JPH0769199B2 - プラントの異常診断装置 - Google Patents
プラントの異常診断装置Info
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- JPH0769199B2 JPH0769199B2 JP1104144A JP10414489A JPH0769199B2 JP H0769199 B2 JPH0769199 B2 JP H0769199B2 JP 1104144 A JP1104144 A JP 1104144A JP 10414489 A JP10414489 A JP 10414489A JP H0769199 B2 JPH0769199 B2 JP H0769199B2
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- Japan
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- abnormality
- cause
- knowledge
- inference
- plant
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- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、例えば発電プラントなど複数の装置により
構成されたプラントにおいて異常の発生箇所と原因を推
定しガイドするプラントの異常診断装置に関するもので
ある。
構成されたプラントにおいて異常の発生箇所と原因を推
定しガイドするプラントの異常診断装置に関するもので
ある。
［従来の技術］ 第５図は例えば特願昭63−120916号明細書に記載された
従来のプラントの異常診断装置を示す構成図である。
従来のプラントの異常診断装置を示す構成図である。
第５図において、（１）は電子計算機であり、発電プラ
ント（２）よりプロセス量を読み込むプロセス入力部
（３）と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出
部（４）と、異常検出部（４）において検出された異常
事象とプロセス入力部（３）において入力されたデータ
とから異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
（５）と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース（６）
と、CRT表示装置（７）へ発生事象、故障箇所・原因、
対応処理などを出力する処理を行なう表示処理部（８）
とからなる。
ント（２）よりプロセス量を読み込むプロセス入力部
（３）と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出
部（４）と、異常検出部（４）において検出された異常
事象とプロセス入力部（３）において入力されたデータ
とから異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
（５）と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース（６）
と、CRT表示装置（７）へ発生事象、故障箇所・原因、
対応処理などを出力する処理を行なう表示処理部（８）
とからなる。
また、第２図は異常原因推論方式を説明するための説明
図であり、第２図における装置１、装置２、…、装置ｎ
はそれぞれプラントを構成する装置を示し、それぞれ、
プロセス入力部（３）にプロセス値を入力することによ
つて区切られた部分であり、必ずしも独立した装置とし
て切り離すことが出来るものでなくともよい。
図であり、第２図における装置１、装置２、…、装置ｎ
はそれぞれプラントを構成する装置を示し、それぞれ、
プロセス入力部（３）にプロセス値を入力することによ
つて区切られた部分であり、必ずしも独立した装置とし
て切り離すことが出来るものでなくともよい。
第３図は上記プラントを構成する装置ごとに作成された
知識を説明するための説明図であり、知識ベース（６）
に記憶されている。
知識を説明するための説明図であり、知識ベース（６）
に記憶されている。
次に動作について説明する。プロセス入力部（３）で
は、発電プラント（２）よりデータを入力するとともに
定量的なプロセス値を異常原因推論部（５）で使用する
「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的なデータに変
換する。異常検出処理部（４）では、プロセス入力部
（３）で入力処理されたプロセス量を監視し、正常範囲
から逸脱した場合に異常が発生したことを検出する。異
常原因推論部（５）は異常検出処理部（４）で異常が検
出された場合動作し、検出された異常事象及び定性的・
定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行な
いその推論結果は表示処理部（８）により表示処理され
CRT表示装置（７）に表示される。異常原因の推論は知
識ベース（６）に蓄積されたプラントの構成装置毎に作
成された正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識
及び故障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれ
る。例えば、第２図においてプラントは装置１から装置
ｎにより構成されており、装置毎に作成された知識は第
３図のように「入力データがゆつくり増加ならば出力デ
ータもゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に
表現した知識と正常時の入力データと出力データの関係
を定量的に表現した知識と「原因Ａならば入力データ一
定のとき出力データはハンチングする」のような故障原
因と事象間の因果関係の知識とから構成されている。例
えば異常検出処理部で異常事象Ｚが検出された場合に
は、異常原因推論部では、異常事象Ｚを出力データとし
て持つ装置５から探索を始め、各装置の正常特性知識と
安定的・定量的データとを比較することにより異常の原
因になつている装置を特定する。さらに特定された装置
の知識の中にある故障原因・事象の因果関係の知識によ
り故障原因を推論する。
は、発電プラント（２）よりデータを入力するとともに
定量的なプロセス値を異常原因推論部（５）で使用する
「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的なデータに変
換する。異常検出処理部（４）では、プロセス入力部
（３）で入力処理されたプロセス量を監視し、正常範囲
から逸脱した場合に異常が発生したことを検出する。異
常原因推論部（５）は異常検出処理部（４）で異常が検
出された場合動作し、検出された異常事象及び定性的・
定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論を行な
いその推論結果は表示処理部（８）により表示処理され
CRT表示装置（７）に表示される。異常原因の推論は知
識ベース（６）に蓄積されたプラントの構成装置毎に作
成された正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識
及び故障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれ
る。例えば、第２図においてプラントは装置１から装置
ｎにより構成されており、装置毎に作成された知識は第
３図のように「入力データがゆつくり増加ならば出力デ
ータもゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に
表現した知識と正常時の入力データと出力データの関係
を定量的に表現した知識と「原因Ａならば入力データ一
定のとき出力データはハンチングする」のような故障原
因と事象間の因果関係の知識とから構成されている。例
えば異常検出処理部で異常事象Ｚが検出された場合に
は、異常原因推論部では、異常事象Ｚを出力データとし
て持つ装置５から探索を始め、各装置の正常特性知識と
安定的・定量的データとを比較することにより異常の原
因になつている装置を特定する。さらに特定された装置
の知識の中にある故障原因・事象の因果関係の知識によ
り故障原因を推論する。
従来のプラントの異常診断装置は以上のように構成され
ており故障箇所・原因の推論は行うが、表示処理部
（８）に表示される内容は推論の結果得られた故障箇
所、原因、及び原因に対応した操作ガイダンスのみで、
表示内容を見て実際に操作を行う運転員は推論の根拠が
不明確な場合、表示内容通りの操作を行うべきか判断で
きないなどの課題があつた。
ており故障箇所・原因の推論は行うが、表示処理部
（８）に表示される内容は推論の結果得られた故障箇
所、原因、及び原因に対応した操作ガイダンスのみで、
表示内容を見て実際に操作を行う運転員は推論の根拠が
不明確な場合、表示内容通りの操作を行うべきか判断で
きないなどの課題があつた。
この発明は上記のような課題を解決するためになされた
もので、推論結果に到つた推論根拠を知識ベースとプロ
セス値情報を用いて自動的に文章に合成して表示するこ
とにより、運転員に推論根拠を提示することができるプ
ラントの異常診断装置を得ることを目的とする。
もので、推論結果に到つた推論根拠を知識ベースとプロ
セス値情報を用いて自動的に文章に合成して表示するこ
とにより、運転員に推論根拠を提示することができるプ
ラントの異常診断装置を得ることを目的とする。
この発明に係るプラントの異常診断装置は、異常の発生
箇所と原因を特定する推論に使用した入力プロセス値
と，知識ベース（６）から得られる同じく異常の発生箇
所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常時の特
性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基づい
て，該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた推論
根拠を説明する文を編集して表示手段（CRT表示装置（7
1）に表示する推論根拠説明文生成処理手段（推論根拠
説明処理部（81））を設けたものである。
箇所と原因を特定する推論に使用した入力プロセス値
と，知識ベース（６）から得られる同じく異常の発生箇
所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常時の特
性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基づい
て，該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた推論
根拠を説明する文を編集して表示手段（CRT表示装置（7
1）に表示する推論根拠説明文生成処理手段（推論根拠
説明処理部（81））を設けたものである。
推論根拠説明文生成処理手段は、異常発生時に異常の発
生箇所と原因とを特定する推論に使用した入力プロセス
