JPS59214915A - 故障波及予測・診断方式 - Google Patents
故障波及予測・診断方式Info
- Publication number
- JPS59214915A JPS59214915A JP58087441A JP8744183A JPS59214915A JP S59214915 A JPS59214915 A JP S59214915A JP 58087441 A JP58087441 A JP 58087441A JP 8744183 A JP8744183 A JP 8744183A JP S59214915 A JPS59214915 A JP S59214915A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- fault
- failure
- signal
- source
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- 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
- G05B23/0235—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 based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
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】
〔発明の利用分野〕
本発明は、原子カプラント、化学プラントなど複数個の
機器から構成される系において、限られた数のセンサの
情報から故障源を推定するとともに、一定時間後の故障
の影響の波及範囲を予測するに好適な故障波及予測・診
断方式に関する。
機器から構成される系において、限られた数のセンサの
情報から故障源を推定するとともに、一定時間後の故障
の影響の波及範囲を予測するに好適な故障波及予測・診
断方式に関する。
この種方式としては、「プラントの故障源推定方式」
（特願昭５７−７９９５４ ）、「プラントの故障波及
範囲予測方式」 （特願昭５７−１１８５５６と特願昭
５７−１７６１４３ ）がある。しかし、これらの方
式では、制御室に取シ込まれているセンサ情報のみを利
用しており、現場情報は利用していなかった。このため
、故障波及の予測範囲に誤差が生じたり、推定故障源の
数を十分しぼれないということが生じた。
（特願昭５７−７９９５４ ）、「プラントの故障波及
範囲予測方式」 （特願昭５７−１１８５５６と特願昭
５７−１７６１４３ ）がある。しかし、これらの方
式では、制御室に取シ込まれているセンサ情報のみを利
用しており、現場情報は利用していなかった。このため
、故障波及の予測範囲に誤差が生じたり、推定故障源の
数を十分しぼれないということが生じた。
本発明の目的は、上記問題点を解決するために、保全員
や監視員などから制御室に知らされる現場情報も利用し
て、従来よシも精度よく、故障波及範囲の予測を行った
り、故障源を推定する方式を提供することにある。
や監視員などから制御室に知らされる現場情報も利用し
て、従来よシも精度よく、故障波及範囲の予測を行った
り、故障源を推定する方式を提供することにある。
この目的を達成するために、本発明は現場情報を与える
センナの設置個所も入力データ作成の最初の段階からセ
ンサ設置個所に含めておき、このセンサからの情報は当
初は未知（センサが設置されていないことと同等）とし
て扱い、現場からの情報が制御室へ連絡された時点で、
正常、異常の情報として利用することを特徴とする。
センナの設置個所も入力データ作成の最初の段階からセ
ンサ設置個所に含めておき、このセンサからの情報は当
初は未知（センサが設置されていないことと同等）とし
て扱い、現場からの情報が制御室へ連絡された時点で、
正常、異常の情報として利用することを特徴とする。
以下、実施例にもとづき本発明の詳細な説明する。
まず、本発明の第１の実施例を第１図から第３図により
説明する。
説明する。
第１図は本発明による故障波及方向を実現するプラント
系の一実施例の構成を示すものである。
系の一実施例の構成を示すものである。
第１図において、プラン）１０１は、複数個の構成機器
１０２と、その中のいくつかの機器の状態を検出するた
めのセンサ１０３とからなる。これらのセンサ１０３は
各構成機器１０２の動作状態、たとえば、流量、温度、
周波数などの信号１０４を検出し、検出信号１０５を各
センサ１０３に対応した異常検知器１０６からなる異常
検知装置１０７に出力する。異常検知装置１０７には、
あらかじめ、各信号が正常か異常かを判定する基準信号
が記憶されておシ、基準信号と検出信号１０５を比較し
、各検出信号１０５が正常が異常かの信号１０８を故障
