JPH0355854B2 - - Google Patents
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- JPH0355854B2 JPH0355854B2 JP13999685A JP13999685A JPH0355854B2 JP H0355854 B2 JPH0355854 B2 JP H0355854B2 JP 13999685 A JP13999685 A JP 13999685A JP 13999685 A JP13999685 A JP 13999685A JP H0355854 B2 JPH0355854 B2 JP H0355854B2
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Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、大型プラントにおける点検保守員の
機器故障診断を支援する装置に係り、特に故障徴
候の確度を向上させて診断の精確度を高めるのに
好適な機器故障診断支援装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Industrial Application Field] The present invention relates to a device that supports equipment failure diagnosis by inspection and maintenance personnel in large-scale plants, and in particular improves the accuracy of diagnosis by improving the accuracy of failure signs. The present invention relates to an equipment failure diagnosis support device suitable for.
一つの機器は複数の故障の仕方、すなわち故障
モードを持つ。例えば、「弁が開いたまま固着し
て動かない」、逆に、「弁が閉じたまま固着して動
かない」等である。大型プラントは多数の機器か
ら構成されており、機器の故障モードは複雑な因
果関係で結ばれている。このため、観測された異
常現象(徴候)から真の故障原因(故障した機器
とその故障モード)を推定するのには、種々の困
難が伴なう。その対策として計算機を用いた自動
診断システムが多数提案されている。
One device has multiple ways of failure, that is, failure modes. For example, ``the valve is stuck in the open position and does not move'', or conversely, ``the valve is stuck in the closed position and does not move''. Large plants are composed of a large number of devices, and the failure modes of the devices are linked by complex causal relationships. Therefore, various difficulties arise in estimating the true cause of failure (faulty equipment and its failure mode) from observed abnormal phenomena (symptoms). As a countermeasure to this problem, many automatic diagnosis systems using computers have been proposed.
それらの一般的な原理は以下のようなものであ
る。i個の故障原因のベクトルをa、結果として
表われるj個の故障徴候のベクトルをb、原因と
結果を関連づけるi×jの行列をRとすると、故
障の因果関係は次式で表わせる。 Their general principles are as follows. Assuming that a is a vector of i failure causes, b is a vector of j failure symptoms that appear as a result, and R is an i×j matrix that associates causes and results, the causal relationship of failures can be expressed by the following equation.
apR=b;
∨
i(ai∧rij)=bj;∨:max,∧:
min} ……(1)
ここで、
ai=1 故障有
0 故障無
rij=1 因果関係有
0 因果関係無
機器の故障診断とは、予め作成された因果関係
Rと観測された徴候bに基づき、故障原因aを求
めるために(1)式の逆演算をすることに外ならな
い。 a p R=b; ∨ i (a i ∧r ij )=b j ; ∨: max, ∧:
min} ...(1) Here, a i = 1 Failure 0 No failure r ij = 1 Causal relationship 0 No causal relationship Equipment failure diagnosis is based on the causal relationship R created in advance and the observed symptoms b Based on this, in order to find the cause of failure a, we must perform the inverse calculation of equation (1).
本方法には以下の問題があつた。 This method had the following problems.
(1) 故障の初期は故障か否かはつきりしない。(1) At the initial stage of a failure, it is unclear whether it is a failure or not.
(2) 因果関係にもあいまいさが存在する。(2) There is also ambiguity in causal relationships.
(3) (1)、(2)のために診断不能もしくは誤診断の可
能性がある。(3) Due to (1) and (2), diagnosis may not be possible or there may be a misdiagnosis.
この対策として、例えば、「あいまい論理を用
いた異常診断」『システムと制御』誌、Vol.24、
No.11、pp.719〜725.1980が提案された。このあい
まい診断方法では、aiやrijに対して、強弱の概念
を入れており、
ai=〔0、1〕
rij=〔0、1〕
となつている。本方法においては、あいまいな徴
候も入力でき、診断も当然のことながら、その確
信の度合(確度)を反映して
bj=〔0、1〕
となる。さらに故障が存在しないことを関係づけ
る
ac pR=bc ……(2)
を用いた裏診断により診断の補強も行う。ある確
度を付加した診断結果及び診断の確度を向上させ
るために、必要な徴候の確認要請を出力する。 As a countermeasure for this, for example, "Abnormality diagnosis using fuzzy logic", "System and Control" magazine, Vol. 24,
No.11, pp.719-725.1980 was proposed. In this ambiguous diagnosis method, the concept of strength and weakness is included in a i and r ij , and a i = [0, 1] r ij = [0, 1]. In this method, ambiguous symptoms can also be input, and the diagnosis will naturally be as follows, reflecting the degree of certainty (accuracy): b j =[0,1]. Furthermore, the diagnosis is reinforced by a back-of-the-envelope diagnosis using a c p R = b c (2), which relates that there is no failure. In order to improve diagnostic results with a certain level of accuracy and diagnostic accuracy, a request for confirmation of necessary symptoms is output.
ところが、あいまい診断の手法を用いてもな
お、以下のような不具合がある。 However, even when using the ambiguous diagnosis method, the following problems still occur.
(1) 人間が故障診断をする経過では、因果関係の
みならず原因となる機器が故障しやすいか否か
(故障確率の高低)も考え合せて判定する。(1) During the process of failure diagnosis by humans, judgments are made based not only on cause and effect relationships, but also on whether the causative equipment is likely to fail (high or low probability of failure).
