JP2018190428A - 判定装置、判定方法および判定プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図5(a)は、第1実施形態に係る判定装置100のブロック図である。本実施形態においては、判定装置100は、一例として石炭の燃焼サイクルを利用する火力発電設備に設置される。判定装置100は、説明変数取得部10、複数の温度センサ20a〜20c、判定部30などを備える。判定部30は、モデル作成部31、閾値設定部32、異常判定部33および出力部34を備える。
第1実施形態においては、センサ検出値と、センサ検出値と相関を有する複数の他のセンサの検出値とを用いて基準モデルを作成したが、これに限られない。第2実施形態においては、複数のセンサの検出値同士の相関関係を用いて、センサ検出値の基準モデルを作成する。
(1)モデリング期間(現在時刻よりも古い、データが蓄積された一定期間)を設定し、その期間の各n個の温度センサの温度データの平均および温度データ群の不偏分散共分散行列と逆行列を求める。
(2)モデリング期間内の各時刻Tm(m=0,1,2,…)の温度データT1(m)〜Tn(Tm)に対して、(1)を用いて「モデリング期間のn個の温度センサの温度データ群」に対するマハラノビス平方距離を求める。それらの値の標準偏差(3σ等)から異常となる閾値を設定する。
(3)新たな時刻TのデータセットT1(T)〜Tn(T)が得られるたびに、この「モデリング期間のn個の温度センサの温度データ群」との間のマハラノビス平方距離を求め、それが閾値以下か否かを判定する。
許容値1 ±2℃
許容値2 ±10℃
有効時間の閾値 20分未満
(1)モデリング期間の説明変数群と目的変数1の値を用いて14行14列の分散共分散行列を生成する。具体的には、目的変数1の分散が14行14列目になるように最後段に配置する。
(2)目的変数の行/列を除く、13行13列に対して、逆行列を生成する。
(3)(2)で求めた逆行列と(1)で求めた14列目の14行目の要素を除く積を求めて、13個の数値を得て、これらを説明変数の各係数とする。
(4)モデリング期間の各説明変数の平均値を算出し、この各平均値に(3)で求めた係数を掛けてそれらの和を取る。
(5)モデリング期間の目的変数の平均値を算出してから(4)で求めた値を差し引き、これを推定式の定数とする。
つまり、
捲回部集合1 領域1 (X1a1,Z1a1),(X1a2,Z1a2)
領域2 (X1b1,Z1b1),(X1b2,Z1b2)
領域3 (X1c1,Z1c1),(X1c2,Z1c2)
捲回部集合2 領域1 (X2a1,Z2a1),(X2b2,Z2a2)
領域2 (X2b1,Z2b1),(X2b2,Z2b2)
といったように、領域を指定する。
許容値1 60
許容値2 50
有効時間の閾値 20分未満
上記第1実施形態および第2実施形態において、複数の温度センサ20a〜20cまたは温度センサ20の温度測定方式は、光ファイバ内のラマン散乱光を用いた方式であるが、これに限られるものではない。例えば、温度センサ20a〜20cまたは温度センサ20として、熱電対、測温抵抗体、カメラ撮像タイプの赤外線サーモグラフィ等が用いられる。
図15は、変形例2の判定システムを例示する図である。実施形態2においては、判定部30は、温度センサ20から直接データを取得している。これに対して、変形例2の判定システムは、判定部の機能を有するサーバが、電気通信回線を通じて温度センサからデータを取得するものである。
図16(a)および図16(b)は、センサ部21および測定器22を例示する図である。図16(a)で例示するように、センサ部21は、例えば、石炭を砕いて微粉を製造するための微粉炭機のミル中間ハウジング部40の外壁に取り付けられている。図16(a)で例示するように、ミル中間ハウジング部40は、石炭41が落下して一時的に貯留される貯留部42と、貯留部42に貯留されている石炭41を粉砕する粉砕リング43およびローラ44とを備える。粉砕によって得られた微粉炭45は、一次空気室46の空気によって上昇する。
第2実施形態とは別の目的を保持する実施形態として、第3実施形態について説明する。図10で例示した第2実施形態では、さまざまなセンシングデータを用いることを前提としていたものの、その具体的な方法は示していなかった。そこで、本実施形態ではまず、その方法の一例を示す。この方法自体は、特許第5308501号においても、確率変数への変換として開示されているものと同様で、通常の多変量解析では一般的な方法である。
S1_ave=Average(S1(t0),…,S1(t0−ΔT)),
S2_ave=Average(S2(t0),…,S2(t0−ΔT)),
