JPS63182710A - プラント監視装置 - Google Patents

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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、大規模プラント、例えば原子発電プラント
における運転操作判断等の運転操作性向上に寄与するた
めに、最適な運転操作ガイドをプラント運転員にオンラ
イン実時間で提供するプラント監視装置に関するもので
ある。

〔従来の技術〕

第３図は、例えば文献、日本原子力学会誌■０１゜２５
、Ｎｏ、１０＋ｐｐ、８２２〜８３４　（１９８３）に
示された従来のプラント監視装置を示すブロック図で図
において、１は例えば、アナログ・ディジタル変換器を
含み、プロセス・データを読み込む・ためのデータ収集
装置、２はプロセス・データを基準値と比較し、許容範
囲内にあれば「０」、又は「偽」、範囲外にあれば「１
」、又は「真」に変換するための演算処理装置、３は演
算処理装置２が演算処理した結果を格納しておく記憶装
置。

４は原因結果ツリー（以下ＯＣＴと記す）を記憶してお
く記憶装置、５は記憶袋［３，４に格納しであるプロセ
ス情報とＯＣＴを用いて、すべてのノードの論理演算値
の計算を実行する、論理演算部のための演算処理装置、
６は演算処理装置５で求めた各ノードの論理演算値を格
納する記憶装置、７は演算処理装置５から得られるＯＣ
Ｔロジックに関して、記憶袋［３からの観測データ及び
記憶装置６からの論理演算値とを比較し、一致、不一致
等によりエントリー・ノードの変化検出、原因同定及び
予測を行う、診断解析のための演算処理装置、８は診断
結果を表示するためのブラウン管表示装置である。

次に動作について説明する。まず、プロセス・データＸ
１（ｉ＝１．２．・・・・・・Ｎ）はデータ収集装置１
により量子化される。演算処理装置２は量子化された前
記データＸｉを入力として（１）式に示す処理を°施こ
し、その結果である観測ステータスＳｉ　（ｉ＝１．２
．・・・・・・Ｎ）、およびこれが「０」から「１」と
なった事象発生時刻ｔｉを記憶装置３に格納する。

ただし、ｉ＝１．２・・・・・・Ｎ 即ち、 サンプリング１周期前の観測ステータスＳｉがＯで、サ
ンプリングの今回の観測ステータスＳｉが１となったと
きは、これが今回発生した観測ステータスＳｉとなり、
その時点を事象発生時刻ｔｉとして記憶装置３に格納す
る。

記憶装置４に格納されているＯＣＴの一部分の例を第４
図に示す。ここでＯＣＴとは、プラント停止等を頂上事
象とし、その原因と原因が引き起こすプロセスのじょう
乱の因果関係をツリー状に形成したもので、このＣＣＴ
により異常の検出から原因同定、進展予測の一連の機能
を実行するものである。第４図中、Ｍ１〜Ｍ６は診断メ
ツセージ、Ｇ、、、Ｇｉ２．Ｇｉ、は論理積ゲート（Ａ
ＮＤ）Ｇ２□、Ｇ２２は論理和ゲート（ＯＲ）を夫々示
す。

このＯＣＴにおいては観測ステータスＳｉが定義される
位置をノードと呼び、特に最上位のノードをルート・ノ
ード、最下位のノードをプライマリ−・ノードと呼ぶ。

また、各ノードの直上のノードをそのノードのファーザ
ー・ノード、直下のノードをサン・ノードと呼ぶ。

ＯＣＴの最下位に位置するＡＮＤへの入力信号であるプ
ライマリ−・ノードには、原因ノードと条件ノードの２
種類ある０Ｍ因ノードは、故障原因を推定するためのノ
ードで、例えば検出器の場合、基準値との比較や多数決
原理により検出器の異常を同定した結果が本ノードへの
入力となる。

条件ノードは、その故障がプラントに波及していくため
に必要な条件である０例えば、検出器の故障であればそ
の検出器が制御系に接続するよう選択されていること及
びその制御系が自動運転中であることが条件となる。