(2) 故障は原因と結果に単純に分けられない。多
数の階層からなる場合、また結果が複数個の機
器の同時故障(複数原因)から発生する場合も
ある。(2) Failures cannot be simply divided into cause and effect. In some cases, there are many layers, and in some cases, the result is the simultaneous failure of multiple devices (multiple causes).
(3) 複数機器の故障(多重原因)により徴候が発
生する場合もあるのに、一つの原因(共通原
因)により発生するものと仮定して診断してい
る。(3) Even though symptoms may occur due to failure of multiple devices (multiple causes), diagnosis is made on the assumption that the symptoms are caused by one cause (common cause).
これらの問題点の対策として、故障樹木
(Fault Tree)、原因結果関連樹木(Cause−
Consequence Tree)、や故障因果関係ネツトワ
ークを用い、これに確度や故障確率を関連付けて
故障診断する方法がある。本方法は故障因果関係
ネツトワークを用い、b及びRに存在する確度と
aが持つ故障確率をbが観測された条件の基でベ
イズの定理(Bayes decision rule)により変換
した事故確率との積をとり、これを診断の確度
(荷重)としている点が特徴である。 As a countermeasure to these problems, we have developed a fault tree, a cause-effect tree, and a cause-effect tree.
There is a method for diagnosing failures by using a consequence tree (Consequence Tree) or a failure cause-and-effect relationship network, and correlating accuracy and failure probability with this. This method uses a failure cause-and-effect relationship network to multiply the accuracy of b and R by the failure probability of a with the accident probability converted using the Bayes decision rule based on the observed conditions of b. It is unique in that it is taken as the diagnostic accuracy (load).
しかし、本方法においても以下に示す不備がな
お存在する。 However, this method still has the following deficiencies.
(1) 共通原因と多重原因とを同時に見ているが、
共通原因の方が確率的に発生しやすい。(1) Common causes and multiple causes are viewed at the same time, but
Common causes are more likely to occur.
(2) 徴候から原因を推定し逆にその原因から徴候
を推定した際に矛盾が生じた時、徴候観測に誤
ちが生じたかあるいは予め入力された因果関係
にない新たな因果関係が生じた可能性もある
が、その対策は検討されていない。(2) When a contradiction occurs when inferring a cause from a symptom and conversely inferring a symptom from the cause, either an error occurred in the observation of the symptom or a new causal relationship that is not in the causal relationship entered in advance has occurred. Although this is a possibility, no countermeasures have been considered.
なお、あいまい論理に関する最近の動向を紹介
する文献として、「実用化が始まつたフアジイ理
論」、『日経エレクトロニクス』誌、1984.12.3.No.
357、pp.165−192がある。 The following literature introduces recent trends in fuzzy logic: ``Fuzzy theory that has begun to be put into practical use'', ``Nikkei Electronics'' magazine, 1984.12.3.No.
357, pp. 165-192.
本発明の目的は、共通原因と多重原因の推定結
果の組合せで真の故障原因を推定でき、しかも徴
候観測の誤りや新たな因果関係発生の可能性も示
唆できる機器故障診断支援装置を提供することで
ある。
An object of the present invention is to provide an equipment failure diagnosis support device that can estimate the true cause of a failure based on a combination of common cause and multiple cause estimation results, and can also suggest the possibility of an error in symptom observation or the occurrence of a new causal relationship. That's true.
本発明においては、故障の因果関係を、“if−
then規則”の形で予め記憶しておく。原因推定の
荷重の計算方法を以下に示す。観測された徴候を
bg *、その観測確度を<bg *>とする(g=1〜
G)。bg *のうち任意のk個が一つの共通原因によ
り発生するとした時に、aiがその共通原因である
ための荷重<qai>kを次式で計算する。
In the present invention, the cause-and-effect relationship of failure is defined as “if-
The method of calculating the weight of cause estimation is shown below.
b g * , and its observation accuracy is <b g * > (g=1~
G). Assuming that any k of b g * occur due to one common cause, the weight <q ai > k for a i to be the common cause is calculated using the following formula.
すなわち、k個の徴候bg *が観測された時の事
故確率と、因果関係の到達可能性と、徴候の確度
の相乗平均との積で原因推定の荷重とする。(3)式
の荷重評価式では、多重原因でも共通原因でも荷
重が0〜1の範囲となり、ほぼ等価な荷重を与え
るため、共通原因か多重原因かの区別がつかな
い。 That is, the weight of cause estimation is set as the product of the probability of an accident when k symptoms b g * are observed, the possibility of reaching a causal relationship, and the geometric mean of the accuracy of the symptoms. In the load evaluation formula (3), the weight ranges from 0 to 1 for both multiple causes and common causes, giving almost equal weights, making it impossible to distinguish between common causes and multiple causes.
ところで、人間が故障診断する過程において
は、故障の因果関係のみではなく、その原因が発
生しやすいか否かを検討する。この場合、共通原
因と多重原因を比較すれば、一般に共通原因の方
が発生しやすい。 By the way, in the process of fault diagnosis, humans consider not only the causal relationship of the fault, but also whether the cause is likely to occur. In this case, when comparing common causes and multiple causes, common causes are generally more likely to occur.
