KR20220066333A - 플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램 - Google Patents

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마유미 사이토
게이지 에구치
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미츠비시 파워 가부시키가이샤
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Abstract

플랜트 감시 장치(20)는, 검출값의 번들을 취득하는 검출값 취득부(211)와, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 제1 마할라노비스 거리 산출부(212)와, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 제1 SN비 산출부(214)와, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)와, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 제2 SN비 취득부(216)와, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 가산부(217)를 구비한다.

Description

플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램
본 개시는, 플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램에 관한 것이다.
본원은, 2019년 12월 26일에, 일본에 출원된 특원 2019-236772호에 근거하여 우선권을 주장하며, 그 내용을 여기에 원용한다.
가스 터빈 발전 플랜트, 원자력 발전 플랜트, 화학 플랜트 등의 각종 플랜트 및 그 원격 감시 시스템에서는, 플랜트의 장기 경향을 감시하기 위하여, 중요한 센서값을 표시하는 시스템이 이용되고 있다. 이와 같은 시스템에서는, 센서값을 사람에 의하여 주의 깊게 감시하여 장기 경향을 파악할 필요가 있어, 기계화, AI화가 늦어지는 한 원인이 되고 있다. 이 때문에, 예를 들면 특허문헌 1에는, 복수의 센서값 각각의 한곗값까지의 여유도와 불균일을 고려한 지수의 장기 경향을 나타내는 회귀식을 구함으로써, 플랜트의 장기 경향을 감시하는 시스템이 기재되어 있다. 이 시스템에서는, 회귀식으로부터, 센서마다의 지수가 소정의 임곗값을 초과하는 시기, 즉, 고장 등의 이상(異常)이 발생할 가능성이 있는 시기를 예측하고 있다.
특허문헌 1: 일본 공개특허공보 2011-60012호
그러나, 최근에는, 사양, 운전 조건, 센서 종별 등의 상이한 다양한 플랜트에 대하여, 보다 범용성 및 일반성이 높고, 또한, 장기 경향을 용이하게 파악하는 것이 가능한 시스템이 요망되고 있었다.
본 개시는, 이와 같은 과제를 감안하여 이루어진 것이며, 범용성 및 일반성을 향상시키면서, 장기 경향을 용이하게 파악하는 것이 가능한 플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램을 제공한다.
본 개시의 일 양태에 의하면, 플랜트 감시 장치는, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 검출값 취득부와, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 제1 마할라노비스 거리 산출부와, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 제1 SN비 산출부와, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 제2 마할라노비스 거리 산출부와, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 제2 SN비 취득부와, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 가산부를 구비한다.
본 개시의 일 양태에 의하면, 플랜트 감시 방법은, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 갖는다.
본 개시의 일 양태에 의하면, 프로그램은, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 플랜트 감시 장치의 컴퓨터에 실행시킨다.
본 개시에 관한 플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램에 의하면, 범용성 및 일반성을 향상시키면서, 장기 경향을 용이하게 파악하는 것이 가능하다.
도 1은 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 개요를 설명하기 위한 도이다.
도 2는 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 기능 구성을 나타내는 도이다.
도 3은 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 제1 플로차트이다.
도 4는 본 개시의 제1 실시형태에 관한 검출값의 일례를 나타내는 도이다.
도 5는 본 개시의 제1 실시형태에 관한 제2 SN비의 가산값 추이(推移)의 일례를 나타내는 도이다.
도 6은 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 제2 플로차트이다.
도 7은 본 개시의 제2 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 8은 본 개시의 적어도 하나의 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 도이다.
도 9는 본 개시의 제1 변형예에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
도 10은 본 개시의 제2 변형예에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
<제1 실시형태>
이하, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)에 대하여, 도 1~6을 참조하면서 설명한다.
(전체 구성)
도 1은, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 개요를 설명하기 위한 도이다.
본 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 도 1에 나타내는 바와 같이, 복수의 평가 항목이 있는 플랜트(1)의 운전 상태를 감시하기 위한 장치이다. 플랜트 감시 장치(20)는, 플랜트(1)의 각부(各部)에 마련된 센서로부터 평가 항목마다의 상태량을 나타내는 검출값을 취득한다. 그리고, 플랜트 감시 장치(20)는, 마할라노비스·다구치법(이하, MT법이라고 한다)을 이용하고, 취득한 검출값에 근거하여 플랜트(1)의 운전 상태가 정상인지 이상인지를 판정한다.
본 실시형태에 관한 플랜트(1)는, 가스 터빈 복합 발전 플랜트이며, 가스 터빈(10)과, 가스 터빈 발전기(11)와, 배열 회수 보일러(12)와, 증기 터빈(13)과, 증기 터빈 발전기(14)와, 제어 장치(40)를 구비한다. 또한, 다른 실시형태에서는, 플랜트(1)는, 가스 터빈 발전 플랜트, 원자력 발전 플랜트, 화학 플랜트여도 된다.
가스 터빈(10)은, 압축기(101)와, 연소기(102)와, 터빈(103)을 구비하고 있다.
압축기(101)는, 흡기구로부터 투입된 공기를 압축한다. 압축기(101)에는, 평가 항목 중 하나인 압축기(101)의 차실 내의 온도를 검출하기 위한 센서로서, 온도 센서(101A, 101B)가 마련되어 있다. 예를 들면, 온도 센서(101A)는 압축기(101)의 차실 입구의 온도(입구 공기 온도)를 검출하고, 온도 센서(101B)는 차실 출구의 온도(출구 공기 온도)를 검출한다. 또, 압축기(101)는, 압력 센서, 유량 센서 등을 더 갖고 있어도 된다.
연소기(102)는, 압축기(101)로부터 도입된 압축 공기에 연료(F)를 혼합하여 연소시켜, 연소 가스를 생성한다. 연소기(102)에는, 평가 항목 중 하나인 연료(F)의 압력을 검출하기 위한 센서로서, 압력 센서(102A)가 마련되어 있다.
터빈(103)은, 연소기(102)로부터 공급된 연소 가스에 의하여 회전 구동한다. 터빈(103)에는, 평가 항목 중 하나인 차실 내의 온도를 검출하기 위한 센서로서, 온도 센서(103A, 103B)가 마련되어 있다. 예를 들면, 온도 센서(103A)는 터빈(103)의 차실 입구의 온도(입구 연소 가스 온도)를 검출하고, 온도 센서(103B)는 차실 출구의 온도(출구 연소 가스 온도)를 검출하도록 해도 된다.
가스 터빈 발전기(11)는, 터빈(103)의 로터(104)와, 압축기(101)를 개재하여 연결되며, 로터(104)의 회전에 의하여 발전한다. 가스 터빈 발전기(11)에는, 평가 항목 중 하나인 윤활유의 온도를 검출하기 위한 센서로서, 온도계(11A)가 마련되어 있다.
배열 회수 보일러(12)는, 터빈(103)으로부터 배출된 연소 가스(배기 가스)로 물을 가열하여, 증기를 생성한다. 배열 회수 보일러(12)에는, 평가 항목 중 하나인 드럼의 수위 레벨을 검출하기 위한 센서로서, 레벨계(12A)가 마련되어 있다.
