JPH0675245B2 - Plant diagnostic equipment - Google Patents
Plant diagnostic equipmentInfo
- Publication number
- JPH0675245B2 JPH0675245B2 JP61094798A JP9479886A JPH0675245B2 JP H0675245 B2 JPH0675245 B2 JP H0675245B2 JP 61094798 A JP61094798 A JP 61094798A JP 9479886 A JP9479886 A JP 9479886A JP H0675245 B2 JPH0675245 B2 JP H0675245B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- plant
- unit
- abnormality
- simulation
- physical model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Physical Or Chemical Processes And Apparatus (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、大規模プラントの運転信頼性や稼動率の向
上を図るために、プラントの異常事象をオンライン・リ
アル・タイムで同定し、プラントの運転員に集約情報を
提供するプラント診断装置に関するものである。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial field of application] The present invention identifies an abnormal event of a plant in an online real time in order to improve the operational reliability and the operating rate of a large-scale plant. The present invention relates to a plant diagnostic device that provides aggregate information to operators.
従来この種の装置として第2図に示すものがあつた。図
はプラント診断装置の構成を示すブロツク図で、図にお
いて1はプラントから入力するプラントデータ、2はプ
ラントからプラントデータ1を入力してプラントの異常
を診断すとともに、その異常の内容(異常原因、異常箇
所及び異常の大きさ)を同定し、その異常に対処する操
作ガイドを決定するプラント異常診断部、3はプラント
異常の診断後に運転員にメツセージを表示するためのメ
ツセージプロセツサ、4はメツセージフアイル、5はプ
ラント異常診断後に起動される重要プロセス量の決定部
(重要プロセス量決定部)、6,12はプロセストレンド収
集部、7はプロセストレンド表示のためのパラメータフ
アイル、8,13はトレンドデータフアイル、9は前記プラ
ント異常診断部2からの操作ガイド情報を入力し、操作
ガイドの定量性を任意に数種類選択する操作量決定部、
10,20は数種類の操作量に対して、並列にプラント状態
変動を予測する複数個の予測シミュレーション部、11は
予測シミュレーションを実行するためのデータフアイ
ル、14,15はブラウン管表示部(表示部)、16は発生し
た異常に応じて最も高速、かつ正確に予測できる最適な
物理モデルの選択・決定部(物理モデル選択部)であ
る。17はプラント異常診断部2より周期的に出力される
正常時プラントデータを格納する正常時プラントデータ
フアイルである。As a conventional device of this type, there is one shown in FIG. The figure is a block diagram showing the configuration of the plant diagnosis device. In the figure, 1 is plant data input from the plant, 2 is plant data 1 input from the plant to diagnose a plant abnormality, and details of the abnormality (cause of abnormality) , A fault location and a magnitude of the fault) and determine an operation guide for dealing with the fault, a plant fault diagnosis unit, 3 is a message processor for displaying a message to an operator after the plant fault is diagnosed, and 4 is a message processor. Message file, 5 is the important process amount determination unit (important process amount determination unit) that is started after the plant abnormality diagnosis, 6, 12 is the process trend collection unit, 7 is the parameter file for displaying the process trend, and 8 and 13 are The trend data file, 9 inputs the operation guide information from the plant abnormality diagnosis unit 2 to check the quantitativeness of the operation guide. Manipulated variable determining unit for several selected meaning,
10 and 20 are a plurality of prediction simulation units that predict plant state fluctuations in parallel for several types of manipulated variables, 11 is a data file for executing the prediction simulation, and 14 and 15 are CRT display units (display units). , 16 are the optimum physical model selection / determination units (physical model selection units) that can predict the fastest and most accurately according to the abnormality that has occurred. Reference numeral 17 denotes a normal-time plant data file that stores normal-time plant data periodically output from the plant abnormality diagnosis unit 2.