値と知識とから、該異常の発生箇所と原因とを特定する
に到つた推論根拠を説明する文を編集し表示する。
生箇所と原因とを特定する推論に使用した入力プロセス
値と知識とから、該異常の発生箇所と原因とを特定する
に到つた推論根拠を説明する文を編集し表示する。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、（１）は電子計算機であり、発電プラント
（２）よりプロセス量を読み込むプロセス入力部（３）
と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出部
（４）と、異常検出部（４）において検出された異常事
象とプロセス入力部（３）において入力されたデータと
から異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
（５）と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース（６）
と、異常原因推論部（５）で推論された結果から推論根
拠説明文を生成するとともに音声単語辞書（82）を用い
て音声メッセージを生成する推論根拠説明処理部（81）
と、CRT表示装置（71）へ発生事象、故障箇所、異常原
因、対応操作ガイド、推論根拠説明文を表示する表示処
理部（83）と、音声出力装置（72）へ異常の発生、故障
箇所、異常原因、対応装置ガイドを音声で出力する音声
出力処理部（84）である。
図において、（１）は電子計算機であり、発電プラント
（２）よりプロセス量を読み込むプロセス入力部（３）
と、そのプロセス量より異常を検出する異常検出部
（４）と、異常検出部（４）において検出された異常事
象とプロセス入力部（３）において入力されたデータと
から異常箇所と異常原因を推論する異常原因推論部
（５）と、プラントの構成装置毎に作成した正常時の特
性を定性的・定量的に表現した知識及び故障原因と事象
間の因果関係の知識とから構成される知識ベース（６）
と、異常原因推論部（５）で推論された結果から推論根
拠説明文を生成するとともに音声単語辞書（82）を用い
て音声メッセージを生成する推論根拠説明処理部（81）
と、CRT表示装置（71）へ発生事象、故障箇所、異常原
因、対応操作ガイド、推論根拠説明文を表示する表示処
理部（83）と、音声出力装置（72）へ異常の発生、故障
箇所、異常原因、対応装置ガイドを音声で出力する音声
出力処理部（84）である。
また、第２図はこの発明における異常原因推論方式、推
論根拠説明方式を説明するための説明図であり、第２図
における装置１、装置２、…、装置ｎはそれぞれプラン
トを構成する装置を示し、それぞれ、プロセス入力部
（３）にプロセス値を入力することによつて区切られた
部分であり、必ずしも独立した装置として切り離すこと
ができるものでなくてもよい。
論根拠説明方式を説明するための説明図であり、第２図
における装置１、装置２、…、装置ｎはそれぞれプラン
トを構成する装置を示し、それぞれ、プロセス入力部
（３）にプロセス値を入力することによつて区切られた
部分であり、必ずしも独立した装置として切り離すこと
ができるものでなくてもよい。
第３図は上記プラントを構成する装置ごとに作成された
知識を説明するための説明図であり、知識ベース（６）
に記憶されている。
知識を説明するための説明図であり、知識ベース（６）
に記憶されている。
第４図は推論根拠説明文生成処理方式を説明するための
説明図であり、下線部が推論において使用した知識に記
載されているプロセス量の現在値を示しており、下線部
以外は定型文である。
説明図であり、下線部が推論において使用した知識に記
載されているプロセス量の現在値を示しており、下線部
以外は定型文である。
次に上記実施例の動作について説明する。プロセス入力
部（３）では、発電プラント（２）よりデータを入力す
るとともに定期的なプロセス値を異常原因推論部（５）
で使用する「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的な
データに変換する。異常検出処理部（４）では、プロセ
ス入力部（３）で入力処理されたプロセス量を監視し、
正常範囲から逸脱した場合に異常が発生しことを検出す
る。異常原因推論部（５）は異常検出処理部（４）で異
常が検出された場合動作し、検出された異常事象及び定
性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論
を行ないその推論結果は表示処理部（83）により表示処
理され推論根拠説明処理部（81）で作成された推論根拠
説明文とともにCTR表示装置（71）に表示される。また
音声出力処理（84）により音声出力処理され、音声出力
装置（72）に出力される。異常原因の巣推論ば知識ベー
ス（６）に蓄積されたプラントの構成装置毎に作成され
た正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識及び故
障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれる。例
えば、第２図においてプラントは装置１から装置ｎによ
り構成されており、装置毎に作成された知識は第３図の
ように「入力データがゆつくり増加ならば出力データも
ゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に表現し
た知識と正常時の入力データと出力データの関係を定量
的に表現した知識と「原因Ａならば入力データ一定のと
