JPS61175807A - プロセスの異常診断方法 - Google Patents
プロセスの異常診断方法Info
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- JPS61175807A JPS61175807A JP60017310A JP1731085A JPS61175807A JP S61175807 A JPS61175807 A JP S61175807A JP 60017310 A JP60017310 A JP 60017310A JP 1731085 A JP1731085 A JP 1731085A JP S61175807 A JPS61175807 A JP S61175807A
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- Japan
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- parameter
- abnormality
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- diagnosing
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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
- G05B23/024—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
Landscapes
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- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (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】
[産業上の利用分野]
本発明は、プロセスの異常診断方法に関し、特にプロセ
スの変数等を計測する各種センサ等の経時的精度異常の
早期発見に利用できる。
スの変数等を計測する各種センサ等の経時的精度異常の
早期発見に利用できる。
[背景技術とその問題点]
プロセスの運転では、そのプロセスの主成分や状態変数
を計測する各種センサ、例えば製品の分析計や蒸留塔の
還流量を計測するセンサに精度異常カ生じても、オペレ
ータによってその精度異常が発見されずに運転が続行さ
れる場合が少なくない。すると、規格外の製品が製造さ
れる結果となる。
を計測する各種センサ、例えば製品の分析計や蒸留塔の
還流量を計測するセンサに精度異常カ生じても、オペレ
ータによってその精度異常が発見されずに運転が続行さ
れる場合が少なくない。すると、規格外の製品が製造さ
れる結果となる。
しかし、プロセスの状態変数等を計測する各種センサの
経時的精度異常はなかなか発見が困難な場合が多い。こ
れを早期に発見するには、プラントの運転データから物
質収支、熱収支等の化学工学計算による複雑な演算を行
わなければならないため、通常のプロセス運転では実際
上不可能に近い。
経時的精度異常はなかなか発見が困難な場合が多い。こ
れを早期に発見するには、プラントの運転データから物
質収支、熱収支等の化学工学計算による複雑な演算を行
わなければならないため、通常のプロセス運転では実際
上不可能に近い。
そこで、このような各種計測センサの精度異常を簡易に
発見できるシステムが要請されていた。
発見できるシステムが要請されていた。
[発明の目的]
ここに、本発明の目的は、このような要請に応え、各種
センサの精度異常を早期に発見するためのプロセスの異
常診断方法を提供することにある。
センサの精度異常を早期に発見するためのプロセスの異
常診断方法を提供することにある。
[問題点を解決するための手段および作用]そのため1
本発明では、主成分に対して従属関係にある複数の状態
変数を含むプロセスにあっては、通常運転範囲内におい
て、前記主成分を前記複数の状態変数の線形結合で表わ
すことができることに着目し、両者を線形結合で表わし
たときのパラメータを求め、このパラメータからプロセ
スの異常を診断し、上記目的を達成しようとするもので
ある。
本発明では、主成分に対して従属関係にある複数の状態
変数を含むプロセスにあっては、通常運転範囲内におい
て、前記主成分を前記複数の状態変数の線形結合で表わ
