WO1994011821A1 - DIAGNOSEVERFAHREN FÜR EINEN ANLAGENPROZEss - Google Patents

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WO1994011821A1
WO1994011821A1 PCT/DE1993/001011 DE9301011W WO9411821A1 WO 1994011821 A1 WO1994011821 A1 WO 1994011821A1 DE 9301011 W DE9301011 W DE 9301011W WO 9411821 A1 WO9411821 A1 WO 9411821A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
diagnostic method
plant
diagnosis
module
measured values
Prior art date
Application number
PCT/DE1993/001011
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Antony Griffiths
Helmut Müller
Horst-Werner Emshoff
Walter ZÖRNER
Original Assignee
Siemens Aktiengesellschaft
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 Siemens Aktiengesellschaft filed Critical Siemens Aktiengesellschaft
Publication of WO1994011821A1 publication Critical patent/WO1994011821A1/de

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass

Definitions

  • the invention relates to a diagnostic method for a plant process, in particular a power plant, e.g. a steam turbine plant, with a number of mutually interacting plant parts, in which measured values relevant to the plant are transmitted via a data bus in a process control system common to the plant parts.
  • a power plant e.g. a steam turbine plant
  • measured values relevant to the plant are transmitted via a data bus in a process control system common to the plant parts.
  • monitoring devices should make the current operating states of the plant process recognizable and report deviations from the desired state. This requires extensive measurement data acquisition of the operating values of the system parts.
  • these include the components and auxiliary systems of the turbo set as a functional group, i.e. the steam turbine, a generator coupled to it via a shaft and a condenser.
  • the signal or data exchange usually takes place via a bus system within a control system common to the system parts, with which the system process is controlled and monitored partially or fully automatically.
  • the invention is therefore based on the object of specifying a monitoring and detection method for a power plant, in particular a steam turbine plant, with which high operational reliability and high plant availability are achieved.
  • This object is achieved according to the invention in that the measured values in the analysis modules assigned to the system parts undergo module-specific measurement value processing and are output therefrom as derived parameters, that the derived parameters are converted into current symptoms in a qualification part, and that from the current symptoms in a knowledge base stored rules a diagnostic result is derived.
  • the invention is based on the consideration that a module-specific analysis of measured values and a subsequent cross-module diagnosis can be used to derive an overall statement about the system status from a comprehensive measurement value acquisition.
  • a module-specific analysis of measured values and a subsequent cross-module diagnosis can be used to derive an overall statement about the system status from a comprehensive measurement value acquisition.
  • the tried and tested functional groups of a steam turbine system such as the turbo set with the corresponding components or system parts, are built on. It follows from this that a measurement value acquisition and data transmission system existing in an existing power plant control system can essentially remain as a system frame, this possibly being supplemented by an additional, module-specific measurement acquisition and user interface as well as a corresponding measurement value coupling is to be expanded.
  • each analysis module function-specific measured values are analyzed according to a predefined algorithm, by comparing target / actual values, checking the measured values for limit values and / or incorporating the measured values into mathematical calculations, whereby new, derived numerical parameters - possibly with a new dimension - be issued.
  • Analysis module completed so that the diagnostic system can be freely configured.
  • the conclusion of an analysis module means that it carries out the analyzes and diagnoses possible on the basis of the measurement values available to it as far as possible and is therefore self-sufficient in a certain sense. There are therefore no relationships to or dependencies on other function-specific analysis modules.
  • the derived parameters are converted into current symptoms by qualifying the parameters in qualitative or verbal terms. For example, a parameter which indicates that a target value has been exceeded by a certain absolute amount is converted into the verbal term "the value is too high”. This qualitative or verbal term is then the current symptom, which is stored in a cross-module or expediently in a module-specific symptom memory.
  • Partial diagnoses can also be made in the analysis modules. For example, in an analysis module assigned to the entire turbo set, an efficiency can be determined from the measured values processed in this module, which is stored as a parameter and at the same time as a partial diagnosis in the symptom memory. Measured values that are not processed within the scope of the available analysis modules are subjected to module-independent processing. Examples of this are averaging and the processing of tolerance bands. These measured values processed independently of the module, as well as original measured values, which do not have to be processed, are directly converted into current symptoms in the qualification part. In this case, the qualification can take place across modules or in a module-specific manner, in the latter case the qualification parts assigned to the individual analysis modules and / or the original measured values being supplied to the individual analysis modules.
  • a logical derivation of a diagnosis result from the current symptoms, of which a certain fact can already be a partial diagnosis, is done by a so-called inference component, whereby a number of rules or formalisms are superimposed on each symptom or fact.
  • These rules have the general form; "If condition, then inference”. In this form, they are contained as knowledge in the knowledge base.
  • the database includes such original and module-independently processed measurement data, as well as parameters and intermediate or final results, which are reused for a later off-line diagnosis, are stored or archived.
