JPH0413729B2 - - Google Patents
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- JPH0413729B2 JPH0413729B2 JP58008972A JP897283A JPH0413729B2 JP H0413729 B2 JPH0413729 B2 JP H0413729B2 JP 58008972 A JP58008972 A JP 58008972A JP 897283 A JP897283 A JP 897283A JP H0413729 B2 JPH0413729 B2 JP H0413729B2
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- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/22—Detection or location of defective computer hardware by testing during standby operation or during idle time, e.g. start-up testing
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、大規模プラントの運転信頼性、稼
動率の向上に寄与するために、プラントの異常事
象をオンライン・リアルタイムで同定するプラン
ト診断装置に関するものである。
動率の向上に寄与するために、プラントの異常事
象をオンライン・リアルタイムで同定するプラン
ト診断装置に関するものである。
従来この種の装置として第1図に示すものがあ
つた。図において、1はプロセスデータを読み込
むためのデータ収集装置(例えば、アナログ・デ
イジタル変換器)、2はプロセスデータを基準値
と比較し、許容範囲内にあれば、“0”又は“偽”
範囲外にあれば“1”又は“真”に変換するため
の演算処理装置1、3は演算処理装置12が演算
処理した結果を格納しておく記憶装置1、4は原
因結果ツリー(以下CCTと記す)を記憶してお
く記憶装置2、5は記憶装置13と24に格納し
てあるプロセス情報とCCTを用いて、すべての
ノードの論理演算値の計算を実行する論理演算部
のための演算処理装置2、6は演算処理装置25
で求めた各ノードの論理演算値(ノードのステー
タスと推定事象発生時刻)を格納する記憶装置
3、7は演算処理装置25から得られるCCTロ
ジツクに関して、記憶装置13からの観測データ
及び記憶装置36からの論理演算値とを比較し、
一致、不一致等によりエントリー・ノードの変化
検出、原因同定及び予測を行う診断解析部のため
の演算処理装置3、8は診断結果を表示するため
のブラウン管表示装置である。
つた。図において、1はプロセスデータを読み込
むためのデータ収集装置(例えば、アナログ・デ
イジタル変換器)、2はプロセスデータを基準値
と比較し、許容範囲内にあれば、“0”又は“偽”
範囲外にあれば“1”又は“真”に変換するため
の演算処理装置1、3は演算処理装置12が演算
処理した結果を格納しておく記憶装置1、4は原
因結果ツリー(以下CCTと記す)を記憶してお
く記憶装置2、5は記憶装置13と24に格納し
てあるプロセス情報とCCTを用いて、すべての
ノードの論理演算値の計算を実行する論理演算部
のための演算処理装置2、6は演算処理装置25
で求めた各ノードの論理演算値(ノードのステー
タスと推定事象発生時刻)を格納する記憶装置
3、7は演算処理装置25から得られるCCTロ
ジツクに関して、記憶装置13からの観測データ
及び記憶装置36からの論理演算値とを比較し、
一致、不一致等によりエントリー・ノードの変化
検出、原因同定及び予測を行う診断解析部のため
の演算処理装置3、8は診断結果を表示するため
のブラウン管表示装置である。
次に動作について説明する。
プロセス・データをXi(i=1、2、……、
N)とする。Xiはデータ収集装置1により量子
化される。量子化されたデータXiを入力として
演算処理装置12は式に示す処理を施こし、そ
の結果Si(i=1、2、……、N)及び事象発生
時刻を記憶装置13に格納する。
N)とする。Xiはデータ収集装置1により量子
化される。量子化されたデータXiを入力として
演算処理装置12は式に示す処理を施こし、そ
の結果Si(i=1、2、……、N)及び事象発生
時刻を記憶装置13に格納する。