原因ノードと条件ノードのステータスがすべて真となっ
た時、該当する機器の異常がプラントに影響を及ぼす、
最下位のＡＮＤゲートの出力ノードには、故障名とその
故障を直接復旧させるために必要なメツセージ（Ｍ因メ
ツセージ）が必ず付く。

第４図に示した情報は記憶装置！４に格納されている。

ＯＣＴ実行処理は記憶装置３，４及び６からの情報を基
に演算処理装置５及び７で行われる。

演算処理装置５は、記憶装置３内のプライマリ−・ノー
ドの観測ステータスＳｉを入力とし、記憶装置４のＯＣ
Ｔのゲート・ロジックに従った論理演算を毎回サイクリ
ックに実行し、記憶装置６に格納する。この演算結果を
予測ステータスＰＳｉと呼ぶ、この演算は、プライマリ
−・ノードの観測ステータスＳｉの値やその変化にかか
わらず、サンプリング周期毎に毎回上方に向けて演算さ
れる。ここで処理するプログラムは対象ＯＣＴが決まれ
ば一意的に決まるものであるから、ＯＣＴモジュール毎
にオブジェクト・モジュールを作成する方式を採用する
。

演算処理装置７は、記憶装置６に格納された論理演算部
の解析結果を基にＯＣＴの診断処理を行うにの診断処理
はエントリー・ノードの変化検出、原因同定及び予測に
分けられる。エンドリヤ・ノードとは解析を始めるノー
ドとしてあらかじめ指定したあるノードであり、第４図
の５ｔｘｔ　８１ｍのようにツリーの途中に設けられる
。

エントリー・ノードの変化検出は、プラントが正常、異
常発生、異常事象継続又は異常回復かを調べ、診断処理
の必要性を判断するために各サンプリング時にエントリ
ー・ノードの観測ステータスＳｉを調べることによって
実施される。即ち、記憶装置３から今回のサンプリング
でのｓｉｎステータスＳｉ及び前回の観測ステータスＳ
ｉをチェックし、そのチェック内容よりステータス・イ
ンジケータを割り当て、そのインジケータに応じて原因
同定、予測等の診断又は次のエントリー・ノードの検索
を行う、　　　゛ この処理の流れを第５図に示す、また、原因同定の処理
の流れを第６図に示す。

原因同定は、エントリー・ノードの観測ステータスＳｉ
が事象発生を示したとき及び事象発生が継続していてか
つ原因が不明なときに行われる。

以下第６図に従って動作を述べる。原因同定の処理が始
まると、まずホールの検出を行う、ホールとはプライマ
リ−・ノードを除く観測ステータスＳｉとプライマリ−
・ノードの観測ステータスＳｉから演算される予測ステ
ータスＰＳｉが異なっていることを指し、全観測点に関
して両者を比較してホールを検出する。

プライマリ−・ノードが信号誤りである場合、演算結果
を示す予測ステータスＰｓｉは「偽」であるので、エン
トリー・ノードはホールとなる。

従って、エントリー・ノードがホールが否かを調べるだ
けでプライマリ−・ノードに信号誤りがあることを指摘
できる。従って、この場合原因同定は失敗としてセカン
ド・ベスト・メツセージを出力する。

セカンド・ベスト・メツセージは、エントリー・ノード
毎に付けられており、その内容はエントリー・ノードと
して表現された事象を説明するテキストからなっている
。

（例）主給水流量低注意；加圧器圧カ高注意等次にホー
ルの数が一定数を越えた場合も原因同定失敗とする。

次に親子関係にある２つの可観測ノード（途中に非観測
ノードが含まれていてもよい）がともにホールである場
合、たとえ全ホールの数がＮ個以下であっても原因同定
は失敗とする。

Ｎはあらかじめ指定する値であり１通常３とする。連続
した２つのノードがともにホールである場合は、連続し
てホールとなったノードに連なるプライマリ−・ノード
の観測器が故障あるいは計器遅れとなる場合が考えられ
る。この場合、プライマリ−・ノードの観測器が不具合
であるから。

