JPH08220278A - プラント監視装置及び監視方法 - Google Patents
プラント監視装置及び監視方法Info
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- JPH08220278A JPH08220278A JP2285095A JP2285095A JPH08220278A JP H08220278 A JPH08220278 A JP H08220278A JP 2285095 A JP2285095 A JP 2285095A JP 2285095 A JP2285095 A JP 2285095A JP H08220278 A JPH08220278 A JP H08220278A
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- Y02E30/30—Nuclear fission reactors
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- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】プラント監視を自動化して監視頻度を増やし
て、プラント挙動の有意な変化や計器のドリフトなどの
異常を検出すると共に、検出時間を短縮させて信頼性の
高いプラント監視装置と監視方法を提供する。 【構成】請求項１記載の発明に係るプラント監視装置
は、プラントにおける各種機器の運転状態の測定信号を
入力する検出器１と、この出力信号を記録するデータ収
集装置３と、データ収集装置３から送られるデータを統
計的解析手法により所定の時間単位で解析する長期傾向
分析装置４と、長期傾向特性のしきい値など監視条件を
備えたデータベース５と、長期傾向分析装置４の算出結
果からデータベース５のしきい値などの監視条件により
異常判定を行う異常判定装置６と、異常判定信号により
警報を発する警報装置７とからなることを特徴とする。
て、プラント挙動の有意な変化や計器のドリフトなどの
異常を検出すると共に、検出時間を短縮させて信頼性の
高いプラント監視装置と監視方法を提供する。 【構成】請求項１記載の発明に係るプラント監視装置
は、プラントにおける各種機器の運転状態の測定信号を
入力する検出器１と、この出力信号を記録するデータ収
集装置３と、データ収集装置３から送られるデータを統
計的解析手法により所定の時間単位で解析する長期傾向
分析装置４と、長期傾向特性のしきい値など監視条件を
備えたデータベース５と、長期傾向分析装置４の算出結
果からデータベース５のしきい値などの監視条件により
異常判定を行う異常判定装置６と、異常判定信号により
警報を発する警報装置７とからなることを特徴とする。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原子力発電所などのプ
ラント監視に係り、特に運転員の判断業務を支援するプ
ラント監視装置及び監視方法に関する。
ラント監視に係り、特に運転員の判断業務を支援するプ
ラント監視装置及び監視方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、例えば原子力発電プラントな
どに設置されている各種の構成機器については、これら
機器における異常を検知すると共に、異常の原因を分析
して診断することによりプラントの状態を監視し、さら
に運転員の判断業務を支援するプラント監視装置があ
る。
どに設置されている各種の構成機器については、これら
機器における異常を検知すると共に、異常の原因を分析
して診断することによりプラントの状態を監視し、さら
に運転員の判断業務を支援するプラント監視装置があ
る。
【０００３】プラントの監視方法としては、データ収集
装置に収集したプラントにおける構成機器に係る各種信
号の平均値と最大値、及び最小値を長期傾向分析装置に
より実時間で逐次算出し、これを記録することが行われ
ている。しかし、その際に長期傾向データの監視により
行う異常検出については、記録したデータをデータ収集
装置からプロット出力した後に人為的に行っていた。
装置に収集したプラントにおける構成機器に係る各種信
号の平均値と最大値、及び最小値を長期傾向分析装置に
より実時間で逐次算出し、これを記録することが行われ
ている。しかし、その際に長期傾向データの監視により
行う異常検出については、記録したデータをデータ収集
装置からプロット出力した後に人為的に行っていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】人為的に行う長期傾向
データの監視による異常の検出方法では、検出結果を得
