JP2721778B2 - Error diagnosis method - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、異常診断方法に関し、
特に複数の機器、アクチュエータ及びセンサを有するプ
ラント或いは装置の異常診断に適用して有用なものであ
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an abnormality diagnosis method,
In particular, the present invention is useful when applied to abnormality diagnosis of a plant or an apparatus having a plurality of devices, actuators, and sensors.

【０００２】[0002]

【従来の技術】図５は、従来技術に係る異常診断方法の
説明図である。2. Description of the Related Art FIG. 5 is an explanatory diagram of an abnormality diagnosis method according to the prior art.

【０００３】同図に示すように、プラント１は、機器
２、３、アクチュエータ４及びセンサ５、６、７、８、
９を有する。これらのうち機器２、３は、制御装置１０
から出力された指令信号ａ，ｂに基づいて動作し、圧油
等の媒体をアクチュエータ４に送る。アクチュエータ４
は、送られてきた前記媒体によって動作する。センサ
５、７、９は、機器２、３及びアクチュエータ４の動作
状態量を検出し、検出データを出力する。なおセンサ９
の検出データは、制御装置１０にフィードバックされ
る。またセンサ６、８は、機器２と機器３との間及び機
器３とアクチュエータ４との間の配管部における液圧
等、前記媒体の状態量をそれぞれ検出し、検出データを
出力する。As shown in FIG. 1, a plant 1 includes equipments 2 and 3, an actuator 4 and sensors 5, 6, 7, 8,
9 The devices 2 and 3 among these are the control device 10
It operates based on the command signals a and b output from the controller and sends a medium such as pressure oil to the actuator 4. Actuator 4
Is operated by the transmitted medium. The sensors 5, 7, and 9 detect the operation state amounts of the devices 2, 3 and the actuator 4, and output detection data. The sensor 9
Is fed back to the control device 10. The sensors 6 and 8 detect the state quantities of the medium, such as the fluid pressure in the piping between the device 2 and the device 3 and between the device 3 and the actuator 4, respectively, and output detection data.

【０００４】すなわちプラント１では、アクチュエータ
４が所定の動作をするよう制御装置１０によってフィー
ドバック制御が行われている。That is, in the plant 1, feedback control is performed by the control device 10 so that the actuator 4 performs a predetermined operation.

【０００５】次に、異常診断装置１１は、従来技術に係
る異常診断方法を実現するための装置であって、機器モ
デル１２、１３、アクチュエータモデル１４、比較器１
５、１６、１７、１８、１９及び診断部２０を有する。Next, an abnormality diagnosis apparatus 11 is an apparatus for realizing an abnormality diagnosis method according to the prior art, and includes equipment models 12, 13, an actuator model 14, and a comparator 1.
5, 16, 17, 18, and 19 and a diagnostic unit 20.

【０００６】これらのうち、機器モデル１２、１３は、
各々制御装置１０から指令信号ａ，ｂを入力し、この指
令信号ａ，ｂに基づき機器２、３の動作状態量等を数式
によって算出する数式モデルであって、センサ５〜８の
検出データと同種の動作状態量等を表わす算出データ１
２ａ、１２ｂ、１３ａ、１３ｂを出力する。アクチュエ
ータモデル１４は、前記算出データ１３ｂを入力し、こ
の算出データ１３ｂに基づきアクチュエータ４の動作状
態量を数式によって算出する数式モデルであって、セン
サ９の検出データと同種の動作状態量を表わす算出デー
タ１４ａを出力する。比較器１５〜１９は、センサ５〜
９の検出データと、算出データ１２ａ、１２ｂ、１３
ａ、１３ｂ、１４ａとを各々比較し、この比較結果を出
力する。診断部２０は、前記比較結果を入力し、この比
較結果が大きくずれているかどうかを判断し、これによ
り機器２、３及びセンサ５〜９に異常があるかどうかを
診断する。[0006] Of these, the device models 12 and 13 are:
Command models a and b are input from the control device 10, respectively, and are mathematical model models for calculating the operation state quantities and the like of the devices 2 and 3 based on the command signals a and b. Calculation data 1 representing the same kind of operation state quantity, etc.
2a, 12b, 13a and 13b are output. The actuator model 14 is a mathematical expression model which receives the calculation data 13b and calculates the operation state quantity of the actuator 4 based on the calculation data 13b by a mathematical expression. The calculation model represents the same kind of operation state quantity as the detection data of the sensor 9. The data 14a is output. Comparators 15 to 19 are sensors 5 to
9 and the calculated data 12a, 12b, 13
a, 13b, and 14a, and outputs the comparison result. The diagnosis unit 20 receives the comparison result, determines whether the comparison result is largely deviated, and diagnoses whether the devices 2, 3 and the sensors 5 to 9 are abnormal.

【０００７】上述の如き異常診断装置１１によって実現
する異常診断方法は、まず機器モデル２、３において、
機器２、３と同様に、制御装置１０から出力された指令
信号ａ，ｂを各々入力し、これと同一の指令信号ａ，ｂ
に基づく機器２、３の動作状態量及び前記配管部におけ
る媒体の状態量を算出し、算出した前記動作状態量の値
を算出データ１２ａ、１３ａとし、算出した前記状態量
の値を算出データ１２ｂ、１３ｂとして出力する。[0007] The abnormality diagnosis method realized by the above-described abnormality diagnosis apparatus 11 is as follows.
Similarly to the devices 2 and 3, command signals a and b output from the control device 10 are input, respectively, and the same command signals a and b
Calculate the operation state quantities of the devices 2 and 3 and the medium state quantity in the piping section based on the calculated values of the operation state quantities as calculation data 12a and 13a, and calculate the calculated state quantity values as calculation data 12b. , 13b.

【０００８】またアクチュエータモデル１４において、
算出データ１３ｂを入力し、機器３から送られてくる前
記媒体に基づくアクチュエータ４の動作状態量を算出
し、この算出した前記動作状態量の値を算出データ１４
ａとして出力する。In the actuator model 14,
The calculation data 13b is input, the operation state amount of the actuator 4 based on the medium sent from the device 3 is calculated, and the calculated value of the operation state amount is calculated data 14
Output as a.

【０００９】次に比較器１５〜１９において、センサ５
〜９の検出データと、算出データ１２ａ、１２ｂ、１３
ａ、１３ｂ、１４ａとを各々比較し、これらの比較結果
を出力する。例えば比較器１５では、センサ５の検出デ
ータと、該検出データと同種の算出データ１２ａとを比
較し、この比較結果を出力する。Next, in the comparators 15 to 19, the sensor 5
To 9 and the calculated data 12a, 12b, 13
a, 13b, and 14a, and outputs the result of the comparison. For example, the comparator 15 compares the detection data of the sensor 5 with the calculation data 12a of the same type as the detection data, and outputs the comparison result.