一般にそれより上位に位置したすべてのノードはホール
になると考えられる。プライマリ−・ノードの不都合は
原因同定不能であるからこれを原因同定失敗とする。

このように、連続ホールの場合は一様に原因同定失敗と
してもよさそうであるが、その連続ホールがエントリー
・ノードの予測ステータスＰＳｉが真となった原因でな
い場合もあるのでエントリー・ノードとの関連性を調べ
る。

以上の処理によって原因同定が成功する場合は次の場合
である。

エントリー・ノードは観測ステータスＳｉ、予測ステー
タスＰＳｉとも「真」である。ホールの数はＮ−１個以
下（通常１〜２以下）であり、かつ連続ホールになって
いるものはエントリー・ノ・−ドとの関連性はない、こ
のことより、ＣＣＴ図の階層が浅い（２〜３段）か、ノ
ード数が極端に少なくなければ次のことが言える。

（１）プライマリ−・ノードの観測ステータスＳｉは信
用でき、従って予測ステータスＰＳｉは正しい。

（２）ホールになっているものは観測器が故障している
か計器遅れになっている。

従って、予測ステータスＰＳｉを信用し、予測ステータ
スＰＳｉが「真」になっているノードについているメツ
セージのうちエントリー・ノードに関係するものをすべ
て出力する。

次に予測機能について説明する。予測の処理の流れを第
７図に示す。予測は論理演算結果が正しいとして診断を
進めて行くのでノードの予測ステータスＰＳｊと観測ス
テータスＳｉが異なっていれば次のいずれかであると言
える。

■計器故障のため、Ｓ測ステータスＳｉが誤っている。

■事象は、すでに起っているが、計器遅れのためまだ観
測ステータスＳｉに表われていない。

■事象は、今後起るのであるが、今まだ起っていない。

このうち■と■は計器出口の状態として事象は起ってい
ないのであるから、同一の扱いができる。

以下■を故障、■、■を遅れと呼ぶことにする。

予測は、エントリー・ノードより上位側の各ノードに対
して行われるが、そのノードの種類により処理が異なる
ため、各項目別に記述する。

（ｉ）上位ノードが非ａ測の場合 この場合、予測ステータスＰＳｉしがなく、かつこれが
正しいのであるから、真ならばアクティブ（活性）とし
、偽ならば終了し、次のエントリー・ノードへ行く。

（ｉｔ）上位ノードの予測ステータスＰＳｉと観測ステ
ータスＳｉが等しい場合 この場合、論理演算の結果も観測結果も等しいので、こ
の結果は正しいと言える。従って。

偽であれば終了し、真であればアクティブなノードとす
る。

（ｉｎ）上位ノードの予測ステータスＰＳｉと観測ステ
ータスＳｉが等しくない場合 この時、予測ステータスＰＳｉが偽で、観測ステータス
Ｓｉが真の場合と、その逆が考えられる。原因同定成功
したことにより予測ステータスＰＳｉは、正しいのであ
るから、前者の場合計器故障である。後者の場合、観測
器が故障か遅れである。このいずれであるかは、このノ
ードだけでは不明なので更に上位の面観測点を調べる。

（汁）上位の上位ノードの観測ステータスＳｉが真の場
合 この時、上位ノードの予測ステータスＰＳｉは真、観測
ステータスＳｉは偽、上位の上位ノードの予測ステータ
スＰＳｉは真で、観測ステータスＳｉは真である。

上位の上位ノードは真なので、少なくとも上位の上位ノ
ードが遅れているとは考えられない、また、２つの観測
器が連続して故障していることは考えないとすると、こ
れは、上位ノードが故障のため偽となり、上位の上位ノ
ードは正常で真を示したと考え、上位ノードは真と見な
してアクティブとして上位へ進む。

