JPS5894700A - プラントの異常診断方法 - Google Patents

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】 係を用いた論理的処理によりプラントの異常状態を診断
する方法に関するものである。

化学プラントの安定操業を維持するためには、プラント
の状態を常にモニタリングし、異常状態が生じた場合に
は直ちにそれを検知して必要な対応処置を講じ得るよう
にしておかなくてはならない。尚ここで異常状態とは、
システムの状態が何らかの変化を示した状態を言い、必
らずしも故障状態を意味するものではない。従来から知
られているプラントの異常診断方法として、経験的診断
方法と論理的診断方法とがある。絆験的診断方法は、過
去の経験及び現在の知識から想定できる全ての異常状態
についてその原因と異常の現われ方のパターンとを整理
しておき、実際に発生した異常のパターンが何れに核内
するかを調べることに（５） よりその原因を推測しようとするものである。この方法
では、予め異常状態を予想し、その一つ一つについて異
常のパターンを用意しなければなら々い。しかしながら
異常事態は極めて動的なものであり、一定の・やターン
で留まることなく時間の絆過に伴って変化するため、用
意されたパターンでは診断できない場合もでてくる。更
にこの方法では予想しなかった異常事態が発生した場合
にその診断が不可能になるという致命的々欠点がある。

一方論理的診断方法は、因果関係を用いた論理的処理に
基くもので、この方法においてはプロセス変数を点で、
またプロセス変数相互間の因果関係を有向枝で表わして
各有向枝にその因果関係に応じて「＋」または「−」の
符号を与えた符号付有向枝グラフを用意し、各プロセス
変数が正常値に対して大小いずれの方向に偏っているか
によって各点に「＋」または「一」の符号を与え、正常
値である場合には「０」の符号を与える。そしてこれら
の符号の組合せをパターンと呼び、上記符号付有向グラ
フ上に与えられたノ母ターンに対しグ（６） ラフ理論を適用して因果関係を逆にたどることにより異
常の原因を探索する。この方法では、ノロセス変数間の
因果関係が常に成立していること、すなわちシステム構
造が不変であることを前提としている。しかしながら１
ラントにおいて訝通に起り得る機イ屏の故１章やオペ１
／−夕の誤操作等による異常はシステム構造の変化に起
因するものであり、システム構造が不変であると仮定し
た場合これらの異常を同定することができない。したが
って従来の論理的診、新方法で同定し得る異常はかなり
限定されたものになる。史ｒ（この従来の方法では符号
付有向グラフ上のプロセス変数として非測定点が含筐れ
ているため、正常値からの偏りによって各ゾロセス変数
に符号を与えて論理的処理を行なう上で単一原因の仮定
が必要になるという欠点があり、また診断に要する時：
■が長くなる欠点があった。

本発明の目的は、従来診断ができなかった、システム構
造の変化に起因する異常状態を診断できるようにしたグ
ランドの異常診断方法を提嗟することにある。

本発明の他の目的は、システム構造の変化に起因する異
常状態の診断とシステム構造の変化に起因しない鴨常状
幅の診断とを能率良く行なうことができるようにしたグ
ランドの異常診断方法を提案することにある。

本発明の１更に池の目的は、異常状態に発展する可能性
のある過渡状態をも検知できるようにして、異常状態に
対する対液を迅車に講することができるようにしたグラ
ンドの異常診断方法を揚艇することにある。

本発明の異常診断方法は、グラフ理論を用いた論理的な
診断方法を改良したもので、七の最も特徴とするところ
は、従来は全くｓ睨されていた、因果関係が成立しない
有向枝に着目してこれを探索することにより、システム
構造の変化に起因する渓常状態の同定全可能にしたこと
にある。本発明の構成を要約すると下記のｊりである。