【００１０】最後に診断部２０において、比較器１５〜
１９の比較結果を入力し、これらの比較結果が何れもほ
ぼ等しいと判断できる場合には、機器２、３、アクチュ
エータ４及びセンサ５〜９が何れも正常であると診断
し、一方前記比較結果の何れかが大きくずれていると判
断できる場合には、その大きくずれている比較結果に対
応する機器２、３、アクチュエータ４またはセンサ５〜
９が異常であると診断する。例えば比較器１５の比較結
果が大きくずれていると判断できる場合には、機器２ま
たはセンサ５が異常であると診断する。Finally, in the diagnostic section 20, the comparators 15 to 15
When the comparison results of 19 are input and it can be determined that all of the comparison results are substantially equal, it is diagnosed that all of the devices 2, 3, the actuator 4, and the sensors 5 to 9 are normal, while the comparison result is If it can be determined that any of the above is significantly shifted, the device 2, 3, the actuator 4, or the sensor 5 or the sensor 5 corresponding to the greatly shifted comparison result
Diagnose 9 as abnormal. For example, when it can be determined that the comparison result of the comparator 15 is largely shifted, it is diagnosed that the device 2 or the sensor 5 is abnormal.

【００１１】[0011]

【発明が解決しようとする課題】上述の如き従来技術に
係る異常診断方法では、例えば機器２のみが異常であっ
た場合、比較器１５の比較結果が大きくずれることにな
り、その結果機器２またはセンサ５が異常であると診断
する。ここで、機器２が異常である場合には、機器２か
ら出力される媒体の状態量が変化するため、これに伴っ
て前記媒体の状態量を検出するセンサ６、８の検出デー
タも変化する。このため比較器１６、１８の比較結果も
大きくずれることになり、その結果、実際には正常であ
るにもかかわらずセンサ６、８も異常であると診断して
しまう。In the abnormality diagnosis method according to the prior art as described above, for example, when only the device 2 is abnormal, the comparison result of the comparator 15 is greatly shifted. Diagnose that the sensor 5 is abnormal. Here, when the device 2 is abnormal, since the state quantity of the medium output from the apparatus 2 changes, the detection data of the sensors 6 and 8 that detect the state quantity of the medium also change accordingly. . For this reason, the comparison results of the comparators 16 and 18 also greatly deviate, and as a result, the sensors 6 and 8 are diagnosed as abnormal even though they are actually normal.

【００１２】このように、従来技術に係る異常診断方法
では、アクチュエータ４、機器２、３及びセンサ５〜９
の何れで異常が発生しているかを正確に診断することが
できない場合があるという問題点があった。As described above, in the abnormality diagnosis method according to the prior art, the actuator 4, the devices 2, 3 and the sensors 5 to 9 are used.
However, there is a problem that it may not be possible to accurately diagnose which of the above is abnormal.

【００１３】本発明は、上記従来技術に鑑み、プラント
または装置において何れの機器またはセンサで異常が発
生しているかを正確に診断することができる異常診断方
法を提供することを目的とする。In view of the above prior art, an object of the present invention is to provide an abnormality diagnosis method capable of accurately diagnosing which equipment or sensor has an abnormality in a plant or an apparatus.

【００１４】[0014]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の構成は、制御装置によって遠隔或いは自動で制御さ
れる複数の機器及びアクチュエータと、これらの機器及
びアクチュエータの動作状態量等を検出する各種のセン
サとを有するプラント或いは装置において、前記機器及
びセンサの異常を診断する異常診断方法であって、前記
機器或いはアクチュエータに装着され、これらの動作状
態量を検出するセンサの検出データと、他の状態量を検
出する複数のセンサの検出データとから、比較対象とし
た機器或いはアクチュエータの動作状態量の予測値を表
わす第１の予測データを算出するとともに、前記他の状
態量を検出する複数のセンサの検出データと前記制御装
置から出力される指令信号とから前記動作状態量の予測
値を表わす第２の予測データを算出し、その後前記動作
状態量を検出するセンサの検出データ、前記第１の予測
データ及び前記第２の予測データを各々比較し、その比
較結果を組み合わせることによって前記プラント或いは
装置の機器及びセンサの異常を診断することを特徴とす
る。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention, which achieves the above object, comprises a plurality of devices and actuators which are remotely or automatically controlled by a control device, and detects operation state amounts of these devices and actuators. In a plant or an apparatus having various sensors, an abnormality diagnosis method for diagnosing an abnormality of the device or the sensor, the detection data of a sensor attached to the device or the actuator and detecting an operation state amount of the sensor, and the like. Calculating first predicted data representing a predicted value of an operation state amount of a device or an actuator to be compared from detection data of a plurality of sensors for detecting the state amount of the other, and detecting the other state amount. A second value representing a predicted value of the operation state quantity from detection data of the sensor of the second embodiment and a command signal output from the control device. Measurement data, and thereafter comparing the detection data of the sensor for detecting the operation state quantity, the first prediction data, and the second prediction data, and combining the comparison results to obtain the equipment of the plant or apparatus. And diagnosing abnormality of the sensor.

【００１５】また、比較対象とした機器或いはアクチュ
エータの動作状態量を検出するセンサの検出データ、第
１の予測データ及び第２の予測データを各々比較し、そ
の比較結果を組み合わせる際、比較する２つのデータの
差から該２つのデータの等しさの度合を求める等号関数
を設け、該等号関数によって得られた値を第１の確信度
とし、また比較する他の２つのデータの差から該他の２
つのデータの不等の度合を求める不等号関数を設け、該
不等号関数によって得られた値を第２の確信度とし、比
較組み合わせにおいて「２つのデータが等しくかつ他の
２つのデータが不等である」というように「かつ」とい
う言葉で組み合わせる場合には、前記第１の確信度と前
記第２の確信度のうち何れか小さい方の値を選択して、
これを機器またはセンサの異常の度合を示す異常確信度
とし、また比較組み合わせにおいて「２つのデータが等
しいかまたは他の２つのデータが不等である」というよ
うに「または」という言葉で組み合わせる場合には、前
記第１の確信度と前記第２の確信度のうち何れか大きい
方の値を選択して機器またはセンサの異常の度合を示す
異常確信度とすることを特徴とする。Further, the detection data of the sensor for detecting the operation state amount of the device or the actuator to be compared, the first prediction data and the second prediction data are compared, and when the comparison results are combined, the comparison is performed. An equality function for determining the degree of equality of the two data from the difference between the two data, setting a value obtained by the equality function as a first certainty factor, and calculating a difference between the other two data to be compared. The other two
An inequality function for determining the degree of inequality of two data is provided, and a value obtained by the inequality function is used as a second certainty factor. In the comparison combination, "two data are equal and the other two data are unequal. In the case of combining with the word "and" such as "", the smaller one of the first certainty factor and the second certainty factor is selected,
When this is defined as the abnormality certainty that indicates the degree of abnormality of the device or sensor, and the comparison combination uses the word "or" such as "two data are equal or the other two data are unequal" Is characterized by selecting a larger one of the first certainty factor and the second certainty factor as an abnormal certainty factor indicating a degree of abnormality of a device or a sensor.