源推定装置１０９に出力する。故障源推定装置１０９で
は、一定の時間毎に信号１０８をチェックし、正常信号
から異常信号に変化した場合にはその時刻を記憶する。
１０２と、その中のいくつかの機器の状態を検出するた
めのセンサ１０３とからなる。これらのセンサ１０３は
各構成機器１０２の動作状態、たとえば、流量、温度、
周波数などの信号１０４を検出し、検出信号１０５を各
センサ１０３に対応した異常検知器１０６からなる異常
検知装置１０７に出力する。異常検知装置１０７には、
あらかじめ、各信号が正常か異常かを判定する基準信号
が記憶されておシ、基準信号と検出信号１０５を比較し
、各検出信号１０５が正常が異常かの信号１０８を故障
源推定装置１０９に出力する。故障源推定装置１０９で
は、一定の時間毎に信号１０８をチェックし、正常信号
から異常信号に変化した場合にはその時刻を記憶する。
オペレータコンソール１１０から演算指示信号１１１が
入力されると、故障源推定装置１０９では、演算指示信
号１１１に応じて、信号１０８と正常信号から異常信号
に変化した時刻と初期データ入力装置１１２から入力さ
れた故障波及方向、波及時間、波及確率、各機器の故障
率に対応した信号１１３とに基づいて、故障源の推定ま
たは推定された故障源の優先順位づけを行なって、その
信号１１４を表示装置１１５に出力表示する。また、監
視員１１７からの現場情報１１６が得られる場合は、こ
の情報に応じた信号をオペレータコンソール１１１から
故障源推定装置１０９へ入力し、故障源を推定する。
入力されると、故障源推定装置１０９では、演算指示信
号１１１に応じて、信号１０８と正常信号から異常信号
に変化した時刻と初期データ入力装置１１２から入力さ
れた故障波及方向、波及時間、波及確率、各機器の故障
率に対応した信号１１３とに基づいて、故障源の推定ま
たは推定された故障源の優先順位づけを行なって、その
信号１１４を表示装置１１５に出力表示する。また、監
視員１１７からの現場情報１１６が得られる場合は、こ
の情報に応じた信号をオペレータコンソール１１１から
故障源推定装置１０９へ入力し、故障源を推定する。
第２図は、第１図の故障源推定装置１０９での処理の優
れの一例を示すフローチャートである。
れの一例を示すフローチャートである。
対象とするプラントの故障波及関係が第３図で表わされ
る場合について、処理フローを具体的に以下に示す。第
３図において、ｘＩＸ ｉ＝：ｌ、２１・・・、１９は
プラントを構成する機器（または機器の故障モード）、
矢印は故障の影響が波及する方向、矢印上の数値は波及
時間、−型枠は制御室情報、二重枠は現場情報が得られ
る機器とする。
る場合について、処理フローを具体的に以下に示す。第
３図において、ｘＩＸ ｉ＝：ｌ、２１・・・、１９は
プラントを構成する機器（または機器の故障モード）、
矢印は故障の影響が波及する方向、矢印上の数値は波及
時間、−型枠は制御室情報、二重枠は現場情報が得られ
る機器とする。
いま、センサ情報５１と５２が異常、５３と５４が正常
、５５が不明とする。この状態で、故障源推定を始める
と、第２図のブロック１１６から１１８によシ（詳細は
特願昭５７−７９９５４参照）、推定故障源は、ｘｌ
Ｉ Ｘ２ ＋ Ｘ３ ＋ ｘ４となる。この際、従来は
、推定故障源に正常値を示すセンサが設置されていても
、この段階では、故障源候補として選ばれ、ブロック１
２１での計算時間を浪費していた。本発明では、この浪
費時間を除くため、ブロック１２６を導入する。これに
よシ、たとえばｘ４にセンサが設置されておシ、正常値
を示しておれば、プロン”り１１９で表示される故障源
候補はｘｌ ＋ Ｘ２ ＋ Ｘ３となシ、ｘ４が除か
れる。
、５５が不明とする。この状態で、故障源推定を始める
と、第２図のブロック１１６から１１８によシ（詳細は
特願昭５７−７９９５４参照）、推定故障源は、ｘｌ
Ｉ Ｘ２ ＋ Ｘ３ ＋ ｘ４となる。この際、従来は
、推定故障源に正常値を示すセンサが設置されていても
、この段階では、故障源候補として選ばれ、ブロック１
２１での計算時間を浪費していた。本発明では、この浪
費時間を除くため、ブロック１２６を導入する。これに
よシ、たとえばｘ４にセンサが設置されておシ、正常値
を示しておれば、プロン”り１１９で表示される故障源
候補はｘｌ ＋ Ｘ２ ＋ Ｘ３となシ、ｘ４が除か
れる。
次に、現場情報が得られるか否かを調べる（ブロック１
２７）。得られない場合はブロック１２０へ、得られる
場合は、それが正常情報のみが否かをオペレータコンソ
ール１１０から入力する（ブロック１２８）とともに、
現場情報を入力する。
２７）。得られない場合はブロック１２０へ、得られる
場合は、それが正常情報のみが否かをオペレータコンソ
ール１１０から入力する（ブロック１２８）とともに、
現場情報を入力する。
