JPH1097306A - 状態監視方法及びそのための装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】従来の異常判定方法では、時間遅れのある系に
ついて、精度の高い状態監視や異常判定ができなかっ
た。 【解決手段】入力装置１０４から時間遅れを変量ごとに
入力し、時間遅れ記憶部１０８に記憶し、多変量空間へ
は、この時間遅れを参照することにより、変量ごとに時
間をずらしてデータをプロットすることで、精度の高い
状態監視、異常判定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多変量のデータを
用いて、データを発生する系の状態監視及び異常判定を
行う技術分野に属する。

【０００２】

【従来の技術】プラントなどにおける状態監視や異常判
定や警報のシステムとしては、従来、上下限警報があ
る。これは、プラントの状態量を示す温度、圧力、レベ
ルなどについて、予め上下限値を設定しておき、それを
超過したことをもって異常と判断するものである。これ
に関しては、雑誌「計装」ｖｏｌ．２８、Ｎｏ．９（１
９８５）の５９頁に記述がある（従来例１）。

【０００３】また、異常度判定を一変量ではなく、二変
量で行う方式としては、領域監視という方法がある。こ
れは、相関のある二変量を選び、それらが正常な相関状
態にあるかどうかを領域によって監視するものである。
交点が領域外に検知されると、アラームやガイダンスと
して通知する。これに関しては、雑誌「計装」ｖｏｌ．
３９、Ｎｏ．６（１９９６）の７３頁に記述がある（従
来例２）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】かかる従来の方法には
以下のような問題点がある。従来例１の、変量ごとに上
下限値を設定する方法では、多変量で見て初めてわかる
異常に対応ができないという課題がある。例えば、あり
えない変量の値の組合せなどを異常として検出できな
い。また、この手法をそのまま多変量に適用した場合、
多変量空間において、この上下限値で囲まれた領域は超
直方体となるが、この形状は対象としているプラントが
正常であると言って良い領域を正確には反映していない
ので、適切なアラームが得られない、という課題があ
る。

【０００５】従来例２の、二変量で領域監視をする方法
では、時間遅れのある二変量が選ばれた際に、トレンド
グラフの形状の変化により、二変量空間でのプラント状
態の軌跡が様々な位置を動くことになり、正常領域の形
状が無用に大きくなり、正常領域に入っているか否か
が、厳密な正常と異常の判定につながらなくなる、とい
う課題がある。

【０００６】また、プラントから得られた変量をそのま
ま扱っているため、変量の値の増加率等に注意した監視
がしにくいという課題がある。したがって、本発明の目
的は相関のある多変量で張る多変量空間を導入して、よ
り精度の高い状態監視と異常判定を行なえるようにする
ものである。

【０００７】また、本発明の他の目的は、多変量空間を
選ぶ際に、変量を何にするかだけでなく、それぞれの変
量をどれだけ時間をずらして多変量空間内にプロットす
るかを指定することにより、時間遅れのある系に対し
て、より意味のある相関を得て、精度の高い状態監視と
異常判定を行えるようにするものである。さらに、本発
明の他の目的は、多変量空間を選ぶ際に、変量としてプ
ロセス値の微分値等の加工された値を用いることで、よ
り分かりやすく、精度の高い状態監視と異常判定を行え
るようにするものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、複数の変量を
相対的な時間遅れを考慮して多変量空間にプロットする
ものである。また、本発明は、複数の変量のうちに、プ
ロセス値の微分値等の加工された値をも用いることがで
きるようにするものである。また、本発明は、履歴デー
タから正常領域を生成して格納するものである。また、
本発明は、履歴データから生成された正常領域とリアル
タイムのプロセス状態の動きを重畳表示するものであ
る。また、本発明は、履歴データから生成された正常領
域を時間的に連続的に表示するものである。また、本発
明は、履歴データから生成された正常領域とリアルタイ
ムのプロセス状態のデータを比較検討することにより、
アラームを出すものである。また、本発明は、入力を時
系列データとすることも、蓄積されたデータとすること
もできるものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態の一例
を詳細に説明する。まず、図１に本発明の実施の形態の
一例の構成図を示す。図１にあるように、バス１１３を
介して、データ受信部１０２と時系列データ記憶部１０
３と入力装置１０４と次元数記憶部１０５と変量名記憶
部１０６と基準変量記憶部１０７と時間遅れ記憶部１０
８と処理装置１０９と出力装置１１０と正常領域記憶部
１１１とタイマ１１２が相互に接続されている。また、
通信路１１４を介してデータ受信部１０２はデータ送信
部１０１と接続されている。データ送信部１０１は、例
えば、プラントの制御系等のネットワーク１１５に直結
されており、プラントのリアルタイムのデータを送信で
きるようになっている。

