JPH04198729A - 診断用エキスパートシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、タービン発電機振動診断装置等に利用される
診断用エキスパートシステムに関する。

（従来の技術） 従来の技術について、第７図に示すタービン発電機振動
診断装置について説明する。

発電プラント１からのプラントデータａは、プラント入
力解析手段２によって読み込まれ、振動データに関して
はここで振動の同周波数解析等を行い、この後、解析結
果とプラントデータｂはデータ保存手段３に保存される
。

また、異常監視手段４は、プラント入力解析装置２の解
析結果とプラントデータｂの異常を、予め設定されたし
きい値に照らして常時監視し、異常を検出すると、診断
用推論機構５に異常検知デ−夕Ｃを送る。

診断用推論機構５は、振動異常に関する全ての知識を持
っており、異常監視装置４からの異常検知データＣの送
信をトリガーとし、データ保存手段３からのプラントデ
ータおよび解析結果ｄを基に診断を行い、その診断結果
ｅを診断結果表示手段６へ出力する。

第８図は、タービン発電機振動診断エキスパートシステ
ムを上記の従来技術により構成したものについて、特に
診断用推論機構５の詳細な機能構成について示したもの
である。この第８図において、診断用推論機構５は、推
論エンジン５１と、全ての発生部位別詳細原因について
判定ルールを持つ知識ベース５２と、外部インターフェ
ース手段５３から構成されており、異常監視手段４より
送られた異常検知データＣにより推論エンジン５１は知
識ベース５２を基に診断を開始する。

この時、知識ベース５２は、全ての発生部位別詳細原因
に関するルールを持っており、推論エンジン５１はこれ
ら全てのルールを対象として診断処理を行う。また、推
論エンジン５１は、診断の過程でプラントデータが必要
となった場合、外部インターフェース手段５３を介し、
データ保存手段３よりプラントデータｄを入力し使用す
る。以上のようにして求めた診断結果りは、推論エンジ
ン５１より外部インターフェース手段５３を介し、診断
結果表示手段６へ渡される。

そして診断結果表示手段６は外部インターフェース手段
５３により与えられた診断結果りを表示する。

（発明が解決しようとする課題） 上記従来の技術では、全ての診断用知識ベースのルール
情報が、診断用推論機構５にあり、推論エンジン５１は
、これら全てのルールを診断のための知識とするので、
推論エンジン５１の処理するルール数が非常に多くなる
。これにより知識ペース５２作動時のパターンマツチ数
が多くなり、診断スピードの低下がおき、上記例のよう
に常に変化するプラントに追従させ診断させようとした
場合、診断が追いつかない場合が発生する。

また、ルール間の排他動作等のインターロックのための
ルールが多く必要となり、知識ベースの構造が複雑化し
、解り難くくなり、ルールの変更追加が困難となるとい
う問題があった。

本発明は、かかる従来の事情に対処してなされたもので
、知識ベース構造を複雑化することなく、より広範囲で
多くの知識を持つことができ、高速で診断を行うことの
できる診断用エキスパートシステムを提供しようとする
ものである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） すなわち、本発明の診断用エキスパートシステムは、診
断対象の状態データを入力するデータ入力手段と、前記
状態データを保存するデータ保存手段と、前記状態デー
タにより前記診断対象に異常があるかどうかを監視し、
異常が発生した場合診断要求を出力する異常監視手段と
、前記異常の種類によって分類した複数の分類毎の知識
ベースを持ち、前記データ保存手段の前記状態データを
基に異常に関する推論を行う複数の推論機構と、前記診
断要求および前記データ保存手段の前記状態データに基
づいて、前記複数の推論機構の中から発生した異常に対
応する推論機構を選択して起動するとともに、該推論機
構より返される診断結果を整理し、出力する統括推論機
構と、前記診断結果を表示するための診断結果表示手段
とを具備したことを特徴とする。

（作　用） 本発明の診断用エキスパートシステムでは、データ入力
手段によって、診断対象から状態データを周期的に入力
し、データ保存手段に保存するとともに、この状態デー
タを異常監視手段に渡す。

異常監視手段では、この診断対象の状態データに基づい
て、診断対象の状態に異常が無いかをチエツクし、異常
が発生していた場合、統括推論機構に対し診断要求を送
る。

統括推論機構は、診断要求を受取ると、データ保存手段
の診断対象の状態データを読込み、これを基に発生した
異常に関する推論機構を選択し、診断要求を送る。

推論機構のうち、診断要求があったものは、データ保存
手段の持つ診断対象の状態データを基に、より詳細な原
因および異常箇所の診断、また、その結果についてどの
程度確信が持てるかを示す確信度の算出等を行い、これ
らの診断結果を統括推論機構に対して送る。