現場情報５５が正常であれば、ブロック１２６へもどり
、ｘ２は候補からはずされる。現場情報５５が異常であ
れば、ブロック１１８へもＥｂ再計算する。この結果、
故障源候補はＸｉ 、Ｘｊｌとなる。
、ｘ２は候補からはずされる。現場情報５５が異常であ
れば、ブロック１１８へもＥｂ再計算する。この結果、
故障源候補はＸｉ 、Ｘｊｌとなる。
ブロック１２０からブロック１２２については、特願昭
５７−７９９５４に詳述しであるため省略する。
５７−７９９５４に詳述しであるため省略する。
ブロック１２９においても、ブロック１２７と同様にし
、再計算などを行なう。
、再計算などを行なう。
ブロック１２３からブロック１２５については、特願昭
５７−７９９５４に詳述しであるため省略する。
５７−７９９５４に詳述しであるため省略する。
次に、本発明の第２の実施例を第４図と第５図により説
明する。なお、本発明による故障波及予測方式を実現す
るプラント系の実施例の構成は、第１図の故障源推定装
置１０９を故障波及予測装置に置換ればよい。
明する。なお、本発明による故障波及予測方式を実現す
るプラント系の実施例の構成は、第１図の故障源推定装
置１０９を故障波及予測装置に置換ればよい。
第４図は、故障波及予測装置での処理の流れの一例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
対象とするプラントの故障波及関係が第５図で表わされ
る場合について、処理フローを具体的に以下に示す。な
お、第５図における記号、数字の意味は第３図における
記号、数字の意味と同じでおる。
る場合について、処理フローを具体的に以下に示す。な
お、第５図における記号、数字の意味は第３図における
記号、数字の意味と同じでおる。
第４図の処理フローにおいて、ブロック１３０からブロ
ック１３４での処理については特願昭５７−１１８５５
６ で詳述されているため省略し、ブロック１３５から
ブロック１３８について以下に記す。
ック１３４での処理については特願昭５７−１１８５５
６ で詳述されているため省略し、ブロック１３５から
ブロック１３８について以下に記す。
ブロック１３５では、予測計算開始以降、得られた現場
情報があるか否かを調べる。得られない場合は故障波及
予測は終る。得られる場合は、その情報が故障波及を予
測した範囲内の情報か否かを調べる（ブロック１３６）
。予測範囲内の情報であれば、正常情報か異常情報かを
調べる（ブロック１３７）。正常情報であれば、オペレ
ータコンソール１１０から、センサが正常値を示してい
る機器とその一つ手前（上流側）の機器との故障波及時
間を■として入力し、再計算する。異常情報であれば波
及予測を終了する。
情報があるか否かを調べる。得られない場合は故障波及
予測は終る。得られる場合は、その情報が故障波及を予
測した範囲内の情報か否かを調べる（ブロック１３６）
。予測範囲内の情報であれば、正常情報か異常情報かを
調べる（ブロック１３７）。正常情報であれば、オペレ
ータコンソール１１０から、センサが正常値を示してい
る機器とその一つ手前（上流側）の機器との故障波及時
間を■として入力し、再計算する。異常情報であれば波
及予測を終了する。
ブロック１３６で、現場情報が波及予測範囲外であれば
、ブロック１３８で、異常情報か正常情報かを調べる。
、ブロック１３８で、異常情報か正常情報かを調べる。
異常情報であれば、その機器と検知時刻をオペレータコ
ンソール１１０から入力し、ブロック１３２以降を再計
算する。正常情報であれば波及予測を終了する。
ンソール１１０から入力し、ブロック１３２以降を再計
算する。正常情報であれば波及予測を終了する。
ブロック１３５からブロック１３８の処理手順を第５図
に示す故障波及網で行なう。
に示す故障波及網で行なう。
いま、センサ情報５６が異常、５７と５８が正常とし、
３００秒先１で予測したとすると、故障波及予測範囲は
、ｘ３１ ｘ４１ ｘｙ、 ｌ Ｘ６ ｒ ｘ７１Ｘｓ
、Ｘｇ 、Ｘ１ｇとなる。現場情報としてセンサ情報
６０が得られたとする。その情報が正常であれば、波及
予測計算は終了する。異常であれば、その検知時刻をオ
ペレータコンソールから入力し、ブロック１３２以降を
再計算する。
３００秒先１で予測したとすると、故障波及予測範囲は
、ｘ３１ ｘ４１ ｘｙ、 ｌ Ｘ６ ｒ ｘ７１Ｘｓ
、Ｘｇ 、Ｘ１ｇとなる。現場情報としてセンサ情報
６０が得られたとする。その情報が正常であれば、波及
予測計算は終了する。異常であれば、その検知時刻をオ
ペレータコンソールから入力し、ブロック１３２以降を
再計算する。
現場情報としてセンサ情報５９が得られたとすると、そ
の情報が正常であれば、オペレータコンソール１１０か
らＸｇ とＸ６との間の故障波及時間を菌として入力し
、ブロック１３０以降を再計算すると、故障波及範囲は
