JPH0431713A - プラントの異常診断方式 - 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】 ［産業上の利用分野コ 本発明は、構成要素が多数有り、それらが相互に複雑に
関係する工業プラントにおいて、異常が発生した場合、
その異常原因を迅速に推定する異常診断方式に関するも
のである。

［従来の技術］ 近年、プラントは大規模、複雑になってきており、異常
診断が重要な技術になってきている。大規模、複雑化し
てきているが故に単純な理論ベースの数式モデルだけで
は、異常診断が実施できず、製造および異常診断上の経
験的な知識の適用が試みられてきた。この種の考え方は
、「プロダクション・システム」と呼ばれるもので以下
の様なものである。

１）専門技術者が経験的に得た現象とその原因との間の
因果関係をルール化し、知識ベースとして蓄積する。

２）異常原因が観測された時にルールを三段論法に組合
せて、原因を推定する。

ここでのルールとは、現象と原因との間の因果関係を示
すものでありｉｆ、ｔｈｅｎ形式で表現される。

例えば「もしＡが真であればＢも真である。」というル
ールは、ｒｉｆ　　Ａ　　ｔｈｅｎ　　ＢＪと表現され
る。このｉｆに続くＡの部分は、通常前件部とよばれ、
又、ｔｈｅｎに続くＢの部分は後件部又は、実行部と呼
ばれる。前件部では、プラント情報であるファクトデー
タの真、偽、と後件部で発生された中間データ（仮説）
の真、偽が判断される。後件部では、中間データ（仮説
）の発生と値のＳｅｔ、及び原因の特定が実行される。

［発明が解決しようとする課題］ ところで従来のｉｆ、ｔｈｅｎルールに基づく推論方式
では、推論過程で適用可能なルールを探索するために、
格納されているルールを全て調べる必要があり、このた
めルール数の増加に伴って推論に要する計算時間は指数
的に増大し、実用的な時間で推論結果が得られない場合
が多く実プラントへの適用（特に０Ｎ−ＬＩＮＥでの適
用には）は、問題が多かった。

本発明の目的は、プラントの異常診断を１ｆｔｈｅｎ形
式のルールに基づくプロダクションシステムで実施する
方法において、特にルール数の多い場合に実用に適する
高速推論を可能とするプラント異常診断方式を提供する
ことにある。

［課題を解決するための手段及び作用］本発明は、プロ
ダクションシステムの特徴を活かしたまま、推論の各段
階で探索するルールの数を少なくする具体的な方法を提
供する。

基本的な考え方は以下のものである。

ある１つのルールが適用されたとすると、その次で推論
される可能性のあるルールは、限定される。即ち、ルー
ルの基本構造に示されるとおり、各ルールの前件部が全
て真でなければ、そのルールは実行されない。前件部に
は、ファクトと中間仮説が含まれている。ファクトはプ
ラントデータであるが故に診断の途中で情態は不変であ
り、前段階での推論状態から、状態が変化しているのは
、中間仮説のみである。それ故、前段の後件部で発生さ
れた中間仮説を前件部に含むルールのみが次段階での適
用ルールになる可能性がある。

この可能性の持ったルールは、知識ベースを全て登録し
終った状態で知識の構造を調べる事により作成可能であ
る。即ち、全ルールについて、後件部に発生する中間仮
説を含むルールＮｏを検索テーブルとして、あらかじめ
構築しておく、実際の推論にあたっては任意のルール実
行後、当該ルールの検索テーブルにより、順次ルールＮ
Ｏを取り出し、通常のプロダクションシステムによる推
論を実施する。

これにより探索領域が少な（なるので、通常のプロダク
ションシステムで実施するよりも高速推論が可能となる
。

［発明の実施例コ 本発明の実施例を第１図に基づいて説明する。

通常のプロダクションシステムと同様に知識ベースとフ
ァクトデータベースと推論エンジンそれに本説明の特徴
である検索テーブルとから構成されている。

一般に診断用の知識ベースは第２図に示すようなフォー
ルトッリーで構成される。図中の一部が中間仮説による
関係である。すなわち、この関係を第２図に示す様な検
索テーブルであらかじめ作成しておけば、全ルールを調
べる必要はなく、このテーブルに登録されているルール
を検索するだけで効果的に最終段の原因決定ルールまで
行きつける事になる。通常のプロダクションシステムで
はこの検索テーブルが無いため、各段で全ルールを探索
する必要がある。

この検索テーブルは推論実行中ではなくルールを知識ベ
ース登録時に第１図中の検索チープル作成機能によって
作成される。

このフローチャートを第３図に示す。基本的な考え方に
示したように各ルール毎に発生した中間仮説を前件部に
含む、全ルールＮｏを登録していく機能である。

すなわち、前処理として行われる検索テーブル作成機能
が第３図に示されており、まずルールをピックアップし
、中間仮説がある場合にはこの中間仮説に前件を含むル
ールＮｏをテーブルに登録する。

そして、このルートの全ルールが終了するまで順次必要
なルールＮｏを登録し、全ルールが終了すると再び次の
中間仮説を探索する。

この様にしてすべての中間仮説に対してルールＮｏの登
録が完了すると、最後にすべてのルールのチエツクが完
了したか否かを判定し、未完了である場合には再びルー
ルのピックアップが行われ、この三段階の処理がすべて
のルールに対して行われる。

従って、この様な前処理によれば、プラントの異常診断
に必要な検索テーブルを自動的に撮影可能である。

［発明の効果］ 以上説明した様に本説明によればプロダクションシステ
ムの考え方による診断推論を実施する際ルール検索テー
ブルをあらかじめ作成することにより、探索ルールの減
少ができ、推論時間の短縮が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係るプラントの異常診断方式の好適な
実施例を示す全体的な構成図、第２図は本実施例におけ
る診断用知識ベースのフォールトッリーを示す説明図、 第３図は本実施例における検索テーブル作成用フローチ
ャート図である。 代理人　弁理士　吉　１）研　二 （外２名） 図面の浄書 「 ］ 診断推論関係図 第１ 図 ルトノ 第２図 検索テーブル作成フロー図 第３図 手 続 補 正 書 （方力 平成 ２年 ９月１２日 １、事件の表示 平成 ２年 特許願 第１３６７８６号 ２、発明の名称 プラントの異常診断方式 ３、補正をする者 ４、代 理 人 ５、補正指令の日付 平成 ２年 ８月２８日 （党わす ６、補正の対象 図面。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 プラントの異常診断に関する知識（ルール）を格納する
   知識ベースと、 異常発生時の異常発生項目及びプラントの各種測定（フ
   ァクト）データを格納するファクトデータベースと、 知識ベースを構築時に前処理して作成された各ルールに
   対応する検索順序テーブルと、 前記知識ベース、ファクトデータベース、各ルールに対
   応する検索順序テーブルにより異常原因を推定する推論
   エンジン部とからなるプラントの異常診断方式。