JP3766208B2 - プロセスデータ監視装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、原子力発電プラント等の大規模なプラントの温度、圧力、流量等のプロセスデータを用いてそのプラントプロセスを監視するプロセスデータ監視装置にかかり、とくにプラントの異常をその徴候段階で検知できるデータ処理・解析の工夫に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、原子力発電プラントでは、その各箇所に設置された各種のセンサからの温度、流量、圧力等のプロセスデータに相当する検出信号の一部を中央操作室に送ってその記録計や指示計に出力することにより、プラントプロセスの正常／異常等の状態を把握・監視するようになっている。このようなプロセスデータ監視に際し、記録計や指示計へのデータ出力のほか、重要なプロセスデータについてその指示計に警報値を予め設定し、その警報設定値までデータが変化したときに警報を発生可能となっている。
【０００３】
最近の原子力発電プラントでは、重要なプロセスデータを計算機に取り込んで表示装置の画面上に表示したり、そのデータと予め入力された基準値との比較処理を実行したりする監視装置も採用されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来例のプロセスデータ監視装置は、通常、比較処理で用いる基準値として設計上のものを入力する構成で、その基準値が常に一定のものであるため、監視すべきプロセスデータの変化等の特徴を必ずしも正確に反映したものではなく、特にプラントの異常事態をその徴候段階で検知し、大事に至る前に事前対策を施すには必ずしも適切なものとはなっていない。
【０００５】
例えば、プラントのプロセスデータは正常状態であってもその運転状況、気温等の外部要因、複数ある系統の切り替え等により変化する場合が多いため、これらの変化を包含させた基準値を設定すれば、徴候段階の異常検知としてはその精度が悪くなり、検知が遅れるといった不都合があった。
【０００６】
これを防止するためには、監視対象のプロセスデータの変化履歴やその過去の実績を考慮に入れて基準値を設定する必要がある。しかしながら、現状の監視装置はプロセスデータの瞬時値データのみを監視する構成であり、過去のプロセスデータを長期的に蓄積することを意識したものではないため、上記のようにデータの変化履歴やその過去の実績を考慮に入れて基準値を設定するには記録計の読み取り等の膨大な作業が必要となり、このような逐一人間系で必要な基準値を決定することは事実上不可能であった。
【０００７】
この発明は、このような従来の問題を考慮してなされたもので、プラントのプロセス量の長期的な特性に基づく監視基準値を手間をかけずに比較的容易に設定可能な構成を構築し、プラントの異常をその徴候段階で的確に検知することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明にかかるプロセスデータ監視装置は、プラントのプロセス量（例えば温度、圧力、流量等）に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報（例えばプロセスデータ、基準値、監視結果等）を画面に表示する表示手段と、前記プラント内の機器の人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する人為外乱波及データベースと、前記機器の運転予定に関するデータを参照可能に保持する運転予定データベースと、前記統計値データを監視する場合に前記運転予定データベース内のデータを参照して前記人為外乱の有無を判断し、かつ、前記人為外乱波及データベース内のデータを参照して人為外乱の波及に起因する人為外乱波及信号を判断することによりその人為外乱波及信号の監視をバイパスするように又は前記基準値データを切り替えるように前記監視手段に指示を与える人為外乱判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
この内、瞬時値取込手段は、好ましくはセンサからの出力をデジタルに変換するＡ／Ｄ変換手段であるものとする。
【００１０】
データ蓄積手段は、好ましくはＡ／Ｄ変換された瞬時値データを数日間蓄積する一方、統計処理手段により瞬時値データから算出された統計値データを長期間保存する手段を備えるものとする。
【００１１】
監視手段は、好ましくは瞬時値データまたは統計量データに対して予め設定された時間間隔で基準値との比較により監視する手段であり、特に好ましくは基準値データを常に一定とし、プロセスデータの値そのものを監視するレベル監視手段とプロセスデータの変化にゆるやかに追従する基準値により監視対象の変化勾配を監視する勾配監視手段とから構成されるトレンド監視手段と、２種類のプロセスデータの相関関係を監視する相関監視手段とを備えたものとする。
【００１２】
監視手段は、機器の切替えや人為外乱を検知し、それらの要因で発生する変化に対しては監視対象のデータ変動から除外する監視パイバス機能を備えることができる。
【００１３】
基準値設定手段は、好ましくはデータ蓄積手段から過去の監視対象の瞬時値データまたは統計量データを抽出し、その抽出データから人為外乱データを除外し、その外乱データが除外されたデータの分布形状に基づいて監視手段、基準値の設定方法を選定し、基準値を自動で設定する手段であるものとする。
【００１４】
請求項２記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であり、前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前 記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とする。
【００１６】
請求項４記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、このフィティング式算定手段により作成されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、前記外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣り合う２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とする。
【００１８】
請求項６記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記分布形状判定手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、この算定手段により算定されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの尖り度およぴ歪み度を算出し且つその尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内であるか否かを判断することにより前記残差データの分布形状を判定する残差分布判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項７記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、前記プラント量の内の前記プラント内の機器の切り替え等により変化するプロセス量が急激に変化した場合にその時点以前の監視対象量データを最新の監視対象量データと置き換えてその移動平均値を求め、かつ、その移動平均値に基づいて前記監視基準値データを算出する手段を備えたことを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明にかかるプロセスデータ監視装置の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３２】
図１に示すプロセスデータ監視装置は、例えば原子力発電プラントに適用されるもので、図示の如く、プラントの温度、圧力、流量等のプロセス量を電気信号に変換して検知する各種のセンサ１…１と、この各センサ１…１からの電気信号をデジタル化してプロセス量の瞬時値データとして取り込むＡ／Ｄ変換部（瞬時値取り込み手段）２と、このＡ／Ｄ変換部２により取り込まれる瞬時値データを含む監視対象量データを蓄積するデータ蓄積部（データ蓄積手段）３と、このデータ蓄積部３の瞬時値データを統計処理し、その統計値（統計量）データを監視対象量データの１つとしてデータ蓄積部３内に蓄積させる統計処理部（統計値作成手段）４と、監視対象量データと所定の基準値データとを互いに比較することでその変化状態を検知する監視部（監視手段）５と、この監視部５での比較処理用の基準値データを格納する基準値格納部（基準値格納手段）６と、この基準値格納部６で格納される基準値データを算出して設定する基準値設定部（基準値設定手段）８とを備えている。
【００３３】
これらの各部はあくまで機能上のものであり、その機能が実現できる構成であれば、例えばＣＰＵの処理を主眼にした構成でもよく、その場合には既存のコンピュータ・ハードウェア構成やデジタル回路等を適用することも可能である。
【００３４】
このプロセスデータ監視装置は、その他の構成要素として、プロセスデータ、基準値データ、監視結果データ等の監視情報を画面に表示するＣＲＴや液晶等の表示部（表示手段）７及びユーザの要求を受けるためのキーボードやポインティング・デバイス等の入力部９を装備している。
【００３５】
上記の構成においては、各センサ１…１からの各プロセス量を反映した電気信号がＡ／Ｄ変換部２に導かれてデジタル化され、そのデジタル化された電気信号が瞬時値データとしてデータ蓄積部３に蓄えられる。このデータ蓄積部３内に蓄積された瞬時値データは統計処理部４にて所定の時間間隔毎にまとめて統計処理され、その統計値データが瞬時値データと共に監視対象量データとしてデータ蓄積部３に蓄積される。
【００３６】
また、データ蓄積部３に蓄積された過去のデータは、入力部９からのユーザ要求時に基準値設定部８にて抽出され、その抽出データから所定の計算手法により基準値データが算出され、その基準値データが基準値格納部６に格納される。
【００３７】
その結果、監視部５にてデータ蓄積部３に蓄積された監視対象量データと基準値格納部６に格納された基準値データとが互いに比較され、これによりプロセスデータの変化状態が検知される。このような検知結果は、監視対象量のグラフ、基準値データ、監視結果等の必要な監視情報として表示部７の画面上に表示される。
