JPS59149513A - 制御系の異常判別方法 - Google Patents
制御系の異常判別方法Info
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- JPS59149513A JPS59149513A JP58016336A JP1633683A JPS59149513A JP S59149513 A JPS59149513 A JP S59149513A JP 58016336 A JP58016336 A JP 58016336A JP 1633683 A JP1633683 A JP 1633683A JP S59149513 A JPS59149513 A JP S59149513A
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、制御系の内部異常を選択的に検知する改良さ
れた制御系の異常判別方法に関する。
れた制御系の異常判別方法に関する。
第１図は制御系に内部異常が発生したか否かを検知する
従来の異常検知方法の一例を示すものである。同図はデ
ータの入出力及び演算が所定のサンプリングタイム（Ｋ
＝−０，１：、２・・・・・・）で行なわれる離散値系
を表わしており、制御系１は入力値ＬＩＫを入力して状
態変数ＸＫを出力する。
従来の異常検知方法の一例を示すものである。同図はデ
ータの入出力及び演算が所定のサンプリングタイム（Ｋ
＝−０，１：、２・・・・・・）で行なわれる離散値系
を表わしており、制御系１は入力値ＬＩＫを入力して状
態変数ＸＫを出力する。
上記状態変数ＸＫは、センサ２によって観測雑音ＶＫを
含んだ観測値■として観測される。観測値路カラは、カ
ルマンフィルタ３を通して、Ｋ−１の時点からに時点に
対する状態変数予測値ＸＫが順次算出され、異常検知部
４において、Ｋ時点における観測値ｙｘとＨ−マＫが比
較され、その残差系列法を用いて異常判別が行なわれる
。
含んだ観測値■として観測される。観測値路カラは、カ
ルマンフィルタ３を通して、Ｋ−１の時点からに時点に
対する状態変数予測値ＸＫが順次算出され、異常検知部
４において、Ｋ時点における観測値ｙｘとＨ−マＫが比
較され、その残差系列法を用いて異常判別が行なわれる
。
すなわち、残差系列■は、観測行列をＨとし、下式で与
えられる。
えられる。
ｙＫ ＝ ｙＫ−Ｈ＠ＸＫ
制御系が正常なときは、残差系列γには、平均値零の正
規性白色雑音系列となり１、制御系に異常があると上記
γにの平均値は零でなく、あるノくイアス量を持つ。し
たがってこのバイアス量が異常検知しベル以上であるこ
とによって異常を検出する白色性検定法が適用される。
規性白色雑音系列となり１、制御系に異常があると上記
γにの平均値は零でなく、あるノくイアス量を持つ。し
たがってこのバイアス量が異常検知しベル以上であるこ
とによって異常を検出する白色性検定法が適用される。
しかしながら」−記検知方法では、異常発生の時点Ｋを
検知できるだけであり、異常発生した制御パラメータを
選択して判別することはできない。
検知できるだけであり、異常発生した制御パラメータを
選択して判別することはできない。
上記問題を解決するために、例えば第２図に示すように
制御系の内部異常を選択的に検知する方法が考えられて
いる。同図においては前記第１図に比して、異常検知部
４の人力信号としてｕＫ、カルマンフィルタ３の出力す
る状態変数推定値Ｑが追加され、異常検知部４の中に、
制御パラメータ変動分計算要素４１と、異常パラメータ
検知要素４２を有し、出力信号として異常な制御パラメ
ータの検知出力５Ａ、及び異常程度検知出力５Ｂが追加
されている。
制御系の内部異常を選択的に検知する方法が考えられて
いる。同図においては前記第１図に比して、異常検知部
４の人力信号としてｕＫ、カルマンフィルタ３の出力す
る状態変数推定値Ｑが追加され、異常検知部４の中に、
制御パラメータ変動分計算要素４１と、異常パラメータ
検知要素４２を有し、出力信号として異常な制御パラメ
ータの検知出力５Ａ、及び異常程度検知出力５Ｂが追加
されている。
この方法の原理は、各制御パラメータの変動分を残差系
列γにの重み付最小２乗推定値として表わし、これらの
値の相対比較によって、いずれの制御パラメータが異常
変動したかを選択して決定するものである。具体的には
、予め異常を起すと予想される制御パラメータについて
の計算ヲ行ない、これらの制御パラメータ間で変動分の
相互比較を行なっている。このためこの方法においては
、異常を想定しない、又は、想定したとしても異常検知
システムの構成上、異常パラメータの計算対象に含めな
