JPS6152709A - プラント異常検出方式 - Google Patents
プラント異常検出方式Info
- Publication number
- JPS6152709A JPS6152709A JP59173320A JP17332084A JPS6152709A JP S6152709 A JPS6152709 A JP S6152709A JP 59173320 A JP59173320 A JP 59173320A JP 17332084 A JP17332084 A JP 17332084A JP S6152709 A JPS6152709 A JP S6152709A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- plant
- time constant
- processing
- data
- response
- 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
-
- 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
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
- G05B23/027—Alarm generation, e.g. communication protocol; Forms of alarm
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〕
本発明はプラントの劣下、故障、破壊等の異常を検出す
るプラント異常検出方式に関する。
るプラント異常検出方式に関する。
従来、プラントプロセスに異常が有るか否かはプロセス
から入力したデータを変換することにより直接監視して
いたが、近年のプラントの大形化や複雑化に伴い、必要
とする入力装置の数も膨大となる傾向にある、このため
、プラントを監視、制御する計算機システムの入力に対
する負荷が増大してきている。これに対し、計算機シス
テムを分散階層構成にし、負荷軽減を図る方式がとられ
ている。
から入力したデータを変換することにより直接監視して
いたが、近年のプラントの大形化や複雑化に伴い、必要
とする入力装置の数も膨大となる傾向にある、このため
、プラントを監視、制御する計算機システムの入力に対
する負荷が増大してきている。これに対し、計算機シス
テムを分散階層構成にし、負荷軽減を図る方式がとられ
ている。
また、近年の原子カプラントでは、入力装置から直接デ
ータを取シ込むことが困難な箇所が増えてきている。従
って、入力装置を増大し、これを監視することによって
プラントの大型化、プロセスの複雑化に対応する従来方
式では、経済的、計算機システムの処理性の両面で問題
がある。これに対し、特開昭５８−３１６０６号公報で
は、プロセス制御に対する応動の誤差の自己相関関数を
用いて監視する方式が提案されている。ところがこの方
式は、計算に時間がかかる上に直観的に異常が把握でき
ないという問題がある。ｉた、特開昭５８−２４８０２
号公報では応動モデルとして応動の予測計算式を準備し
ておき、予測値との誤差を監視する方式をとる方式が提
案されている。しかし、この式では各プラントの制御対
象毎に、応−動モデルを予め準備しなければならないと
いう問題点がある。
ータを取シ込むことが困難な箇所が増えてきている。従
って、入力装置を増大し、これを監視することによって
プラントの大型化、プロセスの複雑化に対応する従来方
式では、経済的、計算機システムの処理性の両面で問題
がある。これに対し、特開昭５８−３１６０６号公報で
は、プロセス制御に対する応動の誤差の自己相関関数を
用いて監視する方式が提案されている。ところがこの方
式は、計算に時間がかかる上に直観的に異常が把握でき
ないという問題がある。ｉた、特開昭５８−２４８０２
号公報では応動モデルとして応動の予測計算式を準備し
ておき、予測値との誤差を監視する方式をとる方式が提
案されている。しかし、この式では各プラントの制御対
象毎に、応−動モデルを予め準備しなければならないと
いう問題点がある。
本発明の目的は、少い入力装置で短時間のうちにプラン
トプロセスの異常の有無を検出することができるプラン
ト異常検出方式を提供することにある。
トプロセスの異常の有無を検出することができるプラン
ト異常検出方式を提供することにある。
本発明は、各プロセスにおける制ｔａ ＜または制１ｉ
ｉ１：ｊｌｔ）に対する応動の時定数は固有で正常時に
はほぼ一定してい）ことに着目し、この時定数を監睨す
ることによっての有無を検出するようにしたものである
。
ｉ１：ｊｌｔ）に対する応動の時定数は固有で正常時に
はほぼ一定してい）ことに着目し、この時定数を監睨す
ることによっての有無を検出するようにしたものである
。
すなわち、本発明では制御量と応動量を定常系列と考え