XL i<Xi<XU i=>Si=0(偽)
XU i<Xiまたは、Xi<XL i=>Si=1(真)
i=1、2、……、N
XL i:下限警報レベル、XU i:上限警報レベル−
ここでSiをXiの観測ステータスと呼ぶ。また、
観測ステータスが“0”から“1”となつた時刻
を事象発生時刻と呼ぶ。
観測ステータスが“0”から“1”となつた時刻
を事象発生時刻と呼ぶ。
記憶装置24に格納されているCCTの一部分
の例を第2図に示す。第2図中、M6,M7は診断
メツセージ、τは時間遅れ、G11,G12は論理積
ゲート、G21,G22は論理和ゲートを夫々示す。
CCTにおいて、Siが定義される位置をノードと
呼び、特に最上位のノードをルートノード、最下
位のノードをプライマリーノードと呼んでいる。
第2図中のS1、……、S7は記憶装置13に格納さ
れている。CCT実行処理は記憶装置13と24
と36からの情報を基に演算処理装置25と37
で行われる。
の例を第2図に示す。第2図中、M6,M7は診断
メツセージ、τは時間遅れ、G11,G12は論理積
ゲート、G21,G22は論理和ゲートを夫々示す。
CCTにおいて、Siが定義される位置をノードと
呼び、特に最上位のノードをルートノード、最下
位のノードをプライマリーノードと呼んでいる。
第2図中のS1、……、S7は記憶装置13に格納さ
れている。CCT実行処理は記憶装置13と24
と36からの情報を基に演算処理装置25と37
で行われる。
論理演算部のための演算処理装置25では、記
憶装置13内のプライマリー・ノードの観測ステ
ータスを入力として、記憶装置24のCCTゲー
トロジツクに従い、他のすべての論理演算を毎回
サイクリツクに実行し、記憶装置36に格納す
る。この演算処理装置は、プライマリー・ノード
の観測ステータスの値や変化にかかわらずサンプ
リング周期毎に毎回上方に向けて演算される。こ
こで処理するプログラムは対象CCTが決まれば
一意的に決まるものであるから、CCTモジユー
ル毎にオブジエクト・モジユールを作成する方式
を採用する。
憶装置13内のプライマリー・ノードの観測ステ
ータスを入力として、記憶装置24のCCTゲー
トロジツクに従い、他のすべての論理演算を毎回
サイクリツクに実行し、記憶装置36に格納す
る。この演算処理装置は、プライマリー・ノード
の観測ステータスの値や変化にかかわらずサンプ
リング周期毎に毎回上方に向けて演算される。こ
こで処理するプログラムは対象CCTが決まれば
一意的に決まるものであるから、CCTモジユー
ル毎にオブジエクト・モジユールを作成する方式
を採用する。
診断解析部のための演算処理装置37では、記
憶装置36に格納された論理演算部の解析結果を
基にCCTの診断処理を行うが、診断内容はエン
トリー・ノードに変化検出、原因同定、予測に分
けられる。エントリー・ノードとは解析を始める
ノードとしてあらかじめ指定あるノードであり、
第2図のS6のようにツリーの途中に設けられる。
憶装置36に格納された論理演算部の解析結果を
基にCCTの診断処理を行うが、診断内容はエン
トリー・ノードに変化検出、原因同定、予測に分
けられる。エントリー・ノードとは解析を始める
ノードとしてあらかじめ指定あるノードであり、
第2図のS6のようにツリーの途中に設けられる。
エントリー・ノードの変化検出は、プラントが
正常・異常発生・異常事象継続・異常回復かを調
べ、診断処理の必要性を判断するためにサンプリ
ング周期毎にエントリー・ノードのステータスを
調べることによつて実施される。即ち、記憶装置
13から今回のサンプリングでの観測ステータス
及び前回の観測ステータスをチエツクし、そのチ
エツク内容よりステータス・インジケータを割り
当て、そのインジケータに応じて原因同定、予測
等の診断又は次のエントリー・ノードの検索をす
る。
正常・異常発生・異常事象継続・異常回復かを調
べ、診断処理の必要性を判断するためにサンプリ
ング周期毎にエントリー・ノードのステータスを
調べることによつて実施される。即ち、記憶装置
13から今回のサンプリングでの観測ステータス
及び前回の観測ステータスをチエツクし、そのチ
エツク内容よりステータス・インジケータを割り
当て、そのインジケータに応じて原因同定、予測
等の診断又は次のエントリー・ノードの検索をす
る。
この処理の流れを第3図に示す。
原因同定の処理の流れを第4図に示す。
原因同定はエントリーノードの観測ステータス
が事象発生を示したとき及び事象発生が継続して