  • a diagnosis is generally not clear. It is therefore expedient to assign a confidence factor that is less than or equal to 1 to each diagnostic result. This confidence factor specifies the probability or credibility of the diagnosis, ie the degree of trust in this diagnosis. More than one diagnosis therefore comes into play, the result of a diagnosis run being a list of those diagnoses sorted by descending confidence levels that exceed a confidence factor of, for example, 0.4. These diagnostic results are then made available in a result memory for further evaluation and display or visualization. The display takes place on a module-specific expandable user interface.
  • the diagnostic procedure can be initiated or initiated in different ways (diagnostic triggering).
  • a diagnosis is initiated when a measured value fulfills a specified criterion, e.g. exceeds a limit.
  • a diagnosis can also be initiated, however, if a partial diagnosis is output from an analysis module as a derived parameter.
  • a diagnosis can be initiated if a current symptom given in the qualification part fulfills a specified criterion, e.g. exceeds a limit.
  • the current symptoms or verbal terms should then be subjected to general monitoring, which can also take into account complex logical relationships.
  • the actual diagnosis is then advantageously initiated automatically, with on-line, i.e. Malfunctions or errors are identified early on during the operation of the system and specific measures for an improved mode of operation are derived.
  • the system process 1 to be monitored in the exemplary embodiment is the turboset of a steam turbine system with a steam turbine 2 and a generator 4 and with a condenser 6.
  • the steam turbine 2 comprises a high-pressure part 2a, a medium-pressure part 2b and a low-pressure part 2c, which drive the generator 4 via a common shaft 8.
  • the turbo set is provided with a large number of different measuring points 10, 11, 12 for mapping the actual state of the plant process and its boundary conditions.
  • the measured values recorded during the operation of the system, ie on-line are checked in a measured value acquisition module 14, processed and sent via suitable interfaces as measured data to a data bus 16, which is part of a process control system of the system which is usually already present.
  • the measured value acquisition module 14 covers the real or real-time aspects inevitably associated with the system process 1, the measured value acquisition module 14 either acquiring and transmitting the measured values synchronously or providing the required measured values on request.
  • the subsequent analysis of the measured values or measurement data has a modular structure.
  • a number of function or analysis modules a, ... a are provided, which communicate with the measured value acquisition module 14 via the data bus 16.
  • the measured data can be provided with a module-specific identifier and are sent directly or on request to the corresponding analysis modules a, ... a forwarded.
  • the analysis modules a,... A are essentially implemented algorithmically and are therefore more mathematically oriented. In the individual analysis modules a,... A, function-specific measured values are analyzed, characteristic values are calculated and target / actual value comparisons are carried out. Any analysis module
  • the measured values are thus subjected to module-specific measured value processing and passed on as derived parameters KG.
  • the essentially numerical parameters KG differ from the original measured values in particular in that they are new, derived variables with possibly a different dimension.
  • thermodynamic data can be calculated from measured values recorded continuously or at time intervals on the basis of a predetermined calculation basis.
  • a parameter KG derived therefrom can be, for example, an efficiency and thus already a partial diagnosis.
  • the Rössen in the analysis modules a1 ... ⁇ determined at "Kenng 3 KG are in a module-wide - or as indicated by dashed lines modul ⁇ specific - Qualification part 18 in qualitative variables, that is, converted into current symptoms AS.
  • the qualification part 18 some original measured values 0M supplied by the measured value acquisition module 14 are also processed. Likewise, in a measured value processing module 20, measured values BM processed independently of the module, which result from compression or scaling of the original measured values, are fed to the qualification part 18. Examples of this are averaging, gradient formation and processing tolerance bands. It is common to all of the quantities or values supplied to the qualification part 18 that they are numerical quantities.
  • the symptom memory 22 is implemented as a temporary ring memory (circulation memory, ring buffer) and is permanently updated, i.e. that the current symptoms AS displace the oldest symptoms. Within the symptom memory 22, both the results of the qualification part 18 and module-specific partial diagnoses TD are thus available in verbal form.
  • a diagnosis result is derived from the current symptoms AS according to rules stored in a knowledge base 24.
  • the rules or formalisms are also stored verbally in the knowledge base 24.
  • the knowledge base 24 is thus constructed in the manner of an expert system, the facts or current symptoms AS as well as the rules or formalisms being formulated in an understandable and easily understandable manner and thus being adapted to the language of the expert. While numerical values compel exact descriptions and delimitations, verbal descriptions allow uncertain, incomplete and fuzzy knowledge to be expressed.
  • the knowledge base 24 is evaluated in a specific application, ie when a current symptom AS is present, by means of an inference component 26 which processes the knowledge in the form of logical conclusions. sens controls. Fuzzy logic can be used to display and process uncertain knowledge, which allows continuous intermediate values between pure yes / no statements. The representation of knowledge and inference are therefore designed for processing using fuzzy logic.
