JPH08189846A

JPH08189846A - プラント診断システム

Info

Publication number: JPH08189846A
Application number: JP250095A
Authority: JP
Inventors: Shigeru Fujimura; 茂藤村
Original assignee: Yokogawa Electric Corp
Current assignee: Yokogawa Electric Corp
Priority date: 1995-01-11
Filing date: 1995-01-11
Publication date: 1996-07-23

Abstract

(57)【要約】【目的】各種のプロセス異常の診断を正確に行えるよう
にする。【構成】診断対象のプラントからの情報を入力すると共
に、当該診断対象のプラントをモデル化したプラントモ
デルと、プラントの操業状態に応じて適用する異常診断
範囲を規定したテーブルを有し、このテーブルを用いて
指定されたプラントの操業状態に従って診断対象となる
プラントに適用する異常診断規定を推論する推論手段
と、プラントモデルから出力される情報を受け、推論処
理手段により指定された診断規則に従ってプラントの診
断を行う診断手段とで構成される。加えて診断手段に時
間遡り評価機能を導入したことにより、デバイスクラス
の知識としては、そのデバイス内部での遅延時間のみを
考慮するだけでよく、モジュール性の良い知識ベースの
構築が可能になった。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、化学プラントや鉄鋼プ
ラント等を構成する各種のプロセスや計器の異常、オペ
レータの誤操作に基づく異常等を診断するプラント診断
システムに関し、更に詳しくは、過去の状態に遡った推
論を可能にしたプラント診断システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】化学や鉄鋼等のあらゆる分野に用いられ
ているプラントは、計算機によるプロセス制御システム
により自動化され、オペレータは中央の制御室に居て、
生産管理、運転管理、安全管理等の作業を重点的に行う
体制となっている。この様なプラントにおいて、異常が
発生する原因は、プロセス自体の異常、センサーを含む
計器や制御機器の故障、或いはオペレータの誤操作に起
因するもの等様々であり、これらの異常を正確に診断で
きることが久しく望まれている。

【０００３】その解決方法の一つとして、本願の発明者
は、プロセス異常及び計器異常の診断規則を定め、かつ
簡単に診断規則を構築する事ができ、プラントの変更に
も柔軟に対応することができるプラント診断システムを
前に提案している。しかし、このプラント診断システム
はプラントの定常状態における診断手段を提供するもで
あるが、プロセス変動に時間の経過を考慮するものでは
なかった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】むだ時間あるいは遅れ
時間などの遅延時間をもって変動するプロセスでは、異
常の兆候が認識された時点では、その原因となる装置で
は既に異常が発生している。このような挙動を単純にモ
デル化するために、過去の状態に遡って推論を行う仕組
みが必要になってくる。そこで本発明の目的は、診断手
段に過去のプロセス状態に遡って推論を行う時間遡り機
能を備えたプラント診断システムを実現することにあ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
る本発明は、プラントを構成する計器の異常やプロセス
の異常を診断するプラント診断システムであって、診断
の対象とするプラントからの情報を入力すると共に、当
該診断の対象とするプラントをモデル化したプラントモ
デルと、プラントの操業状態に応じて適用する異常診断
規則を規定したテーブルを有し、このテーブルを用い、
指定されたプラントの操業状態に従って診断対象となる
プラントに選択適用する異常診断規則を抽出する推論手
段と、前記プラントモデルから出力される情報を受け、
前記推論手段により指定された診断規則に従ってプラン
トの診断を行う診断手段とからなり、前記診断手段に過
去のプロセス状態に遡って推論を行う時間遡り機能を付
加したことを特徴とする。

【０００６】

【作用】プラントが異常となる原因は、計器の故障，プ
ロセス自身の異常等がある。診断手段には、計器の故障
やプロセス異常に基づく診断が最適にできるように複数
個の診断手段が用意されており、これらの診断手段に適
用する診断規則が、プラントの操業状態に応じてテーブ
ルにあらかじめ記述されている。推論手段は、このテー
ブルを用い指定されたプラントの操業状態に応じて最適
な診断規則を抽出し、その診断規則を診断手段に適用す
る。診断手段は、例えば、計器故障に起因する異常を診
断するのに都合のよい計器故障診断手段とプラント異常
の診断に都合のよいプロセス異常診断手段とを含んでい
て、推論手段から指定された診断規則に従い、最適な診
断手段が選ばれプラントモデルからの情報を処理しプラ
ントの診断を行う。診断手段の時間遡り機能は、プロセ
ス値等の参照において、変数に遡り時間を付加すること
により、過去の情報を参照して値を導出する。