증기 터빈(13)은, 배열 회수 보일러(12)로부터의 증기로 구동한다. 증기 터빈(13)에는, 평가 항목 중 하나인 차실 내의 온도를 검출하기 위한 센서로서, 온도 센서(13A)가 마련되어 있다. 또, 증기 터빈(13)으로부터 배출되는 증기는, 복수기(132)로 물로 되돌려져, 급수 펌프를 통하여 배열 회수 보일러(12)로 보내진다.
증기 터빈 발전기(14)는, 증기 터빈(13)의 로터(131)와 연결되어, 로터(131)의 회전에 의하여 발전한다. 증기 터빈 발전기(14)에는, 평가 항목 중 하나인 윤활유의 온도를 검출하기 위한 센서로서, 온도계(14A)가 마련되어 있다.
또한, 상술한 평가 항목은 일례이며, 이에 한정되는 것은 아니다. 플랜트(1)의 다른 평가 항목으로서, 예를 들면 가스 터빈 발전기(11)의 출력, 터빈(103)의 차실 내의 압력, 로터(104)의 회전 속도, 진동 등이 설정되어 있어도 된다. 이 경우, 도시는 생략하지만, 이들 평가 항목의 상태량을 검출하는 센서가 플랜트(1)의 각부에 마련되어 있는 것으로 한다.
제어 장치(40)는, 플랜트(1)의 동작을 제어하기 위한 장치이다. 또, 제어 장치(40)는, 플랜트 감시 장치(20)에 의하여 플랜트(1)의 운전 상태가 이상이라고 판정된 경우, 플랜트 감시 장치(20)로부터의 제어 신호에 따라, 플랜트(1) 각부의 동작을 제어한다.
(플랜트 감시 장치의 기능 구성)
도 2는, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 기능 구성을 나타내는 도이다.
플랜트 감시 장치(20)는, 도 2에 나타내는 바와 같이, CPU(21)와, 입출력 인터페이스(22)와, 표시부(23)와, 조작 접수부(24)와, 기억부(25)를 구비하고 있다.
입출력 인터페이스(22)는, 플랜트(1)의 각부의 검출기와 접속되어, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 입력을 접수한다.
표시부(23)는, 플랜트 감시 장치(20)에 의한 플랜트(1)의 운전 상태의 판정 결과 등을 표시하기 위한 디스플레이이다.
조작 접수부(24)는, 플랜트(1)의 감시를 행하는 작업자에 의한 조작을 접수하기 위한 키보드, 마우스 등의 장치이다.
CPU(21)는, 플랜트 감시 장치(20) 전체의 동작을 담당하는 프로세서이다. CPU(21)는, 미리 준비된 프로그램에 따라 각종 연산 처리를 실행함으로써, 검출값 취득부(211), 제1 마할라노비스 거리 산출부(212), 플랜트 상태 판정부(213), 제1 SN비 산출부(214), 제2 마할라노비스 거리 산출부(215), 제2 SN비 취득부(216), 가산부(217), 경향 판정부(218)로서의 기능을 발휘한다.
검출값 취득부(211)는, 플랜트(1)로부터 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을, 입출력 인터페이스(22)를 통하여 취득한다. 검출값 취득부(211)는, 소정 시간(예를 들면 1분)마다 검출값의 번들을 취득하고, 기억부(25)에 기억하여 축적한다.
제1 마할라노비스 거리 산출부(212)는, 과거의 운전 데이터인 복수의 검출값의 번들에 의하여 구성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 검출값의 번들의 마할라노비스 거리(이하, "제1 마할라노비스 거리" 또는 "제1 MD"라고도 기재한다.)를 산출한다.
플랜트 상태 판정부(213)는, 제1 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값 이하인지 아닌지에 근거하여, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상인지 이상인지를 판정한다.
제1 SN비 산출부(214)는, 복수의 평가 항목마다의 SN비(이하, "제1 SN비"라고도 기재한다.)를 산출한다.
제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 복수의 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 마할라노비스 거리(이하, "제2 마할라노비스 거리" 또는 "제2 MD"라고도 기재한다.)를 산출한다. 본 실시형태에서는, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 검출값 각각의 값을 소정량 증가시켜 제2 마할라노비스 거리를 산출한다.
제2 SN비 취득부(216)는, 제1 마할라노비스 거리와, 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 평가 항목마다의 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득한다.
가산부(217)는, 복수의 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 제2 SN비의 가산값을 산출한다.
경향 판정부(218)는, 제2 SN비의 가산값에 근거하여, 복수의 평가 항목 각각의 검출값이 증가 경향인지 저하 경향인지를 판정한다.
출력부(219)는, 플랜트(1)의 운전 상태 정보를 작성하고, 표시부(23)에 출력하여 표시시킨다. 출력부(219)는, 예를 들면, 플랜트 상태 판정부(213)의 판정 결과(플랜트(1)의 운전 상태가 정상인지 이상인지를 나타내는 정보)를 포함하는 운전 상태 정보를 작성한다. 또, 출력부(219)는, 현재까지의 평가 항목마다의 검출값, 제1 마할라노비스 거리, 제1 SN비, 제2 SN비 등의 추이를 그래프화한 정보를 운전 상태 정보에 포함시켜도 된다.
또, 출력부(219)는, 작업자가 조작 접수부(24)를 통하여 플랜트(1)를 원격 제어하기 위한 조작을 행한 경우, 이 조작에 따른 제어 신호를 플랜트(1)의 제어 장치(40)에 출력하도록 해도 된다.
기억부(25)에는, CPU(21)의 각부에 있어서의 처리에 있어서 취득, 생성된 데이터 등이 기억된다.
(플랜트 감시 장치의 처리 플로)
도 3은, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 제1 플로차트이다.
이하, 도 3을 참조하면서, 플랜트 감시 장치(20)가 플랜트(1)의 운전 상태의 이상의 유무, 및 장기 경향을 감시하는 처리의 일례에 대하여 설명한다.
먼저, 검출값 취득부(211)는, 플랜트(1)의 각부에 마련된 검출기로부터, 복수의 평가 항목마다의 검출값을 취득한다(스텝 S1). 예를 들면 평가 항목의 수가 100개인 경우, 검출값 취득부(211)는 평가 항목 각각에 대응하는 100개의 검출값을 취득하고, 이들을 하나의 번들(검출값의 번들)로서 기억부(25)에 기억한다.
다음으로, 제1 마할라노비스 거리 산출부(212)는, 단위 공간을 기준으로 하여, 스텝 S1에 있어서 취득한 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리(제1 MD)를 산출한다(스텝 S2).
단위 공간은, 플랜트의 운전 상태를 판정할 때의 기준이 되는 데이터의 집합체이며, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상일 때의 검출값의 번들을 모은 것으로 생성된다. 단위 공간을 생성하기 위한 검출값의 번들의 수집 기간은, 플랜트(1)의 운전 상태의 평가 시점보다 과거의 기간이며, 시간 경과와 함께 이동한다. 본 실시형태에서는, 단위 공간은, 현재부터 소정 시간 과거까지의 기간에 수집된 검출값의 번들에 의하여 구성된다. 즉, 단위 공간을 구성하는 검출값의 번들은, 시간 경과와 함께 오래된 것부터 새로운 것으로 바뀌어 간다. 이와 같이 생성, 갱신된 단위 공간은, 기억부(25)에 기억된다. 이로써, 예를 들면 경년(經年) 열화, 계절 변동 등에 의한 검출값의 변동이 마할라노비스 거리에 영향을 주어 버려, 플랜트 상태 판정부(213)에 있어서 운전 상태가 이상이라고 오판정되는 것을 억제하고 있다.