、各々のイノペーション系列の相互相関関数を求める。
、各々のイノペーション系列の相互相関関数を求める。
このイノペーション系列の相互相関「５１数は、その相
関の最も近い距離にインパルス的な値をとる。この値を
監視することは容易である。従って、応動の時定数を設
定値として与えることにより、制御対象によらず異常の
有無が監視可能となる。
関の最も近い距離にインパルス的な値をとる。この値を
監視することは容易である。従って、応動の時定数を設
定値として与えることにより、制御対象によらず異常の
有無が監視可能となる。
以下、本発明の一実施例を第１図から第８図に基づいて
説明する。
説明する。
第１図において、計算機システム１は入力装置＃２を介
して、プラント３のプロセス状態を入力する。
して、プラント３のプロセス状態を入力する。
本発明の適用例の１つとして、第２図の容器４内の温度
を一定化する制御を行っている場合について説明する。
を一定化する制御を行っている場合について説明する。
温度を上昇させる装置５とその制御量を計測する入力装
置６．８器内の一度を計測する入力装置７から構成され
る装置７で入力した温度に対応した計測信号をフィード
バックさせ容器内温度を一定化制御するものとする。
置６．８器内の一度を計測する入力装置７から構成され
る装置７で入力した温度に対応した計測信号をフィード
バックさせ容器内温度を一定化制御するものとする。
この例では、外的条件が一定であれば、容器４の構造、
材質および内容物の材質によシ、制御量に対するその応
動量即ち温度変化の時間的相関は一定となる。
ｌこのこと
を利用し、制御量と応動量の時間的相関関係を監視する
ことによシ、容器４の劣化、破壊などの異常を監視する
ことが可能である。
材質および内容物の材質によシ、制御量に対するその応
動量即ち温度変化の時間的相関は一定となる。
ｌこのこと
を利用し、制御量と応動量の時間的相関関係を監視する
ことによシ、容器４の劣化、破壊などの異常を監視する
ことが可能である。
以下、時間的相関関係をｍｔ ｎ機システムで監視する
場合について詳しく説明する。
場合について詳しく説明する。
第２図のプロセス制御における制御量工（８）と応動量
Ｔ（９）の温度上昇過程のグラフの一例を第３図に示す
。
Ｔ（９）の温度上昇過程のグラフの一例を第３図に示す
。
この制つ中量■（８）と工゛６動量Ｔ（９）の相互相関
関数几１２１０は第４図のようなグラフとなる。一般−
に第４図のような相互相関関数から時定数（相関距離）
τ１１を一意的に定め計算機に把握させることは困難で
ある。
関数几１２１０は第４図のようなグラフとなる。一般−
に第４図のような相互相関関数から時定数（相関距離）
τ１１を一意的に定め計算機に把握させることは困難で
ある。
そこで本発明では、下記に示すイノベーゾヨン系列の相
互相関関数を計算し、時定数τ１１を求めている。
互相関関数を計算し、時定数τ１１を求めている。
定常系列Ｘ、に対する最良予測値を交、とし、その２乗
平均誤差をｅ＾ とすると、誤差ペルトルε、は Ｘ１ｌ−Ｘ、＝ε、 ・・・・・・・・
（１）ｅＯ＝くε６〉 ・・・・・・
・・・（２）と表すことができる。ここで、 ｎ１１＝ε、 ７ ｅ ６ ”・−−（
３）とおいて誤差ベクトルε。をｅ、）で規格化し次確
率変数η６を定義し、これをイノベーノヨン系列と呼ぶ
。
平均誤差をｅ＾ とすると、誤差ペルトルε、は Ｘ１ｌ−Ｘ、＝ε、 ・・・・・・・・
（１）ｅＯ＝くε６〉 ・・・・・・
・・・（２）と表すことができる。ここで、 ｎ１１＝ε、 ７ ｅ ６ ”・−−（
３）とおいて誤差ベクトルε。をｅ、）で規格化し次確
率変数η６を定義し、これをイノベーノヨン系列と呼ぶ
。
今、Ｘ ａのスペクトル表現を
Ｘ ａ ｆ ”ｅ” ’ ｄＺ （／（）
−・−・−・（４）−π とすると、イノベーション系列ｌ。ば と表すことが°できる。但し、Ｑ（ｅ−’Ａ）はＸ”の
スペクトルＳ （Ａ）＝ＩＧ （ｅ−”）１２を満足す
する。
−・−・−・（４）−π とすると、イノベーション系列ｌ。ば と表すことが°できる。但し、Ｑ（ｅ−’Ａ）はＸ”の
スペクトルＳ （Ａ）＝ＩＧ （ｅ−”）１２を満足す
する。
ここで、２つの時系列Ｘ％ 、ｘｉがあり、相互に相関
があるとじでイノベーション系列の相互相関関数を計算
する。 Ｘｔ、ＸＫのスペクトル表現は、 Ｘ−＝ｆ ｅ””ｄＺ’ （Ａ）
、、、−、、、・ （６）−π Ｘミー１□ｅ１１ＡｄＺ２（ｌＩ）・・・・・・・・・
（７）ＸＸ、Ｘ−のイノベーション系列をη−１η吃と
とすると、 但し、 Ｓｉ２（Δ）−１Ｇ’ （ｅ−”）Ｉ２−・−−−−
−−＜１０）Ｓ２２（／１）＝ＩＧ２＜ｅ−”） Ｉ２
−・・−・−・（１１）イノペーション系列ηｌ、、η
憔の相互相関関数Ｒ１，２は ／ （Ｇ’ （ｅ−”） ・Ｇ２（ｅ−”） ） −
°°（１２）ところで、 の関係があるから上記第（［２）式は、・・・（１４ン と表すことができる。