【０００７】

【実施例】以下、図面を用いて本発明の一実施例を詳細
に説明する。図１は、本発明に係わるシステムの構成概
念図である。図において、１は診断対象のプラント側か
ら収集したプラントデータベースで、プラントを構成す
る流量計、バルブ、ポンプ、熱交換器、蒸留塔、パイプ
等の設備機器（デバイス）からの情報により構築されて
いる。診断対象となる設備機器からの情報としては、例
えば、設備機器が流量計や温度計等であれば、流量信
号，温度信号等のプロセス変数であったり、これらの機
器に取り付けられた、例えば、振動センサ，加速度セン
サ，肉厚センサ，アコーステイックエミッション（Ａ
Ｅ）センサ等からの機器固有の信号となる。

【０００８】２は診断対象のプラントをモデル化したプ
ラントモデルで、プラントデータベース１から、該当す
るプラントデータを入力し、プラント診断に必要な情報
を出力する。このプラントモデル２は、実際のバルブや
ポンプ等のデバイスをモデル化した複数のデバイスモデ
ル２１，２２…を、診断対象のプラントに対応するよう
に接続手段２３…を介して結合して構成（構築）されて
いる。３はプラントモデル２の構築手段を示している。
このプラントモデル構築手段としては、公知のグラフィ
ックエディタ等の技術が用いられ、複数のデバイスモデ
ルとデバイス接続手段とを用いて適宜、それらを結合す
ることで、プラントモデルが構築できるようになってい
る。

【０００９】ここで、各デバイスモデル２１，２２…に
は、プラントデータベース１から与えられるプロセス変
数（計測値が設定される変数）やインスタンス変数（デ
バイス固有の内部変数）、状態変数（状態固有に設定さ
れる変数）が設定できるようになっている。また、その
デバイスの異常を検知する異常制約条件，そのデバイス
が正常に動作している時に成立する正常制約条件，プロ
セス異常のための診断伝播方法を指定する推論メソッド
等が登録（記述）できるようになっている。

【００１０】４はユーザインターフェース部で、ＣＲＴ
やキーボードを含み、これらを操作することで、プラン
ト構築手段３を介してプラントモデル２を構築したり、
プラントの操業状態やプラント診断の起動を入力した
り、また、診断結果や各データベース等を監視すること
ができるようにしている。５は推論手段で、プラントの
操業状態に応じて最適な異常診断規則（範囲）を規定し
たテーブル５０を有し、このテーブルを用いて診断対象
となるプラントに適用する異常診断規定を推論するよう
に構成されている。推論手段５に与えられるプラントの
操業状態は、実プラントの操業状態と対応するものであ
って、例えば、ユーザインターフェース部４からオペレ
ータが指定したり、あるいは実プラントを制御している
制御装置から与えられるものでもよい。６は診断手段
で、プラントモデル２から出力される情報を受け、推論
手段５により指定された診断規則に従ってプラントの診
断を行う機能を有している。この診断手段６は、ここで
は、プラントを構成している計器（流量計や温度計など
の計器）故障を診断するのに都合のよい計器故障診断手
段６１と、プロセスの異常を診断するのに都合のよいプ
ロセス異常診断手段６２とが設けられている。

【００１１】図２は、推論手段５が用いるテーブル５０
の一例を示す図である。テーブルの横軸は、プラント操
業状態（プラント運転上の状態を意味しており、装置群
の制御目標値により特徴付けられるもので、例えば、ス
タートアップ運転状態，定常運転状態，シャツトダウン
運転状態がある）がトリー構造的に定義され、縦軸は各
デバイスが定義されている。上位の状態で定義された内
容は、下位情報優先でマージされて下位状態で利用でき
るようにしてある。そして、各状態に対して、各デバイ
ス毎に利用される状態変数値群，有効な異常制御条件，
その監視（評価）周期，有効な正常制約条件，有効な異
常診断方法等が登録（記述）されている。従って、各デ
バイスは、それぞれプラントの操業状態に応じて診断に
必要な条件，値がそれぞれ設定されることとなる。この
様に構成した装置の動作を次に説明する。まず、診断に
先立って、診断対象となっている実プラントを模擬した
プラントモデル２をプラント構築手段３により構築す
る。これは、各デバイスのポートをデバイス接続手段で
結合し、プロセス状態等を定義することで簡単に構築で
きる。また、新規デバイスの定義あるいはデバイス情報
等を追加することも可能である。