【００１６】[0016]

【作用】上記構成の本発明によれば、例えば何れかの機
器のみが異常になった場合、比較対象とした機器或いは
アクチュエータの動作状態量を検出するセンサの検出デ
ータと第１の予測データとを比較するとこの両者はほぼ
等しいが、前記検出データと第２の予測データとを比較
するとこの両者は大きくずれて不等になる。従ってこれ
らの比較結果を組み合わせて前記機器が異常であると診
断する。According to the present invention having the above configuration, for example, when only one of the devices becomes abnormal, the detection data of the sensor for detecting the operation state amount of the device or the actuator to be compared and the first prediction data are used. Are compared, the two are almost equal. However, when the detected data and the second prediction data are compared, the two are greatly shifted to be unequal. Therefore, the apparatus is diagnosed as abnormal by combining these comparison results.

【００１７】また前記検出データと前記第１の予測デー
タの差と、等号関数とから第１の確信度を求め、また前
記検出データと前記第２の予測データの差と、不等号関
数とから第２の確信度を求めて、これら第１の確信度と
第２の確信度のうち何れか値の小さい方または大きい方
を選択して前記機器の異常確信度を得る。Further, a first certainty factor is obtained from a difference between the detected data and the first predicted data and an equality function, and a first certainty factor is obtained from the difference between the detected data and the second predicted data and an inequality function. The second certainty is determined, and the smaller one or the larger of the first certainty and the second certainty is selected to obtain the abnormal certainty of the device.

【００１８】[0018]

【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づき詳細に説
明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.

【００１９】図１は、本発明に係る異常診断方法を図５
と同様に制御装置１０によってフィードバック制御され
るプラント１に適用した場合の実施例を説明する説明図
である。異常診断装置５１は、本実施例に係る異常診断
方法を実現するための装置であって、同図に示すように
機器モデル５２、５３−１、５３−２、アクチュエータ
モデル５４−１、５４−２、比較器５５及び診断部５６
を有する。FIG. 1 shows an abnormality diagnosis method according to the present invention in FIG.
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example in which the present invention is applied to a plant 1 that is feedback-controlled by a control device 10 in the same manner as in FIG. The abnormality diagnosis device 51 is a device for realizing the abnormality diagnosis method according to the present embodiment, and as shown in the drawing, the device models 52, 53-1, 53-2, the actuator models 54-1, 54-. 2. Comparator 55 and diagnostic unit 56
Having.

【００２０】これらのうち機器モデル５２は、従来技術
と同様、すなわち図５の機器モデル１２と同様のモデル
であって、指令信号ａに基づく機器２の動作状態量を数
式によって算出し、この算出した前記動作状態量の値を
算出データ５２ａとして出力する。比較器５５は、やは
り従来技術と同様、すなわち図５の比較器１５と同様
に、算出データ５２ａとセンサ５の検出データとを比較
し、この比較結果を診断部５６へ出力する。Of these, the device model 52 is the same as the prior art, that is, the same model as the device model 12 in FIG. 5, and calculates the operation state quantity of the device 2 based on the command signal a by a mathematical formula. The calculated value of the operation state amount is output as calculation data 52a. The comparator 55 also compares the calculation data 52a with the detection data of the sensor 5 in the same manner as in the related art, that is, similarly to the comparator 15 in FIG. 5, and outputs the comparison result to the diagnosis unit 56.

【００２１】機器モデル５３−１は、センサ６、７、８
の検出データを入力し、これらの検出データに基づき機
器３から吐出される媒体の状態量を数式によって算出す
る数式モデルであって、算出した前記状態量の値を算出
データ５３−１ａとして出力する。機器モデル５３−２
は、センサ６、８の検出データと制御装置１０から出力
された指令信号ｂとを入力し、これらの検出データ及び
指令信号ｂに基づき前記媒体の状態量を数式によって算
出する数式モデルであって、算出した前記状態量の値を
算出データ５３−２ａとして出力する。The equipment model 53-1 includes sensors 6, 7, 8
Is a mathematical model for calculating the state quantity of the medium ejected from the device 3 based on the detected data, and outputs the calculated value of the state quantity as calculation data 53-1a. . Equipment model 53-2
Is a mathematical model for inputting the detection data of the sensors 6 and 8 and the command signal b output from the control device 10, and calculating the state quantity of the medium by a mathematical formula based on the detection data and the command signal b. , And outputs the calculated value of the state quantity as calculation data 53-2a.

【００２２】アクチュエータモデル５４−１は、前記算
出データ５３−１ａを入力し、この算出データ５３−１
ａに基づきセンサ９の検出信号と同種であるアクチュエ
ータ４の動作状態量を数式によって算出する数式モデル
であって、算出した前記動作状態量の値を第１の予測デ
ータ５４−１ａとして出力する。アクチュエータモデル
５４−２は、前記算出データ５３−２ａを入力し、この
算出データ５３−２ａに基づき前記アクチュエータ４の
動作状態量を数式によって算出する数式モデルであっ
て、算出した前記動作状態量の値を第２の予測データ５
４−２ａとして出力する。The actuator model 54-1 receives the calculated data 53-1a and inputs the calculated data 53-1a.
This is a mathematical model for calculating the operation state quantity of the actuator 4 that is the same type as the detection signal of the sensor 9 based on a, and outputs the calculated value of the operation state quantity as first prediction data 54-1a. The actuator model 54-2 is a mathematical expression model for inputting the calculation data 53-2a and calculating the operation state amount of the actuator 4 based on the calculation data 53-2a by a mathematical expression. The value is set to the second prediction data 5
Output as 4-2a.

【００２３】診断部５６は、比較組み合わせ診断部５６
ａ及び比較結果診断部５６ｂを有する。このうち比較組
み合わせ診断部５６ａでは、前記予測データ５４−１
ａ、前記予測データ５４−２ａ及びセンサ９の検出デー
タを入力し、これらのデータを各々比較し、組み合わせ
ることによって機器３またはセンサ６〜９の異常を診断
する。また比較結果診断部５６ｂでは、比較器５５から
比較結果を入力し、従来技術と同様に前記比較結果に基
づき機器２またはセンサ５の異常を診断する。なおこれ
ら従来技術と同様な部分については、以後詳細な説明は
省略する。The diagnosing unit 56 includes a comparison combination diagnosing unit 56
a and a comparison result diagnosis unit 56b. Among them, the comparison combination diagnosis unit 56a outputs the prediction data 54-1
a, The prediction data 54-2a and the detection data of the sensor 9 are input, and these data are compared and combined to diagnose an abnormality of the device 3 or the sensors 6 to 9. The comparison result diagnosing unit 56b receives the comparison result from the comparator 55 and diagnoses an abnormality of the device 2 or the sensor 5 based on the comparison result as in the related art. The detailed description of the same parts as those in the related art will be omitted.

【００２４】上述の如き異常診断装置５１によって実現
する異常診断方法は、まず機器モデル５３−１におい
て、センサ６、７、８の検出データを入力し、これらの
検出データに基づき機器３から吐出される媒体の状態量
を数式によって算出するとともにこの算出した前記状態
量の値を示す算出データ５３−１ａをアクチュエータモ
デル５４−１へ出力する。続いてアクチュエータモデル
５４−１において、算出データ５３−１ａを入力し、こ
の算出データ５３−１ａに基づきアクチュエータ４の動
作状態量を数式によって算出するとともに、この算出し
た前記動作状態量の値を示す第１の予測データ５４−１
ａを診断部５６へ出力する。The abnormality diagnosis method realized by the abnormality diagnosis device 51 as described above first inputs detection data of the sensors 6, 7, and 8 in the equipment model 53-1 and discharges the data from the equipment 3 based on the detection data. The state quantity of the medium to be calculated is calculated by an equation, and calculation data 53-1a indicating the calculated value of the state quantity is output to the actuator model 54-1. Subsequently, in the actuator model 54-1, the calculation data 53-1a is input, and based on the calculation data 53-1a, the operation state quantity of the actuator 4 is calculated by a mathematical expression, and the value of the calculated operation state quantity is shown. First prediction data 54-1
a to the diagnostic unit 56.