すことができることに着目し、両者を線形結合で表わし
たときのパラメータを求め、このパラメータからプロセ
スの異常を診断し、上記目的を達成しようとするもので
ある。
具体的には、主成分に対して従属関係にある複数の状態
変数を含むプロセスの異常を診断する異常診断方法にお
いて、前記主成分を前記複数の状態変数の線形結合で表
わしたときのパラメータを求め、このパラメータの変動
からプロセスの異常を診断する。ことを特徴としている
。
変数を含むプロセスの異常を診断する異常診断方法にお
いて、前記主成分を前記複数の状態変数の線形結合で表
わしたときのパラメータを求め、このパラメータの変動
からプロセスの異常を診断する。ことを特徴としている
。
そこで、まず、本発明の診断方法の原理について述べる
。一般に、プロセスの通常運転範囲内では、主成分とそ
れに従属する複数の状態変数との間に線形結合が成立す
る0例えば、主成分の集合を(Zf)、複数の状態変数
の集合を(Xi)とすると、両者の関係は、 Z i = +fL IL X lt + a R
X ?L + …asL X <L・・・・・・・・
・(1) で表わすことができる。
。一般に、プロセスの通常運転範囲内では、主成分とそ
れに従属する複数の状態変数との間に線形結合が成立す
る0例えば、主成分の集合を(Zf)、複数の状態変数
の集合を(Xi)とすると、両者の関係は、 Z i = +fL IL X lt + a R
X ?L + …asL X <L・・・・・・・・
・(1) で表わすことができる。
本発明の方法は、前記(1)式におけるパラメータ&1
t、a2t、・・・a%Lを例えば最小二乗法により求
め、このパラメータact g &n +・・・a の
変動量、例えばプロセスの正常運転時の値からの偏差に
よってプロセスの異常を判定するものである。
t、a2t、・・・a%Lを例えば最小二乗法により求
め、このパラメータact g &n +・・・a の
変動量、例えばプロセスの正常運転時の値からの偏差に
よってプロセスの異常を判定するものである。
更に詳細には、次の実施例によって明らかにする。
[実施例]
以下、本発明を蒸留系プラントに適応した一実施例につ
いて、図を参照して説明する。
いて、図を参照して説明する。
第1図は蒸留系フローを示している。同図において、前
糸のレシーバタンク等に蓄えられた原料は、流量検出器
lによって制御される流量調整弁2を通って蒸留塔3へ
供給される。
糸のレシーバタンク等に蓄えられた原料は、流量検出器
lによって制御される流量調整弁2を通って蒸留塔3へ
供給される。
蒸留塔3の塔頂から抜出された製品の一部は熱交換器4
を経てレシーバタンク5へ送られる。残りは、前記蒸留
塔3の塔頂から熱交換器4までのライン途中に設けられ
た塔頂圧力検出器6および流量検出器7によって開度調
整される流量調整弁8を通って抜出される。なお、塔頂
圧力検出器6と流量検出器7との間のラインには、製品
の純度を分析するガスクロマトグラフ12が接続されて
いる。前記レシーバタンク5に所定量以上の製品が蓄え
られると、レシーバタンク5内の製品は、液面検出器9
およびリフラッグス流量検出器10によって開度調整さ
れる流量調整弁11を通って前記蒸留塔3の頂部へ還流
される。
を経てレシーバタンク5へ送られる。残りは、前記蒸留
塔3の塔頂から熱交換器4までのライン途中に設けられ
た塔頂圧力検出器6および流量検出器7によって開度調
整される流量調整弁8を通って抜出される。なお、塔頂
圧力検出器6と流量検出器7との間のラインには、製品
の純度を分析するガスクロマトグラフ12が接続されて
いる。前記レシーバタンク5に所定量以上の製品が蓄え
られると、レシーバタンク5内の製品は、液面検出器9
およびリフラッグス流量検出器10によって開度調整さ
れる流量調整弁11を通って前記蒸留塔3の頂部へ還流
される。
蒸留塔3の塔底部には、リポイラ13が接続されている
とともに、塔底抜出ライン14が接続されている。リポ
イラ13には、−次側ラインを通じてスチームが供給さ
れるようになっている。また、塔底抜出ライン14の途
中には、流量検出器18と、この流量検出器18および
前記蒸留塔3の塔底液面レベルを検出する液面検出器1
9によって開度調整される流量調整弁20とがそれぞれ
挿入されている。
とともに、塔底抜出ライン14が接続されている。リポ
イラ13には、−次側ラインを通じてスチームが供給さ
れるようになっている。また、塔底抜出ライン14の途
