JPH0625930B2 - プラント診断装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ 本発明は、発電プラント等のプラントの診断を行なうプ
ラント診断装置に関する。

［発明の技術的背景とその問題点］ 近年、発電プラント等のプラントプロセスに対し、各種
の診断手法が検討され、また、それらに関する研究開発
も活溌に行なわれている。その１つに本願発明者等の提
案によるプロセス診断装置がある（特願昭58-102736号
参照）。

これは、診断対象プラントを下式(1)のようにARモデル
に表現しておき、そこから算出された推定値 （ｓはサンプル時刻を示す）と実プラントの値Ｘ(s)と
の残差ε(s)を下式(2)により計算し、この残差εの白色
性を検定することによって、プラントの異常をとらえよ
うとするものである。

ただし、 サンプル時刻ｓにおけるプラント値の推定値 Ａ：AR係数行列 Ｘ(s)：サンプル時刻ｓにおけるプラント値で Ｍ：はARモデルの次数 ただし、ε(s)：サンプル時刻ｓにおける残差で 前記のプラント診断装置においては、残差εの白色性の
検定に用いる相関関数φijを下式(3)により求めてい
た。

ただし、i,j：プラント値につけられた項目番号 Ｎ：相関関数の計算に使われる残差のサンプル数 φij：項目番号ｉの項目番号ｊに対する相関関数で、ｉ
＝ｊのとき自己相関関数、ｉ≠ｊのとき相互相関関数を
示す。

上記(3)の式より求められた相関関数φijを用いて下式
(4) にて定義される白色性検定指標ALijを求め、ALijが正規
分布N(0,1)（平均が０、分散が１）に従うという性質を
使い、誤診断レベルに応じてしきい値ARLを定めて ｜ALij｜＞ARL……(5) となった時に、残差εｉと残差εｊは相関があり、白色
性ではないという検定を行なっていた。

しかしながら、上記プラント診断装置によれば、プラン
トにおける通常の異常や故障の同定は可能となるものの
相関関数φijを求める(3)式中に、プラントの動特性に
関する時定数の情報が入っていないため、ある個所の異
常の影響がある時間遅れをもって他の個別に現れるよう
な診断対象プラントの時定数を考慮した異常や故障の同
定を行なえるまでにはなっていなかった。

［発明の目的］ 本発明は、先に提案したプラント診断装置を更に改良し
て時定数を考慮した異常や故障の同定を可能とした、よ
り信頼性の高いプラント診断装置を提供することを目的
とする。

［発明の概要］ このため、本発明では先に提案したプラント診断部に、
時定数決定手段を付加し、プラント診断モデルより、AR
係数行列Ａを入力し、この値より、１つのプラント値の
変化が、そのプラント値、或いは他のプラント値にどの
ように影響していくのかを調べ、最も強く影響している
時間（時定数）を求めたうえで、相関関数φijを計算す
ることとして、診断対象プラントの特性に応じた異常や
故障源の同定を行なえるようにしたことを特徴としてい
る。

［発明の実施例］ 以下、本発明による時定数決定手段を付加したプラント
診断装置を、図面に示す実施例を参照して説明する。

第１図は本発明のプラント診断装置の一実施例に係る全
体の構成図を示し、11は発電プラント、12は発電プラン
ト11よりフィードバックされるプラント状態量を入力
し、発電プラント11に対し通常のPID制御を加えるアナ
ログ制御装置（以下、APCと言う）である。このAPC12が
発電プラント11を制御している状態全体をここでは制御
対象13と称し、それを自己回帰モデル（以下、ARモデル
と言う）等の数字モデルで表現したのが制御モデル14で
ある。

15はそのような制御モデル14を用いて発電プラント11を
最適制御するためのディジタル制御装置（以下、DDCと
言う）で、APC12からのフィードバック信号を入力し、A
PC12が発電プラント11を制御している状態全体をARモデ
ルで表わした制御モデル14に基づき、発電プラントを最
適状態にするためAPC12出力を補正するものである。

更に、以上全体即ち発電プラント11、APC12、制御モデ
ル14、DDC15を含む制御システム全体を診断対象19と呼
び、これをARモデルで表現したのがプラント診断モデル
20である。即ち、プラント診断モデル20はAPC12、DDC15
の両者が発電プラント11を制御している状態において、
例えば付加指令値をＭ系列信号等を用いてランダムに変
動させ、診断対象19を同定して式(1)に示すARモデルに
表現したものである。また、このプラント診断モデル20
を使って診断対象19の異常を診断するのがプラント診断
部21である。即ち、プラント診断部21はAPC12とDDC15の
両者が発電プラント11に対し出力している操作信号の総
和と発電プラント11からのフィードバック信号とをとり
入れ、これらの値とプラント診断モデル20からの推定値
との偏差信号からもとまる残差列の白色性を検定するこ
とにより、故障の発生の有無、故障の影響で異常になっ
ている個所を検出し、オペレータに知らせるものであ
る。