次に動作について説明する。まず、実プラントのプラン
トデータ1より運転に必要な情報を取込みプラント異常
診断部2においてプラントの異常原因,異常箇所および
異常の大きさを同定すると共に、プラントの操作ガイ
ド、次に発生するであろう事象等を決定する。メツセー
ジプロセツサ3は前記プラント異常診断部2からの情報
を受けると、この情報をメツセージフアイル4を用いて
ブラウン管表示部14にメツセージを表示する。また、重
要プロセス量の決定部5は、前記プラント異常診断部2
から異常原因同定成功の信号を受けることにより起動さ
れ、異常原因によつて影響を受けるプロセス量,復旧操
作時に監視すべきプロセス量などを優先度と共に決定す
る。次に第1のプロセストレンド収集部6は前記重要プ
ロセス量の決定部5により決定されたプロセス量に関し
て、前記プラントデータよりデータを入力し、プロセス
トレンド収集を実施し、プロセストレンドフアイル8を
作成する。また操作量決定部9は、前記プラント異常診
断部2から操作ガイド情報、及び前記プラントデータか
ら操作ガイドの対応する機器の現在操作量を受けると、
その現在操作量とその機器の可能最大操作量とから数種
類の操作量を決定する。物理モデル選択・決定部6は前
記プラント異常診断部2より異常原因や異常箇所,異常
の大きさ等の情報を受信しそれらの情報に応じて最も高
速、かつ正確に予測できるように、物理モデルのモデル
化手法,モデルのノード分割数,ループ数等を考慮して
最適なモデルを選択・決定する。また、正常時プラント
データフアイル17はプラント異常診断部2より周期的に
出力されるプラントデータを格納・更新しており、前回
格納されたプラントデータと比較する等の手段により、
常に正常時のプラントデータが格納されている。複数個
の予測シミュレーション部10,20は前記異常診断部から
異常原因,異常箇所および異常の大きさを受信すると共
に、前記物理モデルの選択・決定部16より最適なモデ
ル,前記正常時プラントデータフアイル17よりプラント
観測信号を入力し、予測シミュレーションの初期状態を
設定・記憶する。その後前記操作量決定部からの操作信
号を複数個入力し、それぞれの操作量に対し、複数個の
予測シミュレーション部10,20中の同一モデルを同時に
起動して異常発生後プラント状態がどのように変化する
かを並列に高速、かつ定量的に予測する。前記予測シミ
ュレーション部10,20はデータフアイル11を用いて実行
される。第2のプロセストレンド収集部12は前記重要プ
ロセス量の決定部5からのプロセス量に関して、予測シ
ミュレーションの結果である前記データフアイルを用い
てトレンドデータ収集を実施し、第2のトレンドデータ
フアイル13を作成する。前記第1のプロセストレンドフ
アイル,前記第2のトレンドデータフアイルおよびトレ
ンド表示のためのトレンドパラメータフアイル7を用い
第2のブラウン管表示部15の同一グラフ上にプロセスト
レンドと各予測シミュレーション結果のトレンドを表示
する。Next, the operation will be described. First, information necessary for operation is taken from the plant data 1 of the actual plant, the cause of abnormality of the plant, the abnormal place, and the magnitude of the abnormality are identified in the plant abnormality diagnosing unit 2, and the operation guide of the plant is generated. Determine the deafening event. When the message processor 3 receives the information from the plant abnormality diagnosis unit 2, the message processor 4 displays the message on the cathode ray tube display unit 14 using the message file 4. In addition, the important process amount determination unit 5 uses the plant abnormality diagnosis unit 2
It is activated by receiving a signal indicating that the cause of abnormality has been successfully identified from, and determines the amount of processes affected by the cause of abnormality, the amount of processes to be monitored during recovery operations, etc., together with the priority. Next, the first process trend collection unit 6 inputs data from the plant data regarding the process amount determined by the important process amount determination unit 5, collects process trends, and creates a process trend file 8. . Further, when the operation amount determination unit 9 receives the operation guide information from the plant abnormality diagnosis unit 2 and the current operation amount of the device corresponding to the operation guide from the plant data,
Several types of operation amounts are determined from the current operation amount and the maximum possible operation amount of the device. The physical model selection / determination unit 6 receives information such as the cause of abnormality, the location of the abnormality, and the size of the abnormality from the plant abnormality diagnosis unit 2 so that the physical model can be predicted at the highest speed and accuracy according to the information. The optimal model is selected and determined in consideration of the modeling method, the number of model nodes, the number of loops, and so on. Further, the normal-time plant data file 17 stores and updates the plant data periodically output from the plant abnormality diagnosis unit 2, and by means such as comparison with the previously stored plant data,
The plant data for normal times is always stored. The plurality of predictive simulation units 10 and 20 receive the cause of abnormality, the abnormal place, and the magnitude of the abnormality from the abnormality diagnosis unit, and select the optimum model from the physical model selection / determination unit 16 and the normal plant data file. The plant observation signal is input from 17 and the initial state of the prediction simulation is set and stored. After that, by inputting a plurality of operation signals from the operation amount determination unit, for each operation amount, the same model in the plurality of prediction simulation units 10 and 20 is simultaneously activated to determine how the plant state after an abnormality occurs. Predict if it changes in parallel and at high speed and quantitatively. The prediction simulation units 10 and 20 are executed using the data file 11. The second process trend collection unit 12 collects trend data for the process amount from the important process amount determination unit 5 by using the data file that is the result of the prediction simulation, and outputs the second trend data file 13 as a result. create. The process trend and the trend of each prediction simulation result are displayed on the same graph of the second cathode ray tube display unit 15 by using the first process trend file, the second trend data file and the trend parameter file 7 for trend display. To do.