いてかつ原因が不明なとき行われる。
が事象発生を示したとき及び事象発生が継続して
いてかつ原因が不明なとき行われる。
以下第4図に従つて動作を述べる。原因同定の
処理が始まるとまずホールの検出を行う。ホール
とはプライマリーノードを除く観測値とプライマ
リーノードの観測ステータスから演算される演算
値が異なつていることを指し、全観測点に関して
両者を比較してホールを検出する。
処理が始まるとまずホールの検出を行う。ホール
とはプライマリーノードを除く観測値とプライマ
リーノードの観測ステータスから演算される演算
値が異なつていることを指し、全観測点に関して
両者を比較してホールを検出する。
プライマリーノードが信号誤りである場合、演
算結果は「偽」であるので、エントリーノードは
ホールとなる。従つて、エントリーノードがホー
ルか否かを調べるだけでプライマリーノードに信
号誤りがあることを指摘できる。従つて、この場
合原因同定は失敗としてセカンドベストメツセー
ジを出す。
算結果は「偽」であるので、エントリーノードは
ホールとなる。従つて、エントリーノードがホー
ルか否かを調べるだけでプライマリーノードに信
号誤りがあることを指摘できる。従つて、この場
合原因同定は失敗としてセカンドベストメツセー
ジを出す。
次にホールの数が一定数を越えた場合も原因同
定失敗とする。
定失敗とする。
次に親子関係にある2つの可観測ノード(途中
に非観測ノードが含まれていてもよい)がともに
ホールである場合、たとえ全ホールの数がN個以
下であつても原因同定は失敗とする。
に非観測ノードが含まれていてもよい)がともに
ホールである場合、たとえ全ホールの数がN個以
下であつても原因同定は失敗とする。
Nは、あらあじめ指定される値であり、通常3
とする。連続した2つのノードがともにホールで
ある場合は、連続してホールとなつたノードに連
なるプライマリーノードの観測器が故障あるいは
計器遅れとなる場合が考えられる。この場合、プ
ライマリーノードの観測器が不具合であるから、
一般にそれより上位に位置したすべてのノードは
ホールになると考えられる。プライマリーノード
の不都合は原因同定不能であるからこれを原因同
定失敗とする。
とする。連続した2つのノードがともにホールで
ある場合は、連続してホールとなつたノードに連
なるプライマリーノードの観測器が故障あるいは
計器遅れとなる場合が考えられる。この場合、プ
ライマリーノードの観測器が不具合であるから、
一般にそれより上位に位置したすべてのノードは
ホールになると考えられる。プライマリーノード
の不都合は原因同定不能であるからこれを原因同
定失敗とする。
このように、連続ホールの場合は一様に原因同
定失敗としてもよさそうであるが、その連続ホー
ルがエントリーノードの観測ステータスが“真”
となつた原因でない場合もあるのでエントリーノ
ードとの関連性を調べる。
定失敗としてもよさそうであるが、その連続ホー
ルがエントリーノードの観測ステータスが“真”
となつた原因でない場合もあるのでエントリーノ
ードとの関連性を調べる。
以上の処理によつて原因同定が成功する場合は
次の場合である。
次の場合である。
エントリーノードは観測ステータス・論理演算
値とも“真”である。ホールの数はN−1個以下
(通常1〜2以下)であり、かつ連続ホールにな
つているものはエントリーノードとの関連性はな
い。このことより、CCT図の階層が浅い(2〜
8段)か、ノード数が極端に少なくなければ次の
ことが言える。
値とも“真”である。ホールの数はN−1個以下
(通常1〜2以下)であり、かつ連続ホールにな
つているものはエントリーノードとの関連性はな
い。このことより、CCT図の階層が浅い(2〜
8段)か、ノード数が極端に少なくなければ次の
ことが言える。
(1) プライマリーノードの観測ステータスは信用
でき、従つて論理演算値は正しい。
でき、従つて論理演算値は正しい。
(2) ホールになつているものは観測器が故障して
いるか計器遅れになつている。
いるか計器遅れになつている。
従つて、論理演算値を信用し、論理演算値が
“真”になつているノードについているメツセー
ジのうちエントリーノードに関係するものをすべ
て出力する。
“真”になつているノードについているメツセー
ジのうちエントリーノードに関係するものをすべ
て出力する。
次に予測機能について説明する。予測の処理の
流れを第5図に示す。予測は論理演算結果が正し
いとして診断を進めて行くのでノードの論理演算
値と観測ステータスが異なつていれば次のいずれ