以上の構成は、先に提案したプラント診断装置も同様で
あるが、本実施例の場合、プラント診断部21に時定数を
決定する手段を備え、決定された時定数を考慮して残差
列の白色性を検定するようにした点が先の提案のものと
異なる。

第２図は、プラント診断部21の詳細構成図を示したもの
で、211は残差列計算手段、212は残差列白色検定手段、
213は時定数決定手段、215は異常判定手段、216は故障
源決定手段、217は警報装置である。

診断対象19から今回プラント診断部21に加えられるプラ
ント操作信号や状態信号等のプラント信号は、残差列計
算手段211からプラント診断モデル20に入力され、そこ
で次回の推定値が演算されて残差列計算手段211に戻さ
れる。

残差列計算手段211はこれらプラント診断モデル20から
の推定値と診断対象19からの読み込み値とから、残差列
εｉ（ｉはプラント診断モデルの項目番号）即ち各プラ
ント量についての推定値と実際値の偏差の時経列を求め
るもので、偏差を求めた後、各項目毎に平均を計算し、
それぞれの偏差値から平均を引いて残差を計算し、その
残差列εｉを残差列白色性検定手段212に出力する。

時定数決定手段213は、プラント診断モデル20より、(1)
式で表わされるARモデルのARモデル係数行列A(1),(2),
…A(M)を入力し、プラント値（項目番号ｉ）の変化がプ
ラント値（項目番号ｊ）の変化に及ぼすインパルス応答
aij（τ）を次式(6A),(6B),(6C)によって計算する。

ｉ≠ｊのとき aij(1)＝Aji(1)……(6A) ｉ＝ｊのとき aij(τ）＝Aji(τ）：（τ＝2,3,…M)……(6C) ただし、Aji(s)：ARモデル係数行列A(s)の(j,i)成分を
示す。

その上で、プラント値（項目番号ｉ）に対するプラント
値（項目番号ｊ）の時定数τijを次の定義により求め
る。

τij＝ ｛τ｜｜aij(τ)｜≧｜aij(τ′)｜：τ′≠τ,(τ＝1,
2,…,M),(τ′＝1,2,…,M)｝ ……(7) 即ち、τijはaij(1),aij(2),……,aij(τ),……,aij(M)
について、その絶対値を最大にするτの値と定義する。

このようにして求められた時定数τijは、項目番号ｉの
プラント値が変化した時、項目番号ｊのプラント値にそ
の影響が最も大きく現われるサンプリング時間巾を示し
ていると言える。

例えば、前記(6A)〜(6C)式によって求められたaijが aij(1)＝-3.75 aij(2)＝-4.71 aij(3)＝4.08 aij(4)＝6.10 aij(5)＝1.24 aij(6)＝5.02 aij(7)＝3.09 aij(8)＝-2.89 と求められたとすると、aij(4)が一番絶対値が大きいか
ら、τij＝４と求められる。

このようにして求められた時定数τijは、残差列白色性
検定手段212に出力される。

残差列白色性検定手段212は残差列計算手段211より出力
される残差列εｉと、時定数決定手段213より出力され
る時定数τijとを入力とし、残差列の白色性を検定する
指標を計算する。そのため、まず次式(8)で示す相関関
数φijを計算する。

ここで、i,jはプラント診断モデルの項目番号を、ｓは
サンプリング時点を、Ｎは相関関数を計算するデータ個
数を表わしており、ｉ＝ｊのとき、φijは自己相関関数
を表わしている。

次に前記(8)式で求められたφijを下記(9)式の公知の手
段を用いて正規化し、白色性検定指標ALijを求める。

ここで、プラント診断モデルの不確かさは無視できる値
としているので診断対象19が正常であれば、残差列εｉ
が生じるのは発電プラント11に物理的外乱入力が加わっ
たときのみとなるので、残差列εｉは通常ランダムな値
となり白色性を有するが、診断対象19に何らかの異常が
生じれば残差列εｉが規則性を有するようになる。この
残差列εｉの規制性を検定する指標となるのが白色性検
定指標ALijであり、これは残差列εｉが残差列εｊにか
かわっている度合を示し、無関係であれば０となる。ま
た、ALijは自己相関関数を表わし、残差列εｉ自身の白
色性検定指標となる。

異常判定手段215は残差列白色性検定手段212より白色性
検定指標ALijを入力し、白色性検定指標ALijがある値AR
Lより大きくなったとき異常と判定する。ある値ARLは、
後述するように誤判定の割合から決定される。