  • the expert system formed by the knowledge base 24 and the inference component 26 also allows the processing of "sharp", ie numerical values.
  • the qualification part 18 converts the numerical into the linguistic variables customary in fuzzy logic.
  • diagnosis result DE is stored in a result memory 28. There, a confidence factor that is less than or equal to one is assigned to the diagnosis result DE. This confidence factor is derived during the diagnosis and is a measure of the reliability of the diagnosis. It is also possible to search for further symptoms AS which, in accordance with the rules stored in the knowledge base 24, lead to an already established diagnosis result DE and confirm this. In this way, all possible diagnoses are examined on the basis of the available symptoms AS, several diagnosis results DE often being output, which are provided with the corresponding confidence factors and are displayed on a user interface 32 via a display or visualization module 30.
  • Inputs and outputs and queries can be carried out via the user or user interface 32, dialogues being conducted both with the inference component 26 and with the knowledge base 24 and the symptom memory 22 can be.
  • Access to the symptom memory 22 advantageously offers the possibility of performing an off-line diagnosis.
  • the original and module-independently processed measurement data OM, BM as well as parameters KG and intermediate or final results TD, DE can be stored or archived in a database 34 for later reuse.
  • data from the database 34 can thus be called up as inputs via the visualization module 30 and the user interface 32.
  • the diagnosis is expediently initiated or initiated automatically. Since all the numerical variables KG, OM, BM converge in the qualification part 18 and are processed there centrally, the qualified variables or current symptoms AS are advantageously first monitored for a deviation from a specific criterion.
  • a criterion can e.g. be a limit or nominal value. However, a number of interrelated influences can also be specified as a criterion. Only when there is a deviation is a trigger signal TS emitted by a monitoring logic module 36, which triggers the inference component 26. For example, a diagnostic trigger only if the criterion "The pressure at point X is greater than at point Y and the temperature is falling" is fulfilled. However, a partial diagnosis TD created in an analysis module a can also trigger the actual diagnosis.
  • the modular structure of the diagnostic system advantageously enables a high degree of flexibility in adapting to system-specific diagnostic tasks. Therefore, the diagnostic system can be freely configured, and the diagnosis can be further deepened by installing further, respectively completed analysis modules a -, ... a.

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Abstract

Bei dem Diagnoseverfahren für einen Anlagenprozeß, insbesondere eines Kraftwerks, z.B. einer Dampfturbinenanlage, mit einer Anzahl von untereinander wechselwirkenden Anlagenteilen (2, 4, 6) werden in einem den Anlagenteilen (2, 4, 6) gemeinsamen Prozeßleitsystem über einen Datenbus (16) anlagenrelevante Meßwerte übertragen. Um eine hohe Betriebssicherheit und eine hohe Anlagenverfügbarkeit zu erreichen, werden erfindungsgemäß die Meßwerte in den Anlagenteilen (2, 4, 6) zugeordneten Analysemodulen (a1...an) einer modulspezifischen Meßwertbearbeitung unterzogen und daraus als abgeleitete Kenngrößen (KG) ausgegeben. Die abgeleiteten Kenngrößen (KG) werden in einem Qualifizierungsteil (18) in aktuelle Symptome (AS) umgesetzt, aus denen nach in einer Wissensbasis (24) abgelegten Regeln ein Diagnoseergebnis (DE) abgeleitet wird.

Description

Diagnoseverfahren für einen Anlagenprozeß
Die Erfindung bezieht sich auf ein Diagnoseverfahren für einen Anlagenprozeß, insbesondere eines Kraftwerks, z.B. einer Dampfturbinenanlage, mit einer Anzahl von unterein¬ ander wechselwirkenαen Anlagenteilen, bei dem in einem den Anlagenteilen gemeinsamen Prozeßleitsystem über einen Datenbus anlagenrelevante Meßwerte übertragen werden.
In einer Kraftwerksanlage sollen Überwachungseinrichtungeπ die aktuellen Betriebszustände des Anlagenprozesses erkenn¬ bar machen und Abweichungen vom Sollzustand melden. Dazu ist eine umfangreiche Meßdatenerfassung der Betriebswerte der Anlagenteile erforderlich. In einer Dampfturbinenanlage sind dies unter anderem die Komponenten und Hilfssysteme des Turbosatzes als Funktionsgruppe, d.h. die Dampfturbine, ein mit dieser über eine Welle gekoppelter Generator und ein Kondensator. Der Signal- oder Datenaustausch erfolgt üblicherweise über ein Bussystem innerhalb eines den Anlagenteilen gemeinsamen Leitsystems, mit dem der Anlagen¬ prozeß teil- oder vollautomatisch gesteuert und überwacht wird.