中には、流量検出器18と、この流量検出器18および
前記蒸留塔3の塔底液面レベルを検出する液面検出器1
9によって開度調整される流量調整弁20とがそれぞれ
挿入されている。
第2図は前記蒸留系の異常診断装置を示している。同図
において、前記各検出器1,7,10゜12.18で検
出された信号は、それぞれA/D変換器21でデジタル
信号に変換された後、中央処理装置(以下、CPUとい
う、)22へ取込まれる。ここでは、主成分データとし
て前記ガスクロマトグラフ12で検出される製品純度デ
ータ(Z)が、状態変数データとして前記流量検出器1
で検出されるフィード流量データ(F)、前記流量検出
器7で検出される塔頂抜出し流量データ(D)、前記リ
フラックス流量検出器10で検出されるリフラックス流
量データ(R)および前記流量検出器18で検出される
缶出し量データ(B)が、それぞれCPU22へ取込ま
れるようになっている。
において、前記各検出器1,7,10゜12.18で検
出された信号は、それぞれA/D変換器21でデジタル
信号に変換された後、中央処理装置(以下、CPUとい
う、)22へ取込まれる。ここでは、主成分データとし
て前記ガスクロマトグラフ12で検出される製品純度デ
ータ(Z)が、状態変数データとして前記流量検出器1
で検出されるフィード流量データ(F)、前記流量検出
器7で検出される塔頂抜出し流量データ(D)、前記リ
フラックス流量検出器10で検出されるリフラックス流
量データ(R)および前記流量検出器18で検出される
缶出し量データ(B)が、それぞれCPU22へ取込ま
れるようになっている。
CPU22には、各種定数等を入力するためのキーボー
ド23、このキーボード23から入力された各種定数や
測定データ更には演算データ等を記憶する記憶装置24
およびCR1表示装置25がそれぞれ接続されている。
ド23、このキーボード23から入力された各種定数や
測定データ更には演算データ等を記憶する記憶装置24
およびCR1表示装置25がそれぞれ接続されている。
CPU22は、キーボード23から与えらえた各種定数
を記憶装置24へ記憶させる一方、前記A/D変換器2
1から与えられる各検出器からの測定値を取込み、その
各測定値を第3図に示すフローチャートに従って処理す
る。
を記憶装置24へ記憶させる一方、前記A/D変換器2
1から与えられる各検出器からの測定値を取込み、その
各測定値を第3図に示すフローチャートに従って処理す
る。
即ち、第3図のフローチャートに示す如<、A/D変換
器21から与えらえる各検出器からの測定値を取込み、
これらの測定値を平均化処理して主成分および各状態変
数の平均値を求めた後、入力値つまり取込んだ測定値の
ノルマライズ処理を行う0本実施例では、製品純度Zを
主成分Zとし、かつリフラックス流量R/塔頂抜出流量
り。
器21から与えらえる各検出器からの測定値を取込み、
これらの測定値を平均化処理して主成分および各状態変
数の平均値を求めた後、入力値つまり取込んだ測定値の
ノルマライズ処理を行う0本実施例では、製品純度Zを
主成分Zとし、かつリフラックス流量R/塔頂抜出流量
り。
缶出量Bおよびフィード量Fをそれぞれ状態変数X+
lX2 、X3とし、まずこれらの平均値2゜父1
、又2.又3を求めた後、各測定値Z 、 X lX2
.X3を前記平均値2.父+、5f2.又3で除算し、
その商2.交i (ただし、t=1.2゜3)を求める
。
lX2 、X3とし、まずこれらの平均値2゜父1
、又2.又3を求めた後、各測定値Z 、 X lX2
.X3を前記平均値2.父+、5f2.又3で除算し、
その商2.交i (ただし、t=1.2゜3)を求める
。
続いて、正常時のパラメータ算出にあっては、バッチ処
理により、前記(1)式から正常時のパラメータを推定
する0本実施例の場合3、主成分が2)状態変数がXI
、 2.X3であるから、前記(1)式は、 Z=a+ xl +a2 x2 +a3 X3−・・(
LA)と表わすことができ、この(IA)式から正常時
のパラメータaLTRU (タだり、、L=1,2.
3)を最小二乗法によって数回推定して、その平均値a
、 を求める。
理により、前記(1)式から正常時のパラメータを推定
する0本実施例の場合3、主成分が2)状態変数がXI
、 2.X3であるから、前記(1)式は、 Z=a+ xl +a2 x2 +a3 X3−・・(
LA)と表わすことができ、この(IA)式から正常時
のパラメータaLTRU (タだり、、L=1,2.