故障源決定手段216は、残差列白色性検定手段212からの
白色性検定指標ALijと異常判定手段215からの異常個所
のプラント状態量および操作量に対応した番号を入力
し、故障源を決定する。特に、自己相関関数と呼ばれる
白色性検定指標ALijを故障源決定の指標としている。

警報装置217は、異常判定手段215と故障源決定手段216
からの異常、情報をオペレータに知らせる警報装置であ
る。

以上の構成で、例えば今、第３図に示す火力発電プラン
トを診断対象19として、そこからプラント診断装置22に
プラント量として３つの操作量と４つの状態量が入力さ
れる場合について説明する。

第３図において、ボイラBOIの火炉に設けられたバーナ
には空気AIRと共に、ポンプFIPを介して燃料FRが供給さ
れ燃焼される。一方、復水器CONで回収された水は給水
ポンプBFPによりボイラBOI火炉に給水され、蒸気となっ
て主加熱器SHに供給される。そこで、所定の温度，圧力
に調節されて高圧タービンHPに供給される。この高圧タ
ービンHPに回転力を与え、発電機Ｇを回して温度，圧力
の低下した蒸気は、再熱器RHに戻され加温，加圧されて
低圧タービンLPに供給される。この低圧タービンLPに回
転力を与え、発電機Ｇを回して温度，圧力の低下した蒸
気は復水器CONで復水されて再び給水ポンプBFPによりボ
イラへ循環供給される。

前記３つの操作量は、このような構成の火力発電プラン
トにおける燃料FRの水燃比（項目番号１）、再熱器ガス
タンパGD（項目番号２）、主加熱器スプレーSP（項目番
号３）とし、４つの状態量は付加指令値MWD（項目番号
４）、SH出口温度MST（項目番号５）、RH出口温度RHT
（項目番号６）、主蒸気圧力MSP（項目番号７）とす
る。

上記７つのプラント量がプラント診断部21に入力される
と、残差列計算手段211はそれらのプラント量をプラン
ト診断モデル20に出力すると共に、前回の出力に応じて
プラント診断モデル20で計算して得られる各プラント量
の推定値を取り込み、今回診断対象19より入力するプラ
ント量と比較し、各プラント量の残差列εｉを演算し、
残差列白色性検定手段212に出力する。

また、時定数決定手段213は、プラント診断モデル20よ
り、AR係数行列A(1),A(2),……A(M)を入力し、前記(6)
(7)式に従って、時定数τijを計算し、残差列白色性検
定手段212に出力する。

残差列白色性検定手段212はこれら各残差列εｉと、時
定数τijとを取り込み、前記(8)(9)式に基づいて、各項
目相互間の関係と異常、正常を判定するための白色性検
定指標ALijを計算し、異常判定手段215、故障源決定手
段216へ出力する。このとき、実プラントでは実際には
起こり得ない異常例えば「項目番号６のRH出口温度が項
目番号３のSHスプレーに異常の影響を及ぼす」など、状
態量ら操作量に対する白色性検定指標Al₆₃等などの計算
は予め除外しておくことにより、異常検出動作の無駄を
省くことができる。更に、７つのプラント量を操作量と
状態量とに分類し、ｉ＝１〜３，ｊ＝４〜７として白色
性検定指標ALijを求めれば、状態量異常となる原因の操
作量を簡単に決定することもできるようになる。

ここで、プラントが正常であれば、残差列εｉはランダ
ムな値で、無相関な値となり、この時の白色性検定指標
ALijは正規分布(0,1)（平均が0,分散が１の正規分布）
に従う。

そこで、相関があるかどうかを判定する為のしきい値AR
Lは、５％の誤診断確率でARL＝1.96、１％の誤診断確率
では、ARL＝2.56というように、正規分布表により決め
ることができる。即ち、 |ALij|≦ARLならば、残差に相関は認められないという
ことになる。

異常判定手段215では、前記白色性検定指標ALijのう
ち、自己相関関数を表わすALijを入力し、 |ALij|＞ARL となっている項目番号ｉを異常と判定する。

次の故障源決定手段216では、前記白色性検定指標ALij
のうち、相互相関関数を表わすALij(i≠j)及び、異常判
定手段215によって、異常と判定された項目番号ｉを入
力し、 |ALij|＞ARL で、項目番号i,jともに異常となっている操作量（項目
番号ｉ）、状態量（項目番号ｊ）については、状態量
（項目番号ｊ）の異常は、操作量（項目番号ｉ）の故障
によるものと判定する。

例えば、今、白色性検定手段212によって計算された白
色性検定指標ALijが、次表１のようになっているとし、
誤診断確率５％のしきい値がARL＝1.96と設定されてい
るとすると、 異常判定手段215においては、項目番号2,項目番号６が
異常と判定される。次に、故障源決定手段216において
は、項目番号６の異常は項目番号２の故障によるものと
判定される。