Mit zunehmender Energie- oder Arbeitsausnutzung derartiger Anlagen wachsen auch die Anforderungen an die Anlagenver¬ fügbarkeit, wobei für Wartungs- und Instandhaltungsmaßnah¬ men besonders kurze Stillstandzeiten angestrebt werden. Die dadurch bedingte steigende Komplexität der Überwachungs¬ einrichtungen führt zu wachsenden Schwierigkeiten bei der Handhabung durch das Bedienpersonal in einer Leitwarte, und zwar hinsichtlich sowohl eines umfassenden Überblicks über den aktuellen Anlagenzustand als auch einer frühzei¬ tigen Fehlererkennung. Zwar wird mit zunehmendem Auto- matisierungsgrad in einem hierarchisch aufgebauten Leit¬ system, wie es aus der EP-OS 0 242 609 bekannt ist, eine pyramidenförmig zunehmende Informationsverdichtung der von der Meßwerterfassung gelieferten Daten erreicht; aller- dings bleibt die Beurteilung der Meßwerte dennoch dem
Bedienpersonal überlassen. Darüber hinaus nimmt mit stei¬ gender Komplexität des Überwachungssystems dessen Stör¬ anfälligkeit zu.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Über- wachungs- und Erkennungsverfahren für ein Kraftwerk, ins¬ besondere eine Dampfturbinenanlage, anzugeben, mit dem eine hohe Betriebssicherheit und eine hohe Anlagenverfüg¬ barkeit erreicht werden.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß die Meßwerte in den Anlagenteilen zugeordneten Analysemodulen einer modulspezifischeπ Meßwertbearbeitung unterzogen und daraus als abgeleitete Kenngrößen ausgegeben werden, daß die abgeleiteten Kenngrößen in einem Qualifizierungsteil in aktuelle Symptome umgesetzt werden, und daß aus den aktuellen Symptomen nach in einer Wissensbasis abgelegten Regeln ein Diagnoseergebnis abgeleitet wird.
Die Erfindung geht dabei von der Überlegung aus, daß durch eine modulspezifische Analyse von Meßwerten und eine an¬ schließende modulübergreifende Diagnose aus einer umfang¬ reichen Meßwerterfassung eine Gesamtaussage über den Anla- genzustand abgeleitet werden kann. Dabei wird z.B. auf die bewährten Funktionsgruppen einer Dampfturbinenanlage, wie den Turbosatz mit den entsprechenden Komponenten oder Anlagenteilen, aufgebaut. Daraus folgt, daß ein in einem bereits vorhandenen Kraftwerksleitsystem bestehendes Meßwerterfassungs- und Datenübertragungssystem als System- rahmen im wesentlichen bestehen bleiben kann, wobei dieser gegebenenfalls um eine zusätzliche, modulspezifische Meß- erterfassung und Bedienoberfläche sowie eine entsprechen- αe Meßwertankopplung zu erweitern ist.
In jedem Analysemodul werden nach einem vorgegebenen Algorithmus funktionsspezifische Meßwerte analysiert, indem Soll-Ist-Wert-Vergleiche durchgeführt werden, die Meßwerte auf Grenzwerte überprüft werden und/oder die Meßwerte in mathematische Berechnungen einfließen, wobei neue, abgeleitete numerische Kenngrößen - gegebenenfalls mit neuer Dimension - ausgegeben werden. Dabei ist jedes
Analysemodul abgeschlossen, so daß eine freie Konfigurier- barkeit des Diagnosesystems möglich ist. Die Abgeschlossen¬ heit eines Analysemoduls bedeutet, daß er die aufgrund der ihm zur Verfügung stehenden Meßwerte möglichen Analysen und Diagnosen soweit wie möglich selbst durchführt und damit in einem gewissen Sinne autark ist. Es sind daher keine Beziehungen zu oder Abhängigkeiten von anderen funktionsspezifischen Analysemodulen gegeben.
Die Umsetzung der abgeleiteten Kenngrößen in aktuelle Symp¬ tome erfolgt durch eine Qualifizierung der Kenngrößen in qualitative oder verbale Begriffe. So wird z.B. eine Kenn¬ größe, die eine Überschreitung eines Soll-Wertes um einen bestimmten absoluten Betrag angibt, in den verbalen Begriff "Der Wert ist zu hoch" umgewandelt. Dieser qualitative oder verbale Begriff ist dann das aktuelle Symptom, das in einem modulübergreifenden oder zweckmäßigerweise in einem modulspezifischen Symptomspeicher gespeichert wird.