従来のプラント診断装置は以上のように構成されている
ので、予測シミュレーション部はプラント全体のモデル
を用いて予測を実施しなければならず、ある情報をさら
に高速に予測を実施したい場合には時間がかかりすぎる
などの問題点があつた。Since the conventional plant diagnostic device is configured as described above, the prediction simulation unit has to perform prediction using the model of the entire plant, and if it is desired to perform prediction of certain information at higher speed, There were problems such as too much cost.
この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、系統毎、あるいは機器単体毎に予測が実施で
きかつそれぞれのモデル間の切り換えも行えるプラント
診断装置を提供することを目的とする。The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a plant diagnostic device that can perform prediction for each system or for each individual device and can switch between models. To do.
この発明に係るプラント診断装置は、予測シミュレーシ
ョン部におけるシミュレーションの途中結果を監視し、
その途中結果が所定のプラント条件を具備する場合に
は、その予測シミュレーション部に対して使用中の物理
モデルより簡略化された物理モデルに切り換えてシミュ
レーションを継続させるようにしたものである。The plant diagnostic device according to the present invention monitors the intermediate results of the simulation in the prediction simulation unit,
When the intermediate result satisfies a predetermined plant condition, the prediction simulation unit is switched to a physical model which is simplified from the physical model in use and the simulation is continued.
この発明におけるプラント診断は系統毎、あるいは機器
単体毎のモデルが選択されて予測を実施する場合、予め
準備された複数個の境界条件群の中から、現在のプラン
ト状態から判断して最適な境界条件を選択して予測を実
施する。予測途中で、使用モデルを簡略化しても結果的
に影響が少ない場合にはモデルを切り換えることによ
り、さらに高速化が図るようにする。In the plant diagnosis according to the present invention, when a model is selected for each system or for each device and the prediction is performed, the optimum boundary is determined from the current plant state from a plurality of boundary condition groups prepared in advance. Select conditions and make predictions. In the middle of the prediction, if the use model is simplified and the effect is small, the model is switched to further speed up.
以下、この発明の一実施例を図について説明する。図中
第2図と同一の部分は同一の符号をもつて図示した。第
2図において、18は予測を実施する際に使用する予め準
備された境界条件フアイル、19は予測実施中のモデル切
換部である。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the figure, the same parts as those in FIG. 2 are shown with the same reference numerals. In FIG. 2, reference numeral 18 is a boundary condition file prepared in advance for use in carrying out the prediction, and 19 is a model switching section during the prediction.
