JPS5810296A

JPS5810296A - 異常検知装置

Info

Publication number: JPS5810296A
Application number: JP10758781A
Authority: JP
Inventors: 均小平
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1981-07-11
Filing date: 1981-07-11
Publication date: 1983-01-20

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】本発明は異常検知装置に関し、詳しくは、非常に複雑な
入力信号波形における異常の発生を、確実に検知するこ
とのできる異常検知装置に関する。

原子炉をはじめ各種化学プラントや鉄鋼プラントなどで
は、事故が発生すると、重大な災害に発展する恐れが大
きいため、異常を確実に検知し、直ちに対策を行なうこ
とは極めて重要である。

このような大規模な施設でなくても、事故による損失を
防止するため、異常の発生をすみやかに検知して、対策
を取ることが、すべての産業において不可欠であること
はいうまでもない。

異常を検知するためには、適当なセンサーを用いて被監
視物の状態を電気信号に変換し、記録もしくは表示する
ことによって行なわれる。

これらのセンサーから得られる信号の波形が比較的簡単
であるときは、その解析は容易である。

しかし、多くの場合は、波形が複雑で、そのま捷では解
析が難しく、フーリエ変換を利用【７たフーリエ級数波
形解析装置が提案されている。

しかし、この装置を用いての波形解析は、高度の知識を
必要とするため、少数の専門家以外は困難であり、広く
用いられるには至っていない。

本発明の目的は、上記従来の問題を解決１〜、一部の限
られた専門家のみではなく、多くの人が容易に異常を検
知することのできる、異常検知装置゛を提供することで
ある。

本発明の他の目的は、極めて複雑な信号波形に含まれる
異常を、見逃す恐れなしに確実に検知できる、異常検知
装置を提供することである。

上記目的を達成するため、本発明目１、センサ＝からの
入力信号を、所定の期間ごとに、複数の統計的手法でく
り返し処理して数値化し、得られた数値の分散を求め、
正常時の分散と比較するものである。

以下、本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す系統図である。

第１図から明Ｃ〕かな１うに、本発明は、中央処／理装置（ｆＰＵ）、１６、メモリー２および時計６ｆ少
なくともそなえ、さらに、クイスライタ−５゜ディスプ
レー６、ブ「」ツタ−７もしくけプリンター８など、種
々が４１あるいけ標示手段を接続するだめのインターノ
ェース４をそなえることができる。

センサーＳ　＋　Ｉ　３２１　　　Ｓｎは異常を検知す
べき被監視物（図示せず）に取り付けられ、被監視物の
状態を電流や電圧に変換するものである。このような七
ンサーとしては、たとえばストレインゲージ、ザーミス
タ−、ＰＨ用ガラス電極、醸：素電極。

光電管など、多くの種Ｊ＋ｆｉのセンサーを使用するこ
とができる。

まず、上記被監視物が正常に動作１〜でいる場合の、セ
ンサ−８１＋　５２　＋　　・・Ｓｌ、からの信号をＣ
１°ＵＩＶｃ入力する。

この場合、上記信号は、時剖６によって規定される複数
の所定期間に分けられ、所定の周期で選択されて時系列
的に順次入力さｔ）７るが、入力した各期間内の信号は
、時計３によって、さらに時系列に分断される。

分断された入力信号は、複数の統計的手法によって順次
処理されて数値化され、その結果、期間内の入力信号は
、複数の統制的処理によって得られた複数個の種の数値
の組に変換される。

上記統計的手法による数値化としては、たとえば、下記
のような公知の統計的手法を用いることができ、適宜選
択して用いられる。

（１）算術平均を求める（２）図形的積分を行なう（５）時系列的に入力するデータの分散から標準偏差を
求める（４）所定の基準値を越えた数分求める（５）平均自乗
法によって残渣平方の和を求める（６）正または負の連
なりの確率を求める（７ン　　順位相関係数を求める（８）相関係数を求める（９）モンテカルロ法これらの統計的手法は、メモリー２内にあらかじめ格納
しておき、測定の対象の種類や検知の目的によって適当
なもの全選択【７て使用する。

使用される統計的手法の種類（数）が多いほど、見落し
の危険は低下し、異常検知の精度は向上する。

しかし、使用される統計的手法の数があまり多すぎると
、ＣＰＵ１が行なう上記数値化のための演算処理の所要
時間が非常に長くなってしまい、実際の異常検知には、
かえって不適になる。

　５− 通常の場合は、はぼ３〜４種の統計的手法を併用すれば
十分であり、入力信号波形が相当複雑であっても、高い
精度で異常を検知することができる。

上記期間内の信号波形の数値化を、同一周期でさらに多
数回くり返し、各統計的手法によって得られた数値から
、各統計的手法ごとの分散を、それぞれ算出する。

このようにして得られた分散は、被監視物の動作が正常
である場合における分散として、メモリー２に格納され
る。

上記正常時における分散は、上記のように、被監視物の
動作が正常であるときのでンザーからの入力信号波形を
用いて求めてもよいが、被監視物の設計値などから算出
してもよい。

つぎに、被監視物を運転１〜、被監視物に取付けたセン
サーの得た信号から、上記正常時の場合と全く同様に、
所定期間内の信号を、所定の周期で選択的かつ時系列的
にＣＰＵ　１に入力する。

以下、上記正常時の場合と全く同一の条件で、　６− 複数の統計的手法による数値化および分散の算出を行な
う。々お、ｎＰＩ＋１への入力信号波形の取り込みや、
統計的手法による数値化は、正常時の場合と同一の回数
だけ行なうことが最も好ましいが、必ずしも回数が同一
でなくても、通常の場合は支障はなく、高い精度で異常
を検知することができる。

このようにして求めた運転時の分散を、メモリー　２　
ＶＣ記憶されである」−配圧常時の分散と比較し正常時
と運転時における分散の差があらかじめメモリー２内に
格納されである所定の範囲内にあるか否かを判断する４
゜このような比較や判断が、いずれもＧＰＴＪｌによって
行なわれることはいうまでもないが、運転時と正常時の
分散の差が所定の範囲を越えているときけ、異常と判断
され、インターフェース４を介して、警報ランプの点灯
、異常発生時刻の打刻。

異常発生時における所定期間内のデータの打刻など、必
要な警報や標示を行なう。

上記説明から明らかなように、本発明は、センサーから
の信号を、所望の周期で所望期間づつ、時系列的に多数
入力し、各期間内の入力信号波形を、それぞｆ１複数の
統計的手法によって数値化し、得られた数値の分散から
、異常の有無を検知するものである。

このように、複数の続開的手法によって入力信号波形を
数値化しているため、入力信号波形が複雑であっても、
入力した異常を見落す恐れなしに確実に検知できる。

Ｌ７かも、これらの演算や判断など異常の検知に必要な
ことは、すべて（３Ｐ　Ｕやメモリーが行ない、従来の
検知などのよう斤、高度の専門的知識は全く不要である
。

−ｔのため、専門家のいない中小規模の工場や作業場々
とにおい−Ｃも、広く使用することができ、事故発生の
防止に極めて有効である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す系統図である。

Claims

【特許請求の範囲】

中央処理装置、メモリーおよび時計を少なくともそなえ
、被監視物に装着されであるセンサーから、上記中央処
理装置に入力した信号のうち、上記時計によって規定さ
れた周期および期間内の信号を時系列的に分断し、それ
ぞれ複数の統計的手法によって処理して数値化した後、
得られた数値の分布を求め、該分布をあらかじめ上記メ
モリー内に格納されである正常時の分布と比較すること
により、上記被監視物の異常全検知する異常検知装置。