KR20130028483A - 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 - Google Patents

하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 Download PDF

Info

Publication number
KR20130028483A
KR20130028483A KR20110092080A KR20110092080A KR20130028483A KR 20130028483 A KR20130028483 A KR 20130028483A KR 20110092080 A KR20110092080 A KR 20110092080A KR 20110092080 A KR20110092080 A KR 20110092080A KR 20130028483 A KR20130028483 A KR 20130028483A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
value
component
index
plant
values
Prior art date
Application number
KR20110092080A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101325638B1 (ko
Inventor
서호준
Original Assignee
비앤에프테크놀로지 주식회사
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 비앤에프테크놀로지 주식회사 filed Critical 비앤에프테크놀로지 주식회사
Priority to KR20110092080A priority Critical patent/KR101325638B1/ko
Priority to EP12830361.7A priority patent/EP2631724B1/en
Priority to PCT/KR2012/004059 priority patent/WO2013035964A1/ko
Priority to CN201280018527.6A priority patent/CN103477293B/zh
Priority to US13/988,964 priority patent/US20130246002A1/en
Publication of KR20130028483A publication Critical patent/KR20130028483A/ko
Priority to IN4546DEN2013 priority patent/IN2013DN04546A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101325638B1 publication Critical patent/KR101325638B1/ko
Priority to US15/245,444 priority patent/US10018999B2/en

Links

Images

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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • 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
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • 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
    • G05B23/0243—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 model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0245—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 model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions
    • G05B23/0251—Abstraction hierarchy, e.g. "complex systems", i.e. system is divided in subsystems, subsystems are monitored and results are combined to decide on status of whole system
    • 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
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명은, 최상위 계층의 건강지수만으로 보다 쉽고 편리하게 플랜트의 상태를 확인할 수 있고, 하위의 임의 계층에서 임의의 구성요소에 대한 실측값이 정상치를 벗어나는 경우에는, 상기 실측값이 건강지수에 반영될 수 있으되, 특정 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시적으로 벗어나더라도 상기 실측값의 변화에 의해 플랜트의 트립 가능성이 적은 경우에는, 상기 구성요소의 실측값이 건강지수에 최소한으로 영향을 미치도록 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것이다.