또, 마할라노비스 거리는, 단위 공간에 있어서의 검출값의 분산 및 상관에 따라 가중값 부여가 이루어진 거리이며, 단위 공간에 있어서의 데이터군과의 유사도가 낮을수록 큰 값이 된다. 예를 들면, 단위 공간을 구성하는 검출값의 번들(정상 시의 데이터군)의 마할라노비스 거리의 평균은 1이다. 또, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상인 경우, 스텝 S1에 있어서 취득된 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리는 대략 4 이하에 들어간다. 그러나, 플랜트(1)의 운전 상태가 이상이 되면, 이상의 정도에 따라 제1 마할라노비스 거리는 커진다.
다음으로, 플랜트 상태 판정부(213)는, 스텝 S2에 있어서 산출된 제1 마할라노비스 거리가, 임곗값 이하인지 아닌지를 판단한다(스텝 S3). 또한, 임곗값은, 플랜트(1)의 특성에 따라 미리 설정된 값이 기억부(25)에 기억되어 있다. 또, 플랜트 감시 장치(20)는, 조작 접수부(24)를 통하여, 작업자로부터 임곗값의 변경을 접수하도록 해도 된다.
제1 마할라노비스 거리가 임곗값 이하인 경우(스텝 S3: YES), 플랜트 상태 판정부(213)는, 플랜트(1)의 운전 상태는 정상이라고 판정한다(스텝 S4). 이때, 출력부(219)는, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상이라는 판정 결과를 포함하는 운전 상태 정보를 표시부(23)에 표시시켜도 된다.
또, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상이라고 판정된 경우, 플랜트 감시 장치(20)는, 평가 항목 각각의 장기 경향을 감시하기 위한 일련의 처리를 실행한다. 예를 들면, 평가 항목이 k개인 경우, 스텝 S1에서 취득한 평가 항목 1~k에 대응하는 검출값 i(i=1, 2, …, k) 각각에 대하여, 이하의 처리를 반복하여 실행한다(스텝 S5).
먼저, 제1 SN비 산출부(214)는, 검출값 i의 망대(望大) SN비인 제1 SN비를 산출한다(스텝 S6). 또한, SN비를 산출하는 수법은 이미 알려져 있기 때문에, 설명을 생략한다.
다음으로, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 검출값 i의 제1 SN비가 양수("0"보다 큰 값)인지 아닌지를 판단한다(스텝 S7).
검출값 i의 제1 SN비가 양수가 아닌("0" 또는 음수인) 경우, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 처리를 행하지 않는다. 또, 이 경우, 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i의 제2 SN비를 "0"으로 한다(스텝 S8). 또, 이 제2 SN비는, 기억부(25)에 기억되어 축적된다. 그리고, 플랜트 감시 장치(20)는, 이 검출값 i에 대한 장기 경향 감시 처리를 종료하고, 스텝 S16으로 진행한다.
한편, 검출값 i의 제1 SN비가 양수인 경우, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 검출값 i의 제2 마할라노비스 거리(제2 MD)를 산출한다(스텝 S9). 구체적으로는, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 검출값 i의 값을 소정량 증가시켜, 증가 후의 검출값 i에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출한다. 이때, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 단위 공간을 구성하는 검출값의 번들에 근거하여, 평가 항목마다의 소정량을 설정해도 된다. 예를 들면, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 단위 공간으로부터 검출값 i와 동일한 평가 항목의 검출값을 추출하고, 이들의 표준 편차를 산출한다. 그리고, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 표준 편차의 10000분의 1 내지 10분의 5의 값(+0.0001σ~+0.5σ)을, 검출값 i에 가산하는 소정량으로서 설정한다. 또한, 소정량은, 보다 바람직하게는 표준 편차의 1000분의 1 내지 10분의 1의 값(+0.001σ~+0.1σ)이며, 가장 바람직하게는 표준 편차의 100분의 1 내지 10분의 1의 값(+0.01σ~+0.1σ)이다.
다음으로, 제2 SN비 취득부(216)는, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 이상이 되었는지 아닌지를 판단한다(스텝 S10).
제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우(스텝 S10: YES), 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i는 다른 검출값과의 관계로부터 "높은" 경향이 있다고 판단한다. 이 때문에, 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i의 제1 SN비를 "양수"로 변환한 값을, 검출값 i의 제2 SN비로서 취득한다(스텝 S11). 또, 이 제2 SN비는, 기억부(25)에 기억되어 축적된다.
한편, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우(스텝 S10: NO), 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i는 다른 검출값과의 관계로부터 "낮은" 경향이 있다고 판단한다. 이 때문에, 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i의 제1 SN비를 "음수"로 변환한 값을, 검출값 i의 제2 SN비로서 취득한다(스텝 S12). 또, 이 제2 SN비는, 기억부(25)에 기억되어 축적된다.
다음으로, 가산부(217)는, 기억부(25)에 축적되어 있는 검출값 i의 제2 SN비를 가산한다(스텝 S13). 즉, 가산부(217)는, 플랜트(1)를 최초로 기동하고 나서 현재까지의 사이에 산출된 검출값 i의 모든 제2 SN비를 가산한다.
또, 출력부(219)는, 현재까지 산출된 가산값을 시계열로 나열한 가산값 추이를 나타내는 그래프(도 5)를 생성하고, 운전 상태 정보로서 표시부(23)에 표시한다(스텝 S14).
도 4는, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 검출값의 일례를 나타내는 도이다.
예를 들면, 검출값 i는 압축기(101)의 압축기 효율의 검출값이었다고 가정한다. 이 경우, 도 4에 나타내는 바와 같이, 검출값 취득부(211)는 플랜트(1)를 최초로 기동한 타이밍(t0)부터 현재(t8)까지의 각 시점에 있어서, 압축기 효율의 검출값을 취득하여 축적하고 있다. 또한, 검출값 취득부(211)는, 압축기(101)에 마련된 온도, 압력, 유량 센서 등의 각 검출값으로부터 압축기 효율을 산출하여 취득해도 된다. 각 평가 항목의 검출값은, 플랜트(1)의 사양, 운전 조건, 센서 종별 등의 영향에 따라서도 값이 변동한다. 이 때문에, 플랜트(1)의 작업자가 도 4에 나타내는 바와 같은 압축기 효율의 검출값(생데이터)의 시계열 변화를 확인했다고 해도, 이 압축기 효율에 대한 장기 경향을 파악하는 것은 곤란하다.