【００３８】
次に、上記のプロセスデータ監視装置の各部の構成例を具体的に説明する。
【００３９】
最初に、「データ蓄積部３」の構成例を図２に基づいて説明する。
【００４０】
「データ蓄積部３」は、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体でなり、機能上、図２に示すように「瞬時値格納部３ａ」、「統計値格納部３ｂ」、及び「起動停止時データ格納部３ｃ」を備えている。以下、この機能上の各部の設定理由を述べる。
【００４１】
まず、このプロセスデータ監視装置を用いて長期的な変化を検知する場合を考えると、各センサ１…１により検知された各プロセス量の変化履歴に基づく監視が必要となる。しかしながら、サンプリングしたプロセス量を全て長期間蓄積するとデータ蓄積部３に膨大な記憶容量が必要となり現実的ではない。そこで、データ蓄積部３の記憶容量削減を図るため、この発明ではサンプリング・データに対して所定の時間間隔で統計処理を施し、その時間間隔の全データを１点に集約し、それを数年間蓄積するための「統計値格納部３ｂ」を採用した。
【００４２】
また異常の徴候を検知する場合を考えると、原因の究明を行うためにサンプリングした全データが必要となることがある。そこで、この発明では統計計算前の全瞬時値データを１週間程度の短期間の間のみ蓄積し、一定期間が経過すると自動的に消去するための「瞬時値格納部３ａ」を採用した。
【００４３】
さらにプラント起動時やその停止過程等では、プラントの状態が時々刻々変化しているため、この発明では、起動停止時データとして数日分の瞬時値データを長期間にわたって蓄積するための「起動停止時データ格納部３ｃ」を採用した。
【００４４】
次に、統計処理部４の構成例を図３及び図４に基づいて説明する。この統計処理部４は、例えば予め設定された統計処理用アルゴリズムを実行するコンピュータ等でなり、機能上、図３に示すように「瞬時値抽出部４１」および「統計量算出部４２」を備えている。
【００４５】
「瞬時値抽出部４１」は、図４に示すようにデータ蓄積部３の瞬時値格納部３ａからプロセスデータの瞬時値データを受け取り、所定の時刻毎に前回の統計処理計算以降に蓄積された最新値までの瞬時値データを瞬時値格納部４１から抽出し、その抽出データを統計量算出部４２に供給する。
【００４６】
「統計量算出部４２」は、図４に示すように瞬時値抽出部４１からの瞬時値データに対して算術平均値、標準偏差、最大値、最小値等を含む統計値データを算出し、その統計値データをデータ蓄積部３の統計値格納部３ｂに供給する。
【００４７】
次に、監視部５の構成例を図５に基づいて説明する。
【００４８】
監視部５は、例えば予め設定された監視用アルゴリズムを実行するコンピュータ等でなり、機能上、図５に示すように瞬時値データに対する監視を行う「瞬時値監視部５ａ」と、統計値データに対する監視を行う「統計値監視部５ｂ」と、この２つの監視部５ａ、５ｂで共通に採用される３つの監視方法をそれぞれ実行するための各部として、「レベル監視部５１」、「勾配監視部５２」、および「相関監視部５３」とを備えている。
【００４９】
「瞬時値監視部５ａ」は、図６に示すように、監視開始の命令が入力されるとデータのサンプリング毎にその瞬時値データに対して所定の基準値データとの比較による監視を開始し、これを監視終了の命令が入力されるまで継続する。この瞬時値監視部５ａによる監視を続けると監視装置の負荷が非常に高くなるため、例えば統計値監視部５ｂによる監視で異常徴候が検出された信号に対してその後の監視強化のために使用したり、プラント起動時等のプロセス値が時々刻々変化している場合に使用したりすると効果的である。
【００５０】
「統計値監視部５ｂ」は、図６に示すように監視開始の命令が入力されると統計量データが算出される毎にその統計量データに対して予め設定された基準値との比較による監視を行い、それ以降、監視停止の命令が入力されるまで上記の時間間隔毎に監視を継続する。この統計値監視部５ｂによる監視を続けても、監視装置の負荷が上記の瞬時値監視部５ａの場合と比べるとそれほど高くならないため、例えばサンプリングされる全信号について実施することも可能である。
【００５１】
「レベル監視部５１」は、図７に示すように一定の基準値（上限値および下限値）に基づいて監視対象量データの変化を監視する構成で、機能上、図８に示すように「データ抽出部（データ入力部）５１１」、「基準値抽出部（基準値入力）５１２」、「データ比較部５１３」から構成される。このレベル監視部５１では、その監視時に基準値抽出部５１２にて基準値格納部６内の基準値データを抽出すると共に、データ入力部５１１にてデータ蓄積部３内の監視対象量データを入力し、この監視対象量データと基準値データとの互いの大小関係をデータ比較部５１３にて比較することで監視を実行する。
【００５２】
「勾配監視部５２」は、図９に示すように監視対象量データの時間的な変化に緩やかに追従する移動平均値に所定の余裕度を加算、減算した基準値に基づいて監視を行う構成で、機能上、図１０に示すように「データ抽出部５２１」、「移動平均算出部５２２」、「移動平均基準値算出部５２３」、「データ比較部５２４」から構成される。
【００５３】
この勾配監視部５２は、データ抽出部５２１にてデータ蓄積部３から前回の移動平均値及び最新のデータを抽出し、この抽出データを用いて移動平均算出部５２２にて最新のデータまでの移動平均値を算出し、この移動平均値を移動平均基準値算出部５２２及び比較部５２３に渡すと共に、移動平均基準値算出部５２２にて基準値格納部６から抽出した所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを算出し、この基準値データと監視対象量データとをデータ比較部５２３にて互いに比較すること監視を実行する。
【００５４】
「相関監視部５３」は、図１１に示すように予め設定した２つの監視対象量データ（プロセスＸ、プロセスＹ）で定まる相関式に所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを求め、これを用いて監視するもので、機能上、図１２に示すように「データ抽出部５３１」、「相関値算出部５３２」、「相関基準値算出部５３３」、及び「データ比較部５３４」から構成される。
【００５５】
この相関監視部５３は、データ抽出部５３１にて相関監視を行うべき２つの監視対象量Ｘ、Ｙの最新のデータをデータ蓄積部３から抽出し、この抽出データを相関基準値算出部５３２及び比較部５３４に渡すと共に、相関値算出部５３２にて基準値格納部６から上記２つの監視対象量データの相関式を呼び出し、監視対象量データＸに対応する相関値Ｙｓの値を「Ｙｓ＝ｆ（Ｘ）」の演算式で算出し、その算出値を用いて相関基準値算出部５３３にて相関値Ｙｓに基準値格納部６から抽出した所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを算出し、この基準値データと監視対象量Ｙの値とをデータ比較部５３４にて比較して監視を実行する。
【００５６】
上記のプロセスデータ監視装置では、図１３又は図１４に示す「監視バイパス部（監視バイパス手段）５０ａ、５０ｂ」を追加することも可能である。
【００５７】
図１３に示す監視バイパス部５０ａは、機器の運転、停止を示す接点信号を取り込むための「接点信号取り込み部１０」と、接点信号の変化と機器のサーベランス等の人為外乱との関係および人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する「人為外乱波及データベース１１」と、接点信号に変化がある場合に人為外乱波及データベース１１を参照して、実施されたサーベランス及びその影響が現れる信号を抽出し、これに該当する信号について監視を行わないように監視部５に指示を与える「人為外乱判定部１２」とを備えている。
【００５８】
図１４に示す監視バイパス部５０ｂは、機器のサーベランス等の人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する「人為外乱波及データベース１３」と、機器の運転予定に関するデータを参照可能に保持する「運転予定データベース１４」と、この運転予定データベース１４から運転操作が実施されたと判断された場合には人為外乱波及データベース１３を参照して影響が現れる信号について監視を行わないように監視部５に指示を与える「人為外乱判定部１５」とを備えている。この場合には、人為外乱が発生した場合に限って基準値データを切り替えて対応することも可能である。
【００５９】
次に、「基準値設定部８」の構成例を図１５〜図２５に基づいて説明する。
【００６０】
基準値設定部８は、機能上、データ蓄積部３に蓄積された過去の監視対象量データの特性に基づいて現在のデータのトレンド監視および相関監視における監視方法およぴその基準値データを自動で設定する「トレンド監視基準値設定部８ａ」および「相関監視基準値設定部８ｂ」を備えている。
【００６１】
「トレンド監視基準値設定部８ａ」は、機能上、図１５に示すように「データ抽出部８１」、「外乱データ除外部８２」、「分布形状判定部８３」、「監視方法選定部８４」、および「基準値算出部８５」から構成される。
【００６２】
この内「データ抽出部８１」は、基準値設定用のプロセス量とその監視対象量データや、過去のデータの範囲、データの条件等が入力部９でユーザーにより入力設定されると、データ蓄積部３から過去のデータを呼び出し、このデータを基準値設定用データとして外乱データ除外部８２に供給する。
【００６３】
「外乱データ除外部８２」は、データ抽出部８１からの抽出データ中に人為外乱等の外乱データが存在する場合にその外乱データの影響で非現実的な基準値データが設定される恐れがあるため、そのようなノイズ要因を回避するために基準算出前に予め監視対象量データから外乱データを除外して分布形状判定部８３及び基準値算出部８５に供給する。
【００６４】
「分布形状判定部８３」は、後述のように外乱データを除いた監視対象量データの分布形状を判定し、その判定結果を監視方法選定部８４に送る。
【００６５】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３からの判断結果に基づいて監視対象量データの監視方法及び基準値算出方法を選定し、その選定結果の指示を基準値算出部８５に与える。
【００６６】
「基準値算出部８５」は、監視方法選定部８４より選定された監視方法及び基準値算出方法を用いて外乱データ除外部８２からの監視対象量データから基準値データを算出し、これを基準値格納部６に供給する。
【００６７】