これらの結果は、警報装置217に出力され、以下に示す
書式で警報装置より出力される。

で囲まれている所は、その時の状態によって、変化する
部分である。故障源が決定されていないときは、 の部分は出力されない。前記表１の例では、 と出力される。RHTは項目番号６のRH出口温度、GDは項
目番号２のRHガスダンパーを示しており、出力された時
刻が10：00であることを示している。

このようにして、RHガスタービンGDが異常となって、あ
る時間遅れを以ってその影響がRH出口温度に現われるよ
うな場合も、その異常個所を的確に捉えることができる
ようになる。

尚、(1)、上記実施例では火力発電プラントに適用した
場合を例にとって説明したが、本発明はこれに限らず各
種プラントの異常診断に適用し得ることは言う迄もな
い。

(2)、プラント診断に使用するプラント状態量を上記実
施例では発電プラントから直接取り込むようにしたが、
これらの状態量はAPC12入力としても準備されるため、A
PC12から入力してもよい。

(3)、プラント診断モデルの同定にあたっては、特定の
プラント状態量である負荷指令値をランダムに変動さ
せ、診断対象19の数学モデルを導出したが、これがどの
ようなプラントにおいても負荷指令値であるということ
はなく、診断対象19の特性に応じて種々のプラント状態
量が選定できるのは言う迄もない。

(4)、プラント診断モデルの同定にＭ系列信号等のラン
ダム信号を用いたが、例えば擬似乱数などの他のランダ
ム信号で同定することも可能である。

(5)、更に、診断対照21にとって一番大きな影響を与え
る状態変数（第３図の場合は負荷指令値）に対し、ラン
ダム変動だけでなくステップ状の信号あるいはランプ状
の信号を加えた場合にプラント診断モデル20に基づく、
白色性検定指標Ajiの変動を予めテストすることによ
り、しきい値ARLの値を各状態量ごとに別途定めておく
こともできる。

(6)、しきい値ARLの値を固定としたが、大きな負荷変化
等の計測できる外乱が診断対照19に加わった場合、誤診
断の可能性を低減させるため、しきい値ARLを計測でき
る外乱の変動に応じて可変とすることもできる。

(7)、診断結果が異常レベルの上昇ということで事前に
捉えられる場合は，オペレータの注意を喚起するため、
警報域への接近を報知することができ、事故を未然に防
止することにも利用することができる。

［発明の効果］ 以上のように本発明によれば、制御をしながら、その制
御している状況を含めて、プラント全体の診断を行なう
ことができる。また、その診断を行なう場合、プラント
全体の特性を、時定数という形でプラント診断モデルか
ら求めたうえで、行なっているので、診断対象の特性に
応じた異常や故障源の同定を行なうことができる。ま
た、時定数を求めるために、プラントに対して試験をす
る必要がないので、他の方法に比べ、プラントを有効に
使うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るプラント診断システム
の構成図、第２図はそのプラント診断部の詳細構成図、
第３図は本発明の適用例を示す火力発電プラントの概念
図である。 211…残差列計算手段、212…残差列白色性検定手段、21
3…時定数決定手段、215…異常判定手段、216…故障源
決定手段、217…警報装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】診断対象を自己回帰モデルで表現し、この
   自己回帰モデルによる推定値と前記診断対象のプラント
   値とを基に得られる残差に対して、相関関数を計算する
   ことにより、プラントの診断を行うプラント診断装置に
   おいて、 前記診断対象を自己回帰モデルで表現したプラント診断
   モデルと、 前記プラント診断モデルからの推定値と前記診断対象か
   らの読み込み値との残差列を計算する残差列計算手段
   と、 前記プラント診断モデルの係数行列から、１つのプラン
   ト値の変化がそのプラント値或いは他のプラント値に対
   して最も強く影響を及ぼしている時間（時定数）を求め
   る時定数決定手段と、 前記残差列計算手段より出力される残差列と、前記時定
   数決定手段より出力される時定数とを入力して残差列の
   白色性を検定する指標を計算する残差列白色性検定手段
   と、 前記残差列白色性検定手段からの出力のうち自己相関関
   数を表わす白色性検定指標を入力し所定値と比較して異
   常か否かを判定する異常判定手段と、 前記残差列白色性検定手段からの出力のうち相互相関関
   数を表わす白色性検定指標と、前記異常判定手段で異常
   と判定された前記自己相関関数を表わす白色性検定指標
   から得られる情報を入力して、その情報と前記相互相関
   関数を表わす白色性検定指標との関係を調べることによ
   り故障源を決定する故障源決定手段と、 前記異常判定手段と前記故障源決定手段とからの異常情
   報をオペレータに知らせる警報装置とを備えたことを特
   徴とするプラント診断装置。