また、診断精度向上のために、推定された原因
から逆に結果側に探索し、観測された徴候にない
新たに徴候が推定された時、それを見逃された徴
候と見なして観測要請をする方法は、異常診断で
は良く知られた方法である。 In addition, in order to improve diagnostic accuracy, we search backwards from the presumed cause to the result, and when a new symptom that is not among the observed symptoms is estimated, we treat it as an overlooked symptom and request observation. The method is a well-known method for abnormality diagnosis.
しかしながら、観測要請をした徴候が確認され
れば良いが、されない場合には、元の徴候観測に
誤りがあつた可能性が生じる。従つて、元の観測
にも誤りがないことを確認した段階で初めて、予
め入力された因果関係にない新たな因果関係に対
応する事象が発生したと見るべきである。 However, it is sufficient if the symptom requested for observation is confirmed, but if it is not confirmed, there is a possibility that the original symptom observation was incorrect. Therefore, it should be considered that an event corresponding to a new causal relationship that is not in the pre-input causal relationship has occurred only after confirming that there are no errors in the original observation.
本発明では、見逃し徴候の判定のみならず、誤
り徴候の可能性及び新たな因果関係の発生の可能
性を判断し、保守員もしくは故障診断の専門家に
対してそのことを表示する装置を提供するもので
ある。 The present invention provides a device that not only determines missed symptoms, but also determines the possibility of false symptoms and the possibility of new causal relationships occurring, and displays this to maintenance personnel or fault diagnosis experts. It is something to do.
新たに徴候を観測するには、通常の点検、保守
の手順以外の機器の操作をする必要が生じる場合
もありうる。この場合、その操作を実施する場
所、通常運転時の点検の可能性、操作に必要な各
ステツプを表示することが大切である。 Observing new symptoms may require operating equipment outside of normal inspection and maintenance procedures. In this case, it is important to indicate the location where the operation will be performed, the possibility of inspection during normal operation, and each step required for the operation.
以下、本発明の一実施例を説明する。 An embodiment of the present invention will be described below.
第1図は本発明の一実施例における機器故障診
断支援装置の全体構成を示すブロツク図である。
図において、1は表示画面付入出力装置、2は入
出力制御装置、3は演算処理装置、4は処理プロ
グラム格納装置、5はデータベース格納装置であ
る。処理プログラム格納装置4は、さらに原因側
探索プログラム格納装置4a、徴候側探索プログ
ラム格納装置4b、画面表示プログラム格納装置
4cからなる。また、データベース格納装置5
は、さらに因果関係格納装置5a、原因候補格納
装置5b、徴候候補格納装置5c、観測操作手順
格納装置5dから構成されている。 FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an equipment failure diagnosis support device in one embodiment of the present invention.
In the figure, 1 is an input/output device with a display screen, 2 is an input/output control device, 3 is an arithmetic processing device, 4 is a processing program storage device, and 5 is a database storage device. The processing program storage device 4 further includes a cause side search program storage device 4a, a symptom side search program storage device 4b, and a screen display program storage device 4c. In addition, the database storage device 5
further comprises a causal relationship storage device 5a, a cause candidate storage device 5b, a symptom candidate storage device 5c, and an observation operation procedure storage device 5d.
次に本装置の故障診断処理手順を、第2図を参
照しながら、順を追つて説明する。 Next, the failure diagnosis processing procedure of this device will be explained step by step with reference to FIG.
1 処理6では、観測された故障の徴候が表示画
面付入出力装置1から入力され、徴候候補格納
装置5cに格納される。1 In process 6, the observed failure symptoms are input from the display screen input/output device 1 and stored in the symptom candidate storage device 5c.
2 処理7においては、まず演算処理装置3に原
因側探索プログラム4aが呼び出され、因果関
係格納装置5aにあつた因果関係により(3)式に
示した計算が行なわれる。この計算の手順は以
下の様に進められる。2 In process 7, first, the cause-side search program 4a is called in the arithmetic processing unit 3, and the calculation shown in equation (3) is performed based on the causal relationship stored in the causal relationship storage device 5a. The procedure for this calculation proceeds as follows.
(a) 総ての徴候が一つの共通原因から発生する
ものとして原因の荷重を計算し、処理8にお
いて荷重が1に近ければ共通原因と判定し
て、原因候補格納装置5bに格納する。 (a) The load of the cause is calculated assuming that all the symptoms are caused by one common cause, and if the load is close to 1 in process 8, it is determined to be a common cause and stored in the cause candidate storage device 5b.
(b) もし荷重が0に近い時は、(3)式により順次
多重原因の荷重を計算し、処理9において荷
重が0に近いと判定すれば、故障診断不能と
して処理10に進む。 (b) If the load is close to 0, calculate the loads of multiple causes sequentially using equation (3), and if it is determined in process 9 that the load is close to 0, proceed to process 10 as failure diagnosis is not possible.
(c) もし荷重が1に近い時は、徴候観測の誤り
か多重原因のいずれかである。処理11にお
いて、第1回目の観測結果か否かを判定す
る。もし初めてであれば、誤り徴候と判断
し、画面表示プログラム4cが演算処理装置
3に呼び出され、誤り徴候観測要請12を表
示して、プログラムは初期化される。 (c) If the loading is close to 1, it is either an error in symptom observation or multiple causes. In process 11, it is determined whether or not it is the first observation result. If it is the first time, it is determined that it is an error symptom, the screen display program 4c is called by the arithmetic processing unit 3, displays the error symptom observation request 12, and the program is initialized.
(d) もし、再観測された後であれば、多重故障
であると判定され、原因推定は終了する。 (d) If it has been re-observed, it will be determined that there are multiple failures, and the cause estimation will end.