かった制御パラメータが異常を起すと、内部異常の選択
判別が間違ってしまう恐れが残されている。
列γにの重み付最小２乗推定値として表わし、これらの
値の相対比較によって、いずれの制御パラメータが異常
変動したかを選択して決定するものである。具体的には
、予め異常を起すと予想される制御パラメータについて
の計算ヲ行ない、これらの制御パラメータ間で変動分の
相互比較を行なっている。このためこの方法においては
、異常を想定しない、又は、想定したとしても異常検知
システムの構成上、異常パラメータの計算対象に含めな
かった制御パラメータが異常を起すと、内部異常の選択
判別が間違ってしまう恐れが残されている。
本発明は上記事情に鑑みてなされ、異常検知システムが
異常検知の対象としている制御パラメータの異常発生で
は、正しく異常の制御パラメータを選択判別し、異常検
知の対象としていない制御パラメータの異常発生では、
異常検知対象外の制御パラメータに異常があることを正
しく判別する前記欠点のない制御系の異常判別方法を提
供することを目的とする。
異常検知の対象としている制御パラメータの異常発生で
は、正しく異常の制御パラメータを選択判別し、異常検
知の対象としていない制御パラメータの異常発生では、
異常検知対象外の制御パラメータに異常があることを正
しく判別する前記欠点のない制御系の異常判別方法を提
供することを目的とする。
本発明は、制御系の入力値、観測値および制御系の各部
の制御パラメータを含む状態方程式から遂次、状態を予
測・推定し、各部状態変数の予測値と推定値、および観
測値のそれぞれの各サンプルタイム（Ｋ＝０． １．２
・・・・・）の値から求めた制御パラメータの異常変動
分を、前記状態方程式の係数に制御パラメータ修正分と
して付加することにより、状態推定誤差が修正されるこ
とをもって、当該制御パラメータの異常検知結果を再確
認するものである。
の制御パラメータを含む状態方程式から遂次、状態を予
測・推定し、各部状態変数の予測値と推定値、および観
測値のそれぞれの各サンプルタイム（Ｋ＝０． １．２
・・・・・）の値から求めた制御パラメータの異常変動
分を、前記状態方程式の係数に制御パラメータ修正分と
して付加することにより、状態推定誤差が修正されるこ
とをもって、当該制御パラメータの異常検知結果を再確
認するものである。
すなわち制御系は、自動制御系の表現法の１つである状
態空間法を用いて次の＋ｔｉ 、 ＋２＋のシステム方
程式で表わすことができる。
態空間法を用いて次の＋ｔｉ 、 ＋２＋のシステム方
程式で表わすことができる。
ＸＫ＋１＝Φ（Ｐ＋ΔＰ） −ＸＫ ＋Ｇ（Ｐ＋△Ｐ）
−諏＝−（１）Ｙｘ＋ｔ ＝Ｈ番ＸＫ−）−１＋ ｖ
ｘ＋ｘ −・ｆ２）ただし、 ＸＫ：に段での状態値 Φ（Ｐ＋△Ｐ）：制御パラメータＰの正常分Ｐ＋異常・
変動分△Ｐの関数で表わした遷移行列Ｇ（Ｐ＋△Ｐ ）
： 制御パラメータＰの正常外Ｐ÷異常変動分ΔＰの
関数で表わした駆動行列ＬＩＫ ： Ｋ段での入力
値 ｙＫ＋１ｅ Ｋ ＋ １段での観測値ｖＫ＋１：
Ｋ ＋ １段での観測雑音前記、従来の検知方法におい
て説明した異常発生した制御パラメータを選択して１４
」別する第２図に示される制御系の内部異常を検知する
方法においては、１１） 、 、（２）式を次のように
変形して制御パラメータの異常変動分△Ｐを求めており
、ＸＫ＋ｔ＝Φ（Ｐ）・Ｘｘ＋Ｇ（Ｐ）ｕＫ＋Ｄ（Ｐ＋
ＸＫ＋ｕＫ）△Ｐ＋ｗＫ ・・・・・
（３）γに＋１ ＝）’にＩＩ Ｈ＠ＸＫ＋１＝Ｈ・
〔Φ（Ｐ）ｅＸｘ十〇（Ｐ）・ｔ＋ｘ＋Ｄ（Ｐ、ｘＫ＋
ｕＫ）ａ △Ｐ ＋ＷＫ ） −ＨＩＩ （Φ（ｐ）
釦Ｑ＋Ｇ（Ｐ）−ｕＫ、 ）＝Ｆ１（・△Ｐ＋ξに＋
□ ・・・・ （４）ＡＴ −１△」 △−
１−（ ΔＰ＝〔ＦＫ−８Ｋ＋１・ＦＫ〕・ＦＫ”８に＋１・γ
に＋１ ・・・・（５）ただし ＷＫ＝２次微分を省略したことによる近似誤差ＦＫ＝Ｈ
ｅ Ｄ（Ｐ 、 ＸＫ 、 ｕＫ） 近似誤差ξｘ
＋５＝Ｈ（Φ（Ｐ）・（ｘＫ ＸＫ）＋ｗＫ）＋ＶＫ＋
ｘＦＫ−ＦＫの推定値 以上の計算を、あらかじめ異常を起すと想定される制御
パラメータ（１，２・・・・・・ｒ＋）Ｋ対して実施し
△Ｐ１．△Ｐ２ ・・・・・△Ｐｎを得る。
−諏＝−（１）Ｙｘ＋ｔ ＝Ｈ番ＸＫ−）−１＋ ｖ
ｘ＋ｘ −・ｆ２）ただし、 ＸＫ：に段での状態値 Φ（Ｐ＋△Ｐ）：制御パラメータＰの正常分Ｐ＋異常・
変動分△Ｐの関数で表わした遷移行列Ｇ（Ｐ＋△Ｐ ）
： 制御パラメータＰの正常外Ｐ÷異常変動分ΔＰの
関数で表わした駆動行列ＬＩＫ ： Ｋ段での入力
値 ｙＫ＋１ｅ Ｋ ＋ １段での観測値ｖＫ＋１：
Ｋ ＋ １段での観測雑音前記、従来の検知方法におい
て説明した異常発生した制御パラメータを選択して１４
」別する第２図に示される制御系の内部異常を検知する
方法においては、１１） 、 、（２）式を次のように
変形して制御パラメータの異常変動分△Ｐを求めており
、ＸＫ＋ｔ＝Φ（Ｐ）・Ｘｘ＋Ｇ（Ｐ）ｕＫ＋Ｄ（Ｐ＋
ＸＫ＋ｕＫ）△Ｐ＋ｗＫ ・・・・・
（３）γに＋１ ＝）’にＩＩ Ｈ＠ＸＫ＋１＝Ｈ・
〔Φ（Ｐ）ｅＸｘ十〇（Ｐ）・ｔ＋ｘ＋Ｄ（Ｐ、ｘＫ＋
ｕＫ）ａ △Ｐ ＋ＷＫ ） −ＨＩＩ （Φ（ｐ）
釦Ｑ＋Ｇ（Ｐ）−ｕＫ、 ）＝Ｆ１（・△Ｐ＋ξに＋
□ ・・・・ （４）ＡＴ −１△」 △−
１−（ ΔＰ＝〔ＦＫ−８Ｋ＋１・ＦＫ〕・ＦＫ”８に＋１・γ
に＋１ ・・・・（５）ただし ＷＫ＝２次微分を省略したことによる近似誤差ＦＫ＝Ｈ
ｅ Ｄ（Ｐ 、 ＸＫ 、 ｕＫ） 近似誤差ξｘ
＋５＝Ｈ（Φ（Ｐ）・（ｘＫ ＸＫ）＋ｗＫ）＋ＶＫ＋
ｘＦＫ−ＦＫの推定値 以上の計算を、あらかじめ異常を起すと想定される制御
パラメータ（１，２・・・・・・ｒ＋）Ｋ対して実施し
△Ｐ１．△Ｐ２ ・・・・・△Ｐｎを得る。
これらの値は同時には、１つの制御パラメータしか変動
を起さないとすると、相対的比較により最も大きな変動
量を示す制御パラメータを選択して異常判定を行ない、
その変動量の大きさにより異常の程度を知ることが出来
る。ここまでの方法で異常を想定したＦｌｊＩＪ御パラ
メータ（１，２・・・・ｎ）に異常が発生している場合
は、正しく異常検知が行なわり、たが、異常を想定しな
い制御パラメータに異常が発生した場合は、前記のよう
に異常の選択判別が間違ってしまう恐れを残存した。
を起さないとすると、相対的比較により最も大きな変動
量を示す制御パラメータを選択して異常判定を行ない、
その変動量の大きさにより異常の程度を知ることが出来
る。ここまでの方法で異常を想定したＦｌｊＩＪ御パラ
メータ（１，２・・・・ｎ）に異常が発生している場合
は、正しく異常検知が行なわり、たが、異常を想定しな
い制御パラメータに異常が発生した場合は、前記のよう
に異常の選択判別が間違ってしまう恐れを残存した。
そこで不発明では、異常ありと判定された制御パラメー
タｍ（１≦ｍ≦ｎ）の変動分へＰｍを（１）式に代入す
る方法で状態方程式の係数に１９１」御パラメータ修正
分として付加し、カルマンフィルタにより状態の予測・
推定をやり直す。その結果、制御パラメータｍが異常で
あることに間違いなければ、状態推定誤差は十分率さい
値に収束する。一方、異常を想定しない制御パラメータ
に異常が発生した場合は、状態推定が正しく行なわれな
いために状態推定誤差はある大きさで出てくることにな
る。
タｍ（１≦ｍ≦ｎ）の変動分へＰｍを（１）式に代入す
る方法で状態方程式の係数に１９１」御パラメータ修正
分として付加し、カルマンフィルタにより状態の予測・
推定をやり直す。その結果、制御パラメータｍが異常で
あることに間違いなければ、状態推定誤差は十分率さい
値に収束する。一方、異常を想定しない制御パラメータ
に異常が発生した場合は、状態推定が正しく行なわれな
いために状態推定誤差はある大きさで出てくることにな
る。
したがって、この状態推定誤差の大きさを制御系によっ
て決まる判定レベルで判定する。そして判定レベル以下
の場合は、制御パラメータｍに異常があったと判定し、
又、判定レベルを越える状態推定誤差があった場合は、
異常を想定しない制御パラメータに異常があったと判定
する。こうして制御系の内部異常を選択的に検知するこ
とができる制御系の異常判別方法を提供している。
て決まる判定レベルで判定する。そして判定レベル以下
の場合は、制御パラメータｍに異常があったと判定し、
又、判定レベルを越える状態推定誤差があった場合は、
異常を想定しない制御パラメータに異常があったと判定
する。こうして制御系の内部異常を選択的に検知するこ
とができる制御系の異常判別方法を提供している。
第３図は本発明の一実施例を示し、前記第２図に比べて
、カルマンフィルタ３Ｂ、異常判定要素４３が新たに追
加され、新たな出力として異常な制御パラメータ検知せ
ず５Ｃを有する。
、カルマンフィルタ３Ｂ、異常判定要素４３が新たに追
加され、新たな出力として異常な制御パラメータ検知せ
ず５Ｃを有する。
すなわち、異常検知部４０制御パラメ一タ変動分計算要
素では、異常を想定している制御パラメータ（ｌ、２・
・・・・ｎ）のすべての変動分△Ｐ１゜△Ｐ２・・・・
・△Ｐｎを計算する。異常パラメータ検知要素４２では
、△”１＋ΔＰ２・・・・・△Ｐｎの中から異常パラメ
ータの変動分△Ｐ ｍ （１≦ｒＴｌ≦ｎ）を選択検知