【００２５】また同時に、機器モデル５３−２におい
て、センサ６、８の検出データ及び指令信号ｂを入力
し、まず指令信号ｂに基づき数式によって機器３の動作
状態量を算出し、次に算出した前記動作状態量と前記検
出データに基づき機器３から吐出される媒体の状態量を
数式によって算出するとともに、この算出した前記状態
量の値を示す算出データ５３−２ａをアクチュエータモ
デル５４−２へ出力する。続いてアクチュエータモデル
５４−２において、算出データ５３−２ａを入力し、こ
の算出データ５３−２ａに基づきアクチュエータ４の動
作状態量を数式によって算出するとともに、この算出し
た前記動作状態量の値を示す第２の予測データ５４−２
ａを診断部５６へ出力する。At the same time, in the device model 53-2, the detection data of the sensors 6 and 8 and the command signal b are input, and the operation state quantity of the device 3 is first calculated by a mathematical expression based on the command signal b, and then calculated. Based on the operation state amount and the detection data, the state amount of the medium ejected from the device 3 is calculated by an equation, and calculation data 53-2a indicating the calculated state amount value is output to the actuator model 54-2. I do. Subsequently, in the actuator model 54-2, the calculation data 53-2a is input, and based on the calculation data 53-2a, the operation state amount of the actuator 4 is calculated by a mathematical expression, and the value of the calculated operation state amount is shown. Second prediction data 54-2
a to the diagnostic unit 56.

【００２６】次に比較組み合わせ診断部５６ａにおい
て、第１の予測データ５４−１ａ、第２の予測データ５
４−２ａ及びセンサ９の検出データを入力し、これらの
データを各々比較し、組み合わせることによって機器３
またはセンサ６〜９の異常を診断する。例えば、機器３
のみが異常になった場合、センサ９の検出データと第１
の予測データ５４−１ａとを比較するとこの両者はほぼ
等しいが、センサ９の検出データと第２の予測データ５
４−２ａとを比較するとこの両者は大きくずれて不等で
ある。従ってこれらの比較結果を組み合わせて機器３が
異常であると診断する。Next, in the comparison and combination diagnosis unit 56a, the first prediction data 54-1a and the second prediction data 5
4-2a and the detection data of the sensor 9 are input, and these data are compared with each other and combined to obtain the device 3
Alternatively, the abnormality of the sensors 6 to 9 is diagnosed. For example, device 3
If only the abnormality occurs, the detection data of the sensor 9 and the first
Compared with the prediction data 54-1a of the second prediction data 54-1a, the detection data of the sensor 9 and the second prediction data 5
Compared with 4-2a, they are greatly different from each other. Therefore, the apparatus 3 is diagnosed as abnormal by combining these comparison results.

【００２７】なお、機器２またはセンサ５の異常は、比
較器５５の比較結果に基づき比較結果診断部５６ｂにて
診断する。The abnormality of the device 2 or the sensor 5 is diagnosed by the comparison result diagnosing section 56b based on the comparison result of the comparator 55.

【００２８】次に具体的な異常診断対象の一例として旋
回装置を挙げ、該旋回装置に適用した本発明の実施例に
係る異常診断方法について説明する。Next, a turning device will be described as an example of a specific abnormality diagnosis object, and an abnormality diagnosis method according to an embodiment of the present invention applied to the turning device will be described.

【００２９】図２は、旋回装置１、異常診断装置６１及
び制御装置４０の関係を示す説明図である。同図に示す
ように旋回装置１は、ポンプ２２、バルブ２３、モータ
２４、配管３２ａ，３２ｂ，３２ｃ、斜板センサ２５、
バルブ変位センサ２７、回転数センサ２９及び圧力セン
サ２６，２８ａ，２８ｂ，３０を有する。FIG. 2 is an explanatory diagram showing the relationship between the turning device 1, the abnormality diagnosis device 61, and the control device 40. As shown in FIG. 1, the swivel device 1 includes a pump 22, a valve 23, a motor 24, pipes 32a, 32b, 32c, a swash plate sensor 25,
It has a valve displacement sensor 27, a rotation speed sensor 29, and pressure sensors 26, 28a, 28b, 30.

【００３０】これらのうちポンプ２２は、モータ２４を
回転させるための圧油を吐出する。前記圧油の吐出量
は、ポンプ２２に設けられた斜板２２によってコントロ
ールされる。バルブ２３は、前記圧油の流量をコントロ
ールするとともに、その流れる方向を切換える。モータ
２４は、前記圧油によって回転する。The pump 22 discharges pressure oil for rotating the motor 24. The discharge amount of the pressure oil is controlled by a swash plate 22 provided on the pump 22. The valve 23 controls the flow rate of the pressure oil and switches the flowing direction. The motor 24 is rotated by the pressure oil.

【００３１】すなわちポンプ２２から吐出された圧油
は、配管３２ａ、バルブ２３、配管３２ｂ（または配管
３２ｃ）の順に流れ、モータ２４を正回転（また逆回
転）させた後、配管３２ｃ（または配管３２ｂ）バルブ
２３を経てタンク３１へ排出される。That is, the pressure oil discharged from the pump 22 flows in the order of the pipe 32a, the valve 23, and the pipe 32b (or the pipe 32c). After the motor 24 is rotated forward (and reversely), the pipe 32c (or the pipe 32c) is rotated. 32b) Discharged to the tank 31 via the valve 23.

【００３２】斜板センサ２５は、斜板２１の変位を検出
し、検出データΦ_a を出力する。バルブ変位センサ２７
は、バルブ２３の変位を検出し、検出データＸ_a を出力
する。回転数センサ２９は、モータの回転数を検出し、
検出データＮ_a を出力する。圧力センサ２６，２８ａ，
２８ｂ，３０は、各々配管３２ａ，３２ｂ，３２ｃにお
ける圧油の圧力及びタンク３１へ排出される圧油の圧力
を検出し、検出データＰ_pa，Ｐ_1a，Ｐ_2a，Ｐ_T を出力す
る。The swash plate sensor 25 detects the displacement of the swash plate 21, and outputs the detected data [Phi _a. Valve displacement sensor 27
Detects a displacement of the valve 23, and outputs the detection data X _a. The rotation speed sensor 29 detects the rotation speed of the motor,
And it outputs the detected data N _a. The pressure sensors 26, 28a,
28b, 30, respectively pipes 32a, 32b, detects the pressure of the hydraulic fluid discharged to the pressure and tank 31 of the hydraulic oil in 32c, the detection data _{P pa, P 1a, P 2a} , and outputs the P _T.