3 処理13においては、原因徴候格納装置5b
に格納された原因及び5a内の因果関係に基づ
き、演算処理装置3の呼び込まれた徴候側探索
プログラム4aにより徴候推定が行なわれる。
ここでの判断の手順は以下の様に進められる。3 In process 13, the cause and symptom storage device 5b
Symptoms are estimated by the symptom-side search program 4a called by the arithmetic processing unit 3 based on the causes stored in the causes and the causal relationships in the data 5a.
The judgment procedure here proceeds as follows.
(a) 処理14において、もし推定された徴候が
総て観測されていれば、故障原因は同定され
たものとして診断は終了する。 (a) In process 14, if all the estimated symptoms are observed, the cause of the failure is identified and the diagnosis ends.
(b) もし5cに格納された徴候にない新たな徴
候が存在し、もしくは処理9により故障原因
推定不能のものが存在すれば、見逃し徴候の
可能性がある。もし処理10により本処理部
に初めて来たと判定されれば、見逃し徴候が
存在するものとして観測要請15が表示さ
れ、プログラムは初期化される。 (b) If there is a new symptom that is not included in the symptoms stored in 5c, or if there is a problem whose cause of failure cannot be estimated by processing 9, there is a possibility that the symptom has been overlooked. If it is determined by the process 10 that the object has come to this processing section for the first time, an observation request 15 is displayed indicating that a missed symptom exists, and the program is initialized.
(c) もし、処理10に2度来た時は、処理16
に初めて来たものであれば、因果関係に誤り
が存在すると判定され見直し要請17が表示
され、プログラムは初期化される。 (c) If you come to process 10 twice, process 16
If this is the first time it has come, it is determined that there is an error in the causal relationship, a review request 17 is displayed, and the program is initialized.
(d) もし、処理16に再び入つて来た時は、診
断不可能と表示され、診断を終了する。 (d) If the process 16 is entered again, a message indicating that diagnosis is not possible is displayed and the diagnosis is terminated.
なお、誤り徴候12や見逃し徴候15の表示の
際には、観測操作手順格納装置5dに格納されて
いる当該機器の位置、観測の可能性、(操作を必
要とする場合は)その手順も伴せて、画面表示プ
ログラム4cにより表示画面付入出力装置1に表
示される。 In addition, when displaying the error indication 12 or the missed indication 15, the position of the relevant equipment, the possibility of observation, and the procedure (if an operation is required) stored in the observation operation procedure storage device 5d are also displayed. It is also displayed on the input/output device 1 with a display screen by the screen display program 4c.
次に、第1図及び第2図に示した本発明の一実
施例を、具体例を用いて、更に詳しく説明する。 Next, one embodiment of the present invention shown in FIGS. 1 and 2 will be described in more detail using a specific example.
第3図は、本発明の一実施例を詳細に説明する
ために使用する沸騰水型原子力発電所の制御駆動
系の配管系統(制御棒挿入時)を示す系統図であ
る。駆動水ヘツダー18から供給される駆動水1
9は、手動弁20、逆止弁21、電磁切断弁2
2、手動弁23を経由して制御棒駆動機構24の
下部25に流入し、制御棒26を押し上げる。こ
の時、制御棒駆動機構上部27に溜つていた水
は、手動弁28、電磁切断弁29、手動弁30を
通り、排出水31として排出される。この場合、
電磁切断弁22と29は開いており、電磁切断弁
32と33は閉じている。制御棒引き抜き時には
逆に、電磁切断弁32と33が開いており、電磁
切断弁22と29は閉じている。駆動水は挿入時
と全く逆の過程で流れる。スクラム(緊急炉停
止)時には通常閉じている空気作動弁34,35
が開き、アキユムレータ36内の水が制御棒駆動
機構下部24に急速に注入される。なお図中、3
7はスクラム供給水、38はスクラム排出水、3
9は冷却水、40は駆動水流量計である。 FIG. 3 is a system diagram showing a piping system (when control rods are inserted) of a control drive system of a boiling water nuclear power plant used to explain in detail an embodiment of the present invention. Driving water 1 supplied from driving water header 18
9 is a manual valve 20, a check valve 21, and an electromagnetic cutoff valve 2.
2. It flows into the lower part 25 of the control rod drive mechanism 24 via the manual valve 23 and pushes up the control rod 26. At this time, the water accumulated in the control rod drive mechanism upper part 27 passes through the manual valve 28, the electromagnetic cutoff valve 29, and the manual valve 30, and is discharged as discharge water 31. in this case,
Solenoid cutoff valves 22 and 29 are open, and solenoid cutoff valves 32 and 33 are closed. Conversely, when the control rod is withdrawn, the electromagnetic cutoff valves 32 and 33 are open, and the electromagnetic cutoff valves 22 and 29 are closed. The driving water flows in a completely reverse process to that during insertion. Air-operated valves 34 and 35 that are normally closed during scram (emergency reactor shutdown)
is opened, and the water in the accumulator 36 is rapidly injected into the control rod drive mechanism lower part 24. In the figure, 3
7 is scram supply water, 38 is scram discharge water, 3
9 is cooling water, and 40 is a drive water flowmeter.
以下、第2図の各ステツプに対応させて、本発
明の故障診断手順をより具体的に説明する。各文
章において、( )内にステツプと表すのは、第
2図の処理段階である。 Hereinafter, the failure diagnosis procedure of the present invention will be explained in more detail in correspondence with each step shown in FIG. In each sentence, the steps in parentheses are the processing steps shown in FIG.