、ｘ３１ ｘ４１ ｘ５１ｘ８ ＋ Ｘ９ ＋ ｘｔｓ
と改善される。異常であれば波及予測計算は終了する。
の情報が正常であれば、オペレータコンソール１１０か
らＸｇ とＸ６との間の故障波及時間を菌として入力し
、ブロック１３０以降を再計算すると、故障波及範囲は
、ｘ３１ ｘ４１ ｘ５１ｘ８ ＋ Ｘ９ ＋ ｘｔｓ
と改善される。異常であれば波及予測計算は終了する。
上述した第１の実施例によれば、
（１）複数個の機器から構成さ五るプラントを対象とし
、設置できるセンサの数が限られている場合にも故障源
の推定が可能、 （２）オペレータが表示された推定故障源から適切な判
断ができる場合には、三つのステップをすべて行なわず
に終了することが可能、 （３）異常信号の検知時刻と演算開始時刻の情報を利用
することにより、正確な故障源の推定が可能、 （４）異常検知機器を基準とする故障波及確率を利用す
ることによシ、推定故障源の厳密な優先度づけを高速に
行うことが可能、 （５）故障波及関係において、波及確率が１未満のもの
を除去して正常信号を利用することにより、正確な故障
源の推定が可能、 （６）現場情報を利用することにより推定故障源の精度
をよシ高めることが可能、 という効果がある。
、設置できるセンサの数が限られている場合にも故障源
の推定が可能、 （２）オペレータが表示された推定故障源から適切な判
断ができる場合には、三つのステップをすべて行なわず
に終了することが可能、 （３）異常信号の検知時刻と演算開始時刻の情報を利用
することにより、正確な故障源の推定が可能、 （４）異常検知機器を基準とする故障波及確率を利用す
ることによシ、推定故障源の厳密な優先度づけを高速に
行うことが可能、 （５）故障波及関係において、波及確率が１未満のもの
を除去して正常信号を利用することにより、正確な故障
源の推定が可能、 （６）現場情報を利用することにより推定故障源の精度
をよシ高めることが可能、 という効果がある。
第２の実施例によれば、
（１）複数個の機器から構成されるプラントを対象とし
、限られた数のセンサ情報から指定時間後の異常検知個
所からの故障波及範囲の予測が可能、 （２）故障源が複数の場合にも故障波及範囲の予測が可
能、 （３）現場情報を利用することによシ故障波及予測範囲
の精度を高めることが可能、 という効果がある。
、限られた数のセンサ情報から指定時間後の異常検知個
所からの故障波及範囲の予測が可能、 （２）故障源が複数の場合にも故障波及範囲の予測が可
能、 （３）現場情報を利用することによシ故障波及予測範囲
の精度を高めることが可能、 という効果がある。
第１図は本発明の故障源推定方式によるプラント系の一
実施例の構成図、第２図は第１図の故障源推定装置での
処理の一例を示すフローチャート、第３図と第５図はプ
ラントの故障波及網と設置センナの位置を示す図、第４
図は故障波及範囲予測第１図 第 ２ 図 嘉３図 ′ｆＪ４ 図 第５図 異常 正散
実施例の構成図、第２図は第１図の故障源推定装置での
処理の一例を示すフローチャート、第３図と第５図はプ
ラントの故障波及網と設置センナの位置を示す図、第４
図は故障波及範囲予測第１図 第 ２ 図 嘉３図 ′ｆＪ４ 図 第５図 異常 正散
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、複数個の機器のうち、特定の機器に対応するセンサ
の情報によシ、故障源となる機器を推定するプラントの
故障源推定方式において、全機器間での故障波及関係を
求め、求められた故障波及関係と上記センサ情報で、制
御室に表示される情報（制御室情報）だけでなく、セン
サ設置個所にて表示される情報（現場情報）からも得ら
れた異常、正常情報とそれらの検知時刻とに基づいて故
障源を推定するようにしたことを特徴とする故障波及予
測・診断方式。 ２、複数個の機器からなる系における限られた機器に対
応するセンサの情報によシ、故障の影響がどの範囲の機
器まで波及するかを予測するプラントの故障波及範囲予
測方式において、初期入力である２機器間の故障波及方
向、波及時間、上記制御室情報と現場情報、指定予測時
刻とに基づいて、該予測時刻までに異常検知個所から故
障の影響が波及する範囲の機器を予測するようにしたこ
と、を特徴とするプラントの故障波及予測・診断方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58087441A JPS59214915A (ja) | 1983-05-20 | 1983-05-20 | 故障波及予測・診断方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58087441A JPS59214915A (ja) | 1983-05-20 | 1983-05-20 | 故障波及予測・診断方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59214915A true JPS59214915A (ja) | 1984-12-04 |