き出力データはハンチングする」のような故障原因と事
象間の因果関係の知識とから構成されている。例えば異
常検出処理部（４）で異常事象Ｚが検出された場合に
は、異常原因推論部（５）では、異常事象Ｚを出力デー
タとして持つ装置５から探索を始め、各装置の正常特性
知識と定性的・定量的データとを比較することにより異
常の原因になつている装置を特定する。さらに特定され
た装置の知識の中にある故障原因・事象間の因果関係の
知識により故障原因を推論する。
部（３）では、発電プラント（２）よりデータを入力す
るとともに定期的なプロセス値を異常原因推論部（５）
で使用する「ゆつくり増加」、「一定」などの定性的な
データに変換する。異常検出処理部（４）では、プロセ
ス入力部（３）で入力処理されたプロセス量を監視し、
正常範囲から逸脱した場合に異常が発生しことを検出す
る。異常原因推論部（５）は異常検出処理部（４）で異
常が検出された場合動作し、検出された異常事象及び定
性的・定量的なプロセス量により故障箇所・原因の推論
を行ないその推論結果は表示処理部（83）により表示処
理され推論根拠説明処理部（81）で作成された推論根拠
説明文とともにCTR表示装置（71）に表示される。また
音声出力処理（84）により音声出力処理され、音声出力
装置（72）に出力される。異常原因の巣推論ば知識ベー
ス（６）に蓄積されたプラントの構成装置毎に作成され
た正常時の特性を定性的・定量的に表現した知識及び故
障原因と事象間の因果関係の知識により行なわれる。例
えば、第２図においてプラントは装置１から装置ｎによ
り構成されており、装置毎に作成された知識は第３図の
ように「入力データがゆつくり増加ならば出力データも
ゆつくり増加」のように正常時の特性を定性的に表現し
た知識と正常時の入力データと出力データの関係を定量
的に表現した知識と「原因Ａならば入力データ一定のと
き出力データはハンチングする」のような故障原因と事
象間の因果関係の知識とから構成されている。例えば異
常検出処理部（４）で異常事象Ｚが検出された場合に
は、異常原因推論部（５）では、異常事象Ｚを出力デー
タとして持つ装置５から探索を始め、各装置の正常特性
知識と定性的・定量的データとを比較することにより異
常の原因になつている装置を特定する。さらに特定され
た装置の知識の中にある故障原因・事象間の因果関係の
知識により故障原因を推論する。
次に推論根拠説明処理部（81）の動作について説明す
る。推論根拠説明文は第４図に示すように異常事象名と
故障箇所名と故障箇所推論根拠、主び故障原因名と故障
原因推論根拠とから構成される。故障箇所推論根拠では
探索した装置名を列挙し、正常特性知識と定性的・定量
的データとを比較し、全データが正常特性を満たした装
置は正常とし、正常特性を満たさないデータを検出した
場合に装置を異常とし、当該正常特性と定性的又は定量
的データを推論根拠として説明文に組み入れる。次に故
障原因推論根拠では、現在のデータに一致した故障原因
と事象間の因果関係の知識を推論根拠として説明文に組
み入れる。
る。推論根拠説明文は第４図に示すように異常事象名と
故障箇所名と故障箇所推論根拠、主び故障原因名と故障
原因推論根拠とから構成される。故障箇所推論根拠では
探索した装置名を列挙し、正常特性知識と定性的・定量
的データとを比較し、全データが正常特性を満たした装
置は正常とし、正常特性を満たさないデータを検出した
場合に装置を異常とし、当該正常特性と定性的又は定量
的データを推論根拠として説明文に組み入れる。次に故
障原因推論根拠では、現在のデータに一致した故障原因
と事象間の因果関係の知識を推論根拠として説明文に組
み入れる。
推論根拠説明文の合成方法は第４図に示す下線部を可変
要素とした定型的な文章編集を行なう。
要素とした定型的な文章編集を行なう。
同時に音声単語辞書（82）に格納された装置名、データ
名、特性等に対応する音声単語を用いて音声出力メツセ
ージを定型的に合成する。なお、第４図は、第２図にお
いて異常事象Ｚが検出された場合の推論根拠説明文の例
を示したものである。
名、特性等に対応する音声単語を用いて音声出力メツセ
ージを定型的に合成する。なお、第４図は、第２図にお
いて異常事象Ｚが検出された場合の推論根拠説明文の例
を示したものである。
以上のように、この発明によれば異常原因の推論根拠説
明文を推論に使われた入力プロセス値と，同じく異常の
発生箇所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常
時の特性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基
づいて，該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた
推論根拠を説明する文を編集して表示手段に表示する推
論根拠説明文生成処理手段を備えているので、異常発生
時に出力される推論結果に対し、根拠を容易に確認する
ことができるので運転員が納得のうえで対応操作を行う
ことができ、プラントの異常診断装置の信頼性が上がる
などの効果がある。
明文を推論に使われた入力プロセス値と，同じく異常の
発生箇所と原因とを特定する推論に使用した装置の正常
時の特性や故障原因と事象間の因果関係等の知識とに基
づいて，該異常の発生箇所と原因とを特定するに到つた
推論根拠を説明する文を編集して表示手段に表示する推
論根拠説明文生成処理手段を備えているので、異常発生
時に出力される推論結果に対し、根拠を容易に確認する
ことができるので運転員が納得のうえで対応操作を行う