【００１０】図２に本発明の実施の形態の一例のフロー
チャートを示す。図１と図２を用いて本発明の実施の形
態の一例をフローチャートに沿って説明する。なお、明
示的には書かないが、すべての処理は処理装置１０９が
行う。

【００１１】ステップ２０１では、入力装置１０４を介
して多変量空間の次元数を入力し、その値を次元数記憶
部１０５に記憶する。ステップ２０２では、次元数記憶
部１０５に記憶されている次元数の数の分だけ、変量名
を入力装置１０４から入力し、変量名記憶装置１０６に
記憶する。ステップ２０３では、ステップ２０３では、
時間遅れを扱う際に、基準とするべき変量の変量名を入
力装置１０４から入力し、基準変量名記憶部１０７に記
憶する。ステップ２０４では、次元数記憶部１０５に記
憶されている次元数の数の分だけ、それぞれの変量の基
準変量との時間遅れの大きさを入力装置１０４から入力
し、時間遅れ記憶部１０８に記憶する。ステップ２０５
では、データ送信部１０１から通信路１１４を介してデ
ータ受信部１０２に送られてきているデータで、変量名
記憶部１０６にある変量のデータを時系列データ記憶部
１０３に時系列に記憶する。ステップ２０６では、正常
領域記憶部１１１に記憶されている正常領域を出力装置
１１０に表示する。

【００１２】ここで、正常領域の表示の方法について述
べる。次元数が３次元以上のときには、任意の２次元を
入力装置１０４で選び、常に周辺分布としての２次元の
図形を表示する。次元数が２として考える。図３のよう
に、２軸で張る空間を離散的なＭ×Ｎのブロックの集合
と考える。それぞれの変量の変域は、ＭやＮで分割され
ており、すべてのデータはこのＭ×Ｎのブロックのいず
れかに属する。これらのブロックからなる集合で正常領
域を予め生成しておき、出力装置の上で色または濃淡を
つけることにより表示する（図４）。

【００１３】ステップ２０７では、時系列データ記憶部
１０３にあるデータから、時間遅れ記憶部１０８に記憶
されている時間遅れだけ、それぞれの変量ごとに時間を
ずらしたデータを取得し、出力装置１１０に出力する。
ここで、基準変量名記憶部１０７と変量名記憶部１０６
と時間遅れ記憶１０８を読み出すことによって、それぞ
れの変量に関してどの時刻のデータを取得すればよいか
がわかる。また、時間遅れ量はデータが時系列で時系列
データ記憶部１０３に記憶されていることを利用すれば
特にタイムスタンプがなくとも、いくつ前のデータを取
得すれば良いかということを算出することで得られる。
もちろん、時系列データそのものにタイムスタンプがあ
って、それを参照する方法も実施可能である。この出力
の際には、上記のＭ×Ｎのブロックそのものではなく、
２軸からなる平面上の正確な位置に点をプロットする。
このとき、先の正常領域の上に重畳表示することにな
る。図５に出力例を示す。

【００１４】ステップ２０８では、プロットされた点が
正常領域内か否かを判定し、正常ならば、ステップ２１
０に移り、そうでないときは、ステップ２０９に移る。
ここで、判定の際には、プロットされた点が上述のＭ×
Ｎのブロックではどこになるかを算出し、それが現在の
正常領域のブロックか否かで判断する。ステップ２０９
では、アラームを出力装置１１０に出力する。このと
き、対象となっている変量の名称と正常でなかった値と
時刻とを少なくとも出力する。ステップ２１０では、タ
イマ１１２を監視し、指定時刻が来るまでステップ２１
０の判定に留まる。指定時刻が来たら、ステップ２０５
に移る。

