JPS6162108A - 異常監視・診断装置 - Google Patents
異常監視・診断装置Info
- Publication number
- JPS6162108A JPS6162108A JP59184202A JP18420284A JPS6162108A JP S6162108 A JPS6162108 A JP S6162108A JP 59184202 A JP59184202 A JP 59184202A JP 18420284 A JP18420284 A JP 18420284A JP S6162108 A JPS6162108 A JP S6162108A
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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。
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+i 、稼動中のプラントにおいて生起する異常
をオンラインで常時、監視し、がっ、異常原因を診断す
るのに好適な異常監視診断装置に関するものである。
をオンラインで常時、監視し、がっ、異常原因を診断す
るのに好適な異常監視診断装置に関するものである。
従来の装置は、特開昭55−99096号等に与られる
ように、プラント異常の検出・診断においてはプラント
信号から計算した各種統計量を、予め定めた基準値と比
較することにより、異常判定あるいは診断を実行してい
る。しかし、この際異常判定あるいは診断のための基準
値の生成の点については、配慮がなく、基準値は、プラ
ントの状態に応じてオフライン用意しなければならない
。また、従来での異常原因の診断では、異常判定後の各
種統計量を用いているが、異常診断の信頼性を高めるに
は、異常発生前後の特性変化が重要な役割を果すと考え
られる。
ように、プラント異常の検出・診断においてはプラント
信号から計算した各種統計量を、予め定めた基準値と比
較することにより、異常判定あるいは診断を実行してい
る。しかし、この際異常判定あるいは診断のための基準
値の生成の点については、配慮がなく、基準値は、プラ
ントの状態に応じてオフライン用意しなければならない
。また、従来での異常原因の診断では、異常判定後の各
種統計量を用いているが、異常診断の信頼性を高めるに
は、異常発生前後の特性変化が重要な役割を果すと考え
られる。
また、統計量の計算には処理時間を要し、オンライン化
の配慮が成されていない。
の配慮が成されていない。
本発明の目的とするところは、オンライン異常監視診断
のために、長いデータの処理でも、データ収集時間を待
つことなく必要な処理が終了した後、直ちに次の解析デ
ータが得られるようにする。
のために、長いデータの処理でも、データ収集時間を待
つことなく必要な処理が終了した後、直ちに次の解析デ
ータが得られるようにする。
診断では、異常判定前後の統計量変化を利用したオンラ
イン、異常監視・診断装置を提供することにある。
イン、異常監視・診断装置を提供することにある。
上記の目的を達成するため、本発明では、異常診断のた
めに必要なプラント信号の一時記憶装置を、2種類の信
号について、現在からn(nは整数)個、過去までの時
系列データを、常に保持する記憶装@(直列型と呼ぶ)
とめる一定周期(すなわち、異常・診断に必要な処理時
間)毎に、この直列記憶装置のpXn個のデータを、同
時に、読み出し、保持する記憶装置(並列型と呼ぶ)と
で構成し、データの異常診断処理が終了しだら、直ちに
次の連続するpXH個の時系列データを、直列型記憶装
置から読み出し保持するようにしている。
めに必要なプラント信号の一時記憶装置を、2種類の信
号について、現在からn(nは整数)個、過去までの時
系列データを、常に保持する記憶装@(直列型と呼ぶ)
とめる一定周期(すなわち、異常・診断に必要な処理時
間)毎に、この直列記憶装置のpXn個のデータを、同
時に、読み出し、保持する記憶装置(並列型と呼ぶ)と
で構成し、データの異常診断処理が終了しだら、直ちに
次の連続するpXH個の時系列データを、直列型記憶装
置から読み出し保持するようにしている。
並列型記憶装置に記憶されたpXn個のデータは、1ず
、プラントの異常を検出・診断するため分散パワースペ
クトル密度、相関々数等の統計量に変換される。この計
算結果は、プラント信号と同様に、現在からmステレプ
過去までのものを常に記憶更新しておく。このような構
成により、異常の判定は、現在の計算された統計量と、
過去に計算された(前回又はそれ以前の)統計量とを比
較し、その差の程匿によって行なう。また、異常の判定