する。この△Ｐ ｍは新たに追加したカルマンフィルタ
３Ｂに、状態方程式の係数の修正信号として伝えると同
時に、カルマンフィルり３Ｂを起動し、引続く観測値ｙ
とを用いて動作させる。
素では、異常を想定している制御パラメータ（ｌ、２・
・・・・ｎ）のすべての変動分△Ｐ１゜△Ｐ２・・・・
・△Ｐｎを計算する。異常パラメータ検知要素４２では
、△”１＋ΔＰ２・・・・・△Ｐｎの中から異常パラメ
ータの変動分△Ｐ ｍ （１≦ｒＴｌ≦ｎ）を選択検知
する。この△Ｐ ｍは新たに追加したカルマンフィルタ
３Ｂに、状態方程式の係数の修正信号として伝えると同
時に、カルマンフィルり３Ｂを起動し、引続く観測値ｙ
とを用いて動作させる。
カルマンフィルタの状態予測・推定から得られる状態推
定誤差ｅＫは ｅＫ＝ ＶＫ −ｆ（０Ｘ Ｋ で表わされる。
定誤差ｅＫは ｅＫ＝ ＶＫ −ｆ（０Ｘ Ｋ で表わされる。
異常判定要素４３は、例えば残差チェック法を適用する
と、上記ｅＫのノルム１ｌｅＫｌ１２（＝ｅＫ”ｅＫの
意味）をしきい値ηで判定し、 ｆｌｅＫＩＩ２≦η
のときには、誤差なしと見て、故障判定が正しく行なわ
れ、制御パラメータｍ（１≦ｍ≦ｎ）に異常があったこ
とを再確認し、異常な制御パラメータ検知出力５Ａを出
力する。また、１ｌｅＫ１１２）ダのときには、異常を
想定しない制御パラメータに異常があるのを、異常を想
定した制御パラメータに異常があったと判断したとして
、異常な制御パラメータ該肖せず５Ｃ信号を出力する。
と、上記ｅＫのノルム１ｌｅＫｌ１２（＝ｅＫ”ｅＫの
意味）をしきい値ηで判定し、 ｆｌｅＫＩＩ２≦η
のときには、誤差なしと見て、故障判定が正しく行なわ
れ、制御パラメータｍ（１≦ｍ≦ｎ）に異常があったこ
とを再確認し、異常な制御パラメータ検知出力５Ａを出
力する。また、１ｌｅＫ１１２）ダのときには、異常を
想定しない制御パラメータに異常があるのを、異常を想
定した制御パラメータに異常があったと判断したとして
、異常な制御パラメータ該肖せず５Ｃ信号を出力する。
なお、この巾」定には、公知の白色性検定法や、−膜化
尤度比較法なども適用できる。
尤度比較法なども適用できる。
上記実施例においては、異常検知部の４１と４２の合わ
せた所要時間分だけ、基本的に異常判定が遅れる他に、
カルマンフィルタ３Ｂの動作を引続く観測値ＹＫを用い
て動作させているので、異常判定に必要な観測データを
得るためには、観測サンプリングタイムＸ敵側データ数
だけ時間が必要となり、異常判定はその分遅れが加わる
ことになる。第４図は上記問題を改善するためになされ
た本発明の他の実施例を示し、カルマンフィルタ３Ａか
ら過去のデータを受けて、カルマンフィルタ３Ｂを動作
させるものである。
せた所要時間分だけ、基本的に異常判定が遅れる他に、
カルマンフィルタ３Ｂの動作を引続く観測値ＹＫを用い
て動作させているので、異常判定に必要な観測データを
得るためには、観測サンプリングタイムＸ敵側データ数
だけ時間が必要となり、異常判定はその分遅れが加わる
ことになる。第４図は上記問題を改善するためになされ
た本発明の他の実施例を示し、カルマンフィルタ３Ａか
ら過去のデータを受けて、カルマンフィルタ３Ｂを動作
させるものである。
すなわち、異常判定に必要な１ｌｌｉＩｉＩの観測デー
タを得るため、過去のに一７＋１段の観測データｙＫ−
１１＋ｓから、現時点に段の観測データＹＫを、常に更
新しながら蓄えられる記憶要素６を備えている。ここに
蓄わ見られたデータは、カルマンフィルタ３Ｂが、異常
パラメータ変動分ΔＰｍにより起動された時に、カルマ
ンフィルタ３Ｂ内に取込みフィルタを動作させる。この
場合、異常検知部４の４１と４２の合せた所要診断時間
が、例えばサンプリング段でｔ段分あったとすると、フ
ィルタ動作をに一１！＋１段から始めに−を段時点に到
達してから異常パラメータ変動分△Ｐｍを修正分として
加える操作が必要となる。
タを得るため、過去のに一７＋１段の観測データｙＫ−
１１＋ｓから、現時点に段の観測データＹＫを、常に更
新しながら蓄えられる記憶要素６を備えている。ここに
蓄わ見られたデータは、カルマンフィルタ３Ｂが、異常
パラメータ変動分ΔＰｍにより起動された時に、カルマ
ンフィルタ３Ｂ内に取込みフィルタを動作させる。この
場合、異常検知部４の４１と４２の合せた所要診断時間
が、例えばサンプリング段でｔ段分あったとすると、フ
ィルタ動作をに一１！＋１段から始めに−を段時点に到
達してから異常パラメータ変動分△Ｐｍを修正分として
加える操作が必要となる。
そのため異常検知部４には、診断、時間検知要素４４を