Description

하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체{METHOD MEASURING OF HEALTHY INDICIA OF PLANT REFLECTED STATUS OF SUB-COMPONENT AND STORAGE MEDIA THEREOF}
본 발명은 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 최상위 계층의 건강지수만으로 보다 쉽고 편리하게 플랜트의 상태를 확인할 수 있고, 하위의 임의 계층에서 임의의 구성요소에 대한 실측값이 정상치를 벗어나는 경우에는, 상기 실측값이 건강지수에 반영될 수 있으되, 특정 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시적으로 벗어나더라도 상기 실측값의 변화에 의해 플랜트의 트립 가능성이 적은 경우에는, 상기 구성요소의 실측값이 건강지수에 최소한으로 영향을 미치도록 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관한 것이다.
플랜트에는, 구성요소와 그 구성요소를 구성하는 하위 구성요소의 트리 구조로 이루어져 있다. 플랜트의 트리 구조의 최상위에는 플랜트 자체가 될 수 있고, 그 하위에 보일러 또는 터빈과 같은 구성요소가 배치될 수 있다. 이때 플랜트의 트리 구조를 형성할 때 최상위 계층은 사용자의 필요에 따라 선택될 수 있다.
예를 들면, 도 1에 도시된 바와 같이, 플랜트를 구성하는 최상위 계층에는 'BOILER(보일러)'와 'Turbine(터빈)' 등이 배열될 수 있다(LEVEL 1). 이때 'BOILER(보일러)'의 하위 계층으로는 'DRAF-SYS(통풍계통)', 'FURNACE(노계통)', 'FUAL&FIRING(연료계통)', 'FGD&EP(탈황계통)' 등으로 구성된다(LEVEL 2). 그리고 다시 'DRAF-SYS(통풍계통)'의 하위 계층으로는 'FD FAN(압입 통풍기)', 'ID FAN(유인 송풍기)', 'PA FAN(1차 공기 송풍기)', 'GAH'로 구성되고(LEVEL 3), 'FD FAN(압입 통풍기)'은 'FD FAN-A(압입 통풍기 A)'와 'FD FAN-B(압입 통풍기 B)'로 구성되며(LEVEL 4), 'FD FAN-A(압입 통풍기 A)'의 하위 계층으로는 'FDFA-INOUT PR(FA-FAN 압력)', 'FDFA-INOUT TEMP(FD-FAN 온도)', 'FDFA-AIR FLOW(FD-FAN 공기 유량)', 'FDFA-BRG&WIND(FD-FAN 베어링)', 'FDFA-VIBRATION(FD-FAN 진동)'으로 구성된다(LEVEL 5). 또한 'FDFA-INOUT PR(FA-FAN 압력)'의 하위 계층으로는 'SPECIFIC ENERGY #1 FD', 'FDF-A SUCTION-PRESSURE', 'FDF-A IN PRESS ABS', 'FDF-A IN PRESS ABS', 'FDF-A OUT PRESS', 'FDF-A INNET PRESS'로 구성된다.
통상적으로 최상위 계층인 'BOILER(보일러)'의 건강지수를 측정하기 위하여, 최하위 구성요소의 실측값을 측정하고 그 실측값에 대한 보정없이 차상위 계층의 건강지수를 산출하게 되고, 이러한 과정을 반복하여 최상위 계층의 건강지수를 산출한다.
그런데 이러한 방법은 최하위 계층 중 하나 이상의 구성요소 또는 상위 구성요소 중 하나 이상의 구성요소의 실측값이 정상치를 벗어났음에도 불구하고, 상위 계층으로 건강지수값이 전달됨에 따라 그 심각성 또는 중요성이 감쇠되어 결국 최상위 계층의 건강지수는 정상치로 판정되게 된다. 다시 말해, 종래기술에 의한 건강지수 산출방법에 의하면, 건강지수가 왜곡되어 건강지수에 대한 신뢰성이 저하된다.
그리고 이는 정상치를 벗어난 구성요소에 대한 수리, 점검 또는 교환을 수행할 시점을 실기하게 되어, 결국 플랜트 전체의 가동 중지(트립)를 초래하여 심대한 손해를 끼칠 위험성이 있다.
이를 방지하기 위해서는, 플랜트를 구성하는 상위 계층의 구성요소뿐만 아니라, 최하위 계층의 구성요소에 대한 운전 실측값이 정상 범위 내에 속하는 지를 실시간으로 점검하여야 한다.
또한 하위 구성요소 중에는 실측값이 일시적으로 정상치를 벗어나더라도 최상위 계층의 정상치에는 영향을 주지 않는 경우가 있는 반면에, 그 반대의 경우도 발생한다.
따라서 하위 계층에 대한 실측값이 정상 범위 내인지를 확인하지 않고도, 상위 계층의 건강지수만으로 상위 계층에 대한 트리를 구성하는 전체 구성요소에 대한 건강지수를 확인할 수 있는 방법의 개발이 요구되고 있었다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은, 최상위 계층의 건강지수만으로 보다 쉽고 편리하게 플랜트의 상태를 확인하기 위한 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체를 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은, 하위의 임의 계층에서 임의의 구성요소에 대한 실측값이 정상치를 벗어나는 경우, 상기 실측값이 건강지수에 반영될 수 있는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체를 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은, 특정 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시적으로 벗어나더라도 상기 실측값의 변화에 의해 플랜트의 트립 가능성이 적은 경우, 상기 구성요소의 실측값이 건강지수에 최소한으로 영향을 미치도록 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체를 제공하는데 있다.