第4図は、制御棒配管系統に関する因果関係ネ
ツトワーク図の一部であり、OR関係のみから成
り立つている。実線楕円は運転中観測可能な故障
モードを示し、破線楕円は定期検査(定検)中観
測可能な故障モードを表わしている。 Figure 4 is a part of the causal relationship network diagram regarding the control rod piping system, and consists only of OR relationships. Solid-line ellipses represent failure modes that can be observed during operation, and dashed-line ellipses represent failure modes that can be observed during periodic inspections.
いま故障モード41(駆動水圧力高)が徴候と
して観測され、観測の確からしさは0.9であると
する(ステツツプ6,7)。つまり(3)式において
徴候の数はg=1で、徴候b1 *が故障モード41
となり、<b1 *>=0.9である。取り得る組合せの
数は1個だからk=1のみとなり、L=1であ
る。故障モードaiの対象は因果関係ネツトワーク
図上の徴候を除いた総ての故障モードである。こ
のうち、徴候b1 *から原因側にたどれる、すな
わち
π
g∈kPigが0でない故障
モードは故障モード42,49である。徴候41
が観測されたという条件の下での事後確率を求め
れば、(3)式から荷重が総て得られる。第4図で故
障モード42〜49の右肩に示す数字がそれであ
り、この値は各故障モードの発生確率の比を表わ
している。この例で、最も原因側で見るものとす
ると、最も荷重が大きいものとして、故障モード
46が選択される(ステツプ8)。 It is now assumed that failure mode 41 (high drive water pressure) is observed as a symptom and the certainty of observation is 0.9 (steps 6 and 7). In other words, in equation (3), the number of symptoms is g = 1, and symptom b 1 * is failure mode 41
Therefore, <b 1 * >=0.9. Since the number of possible combinations is one, only k=1, and L=1. Failure mode a i targets all failure modes except for symptoms on the causal network diagram. Among these, failure modes that can be traced back to the cause from the symptom b 1 * , that is, in which π g∈kP ig is not 0, are failure modes 42 and 49. Symptom 41
If we find the posterior probability under the condition that is observed, we can obtain all the weights from equation (3). These are the numbers shown to the right of failure modes 42 to 49 in FIG. 4, and this value represents the ratio of the probability of occurrence of each failure mode. In this example, if we look at the cause side, failure mode 46 is selected as the one with the largest load (step 8).
ところで第3候補である故障モード49も真の
原因であれば、故障モード41の外に、故障モー
ド45,50,51が徴候として観測されるはず
である。先に共通原因であるとの一応の結論が出
たところで、徴候推定を行ない(ステツプ13)、
入力された徴候と比較してみると(ステツプ14)、
そこには格納されていない新たな徴候があること
が予想される。この場合は、初めての徴候である
と判定され(ステツプ10)、見逃し徴候が存在す
るものとして、観測要請が表示され(ステツプ
15)、プログラムは初期化される。 By the way, if failure mode 49, which is the third candidate, is also the true cause, then in addition to failure mode 41, failure modes 45, 50, and 51 should be observed as symptoms. Once we have reached a tentative conclusion that there is a common cause, we estimate the symptoms (step 13).
When compared with the input symptoms (step 14),
It is expected that there will be new symptoms that are not stored there. In this case, it is determined that this is the first symptom (step 10), and an observation request is displayed as a missed symptom (step 10).
15), the program is initialized.
見逃し観測要請に基づき、保守・点検者が再度
簡素した結果、故障モード50が観測された場合
について、第5図を用いて説明する。第5図は、
故障モード50が観測され、その観測確度が1.0
の場合を示している。すなわち、<b2 *>=1.0で
ある。この場合、徴候の数はg=2となる。取り
得る組合せの数はk=2とk=1の場合が存在す
る。まずk=2つまり共通原因の場合について計
算する。その結果を第5図の右肩のカツコなしに
示す。二つの徴候から到達可能な故障モードとし
て故障モード45と49があり、その荷重は0.95
と1に近いので(ステツプ13)、故障原因が推定
できたものとして診断は終了する(ステツプ14)。
なおカツコ内はg=2、k=1とした場合の荷重
を参考として示している(ステツプ13,14)。こ
の場合、故障モード43と45が独立に発生と評
価される。 A case in which failure mode 50 is observed as a result of maintenance/inspection personnel re-simplifying based on a missed observation request will be described using FIG. 5. Figure 5 shows
Failure mode 50 was observed, and the observation accuracy was 1.0.
The case is shown below. That is, <b 2 * >=1.0. In this case, the number of symptoms will be g=2. The number of possible combinations is k=2 and k=1. First, calculations will be made for the case of k=2, that is, a common cause. The results are shown without the cutlet on the right shoulder of Figure 5. There are failure modes 45 and 49 that can be reached from two symptoms, and their load is 0.95.
Since this is close to 1 (step 13), the diagnosis ends with the assumption that the cause of the failure has been estimated (step 14).
Note that the inside of the box shows the load when g=2 and k=1 for reference (steps 13 and 14). In this case, failure modes 43 and 45 are evaluated to have occurred independently.
次に診断結果の表示例を制御棒駆動系のもう一
つ別の徴候が観察された場合を例にとり示す。こ
こでは制御棒駆動機構の挿入停止不可が発生した
場合について述べる。第6図は原因推定結果の表
示例である。この場合、荷重が〜0.5までに4種
類の原因候補が推定され(ステツプ6,7,8)、
原因を絞ることができない(ステツプ9)。そこ
でこの場合新規徴候であるから(ステツプ10)、
第7図にその表示例を示すように、観測要請(見
逃し徴候に対する)を表示する(ステツプ15)。
それに基づいて行なわれた再観測結果に基づく表
示例を第8図に示す。これは電磁切断弁121の
徴候観測確度が0.7の場合であり、故障原因が電
磁切換弁のリークに絞られている(ステツプ6,
7,8,13)。ここではさらにその原因となる機
器の構成部品の故障モードの推定結果も合せて示
してある。なお弁の番号は第3図にカツコ内で示
した数値のことである。 Next, an example of displaying the diagnosis results will be shown, taking as an example a case where another symptom of the control rod drive system is observed. Here, we will discuss the case where insertion and stop of the control rod drive mechanism is impossible. FIG. 6 is a display example of the cause estimation results. In this case, four types of cause candidates are estimated until the load is ~0.5 (steps 6, 7, 8),
Unable to narrow down the cause (Step 9). Therefore, in this case, since it is a new symptom (step 10),
As shown in FIG. 7, an observation request (for missed signs) is displayed (step 15).
FIG. 8 shows an example of display based on the re-observation results based on this. This is a case where the symptom observation accuracy of the electromagnetic cutoff valve 121 is 0.7, and the cause of the failure has been narrowed down to the leakage of the electromagnetic switching valve (step 6,
7, 8, 13). Also shown here are the results of estimating the failure mode of the component of the device that is the cause. Note that the valve numbers are the numbers shown in the brackets in Figure 3.
さて、徴候を観測するための点検には操作を必
要とするものがある。例えば第3図において弁1
21、弁123にリークが存在するか否かの点検
では、観測操作手順格納装置5d内の情報が第9
図に操作の表示例を示すように画面表示プログラ
ム4cにより表示される。これに応じて、系統テ
ストを実施する必要がある。第9図に示す例で
は、系統流量の相違によりリークを判定できる。
この場合は推定された原因候補の徴候を観測でき
る場合の例であり、故障の原因を確実に同定でき
る。 Now, some inspections to observe symptoms require operations. For example, in Fig. 3, valve 1
21. In checking whether there is a leak in the valve 123, the information in the observation operation procedure storage device 5d is
The screen display program 4c displays the operation as shown in the figure. Accordingly, systematic tests need to be carried out. In the example shown in FIG. 9, a leak can be determined based on the difference in system flow rate.
This case is an example of a case where symptoms of the estimated cause candidate can be observed, and the cause of the failure can be reliably identified.
次に見逃し徴候観測要請以外の誤り徴候観測要
請及び因果関係見直し要請の場合について簡単な
例をとり説明する。ここでは話を簡単にするた
め、各機器の故障モードを符号を用いて略記す
る。第10図は原因推定ができない場合、第11
図は共通原因の推定が不可能かつ多重原因の推定
が可能な場合、第12図は機器の同時故障により
結果が生じる(ANDゲートで接続される)場合
の例を示している。 Next, a simple example will be given of a request to observe an error sign other than a request to observe a missed sign, and a request to review a causal relationship. Here, in order to simplify the discussion, failure modes of each device will be abbreviated using symbols. Figure 10 shows cases in which the cause cannot be estimated.
The figure shows an example where it is impossible to estimate a common cause but it is possible to estimate multiple causes, and FIG. 12 shows an example where a result occurs due to simultaneous failures of devices (connected by AND gates).
第10図において、事象52と53が観測確度
0.5で観測された場合(ステツプ6,7,8)、因
果関係の確度も低いため、原因として推定される
候補54と55の確度が0.05と低い(ステツプ
9)。このため、ここではさらに観測される情報
を必要とするので、第13図に示す見逃し観測要
請を表示する(ステツプ10,15)。もし観測結果
が不変であれば(ステツプ6から再びステツプ10
まで通過)、この時は因果関係に誤りの可能性が
あるものと判断(ステツプ16)、第14図に示す
様に、因果関係に十分詳しい熟練保守員(エキス
パート)に対し因果関係見直し要請を表示する
(ステツプ17)。さらに因果関係に誤りがなけれ
ば、第15図に示す推定不能の結果を表示する
(ステツプ16へ再入)。 In Figure 10, events 52 and 53 have observation accuracy.
If 0.5 is observed (steps 6, 7, and 8), the certainty of the causal relationship is also low, so the certainty of candidates 54 and 55 estimated as causes is as low as 0.05 (step 9). Therefore, since additional observation information is required here, the missed observation request shown in FIG. 13 is displayed (steps 10 and 15). If the observation result remains unchanged (from step 6 to step 10)
At this time, it is determined that there is a possibility of an error in the causal relationship (Step 16), and as shown in Figure 14, a request is made to a skilled maintenance worker (expert) who is sufficiently familiar with the causal relationship to review the causal relationship. Display (Step 17). Furthermore, if there is no error in the causal relationship, the result of inestimability shown in FIG. 15 is displayed (reenter step 16).
第11図では、二つの観測された徴候56,5
7の共通原因を推定する(ステツプ6,7,8)。
この例では原因62が推定されるが確度は図中に
カツコなしの数値で示す様に0.05と低い。次に多
重原因を推定する(ステツプ9)、図中カツコ内
の数値で示すように原因60,61,62が0.5
と同等の値を示す。この場合、各機器の故障確率
が0.01であれば、共通原因の発生確率は0.01であ
るが、多重原因の発生確率は0.0001と低くなる。
すなわち原因推定に関し荷重と発生確率の間に矛
盾が生じる訳である。ここは初めてだから、まず
第16図に示す様に徴候の見直し要請(誤り徴候
観測要請)を表示する(ステツプ11,12)。もし
観測徴候が不変であれば、多重故障が発生したも
のと判定し診断を終了する(ステツプ9,11,
13,14)。なお、58と59は途中の故障モード
である。 In Figure 11, the two observed symptoms 56,5
7 common causes are estimated (steps 6, 7, 8).
In this example, cause 62 is estimated, but the accuracy is as low as 0.05, as shown by the numerical value without a bracket in the figure. Next, estimate multiple causes (step 9).As shown by the numbers in brackets in the figure, causes 60, 61, and 62 are 0.5
indicates a value equivalent to In this case, if the failure probability of each device is 0.01, the probability of occurrence of a common cause is 0.01, but the probability of occurrence of multiple causes is as low as 0.0001.
In other words, there is a contradiction between the load and the probability of occurrence regarding cause estimation. Since this is the first time, a request to review the symptoms (error symptom observation request) is first displayed as shown in Figure 16 (steps 11 and 12). If the observed symptoms remain unchanged, it is determined that multiple failures have occurred and the diagnosis is terminated (steps 9, 11,
13, 14). Note that 58 and 59 are intermediate failure modes.
第12図では、結果63がANDゲート64を
介して故障モード65と66に結びついている場
合である。結果63が観測確度1.0で観測されれ
ば(ステツプ6,7,8)、原因65と66は必
らず発生している(ステツプ9)。ところが徴候
側探索をすると故障モード67を必らず発生して
いるはずである。そこで第17図に示す様に、
AND徴候観測要請を表示する(ステツプ13,14,
10)。この要請は見逃し徴候観測要請の特殊な例
である。もし故障モード67が観測されない時は
(ステツプ10)、徴候63に対する見直し要請を表
示する(ステツプ16,17)。もし観測結果が不変
であれば(ステツプ10)、因果関係見直し要請を
表示する(ステツプ16,17)。もし因果関係が不
変であれば、原因推定不能を表示し診断を終了す
る(ステツプ16再入)。 In FIG. 12, result 63 is connected to failure modes 65 and 66 via AND gate 64. If result 63 is observed with an observation accuracy of 1.0 (steps 6, 7, and 8), causes 65 and 66 are sure to occur (step 9). However, if the symptom side search is performed, failure mode 67 will definitely occur. Therefore, as shown in Figure 17,
Display AND symptom observation request (steps 13, 14,
Ten). This request is a special example of a missed symptom observation request. If failure mode 67 is not observed (step 10), a request for review of symptom 63 is displayed (steps 16, 17). If the observation result remains unchanged (step 10), a request to review the causal relationship is displayed (steps 16 and 17). If the causal relationship remains unchanged, a message indicating that the cause cannot be estimated is displayed and the diagnosis is terminated (step 16 re-entering).
なお、本発明の故障診断では、点検保守員の観
測結果に基づき判断し、さらに診断の精度を上げ
るために観測要請する手順を、十分な確度が得ら
れるまで対話型で繰り返す方法を採用している。
将来、点検保守の自動化がなされれば、本発明で
示した処理手順を適用して、自動診断装置を構成
できる。その際の診断結果は、中央制御室の表示
画面上に表示されることになろう。 In addition, in the fault diagnosis of the present invention, a method is adopted in which a judgment is made based on the observation results of the inspection and maintenance personnel, and the procedure of requesting observation to further improve the accuracy of diagnosis is repeated interactively until sufficient accuracy is obtained. There is.
If inspection and maintenance are automated in the future, an automatic diagnostic device can be constructed by applying the processing procedure shown in the present invention. The diagnosis results will be displayed on the display screen in the central control room.
本発明によれば、共通原因と多重原因の探索結
果とを組合せ、推定原因に加えて、見逃し徴候、
誤り徴候、新規の因果関係を判断でき、より詳細
な故障徴候観測を行ない、精確に故障診断でき
る。
According to the present invention, by combining search results for common causes and multiple causes, in addition to probable causes, missed symptoms,
Error symptoms and new causal relationships can be determined, more detailed failure symptom observations can be made, and failure diagnosis can be performed accurately.