上記のトレンド監視における「外乱データ除外部８２」は、機能上、図１６に示すように「移動平均値算出部８２１」、「残差算出部８２２」、及び「外乱判定部８２３」から構成される。
【００６８】
この内「移動平均値算出部８２１」は、図１７（ａ）に示すようにデータ抽出部８１からのデータの移動平均値を算出し、それを残差算出部８２２に送る。
【００６９】
「残差算出部８２２」は、図１７（ａ）に示すように移動平均値と実際の各々のデータの残差εｉを算出し、その算出残差εｉを図１７（ｂ）に示すように「＋側」、「一側」の各々で絶対値の小さな順に整理し、その結果を外乱判定部８２３に指示する。
【００７０】
「外乱判定部８２３」は、図１７（ｂ）に示すように隣り合った各残差データの差δｉを算出し、この差δｉを最大残差εｍａｘで割った値が予め設定した設定値を超える場合にその設定値を超えた残差データの差を算出した際の２つの隣接する残差データの内の大きな方の残差データとその残差以上の残差データとを除外データとして図１７（ｃ）に示すように移動平均値のデータ（プロセス値）から除外し、これを分布形状判定部８３に指示する。
【００７１】
上記のトレンド監視における「分布形状判定部８３」は、機能上、図１８に示すように「算術平均算出部８３１」、「移動平均算出部８３２」、「残差算出部８３３」、「残差分布判定部８３４」から構成される。
【００７２】
この内「算術平均算出部８３１」は、図１９に示すように外乱データを除外された基準値設定用の監視対象量データから算術平均値を算出し、その結果を残差算出部８３３に送る。
【００７３】
「残差算出部８３３」は、算術平均値と各データとの残差を算出し、その各残差の算出結果を残差分布判定部８３４に送る。
【００７４】
「残差分布判定部８３４」は、算術平均値からの残差分布が正規分布となっているか否かを判定し、正規分布であると判定される場合は「ケース１」と判定し、その判定結果を監視方法選定部８３３に渡す。
【００７５】
ここで、正規分布か否かの判定に際し、算術平均値からの残差分布の歪み度をＳ、尖り度をＫとしたとき、その歪み度Ｓ及び尖り度Ｋの各絶対値が所定値ａ、ｂ以下、すなわち「ｌＳｌ＜ａ、ｌＫｌ＜ｂ」の条件式を満たすときに残差分布が正規分布であると判定する方法を用いる。この判定方法で用いる尖り度Ｓ及び尖り度Ｋは、算術平均値回りの残差の標準偏差をσとし、算術平均値からの残差を（Ｘｉ−ｍ）とし、データ個数をＮとし、残差が（×ｉ−ｍ）となるデータの個数をｆｉとし、μk ＝｛Σ（Ｘｉ−ｍ）k ・ｆｉ｝／Ｎとしたとき、それぞれ「Ｓ＝μ3 ／σ3 」および「Ｋ＝μ4 ／σ4 −３」の算出式で求めることが可能である。
【００７６】
「移動平均算出部８３２」は、残差分布判定部８３４にて算術平均値からの残差の分布が正規分布とみなされない場合にその監視対象量の移動平均値を求め、この移動平均値からの残差を算出し、その結果を残差分布判定部８３４に指示する。ここで、移動平均算出部８３２及び残差算出部８３３は、前記の外乱データ除外部８２中の移動平均算出部８２１及び残差算出部８２２を兼用する構成であってもよい。
【００７７】
「残差分布判定部８３４」は、前述した算術平均値の残差分布の判定のほか、移動平均算出部８３２からの移動平均周りの残差が正規分布となっているか否かを判定し、正規分布であると判定される場合は「ケース２」、正規分布でないと判定される場合は「ケース３」とし、その判定結果を監視方法選定部８３３に指示する。この判定方法は、前述した算術平均値からの残差の分布判定方法の場合と同様である。
【００７８】
上述した分布形状判定部８３の各部の処理は、図１９に示す一連の処理ステップＳ１〜Ｓ９で総括することができる。
【００７９】
分布形状判定部８３は、以上の各部の処理により監視対象量データの分布形状が「ケース１：算術平均からの残差の分布が正規分布」、「ケース２：移動平均からの残差の分布が正規分布」、及び「ケース３：算術平均値及び移動平均値からの残差の分布がいずれも非正規分布」のいずれの場合に相当するかを判定し、その判定結果を監視方法選定部８４に指示する。
【００８０】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３からの判定結果、すなわち「ケース１」〜「ケース３」に基づいてトレンド監視または相関監視の監視方法及び監視基準値の算出方法を選定し、その選定結果を基準値算出部８５に送る。以下、この監視方法選定部８４の具体的な処理内容を「ケース１」〜「ケース３」の場合に分けて説明する。
【００８１】
まず「ケース１」の場合は、監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定する。このレベル監視における基準値の算出方法としては、図２０（ａ）及び（ｂ）に示すように監視対象量データの算術平均値ｍ１からの標準偏差σ１に特定の定数Ｎを乗算し、この乗算値Ｎσ１に算術平均値ｍ１を加算及び減算して上限基準値及び下限基準値を基準値データとして求める方法を採用する（基準値＝ｍｌ±Ｎσ１）。この方法におけるＮの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば通常の監視を実施する場合には３〜５の範囲内とし、それよりも厳しい監視を実施する場合にはその範囲内よりも小さめの値を用いる。
【００８２】
「ケース２」の場合は、監視方法としてレベル監視と勾配監視とを併用した方法を選定する。この内、勾配監視における基準値算出方法としては、図２１（ａ）及び（ｂ）に示すように監視対象量データの移動平均値ｍ２からの残差の標準偏差σ２に特定の定数を乗算し、この乗算値Ｎσ２を移動平均値からの上限基準値及び下限基準値の許容幅（＝Ｎσ２）として基準値データを求める方法を採用する。また、レベル監視における基準値算出方法としては、図２２（ａ）及び（ｂ）に示すように算術平均値ｍ１からの残差分布が非正規分布となるため、算術平均値ｍ１よりも大きい側の最大残差ε＋に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε＋に算術平均値ｍ１に加算した値を上限下限値とし、算術平均値ｍ１よりも小さい側の最大残差ε−に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε−から算術平均値ｍ１を減算した値を下限基準値として基準値データを求める方法を採用する。この方法におけるＡの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば通常の監視を実施する場合には１．２〜２の範囲内とし、それよりも厳しい監視を実施する場合にはその範囲内よりも小さめの値を用いる。
【００８３】
「ケース３」の場合にも、監視方法として勾配監視とレベル監視とを併用した方法を選定する。この内、勾配監視における基準値算出方法としては、監視対象量データの移動平均値ｍ２よりも大きい側の最大残差ε＋に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε＋を移動平均値ｍ２からの上限基準値の許容幅とする一方、移動平均値ｍ２よりも小さい側の最大残差ε−に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε−を移動平均値ｍ２からの下限基準値の許容幅として基準値データを求める方法を採用する。この方法におけるＡの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば１．２〜２の範囲内とし、厳しく監視を行うものについてはその範囲内よりも小さめの値を用いる。また、レベル監視における基準値算出方法は、上記のケース２の場合と同様の方法を用いる。
【００８４】
なお、勾配監視における基準値算出方法としては、機器の切り替え等の要因で監視対象量データが変化して算出誤差が大きくなる事態を回避するため、これらの要因でデータが急激に変化した場合にはそれより以前のデータを最新データと置き換えてその移動平均値を算出し、この算出値に基づいて監視基準値データを算出する方法を用いることができる。
【００８５】
監視方法選定部８４は、上記の処理に基づいて監視方法およぴ基準値算出方法を選定し、基準値算出方法を基準値算出部８５に指示する。
【００８６】
基準値算出部８５は、監視方法選定部８４により選定された基準値算出方法を用いて基準値データを算出する。
【００８７】
次に、「相関監視基準値設定部８ｂ」の構成例を図２３〜図２５に基づいて説明する。
【００８８】
「相関監視基準値設定部８ｂ」は、機能上では前述のトレンド監視基準値設定部８ａの場合と同様に「データ抽出部８１」、「外乱データ除外部８２」、「分布形状判定部８３」、「監視方法選定部８４」、「基準値算出部８５」から構成される（図１５参照）。
【００８９】
この内「データ抽出部８１」は、相関監視を行う２種類の監視対象量データを抽出し、その抽出データを外乱データ除外部８２に供給する。
【００９０】
「外乱データ除外部８２」は、機能上、図２３に示すように「フィティング式算定部８２４」、「残差算出部８２２」、及び「外乱判定部８２３」から構成される。この外乱データ除外部８２は、フィティング式算定部８２４にて図２４に示すように２種類の監視対象量データ（図中のプロセスＸ及びプロセスＹ）のフィティング式を最小２乗法を用いて算出し、その算出フィティング式とデータとの残差を残差算出部８２２にて算出し、その残差を用いて外乱判定部８２３にて上記のトレンド監視基準値設定部８ａの場合と同様の手順で外乱データを除外する処理を行い、その処理後のデータを分布形状判定部８３に供給する。
【００９１】
「分布形状判定部８３」は、機能上、図２５に示すように「フィティング式算定部８３５」、「残差算出部８３３」、「残差分布判定部８３４」から構成され、外乱データ除外部８２にて外乱データを除外したデータについて再度フィティング式を作成し、そのフィティング式とデータとの残差を残差算出部８３３にて算出し、その残差の分布が正規分布であるか否かを残差分布判定部８３４にて判定する。ここで、この分布形状判定部８３のフィティング式算定部８３５及び残差算出部８３３は、上記の外乱データ除外部８２のフィティング式算定部８２４及び残差算出部８２２を用いることができる。
【００９２】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３の判定により残差分布形状のばらつきが正規分布の場合にはフィティング式からの標準偏差に特定の値を乗算し、この乗算値をフィティング式に加算及び減算した値を上限基準値および下限基準値の基準値データとする一方、上記判定により残差分布形状が非正規分布の場合にはフィティング式からの最大残差に特定の値を乗算し、この乗算値をフィティング式に加算及び減算した値を上限基準値および下限基準値の基準値データとし設定する方法を選定し、この選定結果を基準値算出部８５に送る。