상기 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따르면, 본 발명은 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법에 관한 것으로, 플랜트의 최하위 계층에 대한 데이터를 수집하여 최하위 계층을 구성하는 각 구성요소에 대한 예측값을 산출하는 제1단계; 상기 예측값을 해당 구성요소에 대한 실측값과 대비하여 해당 구성요소 각각에 대한 테그 인덱스를 산출하는 제2단계; 상기 테그 인덱스 중에서 작은 순으로 제1~n번째 최소값과 큰 순으로 제1~n번째 최대값을 선별하는 제3단계; 각 n개의 최대값과 각 n개의 최소값에 대한 편차값을 계산하여 상기 편차값에 대한 평균값(X)을 산출하는 제4단계; 상기 평균값을 토대로 상기 평균값의 크기에 반비례하는 보상값(Y)을 산출하는 제5단계; 상기 제1~n번째 최소값과 제1~n번째 최대값의 평균값(X')을 산출하는 제6단계; 제5단계에 의한 보상값(Y)과 제6단계에 의한 평균값(X')을 곱한 값과, 제3단계에서 제1번째 최소값과 대비하여 상기 값과 상기 최소값 중 큰 값을, 상기 최하위 계층이 속한 차상위 구성요소의 인덱스로 결정하는 제7단계; 제7단계에서 결정된 차상위 계층의 각 구성요소에 대한 인덱스를 토대로 제3~7단계를 수행하여 최상위 구성요소의 인덱스를 결정하는 제8단계;를 포함한다.
이때 제2단계의 테그 인덱스는, 일정 진폭으로 실측값이 변화하는 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시 변화된 상태를 보정하기 위해 입력되는 A값과, 예측값과 실측값의 편차 반영률을 조정하기 위해 입력되는 B값을 포함하여 다음의 수학식에 의해 산출된다.
Figure pat00001
또한 제5단계의 보상값(Y)은 다음의 수학식에 의해 산출된다.
Figure pat00002
그리고 제2단계에서의 테그 인덱스는 해당 구성요소의 중요도에 따라 부여된 가중치가 곱해져 산출되고, 상기 가중치는 해당 구성요소에 의한 트립 가능성을 지수화하여 산출되는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 의하면, 최상위 계층의 건강지수만으로 보다 쉽고 편리하게 플랜트의 상태를 확인할 수 있으므로, 보다 효율적으로 플랜트 트립에 대한 위험요소를 제어 및 관리할 수 있는 효과가 있다.
그리고 본 발명에 따르면, 하위의 임의 계층에서 임의의 구성요소에 대한 실측값이 정상치를 벗어나는 경우, 상기 실측값이 건강지수에 반영될 수 있으므로, 상기 구성요소에 대한 제어 및 관리를 통해 플랜트 전체의 트립을 방지할 수 있는 장점이 있다.
또한 본 발명에 따르면, 특정 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시적으로 벗어나더라도 상기 실측값의 변화에 의해 플랜트의 트립 가능성이 적은 경우, 상기 구성요소의 실측값이 건강지수에 최소한으로 영향을 미치도록 하여 트립 가능성에 따른 차별화된 플랜트의 제어 및 관리가 가능하다는 이점이 있다.
도 1은 플랜트를 구성하는 트리 구조의 예시를 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명에 따른 플랜트의 건강지수 측정방법을 도시한 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 일례를 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 플랜트의 건강지수 측정방법에서 보상값을 설명하는 그래프,
도 5는 본 발명에 따른 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 다른 일례를 도시한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 또 다른 일례를 도시한 도면이다.
이하에서는 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체에 관하여 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법을 도시한 순서도이며, 도 3은 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 일례를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법에서 보상값을 설명하는 그래프이다. 그리고 도 5는 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 다른 일례를 도시한 도면이며, 도 6은 본 발명에 따른 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법을 설명하기 위한 또 다른 일례를 도시한 도면이다.
본 발명에서는, 플랜트의 구성요소와 그 구성요소를 구성하는 하위 구성요소의 트리 구조에서 최하위 구성요소에 대해서 과거의 데이터를 토대로 한 예측값과 실측값을 사용하여 인텍스를 산출하고, 최하위 구성요소 이상의 상위 구성요소에 대해서는 최하위 구성요소의 인덱스를 토대로 각 계층별로 인덱스를 산출하여, 최종적으로 최상위 구성요소 또는 계층의 건강지수를 산출한다.
