JPS59188709A - プラント診断装置 - Google Patents
プラント診断装置Info
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- JPS59188709A JPS59188709A JP58062522A JP6252283A JPS59188709A JP S59188709 A JPS59188709 A JP S59188709A JP 58062522 A JP58062522 A JP 58062522A JP 6252283 A JP6252283 A JP 6252283A JP S59188709 A JPS59188709 A JP S59188709A
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- JP
- Japan
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- data
- storage device
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- plant
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- Pending
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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
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
- G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
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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】
この発明は、大規模プラントの運転信頼性、稼動率の向
上に寄与するために、プラントの異常事象をオンライン
・リアルタイムで同定するプラント診断装置に関するも
のである。
上に寄与するために、プラントの異常事象をオンライン
・リアルタイムで同定するプラント診断装置に関するも
のである。
従来この種の装置として第１図に示すものかあつた。図
において、（１）はプロセスデータを読み込むためのデ
ータ収集装置（例えば、アナログ・ディジタル変換器）
、 （２１はプロセスデータな基準値と比較し、許容
範囲内にあれば０”又は１偽”、範囲外にあれば１”又
は１真”に変換するための演算処理装置１ 、（３１は
演算処理装置１（２）が演算処理した結果を格納してお
く記憶装置１ 、 （４）は原因結果ツリー（以下ＣＣ
Ｔと記憶）を記憶しておく記憶装置２、（５）は記憶装
置１（３）と同装置２（４）に格納しであるプロセス情
報とＣＣＴを用いて、すべてのノードの論理演算値の計
算を実行する論理演算部のための演算処理装置２、（６
）は演算処理装置２（５）で求めた各ノードの論理演算
値（ノードのステータスと推定事象発生時刻）を格納す
る記憶装置３、（７）は演算処理装置２（５）から得ら
れるＣＣＴロジックに関して、記憶装置１（３）からの
観測データ及び記憶装置３（６）からの論理演算値とを
比較し、一致、不一致等によりエントリー・ノードの変
化検出、原因同定及び予測を行う診断解析部のための演
算処理装置３、（８）は診断結果を表示するためのブラ
ウン管表示装置である。
において、（１）はプロセスデータを読み込むためのデ
ータ収集装置（例えば、アナログ・ディジタル変換器）
、 （２１はプロセスデータな基準値と比較し、許容
範囲内にあれば０”又は１偽”、範囲外にあれば１”又
は１真”に変換するための演算処理装置１ 、（３１は
演算処理装置１（２）が演算処理した結果を格納してお
く記憶装置１ 、 （４）は原因結果ツリー（以下ＣＣ
Ｔと記憶）を記憶しておく記憶装置２、（５）は記憶装
置１（３）と同装置２（４）に格納しであるプロセス情
報とＣＣＴを用いて、すべてのノードの論理演算値の計
算を実行する論理演算部のための演算処理装置２、（６
）は演算処理装置２（５）で求めた各ノードの論理演算
値（ノードのステータスと推定事象発生時刻）を格納す
る記憶装置３、（７）は演算処理装置２（５）から得ら
れるＣＣＴロジックに関して、記憶装置１（３）からの