【００１２】プラントの運転がスタートすると、実プラ
ントからプロセスデータが収集され、該当するプロセス
データがプラントモデル２にそれぞれ与えられる。推論
手段５は、ユーザインターフェース部４あるいは制御装
置等から、実プラントの操業状態に関する情報と、推論
起動命令（診断開始指令）とが与えられて、以下の手順
により推論処理を実行する。（ａ）テーブル５０に従って、指定されているプラント
の操業状態の各デバイスに設定されている異常制約条件
を取り出す（上位状態で定義された内容を下位情報優先
でマージした全ての制約条件を取り出す）。（ｂ）各デバイスの各異常制約条件を、指定されている
監視周期に従って評価する。ここでの評価の結果、条件
が成立した場合、次の（ｃ）のステップに移行する。（ｃ）成立した異常制約条件に対して、計器故障診断手
段６１により計器故障の診断を行う。この計器故障診断
手段６１は、プラントモデル２内の各デバイスモデルが
扱う情報（プロセス変数値）の信頼性を検証するもの
で、矛盾が検出されると、そのプロセス変数を含む計器
が故障あるいは異常と判断する。（ｄ）前記（ｃ）のステップにおいて、計器異常が検出
された場合、そのことをユーザインターフェース部４を
介してオペレータ等に通知する。その後も推論処理を実
行する場合は、（ｂ）のステップに戻る。また、（ｃ）
のステップにおいて、全ての変数値が検証され、異常が
検出されない場合は、次のステップに移行する。（ｅ）（ｂ）のステップにおいて成立した異常制約条件
に対して、プロセス異常診断手段６２によりプロセス異
常の診断を行う。このプロセス異常診断手段６２は、プ
ロセスの異常を推論手段５から与えられる推論メソッド
定義に従って、デバイス接続手段を介して相互に接続さ
れたデバイス間を伝播して診断を行うこととなる。（ｆ）前記（ｅ）のステップでの診断結果をユーザイン
ターフェース部４を介してオペレータ等に通知する。（ｇ）引続き推論を続行する場合は、（ｂ）のステップ
に戻る。

【００１３】図３は、計器故障診断手段６１の一例を示
す機能ブロック図である。この図において、プロセス変
数取り出し手段６１１は、推論起動条件（異常制約条
件）が成立した場合に、起動条件が参照しているプロセ
ス変数群をプラントモデル２から取り出す。時間遡り評
価機能６１２は、ポート属性値参照方法、異常制約条
件、正常制約条件、異常推論メソッドの記述の中で、利
用するポート値参照、プロセス値参照において、その変
数に遡り時間を付加する。これにより、デバイスの特性
を考慮して、過去の情報を参照して値を計算して参照値
を導出することができるようにする。後に図７を用いて
再び説明する。

【００１４】異常検知手段６１３は、推論手段５からの
指示でテーブル５０から与えられる診断規則（異常制約
条件，正常制約条件）に従って、プラントモデル２から
取り出したプロセス変数等を評価し、成立した異常制約
条件を異常計器判断手段７３に伝達する。異常計器判断
手段６１４は、伝達された異常制約条件を受け、以下の
手順により、計器故障を判断する。（ａ）異常検知手段から伝達された異常制約条件を取り
出す。（ｂ）取り出した異常制約条件に関連するプロセス変数
をデバイスの結合関係から検出する。即ち、異常制約条
件で参照されるポートを介した他のデバイスのプロセス
変数を抽出する。（ｃ）すべてのデバイスの正常制約条件に対して、直接
あるいはポートを介して、（ｂ）のステップで抽出した
プロセス変数を参照している正常制約条件を取り出す。（ｄ）取り出した正常制約条件の中で、異常制約条件が
参照している変数群を全て含んでいる条件は除外する。（ｅ）取り出された正常制約条件群をすべて評価し、す
べての条件が成立する場合、計器群は全て正常であると
判断する。また、すべての条件が成立しない場合、その
条件群が参照しているプロセス変数を取り出す。（ｆ）そのプロセス変数を定義しているデバイスを異常
計器と特定・判断する。

【００１５】図４は、プロセス診断手段６２の一例を示
す機能ブロック図である。この図において、異常検知手
段６２１は、ユーザインターフェース部４からの推論起
動指令を受け、デバイスの異常制約条件を評価し、成立
した異常制約条件をプロセス異常推論手段６２２に伝達
する。プロセス異常推論手段６２２は、伝達された異常
制約条件に対応する異常診断方法（推論メソッド定義）
を検索する。そして、検索された異常診断方法（推論メ
ソッド定義）に従って、ポートに接続されたデバイス間
を伝播して診断を行う。時間遡り評価機能６２３は、遡
り時間を異常推論メソッドの本体タグに付加することに
より、異常推論メソッドが伝播する際、過去の状態に遡
って推論が行われるようにする。後に図８を用いて再び
説明する。ここで、プロセス異常推論手段６２２に伝達
される異常制約条件と、検索される異常推論メソッド
は、以下のように記述される。頭部：- 本体１，本体２，本体３，…，本体Ｎ．異常制約条件は、頭部が識別名（タグ）本体が評価式で
表される。推論が起動されると、評価式が評価され、成
立した場合、そのタグで表される異常が生じていること
を意味する。例えば、異常制約条件が、violationTAG：
-［evalForm］で表される場合、［］で囲まれた評価式e
valFormが成立した時、異常状態タグviolationTAGの条
件が成立していることを意味する。

【００１６】また、例えば、正常制約条件が、constrai
ntTAG：-［evalForm］で表される場合、評価式evalForm
が成立した時、正常状態タグconstraintTAGの条件が成
立していることを意味する。異常推論メソッドは、頭部
が識別名（タグ）で、本体が複数の要素の論理積で表現
される。即ち、head：-cond1，cond2，…，condN，で表
され、本体の要素であるcondは、タグあるいは評価式で
ある。ここで、異常が生ずると、そのタグと一致する頭
部を持つ異常推論方法の本体部分の評価が行われる。本
体の要素がタグで表された場合、対応するタグを頭部と
する異常推論方法を選択し、その本体が再帰的に評価さ
れてゆく。タグは自分のデバイス内の他の推論方法から
起動される場合と、他デバイスからポートを通じて起動
される場合とがある。

【００１７】本体のタグで他のデバイスの推論メソッド
に伝播させるためには、タグ＠ポート名で表現する。図
５は、推論手段５による推論がどのように連鎖して行く
かを示す動作概念図である。ここでは、デバイスＡとデ
バイスＢとを出力ポートｏｕｔＡとｉｎＢを介して結合
した簡単なプラントを想定している。いま、デバイスＡ
に関して、枠で囲んだ異常制約条件violTagA1の評価式e
valFormA1が評価され、その条件が成立したとする。こ
の場合、異常推論メソッドviolTagA1が起動され、その
本体が評価される。本体の評価は、最初に評価式evalFo
rmA2が評価され、それが成立すると異常推論メソッドta
gA1を検索する。ここで、tagA1が検索されると、その本
体を評価していく。検索の結果、tagA1が存在しない場
合、その異常推論メソッドtagA1は成立しないものとし
て、violTagA1を頭部に持つ他の異常推論メソッドを探
索しに行く。もし、存在しないければ、violTagA1が成
立しなかったものとし、異常原因の推論に失敗したこと
となる。

【００１８】図５においては、異常推論メソッドtagA1
を検索し、その本体の評価式［evalFormA3］の評価をは
じめに行い、次に、tagB2＠out2の評価を行う。これ
は、デバイスＡの出力ポートｏｕｔＡにつながれている
デバイスＢを辿り、その接続されているポートが指定さ
れた異常推論メソッドを探索する。ここでは、異常推論
メソッドtag＠inBが探索される。まず、最初に定義され
ている異常推論メソッドが選択され、推論が連鎖して行
き、もし、途中で評価式が成立しない場合、あるいは、
タグが見つからない場合は次の異常推論メソッドtag＠i
nBの評価が行われる。この様に、異常原因の探索は、デ
バイス内の異常推論メソッドがポートを介して連鎖して
いくことによって行われる。図６は、デバイスモデル２
１，２２…が扱っている各種のデータや属性情報を参照
する場合の仕組みを説明するための図である。ここで
は、図に示すように、Ｔ形パイプ（TwoOutputPipe）Ｐ
１で接続された３個の流量計（FlowMeter）ＦＭ１，Ｆ
Ｍ２，ＦＭ３からなるプラントであって、流量計ＦＭ１
の指示値（プロセス料）を参照する場合を想定する。