3)を最小二乗法によって数回推定して、その平均値a
、 を求める。
ついで、その各平均値&L に対して予め設定された
偏差δを加減算し、パラメータaしの正常時での許容変
動範囲を決定した後、それを記憶装置24ヘスドアする
。このとき、パラメータa;の正常時での許容変動範囲
は、 aL −δ<at <at +δ・・・・・・・・・
・・・(2)と表わすことができる。
偏差δを加減算し、パラメータaしの正常時での許容変
動範囲を決定した後、それを記憶装置24ヘスドアする
。このとき、パラメータa;の正常時での許容変動範囲
は、 aL −δ<at <at +δ・・・・・・・・・
・・・(2)と表わすことができる。
最後に、その正常時のパラメータa、TRU @ 1に
ノルマライズ処理した後、CR1表示装置25へ極座標
表示する。
ノルマライズ処理した後、CR1表示装置25へ極座標
表示する。
一方、正常時のパラメータ算出でない場合、つまり実際
の計測時においては、オンライン処理により、前記(I
A)式からそのときのパラメータa、NEW (ただし
、L=1.2.3)を最小二乗法によって推定した後、
推定したパラメータaLNEWが前記正常時の許容変動
範囲内であるか否かを判断する。
の計測時においては、オンライン処理により、前記(I
A)式からそのときのパラメータa、NEW (ただし
、L=1.2.3)を最小二乗法によって推定した後、
推定したパラメータaLNEWが前記正常時の許容変動
範囲内であるか否かを判断する。
推定したパラメータaLNEwが正常時の許容変動範囲
内の場合には入力処理へ戻るが、許容変動範囲外の場合
には、パラメータのノルマライズ処理(i中7 、a
、TRU )を行った後、その結果をCR1表示装置2
5へ極座標表示する。
内の場合には入力処理へ戻るが、許容変動範囲外の場合
には、パラメータのノルマライズ処理(i中7 、a
、TRU )を行った後、その結果をCR1表示装置2
5へ極座標表示する。
すると、推定されたパラメータγ6の値が正常値を1と
して極座標表示されることから、このパラメータに対応
する状態変数の異常を診断することができる。
して極座標表示されることから、このパラメータに対応
する状態変数の異常を診断することができる。
次に、実際の診断例について述べる。いま、仮に、第1
図におけるガスクロマトグラフ12が一側に指示誤差(
零ドリフト)を生じつつあったが、オペレータは、その
異常の進展を判断できず、運転を続行していた。また、
プロセスでは所定の純度を確保するため、通常時のバラ
ンスより少な目の還流を掛けるよう制御されていた。こ
のとき、オペレータは、フィード組成の変動と判断して
いた。
図におけるガスクロマトグラフ12が一側に指示誤差(
零ドリフト)を生じつつあったが、オペレータは、その
異常の進展を判断できず、運転を続行していた。また、
プロセスでは所定の純度を確保するため、通常時のバラ
ンスより少な目の還流を掛けるよう制御されていた。こ
のとき、オペレータは、フィード組成の変動と判断して
いた。
このような状況において、ガスクロマトグラフ12の指
示誤差が時間とともに大きくなり、還流量が次第に少な
くなると、本診断装置の働きによりCR7表示装置25
の画面上には、第4図に示す如く、ガスクロマトグラフ
12の指示が異常であることが表示される。ここで1点
線は正常時の表示である。従って、オペレータはこの表
示からガスクロマトグラフ12の異常を発見することが
できる。これにより、適切な処置を実施すれば、規格外
製品の製造を未然に防止することができる。この場合、
ガスクロマトグラフ12の指示誤差が+側の場合には、
CR7表示装置25の画面上に第5図のように表示され
ることになる。
示誤差が時間とともに大きくなり、還流量が次第に少な
くなると、本診断装置の働きによりCR7表示装置25
の画面上には、第4図に示す如く、ガスクロマトグラフ
12の指示が異常であることが表示される。ここで1点
線は正常時の表示である。従って、オペレータはこの表
示からガスクロマトグラフ12の異常を発見することが
できる。これにより、適切な処置を実施すれば、規格外
製品の製造を未然に防止することができる。この場合、
ガスクロマトグラフ12の指示誤差が+側の場合には、
CR7表示装置25の画面上に第5図のように表示され
ることになる。
