程度を多段階に分類する。
【０００３】次に検知事象の程度と事前設定した発生原
因とそれによって引き起こされる不具合事象の因果関係
に重み付けを行ったマトリクスより発生原因の推定を行
っていた。
因とそれによって引き起こされる不具合事象の因果関係
に重み付けを行ったマトリクスより発生原因の推定を行
っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、不
具合事象の検知とその検知事象の程度の推定のために入
力データ毎にメンバーシップ関数より真理値を計算して
しきい値判断する必要があり、監視機器データの増加に
より、推論速度が著しく低下する。
具合事象の検知とその検知事象の程度の推定のために入
力データ毎にメンバーシップ関数より真理値を計算して
しきい値判断する必要があり、監視機器データの増加に
より、推論速度が著しく低下する。
【０００５】本発明の目的は、入力データに対する不具
合事象の検知とその検知事象の程度の推定手順を高速に
行い、不具合発生及び発生原因を迅速にシステム操作員
に表示するシステムを提供することにある。
合事象の検知とその検知事象の程度の推定手順を高速に
行い、不具合発生及び発生原因を迅速にシステム操作員
に表示するシステムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は検知事象の程度を分類する真理値のしきい
値を入力データ値にあらかじめ変換しておき、不具合事
象の検知と検知事象の程度の推定を行う。
に、本発明は検知事象の程度を分類する真理値のしきい
値を入力データ値にあらかじめ変換しておき、不具合事
象の検知と検知事象の程度の推定を行う。
【０００７】すなわち、検知事象の程度のしきい値とし
ている真理値Ｙに対応するメンバーシップ関数ｙ＝ｆ
(ｘ)のデータ値ｘを各検知程度毎に事前に算出する。算
出した各データ毎の検知事象の程度のしきい値を表わす
データ値Ｘを使用して、入力データに対してしきい値判
断を行い不具合事象の検知とその事象の程度を推定す
る。
ている真理値Ｙに対応するメンバーシップ関数ｙ＝ｆ
(ｘ)のデータ値ｘを各検知程度毎に事前に算出する。算
出した各データ毎の検知事象の程度のしきい値を表わす
データ値Ｘを使用して、入力データに対してしきい値判
断を行い不具合事象の検知とその事象の程度を推定す
る。
【０００８】
【作用】不具合事象の検知とその程度の推定を入力デー
タ値のしきい値判断で行うことにより、プラントからの
プロセスデータ入力に対し、即座に不具合事象の検知と
その程度の推定を行える。
タ値のしきい値判断で行うことにより、プラントからの
プロセスデータ入力に対し、即座に不具合事象の検知と
その程度の推定を行える。
【０００９】それによって、システム操作員に即座に発
生事象を表示でき、迅速な初期対応が行える。
生事象を表示でき、迅速な初期対応が行える。
【００１０】
【実施例】以下に本発明の一実施例を説明する。
【００１１】本発明によるシステム構成を図１に示す。
プラントより取込むプロセスデータ１をデータ記憶装置
２に記録すると共に診断処理装置３に取込む。次に事前
に診断装置に読込んでいる入力データの不具合程度を分
類するための入力データ変換テーブル４及び原因とそれ
によって引き起こされる不具合事象の因果関係に重み付
けを行った因果関係マトリクス５により不具合事象の検
知と事象の程度の推定及び発生原因の推定を行いその結
果を表示装置６に表示するプラント異常診断システムで
ある。本発明は入力データ変換テーブル４を事前に作成
することにより高速に診断を行う。
プラントより取込むプロセスデータ１をデータ記憶装置
２に記録すると共に診断処理装置３に取込む。次に事前
に診断装置に読込んでいる入力データの不具合程度を分
類するための入力データ変換テーブル４及び原因とそれ
によって引き起こされる不具合事象の因果関係に重み付
けを行った因果関係マトリクス５により不具合事象の検
知と事象の程度の推定及び発生原因の推定を行いその結
果を表示装置６に表示するプラント異常診断システムで
ある。本発明は入力データ変換テーブル４を事前に作成
することにより高速に診断を行う。
【００１２】入力データ変換テーブルの作成手順を図２
を例として以下に示す。図２は各データ毎に定義される
入力データ値Ｘと真理値Ｙの関数で表わされるメンバー
シップ関数ｙ＝ｆ(ｘ)において、事前に設定された真理
値に応じた検知事象の程度（図２中Ｔ，ＶＴ，ＶＶＴ）
と不具合検知レベル（図２中Ｔ以上）を示している。
を例として以下に示す。図２は各データ毎に定義される
入力データ値Ｘと真理値Ｙの関数で表わされるメンバー
シップ関数ｙ＝ｆ(ｘ)において、事前に設定された真理
値に応じた検知事象の程度（図２中Ｔ，ＶＴ，ＶＶＴ）
と不具合検知レベル（図２中Ｔ以上）を示している。
【００１３】この検知事象の程度のしきい値を入力デー
タ値Ｘ（図２中ａ，ｂ，ｃ）に変換してテーブルに格納
するものとする。表１に、各入力データ毎の程度のしき
い値を格納した入力データ変換テーブル例を示す。
タ値Ｘ（図２中ａ，ｂ，ｃ）に変換してテーブルに格納
するものとする。表１に、各入力データ毎の程度のしき
い値を格納した入力データ変換テーブル例を示す。
【００１４】
【表１】
【００１５】表１のテーブルより、プラントより取込ま
れたプロセスデータＡ１が０.１８μＳ／cmの場合、Ａ
１の程度はＴと推論することができる。
れたプロセスデータＡ１が０.１８μＳ／cmの場合、Ａ
１の程度はＴと推論することができる。
【００１６】図３は、検知事象の程度毎にメンバーシッ
プ関数Ａ，Ｂ，Ｃを設定して任意の真理値αでの区間に
より、入力データに対する程度を設定するファジィ対応
の逆問題によるメンバーシップ関数設定例である。図３
の場合も図２と同様に事前に検知事象の程度のしきい値
を入力データ値ａ，ｂ，ｃに変換して表１に示すような
入力データ変換テーブルに格納するものとする。
プ関数Ａ，Ｂ，Ｃを設定して任意の真理値αでの区間に
より、入力データに対する程度を設定するファジィ対応
の逆問題によるメンバーシップ関数設定例である。図３
の場合も図２と同様に事前に検知事象の程度のしきい値
を入力データ値ａ，ｂ，ｃに変換して表１に示すような
入力データ変換テーブルに格納するものとする。