Auch können in den Analysemodulen bereits Teildiagnosen erstellt werden. So kann z.B. in einem dem gesamten Turbo¬ satz zugeordneten Anaiysemodul aus den in diesem Modul be¬ arbeiteten Meßwerten ein Wirkungsgrad ermittelt werden, der als Kenngröße und gleichzeitig als Teildiagnose im Symptomspeicher abgelegt wird. Meßwerte, die nicht im Rahmen der verfügbaren Analyse¬ module bearbeitet werden, werden einer modulunabhängigen Bearbeitung unterzogen. Beispiele hierfür sind Mittelwert¬ bildungen und die Verarbeitung von Toleranzbändern. Diese modulunabhängig bearbeiteten Meßwerte sowie originale Me߬ werte, die keiner Bearbeitung unterzogen werden müssen, werden in dem Qualifizierungsteil direkt in aktuelle Symp¬ tome umgesetzt. Dabei kann die Qualifizierung modulüber¬ greifend oder modulspezifisch erfolgen, wobei im letzt¬ genannten Fall die modulunabhängig bearbeiteten und/oder originalen Meßwerte den einzelnen Analysemodulen zugeord¬ neten Qualifizierungsteilen zugeführt werden.
Eine logische Ableitung eines Diagnoseergebnisses aus den aktuellen Symptomen, von denen ein bestimmtes als Faktum bereits eine Teildiagnose sein kann, erfolgt durch eine sogenannte Inferenzkomponente , wobei jedem Symptom oder Faktum eine Anzahl von Regeln oder Formalismen überlagert werden. Diese Regeln haben die allgemeine Form; "Wenn Bedingung, dann Folgerung". Sie sind in dieser Form als Wissen in der Wissensbasis enthalten.
Alle an der Durchführung des Diagnoseverfahrens beteilig¬ ten Bausteine oder Komponenten können mit einer gemeinsamen Datenbank korrespondieren. In der Datenbank werden u.a. solche originalen und modulunabhängig bearbeiteten Meßdaten sowie Kenngrößen und Zwischen- oder Endergebnisse gespei¬ chert oder archiviert, die für eine spätere Off-line- Diagnose wiederverwendet werden.
Aufqrund der Verarbeitung unsicheren Wissens ist eine Diagnose im allgemeinen nicht eindeutig. Daher wird jedem Diagnoseergebnis zweckmäßigerweise ein Konfidenzfaktor zugeordnet, der kleiner oder gleich 1 ist. Dieser Konfi- denzfaktor gibt die Wahrscheinlichkeit oder Glaubwürdig¬ keit αer Diagnose an, d.h. den Grad des Vertrauens in diese Diagnose. Es kommt daher mehr als eine Diagnose zum Tragen, wobei das Ergebnis eines Diagnoselaufs in einer nach absteigenden Konfidenzgraden sortierten Liste derjeni¬ gen Diagnosen besteht, die einen Konfidenzfaktor von z.B. 0,4 überschreiten. Diese Diagnoseergebnisse werden dann in einem Ergebnisspeicher zur weiteren Auswertung und Anzeige oder Visualisierung zur Verfügung gestellt. Die Darstellung erfolgt auf einer modulspezifisch erweiterbaren Bediener¬ oberfläche.
Das Diagnoseverfahren kann auf unterschiedliche Arten angestoßen oder eingeleitet werden (Diagnose-Triggerung) . Dabei kann z.B. ein Diagnoseanstoß dann erfolgen, wenn ein Meßwert ein vorgegebenes Kriterium erfüllt, z.B. einen Grenzwert überschreitet. Ein Diagnoseanstoß kann aber auch dann erfolgen, wenn aus einem Analysemodul als abgeleitete Kenngröße eine Teildiagnose ausgegeben wird. Alternativ kann ein Diagnoseanstoß dann erfolgen, wenn ein aus dem Qualifizierungsteil abgegebenes aktuelles Symptom ein vor- gegebenes Kriterium erfüllt, z.B. einen Grenzwert über¬ schreitet. Um einen einheitlichen, automatischen Diagnose¬ anstoß zu realisieren, sollte die letztgenannte Alternative zum Tragen kommen. Dabei sollten dann die aktuellen Symp¬ tome oder verbalen Begriffe einer allgemeinen Überwachung unterzogen werden, die auch komplexe logische Zusammenhänge berücksichtigen kann. Der eigentliche Diagnoseanstoß er¬ folgt dann vorteilhafterweise automatisch, wobei on-line, d.h. während des Betriebs der Anlage, Störungen oder Fehler frühzeitig erkannt und gezielte Maßnahmen für eine ver- besserte Betriebsweise abgeleitet werden.