（Ｖ）上位の上位ノードの観測ステータスＳｉが偽の場
合 この時、上位ノードの予測ステータスＰＳｉは真、観測
ステータスＳｉは偽、上位の上位ノードの予測ステータ
スＰＳｉが真で観測ステータスＳｉが偽である。

この時も２つの観測器が連続して故障していることを考
えないとすると、これは、上位のノードは遅れのため偽
になっていると考えられる。そこでこのノードをポテン
シャリー・アクティブとして終了する。

もし、上位ノードは、故障のため偽となり、上位の上位
ノードは遅れのため偽であったとしても、本来故障して
いるのであるからアクティブとしなければならないもの
をポテンシャリー・アクティブとしただけでありこれも
上位ノードが時間が来て真となれば（汁）のロジックよ
り故障が発見でき、予測処理を実行できる。

以上の原因同定及び予測処理により、外乱の発生から将
来の伝搬までをシーケンシャルに表わすツリーが決定で
きる。

この該当ノードに接続されているメツセージの内容をリ
ストアツブして、ブラウン管表示装Ｍ８に出力する。

この時の表示は、以下のものが基本となる。

（１）原因同定で発見されたメツセージ。

（２）予測処理でアクティブとなったノードに付いたメ
ツセージとポテンシャリー・アクティブとなったノード
に付いたメツセージ、。

（３）事象発生時刻 事象発生時刻は各メツセージと関連づけて表示されるこ
とが多く、メツセージの出力されていない観測ステータ
スＳｉの事象発生時刻ｔｉは表示されない。

次にメツセージの出力例を第８図に示す、第８図は、主
給水制御器と制御棒制御系の中性子検出器が固着故障し
た時の解析結果である。故障発生時刻はそれぞれ約１５
秒、３０秒である。また、エントリー・ノードは主給水
制御器、加圧器圧力高である。原因同定は、約２０秒、
５０秒に正しく行われてる（Ａ、Ｂ）、Ａは、このまま
放置するとＳ／Ｇ水位低に至ること、Ｂは、制御棒引き
抜き阻止インターロックが作動することを予測している
。また、各故障原因に対して直接故障を除去するための
操作メツセージも同時に出力している。約８０秒でＳ／
Ｇ水位低に至り、Ｓ／Ｇ水位水位異常上り原子炉トリッ
プを予測した（Ｃ）。

なお、メツセージＣは、Ａの予測メツセージの次に表示
される。約１５０秒で原子炉トリップに至った（Ｄ）。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来のプラント監視装置は、以上のように構成されてい
るので、故障発生時の操作ガイドに関しては、同定され
た異常原因に一対一対応で設定された直接的な原因除去
の運転操作ガイダンスを提供するだけであった。即ち、
プラント全体として現在の状況では、直接、原因を除去
するよりまず出力を下げる等の操作が最適な操作であっ
ても、従来装置では、直接原因を除去する方法であった
がために、検出器や制御器の故障であれば故障している
検出器から正常な検出器への切り換え、あるいは、故障
している制御器の自動運転から手動への切り換え等の操
作ガイドを提供するだけであった。従って、この直接原
因を除去するための操作を実施したためにかえってプラ
ントの運転状態を複雑悪化させる可能性があるという問
題点があった。

この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、プラントの重要機能階層化モデルに基づきプ
ラント全体の状態を監視し、プラント全体に影響が及ん
でいたらプラント全体の異常を抑制する操作に重点を置
いて運転員に操作情報を提供し、プラント全体への影響
がすくなくなったり、あるいは故障が発生したがその影
響が局所的な場合には、直接原因を除去する操作を随時
選択的に提供できるプラント監視装置を得ることを目的
とする。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明にかかるプラント監視装置は、運転員及びプラ
ント設計者の持つ知識を収集・整理・分析し、プラント
の運転目標を頂点として、そのための支援機能との関係
を階層表現したものを予めプラント重要機能階層化モデ
ルとして知識ベースに構築しておき、その階層化された
モデルの各プラント機能を常時プラントデータと対応さ
せて個々に評価（原因結果ツリーを用いた診断システム
の結果も利用）し、その機能喪失の程度および異常とな
っている機能のプラント重要機能階層化モデル上の位置
をプラント状態全体監視の立場に立って評価・判断し最
適な対応操作を決定するようにしたものである。