여기서, 최하위 구성요소의 인덱스를 토대로 최하위 계층에 대한 인덱스를 산출하는 방법을 테그 인덱스룰(Tag Index Rule)이라 하고, 최하위 계층에 대한 상위 계층에서 인덱스를 산출하는 방법을 그룹 인덱스룰(Group Index Rule)이라 칭한다.
따라서 먼저 테그 인덱스룰에 대해 설명한다.
플랜트는 특정한 목적을 달성하기 위하여 다수의 계통 및 기기로 이루어진 장치로서, 일반적으로 운전 및 안전 상태를 확인하기 위한 하나 이상의 계측기가 설치되어 있고, 이를 오프라인 또는 온라인으로 측정할 수 있는 구성으로 이루어진다.
상기 계측기를 통하여 플랜트의 운전이력에 대한 데이터를 수집하여 저장할 수 있다. 예를 들면, 상기 플랜트의 운전이력에서 정상적인 상태로 판정되는 데이터, 그 중에서도 다수의 계통을 구성하는 트리 구조에서 최하위 계층을 이루는 구성요소에 대한 데이터를 수집하여 저장하는 것이다.
이때 최하위 계층에는 플랜트의 지수에 가장 많은 영향을 주는 구성요소를 선별하여 배정할 수도 있다.
이렇게 수집 저장된 데이터는 최하위 계층을 구성하는 각 구성요소의 현재 시점에서 어느 범위 내의 실측값을 나타낼지를 예측하는 자료로 활용될 수 있다. 이때 상기 범위 내에서 어느 값을 예측값으로 활용할지는 해당 구성요소의 특성 및 운전이력에 따라 결정할 수 있고, 예를 들면, 상기 범위에 대한 평균값을 해당 구성요소의 현재 시점에 대한 예측값으로 활용할 수 있다(단계 S10).
예측값이 정해지면, 해당 구성요소의 실측값을 계측기를 통해 받아 상기 예측값과 실측값을 대비하여 해당 구성요소에 대한 테그 인덱스를 산출한다.
상기 테그 인덱스는 다음의 [수학식 1]과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, A값은 일정 진폭으로 실측값이 변화하는 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시 변화된 상태를 보정하기 위해 입력되는 값이다.
상기 A값은 기본적으로 영(zero)으로 설정되고, 관리자에 의해 수정될 수 있으며, 각 구성요소 별로 또는 일괄적으로 수정될 수 있다. 그리고 특정 구성요소의 실측값이 일정 진폭을 갖고 움직이는 경우, 순간적으로 예측 범위를 벗어남에 따라 정상임에도 불구하고 알람이 발생할 수 있는데, 이러한 경우에 A값을 크게 하면 예측 범위가 넓어지는 효과를 유발하여 상기와 같은 문제점을 해소할 수 있게 된다. 예를 들면, 특정 구성요소가 상기와 같은 특성을 가지고 있을 때 테그 인덱스가 '80' 이하로 하락하였을 경우, A값이 '10'이라면 테그 인덱스가 '90'으로 상승하여 보정된다.
B값은 예측값과 실측값의 편차 반영률을 조정하기 위해 입력되는 값으로, B값이 커질수록 편차 반영률이 높아지고, 작아질수록 편차 반영률이 낮아진다. 상기 B값은 일반적으로 '100'으로 정해 사용된다.
이와 같은 방식으로 정해진 최하위 구성요소에 대한 테그 인덱스의 예시가 도 3에 도시되어 있다. 즉, 최하위 계층인 'LEVEL 6'에는 하나 이상의 구성요소로 이루어질 수 있고, 각 구성요소에 대한 테그 인덱스를 산출한다. 이때 도 3에 도시된 4개의 구성요소는 각각 '99.00', '97.00', '95.00', '98.00'라는 테그 인덱스를 갖는다.
또한 상기 테그 인덱스는 해당 구성요소의 중요도에 따라 부여된 가중치가 곱해져 결정될 수 있다. 이때 상기 가중치는 해당 구성요소에 의한 트립 가능성을 지수화하여 산출된다. 예를 들면, 트립 가능성이 높은 구성요소는 100%의 가중치를 주고, 트립 가능성이 낮은 구성요소에 대해서는 50%의 가중치를 줄 수 있다(단계 S20).
테그 인덱스가 정해지면, 상기 테그 인덱스 중 작은 순으로 제1~n번째 최소값과 큰 순으로 제1~n번째 최대값을 선별한다. 만일 최하위 계층이 4개 이상의 구성요소로 이루어진 경우, 각 구성요소에 대한 테그 인덱스를 산출하여 설정된 계수의 최소값과 최대값을 추출한다.
예를 들면, 도 3에 도시된 바와 같이, 테그 인덱스 중 가장 작은 값을 '최소값 1'로 정하고, 두번째 작은 값을 '최소값 2'로 정하며, 가장 큰 값을 '최대값 1'로 정하고, 두번째 큰 값을 '최대값 2'로 정한다(단계 S30).
그 다음, 각 n개의 최대값과 각 n개의 최소값에 대한 편차값을 계산하여 상기 편차값에 대한 평균값(X)을 산출한다. 예를 들면, 편차값은 '최대값 1 - 최소값 1', '최대값 1- 최소값 2', '최대값 2- 최소값 1', '최대값 2- 최소값 2'로 구한다. 따라서 도 3의 경우, '최대값 1 - 최소값 1'은 '4.00'이고, '최대값 1- 최소값 2'는 '2.00'이며, '최대값 2- 최소값 1'은 '3.00'이고, '최대값 2- 최소값 2'은 '1.00'이 된다.
그리고 상기 편차값에 대한 평균값(X)은 '2.25'가 된다(단계 S40).
평균값(X)이 구해지면, 상기 평균값의 크기에 반비례하는 보상값(Y)를 산출한다. 상기 보상값(Y)은 이하에서 산출할 최대값 및 최소값에 대한 평균값(X')을 상기 편차값에 대한 평균값(X)의 크기에 따라 보상해 주기 위한 것이다. 만일 평균값(X)이 크다면, 최대값과 최소값 간의 편차가 큰 경우이므로, 보상값(Y)은 감소된다. 반대로 평균값(X)이 작으면, 최대값과 최소값 간의 편차가 작은 경우이므로, 보상값(Y)은 증대된다.