次に動作について説明する。図において、第2図と同一
の部分は同一の動作を行うので詳細説明は省略する。ま
ず、物理モデルの選択・決定部16は前記プラント異常診
断部2より異常原因,異常箇所,異常の大きさを受信す
るとそれらの情報に応じて最も高速、かつ正確に予測で
きるように、物理モデルのモデル化手法,モデルのノー
ド分割数,ループ数あるいはプラント全体か機器単体毎
か等を考慮して最適なモデルを選択・決定する。正常時
プラントデータフアイル17はプラント異常診断部2より
周期的に出力されるプラントデータが格納・更新されて
おり、前回格納されたプラントデータと比較する等の手
段により、常に正常時のプラントデータが格納されてい
る。境界条件フアイル18は、より高速に部分的に予測を
実施するために準備されたもので、機器単体毎あるいは
系統毎に予測を実施する際に使用される。このフアイル
は、複数個の事故を想定した境界条件となるが、機器あ
るいは系統にとつて厳しい側の境界条件を1事故に対し
複数個準備しておくものとする。Next, the operation will be described. In the figure, the same parts as those in FIG. 2 perform the same operations, and therefore detailed description thereof will be omitted. First, when the physical model selecting / determining unit 16 receives the cause of abnormality, the abnormal place, and the size of the abnormality from the plant abnormality diagnosing unit 2, the physical model is selected so as to make the fastest and most accurate prediction in accordance with the information. The optimum model is selected and determined in consideration of the modeling method, the number of node divisions in the model, the number of loops, the entire plant or individual devices. In the normal-time plant data file 17, the plant data periodically output from the plant abnormality diagnosis unit 2 is stored and updated, and the plant data in the normal state is always stored by means such as comparison with the previously stored plant data. It is stored. The boundary condition file 18 is prepared for performing the prediction partially at a higher speed, and is used when performing the prediction for each individual device or each system. This file has boundary conditions assuming a plurality of accidents, but a plurality of boundary conditions that are severe on the equipment or system shall be prepared for each accident.
複数個の予測シミュレーション部10,20は前記プラント
異常診断部2から異常原因,異常箇所および異常の大き
さ等を受信すると共に、前記物理モデル選択・決定部16
より最適なモデル,前記正常時データフアイル17よりプ
ラント観測信号および前記境界条件フアイル18より最適
な境界条件を入力し、予測シミュレーションの初期状態
を設定・記憶する。その後前記操作量決定部9からの操
作信号を複数個入力し、それぞれの操作量に対し、複数
個の予測シミュレーション部を同時に起動して異常発生
後プラント状態がどのように変化するかを並列に高速、
かつ定量的に予測する。前記予測シミュレーション部1
0,20はデータフアイル111を用いて実行される。The plurality of prediction simulation units 10 and 20 receive the cause of abnormality, the location of the abnormality, the magnitude of the abnormality, and the like from the plant abnormality diagnosis unit 2, and the physical model selection / determination unit 16
A more optimal model, a plant observation signal from the normal data file 17 and an optimal boundary condition from the boundary condition file 18 are input, and the initial state of the prediction simulation is set and stored. After that, a plurality of operation signals from the operation amount determination unit 9 are input, and a plurality of prediction simulation units are simultaneously activated for each operation amount to determine in parallel how the plant state changes after an abnormality occurs. high speed,
And make a quantitative prediction. The prediction simulation unit 1
0 and 20 are executed using the data file 111.
モデル切換部19はデータフアイル11の主要データを監視
し、プラント運転条件等から判断して一定値と見直せる
状態量が発生した場合、それに関するモデルが簡略化で
きる場合はモデル切換え信号を予測シミュレーション部
10,20に送る。予測シミュレーション部10,20はモデル切
換部からの信号があればモデルを切換え、予測を継続す
る。第2のプロセストレンド収集部12は前記重要プロセ
ス量の決定部5からのプロセス量に関して、予測シミュ
レーションの結果である前記データフアイルを用いてト
レンドデータ収集を実施し、第2のトレンドデータフア
イル13を作成する。前記第1のトレンドデータフアイル
8と前記第2のトレンドデータフアイル13およびトレン
ド表示のための正常時プラントデータフアイル17とを用
いて第2のブラウン管表示部15の同一グラフ上にプロセ
ストレンドと各予測シミュレーション結果のトレンドと
を表示する。The model switching unit 19 monitors the main data of the data file 11, and when a state quantity that can be reconsidered as a constant value is determined by judging from the plant operating conditions, the model switching signal is predicted by the simulation unit when the model related to it can be simplified.
Send to 10,20. If there is a signal from the model switching unit, the prediction simulation units 10 and 20 switch the model and continue the prediction. The second process trend collection unit 12 collects trend data for the process amount from the important process amount determination unit 5 by using the data file that is the result of the prediction simulation, and outputs the second trend data file 13 as a result. create. Using the first trend data file 8, the second trend data file 13 and the normal plant data file 17 for displaying the trend, the process trend and each prediction are displayed on the same graph of the second cathode ray tube display unit 15. Display the trend of simulation results.