かであると言える。
流れを第5図に示す。予測は論理演算結果が正し
いとして診断を進めて行くのでノードの論理演算
値と観測ステータスが異なつていれば次のいずれ
かであると言える。
計器故障のため、観測ステータスは誤つてい
る。
る。
事象は、すでにおこつているが計器遅れのた
めまだ観測ステータスに表われていない。
めまだ観測ステータスに表われていない。
事象は今後起こるのであるが、今まだ起こつ
ていない。
ていない。
このうちとは計器出口の状態として事象は
起こつていないのであるから、同一の扱いができ
る。以下を故障、を遅れと呼ぶことにす
る。
起こつていないのであるから、同一の扱いができ
る。以下を故障、を遅れと呼ぶことにす
る。
予測は、エントリー・ノードより上位側の各ノ
ードに対して行われるが、そのノードの種類によ
り処理が異なるため、各項目別に記述する。
ードに対して行われるが、そのノードの種類によ
り処理が異なるため、各項目別に記述する。
() 上位ノードが非観測の場合
この場合、論理演算の結果しかなく、かつこれ
は正しいのであるから、真ならばアクテイブと
し、偽ならば終了し、次のエントリー・ノード
へ行く。
は正しいのであるから、真ならばアクテイブと
し、偽ならば終了し、次のエントリー・ノード
へ行く。
() 上位ノードが演算結果と観測ステータス
が等しい場合 この場合、論理演算の結果も観測結果も等し
いので、この結果は正しいと言える。従つて偽
であれば終了し、真であればアクテイブなノー
ドとする。
が等しい場合 この場合、論理演算の結果も観測結果も等し
いので、この結果は正しいと言える。従つて偽
であれば終了し、真であればアクテイブなノー
ドとする。
() 上位のノードの論理演算値と観測ステー
タスが等しくない場合 この時、論理演算値が偽で観測ステータスが
真の場合とその逆が考えられる。論理演算値
は、正しいのであるから、前者の場合、計器故
障である。後者の場合、観測ステータスが故障
か遅れである。このいずれであるかは、このノ
ードだけでは不明なので更に上位の可観測点を
調べる。
タスが等しくない場合 この時、論理演算値が偽で観測ステータスが
真の場合とその逆が考えられる。論理演算値
は、正しいのであるから、前者の場合、計器故
障である。後者の場合、観測ステータスが故障
か遅れである。このいずれであるかは、このノ
ードだけでは不明なので更に上位の可観測点を
調べる。
() 上位ノードの上位ノードの観測ステータ
スが真の時 この時、上位ノードの論理演算値は真、観測
ステータスは偽、上位ノードの上位ノードの論
理演算値は真で、観測ステータスは真である。
スが真の時 この時、上位ノードの論理演算値は真、観測
ステータスは偽、上位ノードの上位ノードの論
理演算値は真で、観測ステータスは真である。
上位の上位ノードは真なので、少なくとも上
位の上位ノードが遅れているとは考えられな
い。また、2つの観測器が連続して故障してい
ることは考えないとすると、これは、上位ノー
ドが故障のため偽となり、上位の上位ノードは
正常で真を示したと考え、上位ノードは真と見
なしてアクテイブとして上位へ進む。
位の上位ノードが遅れているとは考えられな
い。また、2つの観測器が連続して故障してい
ることは考えないとすると、これは、上位ノー
ドが故障のため偽となり、上位の上位ノードは
正常で真を示したと考え、上位ノードは真と見
なしてアクテイブとして上位へ進む。
() 上位ノードの上位ノードの観測ステータ
スが偽の場合 この時、上位ノードの論理演算値は真、観測
ステータスは偽、上位の上位ノードの論理演算
値が真で観測ステータスが偽である。
スが偽の場合 この時、上位ノードの論理演算値は真、観測
ステータスは偽、上位の上位ノードの論理演算
値が真で観測ステータスが偽である。
この時も2つの観測器が連続して故障してい
ることは考えないとすると、これは、上位のノ
ードは遅れのため偽になつていると考えられ
る。そこでこのノードをポテンシヤリー・アク
テイブとして終了する。
ることは考えないとすると、これは、上位のノ
ードは遅れのため偽になつていると考えられ
る。そこでこのノードをポテンシヤリー・アク
テイブとして終了する。
もし、上位ノードは、故障のため偽となり、
上位の上位ノードは遅れのため偽であつたとし
ても、本来故障しているのであるからアクテイ
ブとしなければならないものをポテンシヤリ
ー・アクテイブとしただけでありこれも上位ノ
ードが時間が来て真となれば()のロジツク