ちなみに、状態変数x1〜x3のいずれかが一側の指示
誤差を生じた場合には、第6図から第8図ノ如く、パタ
ーン表示される。第6図はxlが異常の場合、第7図は
x2が異常の場合、第8図はx3が異常の場合である。
誤差を生じた場合には、第6図から第8図ノ如く、パタ
ーン表示される。第6図はxlが異常の場合、第7図は
x2が異常の場合、第8図はx3が異常の場合である。
また、状態変数X+〜x3のいずれかが+側の指示誤差
を生じた場合には、第9図から第11図の如く、パター
ン表示される。第9図はxlが異常の場合、第1O図は
x2が異常の場合、第11図はx3が異常の場合である
。
を生じた場合には、第9図から第11図の如く、パター
ン表示される。第9図はxlが異常の場合、第1O図は
x2が異常の場合、第11図はx3が異常の場合である
。
従って、本実施例によれば、主成分を複数の状態変数の
線形結合で表わしたときのパラメータを求め、このパラ
メータの正常時からの変動量を表示するようにしたので
、このパラメータの変動量からプロセスの異常を容易に
診断することができる。そのため、従来のように、プラ
ント運転データから物質収支、熱収支等の化学工学計算
式による複雑な演算が必要ないので、プロセスの異常、
特に計測センサ類の精度異常を早期にかつ容易に発見す
ることができる。その結果、規格外製品の製造を未然に
防止することができる。
線形結合で表わしたときのパラメータを求め、このパラ
メータの正常時からの変動量を表示するようにしたので
、このパラメータの変動量からプロセスの異常を容易に
診断することができる。そのため、従来のように、プラ
ント運転データから物質収支、熱収支等の化学工学計算
式による複雑な演算が必要ないので、プロセスの異常、
特に計測センサ類の精度異常を早期にかつ容易に発見す
ることができる。その結果、規格外製品の製造を未然に
防止することができる。
また、パラメータを表示するに際し、正常時におけるパ
ラメータが1になるようにノルマライズするようにした
ので、パラメータの正常時からの変動量を一目瞭然に判
別することができる。しかも、それらのパラメータを極
座標としてパタンーン表示するようにしたので、より適
格にかつ迅速に判定することができる。
ラメータが1になるようにノルマライズするようにした
ので、パラメータの正常時からの変動量を一目瞭然に判
別することができる。しかも、それらのパラメータを極
座標としてパタンーン表示するようにしたので、より適
格にかつ迅速に判定することができる。
なお、実施にあたって、パラメータの表示については、
上記実施例で述べた極座標に限られるものではなく、例
えば立体見取図や棒グラフ表示等でもよい。
上記実施例で述べた極座標に限られるものではなく、例
えば立体見取図や棒グラフ表示等でもよい。
また、推定したパラメータが許容変動範囲を越えたとき
、極座標表示と同時に警報を発するようにすれば、オペ
レータに対して各センサのいずれかが異常になったこと
を聴覚によっても知らせることができる。この際、各変
数によって異なる警報を発するようにするようにしても
よい。
、極座標表示と同時に警報を発するようにすれば、オペ
レータに対して各センサのいずれかが異常になったこと
を聴覚によっても知らせることができる。この際、各変
数によって異なる警報を発するようにするようにしても
よい。
更に、本発明は、上記実施例で述べた蒸留塔のプロセス
運転のほかに、例えば分解炉部門、圧縮部門、冷凍圧縮
部門等のプロセス運転に応用することができる0例えば
、分解炉部門のプロセス運転では、主成分を分解温度と
し、状態変数をフィード量、入熱量、排ガス量とすれば
よい、また、圧縮部門のプロセス運転では、主成分をサ
クション圧力とし、状態変数を分解条件、リターンガス
量、回転数、スピールバック量、サクション圧力とすれ
ばよい、更に、冷凍圧縮部門のプロセス運転では、主成
分をサクション圧力とし、状態変数を冷凍負荷量1回転
数、スピールバック量、サクシ、ン温度とすればよい。
運転のほかに、例えば分解炉部門、圧縮部門、冷凍圧縮
部門等のプロセス運転に応用することができる0例えば
、分解炉部門のプロセス運転では、主成分を分解温度と
し、状態変数をフィード量、入熱量、排ガス量とすれば
よい、また、圧縮部門のプロセス運転では、主成分をサ
クション圧力とし、状態変数を分解条件、リターンガス