統括推論機構では、これらの診断結果を整理し、確信度
の高いものから診断結果表示装置へ出力する。

したかって、知識ベース構造を複雑化することなく、よ
り広範囲で多くの知識を持つことができ、高速で診断を
行うことができる。

（実施例）　″ 以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。

第１図は、本発明の診断用エキスパートシステムの一実
施例の構成を示すもので、図において１００は診断用エ
キスパートシステムを示し、１０１は診断対象を示して
いる。

診断用エキスパートシステム１００は、データ入力手段
１０２と、データ保存手段１０３と、異常監視手段１０
４と、統括推論機構１０５と、診断結果表示手段１０６
と、異常分類毎の深い知識の知識ベースを持つ複数の専
門知識推論機構１０７ａ〜１０７ｎとから構成されてい
る。

上記データ入力手段１０２は、診断対象１０１から状態
データａを入力する。データ入力手段１０２によって入
力された状態データｂは、データ保存手段１０３に送ら
れて保存されるとともに、異常監視手段１０４に送られ
る。

異常監視手段１０４は、状態データｂにより異常が発生
しているかどうかを判定する。そして、異常が発見され
た場合は、統括推論機構１０５　Ｅ診断要求ｄを送出す
る。

統括推論機構１０５は、診断要求ｄおよびデータ保存手
段１０３により、発生した異常に関する専門知識を有す
る専門知識推論機構１０７ａ〜１０７ｎを選択し、診断
要求ｆ１〜ｆｎを出力して起動する。

診断要求ｆ１〜ｆｎを受けた専門知識推論機構１０７ａ
〜１０７ｎは、データ保存手段１０３内の状態データＣ
を基に異常に関する詳細な推論を行い、また、その結果
についてどの程度確信が持てるかを示す確信度の算出等
を行い、診断結果ｇ１−ｇｎを統括推論機構１０５へ返
す。

統括推論機構１０５は、上記診断結果ｇｌ　−ｇ口を整
理し、導き出された診断結果ｅを診断結果表示手段１０
６に表示する。

したがって、知識ベース構造を複雑化することなく、よ
り広範囲で多くの知識を持つことができ、高速で診断を
行うことができる。

第２図は、本発明をタービン発電機振動診断用システム
に適用した実施例の構成を示すものである。

同図に示すように、このタービン発電機振動診断用シス
テム２００では、診断対象は発電プラント２０１であり
、プラント入力解析手段２０２は、プラントデータａを
入力し、振動データに関し振動解析処理を行なう。この
プラント入力解析手段２０２によって得られたプラント
データ及び振動解析データｂは、データ保存手段２０３
および異常監視手段２０４に入力される。

データ保存手段２０３には、一定期間、たとえば過去２
４時間分のデータが保存される。また、異常監視手段２
０４は、プラントデータ及び振動解析データｂから、タ
ービン及び発電機の軸受で異常振動が発生しているかど
うかを判定し、振動異常を検知した場合は、統括推論機
構２０５に異常検知データＣを送出する。

統括推論機構２０５は、異常検知データＣを受は取ると
、この異常検知データＣとデータ保存手段２０３からの
プラントデータｄとによって、発生していると思われる
異常振動′の原因を、予め分類されて設定されている複
数種の分類の中から推測する。本実施例では、タービン
発電機に関する異常振動の概略原因として、ラビング、
アンバランス（突変）、アンバランス（曲り）、アンバ
ランス（アライメント）、不安定振動、軸受部異常、ロ
ータクラックの７つが設定されている。

一方、上記７つの概略原因に対応した専門知識推論機構
として、ラビング推論機構２０７ａ、アンバランス（突
変）推論機構２０７ｂ、アンバランス（曲り）推論機構
２０７ｃ、アンバランス（アライメント）推論機構２０
７ｄ、不安定振動推論機構２０７ｅ、軸受部異常推論機
構２０７　ｆ。

ロータクラック推論機構２０７ｇが設けられている。こ
れらの推論機構２０７ａ〜２０７ｇは、それぞれ専門の
知識ベースを持ち、データ保存手段２０３のプラントデ
ータ及び振動解析データｅを基に詳細な原因及び異常発
生箇所等の診断を行うことができるよう構成されている
。

そして、統括推論機構２０５が前述した７つのタービン
発電機に関する異常振動の概略原因の中から確信度の高
いものを判定し、これに対応する推論機構２０７ａ〜２
０７ｇに対して診断要求ｆ１〜ｆ７を送出し、その診断
結果ｇｌ−ｇ７を受は取り、これらの中から確信度の高
いものより整理し、診断結果表示手段２０６に出力し、
表示を行う。