이와 같이, 평균값(X)에 따른 보상값(Y)의 산출은 다양한 방식으로 적용될 수 있는데, 본 실시예에서는 [수학식 2]와 같은 방식을 적용한다.
Figure pat00004
그리고 편차(X/100)와 보상값(Y)에 대한 그래프가 도 4에 도시되어 있다.
[수학식 2]와 도 4를 통해 알 수 있듯이, 보상값(Y)은 0~1 사이의 값을 취하되, 영(zero)은 수식적으로 의미가 없으므로, 본 발명에서는 '0.1' 이상의 값만 취하게 된다. 따라서 편차(X/100)가 '0.1' 이하이면 보상값(Y)은 '1'로 되고, 편차(X/100)가 '0.55' 이상이면 보상값(Y)은 '0.1'로 결정된다.
도 3에서 편차값에 대한 평균값(X)은 '2.25'이므로, 상기 값을 [수학식 2]에 대입하면, 보상값(Y)은 '1'로 된다. 이는 실제 계산값은 '1.155'이지만, 보상값(Y)은 '1' 이하이므로, 최종 보상값은 '1'로 결정되는 것이다(단계 S50).
한편, 상기 제1~n번째 최소값과 제1~n번째 최대값의 평균값(X')을 산출한다. 본 실시예에서는 최소값 1, 최소값 2, 최대값 1, 최대값 2의 평균값(X')을 산출하고, 이 값은 '97.25'로 된다(단계 S60).
보상값과 평균값(X')이 결정되면, 보상값(Y)과 평균값(X')을 곱한 값과, 제1번째 최소값과 대비하여 상기 값과 상기 최소값 중 큰 값을, 상기 최하위 계층이 속한 차상위 구성요소의 인덱스로 결정한다.
본 실시예에서는 상기 보상값(Y)이 '1'이고, 평균값(X')이 '97.25'이므로, 보상값과 평균값(X')을 곱한 값은 그대로 '97.25'로 된다. 그리고 이 값은 최소값 1(95.00)보다 크므로, 상기 값이 차상위 구성요소의 인덱스로서 결정된다(단계 S70).
다음으로 그룹 인덱스룰에 대해 설명한다.
그룹 인덱스룰은 테그 인덱스룰과 기본적인 사항은 동일하다. 즉, 각 구성요소의 인덱스를 토대로 상기 구성요소의 차상위 구성요소에 대한 인덱스를 산출하는 방식은 테그 인덱스룰과 동일하다.
다만, 테그 인덱스룰에서는 각 구성요소의 인덱스를 예측값과 실측값을 토대로 산정하지만, 그룹 인덱스룰에서는 하위 구성요소를 토대로 하여 산정되는 점에서 상이하다.
도 3에는 이와 같은 방식으로 각 계층에 대한 인덱스를 산출하여 최종적으로 최상위 구성요소인 'LEVEL 1'의 인덱스가 '95.56'으로 결정되는 것을 보여주고 있고, 상기 'LEVEL 1'의 인덱스가 도 3에 도시된 트리 구조의 계층의 건강지수로 된다(단계 S80).
다음으로, 도 5를 토대로 최하위 구성요소 중 일부 구성요소의 인덱스가 저하된 경우, 건강지수 산출 방법에 대해 설명한다.
도 5에 도시된 바와 같이, 최하위 계층에서 2개의 구성요소의 인덱스가 '50.00'과 '43.00'으로 매우 낮게 산정되었다. 따라서 '43.00'은 최소값 1로 매칭되고, '50.00'은 최소값 2로 매칭된다. 그리고 최대값 1은 '98.00'이고, 최대값 2는 '95.00'이다.
상기 4개의 값에서 편차값에 대한 평균값(X)은 '50.00'이고, [수학식 2]를 토대로 보상값(Y)을 계산하면, 보상값은 '0.20'으로 된다.
그리고 최소값 1, 최소값 2, 최대값 1, 최대값 2에 대한 평균값(X')을 계산하면, '71.50'이 되고, 보상값(Y)과 평균값(X')의 곱은 '14.3'으로 된다. 이때 '14.3'은 최소값 1(43.00)보다 작으므로, 차상위 계층(LEVEL 5)의 구성요소에 대한 인덱스는 최소값 1, 즉 '43.0'으로 결정된다.
이와 동일한 방식으로 'LEVEL 4~1'의 구성요소에 대한 인덱스를 순차적으로 산출하면, '51.52', '63.72', '67.95', '78.94'가 된다.
도 5에 도시된 트리 구조에서는 최하위 계층(LEVEL 6)에서 2개의 구성요소에 대한 인덱스가 과도하게 낮은 경우로서, 상위 계층에서 인덱스가 산출될수록 인덱스가 점차로 상승하지만, 최상위 계층의 건강지수는 상당히 하락한 상태를 나타내게 된다. 따라서 건강지수의 확인으로 하위 계층에서 구성요소에 대한 인덱스가 과도하게 하락하였음을 감지할 수 있게 된다.
다음으로, 도 6을 토대로 최하위 계층(LEVEL 6)에서 2개의 구성요소와 차상위 계층(LEVEl 5)에서 하나의 구성요소의 인덱스가 과도하게 낮은 경우, 건강지수에 어떻게 반영되는지를 설명한다.
도시된 바와 같이, 최하위 계층(LEVEL 6)의 인덱스는 '20.00', '43.00', '95.00', '98.00'이고, 최소값 1은 '20.00', 최소값 2는 '43.00', 최대값 1은 '98.00', 최대값 2는 '95.00'으로 된다.
이러한 인덱스를 토대로 차상위 계층에 대한 인덱스를 상술한 바와 같이 계산하면, '20.00'이 된다. 그런데 차상위 계층(LEVEL 5)에서는 또 다른 구성요소의 인덱스가 과도하게 낮은 '45.00'을 나타내고 있다.
이러한 상태에서 LEVEL 5의 인덱스를 토대로 차상위 계층(LEVEL 4~1)의 인덱스를 순차적으로 계산하면, '20.00', '33.66', '38.09', '48.02'가 되어, 최상위 계층의 인덱스, 즉 건강지수가 '48.02'로서 과도하게 낮게 산출됨을 알 수 있다.
따라서 관리자는 도 6에 도시된 트리 구조에서 건강지수의 파악을 통해 하위 계층에서 구성요소에 대한 인덱스가 과도하게 하락하였음을 감지할 수 있게 된다.
본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.