또, 예를 들면 압축기에 발생한 경미한 손상에 의하여, 즉석에서 큰 영향은 나타나지 않지만, 장기적으로는 서서히 압축기 효율을 저하시키는 경우가 있다. 이때, 시간 경과와 함께 단위 공간에 포함되는 압축기 효율의 값도 바뀌어 가므로, 단위 공간도 압축기 효율의 저하 경향에 맞추어 서서히 이동해 가게 된다. 그렇게 되면, 이 압축기 효율의 값은, 장기적으로는 저하 경향이 있지만, 단위 공간의 갱신에 따라 마할라노비스 거리로 반영되기 어려워질 가능성이 있다. 이 때문에, 종래의 마할라노비스·다구치법(MT법)을 이용한 시스템에서는, 이와 같은 장기적으로 보아 서서히 저하 또는 증가되어 가는 것 같은 검출값으로부터, 이상을 검출하는 것이 곤란한 경우가 있다.
도 5는, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 제2 SN비의 가산값 추이의 일례를 나타내는 도이다.
이상을 감안하여, 본 실시형태에 관한 가산부(217)는, 검출값 취득부(211)가 압축기 효율의 검출값(도 4)을 취득할 때마다, 과거의 압축기 효율의 제2 SN비의 가산값을 계산하여 기억부(25)에 축적하고 있다. 또, 출력부(219)는, 스텝 S14에 있어서, 도 5에 나타내는 바와 같은 압축기 효율의 가산값 추이를 표시부(23)에 표시시킨다. 도 5에 나타내는 가산값 추이로부터는, 시간 경과와 함께 제2 SN비의 가산값이 저하 경향이 있는 것을 확인할 수 있다. 즉, 플랜트(1)의 작업자는, 표시부(23)에 표시된 가산값 추이로부터, 장기적으로 보아 압축기 효율이 저하 경향이 있는 것을 용이하게 파악할 수 있다. 이로써, 스텝 S3~S4에 있어서 제1 마할라노비스 거리가 임곗값 미만이며, 플랜트(1)의 운전 상태는 정상이라고 판정된 경우이더라도, 작업자는, 플랜트(1)의 각 평가 항목의 장기 경향을 확인함으로써, 플랜트(1)가 서서히 이상 측에 가까워지고 있는 것을 용이하게 파악할 수 있다.
또한, 각 평가 항목의 장기 경향은, 작업자가 아닌 플랜트 감시 장치(20)의 경향 판정부(218)에 의하여 판정되어도 된다(스텝 S15).
도 6은, 본 개시의 제1 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 제2 플로차트이다.
경향 판정부(218)는, 도 6에 나타내는 바와 같이, 먼저, 도 3의 스텝 S13에 있어서 계산된 가산값이 소정 범위 내(예를 들면, ±100 이내)인지 아닌지를 판단한다(스텝 S150). 이 소정 범위는, 작업자가 조작 접수부(24)를 통하여 임의의 값을 설정할 수 있도록 해도 된다.
예를 들면, 경향 판정부(218)는, 가산값이 소정 범위 내인 경우(스텝 S150: YES), 검출값 i는 장기적으로 보아 큰 변동은 없다고 판정한다(스텝 S151). 즉, 경향 판정부(218)는, 검출값 i에 대하여 증가 경향 또는 저하 경향이 검출되지 않았다고 판정한다.
한편, 경향 판정부(218)는, 가산값이 소정 범위를 초과하고(스텝 S150: NO), 또한, 양수인 경우, 검출값 i는 장기적으로 보아 증가 경향이 있다고 판정한다(스텝 S152).
또, 경향 판정부(218)는, 가산값이 소정 범위를 초과하고(스텝 S150: NO), 또한, 음수인 경우, 검출값 i는 장기적으로 보아 저하 경향이 있다고 판정한다(스텝 S153).
또, 가산값이 소정 범위를 초과한 경우(스텝 S150: NO), 출력부(219)는, 경향 판정부(218)에 의한 판정 결과(검출값 i가 증가 경향인지, 저하 경향인지)와, 평가 항목을 특정 가능한 정보(평가 항목 명칭 또는 식별 번호)를 포함하는 경고 정보를 출력한다(스텝 S154). 이때, 출력부(219)는, 경고 정보를 표시부(23)에 표시시켜도 되고, 작업자가 갖는 단말 장치 등에 메일로 송신해도 된다. 이로써, 출력부(219)는, 어느 평가 항목의 장기 경향이 어떻게 변화했는지를, 작업자에게 신속하고 또한 용이하게 인식시킬 수 있다.
다음으로, 도 3으로 되돌아가, 플랜트 감시 장치(20)는, 모든 평가 항목 1~k에 대하여 스텝 S6~S16의 처리가 완료되면, 일련의 감시 처리를 종료한다(스텝 S16).
또, 제1 마할라노비스 거리가 임곗값을 초과하는 경우(스텝 S3: NO), 플랜트 상태 판정부(213)는, 플랜트(1)의 운전 상태는 이상이라고 판정한다(스텝 S17). 이때, 플랜트 감시 장치(20)는, 플랜트(1)의 이상 시의 처리를 실시한다(스텝 S18). 이 이상 시의 처리의 내용은, 종래의 시스템과 동일하다. 예를 들면, 제1 SN비 산출부(214)는, 평가 항목마다의 망대 SN비를 산출하고, 직교표 분석에 의한 항목 유무의 망대 SN비의 차로부터, 마할라노비스 거리의 증대에 영향을 주고 있는 원인이 되는 검출값을 추정한다. 출력부(219)는, 제1 SN비 산출부(214)가 추정한 원인이 되는 검출값의 평가 항목명, SN비 등을 운전 상태 정보로서, 표시부(23)에 표시시킨다. 출력부(219)는, 조작 접수부(24)를 통하여 플랜트(1)의 작업자에 의한 조작을 접수하고, 플랜트(1)의 제어 장치(40)에 제어 신호를 출력한다. 또, 출력부(219)는, 플랜트(1)의 제어 장치(40)에, 플랜트(1)를 정지시키는 제어 신호를 자동적으로 출력하도록 해도 된다.
(작용 효과)
이상과 같이, 본 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 각 평가 항목의 검출값에 근거하여 산출한 제1 마할라노비스 거리와, 각 검출값을 변화시켜 산출한 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 평가 항목마다의 제1 SN비를 변환한 제2 SN비를 취득하고, 평가 항목 각각에 대하여 제2 SN비의 가산값을 산출한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 제2 SN비의 가산값을 통하여, 작업자에 대하여 평가 항목마다의 장기 경향을 용이하게 파악시킬 수 있다. 또, 플랜트 감시 장치(20)는, 플랜트(1)의 사양, 운전 조건, 센서 종별, 평가 항목의 내용 등에 관계없이, 모든 평가 항목 각각의 장기 경향을 제2 SN비의 가산값으로 나타낼 수 있으므로, 범용성 및 일반성을 향상시킬 수 있다.
또, 플랜트 감시 장치(20)는, 제1 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값 이하인지 아닌지에 근거하여, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상인지 이상인지를 판정한다. 플랜트 감시 장치(20)는, 제1 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값 미만이며, 플랜트(1)의 운전 상태가 정상이라고 판정한 경우, 추가로 제1 SN비, 제2 마할라노비스 거리, 제2 SN비를 구하고, 플랜트(1)의 평가 항목마다의 장기 경향을 감시한다.
이로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 플랜트(1)의 운전 상태의 이상과, 플랜트(1)의 장기 경향의 양방을 동시에 감시할 수 있다.