【００３３】制御装置４０は、回転数センサ２９の検出
データＮ_a をフィードバックしつつ、斜板２１及びバル
ブ２３へ各々指令信号Φ_D ，Ｘ_D を出力して斜板２１及
びバルブ２３の変位をコントロールし、これによってモ
ータ２４に流れ込む圧油の流量、すなわちモータ２４の
回転数をコントロールする。The control unit 40, while feeding back the detected data N _a speed sensor 29, the displacement of the swash plate 21 and the valve 23 by outputting a respective command signal [Phi _D, X _D to the swash plate 21 and the valve 23 Control, thereby controlling the flow rate of the pressure oil flowing into the motor 24, that is, the rotation speed of the motor 24.

【００３４】異常診断装置６１は、前記異常診断方法を
実現するための装置であって、旋回装置１及び制御装置
４０から検出データΦ_a ，Ｘ_a ，Ｎ_a ，Ｐ_pa，Ｐ_1a，Ｐ
_2a，Ｐ_T 及び指令信号Φ_D ，Ｘ_D を入力し、旋回装置１
の各機器及びセンサの異常診断を行う。An abnormality diagnosis device 61 is a device for realizing the above-described abnormality diagnosis method, and detects detection data Φ _a , X _a , N _a , P _pa , P _1a , P ₁ from the turning device 1 and the control device 40.
_2a , _PT and command signals Φ _D , X _D are inputted,
Diagnosis of each device and sensor is performed.

【００３５】図３は、異常診断装置６１の内部構成の一
例を示すブロック図である。なお同図において、従来技
術と同様である斜板２１の変位を算出する数式モデル、
該数式モデルの算出データと検出データΦ_a とを比較す
る比較器及び該比較器から比較結果を入力し斜板２１ま
たは斜板センサ２５の異常を診断する比較結果診断部の
記載は、省略した。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the internal configuration of the abnormality diagnosis device 61. In the same figure, a mathematical model for calculating the displacement of the swash plate 21 similar to the prior art,
Wherein the comparison result diagnostic unit for diagnosing an abnormality of type a comparison result swash plate 21 or the swash plate sensor 25 from the comparator and the comparator compares the calculated data of said numerical formula model and detected data [Phi _a have been omitted .

【００３６】図３に示すように異常診断装置６１は、バ
ルブモデル６３−１、６３−２、６３−３、６３−４、
モータモデル６４−１、６４−２、６４−３、６４−４
及び比較組み合わせ診断部６６ａを有する。As shown in FIG. 3, the abnormality diagnosis device 61 includes valve models 63-1, 63-2, 63-3, 63-4,
Motor models 64-1, 64-2, 64-3, 64-4
And a comparison combination diagnosis unit 66a.

【００３７】これらのうち、バルブモデル６３−１は、
検出データＸ_a ，Ｐ_1a，Ｐ_paを入力し、数式に基づいて
バルブ２３の供給側を通過する圧油流量Ｑ_1Sを算出する
数式モデルである。（１）式は、前記数式の一例であ
る。バルブモデル６３−２は、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及
び指令信号Ｘ_D を入力し、数式に基づいてバルブ２３の
供給側を通過する圧油流量Ｑ_1cを算出する数式モデルで
ある。（２）式は、前記数式の一例である。Of these, the valve model 63-1 is
This is a mathematical model for inputting the detection data X _a , P _1a , and P _pa and calculating the flow rate Q _1S of hydraulic oil passing through the supply side of the valve 23 based on the mathematical formula. Equation (1) is an example of the above equation. Valve model 63-2, the detection data P _1a, type a P _pa and command signals X _D, a mathematical model for calculating the hydraulic fluid flow rate Q _1c passing through the supply side of the valve 23 on the basis of the equation. Equation (2) is an example of the above equation.

【００３８】[0038]

【数１】 (Equation 1)

【００３９】バルブモデル６３−３は、検出データ
Ｐ_2a，Ｐ_T ，Ｘ_a を入力し、数式に基づいてバルブ２３
の戻り側を通過する圧油流量Ｑ_2Sを算出する数式モデル
である。（３）式は、前記数式の一例である。バルブモ
デル６３−４は、検出データＰ_2a，Ｐ_T 及び指令信号Ｘ
_D を入力し、数式に基づいてバルブ２３の戻り側を通過
する圧油流量Ｑ_2Cを算出する数式モデルである。（４）
式は、前記数式の一例である。The valve model 63-3 receives the detection data P _2a , P _T , and X _a, and inputs the detected data P _2a , P _T , and X _a , and calculates the valve
5 is a mathematical model for calculating the flow rate Q _2S of hydraulic oil passing through the return side of FIG. Equation (3) is an example of the above equation. Valve model 63-4 is detection data P _2a, P _T and the command signal X
_D is a mathematical expression model for calculating the hydraulic oil flow Q _2C passing through the return side of the valve 23 based on the mathematical expression. (4)
The expression is an example of the above expression.

【００４０】[0040]

【数２】 (Equation 2)

【００４１】モータモデル６４−１、６４−２、６４−
３、６４−４は、各々、前記圧油流量Ｑ_1S，Ｑ_1C，
Ｑ_2S，Ｑ_2Cを入力し、数式に基づいてモータ２４の回転
数の予測データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2Cを算出する数式
モデルである。（５）式は、前記数式の一例である。Motor models 64-1, 64-2, 64-
3, 64-4 are the pressure oil flow rates Q _1S , Q _1C ,
This is a mathematical model for inputting Q _2S and Q _2C and calculating predicted data N _1S , N _1C , N _2S and N _2C of the rotation speed of the motor 24 based on the mathematical formula. Equation (5) is an example of the above equation.

【００４２】[0042]

【数３】 (Equation 3)

【００４３】比較組み合わせ診断部６６ａは、前記予測
データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2C及び検出データＮ_a を入
力し、これらを比較組み合わせることによって異常診断
を行う。The comparator combination diagnosis unit 66a, the type the predictive data _{N 1S, N 1C, N 2S} , N 2C and detection data N _a, the abnormality diagnosis by combining comparing them.

【００４４】上述の如き異常診断装置６１によって、実
現する異常診断方法は、まず、バルブモデル６３−１に
おいて、検出データＸ_a ，Ｐ_1a，Ｐ_paを入力し、（１）
式に基づき、すなわち検出データＸ_a を、バルブ２２の
変位に対する供給側のバルブ開口面積の関数ｆ₁ に代入
して前記バルブ開口面積Ａ_1Sを算出し、続いて前記バル
ブ開口面積Ａ_1S、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及び各定数、す
なわちバルブ２２の流量係数、重力加速度ｇ、油の比重
ｒから圧油流量Ｑ_1Sを算出する。またバルブモデル６３
−２において、検出データＰ_1a，Ｐ_pa及び指令信号Ｘ_a
を入力し、（２）式に基づき、すなわち指令信号Ｘ_D を
一次遅れ関数に代入してバルブ変位予測値Ｘ_C を算出し
た後、このバルブ変位予測値Ｘ_C を前記関数ｆ₁ に代入
してバルブ開口面積Ａ_1Cを算出し、続いて前記バルブ開
口面積Ａ_1C、検出データＰ_1a，Ｐ _pa及び前記各定数から
圧油流量Ｑ_1Cを算出する。The abnormality diagnosis device 61 as described above allows the actual
First of all, the abnormality diagnosis method that appears is the valve model 63-1.
In the detection data X_a, P_1a, P_paEnter (1)
Based on the equation, ie, the detection data X_aOf the valve 22
The function f of the valve opening area on the supply side with respect to the displacement f₁Assigned to
And the valve opening area A_1SIs calculated, and then
Area A_1S, Detection data P_1a, P_paAnd each constant,
That is, the flow coefficient of the valve 22, the gravitational acceleration g, the specific gravity of oil
Pressure oil flow Q from r_1SIs calculated. Also valve model 63
-2, the detection data P_1a, P_paAnd command signal X_a
And input the command signal X based on the equation (2)._DTo
Predicted valve displacement value X by substituting into first-order lag function_CIs calculated
After this, the valve displacement predicted value X_CTo the function f₁Assigned to
And the valve opening area A_1CIs calculated, and then the valve is opened.
Mouth area A_1C, Detection data P_1a, P _paAnd from each of the above constants
Pressure oil flow Q_1CIs calculated.