【００１９】各デバイス（流量計FlowMeter，パイプTwo
OutputPipe）の各ポート定義は、以下の通りとしてい
る。ＦｌｏｗＭｅｔｅｒ＜ｖａｒｉａｂｌｅ＞ｉｎｄｉｃａｔｅｄＶａｌｕｅ：Ｎｕｍｂｅｒ＜ｐｏｒｔ＞ｉｎｌｅｔｆｌｏｗＲａｔｅ：＝ｉｎｄｉｃａｔｅｄＶａｌｕｅｏｕｔｌｅｔｆｌｏｗＲａｔｅ：＝ｉｎｄｉｃａｔｅｄＶａｌｕｅＴｗｏＯｕｔｐｕｔＰｉｐｅ＜ｐｏｒｔ＞ｉｎｌｅｔｆｌｏｗＲａｔｅ：＝flowRate＠outlet1＋flowRate＠o
utlet2 ｏｕｔｌｅｔ１ｆｌｏｗＲａｔｅ：＝flowRate＠inlet−flowRate＠out
let2 ｏｕｔｌｅｔ２ｆｌｏｗＲａｔｅ：＝flowRate＠inlet−flowRate＠out
let1 流量計のデバイス定義ＦｌｏｗＭｅｔｅｒでは、入力部
分のｉｎｌｅｔおよび出力部分のｏｕｔｌｅｔのｆｌｏ
ｗＲａｔｅ属性の値を参照する仕組みとしては、指示値
ｉｎｄｉｃａｔｅｄＶａｌｕｅを返すように記述してあ
る。また、Ｔ形パイプのデバイス定義ＴｗｏＯｕｔｐｕ
ｔＰｉｐｅでは、入力部分のｉｎｌｅｔのｆｌｏｗＲａ
ｔｅ属性の値を参照する仕組みとして、出力部分のｏｕ
ｔｌｅｔ１，ｏｕｔｌｅｔ２のｆｌｏｗＲａｔｅ属性値
の和を計算するように記述し、また、ｏｕｔｌｅｔ１，
ｏｕｔｌｅｔ２では、ｉｎｌｅｔの値から他方の出力値
を引くように記述してある。

【００２０】この様に記述すると、流量計ＦＭ１のｏｕ
ｔｌｅｔのｆｌｏｗＲａｔｅ属性値の参照は、まず、流
量計ＦＭ１のｏｕｔｌｅｔポートと接続されているデバ
イスとそのポートを取り出すことになる。これは、Ｔ形
パイプＰ１のｉｎｌｅｔポートと同じである。そこで、
そのポートのｆｌｏｗＲａｔｅ属性値を参照するため
に、Ｔ形パイプＰ１の値を参照する仕組みを適用する。
その際、さらに、ポートｏｕｔｌｅｔ１，ｏｕｔｌｅｔ
２のｆｌｏｗＲａｔｅ属性を参照しているので、流量計
ＦＭ２，ＦＭ３のｉｎｌｅｔポートのｆｌｏｗＲａｔｅ
属性の値を参照しに行く。この様に、値参照は、再帰的
に行われ、最終的な値を導出する。なお、この値を導出
の際、ポートが接続されていなかったり、値が参照でき
ない場合、値参照不可とする。

【００２１】この様に、結合するデバイスの結合部分に
伝播される各デバイスの情報の属性を参照できるように
構成することで、各デバイスモデルが扱うデータ（値）
を参照する機能をモジュール性よく構築することが可能
となる。また、プラントの構成の変更等に対しても、単
にデバイスの結合関係を変更するだけでよいという効果
がある。図７は、時間を遡って温度を参照する例を示す
図である。先に図３で説明したようにプロセス変数取り
出し手段６１１に含まれる時間遡り評価機能６１２がポ
ート属性値参照方法、異常制約条件、正常制約条件、異
常推論メソッドの記述の中で、例として、ポート属性値
参照方法において、この遡り時間が設定されている場合
の動作を示す。