後、詳細な異常状態の診断のために、異常が判定されて
から、数回、統計量の計算を続けたのち異常判定前後の
統計量の変化を記憶・保持する。この統計量の変化は、
また過去の異常事象記憶装置に記憶する。異常の診断は
、現在の統計量の変化を、異常事象記憶装置に蓄積され
た過去の異常統計量変化(この統計量変化は異常原因が
分析されている)と、比較し、最も類似した統計量変化
上その関連原因とを判定するよりにしている。
、プラントの異常を検出・診断するため分散パワースペ
クトル密度、相関々数等の統計量に変換される。この計
算結果は、プラント信号と同様に、現在からmステレプ
過去までのものを常に記憶更新しておく。このような構
成により、異常の判定は、現在の計算された統計量と、
過去に計算された(前回又はそれ以前の)統計量とを比
較し、その差の程匿によって行なう。また、異常の判定
後、詳細な異常状態の診断のために、異常が判定されて
から、数回、統計量の計算を続けたのち異常判定前後の
統計量の変化を記憶・保持する。この統計量の変化は、
また過去の異常事象記憶装置に記憶する。異常の診断は
、現在の統計量の変化を、異常事象記憶装置に蓄積され
た過去の異常統計量変化(この統計量変化は異常原因が
分析されている)と、比較し、最も類似した統計量変化
上その関連原因とを判定するよりにしている。
以下、本発明の一実施例を第1図により説明する。第1
図は、本発明の全体構成を示す図であるう同図において
、1は、プラント、2は、信号入力装置で、異常検出・
診断に必要なp(任意整数)種類のプラント信号をサン
プリングし、時系列データにする。3は、信号入力装置
2で得られた時系列データの現在からn(任意の1i数
)f′/プル過去までのデータ(pXn個)をサンプル
時刻毎に逐次記憶・更新する直列型データ記憶装置、4
は、3直゛列型データ記憶装置3のデータすべてを、同
時に周期的に保持する並列盤データ記憶装置、5は並列
型データ記憶装置4に、貯えられたデータから、分散、
相関々数及びパワースペクトル密度等の種々の統計量を
計算するデータ解析装置、6は、データ解析装置5の計
算結果を、現在のものからmステップ過去までのものを
、データ解析装置5で計算が終了する毎に、逐次・記憶
、更新する統計量記憶装置である。また、7は異常検出
装置で、統計量記憶装置6に記憶されている現在の統計
量(又はその統計量の組み合せ)を過去の統計量と比較
し、ある一定の偏差が生じたとき、異常と判定する。ま
た、この装置7は、異常を検出したのち、制御装置12
を介して、統計量更新終了信号’k S 4を、統計量
記憶装置6に送くる。
図は、本発明の全体構成を示す図であるう同図において
、1は、プラント、2は、信号入力装置で、異常検出・
診断に必要なp(任意整数)種類のプラント信号をサン
プリングし、時系列データにする。3は、信号入力装置
2で得られた時系列データの現在からn(任意の1i数
)f′/プル過去までのデータ(pXn個)をサンプル
時刻毎に逐次記憶・更新する直列型データ記憶装置、4
は、3直゛列型データ記憶装置3のデータすべてを、同
時に周期的に保持する並列盤データ記憶装置、5は並列
型データ記憶装置4に、貯えられたデータから、分散、
相関々数及びパワースペクトル密度等の種々の統計量を
計算するデータ解析装置、6は、データ解析装置5の計
算結果を、現在のものからmステップ過去までのものを
、データ解析装置5で計算が終了する毎に、逐次・記憶
、更新する統計量記憶装置である。また、7は異常検出
装置で、統計量記憶装置6に記憶されている現在の統計
量(又はその統計量の組み合せ)を過去の統計量と比較
し、ある一定の偏差が生じたとき、異常と判定する。ま
た、この装置7は、異常を検出したのち、制御装置12
を介して、統計量更新終了信号’k S 4を、統計量
記憶装置6に送くる。
このとき、統計量記憶装置6は、統計量の記憶更新を止
め、異常検出前後の統計量変化を記憶保持する。8は、
異常診断装置であり、統計量記憶装置6に、保持されて
いる異常判定前後の統計量変化を過去に生じた異常統計
量変化と比較し、最も類似した過去の異常統計量変化を
決定する。9は、上記の過去に生じた異常統計量変化を
その原因と対応づけて記憶しておく異常事象記憶装置で
ある。
め、異常検出前後の統計量変化を記憶保持する。8は、
異常診断装置であり、統計量記憶装置6に、保持されて
いる異常判定前後の統計量変化を過去に生じた異常統計
量変化と比較し、最も類似した過去の異常統計量変化を
決定する。9は、上記の過去に生じた異常統計量変化を
その原因と対応づけて記憶しておく異常事象記憶装置で
ある。
10は、出力装置で、異常検出時の統計量変化や過去の