Family
ID=13914940
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58087441A Pending JPS59214915A (ja) | 1983-05-20 | 1983-05-20 | 故障波及予測・診断方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59214915A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995022089A1 (fr) * | 1994-02-09 | 1995-08-17 | Komatsu Ltd. | Procede et dispositif de diagnostics d'incidents |
| WO2019082491A1 (ja) * | 2017-10-25 | 2019-05-02 | 株式会社日立製作所 | プラントの運転支援装置及び運転支援方法 |
-
1983
- 1983-05-20 JP JP58087441A patent/JPS59214915A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995022089A1 (fr) * | 1994-02-09 | 1995-08-17 | Komatsu Ltd. | Procede et dispositif de diagnostics d'incidents |
| WO2019082491A1 (ja) * | 2017-10-25 | 2019-05-02 | 株式会社日立製作所 | プラントの運転支援装置及び運転支援方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7415328B2 (en) | Hybrid model based fault detection and isolation system | |
| JP3651693B2 (ja) | プラント監視診断装置および方法 | |
| JP6655926B2 (ja) | 異常診断システム | |
| US20200184373A1 (en) | Recurrent Gaussian Mixture Model For Sensor State Estimation In Condition Monitoring | |
| CN111679657A (zh) | 一种基于工控设备信号的攻击检测方法及系统 | |
| JPH09288512A (ja) | プラント状態可視化システム | |
| EP3312844B1 (en) | Abnormality indication monitoring system | |
| JPS59214915A (ja) | 故障波及予測・診断方式 | |
| JP7378332B2 (ja) | 情報板の異常検出システム | |
| CN114565318A (zh) | 目标信号的有效性判断方法、处理方法、装置及决策系统 | |
| EP0715738B1 (en) | Interpretive measurement instrument | |
| KR20010036423A (ko) | 일반 회귀 신경망을 이용한 고장 검출 방법 및 장치 | |
| CN110532698A (zh) | 一种基于数据模型的工业设备振动特征值趋势预测方法 | |
| JPS61175709A (ja) | プラントの故障波及範囲予測方式 | |
| JPS6054256A (ja) | 連続鋳造機の異常診断方法 | |
| JPS60167006A (ja) | プラントの故障波及予測・診断方式 | |
| KR102303406B1 (ko) | 산업설비의 이상유무 진단장치 및 방법 | |
| JPH10198420A (ja) | 異常診断方法及びその装置 | |
| JPH08298533A (ja) | アラーム収集装置 | |
| JPS59214913A (ja) | プラントの故障源推定方式 | |
| JPH07334234A (ja) | 優先度を考慮した運転支援装置 | |
| JPS59214914A (ja) | 故障源推定方式 | |
| JPS60173612A (ja) | 故障源推定方式 | |
| JPS5890122A (ja) | プラントの故障源推定方式 | |
| JPS599710A (ja) | プラントの故障波及範囲予測方式 |