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung wird anhand einer Zeichnung näher erläutert. Sie zeigt ein Funktionsschema mit zur Durchführung eines Diagnoseverfahrens vorgesehenen Komponenten. Der zu überwachende Anlagenprozeß 1 ist im Ausführuπgs- beispiel der Turbosatz einer Dampfturbinenanlage mit einer Dampfturbine 2 und einem Generator 4 sowie mit einem Kon¬ densator 6. Die Dampfturbine 2 umfaßt einen Hochdruck¬ teil 2a, einen Mitteldruckteil 2b und einen Niederdruck¬ teil 2c, die über eine gemeinsame Welle 8 den Generator 4 antreiben. Der Turbosatz ist mit einer Vielzahl von unter¬ schiedlichen Meßstellen 10, 11, 12 zur Abbildung des Ist- Zustands des Anlagenprozesses und dessen Randbedingungen versehen. Die während des Betriebs der Anlage, d.h. on-line, erfaßten Meßwerte werden in einem Meßwerterfassungsbaustein 14 kontrolliert, aufbereitet und über geeignete Schnitt¬ stellen als Meßdaten an einen Datenbus 16 gegeben, der Bestandteil eines üblicherweise bereits vorhandenen Proze߬ leitsystems der Anlage ist.
Der Meßwerterfassungsbaustein 14 deckt die mit dem Anlagen¬ prozeß 1 zwangsläufig verbundenen Echt- oder Realzeit¬ aspekte ab, wobei der Meßwerterfassungsbaustein 14 ent¬ weder die Meßwerte synchron erfaßt und weitergibt oder auf Anforderung die erforderlichen Meßwerte bereitstellt.
Die anschließende Analyse der Meßwerte oder Meßdaten ist modular aufgebaut. Dazu ist eine Anzahl von Funktions¬ oder Analysemodulen a,...a vorgesehen, die über den Daten¬ bus 16 mit dem Meßwerterfassungsbausstein 14 kommunizieren Die Meßdaten können mit einer modulspezifischen Kennung versehen sein und werden direkt oder auf Anforderung an die entsprechenden Analysemodule a, ...a weitergeleitet.
Die Analysemodule a,...a sind im wesentlichen algorith¬ misch implementiert und daher eher mathematisch orientiert, In den einzelnen Analysemodulen a, ...a werden funktions¬ spezifische Meßwerte analysiert, Kennwerte errechnet und Soll-Ist-Wert-Vergleiche durchgeführt. Jedes Analysemodul
'1 an führt aufgrund der ihm zur Verfügung gestellten Meßwerte verschiedene Analysen und Diagnosen soweit wie möglich selbst durch und ist somit in gewissem Sinne autark. Um die mit dem modularen Aufbau des Diagnosesystems im Analysebereich verbundenen Vorteile nutzen zu können, bestehen somit keine Beziehungen oder Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Analysemodulen a-,...a .
In den funktionsspezifischen und anlagenteilorientierten Analysemodulen a,...a werden die Meßwerte somit einer modulspezifischen Meßwertbearbeitung unterzogen und als abgeleitete Kenngrößen KG weitergegeben. Die im wesent¬ lichen numerischen Kenngrößen KG unterscheiden sich von den ursprünglichen Meßwerten insbesondere dadurch, daß es sich um neue, abgeleitete Größen mit gegebenenfalls anderer Dimension handelt. So können z.B. in einem Analysemodul a aus kontinuierlich oder in zeitlichen Abständen erfaßten Meßwerten anhand einer vorgegebenen Berechnungsgrundlage ther odynamische Daten berechnet werden. Eine daraus abge¬ leitete Kenngröße KG kann z.B. ein Wirkungsgrad und somit bereits eine Teildiagnose sein. Die in den Analysemodulen a1η...an„ ermittelten Kenng3rößen KG werden in einem modul- übergreifenden - oder wie strichliniert angedeutet modul¬ spezifischen - Qualifizierungsteil 18 in qualitative Größen, d.h. in aktuelle Symptome AS , umgesetzt.
In dem Qualifizierungsteil 18 werden auch einige von dem Meßwerterfassungsbaustein 14 gelieferte originale Meßwerte 0M bearbeitet. Ebenso werden in einem Meßwertbearbeitungs¬ baustein 20 modulunabhängig bearbeitete Meßwerte BM, die durch Komprimierung oder Skalierung der ursprünglichen Me߬ werte aus diesen hervorgegangen sind, dem Qualifizierungs¬ teil 18 zugeführt. Beispiele hierfür sind Mittelwertbil¬ dungen, Gradientenbildungen und eine Verarbeitung von Toleranzbändern. Dabei ist allen, dem Qualifizierungsteil 18 zugeführten Größen oder Werten gemeinsam, daß es sich um numerische Größen handelt. Die numerischen Kenngrößen KG werden im Qualifizierungsteil 18 in verbale Begriffe umgesetzt. So wird z.B. aus einem in einem Analysemodul a berechneten Wert p (H?) = p ,■, + 0,3 bar als Faktum: "Der Wasserstoffdruck im Generator- gehäuse liegt um 0,3 bar über dem Soll-Druck" die verbale
Aussage "Der Wasserstoffdruck im Generatorgehäuse ist hoch". Diese Aussage wird als aktuelles Symptom AS in einem wiede¬ rum modulübergreifenden oder modulspezifischen Symptom¬ speicher 22 zwischengespeichert. Des weiteren wird in dem Symptomspeicher 22 auch eine bereits in einem Analysemodul an erstellte Teildiag3nose TD direkt abσ-elegat.