より故障が発見でき、予測処理を実行できる。
上位の上位ノードは遅れのため偽であつたとし
ても、本来故障しているのであるからアクテイ
ブとしなければならないものをポテンシヤリ
ー・アクテイブとしただけでありこれも上位ノ
ードが時間が来て真となれば()のロジツク
より故障が発見でき、予測処理を実行できる。
以上、原因同定及び予測処理により、外乱の発
生から将来の伝搬までをシーケンシヤルに表わす
ツリーが決定できる。
生から将来の伝搬までをシーケンシヤルに表わす
ツリーが決定できる。
この該当ノードに接続されているメツセージの
内容をリストアツプして、ブラウン管表示装置8
に出力する。
内容をリストアツプして、ブラウン管表示装置8
に出力する。
この時表示するものは以下のものが基本とな
る。
る。
(1) 原因同定で発見されたメツセージ。
(2) 予測処理でアクテイブとなつたノードに付い
たメツセージとポテンシヤリーアクテイブとな
つたノードに付いたメツセージ。
たメツセージとポテンシヤリーアクテイブとな
つたノードに付いたメツセージ。
(3) 事象発生時刻
従来のCCTを用いたプラント診断装置は以上
のように構成されているので、エントリーノード
の変化にかかわらず、論理演算部のための演算処
理装置25ですべての論理演算をする必要があつ
た。
のように構成されているので、エントリーノード
の変化にかかわらず、論理演算部のための演算処
理装置25ですべての論理演算をする必要があつ
た。
この発明は上記のような従来のものの欠点を除
去するためになされたもので、論理演算をルート
ノードごとに分割して実行することにより、効率
よく診断できるプラント診断装置を提供すること
を目的としている。
去するためになされたもので、論理演算をルート
ノードごとに分割して実行することにより、効率
よく診断できるプラント診断装置を提供すること
を目的としている。
以下、この発明の一実施例を説明する。第6図
はこの発明による処理の流れ図である。従来はエ
ントリーノードの変化の状態にかかわらず、すべ
ての論理演算を行なつていたが、1つのルートノ
ードの下に含まれるすべてのエントリーノードが
「偽」のまま変化していなければ、このルートノ
ードに関する論理演算をスキツプするように変え
たところに特徴がある。
はこの発明による処理の流れ図である。従来はエ
ントリーノードの変化の状態にかかわらず、すべ
ての論理演算を行なつていたが、1つのルートノ
ードの下に含まれるすべてのエントリーノードが
「偽」のまま変化していなければ、このルートノ
ードに関する論理演算をスキツプするように変え
たところに特徴がある。
以下第6図に従つて動作を述べる。
従来、診断に無関係にすべてのCCTの論理式
の演算をしていたが、異常が発生したことにより
診断を実行しなければならないときのみ、そのエ
ントリーノードに関係するCCTだけを論理演算
するように変えたところに特徴がある。
の演算をしていたが、異常が発生したことにより
診断を実行しなければならないときのみ、そのエ
ントリーノードに関係するCCTだけを論理演算
するように変えたところに特徴がある。
エントリーノードの観測値が「真」から「偽」
に変化したときを詳しく説明する。
に変化したときを詳しく説明する。
このとき、あらかじめ作成しておいたこのエン
トリーノードに関係している論理式を演算する。
エントリーノードに関係している論理式とは、
CCTのうちエントリーノード以下の部分すべて
と、エントリーノード以上のノードのうちAND
で結びつけられたものを言い、エントリーノード
以上のノードのうちORで結びつけられたものを
除いたものである。
トリーノードに関係している論理式を演算する。
エントリーノードに関係している論理式とは、
CCTのうちエントリーノード以下の部分すべて
と、エントリーノード以上のノードのうちAND
で結びつけられたものを言い、エントリーノード
以上のノードのうちORで結びつけられたものを
除いたものである。
CCTは一般にエントリーノード以上ではほと
んどAND結合は存在しないので、全CCTに演算
に比較して極く少量の演算で済む。
んどAND結合は存在しないので、全CCTに演算
に比較して極く少量の演算で済む。
原因同定及び予測処理は従来の処理と同じであ
る。
る。
なお、上記実施例では、論理演算を行う演算処
理装置25と診断処理を行う演算処理装置37を
別々なものとして、表現したが、本発明による処
理方式を適用し、前記機能を有していれば、ハー