以下、上記の動作を、火力発電プラントのタービン発電
機の振動診断に使用した場合について説明する。まず、
本エキスパートシステムにて仮定している振動原因につ
いて説明する。

第３図に示すように、タービン発電機異常振動原因は、
概略的な原因（ラビング等）かあり、その下に概略的な
原因（ラビング等）を引き起こす原因である詳細原因（
真空度変化、ウォータインダクション等）があり、また
、その詳細原因の発生する場所により発生部位別詳細原
因（第１抽気ウオータインダクシヨン等）かある。

本実施例では、概略原因の推定を統括推論機構２０５で
行い、詳細原因、発生部位別原因を推論機構２０７８〜
２０７ｇにて行う。

それぞれの推論機構は知エベースを有し、従来のエキス
パートシステムのように、クレーム、プロダクションル
ール等にて知識が記述され推論される。

タービン発電機振動診断用システム２００において、デ
ータ入力解析手段２０２は、発電プラント２０１からプ
ラントデータａをたとえば２秒周期で入力し、このプラ
ントデータａのうちタービン振動データに関しては周波
数解析等の処理を行う。そして、得られた振動解析デー
タ及びプラントデータｂをデータ保存手段２０３及び異
常監視手段２０４に渡す。

データ保存手段２０３は、ディスクファイル上に存在し
、第４図に示すように、最新のデータの位置の情報と、
たとえば４３２００個のデータ領域から構成されており
、各データ領域は、データの読込時刻と、プラント入力
データと振動解析データの設定領域から構成されている
。そして最新データ位置ｎには、常に最新データの領域
の番号が保存されており、１つの最新データが最も古い
データ領域に書き込まれる毎にｌ加算され、４３２００
をオーバーすると再び０にもどることにより２秒周期の
データを２４時間分保存できるサイクリック構造のデー
タ保存領域となっている。

異常監視手段２０４では、プラント入力解析手段２０２
より渡された振動解析データ及びプラントデータｂ中の
振動振幅値、振動振幅増加率、振動ベクトルの変化量、
振動周波数成分の値及び突変（振幅レベルが突然変化す
る事）の量等の異常検知パラメータを予め与えられてい
るブリアラーム域、アラーム域、トリップ域の各異常レ
ベル毎に設定されたしきい値と比較することにより、振
動異常の発生及びその異常レベルを調査する。なお、第
５図のグラフに振幅に関するしきい値の設定例を示す。

この場合振幅値がＤｐを越えるとブリアラーム域、Ｄａ
を越えるとアラーム域、ＤＣを越えるとトリップ域とな
る。

プラントに異常が発生した場合には、異常検知パラメー
タがしきい値をこえ、プラントが異常であることが判明
する。

振動異常が発生していた場合、異常を検出した異常検知
パラメータ及びその異常レベル、異常発生時刻を、異常
検知データＣとして、統括推論機構２０５へ渡すことに
より、振動異常に関する診断要求を行う。

統括推論機構２０５には、振動の概略原因（たとえばラ
ビング等）に関する診断知識が知識べ一スとして保存さ
れている。統括推論機構２０５は、異常監視装置２０４
より渡された異常検知データＣ及び異常検知データＣ中
の異常発生時刻をキーとし、データ保存手段２０３に保
存されているプラントデータｄより、異常発生時のプラ
ントの状態、異常を検出した異常検知パラメータの種類
およびその異常レベルを読み込む。そして、前述した７
つの概略原因の中で最も原因である確信度の高いものを
知識ベースを用い推論して求める。

また２番目に確信度が高いものでも、十分確信度が高く
、最も確信度の高いものとの差があまりないものは、そ
の概略原因も、最も確信度の高い概略原因同様に詳細診
断の候補とする。これは、最も確信度の高い概略原因の
中に真の原因があるとは限らないためである。この場合
、推論機構２０７ａ〜２０７ｇのうち、最も確信度の高
い概略原因の詳細原因を診断するものと、２番目に確信
度の高い概略原因の詳細原因を診断するものとを起動す
る。

そして、統括推論機構２０５は、推論機構２０７８〜２
０７ｇのうち、詳細診断候補となった概略原因に対応す
るものに対し、入力した異常検知データＣ及びプラント
データの一部をまとめたデータを診断要求ｆｌ−ｆ７と
してたとえばプロセス間通信処理にて送る。