先ず本願第１の発明は、システム構造の変化に起因する
異常状態の同定を行なう本発明の基本的な構成を明らか
にしたもので、 （イ）　グランドの測定がなされているゾロセス変数を
薇で表わすとともにゾロセス変数相互間の因果ＩＡ係を
有向枝で表わし、原因が結果を助長する因果関係を示す
有向枝に「＋」符号をまた原因が結果を抑制する因果関
係を示す有向枝に「−」符号をそれぞれ与え、因果関係
の時間遅れを表現するために時間軸方向に展開した多層
構造の符号付有向グラフを作成し、 仲）　各ゾロセス変数が正常範囲にある場合を［０コ、
正常範囲からずれて上限値より大きい場合を「＋」、正
虐範囲からずれて下限値より小さい場合を「−」として
これらの符号ｒＯＪ、ｒ＋Ｊまたは「−」を各ゾロセス
変数が対応する前記有向グラフ上の点に与え、 ｅ→　前記有向枝に与えられた符号と該有向枝の始点及
び終点の符号の積が頁である場合にシステム構造の変化
に起因する異常状態があると同定するものである。

また本願第２の発明は、システム構造の変化に（９） 起因する異常状、幅とシステム構造の変化に起因しない
異常状會との双方を同定してグランドの異常診断を、痣
合的に行なうために必安な基本的構成を明らかにしたも
ので、 （イ）　ノ０ラントの測定がなされている１０セス変数
を点で表わすとともにノロセス変数１ｕ互間の因果関係
を有向枝で表わし、原因が結果を助長する因果関係を示
す有向枝に「＋」符号を、また原因が結果を迎ｆｉＩｌ
ｌする因果関係を示す有向枝に「−」符号をそれぞれ与
え、因果関係の時間遅れを表現するために時間軸方向に
展開した多Ｉ−構造の符号付付向グラフを作成し、 ←）各ゾロセス変数が正常範囲にある場合を「０」、正
常範囲からずれて上限直より大きい場合ヲ「＋」、正常
範囲からずれて下限値より小さい場合を「−」としてこ
れらの符号ｒｏ」、ｒ＋Ｊまたは「−」を各ノロセス変
数が対応する前記有向グラフ上の点に与え、 （ハ）　前記各有向枝に与えられた符号と該有向枝の始
点及び終点の１１号との債を求め、（１０） に）　前記符号の積が負である場合にシステム構造の変
化に起因する異常があると判定する第１の判定過程と、
前記符号の積がｉＥである有向枝と符号が「０」でない
点とを取出して作成した因果関係を表わすグラフを強連
結成分に分割して；侃大強連結成分を探索し該極大強連
結成分にシステム構造の変化に起因しない異常の原因が
あると同定する第２の判定過程とを行なうものである。

また本願用３の発明は、システム構造の斐（ヒに起因す
る異虐状態とシステム構造の変化に／起因しない異常状
態との同定を＋１目率を良く迅速に？牙ない、且つ過渡
状態の認知をも行ない得るようにしたもので、 （イ）　グランドの測定がなされているプロセス変数を
点で表わすとともにプロセス変数相互１１の因果関係？
Ｍ有向枝表わし、原因が結果を助洟する因果関係を示す
有向枝に「＋」符号を、また原因が結果を抑制する因果
関係を示す有向枝に「−」符号をそれぞれ与えた符号付
有向グラフを更に因果関係の時間遅れを表現する友めに
時間軸方向に展開した多層溝潰の符号付有向グラフを作
成し、（ロ）　各ゾロセス変数が正常範囲にある場合を
「０」、正常範囲からずれて上限値より大きい場合を「
モ」、正常範囲からずれて下限値より小さい場合を「−
」としてこれらの符号ｒＯＪ、ｒ＋Ｊまたは「−」を各
ゾロセス変数が対応する前記有向グラフ上の点に与え、 （ハ）　前記各有向枝の始点及び終点の符号の組合せを
調べて始点及び終点の符号が共に「０」の場合を正常状
態、始点及び終点の符号の少なくとも一方がｒＯＪの場
合を過渡状態、始点及び終点の符号が共に「０」でない
場合を異常状態とそれぞれ判定し、 に）　前記各有向枝に与えられた符号と該有向枝の始点
及び終点の符号との積を求め、 （ホ）　前記符号の積が負である場合に前記異常状態は
システム構造の変化に起因する異常であると判定する第
１の判定過俣と、前記１守号の債が正でおる有向枝と符
号が「０」でない点とを取出して作成した因ｉ！ｉ！、
関係を表わすグラフを強連結成分に分割して極大強車結
成分を探索し該極大強連結成分にシステム構造の変化に
起因しない異常の原因がらると判定する第２の判定過程
とをイｊなうものである。