【００４５】同時にバルブモデル６３−３において、検
出データＸ_a ，Ｐ_2a，Ｐ_T を入力し、（３）式に基づ
き、すなわち検出データＸ_a を、バルブ２２の変位に対
する戻り側のバルブ開口面積の関数ｆ₂ に代入して前記
バルブ開口面積Ａ_2Sを算出し、続いて前記バルブ開口面
積Ａ_2S、検出データＰ_2a，Ｐ_T 及び前記各定数から圧油
流量Ｑ_2Sを算出する。またバルブモデル６３−４におい
て、検出データＰ_2a，Ｐ _T 及び指令信号Ｘ_D を入力し、
（４）式に基づき、すなわち指令信号Ｘ_D を一次遅れ関
数に代入してバルブ変位予測値Ｘ_C を算出した後、この
バルブ変位予測値Ｘ_C を前記関数ｆ₂ に代入してバルブ
開口面積Ａ_2Cを算出し、続いて前記バルブ開口面積
Ａ_2C、検出データＰ_2a，Ｐ_T 及び前記定数から圧油流量
Ｑ_2Cを算出する。At the same time, the valve model 63-3
Outgoing data X_a, P_2a, P_TAnd, based on equation (3),
That is, the detection data X_aWith respect to the displacement of the valve 22.
Function f of the valve opening area on the return side_TwoAnd substitute
Valve opening area A_2SAnd then the valve opening surface
Product A_2S, Detection data P_2a, P_TAnd pressure oil from the above constants
Flow Q_2SIs calculated. Also in valve model 63-4
And the detection data P_2a, P _TAnd command signal X_DAnd enter
Based on the equation (4), that is, the command signal X_DThe first order delay
Substituting the number into the predicted value of valve displacement X_CAfter calculating
Valve displacement predicted value X_CTo the function f_TwoTo the valve
Opening area A_2CAnd then the valve opening area
A_2C, Detection data P_2a, P_TAnd the pressure oil flow rate from the above constant
Q_2CIs calculated.

【００４６】次に、モータモデル６４−１、６４−２、
６４−３、６４−４において、各々圧油流量Ｑ_1S，
Ｑ_1C，Ｑ_2S，Ｑ_2Cを入力し、（５）式に基づき、すなわ
ちモータ２４の容量Ｄ_M と前記圧油流量Ｑ_1S，Ｑ_1C，Ｑ
_2S，Ｑ_2Cとからモータ２４の回転数の予測データＮ_1S，
Ｎ_1C，Ｎ_2S，Ｎ_2Cを算出する。Next, the motor models 64-1, 64-2,
At 64-3 and 64-4, respectively, the pressure oil flow rate Q _1S ,
Q _1C , Q _2S , and Q _2C are inputted, and the capacity D _{M of the} motor 24 and the pressure oil flow rates Q _1S , Q _1C , Q
_2S , Q _2C, and prediction data N _1S ,
Calculate N _1C , N _2S , N _2C .

【００４７】最後に比較組み合わせ診断部６６ａにおい
て、検出データＮ_a 及び予測データＮ_1S，Ｎ_1C，Ｎ_2S，
Ｎ_2Cを入力し、これらを比較組み合わせすることによっ
てバルブ２３及びバルブ変位センサ２７、回転数センサ
２９及び圧力センサ２６，２８ａ，２８ｂの異常診断を
行う。[0047] Finally, in comparing the combination diagnosis unit 66a, the detection data N _a and prediction data _{N 1S, N 1C, N 2S} ,
Enter the N _2C, and the valve 23 by comparing the combination of these valve displacement sensor 27, speed sensor 29 and the pressure sensor 26 and 28a, the abnormality diagnosis of 28b performs.

【００４８】表１には、前記異常診断の結果を示す。同
表に示すように例えばＣＡＳＥ１では、検出データＮ_a
と予測データＮ_1Cとを比較し、更に検出データＮ_a と予
測データＮ_1Sとを比較した後これらの比較結果を組み合
わせて「Ｎ_a ＝Ｎ_1CかつＮ_a≠Ｎ_1S」が成立する場合、
Ｎ_a ≠Ｎ_1Sから圧力センサ２８ａ，２６、バルブ変位セ
ンサ２７及び回転数センサ２９の何れかが異常があるこ
とが分かり、これらのうち、Ｎ_a ＝Ｎ_1Cから圧力センサ
２８ａ，２６及び回転数センサ２９は正常であることが
分かるため、残るバルブ変位センサ２７が異常であると
診断する。Table 1 shows the results of the abnormality diagnosis. As shown in the table, for example, in CASE1, the detection data N _a
If the comparison between predicted data N _1C, further after comparing the detection data N _a and the prediction data N _1S combination of these comparison results "N _a = N _1C and N _a ≠ N _1S" is established,
From N _a ≠ N _1S , it is known that any of the pressure sensors 28 a and 26, the valve displacement sensor 27, and the rotation speed sensor 29 are abnormal. Of these, the pressure sensors 28 a and 26 and the rotation speed are determined from N _a = N _1C. Since it is known that the sensor 29 is normal, the remaining valve displacement sensor 27 is diagnosed as abnormal.

【００４９】[0049]

【表１】 [Table 1]

【００５０】同様にしてＣＡＳＥ２の「Ｎ_a ≠Ｎ_1Cかつ
Ｎ_a ＝Ｎ_1S」という比較組み合わせが成立する場合に
は、バルブ２３本体が異常であると診断し、ＣＡＳＥ３
の「Ｎ _a ＝Ｎ_1CかつＮ_a ≠Ｎ_2C」という比較組み合わせ
が成立する場合には、圧力センサ２８ｂが異常であると
診断する。Similarly, “N” in CASE2_a≠ N_1CAnd
N_a= N_1S"
Diagnoses that the body of the valve 23 is abnormal, and
"N _a= N_1CAnd N_a≠ N_2CComparison combination
Holds, it is determined that the pressure sensor 28b is abnormal.
Diagnose.