【００１５】本発明はさらに種々の変更を加えた形でも
実施が可能である。第１に、変量として、時間微分値を
採用することが可能である。これは、データ受信部１０
２で受信されるデータがそもそも微分した値であった場
合は上記の実施の形態のままで実施できる。また、上記
の実施の形態において、データ受信部１０２で受信する
データを処理装置１０９で時間微分することにより、デ
ータを加工して、以降、微分値を変量として用いるよう
に変更して実施することも可能である。

【００１６】ステップ２０２において、変数名を入力す
る際に、同時に、これを微分処理するようなフラグも立
てる処理を同時に行なう。この情報は変数名記憶部１０
６に変数名とセットになって記憶される。ステップ２０
５において、データを受信し、記憶する際に、上記フラ
グが立っていた場合には、最新のデータを受信して記憶
するだけではなく、別に微分値も計算して時系列データ
記憶部１０３に記憶する。微分の際には、１時刻前との
差分を利用する方法や、予め指定した重みをかけて移動
平均をとってから時刻で割る方法等が実施可能である。

【００１７】微分値を利用した実施の形態の出力例を図
６に示す。この実施の形態の変更例により、得られるプ
ロセス値のオフセットによらない状態監視や異常判定が
可能となる。また、プロセス値が増加しているか、減少
しているか、ということに敏感な状態監視や異常判定が
可能となる。

【００１８】第２に、データ送信部１０１から通信路１
１４を経由してデータ受信部１０２に通信されるデータ
に、プロセスデータだけでなく、時間遅れデータも併せ
て格納しておくことが可能である。この際には、基準と
なる変量が、ステップ２０３で入力されるものと同じで
ある必要がある。

【００１９】このとき、ステップ２０５では、データ送
信部１０１から通信路１１４を介してデータ受信部１０
２に送られてきているデータで、変量名記憶部１０６に
ある変量のデータのうち、プロセス値を時系列データ記
憶部１０３に時系列に記憶し、時間遅れデータを時間遅
れ記憶部１０８に記憶する。ステップ２０７では、最初
の実施の形態と同様に時間遅れ部１０８に記憶されてい
る時間遅れだけ、それぞれの変量ごとに時間をずらした
データを取得し、出力装置１１０に出力する。このと
き、時間遅れ部１０８に記憶されている時間遅れは時刻
によって異なる値となり得る。この実施の形態の変更例
によれば、変量間の時間遅れに時間変動がある場合でも
それに追随することによって、精度の高い状態監視と異
常判定を行える。

【００２０】第３に、ステップ２０６で正常領域記憶部
１１１から毎時刻読み出す正常領域を、時刻ごとに更新
したものを使用するように変更することが可能である。
ステップ２０５において受信し、記憶したデータを用い
て、正常領域を更新し、それを正常領域記憶部１１１に
格納し、その正常領域をステップ２０６において読み出
すようにすればよい。

【００２１】正常領域の更新の方法について述べる。正
常領域の表示の方法においては、最初の実施の形態と同
様に、２次元の空間における離散的なＭ×Ｎのブロック
の集合を考える。まず、初期状態として、入力装置１０
４から予め入力されている初期正常領域を正常領域とす
る。このＭ×Ｎの空間にヒストグラムを作ることを考え
る。それぞれの変量の変域は、ＭやＮで分割されてお
り、すべてのデータはこのＭ×Ｎのブロックのいずれか
に属する。ここで、減衰係数をγ（ただし、０と１の間
の実数）とし、一時刻前のヒストグラムのすべての度数
にγをかけたヒストグラムを新たに生成し、それに、現
在のデータの度数１を加えることにする。このようにし
て最新のデータを加味した実数度数のヒストグラムを生
成する。正常領域として、予め定めておいた閾値より度
数の大きいところを正常領域とする。これは、Ｍ×Ｎの
ビットマップとして保存できる。また、実数度数のヒス
トグラムも保存しておく。以上の方法により、正常領域
を更新できる。この方法によれば、時間によって正常領
域が変化する場合にもそれに追随できるような精度の高
い状態監視、異常判定ができる。