Der Symptomspeicher 22 ist als temporärer Ringspeicher (Um¬ laufspeicher, Ringpuffer) realisiert und wird permanent aktualisiert, d.h. daß die aktuellen Symptome AS die älte¬ sten Symptome verdrängen. Innerhalb des Symptomspeichers 22 liegen somit sowohl die Ergebnisse des Qualifizierungsteils 18 als auch modulspezifische Teildiagnosen TD in verbaler Form vor.
Aus den aktuellen Symptomen AS wird nach in einer Wissens¬ basis 24 abgelegten Regeln ein Diagnoseergebnis abgeleitet. Die Regeln oder Formalismen sind in der Wissensbasis 24 ebenfalls in verbaler Form abgelegt. Die Wissensbasis 24 ist somit in der Art eines Expertensystems konstruiert, wobei sowohl die Fakten oder aktuellen Symptome AS als auch die Regeln oder Formalismen in verständlicher und einfach nachvollziehbarer Weise formuliert und somit der Sprache des Experten angepaßt sind. Während numerische Werte zu exakten Beschreibungen und Abgrenzungen zwingen, erlauben verbale Beschreibungen unsicheres, unvollständi¬ ges und unscharfes Wissen auszudrücken.
Die Auswertung der Wissensbasis 24 bei einer konkreten Anwendung, d.h. bei Vorliegen eines aktuellen Symptoms AS, erfolgt mittels einer Inferenzko ponente 26, die in Form von logischen Schlußfolgerungen die Verarbeitung des Wis- sens steuert. Zur Darstellung und Verarbeitung unsicheren Wissens kann dabei Fuzzy-Logic eingesetzt werden, die kontinuierliche Zwischenwerte zwischen reinen Ja-/Nein- Aussagen erlaubt. Die Wissensdarstellung und Inferenz sind daher auf die Verarbeitung mittels Fuzzy-Logic ausgelegt. Das durch die Wissensbasis 24 und die Inferenzkomponente 26 gebildete Expertensystem erlaubt darüber hinaus auch die Verarbeitung "scharfer", also numerischer Werte. Die Umsetzung der numerischen in die bei der Fuzzy-Logic üblichen linguistischen Variablen bewerkstelligt das Qualifizierungsteil 18.
So wird z.B. bei Vorliegen des aktuellen Symptoms "Der Wasserstoffdruck im Generatorgehäuse ist niedrig" durch die Auswertung der in der Wissensbasis 24 abgelegten Regel "Wenn der Wasserstoffdruck im Generatorgehäuse niedrig ist, dann ist das Generatorgehäuse undicht" als Diagnose¬ ergebnis "Das Generatorgehäuse ist undicht" abgeleitet. Dieses Diagnoseergebnis DE wird in einem Ergebnisspeicher 28 abgelegt. Dort wird dem Diagnoseergebnis DE ein Konfi- denzfaktor zugeordnet, der kleiner oder gleich eins ist. Dieser Konfidenzfaktor wird bereits während der Diagnose abgeleitet und ist ein Maß für die Glaubwürdigkeit der Diagnose. Es kann auch nach weiteren Symptomen AS gesucht werden, die entsprechend den in der Wissensbasis 24 abge¬ legten Regeln zu einem bereits erstellten Diagnoseergebnis DE führen und dieses bestätigen. So werden alle möglichen Diagnosen anhand der verfügbaren Symptome AS untersucht, wobei häufig mehrere Diagnoseergebnisse DE ausgegeben wer- den, die mit den entsprechenden Konfidenzfaktoren versehen sind und über einen Darstellungs- oder Visualisierungsbau¬ stein 30 auf einer Bedienoberfläche 32 angezeigt werden.
Über die Bedien- oder Benutzeroberfläche 32 können Ein- und Ausgaben sowie Abfragen durchgeführt werden, wobei sowohl mit der Inferenzkomponente 26 als auch mit der Wissensbasis 24 und dem Symptomspeicher 22 Dialoge geführt werden können. Ein Zugriff auf den Symptomspeicher 22 bie¬ tet vorteilhafterweise die Möglichkeit, eine Off-line-Dia- gnose durchzuführen. Dazu können die orignialen und modul¬ unabhängig bearbeiteten Meßdaten OM, BM sowie Kenngrößen KG und Zwischen-oder Endergebnisse TD, DE in einer Daten¬ bank 34 für eine spätere Wiederverwendung gespeichert oder archiviert werden. Für eine Off-line-Diagnose können somit Daten aus der Datenbank 34 über den Visualisierungsbaustein 30 und die Bedienoberfläche 32 als Eingaben abgerufen wer- den.