【００９３】
「基準値算出部８５」は、監視方法選定部８５の選定結果に基づいて外乱データを除外した監視対象量データから基準値データを算出する。
【００９４】
従って、この実施の形態によれば、各種のプロセス量の瞬時値データを比較的短時間蓄積すると共に、その瞬時値データを基に統計処理を行って統計値データとして蓄積する構成としたため、監視対象の長期的な特性を考慮して監視することができる。また、各監視対象の長期的な傾向からその特性を考慮した監視方法及び基準値を自動で作成する構成であるため、比較的人手をかけずに適切な監視基準値を設定でき、プラント状態の異常をその徴候段階で的確に検知できる。
【００９５】
なお、基準値設定部には設定した値と実際に設定に用いたデータとを出力装置上に出力することにより、ユーザーの確認を得る基準値確認手段を設けることが可能である。また、出力装置に表示された基準値に対して入力装置からの入力によりその基準値を変更したり、基準値設定用のデータ及び除外データを各監視対象毎に記憶させたりする構成を採用することも可能である。
【００９６】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、各種のプロセス量の瞬時値データを比較的短時間蓄積すると共に、その瞬時値データを基に統計処理を行って統計値データとして蓄積可能な構成としたため、監視対象の長期的な特性を考慮した監視が可能となる。また、各監視対象の長期的な傾向からその特性を考慮した監視方法及び基準値を自動で作成可能な構成としたため、比較的人手をかけずに適切な監視基準値を設定することができ、プラント状態の異常をその徴候段階で的確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態にかかるプロセスデータ監視装置の全体構成を示す概略ブロック図。
【図２】データ蓄積部の構成例を示す概略ブロック図。
【図３】統計処理部の構成例を示す概略ブロック図。
【図４】統計処理部の動作タイミングを説明するグラフ。
【図５】監視部の構成例を示す概略ブロック図。
【図６】監視部の動作タイミングを説明するグラフ。
【図７】レベル監視方法を説明する概要図。
【図８】レベル監視部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図９】勾配監視方法を説明する概要図。
【図１０】勾配監視部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１１】相関監視方法を説明する概要図。
【図１２】相関監視部の構成例を説明する概要図。
【図１３】監視バイパス部の構成例を説明する概要図。
【図１４】監視バイパス部の他の構成例を説明する概要図。
【図１５】基準値設定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１６】外乱データ除外部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１７】（ａ）〜（ｃ）は、外乱データ除外方法を説明するグラフ。
【図１８】分布形状判定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１９】分布形状判定部の処理を説明する概略フローチャート。
【図２０】（ａ）、（ｂ）は算術平均値からの残差の分布が正規分布の場合（ケース１）の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２１】（ａ）、（ｂ）は移動平均値からの残差の分布が正規分布の場合（ケース２）の勾配監視用の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２２】（ａ）、（ｂ）はケース２の場合のレベル監視用の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２３】相関監視基準値設定部における外乱データ除外部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図２４】相関監視基準値設定部におけるフィティング式算定部の算出方法を説明するグラフ。
【図２５】相関監視基準値設定部における分布形状判定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【符号の説明】
１ センサ
２ Ａ／Ｄ変換部
３ データ蓄積部
３ａ 瞬時値格納部
３ｂ 統計値格納部
３ｃ 起動停止時データ格納部
４ 統計処理部
４１ 瞬時値抽出部
４２ 統計量算出部
５ 監視部
５ａ 瞬時値監視部
５ｂ 統計値監視部
５０ａ、５０ｂ 監視バイパス部
５１ レベル監視部
５１１ データ抽出部
５１２ データ比較部
５１３ 基準値抽出部
５２ 勾配監視部
５２１ データ抽出部
５２２ 移動平均算出部
５２３ 移動平均基準値算出部
５２４ データ比較部
５３ 相関監視部
５３１ データ抽出部
５３２ 相関平均算出部
５３３ 移動平均基準値算出部
５３４ データ比較部
６ 基準値格納部
７ 表示部（出力部）
８ 基準値設定部
８１ データ抽出部
８２ 外乱データ除外部
８２１ 移動平均算出部
８２２ 残差算出部
８２３ 外乱判定部
８２４ フィティング式算定部
８３ 分布形状判定部
８３１ 算術平均算出部
８３２ 移動平均算出部
８３３ 残差算出部
８３４ 分布判定部
８３５ フィティング式算定部
８４ 監視方法選定部
８５ 基準値算出部
９ 入力部
１０ 接点信号取り込み部
１１、１３ 人為外乱データベース
１２、１４ 人為外乱判定部
１５ 運転予定データベース
【発明の属する技術分野】
この発明は、原子力発電プラント等の大規模なプラントの温度、圧力、流量等のプロセスデータを用いてそのプラントプロセスを監視するプロセスデータ監視装置にかかり、とくにプラントの異常をその徴候段階で検知できるデータ処理・解析の工夫に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、原子力発電プラントでは、その各箇所に設置された各種のセンサからの温度、流量、圧力等のプロセスデータに相当する検出信号の一部を中央操作室に送ってその記録計や指示計に出力することにより、プラントプロセスの正常／異常等の状態を把握・監視するようになっている。このようなプロセスデータ監視に際し、記録計や指示計へのデータ出力のほか、重要なプロセスデータについてその指示計に警報値を予め設定し、その警報設定値までデータが変化したときに警報を発生可能となっている。
【０００３】
最近の原子力発電プラントでは、重要なプロセスデータを計算機に取り込んで表示装置の画面上に表示したり、そのデータと予め入力された基準値との比較処理を実行したりする監視装置も採用されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来例のプロセスデータ監視装置は、通常、比較処理で用いる基準値として設計上のものを入力する構成で、その基準値が常に一定のものであるため、監視すべきプロセスデータの変化等の特徴を必ずしも正確に反映したものではなく、特にプラントの異常事態をその徴候段階で検知し、大事に至る前に事前対策を施すには必ずしも適切なものとはなっていない。
【０００５】
例えば、プラントのプロセスデータは正常状態であってもその運転状況、気温等の外部要因、複数ある系統の切り替え等により変化する場合が多いため、これらの変化を包含させた基準値を設定すれば、徴候段階の異常検知としてはその精度が悪くなり、検知が遅れるといった不都合があった。
【０００６】
これを防止するためには、監視対象のプロセスデータの変化履歴やその過去の実績を考慮に入れて基準値を設定する必要がある。しかしながら、現状の監視装置はプロセスデータの瞬時値データのみを監視する構成であり、過去のプロセスデータを長期的に蓄積することを意識したものではないため、上記のようにデータの変化履歴やその過去の実績を考慮に入れて基準値を設定するには記録計の読み取り等の膨大な作業が必要となり、このような逐一人間系で必要な基準値を決定することは事実上不可能であった。
【０００７】
この発明は、このような従来の問題を考慮してなされたもので、プラントのプロセス量の長期的な特性に基づく監視基準値を手間をかけずに比較的容易に設定可能な構成を構築し、プラントの異常をその徴候段階で的確に検知することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明にかかるプロセスデータ監視装置は、プラントのプロセス量（例えば温度、圧力、流量等）に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報（例えばプロセスデータ、基準値、監視結果等）を画面に表示する表示手段と、前記プラント内の機器の人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する人為外乱波及データベースと、前記機器の運転予定に関するデータを参照可能に保持する運転予定データベースと、前記統計値データを監視する場合に前記運転予定データベース内のデータを参照して前記人為外乱の有無を判断し、かつ、前記人為外乱波及データベース内のデータを参照して人為外乱の波及に起因する人為外乱波及信号を判断することによりその人為外乱波及信号の監視をバイパスするように又は前記基準値データを切り替えるように前記監視手段に指示を与える人為外乱判定手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
この内、瞬時値取込手段は、好ましくはセンサからの出力をデジタルに変換するＡ／Ｄ変換手段であるものとする。
【００１０】
データ蓄積手段は、好ましくはＡ／Ｄ変換された瞬時値データを数日間蓄積する一方、統計処理手段により瞬時値データから算出された統計値データを長期間保存する手段を備えるものとする。
【００１１】
監視手段は、好ましくは瞬時値データまたは統計量データに対して予め設定された時間間隔で基準値との比較により監視する手段であり、特に好ましくは基準値データを常に一定とし、プロセスデータの値そのものを監視するレベル監視手段とプロセスデータの変化にゆるやかに追従する基準値により監視対象の変化勾配を監視する勾配監視手段とから構成されるトレンド監視手段と、２種類のプロセスデータの相関関係を監視する相関監視手段とを備えたものとする。
【００１２】