以下図面′ｔ−参照して本発明の戊常診断方法を詳細に
説明する。

本発明の方法においては、グランドシステム及びその状
態を次のように測定されている変数に対応する点のみを
含むグラフで表児する。

先ずグランドの測定されている各ノロセス変数に対して
１個の点を与え、各点が各ノロセス変数を表わすものと
する。例えばノロセス変数として温度及び圧力が測定さ
れている場合、第１図に示すように温度を１つの点ａで
表わし、圧力を曲の１つの点すで現わす。またノロセス
変数間の因果関係全有向枝（矢印の付いた枝）で表わし
、各有向枝でプロセス変数を表わす点の間を結ぶ。第１
図には温度を表わす点ａと圧力を表わす点すとを有向枝
Ａで結んだ伏１ｔ）Ａが示しである。この場合原因とな
るノロヒス変数を表わす点ａを有向枝Ａの（１３） 始点とし、結果となるゾロセス変数を表わす点すを有向
枝Ａの終点とする。そして原因が結果を助長する因果関
係を示す有向枝に１＋」の符号を与え、原因が結果を抑
制する因果関係を示す有向枝に１−」の符号を与える。

第１図の例において温度が上ると圧力が上昇するものと
すると、点ａと点すとの間を結ぶ有向枝Ａに与える符号
は「＋」となる。このようにして得られた符号付有向グ
ラフをモデルグラフと呼び、これによりノロセス変数間
の因来関区を表現する。

次に各ゾロセス変数の測定値が正常範囲にある場合を「
０」、正常範囲からずれて上限値を超えている場合ヲ「
＋」、正常範囲からずれて下限値より低くなっている場
合を「−」として、各プロセス変数を表わす点にこれら
の符号ｒｏ」、ｒ＋」または「−」を与える。第２図は
第１図のモデルグラフの点ａ及びｂにそれぞれ符号「＋
」及び「−」を与えた状態を示してあ・す、この状態は
温ＩＫが正常範囲を超え、圧力が正常範囲を下回ってい
ること′ｆ：、！味している。

（１４） 上記のようにして各測定点に符号ｒ＋」、ｒ−−１また
は「０」が与えられた符号付有向グラフ（モデルグラフ
）において、或時刻における点の符号の組合せをその時
刻における測定点の「ツヤターン」と呼ぶ。そして点の
符号が「０」でない場合、その点を有効点と呼ぶ。また
符号付有向グラフ上に上記「・母ターン」が与えられた
とき、有向枝の符号とその有向枝の始点及び終点の符号
との積の符号が「＋」になる場合にその有向枝を「有効
枝」と呼び、核積の符号が「＝」になる場合にその有向
枝を「非有効枝」と呼ぶ。例えば第２図においては、（
始点の符号）×（有向枝の符号）×（終点の守・号）　
−（＋）Ｘ（＋）Ｘ（−）−（−）であるから、同図の
有向枝Ａは「非有効枝」である。有効枝ばていないこと
を示すものである。正しいツヤターンが与えられていれ
ば、非有効枝が存在することはシステム構造の変化に起
因する異常が発生していることを意味しており、この非
有効枝の始点及び終点の測定点の間の部分でシステム構
造の変化に起因する異常が発生していることになる。し
たがって本発明においては、この非有効枝を探索し、非
有功枝が見出された場合に、その泣ｆ（非有効枝の始点
と、終点との間）でシステム構造の変化に起因する（因
果関係が成立しなくなるような）異常が生じていると同
定する。ここでシステム構造の変化に起因する異常とは
、例えば機器の故障。