〔作用〕

この発明におけるプラント監視装置は、プラントの運転
目標を頂点とし、そのための支援機能との関係を階層表
現したプラント重要機能階層化モデルを利用してプラン
ト全体の状況を監視しプラント機能喪失の程度が容易に
把握できるプラント状態に沿った最適な運転操作ガイド
を運転員に提供する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を図について説明する６図中
、第３図と同一の部分は同一の符号をもって図示した第
１図において、８は推論結果である運転操作ガイダンス
を表示するためのブラウン管であり基本的には、従来と
同一である。９は、ＯＣＴを用いた診断を行う演算処理
装置７の処理結果を格納しておく第１の記憶装置、１０
は、データ収集装置１からの情報をもとに、プラント重
要機能階層化モデルの要素である各プラント機能の達成
状態を評価するための第１の演算処理装置。

１１は、第１の演算処理装置１０が演算処理した結果を
格納しておく第２の記憶装置。１２は、各プラントの運
転モードにおいて、運転員が達成すべきプラント運転目
標を頂点とし、これを維持するための機能とその実現手
段を体系的に表現し階層的に記述しているプラント重要
機能階層化モデルを格納している第３の記憶装置。１３
は、運転員に提供すべき運転操作ガイダンスが格納され
た第４の記憶装置。１４は、ＯＣＴを用いた診断の結果
及びプラント重要機能階層化モデルの各機能評価結果を
それぞれ記憶装置９，１１から取り込み、第３の記憶装
置１２に格納されたプラント重要機能階層化モデルの構
造及び各機能の評価値に基づいて、大局的な操作が必要
か、局所的な操作が必要かを決定する推論処理装置。１
５は、推論処理装置１４での推論結果により第４の記憶
装置１３の中から運転操作情報を検索し、提供すべき情
報／をブラウン管表示装置８に送る第２の演算処理装置
である。

次に本発明の基本となるプラント重要機能階層化モデル
について最初に説明する。まず、プラント重要機能階層
化モデルは、運転員がプラントに対して持つ機能イメー
ジを知識ベースとして具現化したものである。プラント
の各運転モード（出力運転状態維持・湿態停止状態維持
・冷態停止状態維持）において、運転員が達成すべきプ
ラント運転目標を頂点としこれを維持するための機能と
その実現手段を体系的に表現し階層的に記述したもので
ある。

すなわち、プラント重要機能階層化モデルにおけるプラ
ントの各機能目標は階層構造の節（ノード）として表現
されており、各ノード間を結ぶ枝（ブランチ）は結ばれ
たノード間に機能的支配関係があることを示している。

従って、プラント重要機能階層化モデルの上位ノードと
下位ノードとの間の関係には次の点が考慮される。

（ａ）上位ノードは、下位ノードが達成すべき目標（あ
るいは上位機能）を表わし、逆に下位ノードは、上位ノ
ードを達成する為の支援機能（あるいは下位機能）を表
わす。

（ｂ）上位ノードは、抽象性が高く下位ノードを包括し
た上位概念を表わし、逆に、下位ノードは、具体性が高
く上位ノードを具体化した下位概念を表わす。

（Ｃ）上位ノードは、深層防御におけるより深い防御機
能を表わし、下位ノードは、より浅い防御機能を表わす
。

特に、種々のプラント状態下において運転員は中央制御
室において実施する対話操作を念頭に入れプラント機能
・設計等の情報を用いて構成する。

次に第２図に、ＰＷＲ型原子プラントを対象にした出力
運転状態維持に関するプラント重要機能階層化モデルの
例を示す。

出力運転状態を維持するためには、炉心出力の制御、炉
心出力分布の制御、−次冷却材保有量の制御、炉心熱除
去機能の制御、−次冷却系の健全性確保、ヒートシンク
の制御、電気エネルギーへの変換等が本質的な機能であ
り、これらがつぎのレベルの機能目標となる。（一般に
、これらはＣｒ１ｔｉｃａｌ　ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔ
ｙ　ｆｕｎｃｔｉｏｎｓとして知られている。）更に、
ヒートシンク制御に関しては、蒸気流量制御及びＳＧ保
有水維持が支援機能であり、この２つの機能が次のレベ
ルの機能目標となる。以下各機能に応じて、検出器・制
御器・弁等の設備／機器レベルまで順次展開される。