量、回転数、スピールバック量、サクション圧力とすれ
ばよい、更に、冷凍圧縮部門のプロセス運転では、主成
分をサクション圧力とし、状態変数を冷凍負荷量1回転
数、スピールバック量、サクシ、ン温度とすればよい。
[発明の効果]
以上の通り、本発明によれば、プロセスの各種センサの
異常を早期に発見することができ、その結果規格外製品
の製造を未然に防止することができるプロセスの異常診
断方法を提供することができる。
異常を早期に発見することができ、その結果規格外製品
の製造を未然に防止することができるプロセスの異常診
断方法を提供することができる。
図は本発明の一実施例を示すもので、第1図は蒸留塔の
フローを示す図、第2図は診断装置を示す回路図、第3
図はそのフローチャート、第4図〜第11図はそれぞれ
パラメータの極座標表示例を示す図である。
フローを示す図、第2図は診断装置を示す回路図、第3
図はそのフローチャート、第4図〜第11図はそれぞれ
パラメータの極座標表示例を示す図である。
Claims (7)
- (1)主成分に対して従属関係にある複数の状態変数を
含むプロセスの異常を診断する異常診断方法において、 前記主成分を前記複数の状態変数の線形結合で表わした
ときのパラメータを求め、 このパラメータの変動からプロセスの異常を診断する、 ことを特徴とするプロセスの異常診断方法。 - (2)特許請求の範囲第1項において、プロセスが正常
時におけるパラメータを予め求め、このパラメータに対
して測定時のパラメータの変動量からプロセスの異常を
診断することを特徴とするプロセスの異常診断方法。 - (3)特許請求の範囲第2項において、前記パラメータ
を、正常時の値が1になるようにノルマライズすること
を特徴とするプロセスの異常診断方法。 - (4)特許請求の範囲第1項ないし第3項のいずれかに
おいて、前記パラメータを、最小二乗法によって求める
ことを特徴とするプロセスの異常診断方法。 - (5)特許請求の範囲第1項ないし第4項のいずれかに
おいて、前記状態変数をノルマライズすることを特徴と
するプロセスの異常診断方法。 - (6)特許請求の範囲第1項ないし第5項のいずれかに
おいて、前記パラメータをパターン表示することを特徴
とするプロセスの異常診断方法。 - (7)特許請求の範囲第6項において、前記パタンーン
表示を、極座標としたことを特徴とするプロセスの異常
診断方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60017310A JPS61175807A (ja) | 1985-01-31 | 1985-01-31 | プロセスの異常診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60017310A JPS61175807A (ja) | 1985-01-31 | 1985-01-31 | プロセスの異常診断方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS61175807A true JPS61175807A (ja) | 1986-08-07 |
Family
ID=11940436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60017310A Pending JPS61175807A (ja) | 1985-01-31 | 1985-01-31 | プロセスの異常診断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS61175807A (ja) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5194075A (ja) * | 1975-02-17 | 1976-08-18 | ||
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JPS53105679A (en) * | 1977-02-25 | 1978-09-13 | Toshiba Corp | Measuring instrument monitoring system |
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