監視手段は、機器の切替えや人為外乱を検知し、それらの要因で発生する変化に対しては監視対象のデータ変動から除外する監視パイバス機能を備えることができる。
【００１３】
基準値設定手段は、好ましくはデータ蓄積手段から過去の監視対象の瞬時値データまたは統計量データを抽出し、その抽出データから人為外乱データを除外し、その外乱データが除外されたデータの分布形状に基づいて監視手段、基準値の設定方法を選定し、基準値を自動で設定する手段であるものとする。
【００１４】
請求項２記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であり、前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前 記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とする。
【００１６】
請求項４記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とする。
【００１７】
請求項５記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記外乱データ除外手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、このフィティング式算定手段により作成されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、前記外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣り合う２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とする。
【００１８】
請求項６記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、前記分布形状判定手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、この算定手段により算定されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの尖り度およぴ歪み度を算出し且つその尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内であるか否かを判断することにより前記残差データの分布形状を判定する残差分布判定手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
請求項７記載の発明では、プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、前記基準値設定手段は、前記プラント量の内の前記プラント内の機器の切り替え等により変化するプロセス量が急激に変化した場合にその時点以前の監視対象量データを最新の監視対象量データと置き換えてその移動平均値を求め、かつ、その移動平均値に基づいて前記監視基準値データを算出する手段を備えたことを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明にかかるプロセスデータ監視装置の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００３２】
図１に示すプロセスデータ監視装置は、例えば原子力発電プラントに適用されるもので、図示の如く、プラントの温度、圧力、流量等のプロセス量を電気信号に変換して検知する各種のセンサ１…１と、この各センサ１…１からの電気信号をデジタル化してプロセス量の瞬時値データとして取り込むＡ／Ｄ変換部（瞬時値取り込み手段）２と、このＡ／Ｄ変換部２により取り込まれる瞬時値データを含む監視対象量データを蓄積するデータ蓄積部（データ蓄積手段）３と、このデータ蓄積部３の瞬時値データを統計処理し、その統計値（統計量）データを監視対象量データの１つとしてデータ蓄積部３内に蓄積させる統計処理部（統計値作成手段）４と、監視対象量データと所定の基準値データとを互いに比較することでその変化状態を検知する監視部（監視手段）５と、この監視部５での比較処理用の基準値データを格納する基準値格納部（基準値格納手段）６と、この基準値格納部６で格納される基準値データを算出して設定する基準値設定部（基準値設定手段）８とを備えている。
【００３３】
これらの各部はあくまで機能上のものであり、その機能が実現できる構成であれば、例えばＣＰＵの処理を主眼にした構成でもよく、その場合には既存のコンピュータ・ハードウェア構成やデジタル回路等を適用することも可能である。
【００３４】
このプロセスデータ監視装置は、その他の構成要素として、プロセスデータ、基準値データ、監視結果データ等の監視情報を画面に表示するＣＲＴや液晶等の表示部（表示手段）７及びユーザの要求を受けるためのキーボードやポインティング・デバイス等の入力部９を装備している。
【００３５】
上記の構成においては、各センサ１…１からの各プロセス量を反映した電気信号がＡ／Ｄ変換部２に導かれてデジタル化され、そのデジタル化された電気信号が瞬時値データとしてデータ蓄積部３に蓄えられる。このデータ蓄積部３内に蓄積された瞬時値データは統計処理部４にて所定の時間間隔毎にまとめて統計処理され、その統計値データが瞬時値データと共に監視対象量データとしてデータ蓄積部３に蓄積される。
【００３６】
また、データ蓄積部３に蓄積された過去のデータは、入力部９からのユーザ要求時に基準値設定部８にて抽出され、その抽出データから所定の計算手法により基準値データが算出され、その基準値データが基準値格納部６に格納される。
【００３７】
その結果、監視部５にてデータ蓄積部３に蓄積された監視対象量データと基準値格納部６に格納された基準値データとが互いに比較され、これによりプロセスデータの変化状態が検知される。このような検知結果は、監視対象量のグラフ、基準値データ、監視結果等の必要な監視情報として表示部７の画面上に表示される。
【００３８】
次に、上記のプロセスデータ監視装置の各部の構成例を具体的に説明する。
【００３９】
最初に、「データ蓄積部３」の構成例を図２に基づいて説明する。
【００４０】
「データ蓄積部３」は、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体でなり、機能上、図２に示すように「瞬時値格納部３ａ」、「統計値格納部３ｂ」、及び「起動停止時データ格納部３ｃ」を備えている。以下、この機能上の各部の設定理由を述べる。
【００４１】
まず、このプロセスデータ監視装置を用いて長期的な変化を検知する場合を考えると、各センサ１…１により検知された各プロセス量の変化履歴に基づく監視が必要となる。しかしながら、サンプリングしたプロセス量を全て長期間蓄積するとデータ蓄積部３に膨大な記憶容量が必要となり現実的ではない。そこで、データ蓄積部３の記憶容量削減を図るため、この発明ではサンプリング・データに対して所定の時間間隔で統計処理を施し、その時間間隔の全データを１点に集約し、それを数年間蓄積するための「統計値格納部３ｂ」を採用した。
【００４２】
また異常の徴候を検知する場合を考えると、原因の究明を行うためにサンプリングした全データが必要となることがある。そこで、この発明では統計計算前の全瞬時値データを１週間程度の短期間の間のみ蓄積し、一定期間が経過すると自動的に消去するための「瞬時値格納部３ａ」を採用した。
【００４３】
さらにプラント起動時やその停止過程等では、プラントの状態が時々刻々変化しているため、この発明では、起動停止時データとして数日分の瞬時値データを長期間にわたって蓄積するための「起動停止時データ格納部３ｃ」を採用した。
【００４４】
次に、統計処理部４の構成例を図３及び図４に基づいて説明する。この統計処理部４は、例えば予め設定された統計処理用アルゴリズムを実行するコンピュータ等でなり、機能上、図３に示すように「瞬時値抽出部４１」および「統計量算出部４２」を備えている。
【００４５】
「瞬時値抽出部４１」は、図４に示すようにデータ蓄積部３の瞬時値格納部３ａからプロセスデータの瞬時値データを受け取り、所定の時刻毎に前回の統計処理計算以降に蓄積された最新値までの瞬時値データを瞬時値格納部４１から抽出し、その抽出データを統計量算出部４２に供給する。
【００４６】
「統計量算出部４２」は、図４に示すように瞬時値抽出部４１からの瞬時値データに対して算術平均値、標準偏差、最大値、最小値等を含む統計値データを算出し、その統計値データをデータ蓄積部３の統計値格納部３ｂに供給する。
【００４７】
次に、監視部５の構成例を図５に基づいて説明する。
【００４８】
監視部５は、例えば予め設定された監視用アルゴリズムを実行するコンピュータ等でなり、機能上、図５に示すように瞬時値データに対する監視を行う「瞬時値監視部５ａ」と、統計値データに対する監視を行う「統計値監視部５ｂ」と、この２つの監視部５ａ、５ｂで共通に採用される３つの監視方法をそれぞれ実行するための各部として、「レベル監視部５１」、「勾配監視部５２」、および「相関監視部５３」とを備えている。
【００４９】
「瞬時値監視部５ａ」は、図６に示すように、監視開始の命令が入力されるとデータのサンプリング毎にその瞬時値データに対して所定の基準値データとの比較による監視を開始し、これを監視終了の命令が入力されるまで継続する。この瞬時値監視部５ａによる監視を続けると監視装置の負荷が非常に高くなるため、例えば統計値監視部５ｂによる監視で異常徴候が検出された信号に対してその後の監視強化のために使用したり、プラント起動時等のプロセス値が時々刻々変化している場合に使用したりすると効果的である。
【００５０】
「統計値監視部５ｂ」は、図６に示すように監視開始の命令が入力されると統計量データが算出される毎にその統計量データに対して予め設定された基準値との比較による監視を行い、それ以降、監視停止の命令が入力されるまで上記の時間間隔毎に監視を継続する。この統計値監視部５ｂによる監視を続けても、監視装置の負荷が上記の瞬時値監視部５ａの場合と比べるとそれほど高くならないため、例えばサンプリングされる全信号について実施することも可能である。
【００５１】
「レベル監視部５１」は、図７に示すように一定の基準値（上限値および下限値）に基づいて監視対象量データの変化を監視する構成で、機能上、図８に示すように「データ抽出部（データ入力部）５１１」、「基準値抽出部（基準値入力）５１２」、「データ比較部５１３」から構成される。このレベル監視部５１では、その監視時に基準値抽出部５１２にて基準値格納部６内の基準値データを抽出すると共に、データ入力部５１１にてデータ蓄積部３内の監視対象量データを入力し、この監視対象量データと基準値データとの互いの大小関係をデータ比較部５１３にて比較することで監視を実行する。