観測データ及び記憶装置３（６）からの論理演算値とを
比較し、一致、不一致等によりエントリー・ノードの変
化検出、原因同定及び予測を行う診断解析部のための演
算処理装置３、（８）は診断結果を表示するためのブラ
ウン管表示装置である。
次に動作について説明する。
プ四セス・データをＸｉ（ｉ＝１ ＋ ２ ＋・・・ｒ
Ｎ）とする。
Ｎ）とする。
Ｘｉはデータ収集装置（１）により量子化される。量子
化されたデータＸｉを入力として演算処理装置１（２）
は０式に示す処理を施こし、その結果Ｓｉ（ｉ＝１．２
．・・・、Ｎ）及び事象発生時刻を記憶装置１（３）に
格納する。
化されたデータＸｉを入力として演算処理装置１（２）
は０式に示す処理を施こし、その結果Ｓｉ（ｉ＝１．２
．・・・、Ｎ）及び事象発生時刻を記憶装置１（３）に
格納する。
ここでＳｉをＸｉの観測ステータスと呼ぶ。また、観測
ステータスが０″′から１″となった時刻を事象発生時
刻と呼ぶ。
ステータスが０″′から１″となった時刻を事象発生時
刻と呼ぶ。
記憶装置２（４）に格納されているＯＣＴの一部分の例
を第２図に示す。第２図中、Ｍ６．Ｍ７は診断メツセー
ジ、τは時間遅れ、Ｇｌｌ ＃ Ｇ１２は論理積ケート
、Ｇ２□、Ｇ２□は論理和ゲートを夫々示す。
を第２図に示す。第２図中、Ｍ６．Ｍ７は診断メツセー
ジ、τは時間遅れ、Ｇｌｌ ＃ Ｇ１２は論理積ケート
、Ｇ２□、Ｇ２□は論理和ゲートを夫々示す。
ＯＣＴにおいて、Ｓｉが定義される位置なノードと呼び
、特に最上位のノードをルートノード、最下位のノード
をブライマリ−ノードと呼んでいる。
、特に最上位のノードをルートノード、最下位のノード
をブライマリ−ノードと呼んでいる。
第２図中のＳｌ、・・・、Ｓ７ は記憶装置１（３）に
格納されている。ＣＣＴ実行処理は記憶装置１（３）と
同装置２（４）と同装置３（６）からの情報を基に診断
用演算処理装置２（５）と同装置３（７）で行われる。
格納されている。ＣＣＴ実行処理は記憶装置１（３）と
同装置２（４）と同装置３（６）からの情報を基に診断
用演算処理装置２（５）と同装置３（７）で行われる。
論理演算部演算処理装置２（５）では、記憶装置１（３
）内のプライマリ−・ノードの観測ステータスを入力と
して、記憶装置２（４）のＣＣＴゲートロジックに従い
、他のすべての論理演算を毎回サイクリックに実行し、
記憶装置３（６）に格納する。この演算は、プライマリ
−・ノードの観測ステータスの値や変化にかかわらずサ
ンプリング周期毎に毎回上方に向けて演算される。ここ
で処理するプログラムは対象ＯＣＴが決まれば一意的に
決まるものであるから、ＯＣＴツリー図毎にオブジェク
トもモジュールを作成する方式を採用する。
）内のプライマリ−・ノードの観測ステータスを入力と
して、記憶装置２（４）のＣＣＴゲートロジックに従い
、他のすべての論理演算を毎回サイクリックに実行し、
記憶装置３（６）に格納する。この演算は、プライマリ
−・ノードの観測ステータスの値や変化にかかわらずサ
ンプリング周期毎に毎回上方に向けて演算される。ここ
で処理するプログラムは対象ＯＣＴが決まれば一意的に
決まるものであるから、ＯＣＴツリー図毎にオブジェク
トもモジュールを作成する方式を採用する。
診断解析部演算処理装置３（７）では、記憶装置３（６
）に格納された論理演算部の解析結果を基にＣＣＴの診
断処理を行うが、診断内容はエントリー・ノードの変化
検出、原因同定、□予測に分けられる。
）に格納された論理演算部の解析結果を基にＣＣＴの診
断処理を行うが、診断内容はエントリー・ノードの変化
検出、原因同定、□予測に分けられる。
エントリー・ノードとは解析を始めるノードとしてあら
かじめ指定しであるノードであり、第２図の８６のよう
にツリーの途中に設けられる。
かじめ指定しであるノードであり、第２図の８６のよう
にツリーの途中に設けられる。
エントリー・ノードの変化検出は、プラントが正常・異
常発生・異常事象継続・異常回復か等を調べ、診断処理
の必要性を判断するためにサンプリング周期毎にエント
リー・ノードのステータスを調べることによって実施さ
れる。即ち、記憶装置１（３）から今回のサンプリング
での観測ステータス及び前回の観測ステータスをチェッ
クし、そのチェック内容よりステータス・インジケータ
を割り当て、そのインジケータに応じて原因同定、予測
等の診断又は次のエン） ＩＪ−・ノードの検索をする
。
常発生・異常事象継続・異常回復か等を調べ、診断処理
の必要性を判断するためにサンプリング周期毎にエント
リー・ノードのステータスを調べることによって実施さ