類似統計量変化および、対応する異常原因を出力する。
類似統計量変化および、対応する異常原因を出力する。
11は、コンソールで、異常事象記憶装置9に、異常原
因を入力したり、出力装置に、解析者の要求によって2
番目以降に類似した異常統計量変化とその対応する原因
関連情報を出力させたりする。
因を入力したり、出力装置に、解析者の要求によって2
番目以降に類似した異常統計量変化とその対応する原因
関連情報を出力させたりする。
第2図は、第1図におけるデータ記憶装置3および4の
構成図である。データ記憶装置3は、シフトレジスタで
構成しており、2番目のプラント信号の時系列データp
+を、テ/プリ/グ時刻毎に、記憶し、シフトする。す
なわち、現在のpIの値はploの記憶部に、jステッ
プ前の時刻1におけるp、の値はplj の記憶部にシ
フトされる。
構成図である。データ記憶装置3は、シフトレジスタで
構成しており、2番目のプラント信号の時系列データp
+を、テ/プリ/グ時刻毎に、記憶し、シフトする。す
なわち、現在のpIの値はploの記憶部に、jステッ
プ前の時刻1におけるp、の値はplj の記憶部にシ
フトされる。
このような制御は制御装置12から発せられる制御信号
S+のも七に行なわれ、プラント信号は、常に現在から
n個過去までの連続する値がデータ記憶装置3に、保持
されている。4は、並列型シフトレジスタであり、制御
装置12からの制御信号S2のもとに、データ記憶装置
3に保持されているn個のデータを、同時に受は入れ、
それらのデータを、次の82信号が来るまで保持しつづ
ける。なお、p種類のプロセス信号のデータ記憶につい
ては、上記のようなシフトレジスタをp組み用意すれば
よい。
S+のも七に行なわれ、プラント信号は、常に現在から
n個過去までの連続する値がデータ記憶装置3に、保持
されている。4は、並列型シフトレジスタであり、制御
装置12からの制御信号S2のもとに、データ記憶装置
3に保持されているn個のデータを、同時に受は入れ、
それらのデータを、次の82信号が来るまで保持しつづ
ける。なお、p種類のプロセス信号のデータ記憶につい
ては、上記のようなシフトレジスタをp組み用意すれば
よい。
第3図は、第1図の異常検出部6,7の構成図である。
6はデータ解析装置より出力される分散。
相関々数、パワースペクトル密度等の統計量pkをデー
タ解析終了毎に、記憶シフトするンフ)L/レジスタら
成っている。すなわち、統計量記憶装置6は、現在の解
析結果を6に、に記憶し、jステップ前の結果を、6k
J にシフトして記憶する。
タ解析終了毎に、記憶シフトするンフ)L/レジスタら
成っている。すなわち、統計量記憶装置6は、現在の解
析結果を6に、に記憶し、jステップ前の結果を、6k
J にシフトして記憶する。
このとき、異常検出装置7は6に06に、 に記憶さ
れている統計量の偏差をとQlこれがある定められた値
Tkを越えたときに、異常と判定し、異常生起信号S6
を制御装置12に発する。なお、異常検出装置7は、ゆ
っくりした異常変化もとらえるために、6に0 と6に
+ との偏差だけでなく6、。と6z (j=1〜m
l)との偏差が、Thを越えたときにも異常と判定
するようにすることもできる。
れている統計量の偏差をとQlこれがある定められた値
Tkを越えたときに、異常と判定し、異常生起信号S6
を制御装置12に発する。なお、異常検出装置7は、ゆ
っくりした異常変化もとらえるために、6に0 と6に
+ との偏差だけでなく6、。と6z (j=1〜m
l)との偏差が、Thを越えたときにも異常と判定
するようにすることもできる。
以上の統計量のシフトや異常検出の演算は、制御装置1
2の制御信号84.8sのもとに行なわれる。また、制
御装置12は、異常検出装置7よシ異常生起信号S6を
受けると、タイマー動作によシ、ある一定時間後続計量
記憶装置への統計量シフト動作の制御信号S4の発生を
停止させる。 i、トこのとき統計量記憶装
置6は、統計量の記憶・更新をやめ、異常判定前後の統
計量変化を記憶・保持する。
2の制御信号84.8sのもとに行なわれる。また、制
御装置12は、異常検出装置7よシ異常生起信号S6を
受けると、タイマー動作によシ、ある一定時間後続計量
記憶装置への統計量シフト動作の制御信号S4の発生を
停止させる。 i、トこのとき統計量記憶装
置6は、統計量の記憶・更新をやめ、異常判定前後の統
計量変化を記憶・保持する。
これらの統計量変化は、異常診断装置8に送られ、その
異常ぶ因が診断される。
異常ぶ因が診断される。
次に、異常診断装置8について説明する。いま分散、相
関々数、パワースペクトル密度等の異常統計量変化pk
を次のように記号化する。