【００５２】
「勾配監視部５２」は、図９に示すように監視対象量データの時間的な変化に緩やかに追従する移動平均値に所定の余裕度を加算、減算した基準値に基づいて監視を行う構成で、機能上、図１０に示すように「データ抽出部５２１」、「移動平均算出部５２２」、「移動平均基準値算出部５２３」、「データ比較部５２４」から構成される。
【００５３】
この勾配監視部５２は、データ抽出部５２１にてデータ蓄積部３から前回の移動平均値及び最新のデータを抽出し、この抽出データを用いて移動平均算出部５２２にて最新のデータまでの移動平均値を算出し、この移動平均値を移動平均基準値算出部５２２及び比較部５２３に渡すと共に、移動平均基準値算出部５２２にて基準値格納部６から抽出した所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを算出し、この基準値データと監視対象量データとをデータ比較部５２３にて互いに比較すること監視を実行する。
【００５４】
「相関監視部５３」は、図１１に示すように予め設定した２つの監視対象量データ（プロセスＸ、プロセスＹ）で定まる相関式に所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを求め、これを用いて監視するもので、機能上、図１２に示すように「データ抽出部５３１」、「相関値算出部５３２」、「相関基準値算出部５３３」、及び「データ比較部５３４」から構成される。
【００５５】
この相関監視部５３は、データ抽出部５３１にて相関監視を行うべき２つの監視対象量Ｘ、Ｙの最新のデータをデータ蓄積部３から抽出し、この抽出データを相関基準値算出部５３２及び比較部５３４に渡すと共に、相関値算出部５３２にて基準値格納部６から上記２つの監視対象量データの相関式を呼び出し、監視対象量データＸに対応する相関値Ｙｓの値を「Ｙｓ＝ｆ（Ｘ）」の演算式で算出し、その算出値を用いて相関基準値算出部５３３にて相関値Ｙｓに基準値格納部６から抽出した所定の余裕度データを加算及び減算して基準値データを算出し、この基準値データと監視対象量Ｙの値とをデータ比較部５３４にて比較して監視を実行する。
【００５６】
上記のプロセスデータ監視装置では、図１３又は図１４に示す「監視バイパス部（監視バイパス手段）５０ａ、５０ｂ」を追加することも可能である。
【００５７】
図１３に示す監視バイパス部５０ａは、機器の運転、停止を示す接点信号を取り込むための「接点信号取り込み部１０」と、接点信号の変化と機器のサーベランス等の人為外乱との関係および人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する「人為外乱波及データベース１１」と、接点信号に変化がある場合に人為外乱波及データベース１１を参照して、実施されたサーベランス及びその影響が現れる信号を抽出し、これに該当する信号について監視を行わないように監視部５に指示を与える「人為外乱判定部１２」とを備えている。
【００５８】
図１４に示す監視バイパス部５０ｂは、機器のサーベランス等の人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する「人為外乱波及データベース１３」と、機器の運転予定に関するデータを参照可能に保持する「運転予定データベース１４」と、この運転予定データベース１４から運転操作が実施されたと判断された場合には人為外乱波及データベース１３を参照して影響が現れる信号について監視を行わないように監視部５に指示を与える「人為外乱判定部１５」とを備えている。この場合には、人為外乱が発生した場合に限って基準値データを切り替えて対応することも可能である。
【００５９】
次に、「基準値設定部８」の構成例を図１５〜図２５に基づいて説明する。
【００６０】
基準値設定部８は、機能上、データ蓄積部３に蓄積された過去の監視対象量データの特性に基づいて現在のデータのトレンド監視および相関監視における監視方法およぴその基準値データを自動で設定する「トレンド監視基準値設定部８ａ」および「相関監視基準値設定部８ｂ」を備えている。
【００６１】
「トレンド監視基準値設定部８ａ」は、機能上、図１５に示すように「データ抽出部８１」、「外乱データ除外部８２」、「分布形状判定部８３」、「監視方法選定部８４」、および「基準値算出部８５」から構成される。
【００６２】
この内「データ抽出部８１」は、基準値設定用のプロセス量とその監視対象量データや、過去のデータの範囲、データの条件等が入力部９でユーザーにより入力設定されると、データ蓄積部３から過去のデータを呼び出し、このデータを基準値設定用データとして外乱データ除外部８２に供給する。
【００６３】
「外乱データ除外部８２」は、データ抽出部８１からの抽出データ中に人為外乱等の外乱データが存在する場合にその外乱データの影響で非現実的な基準値データが設定される恐れがあるため、そのようなノイズ要因を回避するために基準算出前に予め監視対象量データから外乱データを除外して分布形状判定部８３及び基準値算出部８５に供給する。
【００６４】
「分布形状判定部８３」は、後述のように外乱データを除いた監視対象量データの分布形状を判定し、その判定結果を監視方法選定部８４に送る。
【００６５】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３からの判断結果に基づいて監視対象量データの監視方法及び基準値算出方法を選定し、その選定結果の指示を基準値算出部８５に与える。
【００６６】
「基準値算出部８５」は、監視方法選定部８４より選定された監視方法及び基準値算出方法を用いて外乱データ除外部８２からの監視対象量データから基準値データを算出し、これを基準値格納部６に供給する。
【００６７】
上記のトレンド監視における「外乱データ除外部８２」は、機能上、図１６に示すように「移動平均値算出部８２１」、「残差算出部８２２」、及び「外乱判定部８２３」から構成される。
【００６８】
この内「移動平均値算出部８２１」は、図１７（ａ）に示すようにデータ抽出部８１からのデータの移動平均値を算出し、それを残差算出部８２２に送る。
【００６９】
「残差算出部８２２」は、図１７（ａ）に示すように移動平均値と実際の各々のデータの残差εｉを算出し、その算出残差εｉを図１７（ｂ）に示すように「＋側」、「一側」の各々で絶対値の小さな順に整理し、その結果を外乱判定部８２３に指示する。
【００７０】
「外乱判定部８２３」は、図１７（ｂ）に示すように隣り合った各残差データの差δｉを算出し、この差δｉを最大残差εｍａｘで割った値が予め設定した設定値を超える場合にその設定値を超えた残差データの差を算出した際の２つの隣接する残差データの内の大きな方の残差データとその残差以上の残差データとを除外データとして図１７（ｃ）に示すように移動平均値のデータ（プロセス値）から除外し、これを分布形状判定部８３に指示する。
【００７１】
上記のトレンド監視における「分布形状判定部８３」は、機能上、図１８に示すように「算術平均算出部８３１」、「移動平均算出部８３２」、「残差算出部８３３」、「残差分布判定部８３４」から構成される。
【００７２】
この内「算術平均算出部８３１」は、図１９に示すように外乱データを除外された基準値設定用の監視対象量データから算術平均値を算出し、その結果を残差算出部８３３に送る。
【００７３】
「残差算出部８３３」は、算術平均値と各データとの残差を算出し、その各残差の算出結果を残差分布判定部８３４に送る。
【００７４】
「残差分布判定部８３４」は、算術平均値からの残差分布が正規分布となっているか否かを判定し、正規分布であると判定される場合は「ケース１」と判定し、その判定結果を監視方法選定部８３３に渡す。
【００７５】
ここで、正規分布か否かの判定に際し、算術平均値からの残差分布の歪み度をＳ、尖り度をＫとしたとき、その歪み度Ｓ及び尖り度Ｋの各絶対値が所定値ａ、ｂ以下、すなわち「ｌＳｌ＜ａ、ｌＫｌ＜ｂ」の条件式を満たすときに残差分布が正規分布であると判定する方法を用いる。この判定方法で用いる尖り度Ｓ及び尖り度Ｋは、算術平均値回りの残差の標準偏差をσとし、算術平均値からの残差を（Ｘｉ−ｍ）とし、データ個数をＮとし、残差が（×ｉ−ｍ）となるデータの個数をｆｉとし、μk ＝｛Σ（Ｘｉ−ｍ）k ・ｆｉ｝／Ｎとしたとき、それぞれ「Ｓ＝μ3 ／σ3 」および「Ｋ＝μ4 ／σ4 −３」の算出式で求めることが可能である。
【００７６】
「移動平均算出部８３２」は、残差分布判定部８３４にて算術平均値からの残差の分布が正規分布とみなされない場合にその監視対象量の移動平均値を求め、この移動平均値からの残差を算出し、その結果を残差分布判定部８３４に指示する。ここで、移動平均算出部８３２及び残差算出部８３３は、前記の外乱データ除外部８２中の移動平均算出部８２１及び残差算出部８２２を兼用する構成であってもよい。
【００７７】
「残差分布判定部８３４」は、前述した算術平均値の残差分布の判定のほか、移動平均算出部８３２からの移動平均周りの残差が正規分布となっているか否かを判定し、正規分布であると判定される場合は「ケース２」、正規分布でないと判定される場合は「ケース３」とし、その判定結果を監視方法選定部８３３に指示する。この判定方法は、前述した算術平均値からの残差の分布判定方法の場合と同様である。
【００７８】
上述した分布形状判定部８３の各部の処理は、図１９に示す一連の処理ステップＳ１〜Ｓ９で総括することができる。
【００７９】
分布形状判定部８３は、以上の各部の処理により監視対象量データの分布形状が「ケース１：算術平均からの残差の分布が正規分布」、「ケース２：移動平均からの残差の分布が正規分布」、及び「ケース３：算術平均値及び移動平均値からの残差の分布がいずれも非正規分布」のいずれの場合に相当するかを判定し、その判定結果を監視方法選定部８４に指示する。
【００８０】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３からの判定結果、すなわち「ケース１」〜「ケース３」に基づいてトレンド監視または相関監視の監視方法及び監視基準値の算出方法を選定し、その選定結果を基準値算出部８５に送る。以下、この監視方法選定部８４の具体的な処理内容を「ケース１」〜「ケース３」の場合に分けて説明する。
【００８１】