以上のように、この発明によれば、予測シミュレーショ
ン部におけるシミュレーションの途中結果を監視し、そ
の途中結果が所定のプラント条件を具備する場合には、
その予測シミュレーション部に対して使用中の物理モデ
ルより簡略化された物理モデルに切り換えてシミュレー
ションを継続させるように構成したので、物理モデルの
切り換え後の処理が速くなり、その結果、シミュレーシ
ョン結果を短時間で得ることができる効果がある。As described above, according to the present invention, the intermediate result of the simulation in the predictive simulation unit is monitored, and when the intermediate result has a predetermined plant condition,
The predictive simulation unit is configured to continue the simulation by switching to a physical model that is simpler than the physical model in use, so the processing after switching the physical model is faster, and as a result, the simulation result is shorter. There is an effect that can be obtained in time.
また、系統毎又は機器単体毎の物理モデルを選択するよ
うにした場合には、更に短時間でシミュレーション結果
を得ることができる。Further, when the physical model for each system or each device is selected, the simulation result can be obtained in a shorter time.
第1図は本発明の一実施例によるプラント診断装置の構
成図、第2図は従来のプラント診断装置の構成図であ
る。 図において、1はプラントデータ、2はプラント異常診
断部、3はメツセージプロセツサ、4はメツセージフア
イル、5は重要プロセス量の決定部、6,12は第1,第2の
プロセストレンド収集部、7はトレンドパラメータフア
イル、8,13は第1,第2のトレンドデータフアイル、9は
操作量決定部、10,20は第1,第2の予測シミュレーショ
ン部、11はデータフアイル、14,15は第1,第2のブラウ
ン管表示部、16は物理モデルの選択・決定部、17は正常
時プラントデータフアイル、18は境界条件フアイル、19
はモデル切換部である。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。FIG. 1 is a block diagram of a plant diagnostic device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram of a conventional plant diagnostic device. In the figure, 1 is plant data, 2 is a plant abnormality diagnosing unit, 3 is a message processor, 4 is a message file, 5 is an important process amount determining unit, 6 and 12 are first and second process trend collecting units, 7 is a trend parameter file, 8 and 13 are first and second trend data files, 9 is a manipulated variable determination unit, 10 and 20 are first and second prediction simulation units, 11 is a data file, and 14 and 15 are First and second CRT display section, 16 physical model selection / determination section, 17 normal plant data file, 18 boundary condition file, 19
Is a model switching unit. In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
Claims (2)
ラントの異常を診断するとともに、その異常の内容を同
定し、その異常に対処する操作ガイドを決定するプラン
ト異常診断部と、前記プラント異常診断部により同定さ
れた異常の内容に基づいて重要なプロセス量を決定する
重要プロセス量決定部と、前記プラントデータのうち前
記重要プロセス量決定部により決定された重要なプロセ
ス量に係るプラントデータを収集し、トレンドデータフ
ァイルを生成する第1のプロセストレンド収集部と、前
記プラント異常診断部により決定された操作ガイドに対
応する機器に係る操作量を決定する操作量決定部と、前
記プラント異常診断部により同定された異常の内容に基
づいてシミュレーションに用いる物理モデルを選択する
物理モデル選択部と、前記物理モデル選択部により選択
された物理モデルにしたがって前記操作量決定部により
決定された操作量に対するプラントの状態変化をシミュ
レーションする予測シミュレーション部と、前記予測シ
ミュレーション部におけるシミュレーションの途中結果
を監視し、その途中結果が所定のプラント条件を具備す
る場合には、前記予測シミュレーション部に対して前記
物理モデルより簡略化された物理モデルに切り換えてシ
ミュレーションを継続させるモデル切換部と、前記予測
シミュレーション部のシミュレーション結果のうち前記
重要なプロセス量に係るシミュレーション結果を収集
し、トレンドデータファイルを生成する第2のプロセス
トレンド収集部と、前記第1及び第2のプロセストレン
ド収集部により生成されたトレンドデータファイルに基
づいてトレンドグラフを表示する表示部とを備えたプラ
ント診断装置。1. A plant abnormality diagnosing unit which inputs plant data from a plant to diagnose an abnormality of the plant, identifies the content of the abnormality, and determines an operation guide for dealing with the abnormality, and the plant abnormality diagnosing unit. The important process amount determination unit that determines the important process amount based on the content of the abnormality identified by the, and the plant data related to the important process amount determined by the important process amount determination unit of the plant data is collected. A first process trend collection unit that generates a trend data file, an operation amount determination unit that determines an operation amount of a device corresponding to the operation guide determined by the plant abnormality diagnosis unit, and the plant abnormality diagnosis unit. A physical model selection unit that selects a physical model to be used for simulation based on the content of the identified abnormality , A prediction simulation unit that simulates a state change of the plant with respect to the manipulated variable determined by the manipulated variable determiner according to the physical model selected by the physical model selection unit, and an intermediate result of the simulation in the predictive simulation unit is monitored. If the intermediate result has a predetermined plant condition, a model switching unit for switching the prediction simulation unit to a physical model simplified from the physical model and continuing the simulation, and a prediction simulation unit A second process trend collection unit that collects the simulation result related to the important process amount among the simulation results and generates a trend data file, and the trend data generated by the first and second process trend collection units. Plant diagnosis apparatus having a display unit for displaying the trend graph on the basis of the datafile.