れる。即ち、記憶装置１（３）から今回のサンプリング
での観測ステータス及び前回の観測ステータスをチェッ
クし、そのチェック内容よりステータス・インジケータ
を割り当て、そのインジケータに応じて原因同定、予測
等の診断又は次のエン） ＩＪ−・ノードの検索をする
。
この原因同定又は予測等の診断の処理の流れを第３図に
示す。すなわち、原因同定はエン）Ｑ−ノードの観測ス
テータスが事象発生を示したとき及び事象発生が継続し
ていてかつ原因が不明なとき行われ、論理演算値が１″
又は１真”になっているノードについているメツセージ
のうちエントリー・ノードに関係するものをすべて出力
する。
示す。すなわち、原因同定はエン）Ｑ−ノードの観測ス
テータスが事象発生を示したとき及び事象発生が継続し
ていてかつ原因が不明なとき行われ、論理演算値が１″
又は１真”になっているノードについているメツセージ
のうちエントリー・ノードに関係するものをすべて出力
する。
次に予測機能について説明する。
予測は、エントリー・ノードより上位側の各ノードに対
して行われるが、そのノードの種類により処理が異なる
ため、各項目別に記述する。
して行われるが、そのノードの種類により処理が異なる
ため、各項目別に記述する。
（１）上位ノードの論理演算結果と観測ステータスが等
しい場合： この場合、論理演算の結果も観測結果も等しいので、こ
の結果は正しいと言える。従って偽”であれば終了し、
′真”であればアクティブなノードとする。
しい場合： この場合、論理演算の結果も観測結果も等しいので、こ
の結果は正しいと言える。従って偽”であれば終了し、
′真”であればアクティブなノードとする。
（Ｉ１１１００メートの論理演算値と観測ステータスが
等しくない場合； 上位のメートはまだ事象が生じていないと考えられるの
で、ボテンシャリー・アクティブなノードとして終了す
る。
等しくない場合； 上位のメートはまだ事象が生じていないと考えられるの
で、ボテンシャリー・アクティブなノードとして終了す
る。
以上、原因同定及び予測等の診断処理により、外乱の発
生から将来の伝搬までをシーケンシャルに表わすツリー
が決定できる。
生から将来の伝搬までをシーケンシャルに表わすツリー
が決定できる。
この該当ノードに接続されているメツセージの内容をリ
ストアツブして、ブラウン管表示装置（８）に出力する
。
ストアツブして、ブラウン管表示装置（８）に出力する
。
従来のＯＣＴを用いたプラント診断装置は以上のように
構成されているので、観測ステータスはデータ収集装置
（１１により収集されたデータにのみ依存していた。
構成されているので、観測ステータスはデータ収集装置
（１１により収集されたデータにのみ依存していた。
プラントデータの中には短かい周期で更新され、かつ診
断に影響を与えるものがいくつか存在する。
断に影響を与えるものがいくつか存在する。
例えば、原子カプラントなどでは、トリップの原因とな
る信号の和集合としてトリップ信号が生成されており、
トリップ後まで情報が保持される信号はトリップ信号の
みで、またトリップの原因となる信号はトリップしたこ
とによるプラント状態の変化によりそれぞれ変動する。
る信号の和集合としてトリップ信号が生成されており、
トリップ後まで情報が保持される信号はトリップ信号の
みで、またトリップの原因となる信号はトリップしたこ
とによるプラント状態の変化によりそれぞれ変動する。
このトリップによるプラント状態の変化は通常のプラン
トの動きに比べて速いのが普通である。
トの動きに比べて速いのが普通である。
従来のデータ収集装置（１）ではこのように速いプラン
トデータを収集するためＫはサンプリング周期を短かく
する必要があるなど効率が悪（・上、トリップの原因と
なる信号の値が保持された（・ので、診断結果として運
転員に表示できないなどの欠点があった。
トデータを収集するためＫはサンプリング周期を短かく
する必要があるなど効率が悪（・上、トリップの原因と
なる信号の値が保持された（・ので、診断結果として運
転員に表示できないなどの欠点があった。
この発明は上記のような従来のものの欠点を除去するた
めになされたもので、高速でデータを収集する高速デー
タ収集装置を別途に設け、かつそのデータのうちあらか
じめ定めたものの値を保持する演算処理装置を設けるこ
とＫより、効率よくしかも正確に診断できるプラント診
断装置を提供することを目的としている。
めになされたもので、高速でデータを収集する高速デー
タ収集装置を別途に設け、かつそのデータのうちあらか