ことができ、プラントの異常診断装置の信頼性が上がる
などの効果がある。
第１図はこの発明の一実施例によるプラントの異常診断
装置を示す構成図、第２図は第１図の装置の異常原因推
論方式を説明するための説明図、第３図は第１図の装置
の知識ベースに記憶された知識を説明するための説明
図、第４図は推論根拠説明処理を説明するための説明
図、第５図は従来のプラントの異常診断装置を示す構成
図である。 図において、（１）は電子計算機、（２）は発電プラン
ト、（３）はプロセス入力部、（４）は異常検出処理
部、（５）は異常原因推論部、（６）は知識ベース、
（71）はCRT表示装置、（72）は音声出力装置、（81）
は推論根拠説明処理部、（82）は音声単語辞書、（83）
は表示処理部である。 なお、図中同一符号は同一、又は相当部分を示す。
装置を示す構成図、第２図は第１図の装置の異常原因推
論方式を説明するための説明図、第３図は第１図の装置
の知識ベースに記憶された知識を説明するための説明
図、第４図は推論根拠説明処理を説明するための説明
図、第５図は従来のプラントの異常診断装置を示す構成
図である。 図において、（１）は電子計算機、（２）は発電プラン
ト、（３）はプロセス入力部、（４）は異常検出処理
部、（５）は異常原因推論部、（６）は知識ベース、
（71）はCRT表示装置、（72）は音声出力装置、（81）
は推論根拠説明処理部、（82）は音声単語辞書、（83）
は表示処理部である。 なお、図中同一符号は同一、又は相当部分を示す。
Claims (1)
- 【請求項１】複数の装置で構成されたプラントからの入
力プロセス値と，上記装置毎に作成された知識ベースか
ら得られる各装置の正常時の特性や故障原因と事象間の
因果関係等の知識とを比較推論し、異常発生時の異常の
発生箇所と原因とを特定して運転員にガイドするプラン
トの異常診断装置において、 上記異常の発生箇所と原因とを特性する推論に使用した
入力プロセス値と知識とに基づいて、該異常の発生箇所
と原因とを特定するに到つた推論根拠を説明する文を編
集して表示手段に表示する推論根拠説明文生成処理手段
を設けたことを特徴とするプラントの異常診断装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1104144A JPH0769199B2 (ja) | 1989-04-24 | 1989-04-24 | プラントの異常診断装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1104144A JPH0769199B2 (ja) | 1989-04-24 | 1989-04-24 | プラントの異常診断装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02281106A JPH02281106A (ja) | 1990-11-16 |
| JPH0769199B2 true JPH0769199B2 (ja) | 1995-07-26 |
Family
ID=14372897
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1104144A Expired - Lifetime JPH0769199B2 (ja) | 1989-04-24 | 1989-04-24 | プラントの異常診断装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0769199B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2829241B2 (ja) * | 1994-07-26 | 1998-11-25 | 三菱電機株式会社 | プラント支援装置 |
| JP3466729B2 (ja) * | 1994-09-16 | 2003-11-17 | 株式会社東芝 | 情報提示方法 |
| JP2008061353A (ja) * | 2006-08-30 | 2008-03-13 | Toshiba Corp | 受変電設備情報閲覧装置 |
| JP7505581B2 (ja) * | 2020-11-27 | 2024-06-25 | 日本電気株式会社 | 推定装置、推定方法およびプログラム |
| EP4075223A1 (de) * | 2021-04-15 | 2022-10-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Ursachenanalyse bei anomalien beim betrieb einer technischen anlage |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6010119A (ja) * | 1983-06-30 | 1985-01-19 | Toshiba Corp | プラント監視システム |
| JPS60237319A (ja) * | 1984-05-11 | 1985-11-26 | Mitsubishi Electric Corp | プラント診断装置 |
-
1989
- 1989-04-24 JP JP1104144A patent/JPH0769199B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02281106A (ja) | 1990-11-16 |
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