Claims (6)

  1. 플랜트의 최하위 계층에 대한 데이터를 수집하여 최하위 계층을 구성하는 각 구성요소에 대한 예측값을 산출하는 제1단계;
    상기 예측값을 해당 구성요소에 대한 실측값과 대비하여 해당 구성요소 각각에 대한 테그 인덱스를 산출하는 제2단계;
    상기 테그 인덱스 중에서 작은 순으로 제1~n번째 최소값과 큰 순으로 제1~n번째 최대값을 선별하는 제3단계;
    각 n개의 최대값과 각 n개의 최소값에 대한 편차값을 계산하여 상기 편차값에 대한 평균값(X)을 산출하는 제4단계;
    상기 평균값을 토대로 상기 평균값의 크기에 반비례하는 보상값(Y)을 산출하는 제5단계;
    상기 제1~n번째 최소값과 제1~n번째 최대값의 평균값(X')을 산출하는 제6단계;
    제5단계에 의한 보상값(Y)과 제6단계에 의한 평균값(X')을 곱한 값과, 제3단계에서 제1번째 최소값과 대비하여 상기 값과 상기 최소값 중 큰 값을, 상기 최하위 계층이 속한 차상위 구성요소의 인덱스로 결정하는 제7단계; 및
    제7단계에서 결정된 차상위 계층의 각 구성요소에 대한 인덱스를 토대로 제3~7단계를 수행하여 최상위 구성요소의 인덱스를 결정하는 제8단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법.
  2. 제1항에 있어서,
    제2단계의 테그 인덱스는, 일정 진폭으로 실측값이 변화하는 구성요소에 대한 실측값이 정상범위를 일시 변화된 상태를 보정하기 위해 입력되는 A값과, 예측값과 실측값의 편차 반영률을 조정하기 위해 입력되는 B값을 포함하여 다음의 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법.
    Figure pat00005
  3. 제1항에 있어서,
    제5단계의 보상값(Y)은 다음의 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법.
    Figure pat00006
  4. 제1항에 있어서,
    제2단계에서의 테그 인덱스는 해당 구성요소의 중요도에 따라 부여된 가중치가 곱해져 산출되는 것을 특징으로 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 가중치는 해당 구성요소에 의한 트립 가능성을 지수화하여 산출되는 것을 특징으로 하는 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체.
KR20110092080A 2011-09-09 2011-09-09 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 KR101325638B1 (ko)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20110092080A KR101325638B1 (ko) 2011-09-09 2011-09-09 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
EP12830361.7A EP2631724B1 (en) 2011-09-09 2012-05-23 Method for measuring health index of plant in which state of lower component is reflected, and computer-readable storage medium in which program for performing the method is stored
PCT/KR2012/004059 WO2013035964A1 (ko) 2011-09-09 2012-05-23 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
CN201280018527.6A CN103477293B (zh) 2011-09-09 2012-05-23 反映下级构成要素的状态的成套设备的健康指数测量方法
US13/988,964 US20130246002A1 (en) 2011-09-09 2012-05-23 Method of measuring health index of plant in which condition of lower level component is reflected and computer-readable storage medium in which program to perform the method is stored
IN4546DEN2013 IN2013DN04546A (ko) 2011-09-09 2013-05-22
US15/245,444 US10018999B2 (en) 2011-09-09 2016-08-24 System and method for measuring a health index of a plant