じめ定めたものの値を保持する演算処理装置を設けるこ
とＫより、効率よくしかも正確に診断できるプラント診
断装置を提供することを目的としている。
以下、この発明の一実施例を説明する。
第４図は本発明によるプラント診断装置の構成図である
。第４図において、（１）〜（８）は従来のものと同一
型式のものであるので詳しい説明は省く。
。第４図において、（１）〜（８）は従来のものと同一
型式のものであるので詳しい説明は省く。
（９）はデータ収集装置（１）よりもさらに高速にデー
タを収集する高速データ収集装置、（１０）はこの高速
データ収集装置（９）により収集されたデータのうちあ
らかじめ定められたものの値を保持する第４番目の演算
処理装置４である。
タを収集する高速データ収集装置、（１０）はこの高速
データ収集装置（９）により収集されたデータのうちあ
らかじめ定められたものの値を保持する第４番目の演算
処理装置４である。
以下、第４図に従って本実施例の動作を述べる。
従来のデータ収集装置（１１からブラウン管表示装置（
８）までの動作に関しては、従来のものと同一である。
８）までの動作に関しては、従来のものと同一である。
また、高速データ収集装置（９）もデータ収集装置（１
）よりも高速である点を除いて同一なので、演算処理装
置４ （１０）について説明する。
）よりも高速である点を除いて同一なので、演算処理装
置４ （１０）について説明する。
すなわち、演算処理装置４ （１０）では、次の処理を
行なう。
行なう。
（１）高速データ収集装置（９）で収集したプラントデ
ータに先に述べた■式の処理を施す。ただし、プラント
データがディジタル値の場合は省略する。次に、 （１１）■式の処理などによりディジタル値となったデ
ータなαｊ （ｊ＝１ 、・・・、ｙ） とし、また
記憶装置１（３）に出力するデータをβｊ （ｊ＝１
、・・・ｈ Ｍ）とし、さらにまた運転員によるリセッ
ト信号をγｊ（ｊ＝１．・・・、Ｍ） としたとき、
次の処理をする０βｊ＝（βｊ −ＡＮＤ −（、Ｎ０
Ｔ−１ｊ月、ＯＲ０αｊ ・・・■ｊ＝１．・・・１Ｍ この０式により、次の様な効果が得られろ。
ータに先に述べた■式の処理を施す。ただし、プラント
データがディジタル値の場合は省略する。次に、 （１１）■式の処理などによりディジタル値となったデ
ータなαｊ （ｊ＝１ 、・・・、ｙ） とし、また
記憶装置１（３）に出力するデータをβｊ （ｊ＝１
、・・・ｈ Ｍ）とし、さらにまた運転員によるリセッ
ト信号をγｊ（ｊ＝１．・・・、Ｍ） としたとき、
次の処理をする０βｊ＝（βｊ −ＡＮＤ −（、Ｎ０
Ｔ−１ｊ月、ＯＲ０αｊ ・・・■ｊ＝１．・・・１Ｍ この０式により、次の様な効果が得られろ。
即ち、
（１）高速データ収集装置（９）からのデータが真”な
らば必ず真”を記憶装置１（３）に出力する。
らば必ず真”を記憶装置１（３）に出力する。
（ｉｔ） 高速データ収集装置（９）からのデータが
１度１真”になれば、′偽”にもどっても真”を保持で
きる。また、この′真”の値は厚転員からのリセット信
号により１偽”Ｋもどすこともできる。
１度１真”になれば、′偽”にもどっても真”を保持で
きる。また、この′真”の値は厚転員からのリセット信
号により１偽”Ｋもどすこともできる。
なお、上記実施例では、論理演算を行なう演算処理装置
２（５）と、診断処理を行なう演算処理装置３（７）と
、さらにデータを保持するための演算を行なう演算処理
装置４ （１０）とをそれぞれ別々なものと［７て表現
したが、本発明による各演算処理装置の持っている様な
機能を有していれば、／・−ドウエアとして１つの演算
処理装置としても上記実施例と同等の効果を奏する。
２（５）と、診断処理を行なう演算処理装置３（７）と
、さらにデータを保持するための演算を行なう演算処理
装置４ （１０）とをそれぞれ別々なものと［７て表現
したが、本発明による各演算処理装置の持っている様な
機能を有していれば、／・−ドウエアとして１つの演算
処理装置としても上記実施例と同等の効果を奏する。
以上のようにこの発明のプラント診断装置によれば、例
えば原子カプラントのトリップ原因を示す信号のように
、応答が速（、かつそのデータな保持したい場合にも斯
かる状態信号を効率よ（保持・解除することができる。
えば原子カプラントのトリップ原因を示す信号のように
、応答が速（、かつそのデータな保持したい場合にも斯
かる状態信号を効率よ（保持・解除することができる。
之・１図は従来のプラント診断装置を示すブロック構成
図、第２図は第１図装置に使われる記憶装置のＣＣＴの