【００２２】第４に、データ通信部１０１がプラントの
制御系のネットワークに直結されているのではなく、何
らかのデータベースにネットワークで接続されているよ
うに変更することも可能である。すなわち、図１におい
て、ネットワーク１１５が、データベースにつながって
いれば良い。このとき、最初の実施の形態とは異なり、
プラントのリアルタイムのデータではなく、蓄積されて
いたデータを代わりに送信する。

【００２３】これにより、システム構成はまったく同じ
で、プラントからのリアルタイムのデータを取り込む仕
組みをそのまま使って、過去の履歴データを順に送信す
ることによって、過去のプラント操業状態を再生するこ
とが可能となり、過去の事例に関する分析等が可能とな
る。

【００２４】第５に、以上述べたすべての方法を、読み
出し可能な記憶媒体に記憶し、利用することも可能であ
る。

【００２５】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、相
関のある多変量で張る多変量空間を導入することによっ
て、より精度の高い状態監視と異常判定を行なえる。ま
た、本発明によれば、多変量空間を選ぶ際に、変量を何
にするかだけでなく、それぞれの変量をどれだけ時間を
ずらして多変量空間内にプロットするかを指定すること
により、時間遅れのある系に対して、より意味のある相
関を得て、精度の高い状態監視と異常判定を行える。

【００２６】また、本発明によれば、多変量空間を選ぶ
際に、変量としてプロセス値の微分値等の加工された値
を用いることで、より分かりやすく、精度の高い状態監
視と異常判定を行える。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態の一例の構成図である。

【図２】本発明の実施の形態の一例のフローチャートで
ある。

【図３】Ｍ×Ｎ個のブロックに分割された２次元空間の
図である。

【図４】正常領域の出力表示例を示す図である。

【図５】本発明を適用した出力表示の１例を示す図であ
る。

【図６】微分値を変量に採用した際の出力表示例を示す
図である。

【符号の説明】

１０１…データ送信部、１０２…データ受信部、１０３
…時系列データ記憶部、１０４…入力装置、１０５…次
元数記憶部、１０６…変量名記憶部、１０７…基準変量
名記憶部、１０８…時間遅れ記憶部、１０９…処理装
置、１１０…出力装置、１１１…正常領域記憶部、１１
２…タイマ、１１３…バス、１１４…通信路、１１５…
…ネットワーク

フロントページの続き (72)発明者 大森 勝美 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】多変量であるデータを発生する系の状態監
   視を行う方法であって、 前記データの変量間の時間遅れを入力するステップと、 監視対象とする前記データを入力して、記憶するステッ
   プと、 正常領域を読み出して出力するステップと、 最新のデータを出力するステップと、 最新のデータが正常か異常かを判定するステップとを持
   つことを特徴とする状態監視方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の状態監視方法において、 前記データを微分処理し、微分処理した結果を変量とし
   て用いることを特徴とする状態監視方法。
3. 【請求項３】請求項１または２に記載の状態監視方法に
   おいて、 前記時間遅れを所定時刻ごとに入力することを特徴とす
   る状態監視方法。
4. 【請求項４】請求項１乃至３のいずれかに記載の状態監
   視判定方法において、 正常領域を各時刻のデータから更新して記憶し、出力に
   用いることを特徴とする状態監視方法。
5. 【請求項５】多変量のデータを用いて、データを発生す
   る系の状態監視及び異常判定を行う装置であって、 データを送信する装置と、データを受信する装置と、時
   系列データを記憶する装置と、入力装置と、監視対象と
   する変量の次元数を記憶する装置と、監視対象とする変
   量名を記憶する装置と、時間遅れの算出の基準となる変
   量名を記憶する装置と、変量ごとに時間遅れを記憶する
   装置と、演算処理を行なう装置と、系の状態を表示する
   出力装置と、正常領域を記憶する装置と、タイマとを持
   つことを特徴とする状態監視装置。
6. 【請求項６】データの変量間の時間遅れを入力するステ
   ップと、監視対象とする前記データを入力して、記憶す
   るステップと、正常領域を読み出して出力するステップ
   と、最新のデータを出力するステップと、前記最新デー
   タが正常か異常かを判定するステップとを可能とするプ
   ログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。