ドウエアとして1つの装置としても上記実施例と
同等の効果を奏する。
理装置25と診断処理を行う演算処理装置37を
別々なものとして、表現したが、本発明による処
理方式を適用し、前記機能を有していれば、ハー
ドウエアとして1つの装置としても上記実施例と
同等の効果を奏する。
以上のようにこの発明によれば処理装置の機能
を減ずることなく、処理効率を向上させることが
できる。
を減ずることなく、処理効率を向上させることが
できる。
第1図は従来のプラント診断装置を示すブロツ
ク図、第2図はCCTの一例を示した図、第3図
は従来の診断解析部の処理を示した図、第4図は
原因同定の処理を示した図、第5図は予測の処理
を示した図、第6図は本発明による診断解析部の
処理を示した図。 図において、1はデータ収集装置、2は第1の
演算装置、3は第1の記憶装置、4は第2の記憶
装置、8はブラウン管表示装置、5はノードの論
理演算を行う第2の演算処理装置、6は5で求め
た論理演算値を格納する第3の記憶装置、7は記
憶装置3,4,6からの情報を基に診断を行う第
3の演算処理装置である。なお図中、同一符号は
同一又は相当部分を示す。
ク図、第2図はCCTの一例を示した図、第3図
は従来の診断解析部の処理を示した図、第4図は
原因同定の処理を示した図、第5図は予測の処理
を示した図、第6図は本発明による診断解析部の
処理を示した図。 図において、1はデータ収集装置、2は第1の
演算装置、3は第1の記憶装置、4は第2の記憶
装置、8はブラウン管表示装置、5はノードの論
理演算を行う第2の演算処理装置、6は5で求め
た論理演算値を格納する第3の記憶装置、7は記
憶装置3,4,6からの情報を基に診断を行う第
3の演算処理装置である。なお図中、同一符号は
同一又は相当部分を示す。
Claims (1)
- 1 プラントからのプロセスデータを基準値と比
較した結果である観測ステータスに対し、該プラ
ントに生ずる各種異常事象の伝搬シーケンスを論
理式で記述した原因結果ツリーを演算処理するこ
とにより、異常の第1原因をオンライン・リアル
タイムで同定し、該異常発生の診断結果であるメ
ツセージを表示出力するプラント診断装置におい
て、前記原因結果ツリーのうち、前回と比較して
変化した前記観測ステータスに関連するツリー部
分のみの論理演算を実行する演算手段を備えたこ
とを特徴とするプラント診断装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58008972A JPS59135510A (ja) | 1983-01-21 | 1983-01-21 | プラント診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP58008972A JPS59135510A (ja) | 1983-01-21 | 1983-01-21 | プラント診断装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS59135510A JPS59135510A (ja) | 1984-08-03 |
JPH0413729B2 true JPH0413729B2 (ja) | 1992-03-10 |
Family
ID=11707595
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP58008972A Granted JPS59135510A (ja) | 1983-01-21 | 1983-01-21 | プラント診断装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS59135510A (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH01284905A (ja) * | 1988-05-12 | 1989-11-16 | Yokogawa Electric Corp | プロセス警報診断装置 |
-
1983
- 1983-01-21 JP JP58008972A patent/JPS59135510A/ja active Granted
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS59135510A (ja) | 1984-08-03 |
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