破損、劣化や、オ（レータの操作ミス等である。

モデルグラフ（符号付有向グラフ）上に測定点の或・や
ターン（測定されている変数を表わす点に与えられた符
号の東金）が与えられた場合、そのパターンを観察する
ことによりシステムの状態全認知することができる。即
ち、各有向枝ごとにその始点の符号と終点の符号とを調
べ、始点及び終点の符号の組合すが（０，０）の場合（
ノロセス変故に変化がない場合）を正常状態と判定する
。

また始点及び終点の符号の組合亡が（＋、十）。

（−、＋　）　、　（＋、　−）及び（−、−’）の場
合（始点伎び終点の両変数が共に凹らかの変化をした場
合）を異常状態と１′ｌｌ定する。始点及び終点の符号
の組合せが（ｏ　、十）　、　（ｏ　、−）、（＋、０
）及び（−，０）の場合は過度状態であって、この状態
は時間の１経過に伴って正常状轢または異常状態に移行
する。ここで各有向枝の始点及び終点をそれぞれａ＋及
びａ−で表わし、それぞれの符号をＳｉｇｎ　（ａ＋）
及びＳｉｇｎ（ｃｌ）で表わすと、システムの状態は次
の４つの場合に整理される。

（１）　　Ｓｉｇｎ（＆＋）＝０　、　Ｓｉｇｎ（θ−
）＝Ｏ・・・・正常状態（２）　　Ｓｉｇｎ（（ｔ”）
”４０．Ｓｉｇｎ（θ−）＝０　・・・・・過渡状態（
３）　　Ｓｉｇｎ（ａ”）＝Ｏ，Ｓｉｇｎ（δ−）ＮＯ
・・・・・過渡状態（４）　　Ｓｉｇｎ（δ＋）　）Ｑ
　、　Ｓｉｇｎ（＆−）ＮＯ、、、、、、、異常状態上
記の方法によりシステムの異常状態が認知された場合、
それがシステム構造の変化に起因するものである場合に
は、前述のように非有効枝をチェックすることによって
異常を同定できる。すなわち、各有向枝の始点及び終点
の符号の組合せが上記（４）の場合には、先ずその有向
枝の符号とその始点及び終点の符号との積を求めてその
積の符号が正であるか直であるかによってその有向枝が
有（１７） 効枝であるか非有効枝であるかをｐＨ定し、非有効枝で
４しる場合にはシステム構造の変化に起因する異常であ
ると同定する。

ここで異帛伏襟にあると同定さ７’した有向枝が有効伎
である場合、その異常状態は／ステム構造の変化に起因
しないものであり、符号の組合せが上記（４）の場合に
該当すると判足された２つの測定点の１川のシステム構
造は不変である。このようにシステム構造に刈の変化も
見られないにも拘らずシステムの状態が変化した場合に
は、以下に示す因果関係を表わすグラフ（ＣＥダラフ）
による因果関係の解析によりそのシステム状態の変化（
異常状態）の原因を探索する。

ここでＣＥグラフとは、或時刻にあ・ける測定点の、ｆ
ターンがりえられたモデルグラフから全ての有効点と有
効枝を取出して、これら有効点及び有効枝のみにより構
成したグラフであり、原因（Ｃａｕｓｅ　）と結果（Ｅ
ｆｆｅｃｔ　）の伝播の様子、即ちシステムの状態変化
の伝播の様子を表現するものである。。

（１８） システムの状嶺変化の原因を探索する場合、このＣＥグ
ラフを強連結成分に分割し、極大強連結成分を求める。

ここで強連結成分とは、第３図（Ａ）及び（Ｂ）に破線
で囲んで示したような部分グラフ（成分）Ｓであって、
その成分内の各点から同−成分内のいずれの点−２も同
じ向きの矢印をたどって到達できるようになっているも
のを言う。また本発明においては特に単一の有効点も強
連結成分とする。そこで強連結成分Ｓ相互間の関係を調
べ、最も上流にある強連結成分を甑大強連結成分Ｓｍと
呼ぶ。この甑大強連結成分Ｓｍは、状態変化の原因がそ
の内部に含まれている要素にあることを示している。