또, 플랜트 감시 장치(20)는, 제2 SN비의 가산값에 근거하여, 평가 항목마다의 검출값이 증가 경향인지 저하 경향인지 판정한다.
이와 같이 함으로써, 작업자가 순차적으로, 제2 SN비의 가산값을 감시하지 않고, 플랜트 감시 장치(20)가 자동적으로 플랜트(1)의 장기 경향을 진단하는 것이 가능해진다. 또한, 플랜트 감시 장치(20)는, 장기 경향의 판정 결과를 출력해도 된다. 이로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 평가 항목마다의 장기 경향이 어떻게 변화했는지를, 작업자에게 신속하고 또한 용이하게 인식시킬 수 있다.
또, 플랜트 감시 장치(20)는, 어느 평가 항목의 제2 SN비의 가산값이 소정 범위를 초과한 경우, 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고, 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 자동적으로 각 평가 항목의 검출값의 장기 경향을 판정할 수 있으므로, 작업자에 의한 감시 부하를 저감시킬 수 있다.
또, 플랜트 감시 장치(20)는, 검출값 각각을 소정량 증가시켜 제2 마할라노비스 거리를 산출하고, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 이상인지 아닌지에 근거하여, 제1 SN비를 양수 또는 음수로 변환하여 제2 SN비를 취득한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 제2 마할라노비스 거리가 증가하는지 아닌지에 따라, 어느 검출값이 다른 검출값과의 관계로부터도 높은 경향이 있는지 아닌지를 판단하여, 제2 SN비에 반영시킬 수 있다.
또, 플랜트 감시 장치(20)는, 제1 SN비가 음수인 경우, 제2 SN비를 제로로 한다.
어느 평가 항목의 제1 SN비가 음수인 경우, 당해 평가 항목의 검출값이 제1 마할라노비스 거리를 증대시키는 영향은 무시할 수 있을 만큼 작은 것이라고 판단할 수 있다. 이 때문에, 플랜트 감시 장치(20)는, 이와 같은 영향이 작은 평가 항목의 제2 SN비를 제로로서 취급함으로써, 처리를 간이화할 수 있다. 또, 이로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 제1 마할라노비스 거리에 영향을 미치는 평가 항목의 검출값에 대해서는, 다른 평가 항목의 검출값과의 상대적인 고저(高低)에 따라, 제2 SN비를 양수 또는 음수로 분할할 수 있다. 이 결과, 플랜트 감시 장치(20)는, 가산값이 양수인지 음수인지에 근거하여, 검출값이 증가 경향인지 저하 경향인지를 감각적으로 이해하기 쉬운 데이터를 작업자에게 제공할 수 있다.
<제2 실시형태>
다음으로, 본 개시의 제2 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)에 대하여, 도 7을 참조하면서 설명한다.
제1 실시형태와 공통의 구성 요소에는 동일한 부호를 붙여 상세 설명을 생략한다. 본 실시형태에서는, 플랜트 감시 장치(20)의 경향 판정부(218)의 처리가 제1 실시형태와 상이하다.
(플랜트 감시 장치의 처리 플로)
도 7은, 본 개시의 제1 실시형태의 변형예에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
본 실시형태에 관한 경향 판정부(218)는, 도 3의 스텝 S15에 있어서, 도 6에 나타내는 일련의 처리 대신에, 도 7에 나타내는 일련의 처리를 실행한다.
본 실시형태에서는, 경향 판정부(218)는, 도 3의 스텝 S13에 있어서 산출된 검출값 i의 제2 SN비의 가산값을 하나의 검출값으로서 취급한다. 구체적으로는, 경향 판정부(218)는, 도 7에 나타내는 바와 같이, 이 가산값의 제3 마할라노비스 거리(제3 MD)를 산출한다(스텝 S250). 또한, 본 실시형태에 있어서, 경향 판정부(218)는, 소정의 타이밍마다, 현재부터 소정 시간 과거까지의 기간에 산출된 복수의 제2 SN비의 가산값의 단위 공간을 생성해 둔다. 경향 판정부(218)는, 이 가산값의 단위 공간을 기준으로 하여, 도 3의 스텝 S13에 있어서 산출된 가산값의 제3 마할라노비스 거리를 산출한다. 또한, 경향 판정부(218)는, 제2 SN비의 가산값에 더하여, 현재부터 소정 시간 과거까지의 기간에 수집된 복수의 검출값의 번들을 포함하는 단위 공간을 생성하고, 도 3의 S1에 있어서 취득된 복수의 검출값(검출값 1~검출값 k), 및 스텝 S13에 있어서 산출된 가산값(검출값 k+1)에 의하여 구성되는 검출값의 번들의 제3 마할라노비스 거리를 산출해도 된다.
다음으로, 경향 판정부(218)는, 제3 마할라노비스 거리가 임곗값 이하인지 아닌지를 판단한다(스텝 S251). 또한, 이 임곗값은, 플랜트(1)의 특성에 따라 미리 설정된 값이 기억부(25)에 기억되어 있다. 또, 플랜트 감시 장치(20)는, 조작 접수부(24)를 통하여, 작업자로부터 임곗값의 변경을 접수하도록 해도 된다.
경향 판정부(218)는, 제3 마할라노비스 거리가 임곗값 이하인 경우(스텝 S251: YES), 검출값 i는 장기적으로 보아 큰 변동은 없다고 판정한다(스텝 S252). 즉, 경향 판정부(218)는, 검출값 i에 대하여 증가 경향 또는 저하 경향이 검출되지 않았다고 판정한다.
한편, 경향 판정부(218)는, 제3 마할라노비스 거리가 임곗값을 초과하고(스텝 S251: NO), 또한, 가산값이 양수인 경우, 검출값 i는 장기적으로 보아 증가 경향이 있다고 판정한다(스텝 S253).
또, 경향 판정부(218)는, 제3 마할라노비스 거리가 임곗값을 초과하고(스텝 S251: NO), 또한, 가산값이 음수인 경우, 검출값 i는 장기적으로 보아 저하 경향이 있다고 판정한다(스텝 S254).
또, 제3 마할라노비스 거리가 임곗값을 초과한 경우(스텝 S251: NO), 출력부(219)는, 경향 판정부(218)에 의한 판정 결과(검출값 i가 증가 경향인지, 저하 경향인지)와, 평가 항목을 특정 가능한 정보(평가 항목 명칭 또는 식별 번호)를 포함하는 경고 정보를 출력한다(스텝 S255). 당해 처리는, 도 6의 스텝 S154와 동일하다.
(작용 효과)
이상과 같이, 본 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 어느 평가 항목의 제2 SN비의 가산값의 제3 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값을 초과한 경우, 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고, 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 제3 마할라노비스 거리에 근거하여 장기 경향의 변화의 유무를 자동적으로 판정할 수 있으므로, 작업자에 의한 감시 부하를 저감시킬 수 있다. 또, 플랜트 감시 장치(20)는, 마할라노비스 거리의 일반적인 임곗값(예를 들면, 4)을 이용하여 장기 경향의 변화의 유무를 판정할 수 있다. 이로써, 작업자가 평가 항목마다 임곗값을 조정할 필요가 없어지기 때문에, 플랜트 감시 장치(20)의 범용성 및 일반성을 더 높일 수 있다.