Die Diagnose wird zweckmäßigerweise automatisch angestoßen oder eingeleitet. Da im Qualifizierungsteil 18 alle numeri¬ schen Größen KG, OM, BM zusammenlaufen und dort zentral be- arbeitet werden, werden vorteilhafterweise erst die quali¬ fizierten Größen oder aktuellen Symptome AS auf eine Abwei¬ chung von einem bestimmten Kriterium überwacht. Ein Krite¬ rium kann z.B. ein Grenz- oder Nennwert sein. Es kann aber auch eine Anzahl von miteinander verknüpften Einflüssen als Kriterium vorgegeben sein. Erst bei einer Abweichung wird von einem Überwachungslogikbaustein 36 ein Triggersignal TS abgegeben, das die Inferenzkomponente 26 anstößt. So er¬ folgt z.B. ein Diagnoseanstoß erst dann, wenn das Kriterium "Der Druck an der Stelle X ist größer als an der Stelle Y und die Temperatur ist fallend" erfüllt ist. Ebenso kann aber auch eine in einem Analysemodul a erstellte Teil¬ diagnose TD die eigentliche Diagnose auslösen.
Unter Berücksichtigung der jeweiligen Funktionen oder Funk- tionsgruppen des Turbosatzes einer Dampfturbinenanlage er¬ möglicht der modulare Aufbau des Diagnosesystems vorteil¬ hafterweise ein hohes Maß an Flexibilität in der Anpassung an anlagenspezifische Diagnoseaufgaben. Daher ist eine freie Konfigurierbarkeit des Diagnosesystems möglich, wobei die Diagnose durch den Einbau weiterer, jeweils abgeschlos¬ sener Analysemoduln a-,...a weiter vertieft werden kann.

Claims

Patentansprüche
1. Diagnoseverfahren für einen Anlagenprozeß (1), ins¬ besondere eines Kraftwerks, z.B. einer Dampfturbinen- anläge, mit einer Anzahl von untereinander wechselwirken¬ den Anlagenteilen (2, 4, 6), bei dem in einem den Anlagen¬ teilen (2, 4, 6) gemeinsamen Prozeßleitsystem über einen Datenbus (16) anlagenrelevante Meßwerte übertragen werden, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , - daß die Meßwerte in den Anlagenteilen (2, 4, 6) zugeord¬ neten Analysemodulen (a,...a ) einer modulspezifischen Meßwertbearbeitung unterzogen und daraus als abgeleitete Kenngrößen (KG) ausgegeben werden,
- daß die abgeleiteten Kenngrößen (KG) in einem Qualifizie- rungsteil (18) in aktuelle Symptome (AS) umgesetzt werden, und
- daß aus den aktuellen Symptomen (AS) nach in einer Wis¬ sensbasis (24) abgelegten Regeln ein Diagnoseergebnis (DE) abgeleitet wird.
2. Diagnoseverfahren nach Anspruch 1, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß die aktuellen Symptome (AS) in einem Symptomspeicher (22) gespeichert werden.
3. Diagnoseverfahren nach Anspruch 2, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß als Teildiagnosen (TD) ausgegebene modulspezifische Kenngrößen (KG) direkt dem Symptomspeicher (22) zugeführt werden.
4. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß in dem Qualifizierungsteil (18) zusätzlich zu den abgeleiteten Kenngrößen (KG) auch originale Meßwerte (OM) und/oder modulunabhängig bearbeitete Meßwerte (BM) in aktuelle Symptome (AS) umgesetzt werden.
5. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß die Qualifizierung modulspezifisch erfolgt.
6. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß abge¬ leitete Kenngrößen (KG) und jedes Diagnoseergebnis (DE) in einer Datenbank (34) abgelegt werden.
7. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß jedem Diagnoseergebnis (DE) ein Konfidenzfaktor zugeordnet wird, der kleiner oder gleich 1 ist.
8. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß ein Diagnoseanstoß dann erfolgt, wenn ein Meßwert (OM, BM) ein vorgegebenes Kriterium erfüllt, insbesondere einen Grenzwert überschreitet.
9. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß ein Diagnoseanstoß dann erfolgt, wenn aus einem Analysemodul (a-, ...a ) als abgeleitete Kenngröße (KG) eine Teildiagnose (TD) ausgegeben wird.
10. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß ein Diagnoseanstoß dann erfolgt, wenn ein aus dem Qualifizie- rungsteil (18) abgegebenes aktuelles Symptom (AS) ein vorgegebenes Kriterium erfüllt, insbesondere einen Grenz¬ wert überschreitet.
11. Diagnoseverfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , daß der
Diagnoseanstoß selbsttätig erfolgt.
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