JP4046309B2

JP4046309B2 - プラント監視装置

Info

Publication number: JP4046309B2
Application number: JP6613099A
Authority: JP
Inventors: 茂兼本; 正剛佐久間; 光広榎本; 雅弘大川; 優藤波
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-03-12
Filing date: 1999-03-12
Publication date: 2008-02-13
Anticipated expiration: 2019-03-12
Also published as: JP2000259223A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は原子力発電プラント、火力発電プラント、化学プラントなどの大規模プラントのプロセス信号に基づいて運転状態を監視し、異常の発生を早期に検出して診断するプラント監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
原子力発電プラント等の大規模プラントにおいてはプラントの性能およびプラントを構成するさまざまの系統、機器の健全性を監視する目的で多数のプロセス信号が測定されている。多量の信号のすべてをプラントの運転員が常時監視することは困難なことから、多くのプラントには計算機を用いてプロセス信号を取り込み、プラントの異常変化を検知する監視システムが設けられている。
【０００３】
これらの監視システムでは監視対象とする信号が一定のしきい値を超えた場合に異常とみなすしきい値判定が多く用いられている。また、監視対象信号をｙとしたとき、これをｙそのもの、あるいは自身を含む他のプロセス量ｘ１、ｘ２、…から、既知の特性関数ｆ（ｘ１、ｘ２、…）を用いて予測したときの予測誤差、すなわち、δｙ＝ｙ−ｆ（ｘ１、ｘ２、…）を監視指標として、これらを異常検出しきい値と比較することで、異常を検知する方法も用いられる。
【０００４】
一方、これらの判定結果は運転員に知らせるための表示が必要であるが、ディスプレイ装置に２次元のグラフとして表示するという制約から、監視対象信号ｙとその予測値ｆ（ｘ１、ｘ２、…）や予測誤差δｙを時間の関数として比較して示したり、入力に用いた信号の１つｘｉを横軸に、監視対象信号ｙを縦軸にとってプロットして表示したりしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来技術のプラント監視装置には以下のような課題が指摘されている。すなわち、監視対象信号の予測に用いる特性関数として、マスエネルギーバランスモデルなどの物理モデルを用いた場合、予測精度が不足し、望ましい結果が得られない。また、正常時のデータから線形ないし非線形回帰モデルでフィティングして求めた特性関数を用いることもあるが、入力として使用する信号が不適切な場合に予測精度が不足し、好ましくない。特に、プラント全体にわたってプロセス量が似た形で変動すると、どの信号を入力に用いるかを選択することが困難になる。
【０００６】
さらに、予測に用いる特性関数は入力信号の変動範囲が想定外にまで広がると、予測性能が落ちることがある。この入力信号の変動範囲を無視して異常判定を行うと、誤判定の発生が避けられなくなる。
【０００７】
一方、入力に用いる信号と監視対象信号との関連は、従来、２次元プロットの範囲で見ているため、監視対象信号が複数の入力信号に依存して変化している場合、単一の入力信号とのプロットでは予測できない挙動が起こり得る。
【０００８】
また、プラントでは計器校正やサーベイランスにより正常状態でも外乱が入るためにこれを異常としてみなしてしまい、誤判定が発生する。
【０００９】
本発明の目的は好ましい予測のための特性関数に基づいて異常監視を行い、さらに監視のための情報を適切に表示することのできるプラント監視装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る発明はプラントからの複数の種類のプラントデータを入力するプラントデータ入力装置と、このプラントデータ入力装置から与えられるプラントデータを保存するデータ保存装置と、このデータ保存装置に保存された正常時のプラントデータに基づいて監視基準を作成する基準作成装置と、前記データ保存装置に保存されたプラントデータを読み込み、判定対象プラントデータの正常／異常の判定を他の複数のプラントデータを入力し、正常時のプラントデータから作成した線形ないし非線形型回帰モデルから予測される予測値と、判定対象プラントデータとの差を用いて行い、この与えられる複数のプラントデータから少数の主成分信号を抽出し、この主成分信号のうちから２つを平面上の両軸にとり、３次元グラフとして表示することにより前記判定対象プラントデータの回帰分析を実行し、さらに、前記基準作成装置から与えられる監視基準に従って、前記監視対象のプラントデータがその監視基準を満たす場合には前記監視対象のプラントデータを正常と判定し、その監視基準を満たさない場合であって他の全ての監視対象のプラントデータはそのプラントデータに対応する監視基準を満たす場合には前記監視対象のプラントデータの取得手段のみを異常と判定し、それ以外の場合には前記プラントが異常であると判定する監視処理装置と、この監視処理装置に与えられた上記プラントデータおよび監視基準を判定結果とともに表示する表示装置とを備えるものである。
【００１１】
上記プラント監視装置においては基準作成装置において正常時のプラントデータから監視基準を作成し、データ保存装置から与えられる監視対象のプラントデータと、得られた監視基準とを監視処理装置において比較する。比較の結果、たとえばしきい値を超えていれば、異常と判定し、監視対象のプラントデータおよび監視基準とともに判定結果を表示装置に表示する。こうして、プラント内の系統、機器等に起こる様々な異常を早期に発見することができる。
【００１２】
この監視基準には、たとえば正常時のプラントデータから作成した線形ないし非線形の回帰モデルを使用し、その予測誤差をしきい値と比較する。この方法により異常監視における精度を高めることが可能になり誤判定の少ない監視を果たすことが可能になる。
【００１７】
また、請求項２に係る発明は表示装置が判定対象信号を判定に用いた複数の入力信号から選んだ２つの信号の関数として、３次元表示グラフ上に正常か、否かに応じて色を相違させて表示し、かつ判定のために用いた線形ないし非線形型回帰モデルの曲面を基準として表示するものである。
【００１８】
上記プラント監視装置においては入力信号から２つの信号を選び出し、これを平面上の両軸にとり、予測対象信号を垂直軸にとった３次元グラフにより監視対象信号の挙動を適切に表示することができる。この３次元グラフ内に判定に用いた回帰モデルの予測値を曲面グラフとして表示し、さらに観測された判定対象信号を点としてグラフ内に表示することで、プラント挙動の正常または異常を直感的に判断することができる。また、異常となった点は色を相違させて表示することで、３次元グラフ内でも異常の有無を簡単に判定することが可能になる。
【００１９】
さらに、請求項３に係る発明は表示装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲を２次元グラフ上に表示し、判定時の入力に用いた入力信号が基準回帰モデルの変動範囲に一定の誤差範囲に含まれるか、否かに応じて色を相違させ、同一２次元グラフ上に表示するようにしたものである。
【００２０】
上記プラント監視装置においては正常時のプラントデータに基づいて得た基準回帰モデルに従う判定で誤りがないことを見極めるのに２次元グラフ上に入力信号の変動範囲を表示する。これにより、誤判定が発生するのを防ぐことが可能になる。
【００２１】
また、請求項４に係る発明は監視処理装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲から判定時点における入力信号が一定の誤差範囲で外れた場合に限り、正常／異常の判定結果を得ることを見送るものである。
【００２２】
上記プラント監視装置においては入力信号が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の挙動範囲から一定の誤差範囲で外れた場合に限り、判定そのものを見送る。これににより、誤判定が発生するのを防止することが可能になる。
【００２３】
さらに、請求項５に係る発明は監視処理装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲から判定時点における入力信号が一定の誤差範囲で外れた場合に限り、正常／異常の判定結果を得ることを見送り、さらに当該プラントデータを用いて基準回帰モデルを学習し直すものである。
【００２４】
上記プラント監視装置においては判定そのものを見送ると同時に、基準回帰モデルの学習に用いた入力信号の挙動範囲を超えたプラントデータが得られたならば、そのプラントデータを用いて学習し直す。これにより、段階的に基準回帰モデルの適用範囲を広げることが可能になる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明のプラント監視装置の実施の形態の全体構成を示すもので、プラントからの時間的に同期した複数のプラントデータを入力するプラントデータ入力装置１と、このプラントデータ入力装置１から与えられるプラントデータを保存するデータ保存装置２と、正常時のプラントデータに基づいて監視基準を作成する基準作成装置３と、上記データ保存装置２に保存されたプラントデータを読み込み、基準作成装置３から与えられる監視基準に従って正常／異常の判定を行う監視処理装置４と、上記プラントデータおよび監視基準をＣＲＴなどのディスプレイ装置に表示する表示装置５から構成されている。