(하드웨어 구성)
도 8은, 본 개시의 적어도 하나의 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치의 하드웨어 구성의 일례를 나타내는 도이다.
이하, 도 8을 참조하면서, 본 실시형태에 관한 플랜트 감시 장치(20)의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다.
컴퓨터(900)는, 프로세서(901), 주기억 장치(902), 보조 기억 장치(903), 인터페이스(904)를 구비한다.
상술한 플랜트 감시 장치(20)는, 하나 또는 복수의 컴퓨터(900)에 실장된다. 그리고, 상술한 각 기능부의 동작은, 프로그램의 형식으로 보조 기억 장치(903)에 기억되어 있다. 프로세서(901)는, 프로그램을 보조 기억 장치(903)로부터 독출하여 주기억 장치(902)에 전개하고, 당해 프로그램에 따라 상기 처리를 실행한다. 또, 프로세서(901)는, 프로그램에 따라, 상술한 각 기억부에 대응하는 기억 영역을 주기억 장치(902)에 확보한다. 프로세서(901)의 예로서는, CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit), 마이크로 프로세서 등을 들 수 있다.
프로그램은, 컴퓨터(900)에 발휘시키는 기능의 일부를 실현하기 위한 것이어도 된다. 예를 들면, 프로그램은, 보조 기억 장치(903)에 이미 기억되어 있는 다른 프로그램과의 조합, 또는 다른 장치에 실장된 다른 프로그램과의 조합에 의하여 기능을 발휘시키는 것이어도 된다. 또한, 다른 실시형태에 있어서는, 컴퓨터(900)는, 상기 구성에 더하여, 또는 상기 구성 대신에 PLD(Programmable Logic Device) 등의 커스텀 LSI(Large Scale Integrated Circuit)를 구비해도 된다. PLD의 예로서는, PAL(Programmable Array Logic), GAL(Generic Array Logic), CPLD(Complex Programmable Logic Device), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 들 수 있다. 이 경우, 프로세서(901)에 의하여 실현되는 기능의 일부 또는 전부가 당해 집적 회로에 의하여 실현되어도 된다. 이와 같은 집적 회로도, 프로세서의 일례에 포함된다.
보조 기억 장치(903)의 예로서는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive), 자기(磁氣) 디스크, 광자기 디스크, CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory), DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory), 반도체 메모리 등을 들 수 있다. 보조 기억 장치(903)는, 컴퓨터(900)의 버스에 직접 접속된 내부 미디어여도 되고, 인터페이스(904) 또는 통신 회선을 통하여 컴퓨터(900)에 접속되는 외부 기억 장치(910)여도 된다. 또, 이 프로그램이 통신 회선에 의하여 컴퓨터(900)에 전송되는 경우, 전송을 받은 컴퓨터(900)가 당해 프로그램을 주기억 장치(902)에 전개하여, 상기 처리를 실행해도 된다. 적어도 하나의 실시형태에 있어서, 보조 기억 장치(903)는, 일시적이 아닌 유형(有形)의 기억 매체이다.
또, 당해 프로그램은, 상술한 기능의 일부를 실현하기 위한 것이어도 된다. 또한, 당해 프로그램은, 상술한 기능을 보조 기억 장치(903)에 이미 기억되어 있는 다른 프로그램과의 조합으로 실현되는 것, 이른바 차분 파일(차분 프로그램)이어도 된다.
이상, 본 발명의 실시형태에 대하여 상세하게 설명했지만, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 한, 이들에 한정되는 것은 아니고, 다소의 설계 변경 등도 가능하다.
<제1 변형예>
(플랜트 감시 장치의 처리 플로)
도 9는, 본 개시의 제1 변형예에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
상술한 제1 또는 제2 실시형태에 있어서, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)가, 검출값 i를 소정량 증가시켜 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 양태에 대하여 설명했지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 제1 변형예에 관한 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 도 3의 스텝 S9에 있어서, 검출값 i를 소정량 감소시켜 제2 마할라노비스 거리를 산출해도 된다. 이 경우, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 상술한 각 실시형태와 동일하게, 소정량을 산출한다. 구체적으로는, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 단위 공간으로부터 검출값 i와 동일한 평가 항목의 검출값을 추출하고, 이들의 표준 편차를 산출한다. 그리고, 제2 마할라노비스 거리 산출부(215)는, 표준 편차의 10000분의 1 내지 10분의 5의 값(+0.0001σ~+0.5σ)을, 검출값 i로부터 감산하는 소정량으로서 설정한다. 또한, 소정량은, 보다 바람직하게는 표준 편차의 1000분의 1 내지 10분의 1의 값(+0.001σ~+0.1σ)이며, 가장 바람직하게는 표준 편차의 100분의 1 내지 10분의 1의 값(+0.01σ~+0.1σ)이다.
또, 본 변형예에 관한 제2 SN비 취득부(216)는, 도 3의 스텝 S10~S12 대신에, 도 9의 스텝 S20~S21을 실행한다.
구체적으로는, 도 9에 나타내는 바와 같이, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우(스텝 S20: YES), 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i는 다른 검출값과의 관계로부터 "낮은" 경향이 있다고 판단한다. 이 때문에, 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i의 제1 SN비를 "음수"로 변환한 값을, 검출값 i의 제2 SN비로서 취득한다(스텝 S21). 또, 이 제2 SN비는, 기억부(25)에 기억되어 축적된다.
한편, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우(스텝 S20: NO), 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i는 다른 검출값과의 관계로부터 "높은" 경향이 있다고 판단한다. 이 때문에, 제2 SN비 취득부(216)는, 검출값 i의 제1 SN비를 "양수"로 변환한 값을, 검출값 i의 제2 SN비로서 취득한다(스텝 S22). 또, 이 제2 SN비는, 기억부(25)에 기억되어 축적된다.
이후의 처리는, 제1 또는 제2 실시형태와 동일하다.
(작용 효과)
이상과 같이, 본 변형예에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 검출값 각각을 소정량 감소시켜 제2 마할라노비스 거리를 산출하고, 제2 마할라노비스 거리가 제1 마할라노비스 거리 이상인지 아닌지에 근거하여, 제1 SN비를 음수 또는 양수로 변환하여 제2 SN비를 취득한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 제2 마할라노비스 거리가 감소하는지 아닌지에 따라, 어느 검출값이 다른 검출값과의 관계로부터도 높은 경향이 있는지 아닌지를 판단하여, 제2 SN비에 반영시킬 수 있다.
<제2 변형예>
(플랜트 감시 장치의 처리 플로)
도 10은, 본 개시의 제2 변형예에 관한 플랜트 감시 장치의 처리의 일례를 나타내는 플로차트이다.
상술한 제2 실시형태에 있어서, 경향 판정부(218)가 제2 SN비의 가산값을 하나의 검출값으로서 취급하여, 제3 마할라노비스 거리를 산출하는 양태에 대하여 설명했지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 제2 변형예에 관한 경향 판정부(218)는, 도 3의 스텝 S14 및 S15의 처리 대신에, 도 10에 나타내는 처리를 실행해도 된다.