診断要求ｆ１〜ｆ７を受取った推論機構２０７８〜２０
７ｇは、異常検知データＣに設定された異常発生時刻を
キーとし、データ保存手段２０３より、異常発生時、及
びそれまでの傾向となるプラントデータ及び振動解析デ
ータｅを読み込み、さらに詳細な異常振動発生原因及び
発生部位単位の原因を推定し、それらの確信度を算出し
、その診断結果ｇｌ−ｇ８すなわち確信度を統括推論機
構２０５へ渡す。

つまり、例えば、発生した振動異常に対し統括推論機構
２０５が最も確信度の高い概略原因をラビングであると
推定し、かつ、アンバランス（曲り）の確信度もラビン
グに次いで高く十分高い確信度を持つ場合、統括推論機
構２０５は、ラビング推論機構２０７ａに対し診断要求
ｆｌ、アンバランス（曲り）推論機構２０７ｃに対し診
断要求ｆ３を送る。そして診断要求ｆｌＳｆ３を受取っ
たラビング推論機構２０７ａとアンバランス（曲り）推
論機構２０７ｃは、それぞれデータ保存手段２０３のプ
ラントデータ及び振動解析データｅを基により詳細な発
生原因及び異常の発生場所とそれに関する確信度を推論
し、診断結果ｇｌ、ｇ３を統括推論機構２０５に渡す。

なお、１回の振動異常の検出における原因推定に関し、
詳細な診断で起動される推論機構２０７ａ〜２０７ｇは
、統括推論機構２０５によって最大２個までに絞り込ま
れる。

以上のようにして診断結果ｇＬ、ｇ３を受取った統括推
論機構２０５は、この診断結果を最も原因である確信度
の高いものから整理して診断結果りを作成し、診断結果
表示手段２０６に出力して表示を行う。

診断結果表示手段２０６による表示例を第６図に示す。

この表示例では、原因名称を確信度の高い順に確信度と
ともに表示している。

上述したように、この実施例のタービン発電機振動診断
用システム２００では、１回の振動異常の検出における
原因推定に関し、最大２個の推論機構２０７８〜２０７
ｇが起動され、詳細な診断を実施する。したがって、推
論機構２０７ａ〜２０７ｇのうち一部のみが動作するこ
とになり、従来に比べて高速で診断を行うことが可能と
なる。

また、各推論機構２０７ａ〜２０７ｇの知識ベースはそ
れぞれタービン発電機の振動異常の概略原因毎にまとめ
られているので、全てを１つの知識ベース上で構成した
場合より構造が簡単で管理しやすくなる。

［発病の効果〕 以上説明したように、本発明によれば知識ベース構造を
複雑化することなく、より広範囲で多くの知識を持つこ
とができ、高速で診断を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成を示す図、第２図は本
発明をタービン発電機振動診断エキスバ−トシステムに
適用した実施例の構成を示す図、第３図はタービン発電
機の振動原因の分類を説明するための図、第４図は第２
図のデータ保存手段に関するデータ保存方法を説明する
ための図、第５図は第２図の異常監視手段における異常
検知パラメータのレベルと診断要求の発生の関係を説明
するための図、第６図は診断結果の表示例を示す図、第
７図および第８図は従来技術を説明するための図である
。 １００・・・・・・・・・・・・診断用エキスパートシ
ステム１０１・・・・・・・・・・・・診断対象１０２
・・・・・・・・・・・・データ入力手段１０３・・・
・・・・・・・・・データ保存手段１０４・・・・・・
・・・・・・異常監視手段１０５・・・・・・・・・・
・・統括推論機構１０６・・・・・・・・・・・・診断
結果表示手段１０７８〜１０７ｎ ・・・・・・専門知識推論機構 代理人　弁理士　　　　則　近　憲　佑【わ 第１図 茅２図 第４図 第５図 第６図 第７図 第８図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）診断対象の状態データを入力するデータ入力手段
   と、 前記状態データを保存するデータ保存手段と、前記状態
   データにより前記診断対象に異常があるかどうかを監視
   し、異常が発生した場合診断要求を出力する異常監視手
   段と、 前記異常の種類によって分類した複数の分類毎の知識ベ
   ースを持ち、前記データ保存手段の前記状態データを基
   に異常に関する推論を行う複数の推論機構と、 前記診断要求および前記データ保存手段の前記状態デー
   タに基づいて、前記複数の推論機構の中から発生した異
   常に対応する推論機構を選択して起動するとともに、該
   推論機構より返される診断結果を整理し、出力する統括
   推論機構と、 前記診断結果を表示するための診断結果表示手段と を具備したことを特徴とする診断用エキスパートシステ
   ム。