【００２２】今、ＰＩＰＥ２のｏｕｔにおける温度を参
照したいとすると、上記の＜ｉｎｓｔａｎｃｅＶａｒ
＞、ポート属性値参照方法の定義に従って、ＴｅｍｐＭ
ｅｔｅｒ１のｏｕｔの、各ｄｅｒａｙ時間を加えた１５
遡った値が参照されることになる。ここで、ＰＩＰＥ：デバイスクラス＜ｉｎｓｔａｎｃｅＶａｒ＞：デバイス固有の内部
変数ｄｅｒａｙ＜ｎｕｍｂｅｒ＞：遡り時間をインスタ
ンス変数として指定＜ｐｏｒｔ＞ｏｕｔｌｅｔｔｅｍｐ：＝ｔｅｍｐ＠ｉｎｌｅｔ（ｄ
ｅｌａｙ）：出力側の温度は入力側の温度のｄｅｌａｙ時間だけ遡
った値を参照する、と定義されているものとする。

【００２３】図８は、異常推論メソッドが伝播する際、
過去の状態に遡って推論が行われることを示す図であ
る。異常推論メソッドで本体タグに遡り時間が付加され
ていると、デバイスｂにおいては、その時間だけ遡った
過去の状態で推論が行われる。尚推論がさらに伝播する
場合はこの遡り時間も伝播してゆく。ここで、＜異常推論メソッド＞ｉｎデバイスクラスｏｆ
ａｖｉｏｌＴａｇＡ１：−［ｅｖａｌＦｏｒｍＡ２］、ｔ
ａｇＢ１＠ｏｕｔ（５）＜異常推論メソッド＞ｉｎデバイスクラスｏｆ
ｂＴａｇＢ１＠ｉｎ：ｔａｇＣ１＠ｏｕｔ、ＴａｇＤ１＠
ｏｕｔ２＜異常推論メソッド＞ｉｎデバイスクラスｏｆ
ｄＴａｇＤ１＠ｉｎ：ｔａｇＥ１＠ｏｕｔ（２）と定義されているものとする。

【００２４】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、プラントの運転状況に応じて異常診断の規則を選
択するもので、各種のプロセス異常の診断に最適な規則
が適用されることとなり、正確なプラント診断を行うこ
とができる。また、プラントモデルは、デバイスモデル
をデバイス接続手段（ポート）を介して接続することに
より、プラントの構成の変更等に対して柔軟に対応する
ことができる。加えて診断手段に時間遡り評価機能を導
入したことにより、デバイスクラスの知識としては、そ
のデバイス内部での遅延時間のみを考慮するだけでよ
く、モジュール性の良い知識ベースの構築が可能になっ
た。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わるシステムの構成概念図である。

【図２】推論手段が用いるテーブルの一例を示す図であ
る。

【図３】計器故障診断手段の一例を示す機能ブロック図
である。

【図４】プロセス診断手段の一例を示す機能ブロック図
である。

【図５】推論手段による推論がどのように連鎖して行く
かを示す動作概念図である。

【図６】デバイスモデルが扱っている各種のデータや属
性情報を参照する場合の仕組みを説明するための図であ
る。

【図７】温度を例として、遡り時間を付加した変数の参
照を示す図である。

【図８】異常推論メソッドが過去の状態に遡って推論を
行うことを示す図である。

【符号の説明】

１プラントデータベース２プラントモデル２１，２２…デバイスモデル３プラントモデル構築手段４ユーザインターフェース部５推論手段６診断手段６１計器故障診断手段６１１プロセス変数取り出し手段６１２時間遡り評価機能６２プロセス異常診断手段６２１異常検知手段６２２プロセス異常推論手段６２３時間遡り評価機能

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】プラントを構成するプロセスや計器の異常
を診断するプラント診断システムであって、診断の対象となるプラントの情報を入力すると共に、当該診断の対象となるプラントをモデル化したプラント
モデルと、プラントの操業状態に応じて選択適用する異常診断規則
を記述したテーブルを有し、このテーブルを参照して、指定されたプラントの操業状
態に従って、診断の対象となるプラントに適用する異常
診断規則を抽出する推論手段と、前記プラントモデルから出力される情報を受け、前記推
論手段により指定された異常診断規則に従ってプラント
の診断を行う診断手段とを設けたプラント診断システム
に於いて、前記診断手段に、過去の状態に遡って推論を行う時間遡
り機能を付加したことを特徴とするプラント診断システ
ム。