関々数、パワースペクトル密度等の異常統計量変化pk
を次のように記号化する。
上式において、a目〜al、は、プロセス信号iについ
ての1つの統計量k (、たとえば分散)の異常判定前
後の変化を示す。このとき、異常診断装置8では、現在
の異常統計量変化pb”と異常事象記憶装置9に記憶さ
れている過去の異常統計量変化p 、 l (原因が
診断されている。)との数学的な距離りすなわち、ノル
ム f)=Il pk’ pk’ II を評価し、pIc6にもつとも近い(Dが最小)異常事
象とその原因情報を第1候補としてCRT等の出力装置
10に出力する。なお、診断された現在の統計量変化は
、異常事象記憶装置に登録される。また、異常原因が明
確になれば、その原因も対応づけて登録できるようにな
っている。
ての1つの統計量k (、たとえば分散)の異常判定前
後の変化を示す。このとき、異常診断装置8では、現在
の異常統計量変化pb”と異常事象記憶装置9に記憶さ
れている過去の異常統計量変化p 、 l (原因が
診断されている。)との数学的な距離りすなわち、ノル
ム f)=Il pk’ pk’ II を評価し、pIc6にもつとも近い(Dが最小)異常事
象とその原因情報を第1候補としてCRT等の出力装置
10に出力する。なお、診断された現在の統計量変化は
、異常事象記憶装置に登録される。また、異常原因が明
確になれば、その原因も対応づけて登録できるようにな
っている。
第4図には、前述の各装置の動作を制御する制御装置1
2の制御信号st %87の生起タイミングを示す。S
tはテンプリング間隔Δを毎に、データ入力装置2並び
に直列形データ記憶装置3に信号を送シ、データを記憶
シフトする。信号S2はmΔを毎に並列形データ記憶装
置4に入力し直列形データ記憶装置3のデータを並列形
データ記憶装置4に移す。信号SSは、その後mΔを毎
に、統計量計算装置に入力し、並列形データ記憶装置4
に保持されているデータを用いて統計量を計算させる。
2の制御信号st %87の生起タイミングを示す。S
tはテンプリング間隔Δを毎に、データ入力装置2並び
に直列形データ記憶装置3に信号を送シ、データを記憶
シフトする。信号S2はmΔを毎に並列形データ記憶装
置4に入力し直列形データ記憶装置3のデータを並列形
データ記憶装置4に移す。信号SSは、その後mΔを毎
に、統計量計算装置に入力し、並列形データ記憶装置4
に保持されているデータを用いて統計量を計算させる。
信号S4は、前記の計算された統計量を、統計量記憶装
置6に移す。信号S5は、統計量記憶装置6の統計量を
用いて異常検出処理を実行させる。S6は、異常検出信
号で、制御装置12の信号S4の発生を、ある一定の時
間遅れて停止させるうすなわち、86発生後tΔを遅れ
て(t<m)S4 (さらにaS )を停止させる。そ
の後、制御装置12は、異常診断装置8に信号S7を送
く)、現在の異常統計量変化の原因につAて診断を開始
させる。
置6に移す。信号S5は、統計量記憶装置6の統計量を
用いて異常検出処理を実行させる。S6は、異常検出信
号で、制御装置12の信号S4の発生を、ある一定の時
間遅れて停止させるうすなわち、86発生後tΔを遅れ
て(t<m)S4 (さらにaS )を停止させる。そ
の後、制御装置12は、異常診断装置8に信号S7を送
く)、現在の異常統計量変化の原因につAて診断を開始
させる。
以上、説明したように、本発明によれば、データの異常
判定・診断に必要な処理時間後、直ちに次の処理のため
の連続した時系列データが得られるので、オンライン監
視に適している。また、異常判定には現在の統計量が過
去に計算された統計量とどの程度ずれているかにより行
なわれるので、常に、基準値がプラント状態に応じて変
化する。
判定・診断に必要な処理時間後、直ちに次の処理のため
の連続した時系列データが得られるので、オンライン監
視に適している。また、異常判定には現在の統計量が過
去に計算された統計量とどの程度ずれているかにより行
なわれるので、常に、基準値がプラント状態に応じて変
化する。
また、異常が判定されたときは、異常判定前後の統計量
変化が異常診断のために分析されるので、異常判定直後
の異常パターンを用いて診断する従来の方法に比べ、診
断の精度が向上できる。
変化が異常診断のために分析されるので、異常判定直後
の異常パターンを用いて診断する従来の方法に比べ、診
断の精度が向上できる。
第1図は、本発明の異常監視診断装置の実施例の全体構
成のブロック図、第2図は、Wc1図のデータ記憶装置
の構成図、第3図は、第1図の異常検出部の構成図、第
4図は、第1図の制御装置の動作説明図である。 1・・・プラント、2・・・データ入力装置、3,4・
・・時系列データの記憶装置、5・・・統計量計算装置
、6・・・異常判定装置、7・・・制御装置、8・・・
異常診断装置、9・・・異常パターン記憶装置。 芋 1 z 芋 2 図 ′$ 3 図
成のブロック図、第2図は、Wc1図のデータ記憶装置
の構成図、第3図は、第1図の異常検出部の構成図、第
4図は、第1図の制御装置の動作説明図である。 1・・・プラント、2・・・データ入力装置、3,4・
・・時系列データの記憶装置、5・・・統計量計算装置
、6・・・異常判定装置、7・・・制御装置、8・・・
異常診断装置、9・・・異常パターン記憶装置。 芋 1 z 芋 2 図 ′$ 3 図
Claims (1)
- 1、プラントのプロセスデータより周期的に統計量を計
算する装置と、前記統計量計算装置で計算された現在か
ら一定回数過去の統計量までを常に記憶更新する統計量
記憶装置と、現在の統計量と前記統計量記憶装置に記憶
された過去の統計量とから異常を判定する装置と異常判
定前後の異常な統計量変化を記憶する装置と、前記異常
な統計量変化を、過去に蓄積され、かつ原因の判明した
異常統計量変化を参照して異常原因を診断する装置とか
ら成り、過去の統計量を用いて、異常の判定、診断を行
なうことを特徴とする異常監視・診断装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59184202A JPS6162108A (ja) | 1984-09-03 | 1984-09-03 | 異常監視・診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP59184202A JPS6162108A (ja) | 1984-09-03 | 1984-09-03 | 異常監視・診断装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6162108A true JPS6162108A (ja) | 1986-03-31 |
Family
ID=16149140
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP59184202A Pending JPS6162108A (ja) | 1984-09-03 | 1984-09-03 | 異常監視・診断装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS6162108A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008226006A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Omron Corp | 設備機器診断装置およびプログラム |
JP6851558B1 (ja) * | 2020-04-27 | 2021-03-31 | 三菱電機株式会社 | 異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラム |
-
1984
- 1984-09-03 JP JP59184202A patent/JPS6162108A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008226006A (ja) * | 2007-03-14 | 2008-09-25 | Omron Corp | 設備機器診断装置およびプログラム |
JP6851558B1 (ja) * | 2020-04-27 | 2021-03-31 | 三菱電機株式会社 | 異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラム |
WO2021220358A1 (ja) * | 2020-04-27 | 2021-11-04 | 三菱電機株式会社 | 異常診断方法、異常診断装置および異常診断プログラム |
TWI776473B (zh) * | 2020-04-27 | 2022-09-01 | 日商三菱電機股份有限公司 | 異常診斷方法、異常診斷裝置及異常診斷程式 |
US11782430B2 (en) | 2020-04-27 | 2023-10-10 | Mitsubishi Electric Corporation | Abnormality diagnosis method, abnormality diagnosis device and non-transitory computer readable storage medium |
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