…
SN_ave=Average(SN(t0),…,SN(t0−ΔT))
標準偏差S1_sigma〜SN_sigmaは、下記式で表される。
S1_sigma=Standard Deviation(S1(t0),…,S1(t0−ΔT)),
S2_sigma=Standard Deviation(S2(t0),…,S2(t0−ΔT)),
…
SN_sigma=Standard Deviation(SN(t0),…,SN(t0−ΔT))
11 レーザ
12 ビームスプリッタ
13 光スイッチ
14 フィルタ
15a,15b 検出器
16 演算部
20 温度センサ
21 センサ部
22 測定器
30 判定部
31 モデル作成部
32 閾値設定部
33 異常判定部
34 出力部
40 ミル中間ハウジング部
41 石炭
42 貯留部
43 粉砕リング
44 ローラ
45 微粉炭
46 一次空気室
100 判定装置
Claims (15)
- センサ検出値の基準モデルを作成するモデル作成部と、
所定の時点から、前記基準モデルと前記センサ検出値との乖離度が閾値を超えるまでの時間が所定の時間よりも短いか否かを判定する判定部と、
短いと判定された場合に異常に係る信号を出力する出力部と、を備えることを特徴とする判定装置。 - 前記モデル作成部は、前記センサ検出値と、前記センサ検出値と相関を有する複数の他のセンサの検出値とを用いて前記基準モデルを作成することを特徴とする請求項1記載の判定装置。
- 前記モデル作成部は、前記センサ検出値と、前記複数の他のセンサの検出値とを用いて回帰分析により前記基準モデルを作成することを特徴とする請求項2記載の判定装置。
- 前記モデル作成部は、前記基準モデルと前記センサ検出値との乖離度が閾値を超えると、その時点から一定の過去時間における前記複数の他のセンサの検出値および前記センサ検出値を用いて前記基準モデルを再作成することを特徴とする請求項2または3記載の判定装置。
- 前記基準モデルと前記センサ検出値との乖離度は、前記基準モデルと前記センサ検出値との差であることを特徴とする請求項2〜4のいずれか一項に記載の判定装置。
- 前記モデル作成部は、複数のセンサの検出値の相関関係を用いて前記検出値の基準モデルを作成し、
前記判定部は、前記基準モデルと、前記複数のセンサのいずれかの検出値との乖離度が閾値を超えるまでの時間が所定の時間より短いか否かを判定することを特徴とする請求項1記載の判定装置。 - 前記モデル作成部は、前記複数のセンサの検出値の相関関係の大きさを反映したばらつきの中心を用いて前記基準モデルを作成することを特徴とする請求項6記載の判定装置。
- 前記モデル作成部は、前記乖離度が閾値を超えると、その時点から一定の過去時間における前記複数のセンサの検出値を用いて前記基準モデルを再作成することを特徴とする請求項6または7記載の判定装置。
- 前記複数のセンサの検出値は、同一光ファイバの異なる長さ位置の後方散乱光によって得られる結果であることを特徴とする請求項6〜8のいずれか一項に記載の判定装置。
- 前記モデル作成部は、前記複数のセンサの検出値の平均値を用いた分散共分散行列を用いて前記基準モデルを作成することを特徴とする請求項6〜9のいずれか一項に記載の判定装置。
- 前記乖離度の閾値は、前記基準モデルの作成後の一定期間の前記乖離度を基に決定されることを特徴とする請求項1〜10のいずれか一項に記載の判定装置。
- 前記所定の時間は、前記乖離度が前記閾値を超えるまでの時間のばらつきを基に決定されることを特徴とする請求項1〜11のいずれか一項に記載の判定装置。
- 前記判定部は、前記基準モデルの再作成前の前記センサ検出値を用いて、所定の時点から、当該センサ検出値と前記再作成された前記基準モデルとの乖離度が前記閾値を超えるまでの時間が所定の時間よりも短いか否かを判定することを特徴とする請求項4または8記載の判定装置。
- モデル作成部が、センサ検出値の基準モデルを作成し、
判定部が、前記基準モデルの作成後の所定の時点から、前記基準モデルと前記センサ検出値との乖離度が閾値を超えるまでの時間が所定の時間よりも短いか否かを判定し、
短いと判定された場合に、出力部が異常に係る信号を出力する、ことを特徴とする判定方法。 - コンピュータに、
センサ検出値の基準モデルを作成する処理と、
前記基準モデルの作成後の所定の時点から、前記基準モデルと前記センサ検出値との乖離度が閾値を超えるまでの時間が所定の時間よりも短いか否かを判定する処理と、
短いと判定された場合に異常に係る信号を出力する処理と、を実行させることを特徴とする判定プログラム。
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