まず「ケース１」の場合は、監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定する。このレベル監視における基準値の算出方法としては、図２０（ａ）及び（ｂ）に示すように監視対象量データの算術平均値ｍ１からの標準偏差σ１に特定の定数Ｎを乗算し、この乗算値Ｎσ１に算術平均値ｍ１を加算及び減算して上限基準値及び下限基準値を基準値データとして求める方法を採用する（基準値＝ｍｌ±Ｎσ１）。この方法におけるＮの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば通常の監視を実施する場合には３〜５の範囲内とし、それよりも厳しい監視を実施する場合にはその範囲内よりも小さめの値を用いる。
【００８２】
「ケース２」の場合は、監視方法としてレベル監視と勾配監視とを併用した方法を選定する。この内、勾配監視における基準値算出方法としては、図２１（ａ）及び（ｂ）に示すように監視対象量データの移動平均値ｍ２からの残差の標準偏差σ２に特定の定数を乗算し、この乗算値Ｎσ２を移動平均値からの上限基準値及び下限基準値の許容幅（＝Ｎσ２）として基準値データを求める方法を採用する。また、レベル監視における基準値算出方法としては、図２２（ａ）及び（ｂ）に示すように算術平均値ｍ１からの残差分布が非正規分布となるため、算術平均値ｍ１よりも大きい側の最大残差ε＋に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε＋に算術平均値ｍ１に加算した値を上限下限値とし、算術平均値ｍ１よりも小さい側の最大残差ε−に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε−から算術平均値ｍ１を減算した値を下限基準値として基準値データを求める方法を採用する。この方法におけるＡの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば通常の監視を実施する場合には１．２〜２の範囲内とし、それよりも厳しい監視を実施する場合にはその範囲内よりも小さめの値を用いる。
【００８３】
「ケース３」の場合にも、監視方法として勾配監視とレベル監視とを併用した方法を選定する。この内、勾配監視における基準値算出方法としては、監視対象量データの移動平均値ｍ２よりも大きい側の最大残差ε＋に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε＋を移動平均値ｍ２からの上限基準値の許容幅とする一方、移動平均値ｍ２よりも小さい側の最大残差ε−に特定の値Ａを乗算し、この乗算値Ａε−を移動平均値ｍ２からの下限基準値の許容幅として基準値データを求める方法を採用する。この方法におけるＡの値は、ユーザーにより適宜に設定可能であり、例えば１．２〜２の範囲内とし、厳しく監視を行うものについてはその範囲内よりも小さめの値を用いる。また、レベル監視における基準値算出方法は、上記のケース２の場合と同様の方法を用いる。
【００８４】
なお、勾配監視における基準値算出方法としては、機器の切り替え等の要因で監視対象量データが変化して算出誤差が大きくなる事態を回避するため、これらの要因でデータが急激に変化した場合にはそれより以前のデータを最新データと置き換えてその移動平均値を算出し、この算出値に基づいて監視基準値データを算出する方法を用いることができる。
【００８５】
監視方法選定部８４は、上記の処理に基づいて監視方法およぴ基準値算出方法を選定し、基準値算出方法を基準値算出部８５に指示する。
【００８６】
基準値算出部８５は、監視方法選定部８４により選定された基準値算出方法を用いて基準値データを算出する。
【００８７】
次に、「相関監視基準値設定部８ｂ」の構成例を図２３〜図２５に基づいて説明する。
【００８８】
「相関監視基準値設定部８ｂ」は、機能上では前述のトレンド監視基準値設定部８ａの場合と同様に「データ抽出部８１」、「外乱データ除外部８２」、「分布形状判定部８３」、「監視方法選定部８４」、「基準値算出部８５」から構成される（図１５参照）。
【００８９】
この内「データ抽出部８１」は、相関監視を行う２種類の監視対象量データを抽出し、その抽出データを外乱データ除外部８２に供給する。
【００９０】
「外乱データ除外部８２」は、機能上、図２３に示すように「フィティング式算定部８２４」、「残差算出部８２２」、及び「外乱判定部８２３」から構成される。この外乱データ除外部８２は、フィティング式算定部８２４にて図２４に示すように２種類の監視対象量データ（図中のプロセスＸ及びプロセスＹ）のフィティング式を最小２乗法を用いて算出し、その算出フィティング式とデータとの残差を残差算出部８２２にて算出し、その残差を用いて外乱判定部８２３にて上記のトレンド監視基準値設定部８ａの場合と同様の手順で外乱データを除外する処理を行い、その処理後のデータを分布形状判定部８３に供給する。
【００９１】
「分布形状判定部８３」は、機能上、図２５に示すように「フィティング式算定部８３５」、「残差算出部８３３」、「残差分布判定部８３４」から構成され、外乱データ除外部８２にて外乱データを除外したデータについて再度フィティング式を作成し、そのフィティング式とデータとの残差を残差算出部８３３にて算出し、その残差の分布が正規分布であるか否かを残差分布判定部８３４にて判定する。ここで、この分布形状判定部８３のフィティング式算定部８３５及び残差算出部８３３は、上記の外乱データ除外部８２のフィティング式算定部８２４及び残差算出部８２２を用いることができる。
【００９２】
「監視方法選定部８４」は、分布形状判定部８３の判定により残差分布形状のばらつきが正規分布の場合にはフィティング式からの標準偏差に特定の値を乗算し、この乗算値をフィティング式に加算及び減算した値を上限基準値および下限基準値の基準値データとする一方、上記判定により残差分布形状が非正規分布の場合にはフィティング式からの最大残差に特定の値を乗算し、この乗算値をフィティング式に加算及び減算した値を上限基準値および下限基準値の基準値データとし設定する方法を選定し、この選定結果を基準値算出部８５に送る。
【００９３】
「基準値算出部８５」は、監視方法選定部８５の選定結果に基づいて外乱データを除外した監視対象量データから基準値データを算出する。
【００９４】
従って、この実施の形態によれば、各種のプロセス量の瞬時値データを比較的短時間蓄積すると共に、その瞬時値データを基に統計処理を行って統計値データとして蓄積する構成としたため、監視対象の長期的な特性を考慮して監視することができる。また、各監視対象の長期的な傾向からその特性を考慮した監視方法及び基準値を自動で作成する構成であるため、比較的人手をかけずに適切な監視基準値を設定でき、プラント状態の異常をその徴候段階で的確に検知できる。
【００９５】
なお、基準値設定部には設定した値と実際に設定に用いたデータとを出力装置上に出力することにより、ユーザーの確認を得る基準値確認手段を設けることが可能である。また、出力装置に表示された基準値に対して入力装置からの入力によりその基準値を変更したり、基準値設定用のデータ及び除外データを各監視対象毎に記憶させたりする構成を採用することも可能である。
【００９６】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、各種のプロセス量の瞬時値データを比較的短時間蓄積すると共に、その瞬時値データを基に統計処理を行って統計値データとして蓄積可能な構成としたため、監視対象の長期的な特性を考慮した監視が可能となる。また、各監視対象の長期的な傾向からその特性を考慮した監視方法及び基準値を自動で作成可能な構成としたため、比較的人手をかけずに適切な監視基準値を設定することができ、プラント状態の異常をその徴候段階で的確に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施の形態にかかるプロセスデータ監視装置の全体構成を示す概略ブロック図。
【図２】データ蓄積部の構成例を示す概略ブロック図。
【図３】統計処理部の構成例を示す概略ブロック図。
【図４】統計処理部の動作タイミングを説明するグラフ。
【図５】監視部の構成例を示す概略ブロック図。
【図６】監視部の動作タイミングを説明するグラフ。
【図７】レベル監視方法を説明する概要図。
【図８】レベル監視部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図９】勾配監視方法を説明する概要図。
【図１０】勾配監視部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１１】相関監視方法を説明する概要図。
【図１２】相関監視部の構成例を説明する概要図。
【図１３】監視バイパス部の構成例を説明する概要図。
【図１４】監視バイパス部の他の構成例を説明する概要図。
【図１５】基準値設定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１６】外乱データ除外部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１７】（ａ）〜（ｃ）は、外乱データ除外方法を説明するグラフ。
【図１８】分布形状判定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図１９】分布形状判定部の処理を説明する概略フローチャート。
【図２０】（ａ）、（ｂ）は算術平均値からの残差の分布が正規分布の場合（ケース１）の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２１】（ａ）、（ｂ）は移動平均値からの残差の分布が正規分布の場合（ケース２）の勾配監視用の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２２】（ａ）、（ｂ）はケース２の場合のレベル監視用の基準値設定方法を説明するグラフ。
【図２３】相関監視基準値設定部における外乱データ除外部の構成例を説明する概略ブロック図。
【図２４】相関監視基準値設定部におけるフィティング式算定部の算出方法を説明するグラフ。
【図２５】相関監視基準値設定部における分布形状判定部の構成例を説明する概略ブロック図。
【符号の説明】
１ センサ
２ Ａ／Ｄ変換部
３ データ蓄積部
３ａ 瞬時値格納部
３ｂ 統計値格納部
３ｃ 起動停止時データ格納部
４ 統計処理部
４１ 瞬時値抽出部
４２ 統計量算出部
５ 監視部
５ａ 瞬時値監視部
５ｂ 統計値監視部
５０ａ、５０ｂ 監視バイパス部
５１ レベル監視部
５１１ データ抽出部
５１２ データ比較部
５１３ 基準値抽出部
５２ 勾配監視部
５２１ データ抽出部
５２２ 移動平均算出部
５２３ 移動平均基準値算出部