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20110092080A KR101325638B1 (ko) 2011-09-09 2011-09-09 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130030188A Division KR101433724B1 (ko) 2013-03-21 2013-03-21 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130028483A true KR20130028483A (ko) 2013-03-19
KR101325638B1 KR101325638B1 (ko) 2013-11-07

Family

ID=47832373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR20110092080A KR101325638B1 (ko) 2011-09-09 2011-09-09 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20130246002A1 (ko)
EP (1) EP2631724B1 (ko)
KR (1) KR101325638B1 (ko)
CN (1) CN103477293B (ko)
IN (1) IN2013DN04546A (ko)
WO (1) WO2013035964A1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101468142B1 (ko) * 2013-08-29 2014-12-05 비앤에프테크놀로지 주식회사 플랜트 건강상태 예측방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 저장매체
WO2015026166A1 (ko) * 2013-08-22 2015-02-26 비앤에프테크놀로지 주식회사 비정상 데이터 예측 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 저장매체
KR20210048844A (ko) 2019-10-24 2021-05-04 한국전력공사 설비자산의 건전도 지수 기반의 정비계획 수립 장치 및 그 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20240025865A (ko) 2022-08-19 2024-02-27 한국전력공사 설비자산의 상태평가를 위한 지능형 건전성 지수 산출 시스템 및 방법