【００２６】
上記構成において、プラントから得られる信号はプラントデータ入力装置１によって時系列データに変換され、データ保存装置２に伝送されてそこに保存される。データ保存装置２ではプラントデータの一定期間分を常時連続して保存する。ここでは、プラントデータ入力装置１から伝送された複数のプラントデータを図２に示すような形で、複数の異なるサンプリング間隔のデータで、サイクリック上に連続保存し、常に、最新時刻から過去Ｎ点までのデータが保存されているように作成されている。
【００２７】
また、基準作成装置３ではデータ保存装置２に蓄えられた任意のサンプリング間隔のデータを用いて線形ないし非線形の回帰モデルの同定を行い、図３に示すように、基準作成に用いたプラントデータ、得られた基準回帰係数、同定の際の予測誤差、異常判定時の判定基準および学習時の追加プラントデータを保存する。同定の際の予測誤差は事前に入力しておく異常判定時の判定基準と併せて異常判定処理装置で用いる。
【００２８】
さらに、監視処理装置４ではデータ保存装置２の任意のサンプリング間隔のデータと、基準作成装置３から与えられる監視基準を用いて異常判定処理を行う。また、表示装置５は異常判定結果、基準回帰モデルなどの表示を行う。
【００２９】
以下、個々の装置の実施の形態を詳述する。基準作成装置３では正常時のプラントデータから監視対象信号の予測モデルを作成する。監視対象信号は装置に取り込まれている個々の信号を対象にする。特定の監視対象信号をｙ（ｔ）とすると、これを、ｍ個の入力信号ｘ１（ｔ）……ｘｍ（ｔ）から、
ｙ（ｔ）＝ｆ（ｘ１（ｔ）、……ｘｍ（ｔ）） …（１）
という形で予測する。線形回帰モデルの場合、ｔを省略して、
ｙ＝a＋b1＊x1＋……＋bm＊xm …（２）
となる。２次式の場合、

といった形になる。
【００３０】
図４に示すようにｍ個の入力から、線形、非線型、ニューロネットワークなどで監視対象信号の予測を行うことができる。ここでの係数は正常時のプラントデータから、
【数１】

という、誤差の２乗平均を最小にするよう求めることができる。どのようなモデルを用いるかは各モデルの予測誤差I(a,b1,…,bm)およびモデルの複雑さ（係数の個数）の重み平均を最小にするように決める。
【００３１】
また、この予測法の別の方法として、図５に示すような主成分分析を用いることもできる。ここでは、ｍ個の入力信号(Xi,i=1,2,…m)から主成分分析により、２ないし３個の少数の信号(Ui,i=1,2,…)を抽出する。この抽出された時系列信号（Ｕ）を用いて、監視対象信号Ｔを
Ｔａ＝ｆ（Ｕ） …（５）
で予測する。ここで(Ti,i=1,2,…)は監視対象信号(yi,i=1,2,…k)を主成分分析して得た少数の主成分信号である。監視対象信号が一つの場合、本実施の形態ではＴ＝Ｙとなる。予測関数ｆ（Ｕ）は上記の線形、非線型、ニューラルネットワークのいずれも適用可能である。異常判定は、観測された主成分信号Ｔとその予測値Ｔａとの偏差が一定の閾値を超えるか否かで行う。このような主成分信号の抽出は大規模プラントの監視においては特に下記の理由により有用である。
【００３２】
大規模プラントでは注目する監視信号は多数の別のプロセス信号に影響されて変動している。しかしながら、すべてのプロセス信号から独立に影響を受けている訳でなく、通常は、少数の状態変数に影響されている。たとえば、原子力発電プラントでは通常の運転を出力と流量で制御しており、多数の観測信号は複雑な挙動をするものの、主成分を抽出すると、出力と流量に対応する少数の状態変数で代表することができる。このような少数信号でプラント状態を予測することで、多様な運転サイクルでも普遍的に適用できる基準回帰モデルを作成することが可能である。
【００３３】
さらに、異なる運転サイクルで、異なる出力変化曲線をプラントがたどった場合、観測そのものはサイクル間で見かけ上異なる挙動になってしまうが、この主成分を抽出して評価することで、サイクル間の状態が等価であることを判定することができる。
【００３４】
さらに、本実施の形態は監視対象信号をグループとして複数を同時に監視することもできる。これは図５に示すように、ｋ個の監視対象信号に主成分分析を適用して少数個の監視対象信号Ｔを作り出す。この監視対象信号Ｔを上記の予測関数ｆ（Ｕ）で最小２乗予測することにより監視することができる。