【００５１】なおＣＡＳＥ５の「Ｎ_a ≠Ｎ_1CかつＮ_a ＝
Ｎ_2C」という比較組み合わせが成立する場合には、圧力
センサ２８ａまたは圧力センサ２６が異常であると診断
し、何れか一方に特定することができないが、この場合
には次のようにして特定することができる。In CASE5, “N _a ≠ N _1C and N _a =
If the comparison combination of “N _2C ” is established, it is diagnosed that the pressure sensor 28a or the pressure sensor 26 is abnormal, and it is not possible to specify either of them, but in this case, it is specified as follows. be able to.

【００５２】まずバルブ２３によって圧油の流れる方向
を切換えてモータ２４を逆回転させる。次に他のバルブ
モデルを用いて、この時の検出データＰ_pa，Ｐ_2a，
Ｐ_1a，Ｐ _T 及び指令信号Ｘ_D を入力するとともに数式に
よってバルブ２３の逆流時の供給側を通過する圧油流量
Ｑ′_2C、バルブ２３の逆流時の戻り側を通過する圧油流
量Ｑ′_1Cを算出する。（６）式は、前記数式の一例であ
る。すなわち指令信号Ｘ_Dからバルブ変位予測値Ｘ_C を
算出した後、このバルブ変位予測値Ｘ_C を各々関数
ｆ₁ ，ｆ₂ に代入し、前記圧油流量Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cを算
出する。また他のモータモデルを用いて、前記圧油流量
Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cを入力するとともに数式によって逆流時
のモータ２４の回転数の予測データＮ′_1C、Ｎ′_2Cを算
出する。（７）式は、前記数式の一例である。すなわち
ポンプ２４の容量Ｄ_M と圧油流量Ｑ′_1C、Ｑ′_2Cから各
々予測データＮ′_1C，Ｎ′_2Cを算出する。First, the direction in which the pressure oil flows by the valve 23
To rotate the motor 24 in the reverse direction. Then another valve
Using the model, the detected data P at this time_pa, P_2a,
P_1a, P _TAnd command signal X_DAnd enter in the formula
Therefore, the flow rate of the pressure oil passing through the supply side when the valve 23 flows backward
Q '_2C, The pressure oil flow passing through the return side when the valve 23 flows backward
Quantity Q '_1CIs calculated. Equation (6) is an example of the above equation.
You. That is, the command signal X_DFrom valve displacement X_CTo
After the calculation, this predicted valve displacement value X_CTo each function
f₁, F_TwoAnd the pressure oil flow rate Q '_1C, Q '_2CIs calculated
Put out. Also, using another motor model, the hydraulic oil flow rate
Q '_1C, Q '_2CInput and the backflow by the formula
Data N ′ of the rotation speed of the motor 24_1C, N '_2CIs calculated
Put out. Equation (7) is an example of the above equation. Ie
Capacity D of pump 24_MAnd pressure oil flow Q '_1C, Q '_2CFrom each
Each prediction data N '_1C, N '_2CIs calculated.

【００５３】[0053]

【数４】 (Equation 4)

【００５４】最後に比較組み合わせ診断部６６ａにおい
て、前記予測データＮ′_1C，Ｎ′_2Cを入力し、これらを
比較組み合わせることによって圧力センサ２８ａ，２６
の何れが異常かを診断する。すなわち表１に示すように
ＣＡＳＥ６の「Ｎ_a ≠Ｎ′_1CかつＮ_a ＝Ｎ′_2C」という
比較組み合わせが成立する場合には、圧力センサ２８ｂ
が異常であると診断する。Finally, in the comparison / combination diagnostic section 66a, the prediction data N ' _1C and N' _2C are inputted, and these are compared and combined to form the pressure sensors 28a and 26.
Which is abnormal is diagnosed. That is, as shown in Table 1, when the comparison combination of “N _a ≠ N ′ _1C and N _a = N ′ _2C ” of CASE 6 holds, the pressure sensor 28b
Is diagnosed as abnormal.

【００５５】なお表１は、比較結果を全て「かつ」とい
う言葉で組み合わせているが、診断対象の構成によって
は、「または」という言葉で組み合わせる必要がある場
合もある。In Table 1, all the comparison results are combined with the word "and". However, depending on the configuration of the diagnosis target, it may be necessary to combine the results with the word "or".

【００５６】次に上述の異常診断方法において比較組み
合わせにより異常診断を行う際、機器及びセンサの異常
の度合を示す異常確信度を算出する方法の実施例を具体
的に説明する。Next, an embodiment of a method of calculating an abnormality certainty indicating the degree of abnormality of a device and a sensor when performing abnormality diagnosis by comparison and combination in the above-described abnormality diagnosis method will be specifically described.

【００５７】図４は、等号関数と不等号関数の一例を示
した説明図である。同図に示すように等号関数７１は、
比較する２つのデータが等しくなるほど、すなわち前記
２つのデータの差が小さくなるほど、その値が大きくな
る（最大値＝１）関数であり、不等号関数７２は、比較
する２つのデータが等しくないほど、すなわち前記２つ
のデータの差が大きくなるほど、その値が大きくなる
（最大値＝１）関数である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of the equality function and the inequality function. As shown in FIG.
The more the two data to be compared are equal, that is, the smaller the difference between the two data is, the larger the value is (maximum value = 1). The inequality function 72 is such that the two data to be compared are not equal. That is, the function is such that the larger the difference between the two data, the larger the value (maximum value = 1).

【００５８】そこで表１のＣＡＳＥ１を例にとると、ま
ず検出データＮ_a と予測データＮ_1Cとの差△Ｎ₁ を算出
し、この△Ｎ₁ と前記等号関数７１とから第１の確信度
τ₁を求める。次に検出データＮ_a と予測データＮ_1Sと
の差△Ｎ₂ を算出し、この△Ｎ₂ と前記不等号関数７２
とから第２の確信度τ₂ を求める。最後にＣＡＳＥ１は
「かつ」という言葉で組み合わされているため前記第１
の確信度τ₁ と前記第２の確信度τ₂ の何れか小さい方
を選択する。これは、各々の比較結果が共通に成立する
領域を求めることを意味し、前記選択によって得た値が
バルブ変位センサ２７の異常の度合い、すなわち異常確
信度を表わす。ＣＡＳＥ１が成り立たない場合、バルブ
変位センサ２７の異常確信度は、ゼロに近くなり、逆に
ＣＡＳＥ１が成り立つ場合、前記異常確信度は、１に近
くなる。[0058] Therefore Taking CASE1 of Table 1 as an example, first detection data N _a and calculates the difference △ N ₁ and predicted data N _1C, confidence from the △ N ₁ and the equality function 71. The first determine the degree τ _1. Then calculates the difference △ N ₂ and the detection data N _a and the prediction data N _1S, the inequality function 72 and the △ N ₂
Then, the second certainty factor τ ₂ is obtained. Finally, CASE1 is combined with the word "and",
The smaller one of the certainty factor τ ₁ and the second certainty factor τ ₂ is selected. This means that an area where the respective comparison results are established in common is obtained, and the value obtained by the selection represents the degree of abnormality of the valve displacement sensor 27, that is, the degree of abnormality certainty. When CASE1 does not hold, the abnormality certainty of the valve displacement sensor 27 approaches zero. Conversely, when CASE1 holds, the abnormal certainty approaches one.

