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
- Publication number
- 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
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parameter
- abnormality
- flow rate
- diagnosing
- state variables
- 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
- G05B23/024—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
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- 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 | ||
| JPS5331075A (en) * | 1976-09-03 | 1978-03-23 | Hitachi Ltd | Status supervisory methods |
| JPS53105679A (en) * | 1977-02-25 | 1978-09-13 | Toshiba Corp | Measuring instrument monitoring system |
| JPS5654250A (en) * | 1979-10-03 | 1981-05-14 | Nippon Sheet Glass Co Ltd | Highly weather-resistant optical transmission glass |
| JPS5690307A (en) * | 1979-12-25 | 1981-07-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Fault detection device of plant |
| JPS58172775A (ja) * | 1982-04-01 | 1983-10-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | マルチフオ−ムスライド選択装置 |
| JPS59136809A (ja) * | 1983-01-27 | 1984-08-06 | Toshiba Corp | 制御系の異常検知方法 |
| JPS60256808A (ja) * | 1984-05-31 | 1985-12-18 | Yokogawa Hokushin Electric Corp | 三次元領域警報装置 |
-
1985
- 1985-01-31 JP JP60017310A patent/JPS61175807A/ja active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5194075A (ja) * | 1975-02-17 | 1976-08-18 | ||
| JPS5331075A (en) * | 1976-09-03 | 1978-03-23 | Hitachi Ltd | Status supervisory methods |
| JPS53105679A (en) * | 1977-02-25 | 1978-09-13 | Toshiba Corp | Measuring instrument monitoring system |
| JPS5654250A (en) * | 1979-10-03 | 1981-05-14 | Nippon Sheet Glass Co Ltd | Highly weather-resistant optical transmission glass |
| JPS5690307A (en) * | 1979-12-25 | 1981-07-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Fault detection device of plant |
| JPS58172775A (ja) * | 1982-04-01 | 1983-10-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | マルチフオ−ムスライド選択装置 |
| JPS59136809A (ja) * | 1983-01-27 | 1984-08-06 | Toshiba Corp | 制御系の異常検知方法 |
| JPS60256808A (ja) * | 1984-05-31 | 1985-12-18 | Yokogawa Hokushin Electric Corp | 三次元領域警報装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5070468A (en) | Plant fault diagnosis system | |
| JP3698444B2 (ja) | プロセスに於ける欠陥センサの検出と特定を行うための方法及び装置 | |
| JPH0447842B2 (ja) | ||
| JP2011075373A (ja) | 機器診断方法及び機器診断装置 | |
| KR20190096276A (ko) | 데이터 처리 방법, 데이터 처리 장치, 및 데이터 처리 프로그램 | |
| JPS61175807A (ja) | プロセスの異常診断方法 | |
| JPS59162395A (ja) | ポンプ運転状態監視装置 | |
| JPH04203995A (ja) | 検出素子の感度補正方法とｘ線検出装置 | |
| JPS642203B2 (ja) | ||
| JPH06274784A (ja) | プラント監視診断装置およびその異常徴候識別方法 | |
| JP2587474B2 (ja) | プラント異常兆候検知装置 | |
| JPH09280939A (ja) | 複数の計量センサーをもつ秤装置 | |
| JPS6131951A (ja) | 異常判断機能付濃度計 | |
| US7013237B2 (en) | Apparatus and method for monitoring a running process | |
| WO1995022089A1 (fr) | Procede et dispositif de diagnostics d'incidents | |
| JPH07281736A (ja) | 設備診断装置 | |
| JPH03100425A (ja) | プロセス異常監視方法およびその装置 | |
| JPH0224705A (ja) | 制御ループ系の異常検知装置 | |
| JP3604568B2 (ja) | プラント監視装置 | |
| JPH0474724B2 (ja) | ||
| JP2540727B2 (ja) | プラントパラメ―タ異常量検索方法及びその装置 | |
| JPH06214087A (ja) | 広域中性子監視装置 | |
| JPS62261928A (ja) | 液面測定装置 | |
| JP2601896B2 (ja) | プラント異常診断システム | |
| KR20200111956A (ko) | 로드 모니터링 장치 및 방법 |