ンに用いる物理モデルを選択する際、前記プラント異常
診断部により同定された異常の内容に基づいて、系統毎
又は機器単体毎の物理モデルを選択することを特徴とす
る特許請求の範囲第1項記載のプラント診断装置。2. The physical model selection unit selects a physical model for each system or each device based on the details of the abnormality identified by the plant abnormality diagnosis unit when selecting a physical model used for simulation. The plant diagnostic device according to claim 1, wherein
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61094798A JPH0675245B2 (en) | 1986-04-25 | 1986-04-25 | Plant diagnostic equipment |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP61094798A JPH0675245B2 (en) | 1986-04-25 | 1986-04-25 | Plant diagnostic equipment |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS62251908A JPS62251908A (en) | 1987-11-02 |
JPH0675245B2 true JPH0675245B2 (en) | 1994-09-21 |
Family
ID=14120081
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP61094798A Expired - Fee Related JPH0675245B2 (en) | 1986-04-25 | 1986-04-25 | Plant diagnostic equipment |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0675245B2 (en) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4870441B2 (en) * | 2006-02-08 | 2012-02-08 | 横河電機株式会社 | Situation analysis system and situation analysis method |
-
1986
- 1986-04-25 JP JP61094798A patent/JPH0675245B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS62251908A (en) | 1987-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6694286B2 (en) | Method and system for monitoring the condition of an individual machine | |
JP3980760B2 (en) | Plant monitoring device | |
JPH06236207A (en) | Method and apparatus for diagnosis of trouble | |
CN101308387A (en) | Apparatus and method for monitoring device condition and computer readable medium | |
JP3512494B2 (en) | Plant operation support device | |
JP3054039B2 (en) | Plant maintenance support equipment | |
JP2002078200A (en) | Monitor control device and memory medium | |
JPS62192694A (en) | Plant diagnostic device | |
JPH0675245B2 (en) | Plant diagnostic equipment | |
CN114565318A (en) | Target signal effectiveness judgment method, target signal effectiveness processing method, target signal effectiveness judgment device and target signal effectiveness decision system | |
JPH07200981A (en) | Reliability evaluating method for plant and update evaluating method therefor | |
JP2003058242A (en) | Plant operation support system | |
JPH0519730B2 (en) | ||
JPH0217511A (en) | Plant monitoring device | |
JPH02137035A (en) | Trouble diagnostic devices for computer system | |
JPH06103481A (en) | Plant operation monitoring system | |
JPH05274178A (en) | Display processing system for debug result of parallel computer | |
JPS61264410A (en) | Plant diagnosing device | |
JP2544927B2 (en) | Plant operation support system | |
JPS58119008A (en) | Automatic deciding device for cause of accident | |
JPH07174617A (en) | System for diagnosing soundness of rotary equipment | |
JP3229773B2 (en) | Product sales volume forecasting device | |
JPH04359640A (en) | Method of diagnosing abnormal cause | |
JPS61112214A (en) | Output device for estimated guidance | |
JP2001184120A (en) | Plant accident countermeasure aiding system and recording medium storing the system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |