JPS6155304A - 診断装置 - Google Patents

診断装置

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JPS6155304A
JPS6155304A JP60169646A JP16964685A JPS6155304A JP S6155304 A JPS6155304 A JP S6155304A JP 60169646 A JP60169646 A JP 60169646A JP 16964685 A JP16964685 A JP 16964685A JP S6155304 A JPS6155304 A JP S6155304A
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JP
Japan
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sensor
diagnostic device
subsystem
node
sample
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Application number
JP60169646A
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English (en)
Inventor
ジエームス・シー・ベロウズ
クリスチヤン・テイー・ケンパー
パメラ・ジエイ・クレイノスキー
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CBS Corp
Original Assignee
Westinghouse Electric Corp
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Publication date
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Application filed by Westinghouse Electric Corp filed Critical Westinghouse Electric Corp
Publication of JPS6155304A publication Critical patent/JPS6155304A/ja
Pending legal-status Critical Current

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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0278Qualitative, e.g. if-then rules; Fuzzy logic; Lookup tables; Symptomatic search; FMEA
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
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    • Y04S10/52Outage or fault management, e.g. fault detection or location
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10STECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10S706/00Data processing: artificial intelligence
    • Y10S706/902Application using ai with detail of the ai system
    • Y10S706/911Nonmedical diagnostics
    • Y10S706/914Process plant
    • Y10S706/915Power plant

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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。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、誤動作のおそれのある動作中のシステムをモ
ニタするための診断装置、特にオンライン・リアルタイ
ム・モニタ用のセンサーベース・システムに関わる。
複雑な工業的システムまたはその他の動作システムは、
制御を目的とするだけでなく、すでに発生しているかま
たはさし迫って起ころうとしている誤動作を検知するた
めのモニタを目的として、動作時の種々のパラメータを
モニタする複数のセンサを具備するのが普通である。
システムによっては数百個ではなくても数十個程度のセ
ンサを診断プロセスに利用するものがあるが、はとんど
例外なくセンサが故障したり、性能が低下したり、実測
パラメータとは無関係の偽の読みを提供する場合がある
診断プロセスにおいて誤ったセンサーデータを採用する
と、可能性のある誤動作に関して誤った結論が下される
おそれがある。即ち、誤動作が存在しないのに誤動作が
指示されたり、逆に、検知されず、システム・オペレー
タに正しく通告されずに誤動作が進行中であったり1発
生する可能性があったりする。
このような事象は著しい経済的損失を意味するだけでな
く、危険な状況につながる可能性もある。
このような潜在的な問題点を解消するため、一方のセン
サが故障しても他方のセンサがこれに代わるように冗長
性を付与したセンサシステムがある。しかし、数百個の
センサを利用するシステムの場合、このような解決策は
経済的観点から実現不可能である。また、システム診断
に先立ってセンサの読みを予備処理し、読みが限界以上
であればこの読みを無視するように構成されたシステム
もある。
しかし、このような構成では診断プロセスに利用できる
センサの劣化履歴に関する貴重な情報が失われる。
本発明は、漠然とした傾向に近い段階で動作上の問題点
を認識することができ、センサの劣化または故障を考慮
に入れてかかる認識を行える診断システムを提供するも
のである本発明は、誤動作の可能性があり、所定のシス
テム・パラメータを表わす信号を出力する複数のセンサ
を有する動作中のシステムをモニタするための診断操作
において、選択した個数の前記センサのそれぞれについ
て第1サブシステムとして作用すると共に、センサ出力
の読みに変化が現われた場合にこれを表示するため周期
的にセンサ出力信号の読みを得る手段を含む制御手段か
ら成り、前記制御手段が選択したセンサ読み及び前記第
1サブシステムによって与えられる前記変化表示のうち
の選択した表示に応答して、それぞれが結論の妥当性に
なんらかの信頼係数を含むセンサ信号に関する確認済み
の結論を出す第2サブシステムとしても作用し、前記制
御手段がセンサ信号及びセンサ信号に関する確認済みの
前記結論に応答して前記動作中システムに発生している
と考えられる誤動作を表示する少なくとも1つの第3サ
ブシステムとして作用することを特徴とする診断装置を
その範囲内に含む。
以  下  余  白 本発明の利点として、制御手段は選択した個数のセンサ
のそれぞれについて、第1サブシステムとして作用し、
周期的にセンサ出力信号の読みを得て、もしセンサ信号
に変化があれば、この変化を表わす複数の表示を提供す
る手段を含む、この変化表示としては、第1期間にセン
サ信号が急激に増減したかどうか、比較的長い第2期間
に緩慢な増減が現われたかどうか、または上記期間を通
して信号が定常であるかどうかなどが考えられる。
制御手段はセンサの読み及び選択した変化表示に応答し
てセンサ信号に関する確認済みの結論を出す第2サブシ
ステムとしても作用し、確認済みの結論にはなならかの
信頼度係数を含む。
制御手段はまた、センサ信号及び第2サブシステムによ
って得られた確認済みの結論に応答して動作システムに
おける誤動作の可能性を表示し、ある程度の信頼性を伴
なうこの誤動作がオペレータに通報されるようにする第
3サブシステムとしても作用する。
以下、化学的活性成分の流入側及び流出側における化学
的パラメータに関するデータを得てこれらの成分の誤動
作を予告するため複数のセンサを利用する、蒸気タービ
ン式発電設備と併用される本発明の診断装置の実施例を
添付図面に沿って説明する。
本発明は種々の動作システムに利用できるが、この実施
例では第1図に示すような蒸気タービン式発電設備との
関連において説明する。
発電設備は高圧タービン12、中圧タービン14及び低
圧タービン16の形態を取る複数のタービンを有する蒸
気タービン装置10を含み、前記高、中及び低圧タービ
ンはいずれも閉じた主回路遮断器23と直結した状態の
負荷22に電力を供給する発電@20を駆動する共通シ
ャフト18と連結されている。
蒸気供給装置、たとえば石炭を燃料とする貫流ボイラー
・システム24ではたとえば入力エコノマイザ部26、
過熱器27及び再熱器28を含む、ボイラーから入力弁
30を介してタービン装置10に蒸気が供給され、高圧
タービン12を出た蒸気は再熱器28において再熱され
、弁32を介して中圧タービン14に供給される。中圧
タービン14を出た蒸気はクロスオーバー導管34を通
って低圧タービン1Bに供給され、この低圧タービンを
出た蒸気は外部から供給される冷却水と熱交換関係の公
知に凝縮器38へ導入される。
凝縮器中の水は高純度を維持するための化学処理を施さ
れた後、ボイラーへ還流させられる。この化学処理には
、基本的には不純物を除去するように構成されたイオン
交換装置である複数の凝縮水ポリッシャ40を利用すれ
ばよい、化学処理を施された水は溶解ガスを除去する脱
気ヒータを含む一連のヒータ42によって加熱され、化
学的物質を添加された後、ボイラー・システム24の入
力エコノマイザ26へ還流させられる。
発電設備はタービン・システム中の蒸気、及び凝縮器と
ボイラーを結ぶ流路中の凝縮水の化学的パラメータをモ
ニタするためのセンサを含む複数のセンサを具備する。
これがセンサ列50であり、コンディショナ52によっ
て適圧、適温に下げられたサンプル蒸気を蒸気流路から
採取する複数のセンサS、、S、・・S11を含む。同
様に、凝縮器36の出力側、ポリッシャ40の下流及び
エコノマイザ26の上流にもそれぞれセンサ列54〜5
Bを設げる。各列のサンナはたとえば酸陽イオン交換伝
導度、ナトリウム濃度、溶解酸素、ph及び塩素濃度を
それぞれ測定するセンサを含む。
蒸気タービン・システムの化学的活性成分の流入側及び
流出側にセンサ列を設ける。たとえば蒸気流路中のセン
サ列50 t−に凝縮器38への流入液を測定し、セン
サ列54は流出液を測定する。センサ列54は凝縮水ボ
リツシャ40の流入液に関するデータを提供し、センサ
列55は流出液を測定する。化学物質供給管及びヒータ
42の流入液及び流出液に関するデータは各センサ列5
5.56によって提供され、センサ56.50はボイラ
ー・システム24の流入液及び流出液に関する情報を提
供する。即ち、センサはシステム内の腐食やその不純物
を指示するだけでなく、発電設備各構成要素の誤動作を
も指示できるように配置に工夫を凝らしである。
誤動作の査定は警報システム、CRTまたはその他の表
示装置、メツセージΦシステムまたはこれらの組合わせ
のような出力60を介してオペレータに通告できる誤動
作可能性の指示を提供するように診断プロセスを制御す
るデジタル・コンピュータ58によって与えられる。
好ましい実施例では、コンピュータは通常なら人間のエ
キスパートによって得られる結論に達するため認識表現
及び推論方法を利用するエキスパート拳システム・コン
ピュータ・プログラムを実現することによって診断プロ
セスを制御する。認識表現の一般的な型式はIF・・T
HEN”ルールの形を取り、本発明の実施に利用できる
こ種のシステムの1つがPDS(ProcesSDia
gnosis System)であり、1983年8月
8−12日に開催された”人工知能に間する合同会議”
の議事録第158−IHページに記載されている。原理
的には、このシステムでハ(他のエキスパート・システ
ムでモ)各ルールごとに原因または証拠(IF部分)と
結果または仮定(THEN部分)があり、後者は他のル
ールにおける証拠となることができる、第2図に図解し
たように、証拠B4はルール66によって結果仮定65
とリンクされ、証拠と仮定がシステムのノードを構成す
る。参照番号6日はノードB4の裏づけとなるルール、
即ちノード64が仮定であることを裏づけるルールであ
る。ルール66はノード64の裏づけルール、即ちノー
ト84が証拠であることを裏づけるルールである。同様
ルール66はノード65の裏づけルールでもある。この
システムではノードがたとえば証拠、仮定、誤動作、動
作、センサ及び他のノードから入力される値を記憶し、
この値に基づいていくつかの所定演算を行なうことので
きるノードである記憶メートの形を取ることができる。
各ノードには、そのノード(仮定)が真実であるという
信頼度MB、及びその仮定が真実でないという信頼度で
ある不信頼度)IIlを連携させる。どちらの係数も0
から1までの目盛で表わされ、両者の差MB−NOから
−1から+1までの確度または信頼度係数CFが算出さ
れ、正の数は仮定が真実である確かさを表わし、負の数
は仮定が真実でない確かさを表わし、0の近傍にある数
は不確かさを表わす。
診断分野のエキスパートが種々のルール及び関係式を作
成してこれをコンピュータのメモリに記憶させ、診断プ
ロセスに利用する。
ルールが充分であるとのエキスハートの確信も利用され
る。証拠の存在が仮定をいかに立証するかに関するエキ
スパートの意見を表わすこの確信は充分係数SFとして
−1から+1までの数値で表わされ、SFが正の値であ
れば証拠の存在が仮定の真実性を示唆することを意味し
、負の値ならば証拠の存在が仮定の虚偽性を示唆するこ
とを意味する。
PDSは仮定が真実であるために証拠の存在がどの程度
必要であるかを表わすルールの必要性に関するエキスパ
ートの確信をも利用する。この必要性についての確信は
必要性係数IFとして−1から+1までの数値で表わさ
れ、にFが正の値なら、証拠の不在が仮定の虚偽性を示
唆することを意味し、負の値なら、証拠の不在が仮定の
真実性を示唆することを意味する。
第3図は複数のルール88〜70が証拠ノード72〜7
5を仮定ノード78と接続する他の一般的な構成する。
素子78はa)it接探索方式における証拠への組合わ
せ、すなわち、証拠74または75が存在するか否か、
またはb)結合探索方式における組合わせ、すなわち証
拠74と75が存在するか否かを表わす。
被診断システムに結果として誤動作が起こるに違いない
との確信が反復サイクルで証拠から仮定へと伝達され、
最初に(MBが、従ってCFが+1であると考えられる
センサ會ノード以外の)各ノードのCF、 MB及びM
C値がゼロにリセットされる。
証拠のCFが正なら、確信の伝達ルール充分性が利用さ
れ、証拠のOFが負ならルール必要性が利用され、CF
がゼロなら何も行なわれない。
原理的には、証拠CFが正、SFが正なら、仮定のMB
が増大し、SFが負なら仮定の>IIIが増大する。
逆に証拠CFが負、NFが正なら、仮定のにDが増大し
、NFが負なら仮定のMBが増大する0例えば第2図に
示した単一ルールの場合にMB及びMDがルール仮定の
信頼度帯び不信度、CFはルール証拠の信頼係数、 S
F及びNFはルール充分度及び必要度なら CF>O及びSF>Oの場合: MB−OF  X5F CF>0及びSF<0の場合: HD=CF X (−SF) CF<0及びNF> 0の場合: MD=(−C:F) XNF CF<O及びNF<0の場合: MB−(:F XNF 第3図に示す多重ルールの場合各ルールを順次検討し、
各ルールについて下式に従って計算することにより最終
値が得られる。ただし、MBl、1.及びHD、□はそ
れぞれに計算が行なわれる前のルール仮定に対する信頼
度及び不信度であり、CFはルール証拠の信頼係数、S
F及びNFはルール充分度及び必要度、MB、、、7i
びMDlは各計算後のルール仮定に対する確信度及び不
信度である CF>0及びSF>Oの場合: MBllPw−MBI、I4 ÷(1−>IB =m、
) X CF×SF (5)CF>O及びSF<Oの場
合: MBlln−MBlll、÷(1−MB、、、 )XC
FX(−SF) (8)CF<O及びSF<Oの場合: xs*、、l−MB、md+C1−MBt、+d )X
(−OF) XNF (7)OF<0及びSF<Oの場
合: MBmn −MBaha +(1−MB 1Ila )
XCFxNF (8)論接探索論理ノード(OR機能)
の場合にはすべての証拠のうち最も高い信頼係数を利用
し、論理積ノードなら最小の信頼係数を利用すればよい
、加重平均を利用してもよい。
適当な上記式を利用することにより、仮定について信頼
度及び/または不信度が計′算され、これらの値から関
係CF−MB−MOに従って仮定の信頼係数が計算され
る。
ルールの充分度(SF)または必要な(NF)は多くの
場合定数として表現され、場合によっては特定変数に対
する関数を演算することによって固定数の充分または必
要係数が・得られるような他の関数として表現される。
利用される常用関数は部分線形関数であり、その2例を
第4A図及び4B図に図解した。同図のY軸は垂直目盛
で−1から+1までのSF (またはNF)を示し、X
軸は水平目盛で例えばセンサ読みや演算結果のような可
変値を示している。第4A図において、可変値が0−a
、またはfよりも大きければSFは−1、c−dなら、
SFは+1となる。aとC1またはdとfの間ならSF
は−1と+1の間となる。第4B図は可変値がbよりも
大きければSFが+1、−すよりも小さければSFが−
1,−すとbの間ならSFが−1と+1の間となる部分
線形関数を示す。
使用し得る別種のルールが読み変換ルールであり、ルー
ルの証拠ノードに現われる値を変換する。証拠ノードが
センサなら、その値は必要に応じて変換器により適当な
変換、規準化などを施されたセンサ読みである。
第1図において、データ収集に利用される各種センサは
それ自体に誤動作の可能性があり、従って、誤った発電
膜構成要素診断の原因となり得る0本発明では診断作業
をf17Jmするコンピュータがすべてのセンサに対し
て総括的な、かつシステム中の選択したセンサに関して
作用させることのできる第1サブシステムを提供する。
エキスパート・システムφノード及びルールの概念を利
用する典型的な総括的サブシステムを第5図に示した。
このサブシステムはセンサ出力信号に応答してセンサ信
号変動を指示するように構成されている。第5図以下の
図面においてサンナとして示した素子は実際のセンサ読
みが入力されるノードである。
センサ10Gは周期的にセンサの読みを提供し、この読
みが読み変換ルール102を介してノード104にリン
クされ、ノード104はある程度の安定性を与えると共
にセンサーノイズを除くために最後の5個のセンサ読み
の平均を得る。他端の読み変換ルール10Bはセンサの
読みをノード108にリンクし、ノード108値を取る
読み変換ルール112によってセンサにリンクされてい
るベースライン機能110は、センサの性能を比較的長
時間にわたって指示する、例えば毎分周期的にセンサ読
みが提供されると仮定する。ベースライン機能110は
例えば30分間にわたって読みを累計し、たとえば30
分間の最初の10個の読みを平均する。
従って、機能108は毎分の変化を表示し、機能104
は5分間の平均を、ベースライン機能は過去の1期間に
わたる平均をそれぞれ提供する。
最後の5個の読み及びベースライン機能を利用して短期
または長期にわたるセンサ動作を示す種々の表示が得ら
える。ノード114はルール11Bによって提供される
センサの現時点での読みとルール118によって提供さ
れる最後の5個の読み平均との間にもし変化があればこ
れを検知する。平均に対する変化量がノード120にお
いて求められ、ノード120はこの変化値を最後の5個
の読みの平均で割算する。このため、相対変化ノード1
20はルール122を介してノード114と、ルール1
24を介してノード104にそれぞれリンクされる。
傾向情報または勾配はルール128を介して最終5セン
サ読み平均ノード104と、ルール130を介してベー
スライン・ノード110とそれぞれリンクするノード1
28によって得られる。勾配は最終5センサ読み平均か
らベースライン値を引き、データ・グループ中心間の時
間で割ることによって得られる。即ち、30〜20分前
に得られた10個の読みの中心と最終5個の読みの中心
との間の時間はこの実施例の場合22.5時間単位、即
ち、221/2分間である。
勾配のほかに、ルール134によってリンクされた勾配
をルール136によってリンクされたベースラインで割
ることによりノード132において相対勾配が得られる
ノード120において求められた相対変化が正なら、そ
の確信がルール140を介して、正の相対変化を示すノ
ード138に伝達される。
同様に、負の相対変化に対する確信はルール144を介
してノード142に伝達される。
同様に、ノード132における正の相対勾配に対する確
信はルール148を介してノード146に伝達され、負
の相対勾配に対する確信はルール152を介してノード
150に伝達される従って、ノード138及び142は
比較的短時間のセンサ変化に関しである程度の信頼度を
有する情報を提供し、ノード146及び150は比較的
長持間のセンサ読み変化に関しである程度の信頼度を有
する情報を提供する。しかしもしセンサ読みがセンサ自
体の検知限界に近ければこれらの確信の信頼度は低くな
り、その場合、いくつかの値は不安定となり、これらの
値に基づいて大きい結論を引き出すことができなくなる
ノード138 、142 、148及び150に関連す
る信頼係数を低下させるため、サブシステムはもしセン
サがその検知限界付近で動作している場合、ルール15
4〜157を介してこれらのノードに不信度を加える手
段を含む、ノード1BGは検知限界に対する平均センサ
読みの比を求めるが、この平均はルール1B2によって
ノード104から伝達され、検知限界はルール188を
介して検知限界ノード184によって提供される。もし
ノード180において計算された比が例えば1以下なら
、短期及び&期の確信を修正するため、装置が実は検知
限界に近いとの確信がルール170を介してノードIB
8に伝達される。
動作が検知限界に近くなく、正の相対変化が現われた場
合には、ルール174を介してノード138とリンクす
るノード172において求められるセンサ出力が短期上
昇したことを示す、ルール175によってノード114
かも伝達される正の変化もまたこの短期上昇を指示する
。負の相対変化が現われた場合には、ルール178によ
りノード142に接続されたノード176において短期
降下が指示されることを意味する。ルール179によっ
てノード114から負の変化が伝達された場合もこの短
期降下を示唆する。
長期にわたってノード14Bが正の相対勾配を指示する
場合、この状態はルール1第2を介してノード14B 
と接続するノード180において認められるように緩慢
に増大するセンサ出力を示唆する。ルール183により
ノード126から正の勾配が伝達される場合もこの長期
増大を意味する。逆に負の相対勾配はルール18Bを介
してノード150と接続するメート184によりセンサ
出力低下が指示される。ルール187によりノード12
6から負の勾配が伝達される場合もこの長期低下を示唆
する。
短期ノード172 、178及び長期ノード180.1
84はこのセンサ出力がノード188によって規定され
る通り定常であり、各ルール188−、192によって
これらの先行リードに接続されているかどうかを示す証
拠である。ルール189 、192はいずれも、もしセ
ンサ出力が上下または増減中なら仮定は不定常であるか
ら、定常な仮定に対する不信を生む負の充分度関数を持
つことになる。
定常状態に対する正の確信はルール1911tを介して
定常ノード188と接続しているノード184から伝達
され、変動が小さいことを意味する。即ち、もしセンサ
出力信号が読みごとに変化しないか、または極めて小さ
い所定量だけ変化する場合この状況は定常な状態を示唆
する。この変化を測定するため、ノード108に現われ
る読みから読みへの変化がこの変化の絶対値を取るルー
ル200によって伝達され、ノード198が平均変化値
を求める。この場合、ルール202と連携の部分線形関
数が平均変化値に応じてノード194に確信または不信
を伝達する。
多くのセンサは広い動的範囲にわたって動作でき、従っ
て、目盛変更能力を備えている、もしシステム全体に配
置した全く同じセンサを同じ目盛にセットした後、1つ
のセンサをうっかり異なる目盛に切換えると、その出力
がオペレータをミスリードすることになる、そこで第5
図のサブシステムはUJ盛変更が行なわれたかどうかを
チェックする手段を含む、この手段はルール20日を介
してノード110から得られるベースライン値に対する
、ルール206を介してノード104から得られる最後
の5個の読みの平均の比を測定するノード204を設け
ることで達成される。ノード204において得られる値
に応じて、ルール210と連携の部分線形関数は目盛変
更があったかなかったかの確信を伝達する。たとえばセ
ンサ計器が目盛を因数10だけ変更する手段を含むとす
る。この場合、ルール210と連携する部分線形関数は
平均/ベースライン比が約o、t 、 t 、 to、
100などなら+1、その他の比なら−1となる。
従って、第5図のサブシステムはサブシステムが適用さ
れるセンサに関する多量の情報を引き出し、第1図下部
に示すこの情報はコンピュータ制御によって与えられる
次のサブシステムにおいて利用される。
例えば陽イオン伝導度センサから確認済みの読みを得る
ことを目的とするこの種のサブシステムの1つを第6図
に示した。第6図のサブシステムは蒸気測定または凝縮
水測定のため第1図の構成において利用されるどの陽イ
オン伝導度センサにも適用される。
ごく基本的には、陽イオン伝導度センサ、特に酸陽イオ
ン交換伝導度センサは多くの場合腐食と関係のある陰イ
オンを測定できるようにサンプル中の陽イオンを水素と
交換するのに利用される。S7図は簡単な陽イオン伝導
度センサであり、このセンサはサンプル中に存在する陽
イオンを除いて水素イオンを置き変える陽イオン樹脂床
22を含む、即ち、サンプル中に存在する塩化ナトリウ
ムは塩酸に、硫酸ナトリウムは硫酸に、酢酸ナトリウム
は酢酸に、というように変換される。伝導度セル224
は陽イオン交換サンプルの伝導度に比例する出力信号を
出力して陰イオン濃度を指示する。
再び第6図において、サブシステムはセンサ出力信号を
表わすためのいくつかのノードを含む、センサ読みが低
いかどうかのチェックはルール232によってセンサに
接続されたノード230において行なわれ、センサ読み
が高いかどうかのチェックはルール23Gによってセン
サに接続されたノード234において行なわれる。多く
のセンサはセンサの電子回路部分をテストする手段を備
えており、このテストが行なわれている状態では出力信
号は例外なく異常に高い範囲にある。ノード238はセ
ンサがこの異常に高い範囲にあるかどうかをテストし、
ルール240を介してセンサと接続している。
もしセンサの読みが低ければ、誰かがセンサの通電を切
ったものかも知れない(多くのセンサは通電を断たれた
後でも小さい出力を維持する)9.センサがオフ状態に
あるとの確信がルール244を介してノード230とリ
ンクするノード242で発生する。しかし、もしセンサ
の読みが定常でなければ、出力読みが変化しつつあるこ
とを意味し、このことはセンサがオフ状態にないことを
強く示唆するものである。センサの読みが定常かどうか
を指示するのはルール24Bによってサンサ・オフ・ノ
ード242とリンクしているノード18日である。この
指示はここでは第8図の陽イオン伝導度センサ220に
適用されている第5図のサブシステムの定常性指示から
得られる。第6図以下の図では他のサブシステムから利
用されるノードを破線ブロックで示した。
センサがオフ状態にあることはルール250によってノ
ード242にリンクされたノード248によって測定さ
れたシステム平均とセンサ読みが等しいかどうかをも指
示する。このチェックを行なうため、ノード252が第
1図システム中のすべての陽イオン伝導度センサの平均
読みを提供し、これをルール254によ ・ってノード
256にリンクし、ノード25Bはルール258により
この特定センサにリンクされてこのセンサの読みとシス
テム平均との差の指示を得る。その結果がルール280
によって7−ド248にリンクされ、もしノード25B
の減算プロセス結果が所与のゼロ範囲内なら前記ルール
260は正の充分係数を持つことになる。
低いセンサ読みを生じるもう1つの要因はセンサの汚染
である0例えば動作環境のため、導電性電極が絶縁材と
して作用するオイルなどで汚染されることがあり、その
結果、出力読みは予期の読みほど高くならない、これは
ルール264によって低センサ読みノード230にリン
クされた汚染センサ・ノード262によって検知するこ
とができる。ノード188からルール28Bを介してリ
ンクされる定常指示によりセンサの汚染をさらに確認す
ることができるが、もし読みが定常でなくても、センサ
が汚染されていないことにはならない。
センサの読みがシステム平均に等しく、汚染ノード2第
2がルール288によってこの先行ノードにリンクされ
ると、センサ汚染診断の信頼度が失われる可能性がある センサがテスト範囲にあるとの確信がルール270によ
ってノード272に伝達されると、ノード272はセン
サがテスト会モードにあることをある程度の信頼度で確
認し、読みが定常かどうか、システム平均に等しいかど
うかを考慮し、この2つの要因はそれぞれのルール27
4.27Bによって伝達される。
有効なセンサの読みの信頼度低下につながる3つのセン
サ状態、即ち、オフ、汚染及びテスト状態について述べ
たが、ほかにもセンサの目盛が適正かどうかを確かめる
チェックなどの要因がある。このチェックを行なうため
、センサ読みの上昇降下を指示するノード172 、1
78にOR機能280を適用することにより、ルール2
84を介してOR機能にリンクするノード2第2におい
て測定されたように近時点にセンサ読みの急激な変化が
あったかどうかをチェックする。近い過去に急激なセン
サ読9 みの変化があったとの認識がルール28Bによ
って伝達され、因数10の目盛変化が存在するかどうか
に関する確信がルール288によりノード212から伝
達されると、ノード290が適当な目盛変化測定を行な
うことができる。
第7図に示すセンサの陽イオン樹脂が消耗すると、それ
まで樹脂によってブロックされていたアンモニアのため
、比較的高い出力信号が現われ、この信号は酸陽イオン
伝導度測定とは無関係である。従って、ルール292は
樹脂消耗を検知するため、高いセンサ読みに関する確信
をノード234からノード294へ伝達する。センサ読
みが高いことを確認するため、これをシステム平均と比
較する。この段階はすてにノード25Bで行なわれ、高
い読みに対する確信がルール296によってノード28
8に伝達され、ノード298はセンサ読みが実際に高い
という確信を立証する。ルール300によって伝達され
る確信はセンサ樹脂がおそらく消耗しているという確信
を高める。
この結論に至る要求がほかにも2つあり、その1つはル
ール302を介してノード180によって伝達されるセ
ンサ読みが増大中という事実である。もう1つの要求は
ルール304を6介してノード306からの入力され、
前記ノード306は読みがサンプルの伝導度よりも小さ
いことを確証する。伝導度はセンサ列に複数センサの1
つとして含まれる伝導度センサ310によって提供され
る。ルール312によって伝達されるこの伝導度の値と
ルール314によって伝達される陽イオン伝導度センサ
の読みがノード31Bにおいて比較され、ノード316
において伝導度の値がセンサ値から減算され、その結果
がルール318を介してノード30Bに伝達される。も
し樹脂が消耗しておれば、陽イオン伝導度センサ出力は
伝導度センサ出力よりも高くなれない、陽イオン伝導度
センサ値が伝導度の値よりも小さくないか、またはこれ
と等しいという証拠があれば、ノード294におけるセ
ンサ樹脂消耗検知不信度を高める。
例として、5つのセンサ誤動作、即ち、目盛変化290
、センサーオフ242、センサ汚染262、センサ・テ
スト272及びセンサ樹脂消耗294を挙げた。各動作
には2つ以上の入力があり、各入力は−1(明らか存在
しない)から+1(明らかに存在する)までの信頼係数
で誤動作の存在を確証できるように誤動作の存在に関す
るある程度の重要度を与える。
予想される誤動作に関する最高の信頼はOR機能320
及びルール321により、センサ誤動作を示すノード3
22に伝達することができる、発電設備構成要素の誤動
作を検知するためにはセンサの結論を他のサブシステム
において利用できるから、故障しそうなまたは故障した
センサからの結果を利用すれば正確な発電設備構成要素
誤動作予告を不可能にする。
たとえば、ノード234において高いセンサ読みが検知
された場合、ルール326を介して高センサ読みノード
234とリンクするノード324において特定される通
り高い陰イオン濃度が存在するという論理的結論となる
。第5図のサブシステムによって検知された読みの増大
から、ルール328によって伝達される結果がノード3
30によって特定される陰イオン濃度増大に対する確信
を高める。
センサ誤動作が全く存在しない場合、高陰イオン濃度信
頼度がそのままルール、332によって確認済みの高陰
イオン濃度ノード334に伝達されるのが普通である。
同様に、ノード330の増大陰イオン濃度信頼度の10
0$がルール336によって確認済みの増大陰イオン濃
度ノード338に伝達される。しかしセンサ誤動作が存
在すれば、これらの結果の信頼度を低下させねばならな
い。
基本的には、他のルールの充分度量数及び/または必要
度関数を変えるよに作用するパラアルド(パラメータ変
更)ルールによって変更が行なわれる。第8図において
も、もしノード332がセンサ誤動作を指示すると、パ
ラアルド・ルール350がセンサ誤動作信頼度に応じた
程度にルール332の充分度量数を修正することにより
、ノード334の確認済みの高陰イオン濃度の信頼度が
この修正されたルールの充分度量数に基づくようにする
。同様に、ノード338の確認済みの増大陰イオン濃度
の信頼度がルールの修正値に基づくようにルール336
の充分度量数を修正する。必要度関数も同様に変更され
る。
以  下  余  白 第8図は他種のセンサ、即ち、ナトリウム・センサ35
Gの結果を確証する総括サブシステムを示す、第8図の
サブシステムは蒸気導管に接続するものも液体導管に接
続するものも含めて発電設備の随所に配置されたどの列
のどのナトリウム・センサとも連携させることができる
典型的な市販のナトリウム拳センサを第9図に略示した
。ナトリウムを含有する入力サンプルは弁362によっ
てセンサ流路358へもポリッシャ流路380へも誘導
することができる。センサ流路ではサンプルが注入口3
88を貫通する導管384を流れる。導管364は濃縮
アンモニア環境388中に浸漬され、アンモニアが所定
速度で導管384中に拡散してサンプルのPH値を正確
に制御する0次いで、ナトリウム・イオン選択電極及び
規準電極を含む1組の電極370にサンプルを供給する
ことにより、その値がナトリウム濃度を部/10’で表
わす出力信号を得る。
較正のため入力サンプルをポリッシャ流路360に接続
するように弁362を操作すると、ポリッシャ372が
導管384に供給されるFt#中の微量ナトリウムをほ
とんど残らず除去し、出力信号はナトリウム濃度が0か
または極めて低いことを示す、較正は注入口36Bにお
いて矢印374で示すように既知濃度のナトリウムを注
入することによって達成される。
再び第8図において、センサの動作状態に応じてサブシ
ステムは確認済みの高及び/または増大ナトリウム濃度
指示を得る。
ルール384及び38Bによってそれぞれセンサ356
に接続されたノード380及び3第2において、ナトリ
ウム濃度(部/10’)に関する高低センサ読み表示が
得られる。低いナトリウム濃度表示を長期傾向情報と併
用することによりナトリウム・センサ自体の状態をチェ
ックする。
この長期傾向情報を得るため、この特定ナトリウム拳セ
ンサに適用される第5図のtS1サブシステムからの3
つの表示、即ち、急激な降下表示17B 、定常性表示
188及び最後の5個の平均読み105が利用される。
第8rIliのサブシステムにおいては時間センサ・ノ
ード380から時間が伝達される。降下が存在しなけれ
ば、パラアルド・ルール39Bを介して降下指示とリン
クするノード394によって絶えず更新されるように、
ルール3θ2を介して現在の時間が伝達される。もし降
下が現われると、他のパラアルド−ルール388がルー
ル392による時間の伝達を遮断し、センサ読み降下が
現われた時間Toをノード394から記憶できるように
する。ノード400はルール402によって伝達される
時間To及びルール404によって伝達される現在の時
間を受信し、降下が現われてからの時間の長さを連続的
に得る、センサ読み降下が現われると起動するパラアル
ド・ルール398はノード394を更新された状態に維
持し、センサ読み降下がなければ、ルール402は時間
丁0を7−ド400に伝達させない。
同様に、もしセンサ読みが定常になると。
バラ7ルト拳ルール てのノード410への時間の伝達を遮断し、ノード41
(iはパラアルド・ルール412によって確認され、定
常性指示が行なわれた初期時間TO’を記憶する.ルー
ル414によって伝達されるこの時間をノード41Bに
おいて、ルール416によって伝達される現在の時間か
ら減算することにより,定常性表示の持続時間表示を得
る。
もし近い過去に降下が起こったのであれば、ナトリウム
・センサがポリッシャ流路に切換わったというなんらか
の示唆が存在する可能性がある.読みが定常化し、低い
センサ範囲にあれば、センサφポリッシャ流路が作動し
ている別の証拠が指示される.この検知を行なうため、
ノード420はルール422を介してノード418から
定常読みの持続時間、ルール424を介してノード40
0からセンサ読み効果以後の時間、及びルール426を
介してノード3第2から低センサ読みを受信する。検知
に関与する別の入力は特定のセンサ読みがシステム平均
に等しいかどうかの指示を求めるノード432からルー
ル430を介して通知される、この指示はシステム中の
すべてのナトリウム・センサ出力の平均をルール438
を介してメート434からノード436へ提供すること
により第6図の場合と同様に得られる。センサ読みその
ものはルール440を介してノードに通知され、ノード
はシステム平均をセンサ読みから減算し、ルール442
を介して減算結果をノード432に提供する。もし、セ
ンサ読みがシステム平均に等しければ、センサがポリッ
シャ流路にあったという考えを信じ難いものにする。
第8図の較正も比較的長期の傾向情報を提供する。最後
の5個の読みの平均はルール444を介してノード44
Bに伝送され、ノード448はこの値を例えば4時間に
わたって記憶し、4時間前の最も古い平均を取出して最
も新しい平均から減算することにより4時間にわたる変
化を得る。ルール450を介して最終5個の読みの平均
ノード105と接続するノード448において相対4時
間の傾向が得られる、ルール454によって伝達される
傾向及びルール45Bによって伝達される相対傾向に関
する情報に基づき、ノード458は傾向が正かどうかを
検知することができる。もしドリフトが正でありかつ定
常なら(即ち、勾配が極めて小さく、振幅の不規則な変
動がほとんどまたは全くなければ)、ナトリウムΦセン
サの導管が破損されており、サンプル流にアンモニアが
漏れつつあるとの結論に至る。ルール462を介してノ
ード418と接続するノード480はノード418の情
報から、4時間の定常センサ読みが存在したかどうかを
チェックする。この事実が正の傾向と共にAND機能4
B4に結合され、4時間の定常読みも正の傾向も存在す
る場合、ルール4E18はノード488に対して導管に
破損が生じているとの確信を伝達する。しかし、この確
信はセンサ読みがシステム平均に等しいことを示すルー
ル470によって伝達される不信によって弱められる。
OR機能472は導管またはセンサがポリッシャ流路に
あるとの最も高い信頼度を取出してこれをルール474
を介してノード47Bに伝達することによりセンサ誤動
作が実際に発生したかどうかを検知する。誤動作が全く
存在しなければ、ルール480が高ナトリウム濃度に関
する確信をノード4第2に伝達し、ノード4第2はこの
確信を確証する。
センサ誤動作が存在したことをノード478が指示する
と、パラアルド・ルール488がルール480の充分度
及び必″要度関数を修正することにより、確認済みの高
ナトリウム濃度に関する確信を変更する。同様に、誤動
作が存在する場合、パラアルドのルール480がルール
484の充分度及び必要度関数を修正することにより、
確認済みの増大ナトリウム濃度に関する確信を変更する
このように確認済みセンサ表示を得る手段を有するから
、コンピュータ制御システムは確認済みセンサ表示を利
用することにより被診断動作システムの成分に関するな
んらかの確認済みの結論に達する第3サブシステムを構
成する。第1図に示す蒸気タービン発電所の場合、特定
成分の流入及び流出側で有効センサ読みを得て誤動作診
断を行なう。
実施例として第10図は凝縮器3Bに漏れがあるかない
かを診断できる第3サブシステムを示し、漏れがあれば
冷却水が凝縮水に混入してこれを汚染する結果となる。
原理的には1以上に述べたサブシステムを利用して、蒸
気導管に接続したセンサ列50(第1図)によって凝縮
器36の流入液の有効な陰イオン及びナトリウム濃度が
得られ、凝縮水導管に接続したセンサ列54によって凝
縮器3Bの流出液の確認済み陰イオン及びナトリウム濃
度が得られる。
第10図において、センサ4θ8及487は蒸気流路に
接続する陽イオン伝導度センサ及びナトリウム・センサ
であり、センサ488及び488は凝縮液流路に接続す
る陽イオン伝導度センサ及びナトリウム・センサである
。蒸気タービンは化学的に不活性であるから、凝縮器に
漏れがなければ、蒸気センサの読みと凝縮器センサの読
みは全く同じはずである。陽イオン伝導度読みに関して
は、ノード500はルール501及び502を介してそ
れぞれ凝縮水及び蒸気センサ値を受信することにより両
者の差を計算する。計算結果が所与量以上だけ正なら、
確信ルール504を介してノード50Bに伝達され、ノ
ード50Bは凝縮水中の陰イオン濃度が蒸気中の陰イオ
ン濃度よりも大きいことを確認するが、この状態は本来
なら陰イオン濃度は等しいはずであるから、凝縮器に漏
れのあることを示唆するとも考えられる。
ナトリウム県センサの読みがルール50B及び50θを
介してノード510に伝達され、ノード510が凝縮水
及び蒸気中のナトリウム濃度の差を得る。ナトリウム・
センサはこのように広い動作範囲を有するから、ノード
512において相対差を求め、この差が有意義であるこ
とを確認する。ルール514を介して伝達された差を、
ルール516によって伝達された実際のセンサ読みによ
って割算することによって比を求める。もし相対差が有
意義なら、ルール520によるノード51Bへ伝達の結
果、凝縮水中のナトリウムが蒸気中のナトリウムよりも
多いことが検知され、本来は両方の読みが同じであるべ
きところから、凝縮器漏れの懸念につながる。
凝縮器漏れ検知に影響を与える他の要因として、ノード
522及び524において確認される凝縮水中の高いま
たは増大しつつあるナトリウム濃度と、ノード526及
び528において確認される凝縮水中の高い、または増
大しつつある陰イオン・レベルがある。この4つのノー
ド結果は第10図のセンダに適用されるものとして第8
図及び第8図に示したサブシテムと全く同じサブシステ
ムに基づいて得られるものである。
第1図の発電設備に利用できる別種のセンサはタービン
負荷を指示する。第5図のサブシステムを負荷センサに
適用すれば、ノード530に示すように負荷が減少中で
あることを示唆する情報などが得られる。凝縮器に漏れ
があれば、この漏れは一定速度であろう、負荷が小さけ
れば凝縮される蒸気も少なく漏れの稀釈が弱まるから、
凝縮水中の陰イオン濃度は増大する。 AND機能53
2は減少する負荷及び増大する陰イン濃度に応答して、
ノード538に記入しであるように負荷の減少に伴なっ
て陰イオン濃度が増大しつつあるとの確信をルール53
4を介して伝達する。
ルール538〜544を介して凝縮器漏れ誤動作ノード
54Bに伝達された個々の状態はそれぞれ程度の差はあ
るが凝縮器漏れを懸念させ凝縮器漏れがあるとの確信を
薄くする。いずれにしても凝縮器漏れ誤動作がある(ま
たはない)という強力な証拠を得て表示装置Boで表示
することができる。
従って、好ましい実施態様として、連携のセンサの出力
に関する情報を得る第1サブシステムを構成するエキス
パート・システムを利用する診断装置を以上において説
明した。
次いでこの情報を、前記センサの出力による結論の妥当
性間する表示を得る第2サブシステムにおいて利用する
ことができる。第3サブシステムは確証ずみのセンサ表
示を利用することにより被診断システムの誤動作表示を
得る。ここに述べる実施例では凝縮器流入液及び流出液
に関する確認済みデータを利用して起こり得る凝縮器漏
れを診断する。同じ原理はシステムの他の成分にも当て
はまり1例えば第1図に示すポリッシャ40からの凝縮
水ポリッシャの消耗に関して、センサ列54.55によ
り前記ポリッシャの流入液及び波川液デ−夕を得ること
によって検知することができる。このようなサブシステ
ムを構成することにより、複数成分の誤動作を同時検知
するだけでなく、センサ自体の誤動作を検知することも
できる。
第1図ではセンサ・データが診断コンピュータ58と直
接接続しているが1発電所で収穫されたデータをとりあ
えず発電所で記憶させてから実際に診断を行なう遠隔の
場所へ伝送することもできる。
第11図はシステム・オペレータに誤動作情報を伝える
のに利用できる種々の表示装置の1つを示す0表示装置
80の左側に予想し得るすべての誤動作M1〜にnを列
記しである。これらの誤動作が実際の表示中に書込まれ
る。誤動作信頼度は表示装置上の−1から+1までの目
盛を占めることのできる水平棒によって表示される。
カラー表示の場合、ゼロ位置(垂直線)から負方向また
は正方向に距離aにまで達する棒(図面上部の目盛)は
懸念がほとんど、または全くないことを示す緑色で表示
すればよい、計算の結果aよりは大きいがbよりは小さ
く信頼係数はある程度の懸念があることを係数は懸念が
大きいことを示す第3のカラー、例えば赤色で表示すれ
ばよい、従って、第11図の表示例では、誤動作N3は
監視を必要とする状態を表わし、 M4は対策を講じな
ければならない状態を表わす0例えば、距離aj±信頼
係数0.3に、距glbは信頼係数0.5に対応する。
【図面の簡単な説明】
第1図は蒸気タービン発電設備の簡略図、第2図は及び
第3図は診断装置の操作に利用テキルエキスパート・シ
ステムの1つを説明するためのノード・ダイヤグラム、
第4A図及び第4B図は第2図及び第3図の成分と連携
する種々の作用を示すグラフ、第5図ζ士第1図の構成
に利用されているセンサのパラメータに関する確信の伝
達を示すノード・ダイヤグラムサブシステム、第6図は
第1図の構成における特定センサに関する特定確信の伝
達を示すノード・ダイヤグラム・サブシステム。 第7図は第8図に使用されるようなセンサの簡略図、第
8図は第1図の構成における特定センサに関する特性の
信頼度の伝達を示すノード拳ダイヤグラム会サブシステ
ム、第9図は第8図に使用されるようなセンサの簡略図
、第10図は第1図における成分の誤動作に関する確信
の伝達を示すノード・ダイヤグラム・サブシステム、第
11図は起こり得る誤動作を表示する表示装置の1例を
示す簡略図である。 50.54.55.5B・・・・センサ列222・・陽
イオン樹脂 224・・伝導度セル 358・・センサ流路 380・・ポリッシャ流路 3B2・・−#1 388・・濃縮アンモニア環境 FIG、4A FIG、  7

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、誤動作の可能性があり、所定のシステム・パラメー
    タを表わす信号を発する複数のセンサを有する動作中の
    システムをモニタするための診断装置において、選択し
    た個数の前記センサのそれぞれについて第1サブシステ
    ムとして作用すると共に、センサ出力の読みに変化が現
    われた場合にこれを表示するため周期的にセンサ出力信
    号の読みを得る手段を含む制御手段から成り、前記制御
    手段が選択したセンサの読み及び前記第1サブシステム
    によって与えられる前記変化表示のうちの選択した表示
    に応答して、それぞれが結論の妥当性についてのなんら
    かの信頼係数を含む、センサ信号に関する確認済みの結
    論を出す第2サブシステムとしても作用し、前記制御手
    段がセンサ信号及びセンサ信号に関する確認済みの前記
    結論に応答して前記動作中システムに発生していると考
    えられる誤動作を表示する少なくとも1つの第3サブシ
    ステムとしても作用することを特徴とする診断装置。 2、前記表示が前記センサの読みが過去第1期間に急激
    な増減を示したかどうか、過去第2の比較的長い時間に
    緩慢な増減を示したかどうか、または前記期間を通して
    比較的定常であるかどうかの表示を含むことを特徴とす
    る特許請求の範囲第1項に記載の装置。 3、前記第1サブシステムがセンサの所定数の逐次的な
    読みの平均値をも表示することを特徴とする特許請求の
    範囲第2項に記載の診断装置。 4、少なくとも1種類の前記センサがセンサ目盛を変え
    る手段を含み、前記第1サブシステムが前記第2期間中
    に目盛変更が行なわれたかどうかをも表示することを特
    徴とする特許請求の範囲第2項または第3項に記載の診
    断装置。 5、前記第1サブシステムがセンサの2つの逐次的な読
    みの差表示を得、連続する差表示を利用してセンサ出力
    信号が比較的定常であるかどうかをチェックすることを
    特徴とする特許請求の範囲第2項、第3項または第4項
    に記載の診断装置。 6、前記第2期間が前記第1期間の少なくとも6倍であ
    ることを特徴とする特許請求の範囲第2項から第5項ま
    でのいずれかに記載の診断装置。 7、選択したセンサがそれを越えるとセンサ出力信号の
    信頼度に疑問を生ずるそれぞれの検知限界を有し、前記
    第1サブシステムがセンサの動作がその検知限界に近い
    ことを検知して増減するセンサ信号に関する前記センサ
    の表示を修正することを特徴とする特許請求の範囲第2
    項から第6項までのいずれかに記載の診断装置。 8、前記動作システムがシステム全域に配置された全く
    同じ複数のセンサを含み、前記第2サブシステムがセン
    サ信号自体、前記1サブシステムによって与えられる所
    定の表示、及びすべての前記全く同じセンサの平均信号
    に応答して前記全く同じセンサの1つが誤動作している
    かどうかをチェックすることを特徴とする特許請求の範
    囲第1項から第7項までのいずれかに記載の診断装置。 9、前記第2サブシステムが前記センサの誤動作が存在
    しなければ確認済みセンサ信号を表示することを特徴と
    する特許請求の範囲第8項に記載の診断装置。 10、動作中の前記システムが蒸気タービン、前記ター
    ビンに蒸気を供給する蒸気供給装置、排出された蒸気を
    回収し、これを凝縮して前記蒸気供給装置へ還流させる
    ための凝縮装置及び還流路に設けた水処理手段を含み、
    前記動作システムの蒸気流路及び凝縮物流路における種
    々の化学的パラメータをモニタするため前記システムの
    周辺に配置した複数のセンサ列をも含むことを特徴とす
    る特許請求の範囲第1項から第8項までのいずれかに記
    載の診断装置。 11、前記センサ列の少なくとも2列がそれぞれサンプ
    ル中に存在する陽イオンを除いて水素イオンと置き換え
    る陽イオン樹脂床を有する酸陽イオン交換伝導度センサ
    と、陽イオン交換されたサンプルに応答してサンプル中
    の陰イオン濃度を表わす出力信号を発する伝導度セルと
    を含み、前記第2サブシステムが高い陰イオン濃度及び
    増大する陰イオン濃度の確認済み表示を提供し、また前
    記陽イオン樹脂床が排出されているかどうかをチェック
    し、もし前記樹脂床が排出されておれば前記確認済み表
    示の信頼度を低下させることを特徴とする特許請求の範
    囲第10項に記載の診断装置。 12、第2サブシステムが前記伝導度セルが誤動作中か
    どうかをチェックし、もし誤動作中なら前記確認済み表
    示の信頼度を低下させることを特徴とする特許請求の範
    囲第11項に記載の診断装置。 13、前記第2サブシステムが前記センサが誤動作状態
    にあるかどうかをチェックし、もし誤動作状態にあるな
    らば前記確認済み表示の信頼度を低下させることを特徴
    とする特許請求の範囲第11項または第12項に記載の
    診断装置。 14、前記誤動作状態がテスト状態にあるセンサを含む
    ことを特徴とする特許請求の範囲第13項に記載の診断
    装置。 15、前記誤動作状態が出力読みの目盛が適正でないセ
    ンサを含むことを特徴とする特許請求の範囲第13項に
    記載の診断装置。 16、前記センサ列の少なくとも2列がそれぞれサンプ
    ルを誘導する第1流路及び制御下のアンモニア環境に浸
    漬させた導管を有して前記アンモニア環境が前記導管及
    びサンプル中に拡散するように構成したナトリウム・セ
    ンサと、前記導管に導入する前にサンプルからナトリウ
    ムを除去するためのポリッシャ流路と、前記導管から出
    るサンプルに応答してサンプル中のナトリウム濃度を表
    わす出力信号を発する出力電極とを含み、前記第2サブ
    システムが高いナトリウム濃度及び増大するナトリウム
    濃度の確認済み表示を提供し、前記導管が破損している
    かどかをチェックし、もし前記導管が破損しておれば前
    記の高いまたは増大するナトリウム濃度に関する確認済
    み表示の信頼度を低下させることを特徴とする特許請求
    の範囲第10項から第15項までのいずれかに記載の診
    断装置。 17、前記第2サブシステムが前記サンプルが前記ポリ
    ッシャ流路を通過中かどうかをチェックし、もし前記サ
    ンプルが前記ポリッシャ流路を通過中なら前記の高いま
    たは増大するナトリウム濃度に関する確認済み表示の信
    頼度を低下させることを特徴とする特許請求の範囲第1
    6項に記載の診断装置。 18、前記第2サブシステムが少なくとも数時間の期間
    にわたる連続的なナトリウム・センサ読みを累計するこ
    とによって前記導管破損チェックを行うことを特徴とす
    る特許請求の範囲第16項に記載の診断装置。 18、少なくとも第1及び第2センサ列がそれぞれサン
    プル中の陰イオン濃度を表示するための酸陽イオン変換
    伝導度センサと、前記サンプル中のナトリウム濃度を表
    示するナトリウム・センサとを含み、前記第1センサ列
    が前記動作システムの成分の流入側をサンプリングし、
    前記第2センサ列が前記成分の流出側をサンプリングし
    、前記第3サブシステムが前記センサからの流入陰イオ
    ン及びナトリウム濃度信号、前記センサからの流出陰イ
    オン及びナトリウム濃度信号、及び前記センサと連携す
    る前記第2サブシステムからの確認済み陰イオン及びナ
    トリウム濃度表示に応答して前記成分に起こり得る誤動
    作をチェックすることを特徴とする特許請求の範囲第1
    0項から第18項までのいずれかに記載の診断装置。 20、前記成分が前記凝縮器であることを特徴とする特
    許請求の範囲第19項に記載の診断装置。 21、前記成分が前記水処理手段の一部であることを特
    徴とする特許請求の範囲第19項に記載の診断装置。 22、前記可能性のある誤動作を表示するための表示手
    段を設けたことを特徴とする特許請求の範囲第1項から
    第21項までのいずれかに記載の診断装置。 23、前記可能性のある誤動作を“明らかに存在しない
    ”から“明らかに存在する”までに対応する−1から+
    1までの目盛で表示することを特徴とする特許請求の範
    囲第22項に記載の診断装置。 24、システム・パラメータに関する信号を出力する複
    数のセンサを含み、前記センサ信号をコンピュータに入
    力する手段及び診断される特定の動作システムに関する
    ルール・ベースをコンピュータのメモリに記憶させる手
    段を具備し、前記ルール・ベースがセンサ出力信号に変
    化が現われるとこれを検知するためどのセンサにも適用
    できる第1組のルールと、センサ誤動作をチェックし、
    センサ誤動作が存在しなければセンサ表示を確認するた
    めどのセンサにも適用できる第2組のルールと、前記第
    1組及び2組のルールが到達した結論に基いて動作中の
    システムの誤動作をチェックするための第3組のルール
    を含むことを特徴とする特許請求の範囲第1項から第2
    3項までのいずれかに記載の診断装置。 25、動作中の前記システムが蒸気タービン、前記ター
    ビンに蒸気を供給する蒸気供給装置、排出蒸気を回収し
    凝縮水を前記蒸気供給装置に還流させる凝縮器、及び還
    流路に設けた水処理手段を含み、更に前記動作中システ
    ムの蒸気流路及び凝縮水流路における種々の化学的パラ
    メータをモニタするため前記システムの周辺に配置した
    複数のセンサ列をも含むことを特徴とする特許請求の範
    囲第24項に記載の診断装置。 26、前記センサ列の少なくとも2列がそれぞれサンプ
    ル中の存在する陽イオンを除いて水素イオンで置き換え
    る陽イオン樹脂床を有する酸陽イオン交換伝導度センサ
    と、陽イオン交換サンプルに応答してサンプル中の陰イ
    オン濃度を表わす出力信号を提供する伝導度セルとを含
    み、前記第2組のルールが高い陰イオン濃度及び増大す
    る陰イオン濃度の確認済み表示を提供し、また前記陽イ
    オン樹脂床が排出されているかどうかをチェックし、も
    し前記樹脂床が排出されているなら前記確認済み表示の
    信頼度を低下させることを特徴とする特許請求の範囲第
    25項に記載の診断装置。 27、前記第2組のルールが前記伝導度セルが誤動作し
    ているかどうかをチェックし、もし誤動作中なら、前記
    確認済み表示の信頼度を低下させることを特徴とする特
    許請求の範囲第26項に記載の診断装置。 28、前記センサ列の少なくとも2列がそれぞれ第1サ
    ンプル流路及び制御下にのアンモニア環境に浸漬した導
    管を有するナトリウム・センサと、前記導管へ導入する
    前にサンプル中のナトリウムを除去するためのポリッシ
    ャ流路と、前記導管から出るサンプルに応答してサンプ
    ル中のナトリウム濃度を表わす出力信号を発する出力電
    極を含み、前記第2組のルールが高いナトリウム濃度及
    び増大ナトリウム濃度の確認済み表示を提供し、前記導
    管が破損しているかどうかをチェックしてもし前記導管
    が破損しているなら前記確認済みの高い、または増大す
    るナトリウム濃度表示の信頼度を低下させることを特徴
    とする特許請求の範囲第25項から第27項までのいず
    れかに記載の診断装置。 29、前記第2組のルールが前記サンプルが前記ポリッ
    シャ流路を通過中かどうかをチェックし、もし前記サン
    プルが前記ポリッシャ流路を通過中なら前記確認済みの
    高いまたは増大するナトリウム濃度表示の信頼度を低下
    させることを特徴とする特許請求の範囲第31項に記載
    の診断装置。
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Families Citing this family (158)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR940001563B1 (ko) * 1985-01-21 1994-02-24 가부시끼가이샤 히다찌세이사꾸쇼 룰 베이스 시스템
JPS61218323A (ja) * 1985-03-20 1986-09-27 株式会社東芝 事故判定方法
US4754409A (en) * 1985-06-26 1988-06-28 International Business Machines Corporation Method for dynamically collecting current data from specified external processes and procedures for use in an expert system
US4766550A (en) * 1985-10-30 1988-08-23 Westinghouse Electric Corp. Automatic on-line chemistry monitoring system
US4713772A (en) * 1985-11-18 1987-12-15 Westinghouse Electric Corp. Automatic on-line chemistry monitoring system having improved calibration unit
US4792911A (en) * 1986-01-17 1988-12-20 Westinghouse Electric Corp. Diagnostic apparatus for an electric generator seal oil system
US4763277A (en) * 1986-01-17 1988-08-09 International Business Machines Corporation Method for obtaining information in an expert system
US4754410A (en) * 1986-02-06 1988-06-28 Westinghouse Electric Corp. Automated rule based process control method with feedback and apparatus therefor
US4783752A (en) * 1986-03-06 1988-11-08 Teknowledge, Inc. Knowledge based processor for application programs using conventional data processing capabilities
FR2598524B1 (fr) * 1986-05-07 1988-12-02 Berruyer Yves Procede de surveillance pour anticiper le declenchement d'une alarme.
US4841456A (en) * 1986-09-09 1989-06-20 The Boeing Company Test system and method using artificial intelligence control
GB2200476B (en) * 1987-01-29 1991-02-06 British Gas Plc Monitor system
US4839822A (en) * 1987-08-13 1989-06-13 501 Synthes (U.S.A.) Computer system and method for suggesting treatments for physical trauma
US4910691A (en) * 1987-09-30 1990-03-20 E.I. Du Pont De Nemours & Co. Process control system with multiple module sequence options
US4907167A (en) * 1987-09-30 1990-03-06 E. I. Du Pont De Nemours And Company Process control system with action logging
KR890007306A (ko) * 1987-10-30 1989-06-19 제트.엘.더머 온라인 밸브 진단 감시 시스템
US5274572A (en) * 1987-12-02 1993-12-28 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for knowledge-based signal monitoring and analysis
US5488697A (en) * 1988-01-12 1996-01-30 Honeywell Inc. Problem state monitoring system
US5193143A (en) * 1988-01-12 1993-03-09 Honeywell Inc. Problem state monitoring
US5132920A (en) * 1988-02-16 1992-07-21 Westinghouse Electric Corp. Automated system to prioritize repair of plant equipment
US4885705A (en) * 1988-02-25 1989-12-05 Eastman Kodak Company Expert system shell for building photofinishing diagnostic systems
US5090014A (en) * 1988-03-30 1992-02-18 Digital Equipment Corporation Identifying likely failure points in a digital data processing system
CA1318030C (en) * 1988-03-30 1993-05-18 Herman Polich Expert system for identifying failure points in a digital data processing system
US4951234A (en) * 1988-06-22 1990-08-21 Westinghouse Electric Corp. Monitoring a plurality of identical process parameters
US4916628A (en) * 1988-07-08 1990-04-10 Commonwealth Edison Company Microprocessor-based control/status monitoring arrangement
US5228116A (en) * 1988-07-15 1993-07-13 Aicorp., Inc. Knowledge base management system
US5070468A (en) * 1988-07-20 1991-12-03 Mitsubishi Jukogyo Kabushiki Kaisha Plant fault diagnosis system
US4931950A (en) * 1988-07-25 1990-06-05 Electric Power Research Institute Multimedia interface and method for computer system
US5121496A (en) * 1988-07-25 1992-06-09 Westinghouse Electric Corp. Method for creating, maintaining and using an expert system by recursively modifying calibration file and merging with standard file
US4985857A (en) * 1988-08-19 1991-01-15 General Motors Corporation Method and apparatus for diagnosing machines
US4935195A (en) * 1988-08-29 1990-06-19 Westinghouse Electric Corp. Corrosion-erosion trend monitoring and diagnostic system
US5014220A (en) * 1988-09-06 1991-05-07 The Boeing Company Reliability model generator
US4979124A (en) * 1988-10-05 1990-12-18 Cornell Research Foundation Adaptive, neural-based signal processor
US4967337A (en) * 1988-10-11 1990-10-30 Texas Instruments Incorporated Automated diagnostic system
US5067099A (en) * 1988-11-03 1991-11-19 Allied-Signal Inc. Methods and apparatus for monitoring system performance
US5099436A (en) * 1988-11-03 1992-03-24 Allied-Signal Inc. Methods and apparatus for performing system fault diagnosis
JPH06101079B2 (ja) * 1988-11-09 1994-12-12 三菱電機株式会社 プラント異常診断装置
US5081598A (en) * 1989-02-21 1992-01-14 Westinghouse Electric Corp. Method for associating text in automatic diagnostic system to produce recommended actions automatically
DE4008560C2 (de) * 1989-03-17 1995-11-02 Hitachi Ltd Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Restlebensdauer eines Aggregats
US5058043A (en) * 1989-04-05 1991-10-15 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) Batch process control using expert systems
US5119318A (en) * 1989-04-17 1992-06-02 Del Partners L.P. Expert control system for real time management of automated factory equipment
GB2231693A (en) * 1989-05-08 1990-11-21 Philips Electronic Associated Data processing system
US4975865A (en) * 1989-05-31 1990-12-04 Mitech Corporation Method and apparatus for real-time control
JP2947840B2 (ja) * 1989-12-22 1999-09-13 株式会社日立製作所 プラント運転監視装置
US5089978A (en) * 1990-02-09 1992-02-18 Westinghouse Electric Corp. Automatic plant state diagnosis system including a display selection system for selecting displays responsive to the diagnosis
US5122976A (en) * 1990-03-12 1992-06-16 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for remotely controlling sensor processing algorithms to expert sensor diagnoses
US5130936A (en) * 1990-09-14 1992-07-14 Arinc Research Corporation Method and apparatus for diagnostic testing including a neural network for determining testing sufficiency
US5406476A (en) * 1991-04-11 1995-04-11 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for resource constraint scheduling
JP3043897B2 (ja) * 1991-05-15 2000-05-22 株式会社東芝 プラント運転支援装置
US5293323A (en) * 1991-10-24 1994-03-08 General Electric Company Method for fault diagnosis by assessment of confidence measure
US5351200A (en) * 1991-11-22 1994-09-27 Westinghouse Electric Corporation Process facility monitor using fuzzy logic
US5265035A (en) * 1992-05-18 1993-11-23 The University Of Chicago System diagnostics using qualitative analysis and component functional classification
US5442555A (en) * 1992-05-18 1995-08-15 Argonne National Laboratory Combined expert system/neural networks method for process fault diagnosis
EP0642682B1 (de) * 1992-05-27 1998-07-08 ELIN ENERGIEVERSORGUNG GESELLSCHAFT m.b.H. Verfahren zur verarbeitung von mittels aktiver und passiver aufnehmer erfasster analoger und binärer messgrössen in einer vorwiegend elektrische energie erzeugenden anlage
FR2692037B1 (fr) * 1992-06-03 1997-08-08 Thomson Csf Procede de diagnostic d'un processus evolutif.
JPH06213061A (ja) * 1992-09-16 1994-08-02 Caterpillar Inc 入力を選択的に監視する方法及び装置
US5479560A (en) * 1992-10-30 1995-12-26 Technology Research Association Of Medical And Welfare Apparatus Formant detecting device and speech processing apparatus
US5598511A (en) * 1992-12-28 1997-01-28 Intel Corporation Method and apparatus for interpreting data and accessing on-line documentation in a computer system
JPH0772767A (ja) * 1993-06-15 1995-03-17 Xerox Corp 対話型ユーザ支援システム
US5406502A (en) * 1993-06-29 1995-04-11 Elbit Ltd. System and method for measuring the operation of a device
US5550751A (en) * 1993-10-15 1996-08-27 The Texas A & M University System Expert system for detecting high impedance faults
US5566091A (en) * 1994-06-30 1996-10-15 Caterpillar Inc. Method and apparatus for machine health inference by comparing two like loaded components
US5629862A (en) * 1994-08-30 1997-05-13 Electric Power Research Institute Rule-based procedure for automatic selection of contingencies in evaluation of dynamic security of a power distribution system
US5923571A (en) * 1994-10-11 1999-07-13 Betzdearborn, Inc. Apparatus and method for automatic congruent control of multiple boilers sharing a common feedwater line and chemical feed point
US5696696A (en) * 1994-10-11 1997-12-09 Betzdearborn, Inc. Apparatus and method for automatically achieving and maintaining congruent control in an industrial boiler
DE59503378D1 (de) * 1994-10-26 1998-10-01 Siemens Ag Verfahren zur analyse eines messwertes sowie messwertanalysator zur durchführung des verfahrens
US5710723A (en) * 1995-04-05 1998-01-20 Dayton T. Brown Method and apparatus for performing pre-emptive maintenance on operating equipment
US8290721B2 (en) * 1996-03-28 2012-10-16 Rosemount Inc. Flow measurement diagnostics
US6907383B2 (en) 1996-03-28 2005-06-14 Rosemount Inc. Flow diagnostic system
US7085610B2 (en) 1996-03-28 2006-08-01 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Root cause diagnostics
US7623932B2 (en) * 1996-03-28 2009-11-24 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Rule set for root cause diagnostics
US6017143A (en) * 1996-03-28 2000-01-25 Rosemount Inc. Device in a process system for detecting events
US7254518B2 (en) * 1996-03-28 2007-08-07 Rosemount Inc. Pressure transmitter with diagnostics
US7630861B2 (en) * 1996-03-28 2009-12-08 Rosemount Inc. Dedicated process diagnostic device
US6654697B1 (en) 1996-03-28 2003-11-25 Rosemount Inc. Flow measurement with diagnostics
US6539267B1 (en) 1996-03-28 2003-03-25 Rosemount Inc. Device in a process system for determining statistical parameter
US7949495B2 (en) * 1996-03-28 2011-05-24 Rosemount, Inc. Process variable transmitter with diagnostics
US6434504B1 (en) 1996-11-07 2002-08-13 Rosemount Inc. Resistance based process control device diagnostics
US6754601B1 (en) 1996-11-07 2004-06-22 Rosemount Inc. Diagnostics for resistive elements of process devices
US6601005B1 (en) 1996-11-07 2003-07-29 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
US6519546B1 (en) 1996-11-07 2003-02-11 Rosemount Inc. Auto correcting temperature transmitter with resistance based sensor
US6449574B1 (en) 1996-11-07 2002-09-10 Micro Motion, Inc. Resistance based process control device diagnostics
US5956663A (en) * 1996-11-07 1999-09-21 Rosemount, Inc. Signal processing technique which separates signal components in a sensor for sensor diagnostics
US5905989A (en) * 1996-11-27 1999-05-18 Bently Nevada Corporation Knowledge manager relying on a hierarchical default expert system: apparatus and method
US5845272A (en) * 1996-11-29 1998-12-01 General Electric Company System and method for isolating failures in a locomotive
DE69714606T9 (de) * 1996-12-31 2004-09-09 Rosemount Inc., Eden Prairie Vorrichtung zur überprüfung eines von einer anlage kommenden steuersignals in einer prozesssteuerung
US6338150B1 (en) * 1997-05-13 2002-01-08 Micron Technology, Inc. Diagnostic and managing distributed processor system
US5950147A (en) * 1997-06-05 1999-09-07 Caterpillar Inc. Method and apparatus for predicting a fault condition
JP4611517B2 (ja) 1997-10-13 2011-01-12 ローズマウント インコーポレイテッド 流体のプロセス装置
US6175934B1 (en) 1997-12-15 2001-01-16 General Electric Company Method and apparatus for enhanced service quality through remote diagnostics
US6363330B1 (en) 1998-04-10 2002-03-26 Satnam Singh Sampuran Alag Thermocouple failure detection in power generation turbines
JP4308437B2 (ja) * 1998-08-17 2009-08-05 アスペン テクノロジー インコーポレイテッド センサの性能確認装置および方法
US6615149B1 (en) 1998-12-10 2003-09-02 Rosemount Inc. Spectral diagnostics in a magnetic flow meter
US6611775B1 (en) 1998-12-10 2003-08-26 Rosemount Inc. Electrode leakage diagnostics in a magnetic flow meter
US6298454B1 (en) 1999-02-22 2001-10-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Diagnostics in a process control system
US6633782B1 (en) 1999-02-22 2003-10-14 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Diagnostic expert in a process control system
US6494617B1 (en) 1999-04-30 2002-12-17 General Electric Company Status detection apparatus and method for fluid-filled electrical equipment
US6356191B1 (en) 1999-06-17 2002-03-12 Rosemount Inc. Error compensation for a process fluid temperature transmitter
US7010459B2 (en) * 1999-06-25 2006-03-07 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
WO2001003099A1 (en) 1999-07-01 2001-01-11 Rosemount, Inc. Low power two-wire self validating temperature transmitter
US6505517B1 (en) 1999-07-23 2003-01-14 Rosemount Inc. High accuracy signal processing for magnetic flowmeter
US6701274B1 (en) 1999-08-27 2004-03-02 Rosemount Inc. Prediction of error magnitude in a pressure transmitter
US6446027B1 (en) * 1999-09-17 2002-09-03 General Electric Company Intelligent analysis system and method for fluid-filled electrical equipment
US6556145B1 (en) 1999-09-24 2003-04-29 Rosemount Inc. Two-wire fluid temperature transmitter with thermocouple diagnostics
US6421571B1 (en) 2000-02-29 2002-07-16 Bently Nevada Corporation Industrial plant asset management system: apparatus and method
US6898554B2 (en) * 2000-06-12 2005-05-24 Scientific Monitoring, Inc. Fault detection in a physical system
US6934696B1 (en) 2000-09-15 2005-08-23 Bently Nevada, Llc Custom rule system and method for expert systems
US6735484B1 (en) 2000-09-20 2004-05-11 Fargo Electronics, Inc. Printer with a process diagnostics system for detecting events
US6970003B2 (en) 2001-03-05 2005-11-29 Rosemount Inc. Electronics board life prediction of microprocessor-based transmitters
US6629059B2 (en) 2001-05-14 2003-09-30 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Hand held diagnostic and communication device with automatic bus detection
US6772036B2 (en) 2001-08-30 2004-08-03 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Control system using process model
JP2003242271A (ja) * 2002-02-13 2003-08-29 Toshiba Corp プラント診断方法および診断システム
US7290450B2 (en) * 2003-07-18 2007-11-06 Rosemount Inc. Process diagnostics
US7018800B2 (en) * 2003-08-07 2006-03-28 Rosemount Inc. Process device with quiescent current diagnostics
US7627441B2 (en) * 2003-09-30 2009-12-01 Rosemount Inc. Process device with vibration based diagnostics
US7523667B2 (en) * 2003-12-23 2009-04-28 Rosemount Inc. Diagnostics of impulse piping in an industrial process
US20070150305A1 (en) * 2004-02-18 2007-06-28 Klaus Abraham-Fuchs Method for selecting a potential participant for a medical study on the basis of a selection criterion
US7451003B2 (en) * 2004-03-04 2008-11-11 Falconeer Technologies Llc Method and system of monitoring, sensor validation and predictive fault analysis
US6920799B1 (en) 2004-04-15 2005-07-26 Rosemount Inc. Magnetic flow meter with reference electrode
US7046180B2 (en) 2004-04-21 2006-05-16 Rosemount Inc. Analog-to-digital converter with range error detection
US7412842B2 (en) 2004-04-27 2008-08-19 Emerson Climate Technologies, Inc. Compressor diagnostic and protection system
US7275377B2 (en) 2004-08-11 2007-10-02 Lawrence Kates Method and apparatus for monitoring refrigerant-cycle systems
US8112565B2 (en) * 2005-06-08 2012-02-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Multi-protocol field device interface with automatic bus detection
US20070068225A1 (en) * 2005-09-29 2007-03-29 Brown Gregory C Leak detector for process valve
US8590325B2 (en) 2006-07-19 2013-11-26 Emerson Climate Technologies, Inc. Protection and diagnostic module for a refrigeration system
US20080216494A1 (en) 2006-09-07 2008-09-11 Pham Hung M Compressor data module
US7953501B2 (en) 2006-09-25 2011-05-31 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Industrial process control loop monitor
US8788070B2 (en) * 2006-09-26 2014-07-22 Rosemount Inc. Automatic field device service adviser
WO2008042290A2 (en) 2006-09-29 2008-04-10 Rosemount Inc. Magnetic flowmeter with verification
US7321846B1 (en) 2006-10-05 2008-01-22 Rosemount Inc. Two-wire process control loop diagnostics
US20090037142A1 (en) 2007-07-30 2009-02-05 Lawrence Kates Portable method and apparatus for monitoring refrigerant-cycle systems
US8898036B2 (en) * 2007-08-06 2014-11-25 Rosemount Inc. Process variable transmitter with acceleration sensor
US7590511B2 (en) * 2007-09-25 2009-09-15 Rosemount Inc. Field device for digital process control loop diagnostics
US9140728B2 (en) 2007-11-02 2015-09-22 Emerson Climate Technologies, Inc. Compressor sensor module
US8112997B2 (en) * 2008-04-28 2012-02-14 Siemens Energy, Inc. Condensate polisher circuit
US8417432B2 (en) * 2008-04-30 2013-04-09 United Technologies Corporation Method for calculating confidence on prediction in fault diagnosis systems
US20100017092A1 (en) * 2008-07-16 2010-01-21 Steven Wayne Butler Hybrid fault isolation system utilizing both model-based and empirical components
US8069667B2 (en) * 2009-02-06 2011-12-06 Siemens Energy, Inc. Deaerator apparatus in a superatmospheric condenser system
US7921734B2 (en) * 2009-05-12 2011-04-12 Rosemount Inc. System to detect poor process ground connections
FR2956701B1 (fr) 2010-02-24 2012-07-06 Snecma Systeme de detection et de localisation de pannes et moteur comportant un tel systeme
US9217565B2 (en) * 2010-08-16 2015-12-22 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Dynamic matrix control of steam temperature with prevention of saturated steam entry into superheater
US9335042B2 (en) 2010-08-16 2016-05-10 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Steam temperature control using dynamic matrix control
US9447963B2 (en) 2010-08-16 2016-09-20 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Dynamic tuning of dynamic matrix control of steam temperature
CA2934860C (en) 2011-02-28 2018-07-31 Emerson Electric Co. Residential solutions hvac monitoring and diagnosis
US9207670B2 (en) 2011-03-21 2015-12-08 Rosemount Inc. Degrading sensor detection implemented within a transmitter
US9163828B2 (en) 2011-10-31 2015-10-20 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Model-based load demand control
US8964338B2 (en) 2012-01-11 2015-02-24 Emerson Climate Technologies, Inc. System and method for compressor motor protection
US9052240B2 (en) 2012-06-29 2015-06-09 Rosemount Inc. Industrial process temperature transmitter with sensor stress diagnostics
US9310439B2 (en) 2012-09-25 2016-04-12 Emerson Climate Technologies, Inc. Compressor having a control and diagnostic module
US9207129B2 (en) 2012-09-27 2015-12-08 Rosemount Inc. Process variable transmitter with EMF detection and correction
US9602122B2 (en) 2012-09-28 2017-03-21 Rosemount Inc. Process variable measurement noise diagnostic
US9551504B2 (en) 2013-03-15 2017-01-24 Emerson Electric Co. HVAC system remote monitoring and diagnosis
US9803902B2 (en) 2013-03-15 2017-10-31 Emerson Climate Technologies, Inc. System for refrigerant charge verification using two condenser coil temperatures
CN105074344B (zh) 2013-03-15 2018-02-23 艾默生电气公司 Hvac系统远程监测和诊断
WO2014165731A1 (en) 2013-04-05 2014-10-09 Emerson Electric Co. Heat-pump system with refrigerant charge diagnostics
CN105324073B (zh) * 2013-07-12 2018-02-13 精工爱普生株式会社 生物体信息检测装置
US9689823B2 (en) 2015-03-10 2017-06-27 Rosemount Inc. Steam quality meter and measurement method
CN108490238B (zh) * 2018-03-09 2020-09-22 中广核核电运营有限公司 汽轮发电机轴电流报警数据处理装置及方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4389706A (en) * 1972-05-03 1983-06-21 Westinghouse Electric Corp. Digital computer monitored and/or operated system or process which is structured for operation with an improved automatic programming process and system
US4328556A (en) * 1975-09-09 1982-05-04 Tokyo Denryoku Kabushiki Kaisha Control system of plants by means of electronic computers
JPS54111871A (en) * 1978-02-22 1979-09-01 Hitachi Ltd Frequency detecting method
DE2824190A1 (de) * 1978-06-02 1979-12-06 Bosch Gmbh Robert Mikrorechner-system zur steuerung von betriebsvorgaengen in kraftfahrzeugen, mit einer diagnoseeinrichtung zur ueberpruefung des kraftfahrzeuges
US4337516A (en) * 1980-06-26 1982-06-29 United Technologies Corporation Sensor fault detection by activity monitoring
GB2083258B (en) * 1980-09-03 1984-07-25 Nuclear Power Co Ltd Alarm systems
US4404637A (en) * 1981-04-30 1983-09-13 Phillips Petroleum Company Process control system
US4471446A (en) * 1982-07-12 1984-09-11 Westinghouse Electric Corp. Control system and method for a steam turbine having a steam bypass arrangement
JPS59229622A (ja) * 1983-06-10 1984-12-24 Toshiba Corp プラント診断装置
JPH0619666B2 (ja) * 1983-06-30 1994-03-16 富士通株式会社 故障診断処理方式
US4517468A (en) * 1984-04-30 1985-05-14 Westinghouse Electric Corp. Diagnostic system and method

Also Published As

Publication number Publication date
ES8700743A1 (es) 1986-10-16
KR860000851A (ko) 1986-02-20
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US4644479A (en) 1987-02-17
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DE3582625D1 (de) 1991-05-29
AU4514385A (en) 1986-02-06
ES545729A0 (es) 1986-10-16
AU572674B2 (en) 1988-05-12
MX157037A (es) 1988-10-18
EP0170516B1 (en) 1991-04-24
IN164364B (ja) 1989-03-04

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