るために時間遅れが生じることは避け難く、また、運転
員に負担がかかり、ときには異常を見逃す可能性もあっ
て、信頼性が低いという支障があった。
データの監視による異常の検出方法では、検出結果を得
るために時間遅れが生じることは避け難く、また、運転
員に負担がかかり、ときには異常を見逃す可能性もあっ
て、信頼性が低いという支障があった。
【０００５】また、１時間あるいは１日単位でとらえる
長期傾向データの変化率を、逐次計算して監視すること
で異常を検知したり、各種信号の変化率を監視して、予
め設定されたしきい値を越えたことで、自動的に異常を
検知して警報を発するようなプラント監視装置の要望は
あるが、これを実現した装置はなかった。
長期傾向データの変化率を、逐次計算して監視すること
で異常を検知したり、各種信号の変化率を監視して、予
め設定されたしきい値を越えたことで、自動的に異常を
検知して警報を発するようなプラント監視装置の要望は
あるが、これを実現した装置はなかった。
【０００６】本発明の目的とするところは、プラント監
視を自動化して監視頻度を増やして、プラント挙動の有
意な変化や計器のドリフトなどの異常を検出すると共
に、検出時間を短縮させて信頼性の高いプラント監視装
置と監視方法を提供することにある。
視を自動化して監視頻度を増やして、プラント挙動の有
意な変化や計器のドリフトなどの異常を検出すると共
に、検出時間を短縮させて信頼性の高いプラント監視装
置と監視方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
請求項１記載の発明に係るプラント監視装置は、プラン
トにおける各種機器の運転状態の測定信号を入力する検
出器と、この検出器の出力信号を記録するデータ収集装
置と、このデータ収集装置から送られるデータを統計的
解析手法により所定の時間単位で解析する長期傾向分析
装置と、長期傾向特性のしきい値など監視条件を備えた
データベースと、前記長期傾向分析装置で算出された結
果から前記データベースのしきい値などの監視条件によ
り異常判定を行う異常判定装置と、異常判定信号により
警報を発する警報装置とからなることを特徴とする。
請求項１記載の発明に係るプラント監視装置は、プラン
トにおける各種機器の運転状態の測定信号を入力する検
出器と、この検出器の出力信号を記録するデータ収集装
置と、このデータ収集装置から送られるデータを統計的
解析手法により所定の時間単位で解析する長期傾向分析
装置と、長期傾向特性のしきい値など監視条件を備えた
データベースと、前記長期傾向分析装置で算出された結
果から前記データベースのしきい値などの監視条件によ
り異常判定を行う異常判定装置と、異常判定信号により
警報を発する警報装置とからなることを特徴とする。
【０００８】請求項２記載の発明に係るプラント監視方
法は、プラントを構成する各種機器の運転状態の測定信
号から長期傾向特性を算出すると共に、所定時間単位で
の統計量である平均値と標準偏差、最大値及び最小値
と、これらの変化率に対して予め正常運転時の長期傾向
特性である各統計量及び変化率値に基づき設定したしき
い値と比較して、前記長期傾向特性である各種統計量が
前記しきい値を越えたことにより、プラントの異常と判
定することを特徴とする。
法は、プラントを構成する各種機器の運転状態の測定信
号から長期傾向特性を算出すると共に、所定時間単位で
の統計量である平均値と標準偏差、最大値及び最小値
と、これらの変化率に対して予め正常運転時の長期傾向
特性である各統計量及び変化率値に基づき設定したしき
い値と比較して、前記長期傾向特性である各種統計量が
前記しきい値を越えたことにより、プラントの異常と判
定することを特徴とする。
【０００９】請求項３記載の発明に係るプラント監視方
法は、長期傾向特性である変化率の信号について、ある
区間での変化率が設定したしきい値を越えることなくＮ
回連続して増加あるいは減少した場合にプラントの異常
と判定することを特徴とする。
法は、長期傾向特性である変化率の信号について、ある
区間での変化率が設定したしきい値を越えることなくＮ
回連続して増加あるいは減少した場合にプラントの異常
と判定することを特徴とする。
【００１０】請求項４記載の発明に係るプラント監視方
法は、長期傾向特性の信号の平均値、最大値、最小値及
び標準偏差が、予め設定した上下限のしきい値の範囲内
で急変したときに、この急変を変化率でカウントし、そ
の後一定の状態が続いた場合にプラントの異常と判定す
ることを特徴とする。
法は、長期傾向特性の信号の平均値、最大値、最小値及
び標準偏差が、予め設定した上下限のしきい値の範囲内
で急変したときに、この急変を変化率でカウントし、そ
の後一定の状態が続いた場合にプラントの異常と判定す
ることを特徴とする。