設けて、時間検知要素４４の計算開始信号ａから、異常
パラメータ検知要素４２の検知終了信号すまで診断時間
をサンプリング段１１こ換算してカルマンフィルタ３Ｂ
へ出力させ、異常パラメータ変動分ΔＰｍを加えるタイ
ミングをに−を段に制御する。第５図はカルマンフィル
タ３Ｂの中でに段でパラメータ変動を検知１７たことを
表わす曲線ｇ、から、実際にパラメータ変動したことを
表わす曲線ｇ２へ診断時間ｔだけ修正したことを示して
いる。
設けて、時間検知要素４４の計算開始信号ａから、異常
パラメータ検知要素４２の検知終了信号すまで診断時間
をサンプリング段１１こ換算してカルマンフィルタ３Ｂ
へ出力させ、異常パラメータ変動分ΔＰｍを加えるタイ
ミングをに−を段に制御する。第５図はカルマンフィル
タ３Ｂの中でに段でパラメータ変動を検知１７たことを
表わす曲線ｇ、から、実際にパラメータ変動したことを
表わす曲線ｇ２へ診断時間ｔだけ修正したことを示して
いる。
この第４図による方法は、過去のデータを再現させ、異
常発生したタイミングで異常パラメータの修正を行なう
ので、制御系の状態に完全に追随した計算となり、計算
精度がよく、しかも、観測データを新たに得るサンプリ
ングタイムも不用になる利点がある。この方法は、異常
判定遅れが、重大事故につながり易い高速の制御系に好
適である。
常発生したタイミングで異常パラメータの修正を行なう
ので、制御系の状態に完全に追随した計算となり、計算
精度がよく、しかも、観測データを新たに得るサンプリ
ングタイムも不用になる利点がある。この方法は、異常
判定遅れが、重大事故につながり易い高速の制御系に好
適である。
第３図と第４図ではカルマンフィルタ３Ａと３Ｂは、別
々のものとして説明した。しかし、一旦異常パラメータ
を異常検知部４で検知してカルマンフィルタ３Ｂで当該
制御パラメータの異常検知結果を再確認している時は、
新たなデータによるカルマンフィルタ３Ａの動作を中断
してもよい制御系、すなわち故障の連鎖を考慮しなくて
もよい制御系では、図は省略したがカルマンフィルタ３
Ａと３Ｂを共用して、入出力条件を切換える方法もある
。
々のものとして説明した。しかし、一旦異常パラメータ
を異常検知部４で検知してカルマンフィルタ３Ｂで当該
制御パラメータの異常検知結果を再確認している時は、
新たなデータによるカルマンフィルタ３Ａの動作を中断
してもよい制御系、すなわち故障の連鎖を考慮しなくて
もよい制御系では、図は省略したがカルマンフィルタ３
Ａと３Ｂを共用して、入出力条件を切換える方法もある
。
第６図は本発明を直流電動機制御系に適用した場合の例
を示すものである。同図においては、異常を想定した制
御パラメータをサイリスタゲインに２５と界磁束ψとし
、異常を想定していない制御パラメータで、異常となっ
た制御パラメータを混圧フィードバックゲインＫＶＤと
して、制御系１とセンサ２の具体的なブロック図を表わ
している。
を示すものである。同図においては、異常を想定した制
御パラメータをサイリスタゲインに２５と界磁束ψとし
、異常を想定していない制御パラメータで、異常となっ
た制御パラメータを混圧フィードバックゲインＫＶＤと
して、制御系１とセンサ２の具体的なブロック図を表わ
している。
第７図はこのｔｌＩ！制御系において、Ｋ＝４０段で、
４Ｋｖｎ／ＫＶＤ ＝ ０．１の突発的な異常変動が発
生した場合における制御パラメータ変動分計算要素４１
から出力する制御パラメータの変動分ΔＰｌ＝−Δに２
． ／に２５，５Ｐ２＝ａψ／ψ 及び異常検知パラメ
ータ検知要素４２から出力する異常パラメータの変ｉ分
ΔＰｍを示すものである。これかられかるように前記第
２図に示した異常検知システムは、４０段より小さい所
ではノイズ等の微小変動に応答しないが、４０段以上で
はΔＰ１ とΔＰ２の相互比較によゆ、サイリスタゲイ
ン２５に異常変動があると誤判定するので、ΔＰｍ（ｍ
＝１）で最終判定とせず、本発明によゆ異常の再確認ケ
行なう必要がある。
４Ｋｖｎ／ＫＶＤ ＝ ０．１の突発的な異常変動が発
生した場合における制御パラメータ変動分計算要素４１
から出力する制御パラメータの変動分ΔＰｌ＝−Δに２
． ／に２５，５Ｐ２＝ａψ／ψ 及び異常検知パラメ
ータ検知要素４２から出力する異常パラメータの変ｉ分
ΔＰｍを示すものである。これかられかるように前記第
２図に示した異常検知システムは、４０段より小さい所
ではノイズ等の微小変動に応答しないが、４０段以上で
はΔＰ１ とΔＰ２の相互比較によゆ、サイリスタゲイ
ン２５に異常変動があると誤判定するので、ΔＰｍ（ｍ
＝１）で最終判定とせず、本発明によゆ異常の再確認ケ
行なう必要がある。