即ちシステム構造の変化に起因しない状態変化が見出さ
れた場合には、ＣＥグラフから第３図ら）。

（Ｂ）に例示したような強連結成分相互間の関係を求め
、その上流をたどって極大強連結成分Ｓｍ’ｊｒ：見出
し、この極大強車結成分の内部にシステム状態変化の原
因があると判定する。この場合測定点の数により、状態
変化の原因となっている１同所の同定の精度が定まり、
ｄｌ１１定点の敢を増加させることにより原因１同所の
同定をより具体的に行なうことができる。

谷側定点の符号のパターンが与えられたモデルグラフは
、或時刻におけるシステムの状態を表現しているが、実
１祭の！ラントシステムにおいては、時間遅れ要素を含
むのが普通であり、時間遅れ要素がある場合には、因果
関係の原因が生じてから結果が生じるまでに時間が経過
するため、１つのモデルグラフはシステムの状態を表現
することができない。

そこで本発明においては、符号付有向グラフを時間軸方
向に展開した多層構造のモデルグラフを用いる。この多
ノー構造のモデルグラフに分いては、或一定の時！…間
隔ごとに異なる平面を考え、同一時刻におけるプロセス
変数の点は同一平面上に置く。またグラフ上の枝は（、
）時間遅れのない因果関係を表わす枝と、（ｂ）時間遅
れのおる因果関係を表わす枝と、（Ｃ）過去の状態を保
持しようとする慣性の枝とに分類し、これらの枝のうち
（ａ）の枝は同−次にこの多層構造のモデルグラフの一
例を第４図に示した簡単なシステムを例にとって説明す
る。

第４図のシステムは配Ｗ１からタンク２に液を供給し、
タンク２から配管３を１山して液を流出させるものであ
り、タンクへの液の流入１Ｆ　１　と配管３からの液の
流出ｆｉｔ　Ｆ　ｚ　と、タンク内の液面レペした状態
にある。この場合のシステム方程式は、下記の通りであ
る。

Ａ　（ａｈ／ｄｔ　）　＝ＦＩ　−Ｆ’２　　　　　・
・・・・・・・・■Ｆ２＝に−Ｌ　　　　　　　　　　
・・・・・・・・■ここでＡ及びＫは定数である。上記
０式は、Ｆ　Ｉ　　＋　Ｆ　２の変化とＬの変化との間
に時間遅れがあることを表現している。このシステムに
おいては、測定されているプロセス変数がＦ、、Ｆ２及
びＬの３つであるので、有向グラフを作成するに当って
は３つの点を考える。またこの場合時間遅（２１） れ委索があるたり、すべてのプロセス変数＋ｈ”５　（
７）　因果関係を表現するためには単一の平面上にグラ
フを描いただけでは不十分である。そこで、第５図に示
すように異なる時刻ｔ、　＋　ｔ２＋・・・ｔｎに対応
した平面ｐ＋＋ｌ）２＋・・ｐＨを考え、各平面上にそ
れぞれプロセス変数Ｆ、、Ｌ及びＦ２に対応した点を考
える。そしてノロセス変数相互間の因果関係を示す有向
枝を各平面上及び異なる千面相乱間に描き、各平面上の
点に、それぞれ、その平面に対応する時刻における各プ
ロセス変数の測定値と正常値との比較に基いて符号ｒ＋
」、ｒ−Ｊまたは「０」を与える。尚第５図においては
、各有向枝に符号を付ける代りに、与えられている符号
が１＋」の有向枝を実線で、与えられている符号が「−
」の有向枝を破線でそれぞれ表示しである。このように
して、時間軸ｔの方向に展開した多ｊ−モデルグラフＧ
が寿られた。このモデルグラフにおいて例えば線で囲ま
れたＱの部分では、有向枝の始点（Ｌ）の符号が「＋」
、終点（Ｆ２）の符号が「＋」であるので異常状態が生
じていることが判るか、（２２） この場合、有向枝の符号は「＋」であり、この有向枝の
符号とその始点及び終点の符号との債は「＋」であるの
で、このＱの部分では因果関係が成立している。したが
ってＱの部分で生じた異常はシステム構造の変化に起因
するものではないことが判る。この異常の原因を探索す
るためには、第５図のモデルグラフから有効点及び有効
枝のみを抽出して同じく時間軸方向に展開されたＣＥグ
ラフを作成し、前述のように極大強連結成分を見出せば
よい。また第５図において例えば符号Ｑ′で示した部分
においては、有向枝の始点（Ｌ）及び終点（Ｆ２）の符
号がそれぞれ「＋」及び「−」であり、有向枝の符号が
「＋」であるので、この有向枝は非有幼枝である。した
がってこの部分では因果関係が不成立（Ｌが増力口すれ
ばＦ２が増／Ｊｌｌ　ＬなければならないのにＦ２が減
少している。）であり、システム構造の変化に起因する
異常が生じた（例えばパルプ４が誤操作により開いた）
ことが判る。

以上のように、モデルグラフに与えられた測定点の符号
の・９ターンによりシステムが正常状態。

過渡状態、異常状態のいずれにあるかを判、別でき、非
有効枝をチェックすることによりシステム構造の変化に
起因する異常状態を同定することができる。またＣＥグ
ラフを強連結成分に分別して１量大強連結成分を探索す
ることによりシステム構造の変化に起因しない異常の原
因を同定することができる。これらの論理的処理は、コ
ンビーータを用いて容ｇに行なうことができる。

第６図は本発明をコンビーータを用いて実施する場合の
異常診断アルゴリズムの一例を示したものであり、この
レリにおいて■は正常状態、過渡状態、及び異常状轢の
判別とシステム構造の変化に基く異常状態の同定とを行
なうフェーズである。

また■はＣＥグラフを用いてシステム構造の変化に起因
しない異常の原因を同定するフエ−でである。フェーズ
Ｉにおいては、先ｒ予めコンピュータ内に用意された多
層構造のモデルグラフ上の各点に対応したノロセス変数
の或時刻における測定値を読み込み、予め与えられてい
る各変数の正常値と比較して測定点の符号のパターンを
発生させる。このパターンと、これより前の時刻におい
て同じように発生させたパターンとに基き、各有向枝の
始点δ１と終点ａ−の符号の組合せからシステムの状軛
を判別する。即ち始点及び終点の符号が（０，０）の場
合には正常状態としてこれを表示し、（０，±）または
（士、０）の場合には過渡状態としてこれを表示する。

また始点及び終点の符号が（±、±）の場合には、異常
状源とし、この場合は先ず因果関係が成立しているか否
かを判別する。この判別を各有向枝の符号とその始点及
び終点の符号との遺の符号か「＋」か「−」が１でよっ
て行なうのは前述の通りでおる。この判別の結果、因果
関係が成立していない場合にはシステム構造の変化に基
〈異常状態と同定する。因果関係が成立している場合に
は、次のフェーズ■に移行して、先ず有効点と有効枝の
みを取出すことによりＣＥグラフを発生させる。次いで
このＣＥグラフを強連結成分に分割する。次のステツブ
では極大強連結成分を探索してシステム構造の変化に（
２５） 起因しない異帛の原ｉ」を同定し、七の結果を表示する
。

第６図に示した異常診断アルゴリでムでは、７エー、ｅ
　ｌに分いて正１信状態、過渡状態及び異常状態の判別
を１″１′なった陵に因果関係が成立するが否かの判断
を行ない、次いで７エーＸ■に移行して、因果関係が成
立するか否かの判４を行なう際に求めた、各有向枝の符
号とその始点及び終点の符号との積の演シ結果に基いて
有効枝及び有効点を取出し、ＣＥグラフを発生させるよ
うにしているが、本発明は、必らずしもこのような順序
で処理を行なう場合に限定されるものではない。例えば
、フェーズＩにおいては、・やターン全発生させた後止
　−常状態、過渡状態及び異常状態のＮ別を行なうこと
なく、各有向枝の符号とその始点及び終点の符号との積
を求めて該符号の積が貞になる非有効枝を探索すること
によりシステム構造の変化に基く異常状態の判定を行な
うようＶＣすることもできる。

この場合、非有効枝の探索のために求めた符号の積の演
算結果を利用してＣＥグラフｋＡ生させ、（２６） フ１−ズ■に移行することができるのは勿論であるが、
非有効枝の探索のための符号の横の演琳とは別個に有効
枝を砲出すための符号の積の演痙を行なってその結果に
よりＣＥグラフを作成し、フエ　ｆｆＪを非有効枝の探
索と並行して行なわせるようにしてもよい。

本発明は、基本的には従来無視されていた非有効枝に着
目してこれを探索することによりシステム構造の変化に
起因する異常を同定し得るようにしたことを特徴とした
ものであり、システム構造の変化に起因しない異常の認
知は場合によっては上記実施例に示した方法以外の適当
な方法で行なってもよい。

システム構造の変化に起因する異常の同定とシステム構
造の変化に起因しない異常の同定とを共に符号付有向グ
ラフを用いた論理的診断方法で行なう場合には、非有効
枝を探索することによりシステム構造の変化に起因する
異常状態があると判定する第１の判定過程と、ＣＥグラ
フを強連結成分に分割して・１大強連結成分を探索する
ことによりシステム構造の変化に起因しない異常の原因
を判定する第２のＮ定過程とを行なうのであるが、上記
実施列のように特に正常状態、過渡状態及び異常状態を
ｔ４Ｊ別する過程を設けて、異常状態が検出されたとき
のみ上記第１及び第２の判定過程を行なうようにすると
、プログラムのサイでを大形化することなく、最も効率
良く異常診断を行なうことができる。また過渡状態は、
時間の経過とともに異常状態に発達するり化性があるた
め、上記実施例のように、過渡状態をも同定し得るよう
にしておけば、異常の前駆状況をも監視することができ
、異常に対する対応処置を迅速に講することができる。

以上のように、本発明によれば、従来の方法では不可能
であった、システム構造の変化に起因する異常状［甜の
診断を行なうことができる利点がある。また本願第２の
発明によれば、システム構造の変化に起因する異常の診
断に卯えてシステム構造の賀化に起因しない異常の診１
析をも同じ符号付有向グラフを用いて行なうことができ
るので、システムの、母台的な異常診断を効率良く行な
うことができる。特に本願第３の発明によれば、先ず正
常状態、過渡状態及び異常状態の判別を行なって異常状
態と判別された場合にのみシステム構造に起因する異常
とシステム構造に起因しない異常とを判定する過程を行
なうので、異常診断を特に効率良く行なうことができる
。またこの場合過渡状態を検出できるので異常の前駆状
態をも知ることができ、異常に対する対応処置を迅速に
講することができる。更にまた、本発明の方法において
異常状態の判別は符号のチェックにより瞬時に行なうこ
とができる上に、非測定点の符号の仮定も不要であるの
で、異常診断を迅速に行なうことができる。また本発明
の方法では単一原因の仮定を含まないため、異常の原因
が複数個ある場合にも対処できる利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図及び第２図は符号付有向枝グラフの説明図、第３
図へ）及び（Ｂ）はＣＥグラフを分割して作成した強連
結成分の相互関係を示すグラフの列を示（２９） す、線図、第４図はシステムの一例を示す概略構成図、
第５図は第４図のシステムの多層構造モデルグラフを説
明する説明図、第６図は本発明の一実施例における異常
診断アルプリｆムを示すフローチャートである。 ａ＋ｂ・・・点、Ａ・・・有向枝、Ｇ・・・多層構造の
モデルグラフ。 （３０）

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　プラントの異常状態を診断する異常診断方法
   において、 プラントの測定がなされているプロセス変数ヲ点で表わ
   すとともにプロセス変数相互間の因果関係を有向枝で表
   わし、原因が結果を助長する因果関係を示す有向枝に「
   ＋」符号をまた原因が結果を抑制する因果関係を示す有
   向枝に「−」符号をそれぞれ与え、因果関係の時間遅れ
   を表明するために時間軸方向に展開した多層構造の符号
   付有向グラフを作成し、 各プロセス変数が正常範囲にある場合を「０」。 正常範囲からずれて上限値より大きい場合を「＋」。 正常範囲からずれて下限値より小さい場合を「−」とし
   てこれらの符号ｒＯＪ、ｒ＋Ｊｔたは「−」を各プロセ
   ス変数が対応する前記有向グラフ上の点に与え、 前記有向枝に与えられた符号と該有向枝の始点及び終点
   の符号との積が負である場合にシステム構造の変、化に
   起因する異常状態があると判定することを特徴とするプ
   ラントの異常診断方法。
2. （２）　　プラントの異常状態を診断する異常診断方法
   において、 プラントの測定がなされているプロセス変数を点で表わ
   すとともにプロセス変数相互間の因果関係を有向枝で表
   わし、原因が結果を助長する因果関係を示す有向枝に「
   ＋」符号をまた原因が結果を抑制する因果関係を示す有
   向枝に１−」符号をそれぞれ与え、因果関係の時間遅れ
   を表現するために時間軸方向に展開した多層構造の符号
   付有向グラフを作成し、 各プロセス変数が正常範囲にある場合を「０」。 正常範囲からずれて上限値より大きい場合を「＋」。 正常範囲からずれて下限値より小さい場合を「−」とし
   てこれらの符号ｒＯＪ、ｒ＋Ｊまたは「＝」を各プロセ
   ス変数が対応する前記有向グラフ上の点に与え、 前記各有向枝に与えられた符号と該有向枝の始点及び終
   点の符号との積を求め、 前記符号の積が負である場合にシステム構造の変化に起
   因する異常があると判定する第１の判定過程と、前記符
   号の積が正である有向枝と符号が１０」でない点とを取
   出して作成した因果関係を表わすグラフを強運結成分に
   分割して極大強連結成分を探索し該極大強連結成分にシ
   ステム構造の変化に起因しない異常の原因があると判定
   する第２の判定過程とを行なうことを％帝とするプラン
   トの異常診断方法。
3. （３）　　プラントの異常状態を診断する異常診断方法
   において、 プラントの測定がなされているプロセス変数を点で表わ
   すとともにプロセス変数相互間の因果関係を有向枝で表
   わし、原因が結果を助長する因果関係を示す有向枝に「
   ＋」符号をまた原因が結果を抑制する因果関係を示す有
   向枝に「＝」符号をそれぞれ与え、因果関係の時間遅れ
   を表現するために時間軸方向に展開した多層構造の符号
   付有向グラフを作成し、 各ゾロセス変数が正常範囲にある場合を「Ｏ」。 正常範囲からずれて上限値より大きい場合を１＋」。 正常範囲からずれて下限値より小さい場合を「−」とし
   てこれらの符号１−　ＯＪ　、　ｒ　＋　Ｊ　ｔたは「
   −」を各ゾロセス変数が対応する前記有向グラフ上の点
   に与え、 前記各有向枝の始点及び終点の符号の組合せを調べて始
   点及び終点の符号が共に「０」の場合を正常状態、始点
   及び終点の符号の少なくとも一方が「０」の場合を過渡
   状態、始点及び終点の符号が共に１０」でない場合を異
   常状態とそれぞれ判別し、 前記各有向枝に与えられた符号と該有向枝の始点及び終
   点の符号との積を求め、 前記符号の積が狗である場合に前記異常状態はシステム
   構造の変化に起因する異常であると判定する第１の判定
   過程と、前記符号の積が正である有向枝と符号が「０」
   でない点とを取出して作成した因果関係を表わすグラフ
   を強運結成分に分割して極太強連結成分を探索し該極太
   強連結成分にシステム構造の変化に起因しない異常の原
   因があると判定する第２の判定過程とを行なうことを特
   像とするプラントの異常診断方法。