５２４ データ比較部
５３ 相関監視部
５３１ データ抽出部
５３２ 相関平均算出部
５３３ 移動平均基準値算出部
５３４ データ比較部
６ 基準値格納部
７ 表示部（出力部）
８ 基準値設定部
８１ データ抽出部
８２ 外乱データ除外部
８２１ 移動平均算出部
８２２ 残差算出部
８２３ 外乱判定部
８２４ フィティング式算定部
８３ 分布形状判定部
８３１ 算術平均算出部
８３２ 移動平均算出部
８３３ 残差算出部
８３４ 分布判定部
８３５ フィティング式算定部
８４ 監視方法選定部
８５ 基準値算出部
９ 入力部
１０ 接点信号取り込み部
１１、１３ 人為外乱データベース
１２、１４ 人為外乱判定部
１５ 運転予定データベース
Claims (7)
- プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段と、前記プラント内の機器の人為外乱とそれが波及するプロセス量との関係に関するデータを参照可能に保持する人為外乱波及データベースと、前記機器の運転予定に関するデータを参照可能に保持する運転予定データベースと、前記統計値データを監視する場合に前記運転予定データベース内のデータを参照して前記人為外乱の有無を判断し、かつ、前記人為外乱波及データベース内のデータを参照して人為外乱の波及に起因する人為外乱波及信号を判断することによりその人為外乱波及信号の監視をバイパスするように又は前記基準値データを切り替えるように前記監視手段に指示を与える人為外乱判定手段とを備えたことを特徴とするプロセスデータ監視装置。
- プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、
前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、
前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とするプロセスデータ監視装置。 - プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、
前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、
前記外乱データ除外手段は、前記基準値設定用の監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、この移動平均値算出手段により算出された移動平均値とその監視対象量データとの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、この外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣接する２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であり、
前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、
前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前記レベル監 視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とするプロセスデータ監視装置。 - プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、
前記トレンド監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された監視対象量データの分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて前記監視対象量データの監視方法及び前記基準値データの設定方法を選定する監視方法選定手段と、この監視方法選定手段による選定結果に基づいて前記外乱データを除いた監視対象量データから基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、
前記分布形状判定手段は、前記監視対象量データの算術平均値を算出する算術平均値算出手段と、前記監視対象量データの移動平均値を算出する移動平均値算出手段と、前記２つの算出手段により算出される監視対象量データの算術平均値及び移動平均値の各々からの残差を算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出される残差の尖り度および歪み度を算出し、かつ、その尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内にあるか否かを判断することにより前記残差の分布形状を判定する残差分布判定手段とを備え、
前記監視方法選定手段は、前記分布形状判定手段により判定された分布形状結果に基づいて、前記算術平均値からの残差分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視を用いた方法を選定すると共に、前記基準値データの算出方法として前記算術平均値に残差の標準偏差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布が非正規分布となり且つ前記移動平均値からの残差の分布が正規分布となる場合には、前記監視対象量データの監視方法としてレベル監視及び勾配監視を併用する方法を選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの残差の標準偏差の定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値に算術平均値からの最大残差の定数倍を加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定し、前記算術平均値からの残差の分布及び前記移動平均値からの残差の分布がそれぞれ非正規分布となる場合には、レベル監視及び勾配監視を併用することを選択すると共に、前記基準値データの算出方法として前記移動平均値からの最大残差を定数倍とすることで前記勾配監視用の基準値データの基準幅を算出し、かつ、前記算術平均値からの最大残差の定数倍をその算術平均値に加算及び減算することで前記レベル監視用の基準値データを算出する方法を選定する手段であることを特徴とするプロセスデータ監視装置。 - プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段 が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、
前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、
前記外乱データ除外手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、このフィティング式算定手段により作成されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの分布から外乱データを判定する外乱データ判定手段とを備え、前記外乱データ判定手段は、前記残差データの内の互いに隣り合う２つの残差データの差を最大残差で割ったときの値が予め設定した設定値を超える場合にその２つの残差データの内の残差値の大きい残差データ及びその残差値以上の残差データを前記外乱データとして前記基準値設定用の監視対象量データから除外する手段であることを特徴とするプロセスデータ監視装置。 - プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、トレンド監視用の基準値データを設定するトレンド監視基準値設定手段と、相関監視用の基準値データを設定する相関監視基準値設定手段とを備え、
前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え、
前記相関監視基準値設定手段は、前記データ蓄積手段から基準値設定用の過去の監視対象量データを抽出するデータ抽出手段と、このデータ抽出手段により抽出された監視対象量データから外乱データを除外する外乱データ除外手段と、この外乱データ除外手段により外乱データが除外された抽出された前記監視対象量の分布形状を判定する分布形状判定手段と、この分布形状判定手段により判定された監視対象量データの分布形状に基づいて 基準値データの設定方法を選定する選定手段と、この選定手段により選定された設定方法に基づいて前記基準値データを算出する基準値算出手段とを備え
前記分布形状判定手段は、最小２乗法を用いて互いに異なる２種類のプロセス量のフィティング式を作成するフィティング式算定手段と、この算定手段により算定されたフィティング式からの残差データを算出する残差算出手段と、この残差算出手段により算出された残差データの尖り度およぴ歪み度を算出し且つその尖り度及び歪み度が予め設定した範囲内であるか否かを判断することにより前記残差データの分布形状を判定する残差分布判定手段とを備えたことを特徴とするプロセスデータ監視装置。 - プラントのプロセス量に関するデータを電気信号に変換して検出するセンサと、このセンサにより検出された電気信号をデジタル化して前記プロセス量の瞬時値データとして取り込む瞬時値取込手段と、この瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを統計処理することで統計値データを作成する統計値作成手段と、この統計値作成手段が作成した統計値データ及び前記瞬時値取込手段が取り込んだ瞬時値データを蓄積するデータ蓄積手段と、前記プロセス量の監視に関する基準値データを設定する基準値設定手段と、この基準値設定手段により設定された基準値データを格納する基準値格納手段と、前記データ蓄積手段により蓄積された瞬時値データ及び統計値データの内の少なくとも一方を含む監視対象量データと前記基準値格納手段に格納された基準値データとを互いに比較することにより前記プロセス量の変化状態を検知する監視手段と、この監視手段により検知された前記プロセス量の変化状態を含む監視情報を画面に表示する表示手段とを備え、
前記基準値設定手段は、前記プラント量の内の前記プラント内の機器の切り替え等により変化するプロセス量が急激に変化した場合にその時点以前の監視対象量データを最新の監視対象量データと置き換えてその移動平均値を求め、かつ、その移動平均値に基づいて前記監視基準値データを算出する手段を備えたことを特徴とするプロセスデータ監視装置。
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