소정 시간(예를 들면 1분)마다 검출값의 번들을 취득하고, 도 3의 스텝 S2로부터 S12의 처리를 행하여 산출되는 제2 SN비는, 각각 오차를 포함하고 있다. 그렇게 되면, 제2 SN비의 가산값에도 오차가 포함된다. 제2 SN비의 각각의 오차 δsn이 동일하다고 했을 때, 가산부(217)가 가산하는 데이터수 n(검출값 i에 대하여 현재까지 취득한 제2 SN비의 개수)이 늘어나게 되면, 제2 SN비의 가산값의 오차는 "δsn×√n"으로 되어, √n배로 증가한다. 즉, 제2 SN비의 가산값의 오차는, 가산하는 데이터수 n이 100개이면 10배, 10000개이면 100배로 증가한다. 따라서, 장기간(예를 들면 6개월 동안)에 소정 시간(예를 들면 1분)마다의 제2 SN비를 산출하여 가산하면, 제2 SN비의 가산값은 무시할 수 없는 큰 오차를 포함하게 된다. 또한, 가산값 오차의 증가는, 오차 전파 법칙의 가산으로서 공지이기 때문에 설명을 생략한다.
이와 같이 제2 SN비에 오차가 포함되는 것을 감안하여, 본 변형예에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 도 3의 스텝 S14 대신에, 도 10의 스텝 S240을 실행한다. 여기에서는, 경향 판정부(218)는, 데이터수 n의 제2 SN비의 가산값을 √n으로 나누어 오차 보정한 보정 후 가산값을 산출한다. 그리고, 출력부(219)는, 이 보정 후 가산값을 시계열로 나열한 그래프(도 5)를 생성하여, 운전 상태 정보로서 표시부(23)에 표시한다(스텝 S240).
다음으로, 경향 판정부(218)는, 제2 SN비의 보정 후 가산값을 하나의 검출값으로서 취급하여, 제3 마할라노비스 거리(제3 MD)를 산출한다(스텝 S250). 구체적으로는, 제2 실시형태와 동일하게, 경향 판정부(218)는, 소정의 타이밍마다, 현재부터 소정 시간 과거까지의 기간에 산출된 제2 SN비의 보정 후 가산값의 단위 공간을 생성해 둔다. 경향 판정부(218)는, 이 제2 SN비의 보정 후 가산값의 단위 공간을 기준으로 하여, 도 10의 스텝 S240에 있어서 산출된 제2 SN비의 보정 후 가산값의 제3 마할라노비스 거리를 산출한다. 또한, 경향 판정부(218)는, 제2 SN비의 보정 후 가산값에 더하여, 현재부터 소정 시간 과거까지의 기간에 수집된 복수의 검출값의 번들을 포함하는 단위 공간을 생성하고, 도 3의 S1에 있어서 취득된 복수의 검출값(검출값 1~검출값 k), 및 도 10의 스텝 S240에 있어서 산출된 가산값(검출값 k+1)에 의하여 구성되는 검출값의 번들의 제3 마할라노비스 거리를 산출해도 된다.
이후의 스텝 S251~S255의 처리는, 제2 실시형태와 동일하다.
(작용 효과)
이상과 같이, 본 변형예에 관한 플랜트 감시 장치(20)는, 제2 SN비의 가산값을 오차 보정한 보정 후 가산값의 제3 마할라노비스 거리를 산출한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치(20)는, 오차에 따른 영향을 억제하여, 제3 마할라노비스 거리를 보다 양호한 정밀도로 산출할 수 있다. 따라서, 플랜트 감시 장치(20)는, 플랜트(1)의 장기 경향의 변화의 유무를 보다 양호한 정밀도로 판정할 수 있다.
<부기(付記)>
상술한 실시형태에 기재된 플랜트 감시 장치, 플랜트 감시 방법, 및 프로그램은, 예를 들면 이하와 같이 파악된다.
본 개시의 제1 양태에 의하면, 플랜트 감시 장치는, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 검출값 취득부와, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 제1 마할라노비스 거리 산출부와, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 제1 SN비 산출부와, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 제2 마할라노비스 거리 산출부와, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 제2 SN비 취득부와, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 가산부를 구비한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 제2 SN비의 가산값을 통하여, 작업자에 대하여 평가 항목마다의 장기 경향을 용이하게 파악시킬 수 있다. 또, 플랜트 감시 장치는, 플랜트의 사양, 운전 조건, 센서 종별, 평가 항목의 내용 등에 관계없이, 모든 평가 항목 각각의 장기 경향을 제2 SN비의 가산값으로 나타낼 수 있으므로, 범용성 및 일반성을 향상시킬 수 있다.
본 개시의 제2 양태에 의하면, 제1 양태에 관한 플랜트 감시 장치는, 상기 제1 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값 이하인지 아닌지에 근거하여, 플랜트 운전 상태가 정상인지 이상인지를 판정하는 플랜트 상태 판정부를 더 구비한다.
이로써, 플랜트 감시 장치는, 플랜트의 운전 상태의 이상의 유무와, 플랜트의 장기 경향의 양방을 동시에 감시할 수 있다.
본 개시의 제3 양태에 의하면, 제1 또는 제2 양태에 관한 플랜트 감시 장치는, 상기 제2 SN비의 가산값에 근거하여, 복수의 상기 평가 항목 각각의 검출값이 증가 경향인지 저하 경향인지를 판정하는 경향 판정부를 더 구비한다.
이와 같이 함으로써, 작업자가 순차적으로, 제2 SN비의 가산값을 감시하지 않고, 플랜트 감시 장치가 자동적으로 플랜트의 장기 경향을 진단하는 것이 가능해진다.
본 개시의 제4 양태에 의하면, 제3 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 경향 판정부는, 상기 평가 항목의 상기 제2 SN비의 가산값이 소정 범위를 초과한 경우, 상기 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고, 상기 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 자동적으로 각 평가 항목의 검출값의 장기 경향을 판정할 수 있으므로, 작업자에 의한 감시 부하를 저감시킬 수 있다.
본 개시의 제5 양태에 의하면, 제3 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 경향 판정부는, 상기 평가 항목의 상기 제2 SN비의 가산값의 제3 마할라노비스 거리를 산출하여, 상기 제3 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값을 초과한 경우, 상기 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고, 상기 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 제3 마할라노비스 거리에 근거하여 장기 경향의 변화의 유무를 자동적으로 판정할 수 있으므로, 작업자에 의한 감시 부하를 저감시킬 수 있다. 또, 플랜트 감시 장치는, 마할라노비스 거리의 일반적인 임곗값을 이용하여 장기 경향의 변화의 유무를 판정할 수 있다. 이로써, 작업자가 평가 항목마다 임곗값을 조정할 필요가 없어지기 때문에, 플랜트 감시 장치의 범용성 및 일반성을 더 높일 수 있다.
본 개시의 제6 양태에 의하면, 제5 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 경향 판정부는, 상기 가산부가 가산한 상기 제2 SN비의 수를 n으로 했을 때, 상기 제2 SN비의 가산값을 √n으로 나누어 오차 보정한 보정 후 가산값의 상기 제3 마할라노비스 거리를 산출한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 제2 SN비의 오차에 따른 영향을 억제하여, 제3 마할라노비스 거리를 보다 양호한 정밀도로 산출할 수 있다. 따라서, 플랜트 감시 장치는, 플랜트의 장기 경향의 변화의 유무를 보다 양호한 정밀도로 판정할 수 있다.