【００１７】本発明によるプラント異常診断システムの
処理フローを図４に示す。本図に示すように上記入力デ
ータ変換テーブルを事前に読込むことにより(ステップ
７)、入力データに対するしきい値判断により事象の程
度を分類し（ステップ１０）、その程度が任意設定の異
常検出値以上の場合不具合事象発生を検知するものとす
る（ステップ１１）。その後、事前に読込む因果関係マ
トリクス（ステップ８）と検知事象の程度により発生原
因を推定し（ステップ１２）、診断結果の画面表示（ス
テップ１３）を行うものとする。また、入力データの程
度が事前設定の任意程度未満の場合（ステップ１１）及
び診断結果を表示終了した後は、プラントより送信され
る次時間のプロセスデータを取込み定周期に診断を行う
ものとする。
処理フローを図４に示す。本図に示すように上記入力デ
ータ変換テーブルを事前に読込むことにより(ステップ
７)、入力データに対するしきい値判断により事象の程
度を分類し（ステップ１０）、その程度が任意設定の異
常検出値以上の場合不具合事象発生を検知するものとす
る（ステップ１１）。その後、事前に読込む因果関係マ
トリクス（ステップ８）と検知事象の程度により発生原
因を推定し（ステップ１２）、診断結果の画面表示（ス
テップ１３）を行うものとする。また、入力データの程
度が事前設定の任意程度未満の場合（ステップ１１）及
び診断結果を表示終了した後は、プラントより送信され
る次時間のプロセスデータを取込み定周期に診断を行う
ものとする。
【００１８】以上の実施例により、メンバーシップ関数
の真理値で表現される不具合事象の検知とその事象の程
度を入力データのしきい値判断で実施することにより、
診断処理を高速に実施できる。
の真理値で表現される不具合事象の検知とその事象の程
度を入力データのしきい値判断で実施することにより、
診断処理を高速に実施できる。
【００１９】
【発明の効果】本発明によれば、メンバーシップ関数の
真理値で表現される不具合事象の検知とその程度を入力
データのしきい値判断で実施できるように事前に変換し
ておくことにより高速に診断を行える。
真理値で表現される不具合事象の検知とその程度を入力
データのしきい値判断で実施できるように事前に変換し
ておくことにより高速に診断を行える。
【図１】本発明を行う装置のブロック図。
【図２】メンバーシップ関数の真理値から入力データ値
への変換例の説明図。
への変換例の説明図。
【図３】ファジィ対応の逆問題によるメンバーシップ関
数の真理値から入力データ値への変換例の説明図。
数の真理値から入力データ値への変換例の説明図。
【図４】プラント異常診断処理フローチャート。
４…入力データ変換テーブル、７…入力データ変換テー
ブル読込み、１０…入力データを入力データ変換テーブ
ルにより事象の程度分類。
ブル読込み、１０…入力データを入力データ変換テーブ
ルにより事象の程度分類。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｇ０５Ｂ 13/02 Ｎ 9131−3Ｈ
Claims (2)
- 【請求項１】プラントよりプロセスデータを取込む手
順，入力したプロセスデータより事前設定した発生事象
の程度を表わすメンバーシップ関数を使用してプラント
規定の警報値到達前の不具合事象の検知と検知事象の程
度を推定する手順、及び事前設定した発生原因とそれに
より引き起こされる不具合事象の因果関係マトリクスを
使用して検知事象の程度より発生原因を推定する手順か
らなるプラント異常診断システムにおいて、Ｘ軸を〔入
力データの正常値，警報値〕，Ｙ軸を〔０，１〕の真理
値とする座標軸上に表現されるメンバーシップ関数の真
理値の高さにより多段階に分類される発生事象の程度の
しきい値をあらかじめ入力データ値に変換しておき、そ
の値により、不具合事象の検知と検知事象の程度の推定
を行うことを特徴とする高速診断システム。 - 【請求項２】請求項１において、不具合事象の程度が区
間値として与えられるファジィ関係式により検知事象の
程度の推定を行う後ろ向きファジィ推論で、区間値をあ
らかじめ入力データ値で表現する高速診断システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1666895A JPH08211932A (ja) | 1995-02-03 | 1995-02-03 | 高速診断システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1666895A JPH08211932A (ja) | 1995-02-03 | 1995-02-03 | 高速診断システム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08211932A true JPH08211932A (ja) | 1996-08-20 |
Family
ID=11922709
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1666895A Pending JPH08211932A (ja) | 1995-02-03 | 1995-02-03 | 高速診断システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08211932A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100809290B1 (ko) * | 2006-03-14 | 2008-03-04 | 삼성전자주식회사 | Ｐｄｒ을 이용한 프로세스 별 관리 장치 및 그 방법 |
-
1995
- 1995-02-03 JP JP1666895A patent/JPH08211932A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100809290B1 (ko) * | 2006-03-14 | 2008-03-04 | 삼성전자주식회사 | Ｐｄｒ을 이용한 프로세스 별 관리 장치 및 그 방법 |
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