次に本発明の動作について説明する。まず、第、　１図
において、データ収集装置１は、プラントからのデータ
を収集し次の２つの演算装置にデータをそれぞれの処理
に適した形で送る。

演算処理装置２から７では、データ収集装置１で計算さ
れた（０，１１信号をもとに記憶装置３゜４．６に格納
されたＯＣＴツリー及び演算結果を使用し異常原因を同
定し、第１の記憶装置９に格納する。このデータ収集装
置１、演算処理装置２゜５．７及び記憶装置［３，４，
６，９によって実現される機能は、従来装置の機能に相
当する。従って、第１の記憶装置９に格納されている結
果は、第３の記憶装置１２に格納されているプラント重
要機能階層化モデルの最下位に位置する機能（設備／機
器レベル）の評価、即ち異常原因同定の結果を示すもの
である。また、第１の演算処理装置１０は、プラント重
要機能階層化モデルの最下位に位置する機能（設備／機
器レベル）を除くすべての機能（制御レベル、機能レベ
ル及び目標レベル）の評価を実施する。即ち、第１の演
算処理袋Ｗ１０では、プロセスデータを取り込み、モデ
ルの各機能評価を動特性モデル等を用いて計算・評価し
、その結果を第２の記憶装置１１に格納する。

推論処理装置１４は、第３の記憶装置１２に格納されて
いるプラント重要機能階層化モデルを取り込み、実際プ
ラントで発生している現象を評価した結果である記憶装
置９，１１からのデータと対比させて、異常の進展して
いるプラント重要機能階層化モデル上の位置（現在の異
常事象がどのレベルに属するカリ及びその異常の程度を
分析する。

推論処理装置１４では、この分析結果をもとに次の第２
の演算処理装置１５に運転ガイダンス起動命令を出す、
ここでの考え方の基本としては、プラント重要機能階層
化モデルの機能レベルまで異常が進展している場合、直
接原因を除去することよりもプラント全体としての機能
確保を考えるのが正しい対応操作であるということに基
づいている。大別すると、次の２つが考えられる。

■プラント重要機能階層化モデルの下位の機能のみが脅
かされている場合 故障原因を直接除去する運転操作ガイダンス起動 ■プラント重要機能階層化モデルの上位の機能が脅かさ
れている場合 プラント全体としての機能の確保を目差す運転操作ガイ
ダンス起動 特に、単に異常ノードのレベルによる分類だけでは、操
作を一様に決定できないものに関しては、レベルによる
分類の後、ノードの機能喪失の程度も判断指標として取
り入れる。即ち、例外としてレベルと機能喪失程度を考
慮したＩＦ−ＴＨＥＮ型のＩＸＪｒａベースを別途作成
し１本知識ベースを用いることにより上記■または■の
操作のいずれかを指定する。第２の演算処理装置１５で
は、運転操作ガイダンス起動命令が■か■により第４の
記憶装置１３に格納された操作ガイドの中から最適なも
のを検索する０例えば、■の場合、第１の記憶装置９に
格納された故障原因基をキーワードとして操作ガイドを
抽出する。ブラウン管表示装置８は、抽出された結果を
操作ガイドとして運転員に理解し易いフォーマットで提
示する。

運転操作ガイダンスを格納した第４の記憶装置１３には
、 ・原因名をキーワードとし、直接原因を除去する操作ガ
イド（上記■に対して） ・ノードの機能名をキーワードとし１機能確保するため
に必要な操作ガイド（上記■に対して） が記述されている。　　　゛ なお、上記実施例では、演算処理装置や記憶装置側々に
ついて別々なものとしたがハードウェアとして一体の装
置としても上記実施例と同等の効果を奏する。