【００５９】なお前述のように比較対象の構成によって
は、比較結果を「または」という言葉で組み合わせる場
合もあるが、その場合には、前記等号関数７１から得ら
れる第１の確信度と、前記不等号関数７２から得られる
第２の確信度のうち何れか大きい方を選択し、これを異
常確信度とする。As described above, the comparison result may be combined with the word "or" depending on the configuration of the comparison object. In this case, the first certainty degree obtained from the equality function 71 and The larger of the second confidences obtained from the inequality function 72 is selected, and this is set as the abnormal confidence.

【００６０】[0060]

【発明の効果】以上実施例とともに具体的に説明したよ
うに、本発明は、ある機器のみが異常になった場合、該
機器の異常のみを診断し、他の機器またはセンサも異常
であるというような誤診断をすることがない。従って診
断対象とする機器及びセンサの正確な異常診断が可能で
ある。また等号関数及び不等号関数を用いて異常確信度
を求めることにより前記機器及びセンサの異常の度合を
把握することができる。As described above in detail with the embodiments, when only a certain device becomes abnormal, the present invention diagnoses only the abnormality of the device and that other devices or sensors are also abnormal. There is no such misdiagnosis. Therefore, it is possible to accurately diagnose the abnormality of the device and the sensor to be diagnosed. Further, the degree of abnormality of the device and the sensor can be grasped by calculating the abnormality certainty using the equality function and the inequality function.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】本発明の実施例に係る異常診断方法の説明図で
ある。FIG. 1 is an explanatory diagram of an abnormality diagnosis method according to an embodiment of the present invention.

【図２】旋回装置１、異常診断装置６１及び制御装置４
０の関係を示す説明図である。FIG. 2 shows a swing device 1, an abnormality diagnosis device 61, and a control device 4.
It is explanatory drawing which shows the relationship of 0.

【図３】異常診断装置６１の内部構成の一例を示すブロ
ック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of an internal configuration of the abnormality diagnosis device 61.

【図４】等号関数と不等号関数の一例を示した説明図で
ある。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an equality function and an inequality function.

【図５】従来技術に係る異常診断方法の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of an abnormality diagnosis method according to the related art.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ プラント ２、３ 機器 ５〜９ センサ １０、４０ 制御装置 ５１、６１ 異常診断装置 ５２、５３−１、５３−２ 機器モデル ５４−１、５４−２ アクチュエータモデル ５５ 比較器 ５６ 診断部 ５６ａ、６６ａ 比較組み合わせ診断部 ５６ｂ 比較結果診断部 ２２ ポンプ ６３−１〜４ バルブモデル ６４−１〜４ モータモデル ７１ 等号関数 ７２ 不等号関数 1 plant 2, 3 device 5-9 sensor 10, 40 control device 51, 61 abnormality diagnosis device 52, 53-1, 53-2 device model 54-1, 54-2 actuator model 55 comparator 56 diagnostic unit 56a, 66a Comparison combination diagnosis unit 56b Comparison result diagnosis unit 22 Pump 63-1 to 4 Valve model 64-1 to 4 Motor model 71 Equality function 72 Inequality function

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】 制御装置によって遠隔或いは自動で制御
される複数の機器及びアクチュエータと、これらの機器
及びアクチュエータの動作状態量等を検出する各種のセ
ンサとを有するプラント或いは装置において、前記機器
及びセンサの異常を診断する異常診断方法であって、 前記機器或いはアクチュエータに装着され、これらの動
作状態量を検出するセンサの検出データと、他の状態量
を検出する複数のセンサの検出データとから、比較対象
とした機器或いはアクチュエータの動作状態量の予測値
を表わす第１の予測データを算出するとともに、前記他
の状態量を検出する複数のセンサの検出データと前記制
御装置から出力される指令信号とから前記動作状態量の
予測値を表わす第２の予測データを算出し、その後前記
動作状態量を検出するセンサの検出データ、前記第１の
予測データ及び前記第２の予測データを各々比較し、そ
の比較結果を組み合わせることによって前記プラント或
いは装置の機器及びセンサの異常を診断することを特徴
とする異常診断方法。1. A plant or an apparatus having a plurality of devices and actuators that are remotely or automatically controlled by a control device and various sensors for detecting operation state amounts of the devices and the actuators. An abnormality diagnosis method for diagnosing an abnormality of the device, the detection data of a sensor attached to the device or the actuator, which detects the amount of operation of these, and the detection data of a plurality of sensors that detect other state amount, A first prediction data representing a predicted value of an operation state quantity of a device or an actuator to be compared is calculated, and detection data of a plurality of sensors for detecting the other state quantities and a command signal output from the control device Calculating second prediction data representing a predicted value of the operation state amount, and thereafter detecting the operation state amount. Abnormality diagnosis, wherein the detection data of the sensor, the first prediction data, and the second prediction data are each compared, and an abnormality of the equipment and the sensor of the plant or apparatus is diagnosed by combining the comparison results. Method. 【請求項２】 比較対象とした機器或いはアクチュエー
タの動作状態量を検出するセンサの検出データ、第１の
予測データ及び第２の予測データを各々比較し、その比
較結果を組み合わせる際、比較する２つのデータの差か
ら該２つのデータの等しさの度合を求める等号関数を設
け、該等号関数によって得られた値を第１の確信度と
し、また比較する他の２つのデータの差から該他の２つ
のデータの不等の度合を求める不等号関数を設け、該不
等号関数によって得られた値を第２の確信度とし、 比較組み合わせにおいて「２つのデータが等しくかつ他
の２つのデータが不等である」というように「かつ」と
いう言葉で組み合わせる場合には、前記第１の確信度と
前記第２の確信度のうち何れか小さい方の値を選択し
て、これを機器またはセンサの異常の度合を示す異常確
信度とし、 また比較組み合わせにおいて「２つのデータが等しいか
または他の２つのデータが不等である」というように
「または」という言葉で組み合わせる場合には、前記第
１の確信度と前記第２の確信度のうち何れか大きい方の
値を選択して機器またはセンサの異常の度合を示す異常
確信度とすることを特徴とする請求項１に記載する異常
診断方法。2. A method for comparing detection data of a sensor for detecting an operation state quantity of a device or an actuator to be compared, first prediction data, and second prediction data, and comparing the comparison results when combining the comparison results. An equality function for determining the degree of equality of the two data from the difference between the two data, setting a value obtained by the equality function as a first certainty factor, and calculating a difference between the other two data to be compared. An inequality function for determining the degree of inequality of the other two data is provided, and a value obtained by the inequality function is used as a second confidence factor. In the comparison combination, “two data are equal and the other two data are In the case of combining with the word "and" such as "unequal", the smaller one of the first certainty factor and the second certainty factor is selected, and this is selected as the device or sensor. Abnormality confidence level indicating the degree of abnormality of the above. In the comparison combination, when the two data are combined by the word "or" such as "two data are equal or the other two data are unequal", 2. The abnormality diagnosis according to claim 1, wherein a larger one of the first certainty factor and the second certainty factor is selected as an abnormal certainty factor indicating a degree of abnormality of the device or the sensor. Method.