があるとじでイノベーション系列の相互相関関数を計算
する。 Ｘｔ、ＸＫのスペクトル表現は、 Ｘ−＝ｆ ｅ””ｄＺ’ （Ａ）
、、、−、、、・ （６）−π Ｘミー１□ｅ１１ＡｄＺ２（ｌＩ）・・・・・・・・・
（７）ＸＸ、Ｘ−のイノベーション系列をη−１η吃と
とすると、 但し、 Ｓｉ２（Δ）−１Ｇ’ （ｅ−”）Ｉ２−・−−−−
−−＜１０）Ｓ２２（／１）＝ＩＧ２＜ｅ−”） Ｉ２
−・・−・−・（１１）イノペーション系列ηｌ、、η
憔の相互相関関数Ｒ１，２は ／ （Ｇ’ （ｅ−”） ・Ｇ２（ｅ−”） ） −
°°（１２）ところで、 の関係があるから上記第（［２）式は、・・・（１４ン と表すことができる。
この第（１４）式はＸ ’ａ ＋ Ｘ ％のスペクトル
から容易に計算でさ、図５に示すようなインパルス的な
相互間関数として得られる。
から容易に計算でさ、図５に示すようなインパルス的な
相互間関数として得られる。
この相互間関数の時定数τ７１２は容易に求めることか
でき、第６図に示すように上限値１４、下限値１５を設
定して時定数τη１３を監視することにより、システム
異常を検出できる。
でき、第６図に示すように上限値１４、下限値１５を設
定して時定数τη１３を監視することにより、システム
異常を検出できる。
次に本方式を計算機７ステムによって実現した場合のプ
ログラム構成を第７図に示し、以下に説明する。
ログラム構成を第７図に示し、以下に説明する。
プラン）１６の状態を信号１７としてこれを変換器１８
を介して計算機１９に入力し、データ人力処理２０でデ
ータ加工を行い、プラントデータ２１に格納する。時定
数計算処理２２はプラントデータベース２１からデータ
を取り込み、時定数を計算し、プラントデータベース２
１に入力する。 １これを上下限値監視処理２
３で監視し、さらに状変検出処理２４で本状変を検出し
た場合に疑報処理２５を介して、警報出力様器２６を介
して異常の有無を運転員に通報する。
を介して計算機１９に入力し、データ人力処理２０でデ
ータ加工を行い、プラントデータ２１に格納する。時定
数計算処理２２はプラントデータベース２１からデータ
を取り込み、時定数を計算し、プラントデータベース２
１に入力する。 １これを上下限値監視処理２
３で監視し、さらに状変検出処理２４で本状変を検出し
た場合に疑報処理２５を介して、警報出力様器２６を介
して異常の有無を運転員に通報する。
第８図に第７図の時定数計算処理２２の概略７０−チャ
ートを示し、以下に説明する。まず、ブロック２８で時
系列データの自己相関関数を求め、次いでブロック２９
で時系列データの相互相関関数を求める。さらに、ブロ
ック３０で時系列データのスペクトルを求め、ブロック
３１で時系列データのイノペーション系列の相互相関関
数を求める。最後にブロック３２で時定数を求める。
ートを示し、以下に説明する。まず、ブロック２８で時
系列データの自己相関関数を求め、次いでブロック２９
で時系列データの相互相関関数を求める。さらに、ブロ
ック３０で時系列データのスペクトルを求め、ブロック
３１で時系列データのイノペーション系列の相互相関関
数を求める。最後にブロック３２で時定数を求める。
以上の説明から明らかなよつに本発明によれば、プラン
トに対する制御の応動までの時間誤差を監視するだけの
センナがあれば十分であり、従来のように１プロセス毎
に複数のセンサーを設ける必要はなくな）、経済的であ
るとともに、計算機システムの負荷を軽減できる。
トに対する制御の応動までの時間誤差を監視するだけの
センナがあれば十分であり、従来のように１プロセス毎
に複数のセンサーを設ける必要はなくな）、経済的であ
るとともに、計算機システムの負荷を軽減できる。
また、原子カプラントのように直接センナでデータを監
視できない場合、あるいは、センサー寿命が短かい場合
に対しても、１制御に対する応動が、倹、出できれば異
常検出が可能となる。
視できない場合、あるいは、センサー寿命が短かい場合
に対しても、１制御に対する応動が、倹、出できれば異
常検出が可能となる。
さらに、プロセス毎に設定するのは、制＃量に対する時
定数の上、下限値のみでよいため、各種プロセスへの適
用が極めて容易である。特に、相互相関関数を求めたう
えで制御に対する応動の時定数を求めるものであるため
、計算時間は短くて済むという効果がある。
定数の上、下限値のみでよいため、各種プロセスへの適
用が極めて容易である。特に、相互相関関数を求めたう
えで制御に対する応動の時定数を求めるものであるため
、計算時間は短くて済むという効果がある。
第１図は本発明の一実施例を示すプラントシステムの全
体ブロック図、第２図は温度制御プロセスに本発明を適
用した場合の一例を示す図、第３図は第２図のプロセス
における制御量と応動量との変化過程を示す図、第４図
および第５図は相互相関関数の一例を示す図、第６図は
時定数と上。 下限値の関係を示す図、第７図は一監視システムの一例
を示す図、第８図は時定数計算処理プログラムの一例を
示すフローチャートである。 １・・・計算機システム、２・・・入力装置群、３・・
・プラント、■・・・制御量、Ｔ・・・応動量、τ・・
・時定数。
体ブロック図、第２図は温度制御プロセスに本発明を適
用した場合の一例を示す図、第３図は第２図のプロセス
における制御量と応動量との変化過程を示す図、第４図
および第５図は相互相関関数の一例を示す図、第６図は
時定数と上。 下限値の関係を示す図、第７図は一監視システムの一例
を示す図、第８図は時定数計算処理プログラムの一例を
示すフローチャートである。 １・・・計算機システム、２・・・入力装置群、３・・
・プラント、■・・・制御量、Ｔ・・・応動量、τ・・
・時定数。
Claims (1)
- １、プラントのプロセス状態を取り込む入力装置を有す
るプラントシステムにおいて、プラントプロセスへの制
御量とこれに対するプラントプロセスの応動量の相互相
関関数から応動時定数を求め、この応動時定数の監視に
よりプラントの異常を検出することを特徴とするプラン
ト異常検出方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59173320A JPS6152709A (ja) | 1984-08-22 | 1984-08-22 | プラント異常検出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59173320A JPS6152709A (ja) | 1984-08-22 | 1984-08-22 | プラント異常検出方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6152709A true JPS6152709A (ja) | 1986-03-15 |
Family
ID=15958246
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59173320A Pending JPS6152709A (ja) | 1984-08-22 | 1984-08-22 | プラント異常検出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6152709A (ja) |
-
1984
- 1984-08-22 JP JP59173320A patent/JPS6152709A/ja active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109211403B (zh) | 一种激光输出功率检测方法及装置 | |
| CN117318310A (zh) | 一种防爆配电柜远程无人智慧监测系统 | |
| JPS6152709A (ja) | プラント異常検出方式 | |
| JP2552177B2 (ja) | 制御ループ系の異常検知装置 | |
| JPS642203B2 (ja) | ||
| JP2715589B2 (ja) | センサー切替装置 | |
| JP2656264B2 (ja) | 警報処理診断装置 | |
| CN107317878B (zh) | 一种新型物联网智能激光器系统 | |
| JPH02224096A (ja) | プラントの異常時運転支援システム | |
| JPH04164295A (ja) | 原子力プラント監視装置 | |
| JPS6278699A (ja) | 警報監視装置 | |
| JPS573148A (en) | Diagnostic system for other system | |
| CN116880346A (zh) | 一种系统故障检测方法、装置、设备和存储介质 | |
| JPS59164987A (ja) | 高速炉の反応度監視装置 | |
| JPH02228218A (ja) | 電力デマンド監視制御方式 | |
| KR20230081860A (ko) | 클라우드 서버 효율향상을 위한 엣지컨트롤러 데이터 필터링 방법 | |
| CN116520798A (zh) | 调节门故障诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
| JPH01267799A (ja) | 異常診断装置 | |
| JPS6033022A (ja) | 温度監視方法 | |
| JPS6267601A (ja) | 多重化制御装置 | |
| JPS62201317A (ja) | 計測デ−タの異常監視装置 | |
| JPH04186121A (ja) | 警報処理装置 | |
| JPS59188709A (ja) | プラント診断装置 | |
| JPS599710A (ja) | プラントの故障波及範囲予測方式 | |
| JPS58197514A (ja) | 故障源判定支援装置 |