【００３５】
なお、上記の基準モデルを作成するにあたっては使用する信号をあらかじめ平均ゼロ、変動幅−１から１の範囲に規格化して数値計算上の安定性を確保しておくことを前提にしている。
【００３６】
また、基準作成装置３は上記の基準回帰モデルの係数、同定に用いた基準データおよび同定時の予測誤差の大きさ（標準偏差σ）、同定時の規格化定数をデータベースとして保存し、監視処理装置４に提供する。
【００３７】
さらに、監視処理装置４ではデータ保存装置２から与えられる監視時点での判定対象信号ｙ（ｔ）と、ｍ個の入力信号ｘｍ（ｔ）に対して、次式により予測誤差δｙを計算し、しきい値と比較する。
【００３８】
δｙ＝ｙ−ｆ（ｘ１、……ｘｍ） …（６）
このしきい値は基準モデル作成時の誤差σのｋ倍ないし、あらかじめ与えた固定値を用いる。
【００３９】
なお、本実施の形態は予測誤差δｙが正常は平均ゼロで、分散σで与えられることを利用し、逐次確率比検定などの仮説検定法を用いて異常判定を行うことも可能である。
【００４０】
本装置での判定においては回帰モデルの予測誤差を用いることから、モデルの適用範囲をチェックしておくことが誤判定を避けるうえで重要である。モデルの適用範囲の確認のために、図６に示すように、基準モデルの同定に用いた入力データの変動範囲を一定の許容誤差を設けて表示し、監視時点での入力データがその範囲に含まれているか、否かを判定する。許容範囲に入っていない場合、監視処理装置４において判定結果を得ることを見送る。
【００４１】
また、上記方法に代えて、許容範囲に含まれていない場合、このプラントデータを基準データに追加し、基準回帰モデルを学習し直すことができる。これにより、監視時間の増加とともに監視可能範囲を広げることが可能になる。
【００４２】
次に、表示装置５の詳細を述べる。従来の表示装置では監視対象信号の時系列トレンドをその予測値と比較して示したり、予測誤差の時間トレンドを表示したりしている。これらの表示の仕方はどの時点で異常がでたかを判定するには有効であるが、この予測値がどのような入力値から予測されたかを知ることができず、運転員の直観的な理解を妨げる。
【００４３】
また、入力信号の１つを横軸に、監視対象信号を縦軸にとった２次元の相関表示も行われているが、これは、複数の入力信号に影響される監視対象信号の挙動を理解する上で十分でない場合が多い。
【００４４】
一方、大規模プラントでは監視対象信号の挙動は影響され得る入力信号のすべてに独立に影響されているわけでないことを利用して入力信号の主成分をとることで、比較的少数の主成分信号から監視対象信号の挙動を予測することができる。この主成分信号のうちから２つを平面上の両軸にとり、監視信号の挙動を垂直軸にとった３次元グラフとして表示することで、入力と出力の相関を直観的に把握することができる。
【００４５】
本実施の形態においては、図７に示すように、３次元グラフ上に基準回帰モデルから計算される基準曲線とともに監視対象データを点で表示する。また、３次元画面上では基準局面との偏差を直観的に把握しにくいことから、判定における異常データ、すなわち、基準曲面から一定距離以上離れている点は色を相違させて表示する。この監視時点でのデータが基準回帰モデルを作成した時点の入力データの許容誤差の範囲に含まれているか、否かの判定も重要であり、これは、図６に示すような２次元グラフ上に表示して許容範囲に含まれているか、否かを色を相違させて判定できるように構成している。
【００４６】
さらに、図８は異なる運転サイクルでのプラント挙動を３次元グラフ上に示している。３次元グラフ上では異なる経路をとっており、図９のように、監視信号の時間変化を見ただけでは違いがあるが、図８のように、３次元グラフ上では同じ基準曲面上をとっており、正常なものとして判定することが可能である。
【００４７】
一方、図１０はプラントの監視信号をすべてを入力として、主成分分析を行ったうえで前記の線形・非線型回帰モデルにより個々の監視信号ｙを予測して観測値との偏差により異常検知を行った例を示している。プラントでしばしば起こるセンサ故障のような場合、出力の偏差は該当信号だけ大きくなり、センサ故障を特定して検知することができる。ここでは、監視対象信号ｙを予測する際に同じ信号を入力としても用いており、入力と出力とが同数になっている他、抽出した主成分は共通になっている点が特徴である。
【００４８】
上記方法と異なる方法を図１１に示す。同じセンサー故障診断の例であるが、前記の入力に出力と同じ信号を使う欠点を改良するために監視対象信号ごとに対応する同じ入力信号は省いて残りの信号だけで主成分分析を行い、回帰モデルを作成して、予測を行う。これにより、センサー故障が起こった場合、当該信号が入力信号としても用いられるために予測精度の低下を招くという、図１０に示した方法の欠点を補うことができる。