また、上記実施例として、ＰＷＲ型原子カ発電プラント
についてのプラント重要機能階層化モデルについて説明
したが、他の炉型や原子カプラント以外の他のプラント
であってもよく、上記実施例と同等の効果を奏する。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明によれば、運転員及びプラント
設計者の持つ知識をプラント重要機能階層化モデルとし
て予め知識ベースに構築しておき。

その階層化されたモデルの各プラント機能を常時プラン
トデータと対応させて個々に評価し、その機能喪失の程
度及び異常となっている機能のプラント重要機能階層化
モデル上の位置をプラント機能全体監視の立場に立って
評価、判断し対応操作を表示するようにしたので、運転
員の負担転減。

運転操作の信頼性向上に多大の効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は、この発明による一実施例であるプラント監視
装置のブロック図、第２図は、プラント重要機能階層化
モデル図、第３図は、従来のプラント監視装置を示すブ
ロック図、第４図は、プラント診断ロジックであるＣＣ
Ｔの例を示す図、第５図は、従来のプラント監視装置の
全体的な処理の流れを示す図、第６図は、従来のプラン
ト監視装置の原因同定処理の流れを示す図、第７図は、
従来のプラント監視装置の予測処理の流れを示す図、第
８図は、従来のプラント監視装置のメツセージ出力の例
を示す図である。 図において、１はデータ収集装置、８はブラウン管表示
装置、９は第１の記憶装置、１０は第１の演算処理装置
、１１は第２の記憶装置、１２は第３の記憶装置、１３
は第４の記憶装置、１４は推論処理装置、１５は第２の
演算処理装置。 なお、図中、同一符号は同−又は相当部分を示す。 特許出願人　　三菱電機株式会社 ”ｒ＋ｏｊＪＫ？トーθ 第２図 日 標 （・ 第４図 第７図 第８図 ■　Ａ　Ｓ　：　ソ７クク　Ｙｖ−／フ。 昭和　　年　　月　　日

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）データ収集装置を介して収集したプロセスデータ
   を演算処理装置によって演算し、該演算結果を予め記憶
   装置に格納ずみの原因結果ツリーの内容と比較してエン
   トリーノードとの変化検出、原因同定及び予測等を行う
   プラント監視装置において、前記原因結果ツリーを用い
   た診断結果を格納する第１の記憶装置と、上記データ収
   集装置からの情報をもとにプラント重要機能階層化モデ
   ルの達成状態を評価する第１の演算処理装置と、前記第
   １の演算処理装置が処理した結果を格納しておく第２の
   記憶装置と、前記原因結果ツリーを用いた診断結果及び
   プラント重要機能階層化モデルの各機能評価結果を夫々
   前記第１及び第２の記憶装置から取り込み操作の必要性
   を決定する推論処理装置と、前記推論処理装置に接続さ
   れプラント重要機能階層化モデルを格納している第３の
   記憶装置と、前記推論処理装置での推論結果により運転
   操作ガイダンスを格納している第４の記憶装置から運転
   操作情報を検索して提供すべき情報をブラウン管表示装
   置に送出する第２の演算処理装置とを備えたことを特徴
   とするプラント監視装置。
2. （２）前記第３の記憶装置に格納されるプラント重要機
   能階層化モデルは運転員がプラントに対して持つ機能イ
   メージを知識ベースとして構築し、目標レベルを最上位
   とした時、機能レベル、制御レベル、設備、機器レベル
   と下位機能にノード結合されブランチによって夫々拡充
   されることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載のプ
   ラント監視装置。
3. （３）前記データ収集装置、演算処理装置、記憶装置及
   び推論処理装置とをコンピュータシステムによって構成
   するようにしたことを特徴とする特許請求の範囲第１項
   記載のプラント監視装置。