一例を示した構成図、第３図は第１図装置の診断解析部
演算処理装置の処理の流れを示したフロー図、第４図は
本発明によるプラント診断装置を示すブロック図である
。 （１）・−・データ収集装置、（２）・・・第１の演算
処理装置、（３）・・・第１の記憶装置、（４）・・・
第２の記憶装置、（８）・・・ブラウン管表示装置、（
５）・・・第２の演算処理装置、（６）・・・刃・３の
記憶装置、（７）・−・第３の演算処理装置、（９）・
・−高速データ収集装置、（１０）・・・第４の演算処
理装置 なお、図中、同一符号は同−又は相当部分を示ｆ。 代理人 大岩増雄
図、第２図は第１図装置に使われる記憶装置のＣＣＴの
一例を示した構成図、第３図は第１図装置の診断解析部
演算処理装置の処理の流れを示したフロー図、第４図は
本発明によるプラント診断装置を示すブロック図である
。 （１）・−・データ収集装置、（２）・・・第１の演算
処理装置、（３）・・・第１の記憶装置、（４）・・・
第２の記憶装置、（８）・・・ブラウン管表示装置、（
５）・・・第２の演算処理装置、（６）・・・刃・３の
記憶装置、（７）・−・第３の演算処理装置、（９）・
・−高速データ収集装置、（１０）・・・第４の演算処
理装置 なお、図中、同一符号は同−又は相当部分を示ｆ。 代理人 大岩増雄
Claims (1)
- プラントに生ずる各種異常事象の伝搬シーケンスを論理
式で記述した原因結果ツリーを演算処理することＫより
該異常事象の第１原因をオンライン・リアルタイムで同
定すると共に、プラント運転員の総合判断をサポートす
ることにより高信頼運転を可能とするプラント診断装置
において、あらかじめ定めたノードの観測ステータスが
偽”から真”に変化した後はリセット信号が供給される
まで１真”の値を保持する演算処理装置を設けたことを
特徴とするプラント診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58062522A JPS59188709A (ja) | 1983-04-08 | 1983-04-08 | プラント診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58062522A JPS59188709A (ja) | 1983-04-08 | 1983-04-08 | プラント診断装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59188709A true JPS59188709A (ja) | 1984-10-26 |
Family
ID=13202598
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58062522A Pending JPS59188709A (ja) | 1983-04-08 | 1983-04-08 | プラント診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59188709A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106310581A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-11 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 具有平衡测评和体验功能的智能独木桥及其工作方法 |
-
1983
- 1983-04-08 JP JP58062522A patent/JPS59188709A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106310581A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-01-11 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 具有平衡测评和体验功能的智能独木桥及其工作方法 |
| CN106310581B (zh) * | 2016-09-30 | 2018-06-15 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 具有平衡测评和体验功能的智能独木桥及其工作方法 |
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