第1図は本発明による機器故障診断支援装置の
一実施例を示すブロツク図、第2図はその処理手
順を示すフローチヤート、第3図は本発明の故障
診断対象の一例として用いる制御棒駆動系の構成
を示す系統図、第4図及び第5図は同系統の因果
関係ネツトワーク図、第6図〜第9図は同系統診
断結果の表示画面図、第10図〜第12図は他の
系統の因果関係ネツトワーク図、第13図〜第1
7図はそれら系統の診断結果の表示画面図であ
る。
1……表示画面付入出力装置、2……入出力制
御装置、3……演算処理装置、4……プログラム
格納装置、4a……原因側探索プログラム格納装
置、4b……徴候側探索プログラム格納装置、4c
……画面表示プログラム格納装置、5……データ
ベース格納装置、5a……因果関係格納装置、5
b……原因候補格納装置、5c……徴候候補格納
装置、5d……観測操作手順格納装置。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the equipment failure diagnosis support system according to the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing its processing procedure, and FIG. 3 is a control rod drive used as an example of the failure diagnosis target of the present invention. A system diagram showing the structure of the system, Figures 4 and 5 are causal relationship network diagrams of the system, Figures 6 to 9 are screen diagrams of the system diagnosis results, and Figures 10 to 12 are diagrams of the system diagnosis results. Causal relationship network diagram of other systems, Figures 13 to 1
FIG. 7 is a screen diagram showing the diagnosis results of these systems. 1... Input/output device with display screen, 2... Input/output control device, 3... Arithmetic processing unit, 4... Program storage device, 4a... Cause side search program storage device, 4b... Symptom side search program storage equipment, 4c
...Screen display program storage device, 5...Database storage device, 5a...Causal relationship storage device, 5
b... Cause candidate storage device, 5c... Symptom candidate storage device, 5d... Observation operation procedure storage device.
Claims (1)
と、故障の因果関係と原因候補と徴候候補とを格
納する記憶装置と、故障徴候に基づき故障原因を
探索する一方で故障原因に基づき故障徴候を探索
するとともに種々の判定を行なう演算処理装置
と、故障診断結果等を表示する出力表示装置とか
らなる機器故障診断支援装置において、演算処理
装置が、故障原因を同定できないときに、その態
様に応じて誤まり徴候観測要請と見逃し徴候観測
要請と因果関係見直し要請とを出す機能を有し、
記憶装置が、前記各要請の出されたときに実行す
べき観測手順を格納して、出力表示装置が同定結
果とそれら要請を表示することを特徴とする機器
故障診断支援装置。 2 特許請求の範囲第1項において、演算処理装
置が、故障原因の探索機能として共通原因と多重
原因の探索機能を持ち、まず共通原因の確度が高
い時には共通原因と判断し、共通原因の確度と多
重原因の確度が共に低い時は故障原因推定不能と
判断し、共通原因の確度は低いが多重故障の確度
が高い時は第1回目の観測結果に誤まりの可能性
があると判断し、第2回目の観測結果に変化がな
い場合に多重故障であると判断する機能を有する
ことを特徴とする機器故障診断支援装置。 3 特許請求の範囲第1項または第2項におい
て、演算処理装置が観測された徴候に基づく原因
探索により得られた確度の高い原因候補に基づき
徴候探索して得られた確度の高い徴候候補の中
に、観測されない徴候が存在する時は、記憶装置
に記憶された因果関係に誤まりがあると判断し因
果関係見直し要請を出す機能を有することを特徴
とする機器故障診断支援装置。[Claims] 1. An input device for inputting observed failure symptoms, etc., a storage device for storing causal relationships, cause candidates, and symptom candidates of the failure, and an input device for searching for the cause of the failure based on the failure symptoms. In an equipment failure diagnosis support system consisting of an arithmetic processing unit that searches for failure symptoms and makes various judgments based on the cause of the failure, and an output display device that displays failure diagnosis results, etc., the arithmetic processing unit is unable to identify the cause of the failure. Occasionally, it has the function of issuing requests for observation of erroneous signs, requests for observation of missed signs, and requests for reviewing causal relationships, depending on the situation.
An equipment failure diagnosis support device, wherein a storage device stores observation procedures to be executed when each of the requests is issued, and an output display device displays identification results and the requests. 2 In claim 1, the arithmetic processing device has a common cause and multiple cause search function as a failure cause search function, and first determines that the common cause is a common cause when the probability of the common cause is high; When the accuracy of the common cause and the multiple failure are both low, it is judged that the cause of the failure cannot be estimated, and when the accuracy of the common cause is low but the accuracy of the multiple failure is high, it is judged that there is a possibility of an error in the first observation result. An equipment failure diagnosis support device characterized by having a function of determining that there is a multiple failure when there is no change in the second observation result. 3. In claim 1 or 2, an arithmetic processing device performs a symptom search based on a symptom search based on a highly probable cause candidate obtained through a cause search based on observed symptoms. 1. An equipment failure diagnosis support device characterized by having a function of determining that there is an error in a causal relationship stored in a storage device and issuing a request to review the causal relationship when an unobserved symptom is present in the device.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60139996A JPS621061A (en) | 1985-06-26 | 1985-06-26 | Diagnosis and back-up device for fault of device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS621061A JPS621061A (en) | 1987-01-07 |
JPH0355854B2 true JPH0355854B2 (en) | 1991-08-26 |
Family
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Family Applications (1)
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JP60139996A Granted JPS621061A (en) | 1985-06-26 | 1985-06-26 | Diagnosis and back-up device for fault of device |
Country Status (1)
Country | Link |
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Families Citing this family (4)
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JP2648798B2 (en) * | 1987-04-09 | 1997-09-03 | 清水建設株式会社 | Column and beam joint structure of concrete structure and its construction method |
JP2645352B2 (en) * | 1987-04-09 | 1997-08-25 | 清水建設株式会社 | Joint structure of column and beam in concrete structure and its assembling method |
JP2662570B2 (en) * | 1987-04-30 | 1997-10-15 | 清水建設株式会社 | Column and beam joint structure of concrete structure and its construction method |
-
1985
- 1985-06-26 JP JP60139996A patent/JPS621061A/en active Granted
Also Published As
Publication number | Publication date |
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JPS621061A (en) | 1987-01-07 |
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