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3394817B2 (ja) * 1994-06-20 2003-04-07 株式会社東芝 プラント診断装置
JP4246900B2 (ja) * 2000-08-31 2009-04-02 株式会社東芝 プラント機器の運用診断装置及びその運用診断方法
WO2002071171A2 (en) * 2001-03-01 2002-09-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Automatic work order/parts order generation and tracking
US7088255B2 (en) * 2001-05-29 2006-08-08 Westinghouse Electric Co, Llc Health monitoring display system for a complex plant
JP2002358120A (ja) * 2001-06-04 2002-12-13 Mitsubishi Chemicals Corp バッチプラント運転管理装置
FI20021901A0 (fi) * 2002-10-24 2002-10-24 Liqum Oy Menetelmä prosessin valvomiseksi
EP1542148A1 (en) * 2003-12-12 2005-06-15 Rohm And Haas Company Method for analyzing process variables
AU2006336826A1 (en) * 2006-01-24 2007-08-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Plant control system and method of specifying primary-factor for interlock
DE102006003611A1 (de) * 2006-01-25 2007-08-02 Siemens Ag Verfahren zum Auffinden eines fehlerhaften Datensatzes in einer Datensatzmenge
KR100898077B1 (ko) * 2007-08-28 2009-05-15 비앤에프테크놀로지 주식회사 산업플랜트 설비의 종합 정지 여유도 감시방법 및 그 장치
CN102095590B (zh) * 2010-11-29 2013-07-31 中国石油大学(北京) 一种动态环境下储运动力机组的安全监测方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015026166A1 (ko) * 2013-08-22 2015-02-26 비앤에프테크놀로지 주식회사 비정상 데이터 예측 방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 저장매체
KR101468142B1 (ko) * 2013-08-29 2014-12-05 비앤에프테크놀로지 주식회사 플랜트 건강상태 예측방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 저장매체
WO2015030416A1 (ko) * 2013-08-29 2015-03-05 비앤에프테크놀로지 주식회사 플랜트 건강상태 예측방법 및 이 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 저장매체
KR20210048844A (ko) 2019-10-24 2021-05-04 한국전력공사 설비자산의 건전도 지수 기반의 정비계획 수립 장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013035964A1 (ko) 2013-03-14
KR101325638B1 (ko) 2013-11-07
EP2631724A4 (en) 2015-07-29
CN103477293A (zh) 2013-12-25
EP2631724B1 (en) 2018-02-28
IN2013DN04546A (ko) 2015-05-22
EP2631724A1 (en) 2013-08-28
CN103477293B (zh) 2016-08-31
US20130246002A1 (en) 2013-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Castagliola et al. Monitoring the coefficient of variation using EWMA charts
KR101433724B1 (ko) 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
KR101325638B1 (ko) 하위 구성요소의 상태가 반영된 플랜트의 건강지수 측정방법 및 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장매체
CN108053148B (zh) 一种电力信息系统故障高效诊断方法
JP5768983B2 (ja) 契約違反予測システム、契約違反予測方法および契約違反予測プログラム
WO2019178974A1 (zh) 风力发电机叶片的疲劳损伤监测方法、电子设备和存储介质
WO2017126585A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体
US11042134B2 (en) Power system status estimation device and status estimation method
US20200096983A1 (en) Method for asset management of substation
CN109711570A (zh) 设备运行检测的方法、装置、设备和介质
EP3637121A2 (en) System and method of adaptive remaining useful life estimation using constraint convex regression from degradation measurement
US10018999B2 (en) System and method for measuring a health index of a plant
WO2018181120A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
WO2023184237A1 (zh) 计算电子系统的剩余使用寿命的方法、装置及计算机介质
RU2431176C1 (ru) Способ определения срока службы компонента энергетической установки
WO2018186470A1 (ja) 監視支援システム、監視支援方法、および監視支援プログラム
WO2022070529A1 (ja) 保全シミュレーション装置、および、保全シミュレーション方法
WO2017073544A1 (ja) 計画装置、計画方法およびプログラム
US11378943B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
JP7437163B2 (ja) 診断装置、診断方法およびプログラム
CN114077922A (zh) 风电机组的故障预测方法、装置及电子设备
CN108647717B (zh) 一种考虑温度的变压器故障率计算方法
Baranov et al. Estimation of reliability indices of a “linearly ageing” object
CN112819190B (zh) 设备性能的预测方法及装置、存储介质、终端
CN105912843B (zh) 基于两视角和粒子滤波的非监督故障预报方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
A107 Divisional application of patent
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161104

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170925

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190826

Year of fee payment: 7