第８図は本発明の第３図の方法を用いて異常判定したと
きの異常判定出力ＩＩ ｅＫＩｆ”のタイムチャートを
示すものである。ｔは異常検知部の４１と４２による基
本的な所要診断時間であり、ｔ′は新たな観測データを
得るために加わる遅れ時間である。第９図は本発明の８
１￥４１シ″１の方法の場合を示して」５す、過去のデ
ータを用いたため、析たな観測が必要でなくなり、ｔ′
よりかなり小さいｔの時間が異常判定に、加わるだけで
ある。第８図、第９１図いずれの場合も、異常判定要素
４３の異常判定レベルηを越えており、異常を悲５ｉ、
：、 していない制御パラメータで異常が発生したと、
ＩＦシく判定する。
きの異常判定出力ＩＩ ｅＫＩｆ”のタイムチャートを
示すものである。ｔは異常検知部の４１と４２による基
本的な所要診断時間であり、ｔ′は新たな観測データを
得るために加わる遅れ時間である。第９図は本発明の８
１￥４１シ″１の方法の場合を示して」５す、過去のデ
ータを用いたため、析たな観測が必要でなくなり、ｔ′
よりかなり小さいｔの時間が異常判定に、加わるだけで
ある。第８図、第９１図いずれの場合も、異常判定要素
４３の異常判定レベルηを越えており、異常を悲５ｉ、
：、 していない制御パラメータで異常が発生したと、
ＩＦシく判定する。
又、第３図、第４図のいずれの方法によっても異常を想
定したパラメータ、すなわちサイリスタゲインに２５と
界磁磁束ψのいずれかに異常変動があれば、第ｉｏ図の
ように、ＩＩ ｅＫＩｆ２は、ηより十分小さい値とな
り、異常を想定したパラメータの異常変動があったこと
を再確認する。
定したパラメータ、すなわちサイリスタゲインに２５と
界磁磁束ψのいずれかに異常変動があれば、第ｉｏ図の
ように、ＩＩ ｅＫＩｆ２は、ηより十分小さい値とな
り、異常を想定したパラメータの異常変動があったこと
を再確認する。
以上説明し７とように本発明によれば、異常を検知した
制御パラメータの異常変動分を、状態方程式の係数に制
御パラメータ修正分として付加することにより、状態推
定誤差が修正されて、異常判定レベル以下になれば当該
制御パラメータの異常と判定する。又、状態推定誤差の
修正が十分でなく異常判定レベルを越えていれば、異常
を態別していない制御パラメータで異常が発生したこと
を選択的に検知できるので、異常の回復処理を速やかに
行なうことのできる合理的な異常判別方法が提供できる
。
制御パラメータの異常変動分を、状態方程式の係数に制
御パラメータ修正分として付加することにより、状態推
定誤差が修正されて、異常判定レベル以下になれば当該
制御パラメータの異常と判定する。又、状態推定誤差の
修正が十分でなく異常判定レベルを越えていれば、異常
を態別していない制御パラメータで異常が発生したこと
を選択的に検知できるので、異常の回復処理を速やかに
行なうことのできる合理的な異常判別方法が提供できる
。
第１図は従来の制御系の異常検知方法の一例を示すブロ
ック図、第２図はｆｌｔｌＪ御系の異常検知方法の他の
例を示すブロック図、第３図は本発明の一実施例を示す
ブロック図、第４図は本発明の他の実施例を示すブロッ
ク図、第５図は異常パラメータの異常変動と修正図、第
６図は本発明を適用した直流電動機制御系のブロック図
、第７図は第６図の場合のΔＰｌ、Δ’２ ＋△Ｐｍを
示す図、第８図は第３図の場合の異常判定を示す図、第
９図は第４図の場合の異常判定を示す図、第１０図は異
常を想定したパラメータの異常判定を示す図である６１
・・・・ 制御系 ２・・・・ センサ３．３Ａ
、３Ｂ・・・・カルマンフィルタ４・・・・ 異常検知
部 ５・・・・異常検知出力（７３１７） 代理人
弁理士 則 近 憲 佑 （ほか１名）第 Ｉ
図 第 ２ 図 第 ３ 図 第゛１図 第 ８ 図 θ ２θ ４θ ２θ ８θ ／θθ Ｋ第９図 第１０図 手 続 補 正 書（自発・） 特許庁長官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 特願昭５８−１６３３６号 ２、発明の名称 制御系の異常判別方法 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 （３０７） 東京芝浦電気株式会社 ４、代理人 〒１００ 東京都千代田区内幸町１−１−６ 明細書の発明の詳細な説明の欄 ６、補正の内容 明細書の第５頁、第６頁、第７頁の記載、全文を別紙の
とおシ訂正する。 逐次、状態を予測・推定し、各部状態変数の予測値と推
定値、および観測値のそれぞれの各サンプルタイム（Ｋ
＝０．１．２・・・・・・）の値から求めた制御パラメ
ータの異常変動分を、前記状態方程式の係数に制御パラ
メータ修正分として付加することにより、状態推定誤差
が修正されることをもって、当該制御パラメータの異常
検知結果を再確認するものである。 すなわち制御系は、自動制御系の表現法の１つである状
態空間法を用いて次の（１） 、 （２）のシステム方
程式で表わすことができる。 ＸＫ＋１＝Φ（Ｐ＋＆） ｘｘ＋Ｇ（Ｐ＋＆）ｕＫ−・
・・・・（１）ｙＫＩｘ ＝ＨｅＸＫ＋１ ＋ ＶＫ＋
１ −−− （２）ただし、 ＸＫ； Ｋ段での状態値 ＋異常変動分△Ｐ“の関数で表わした遷移行列 Ｇ（Ｐ＋八へ）；制御パラメータＰの“正常外Ｐ→−異
常変動分△Ｐ“の関数で表わした駆動行列ｕＫ；に段で
の入力値 ｙＫＩ１ ； Ｋ＋１段での観測値 ＶＫ＋１ ： Ｋ−）−１段での観測雑音前記、従来の
検知方法において説明した異常発生した制御パラメータ
を選択して判別する第２図に示される制御系の内部異常
を検知する方法においては、（１） 、 （２）式を次
のように変形して制御パラメータの異常変動分△Ｐを求
めておシ、ＸＫ＋１”Φ（Ｐ）拳ｘＫ＋（４）−ｕＫ＋
Ｄ（Ｐ、 ”Ｋ＋ ｕｘ）△Ｐ＋ｖｉｙ・・・・・（３
）ｒｘ＋ ｓ ＝ ｙＫＩ−ｘ −Ｈ°ＸＫ＋１＝Ｈ−
（Φ（Ｐ）・ｘＫ＋Ｇ（Ｐ）・ｕＫ＋Ｄ（Ｐ、ｘＫ、ｕ
Ｋ）・△Ｐ＋ＷＫ）−八 − −Ｈ−（Φ（Ｐｌ−ｘＫ＋Ｇ（Ｐ）・■〕＝ｐＫ・△Ｐ
＋ξに＋１ ・・・・・・・・・・・・
・（４）ただし、 ＷＫ ： ２次微分を省略したことによる近似誤差ＦＫ
＝Ｈ−Ｄ（Ｐ、ｘＫ、ｕＫ） △ ξｘ＋ｘ＝Ｈ（ΦＣＰＩ ” （ＸＫ−ＸＫ） ＋ＷＫ
） ＋ ｖｘ＋１ｘＫ”ＰＫの推定値 以上の計算を、あらかじめ異常を起すと想定される制御
パラメータ（１，２・・・・・ｎ）に対して実施し△Ｐ
ｉｅ△Ｐ２ ・・・・△Ｐｎを得る。 これらの値は同時には、１つの制御パラメータしか変動
を起さないとすると、相対的比較によシ最も大きな変動
量を示す制御パラメータを選択して異常判定を行ない、
その変動量の大きさによシ異常の程度を知ることが出来
る。ここまでの方法で異常を想定した制御パラメータ（
１，２・・・・・・ｎ）に異常が発生している場合は、
正しく異常検知が行なわれたが、異常を想定しない制御
パラメータに異常が発生した場合は、前記のように異常
の選択判別が間違ってしまう恐れを残存した。
ック図、第２図はｆｌｔｌＪ御系の異常検知方法の他の
例を示すブロック図、第３図は本発明の一実施例を示す
ブロック図、第４図は本発明の他の実施例を示すブロッ
ク図、第５図は異常パラメータの異常変動と修正図、第
６図は本発明を適用した直流電動機制御系のブロック図
、第７図は第６図の場合のΔＰｌ、Δ’２ ＋△Ｐｍを
示す図、第８図は第３図の場合の異常判定を示す図、第
９図は第４図の場合の異常判定を示す図、第１０図は異
常を想定したパラメータの異常判定を示す図である６１
・・・・ 制御系 ２・・・・ センサ３．３Ａ
、３Ｂ・・・・カルマンフィルタ４・・・・ 異常検知
部 ５・・・・異常検知出力（７３１７） 代理人
弁理士 則 近 憲 佑 （ほか１名）第 Ｉ
図 第 ２ 図 第 ３ 図 第゛１図 第 ８ 図 θ ２θ ４θ ２θ ８θ ／θθ Ｋ第９図 第１０図 手 続 補 正 書（自発・） 特許庁長官 若杉和夫 殿 １、事件の表示 特願昭５８−１６３３６号 ２、発明の名称 制御系の異常判別方法 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 （３０７） 東京芝浦電気株式会社 ４、代理人 〒１００ 東京都千代田区内幸町１−１−６ 明細書の発明の詳細な説明の欄 ６、補正の内容 明細書の第５頁、第６頁、第７頁の記載、全文を別紙の
とおシ訂正する。 逐次、状態を予測・推定し、各部状態変数の予測値と推
定値、および観測値のそれぞれの各サンプルタイム（Ｋ
＝０．１．２・・・・・・）の値から求めた制御パラメ
ータの異常変動分を、前記状態方程式の係数に制御パラ
メータ修正分として付加することにより、状態推定誤差
が修正されることをもって、当該制御パラメータの異常
検知結果を再確認するものである。 すなわち制御系は、自動制御系の表現法の１つである状
態空間法を用いて次の（１） 、 （２）のシステム方
程式で表わすことができる。 ＸＫ＋１＝Φ（Ｐ＋＆） ｘｘ＋Ｇ（Ｐ＋＆）ｕＫ−・
・・・・（１）ｙＫＩｘ ＝ＨｅＸＫ＋１ ＋ ＶＫ＋
１ −−− （２）ただし、 ＸＫ； Ｋ段での状態値 ＋異常変動分△Ｐ“の関数で表わした遷移行列 Ｇ（Ｐ＋八へ）；制御パラメータＰの“正常外Ｐ→−異
常変動分△Ｐ“の関数で表わした駆動行列ｕＫ；に段で
の入力値 ｙＫＩ１ ； Ｋ＋１段での観測値 ＶＫ＋１ ： Ｋ−）−１段での観測雑音前記、従来の
検知方法において説明した異常発生した制御パラメータ
を選択して判別する第２図に示される制御系の内部異常
を検知する方法においては、（１） 、 （２）式を次
のように変形して制御パラメータの異常変動分△Ｐを求
めておシ、ＸＫ＋１”Φ（Ｐ）拳ｘＫ＋（４）−ｕＫ＋
Ｄ（Ｐ、 ”Ｋ＋ ｕｘ）△Ｐ＋ｖｉｙ・・・・・（３
）ｒｘ＋ ｓ ＝ ｙＫＩ−ｘ −Ｈ°ＸＫ＋１＝Ｈ−
（Φ（Ｐ）・ｘＫ＋Ｇ（Ｐ）・ｕＫ＋Ｄ（Ｐ、ｘＫ、ｕ
Ｋ）・△Ｐ＋ＷＫ）−八 − −Ｈ−（Φ（Ｐｌ−ｘＫ＋Ｇ（Ｐ）・■〕＝ｐＫ・△Ｐ
＋ξに＋１ ・・・・・・・・・・・・
・（４）ただし、 ＷＫ ： ２次微分を省略したことによる近似誤差ＦＫ
＝Ｈ−Ｄ（Ｐ、ｘＫ、ｕＫ） △ ξｘ＋ｘ＝Ｈ（ΦＣＰＩ ” （ＸＫ−ＸＫ） ＋ＷＫ
） ＋ ｖｘ＋１ｘＫ”ＰＫの推定値 以上の計算を、あらかじめ異常を起すと想定される制御
パラメータ（１，２・・・・・ｎ）に対して実施し△Ｐ
ｉｅ△Ｐ２ ・・・・△Ｐｎを得る。 これらの値は同時には、１つの制御パラメータしか変動
を起さないとすると、相対的比較によシ最も大きな変動
量を示す制御パラメータを選択して異常判定を行ない、
その変動量の大きさによシ異常の程度を知ることが出来
る。ここまでの方法で異常を想定した制御パラメータ（
１，２・・・・・・ｎ）に異常が発生している場合は、
正しく異常検知が行なわれたが、異常を想定しない制御
パラメータに異常が発生した場合は、前記のように異常
の選択判別が間違ってしまう恐れを残存した。
Claims (1)
- 制御系の入力値、観測値、及び制御系の各部の制御パラ
メータを含む状態方程式から遂次状態を予測・推定し、
制御パラメータに異常変動があった時、状態推定値に異
常が表われたことを検知して制御系の異常を検知する異
常検知システムにおいて、異常を検知した制御パラメー
タの異常変動分を前記状態方程式の係数に制御パラメー
タ修正分として付加し、状態推定誤差を修正して該制御
パラメータの異常検知結果を再確認し、制御パラメータ
が異常であるか否かを判別することを特徴とする制御系
の異常判別方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58016336A JPS59149513A (ja) | 1983-02-04 | 1983-02-04 | 制御系の異常判別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58016336A JPS59149513A (ja) | 1983-02-04 | 1983-02-04 | 制御系の異常判別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59149513A true JPS59149513A (ja) | 1984-08-27 |
Family
ID=11913574
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58016336A Pending JPS59149513A (ja) | 1983-02-04 | 1983-02-04 | 制御系の異常判別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59149513A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107111311A (zh) * | 2014-09-10 | 2017-08-29 | 西门子能源公司 | 利用稀疏编码方法的燃气涡轮机传感器故障检测 |
-
1983
- 1983-02-04 JP JP58016336A patent/JPS59149513A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107111311A (zh) * | 2014-09-10 | 2017-08-29 | 西门子能源公司 | 利用稀疏编码方法的燃气涡轮机传感器故障检测 |
| US10557719B2 (en) | 2014-09-10 | 2020-02-11 | Siemens Energy, Inc. | Gas turbine sensor failure detection utilizing a sparse coding methodology |
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