【００４９】
【発明の効果】
本発明においてはプラントの起動から停止に至る長期の挙動について、プラントデータを基準作成装置で作成する線形ないし非線形の回帰モデルから得られる基準モデルと比較して高い精度をもって監視することができる。
【００５０】
したがって、本発明によれば、大規模プラント内の系統、機器等に起こる様々な異常を早期に発見することができ、運転中の大規模プラントの健全性が損なわれるのを未然に防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるプラント監視装置の実施の形態を示す構成図。
【図２】本発明のデータ保存装置のデータ保存形態を示す図。
【図３】本発明の基準作成装置のデータ保存形態を示す図。
【図４】本発明の監視信号の予測のための線形、非線形、ニューロネットワークによる多変数回帰モデルを示す図。
【図５】本発明の入力信号の主成分および監視信号の主成分の回帰予測モデルを示す図。
【図６】本発明のモデル作成に用いた入力信号の変動範囲および監視時の入力信号の変動範囲を示す図。
【図７】本発明の入力信号を水平の２軸に、監視信号を垂直軸にとった３次元グラフによる監視結果の表示例を示す図。
【図８】本発明の異なる運転サイクルの運転履歴を３次元グラフ上で比較した表示例を示す図。
【図９】本発明の異なる運転サイクルの運転履歴を時間トレンドで比較した表示例を示す図。
【図１０】本発明のｍ個の信号をｍ個の入力信号の回帰モデルで予測するセンサ診断の構成例を示す図。
【図１１】本発明の予測対象信号毎に主成分分析を行う、センサ診断の構成例を示す図。
【符号の説明】
１プラントデータ入力装置
２データ保存装置
３基準作成装置
４監視処理装置
５表示装置

Claims

プラントからの複数の種類のプラントデータを入力するプラントデータ入力装置と、このプラントデータ入力装置から与えられるプラントデータを保存するデータ保存装置と、このデータ保存装置に保存された正常時のプラントデータに基づいて監視基準を作成する基準作成装置と、前記データ保存装置に保存されたプラントデータを読み込み、判定対象プラントデータの正常／異常の判定を他の複数のプラントデータを入力し、正常時のプラントデータから作成した線形ないし非線形型回帰モデルから予測される予測値と、判定対象プラントデータとの差を用いて行い、この与えられる複数のプラントデータから少数の主成分信号を抽出し、この主成分信号のうちから２つを平面上の両軸にとり、３次元グラフとして表示することにより前記判定対象プラントデータの回帰分析を実行し、さらに、前記基準作成装置から与えられる監視基準に従って、前記監視対象のプラントデータがその監視基準を満たす場合には前記監視対象のプラントデータを正常と判定し、その監視基準を満たさない場合であって他の全ての監視対象のプラントデータはそのプラントデータに対応する監視基準を満たす場合には前記監視対象のプラントデータの取得手段のみを異常と判定し、それ以外の場合には前記プラントが異常であると判定する監視処理装置と、この監視処理装置に与えられた上記プラントデータおよび監視基準を判定結果とともに表示する表示装置とを備えてなるプラント監視装置。
前記表示装置が判定対象信号を判定に用いた複数の入力信号から選んだ２つの信号の関数として、３次元表示グラフ上に正常か、否かに応じて色を相違させて表示し、かつ判定のために用いた線形ないし非線形型回帰モデルの曲面を基準として表示するようにしたことを特徴とする請求項１記載のプラント監視装置。
前記表示装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲を２次元グラフ上に表示し、判定時の入力に用いた入力信号が基準回帰モデルの変動範囲に一定の誤差範囲に含まれるか、否かに応じて色を相違させ、同一２次元グラフ上に表示するようにしたことを特徴とする請求項２記載のプラント監視装置。
前記監視処理装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲から判定時点における入力信号が一定の誤差範囲で外れた場合に限り、正常／異常の判定結果を得ることを見送るようにしたことを特徴とする請求項１記載のプラント監視装置。
前記監視処理装置が基準回帰モデルの作成に用いた入力信号の変動範囲から判定時点における入力信号が一定の誤差範囲で外れた場合に限り、正常／異常の判定結果を得ることを見送り、さらに当該プラントデータを用いて基準回帰モデルを学習し直すようにしたことを特徴とする請求項４記載のプラント監視装置。