본 개시의 제7 양태에 의하면, 제1 내지 제6 중 어느 일 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 제2 마할라노비스 거리 산출부는, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 소정량 증가시켜 상기 제2 마할라노비스 거리를 산출하고, 상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우는 상기 제2 SN비가 양수가 되도록, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우는 상기 제2 SN비가 음수가 되도록, 상기 제1 SN비를 상기 제2 SN비로 변환한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 제2 마할라노비스 거리가 증가하는지 아닌지에 따라, 어느 검출값이 다른 검출값과의 관계로부터도 높은 경향이 있는지 아닌지를 판단하여, 제2 SN비에 반영시킬 수 있다.
본 개시의 제8 양태에 의하면, 제1 내지 제6 중 어느 일 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 제2 마할라노비스 거리 산출부는, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 소정량 감소시켜 상기 제2 마할라노비스 거리를 산출하고, 상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우는 상기 제2 SN비가 음수가 되도록, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우는 상기 제2 SN비가 양수가 되도록, 상기 제1 SN비를 상기 제2 SN비로 변환한다.
이와 같이 함으로써, 플랜트 감시 장치는, 제2 마할라노비스 거리가 감소하는지 아닌지에 따라, 어느 검출값이 다른 검출값과의 관계로부터도 높은 경향이 있는지 아닌지를 판단하여, 제2 SN비에 반영시킬 수 있다.
본 개시의 제9 양태에 의하면, 제1 내지 제8 중 어느 일 양태에 관한 플랜트 감시 장치에 있어서, 상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제1 SN비가 음수인 경우, 상기 제2 SN비를 제로로 한다.
어느 평가 항목의 제1 SN비가 음수인 경우, 당해 평가 항목의 검출값이 제1 마할라노비스 거리를 증대시키는 영향은 무시할 수 있을 만큼 작은 것이라고 판단할 수 있다. 이 때문에, 플랜트 감시 장치는, 이와 같은 영향이 작은 평가 항목의 제2 SN비를 제로로서 취급함으로써, 처리를 간이화할 수 있다.
본 개시의 제10 양태에 의하면, 플랜트 감시 방법은, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 갖는다.
본 개시의 제11 양태에 의하면, 프로그램은, 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과, 과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과, 상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과, 복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 플랜트 감시 장치의 컴퓨터에 실행시킨다.
상술한 어느 일 양태에 의하면, 범용성 및 일반성을 향상시키면서, 장기 경향을 용이하게 파악하는 것이 가능하다.
1 플랜트
20 플랜트 감시 장치
21 CPU
211 검출값 취득부
212 제1 마할라노비스 거리 산출부
213 플랜트 상태 판정부
214 제1 SN비 산출부
215 제2 마할라노비스 거리 산출부
216 제2 SN비 취득부
217 가산부
218 경향 판정부
219 출력부
22 입출력 인터페이스
23 표시부
24 조작 접수부
25 기억부
40 제어 장치
900 컴퓨터

Claims (11)

  1. 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 검출값 취득부와,
    과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 제1 마할라노비스 거리 산출부와,
    복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 제1 SN비 산출부와,
    복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 제2 마할라노비스 거리 산출부와,
    상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 제2 SN비 취득부와,
    복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 가산부를 구비하는 플랜트 감시 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값 이하인지 아닌지에 근거하여, 플랜트의 운전 상태가 정상인지 이상인지를 판정하는 플랜트 상태 판정부를 더 구비하는, 플랜트 감시 장치.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 제2 SN비의 가산값에 근거하여, 복수의 상기 평가 항목 각각의 검출값이 증가 경향인지 저하 경향인지를 판정하는 경향 판정부를 더 구비하는, 플랜트 감시 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 경향 판정부는, 상기 평가 항목의 상기 제2 SN비의 가산값이 소정 범위를 초과한 경우,
    상기 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고,
    상기 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정하는, 플랜트 감시 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 경향 판정부는, 상기 평가 항목의 상기 제2 SN비의 가산값의 제3 마할라노비스 거리를 산출하여, 상기 제3 마할라노비스 거리가 소정의 임곗값을 초과한 경우,
    상기 제2 SN비의 가산값이 양수이면 당해 평가 항목의 검출값이 증가 경향인 것으로 판정하고,
    상기 제2 SN비의 가산값이 음수이면 당해 평가 항목의 검출값이 저하 경향인 것으로 판정하는, 플랜트 감시 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 경향 판정부는, 상기 가산부가 가산한 상기 제2 SN비의 수를 n으로 했을 때, 상기 제2 SN비의 가산값을 √n으로 나누어 오차 보정한 보정 후 가산값의 상기 제3 마할라노비스 거리를 산출하는, 플랜트 감시 장치.
  7. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 마할라노비스 거리 산출부는, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 소정량 증가시켜 상기 제2 마할라노비스 거리를 산출하고,
    상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우는 상기 제2 SN비가 양수가 되도록, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우는 상기 제2 SN비가 음수가 되도록, 상기 제1 SN비를 상기 제2 SN비로 변환하는, 플랜트 감시 장치.
  8. 청구항 1 내지 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 마할라노비스 거리 산출부는, 복수의 상기 검출값 각각의 값을 소정량 감소시켜 상기 제2 마할라노비스 거리를 산출하고,
    상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 이상인 경우는 상기 제2 SN비가 음수가 되도록, 상기 제2 마할라노비스 거리가 상기 제1 마할라노비스 거리 미만인 경우는 상기 제2 SN비가 양수가 되도록, 상기 제1 SN비를 상기 제2 SN비로 변환하는, 플랜트 감시 장치.
  9. 청구항 1 내지 청구항 8 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 SN비 취득부는, 상기 제1 SN비가 음수인 경우, 상기 제2 SN비를 제로로 하는, 플랜트 감시 장치.
  10. 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과,
    과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과,
    복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과,
    복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과,
    상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과,
    복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 갖는 플랜트 감시 방법.
  11. 복수의 평가 항목마다의 검출값의 모음인 검출값의 번들을 취득하는 스텝과,
    과거의 검출값의 번들에 의하여 작성되는 단위 공간을 기준으로 하여, 상기 검출값의 번들의 제1 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과,
    복수의 상기 평가 항목마다의 제1 SN비를 산출하는 스텝과,
    복수의 상기 검출값 각각의 값을 증가 또는 감소시켜, 증가 후 또는 감소 후의 검출값 각각에 대응하는 제2 마할라노비스 거리를 산출하는 스텝과,
    상기 제1 마할라노비스 거리와, 상기 제2 마할라노비스 거리에 근거하여, 상기 평가 항목마다의 상기 제1 SN비를 제2 SN비로 변환하여 취득하는 스텝과,
    복수의 상기 평가 항목 각각에 대하여, 소정 기간에 취득한 복수의 상기 제2 SN비의 가산값을 산출하는 스텝을 플랜트 감시 장치의 컴퓨터에 실행시키는 프로그램.
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