【００１１】請求項５記載の発明に係るプラント監視方
法は、予め設定するしきい値と異常判別などの監視条件
を正常運転時の長期傾向特性に基づき任意に設定するこ
とを特徴とする。
法は、予め設定するしきい値と異常判別などの監視条件
を正常運転時の長期傾向特性に基づき任意に設定するこ
とを特徴とする。
【００１２】
【作用】請求項１記載の発明は、検出器はプラント機器
の運転状態測定のための信号を入力し、この出力信号は
データ収集装置に記録され、この記録データは長期傾向
分析装置にて演算されて、統計量である平均値と標準偏
差、最大値、最小値及び変化率が求められる。
の運転状態測定のための信号を入力し、この出力信号は
データ収集装置に記録され、この記録データは長期傾向
分析装置にて演算されて、統計量である平均値と標準偏
差、最大値、最小値及び変化率が求められる。
【００１３】この長期傾向特性は異常判定装置におい
て、データベースに予め正常運転時の長期傾向特性であ
る各統計量に基づき設定した、しきい値などの監視条件
と比較して、しきい値などの監視条件の通常運転範囲を
越えて、プラント異常と判定されると、その異常判定信
号により警報装置は警報を発する。
て、データベースに予め正常運転時の長期傾向特性であ
る各統計量に基づき設定した、しきい値などの監視条件
と比較して、しきい値などの監視条件の通常運転範囲を
越えて、プラント異常と判定されると、その異常判定信
号により警報装置は警報を発する。
【００１４】請求項２記載の発明は、プラントを構成す
る各種機器の運転状態の信号から長期傾向特性を算出す
ると共に、所定時間単位での統計量である平均値と標準
偏差、最大値及び最小値と、これらの変化率を予め設定
したしきい値と比較して、前記長期傾向特性である各種
統計量がしきい値を越えたことにより、プラントの異常
と判定する。
る各種機器の運転状態の信号から長期傾向特性を算出す
ると共に、所定時間単位での統計量である平均値と標準
偏差、最大値及び最小値と、これらの変化率を予め設定
したしきい値と比較して、前記長期傾向特性である各種
統計量がしきい値を越えたことにより、プラントの異常
と判定する。
【００１５】請求項３記載の発明は、長期傾向特性であ
る変化率の信号について、ある区間での変化率が、設定
したしきい値を越えることなくＮ回連続して増加あるい
は減少した場合にプラントの異常と判定する。
る変化率の信号について、ある区間での変化率が、設定
したしきい値を越えることなくＮ回連続して増加あるい
は減少した場合にプラントの異常と判定する。
【００１６】請求項４記載の発明は、長期傾向特性の信
号の平均値、最大値、最小値及び標準偏差が、予め設定
した上下限のしきい値の範囲内で急変したときに、この
急変を変化率でカウントし、その後一定の状態が続いた
場合にプラントの異常と判定する。
号の平均値、最大値、最小値及び標準偏差が、予め設定
した上下限のしきい値の範囲内で急変したときに、この
急変を変化率でカウントし、その後一定の状態が続いた
場合にプラントの異常と判定する。
【００１７】請求項５記載の発明は、予め設定するしき
い値と異常判別などの監視条件を正常運転時の長期傾向
特性に基づき任意に設定する。
い値と異常判別などの監視条件を正常運転時の長期傾向
特性に基づき任意に設定する。
【００１８】
【実施例】本発明の一実施例を図面を参照して説明す
る。なお説明の便宜上からプラントにおける各種機器か
ら入力される信号と、これを検出する検出器を１台の場
合について表す。第１実施例は図１のブロック構成図に
示すように、監視装置はプラントにおける各種機器の運
転状態の測定信号を入力する検出器１と、この検出器１
からの信号を通して不要なノイズを除去するバンドパス
フィルタ２と、この出力信号を記録するデータ収集装置
３を備えている。
る。なお説明の便宜上からプラントにおける各種機器か
ら入力される信号と、これを検出する検出器を１台の場
合について表す。第１実施例は図１のブロック構成図に
示すように、監視装置はプラントにおける各種機器の運
転状態の測定信号を入力する検出器１と、この検出器１
からの信号を通して不要なノイズを除去するバンドパス
フィルタ２と、この出力信号を記録するデータ収集装置
３を備えている。
【００１９】また、このデータ収集装置３に記録した信
号のデータを分析して、長期傾向特性ｘを演算する長期
傾向分析装置４と、この長期傾向分析装置４における演
算により求めた統計量である平均値と標準偏差、最大
値、最小値及び変化率に対して、予め正常運転時の長期
傾向特性である各統計量に基づき設定した、しきい値及
び判別などの監視条件を設定したデータベース５と、次
の (1)〜(3) の判定機能を有する異常判定装置６を設け
ている。
号のデータを分析して、長期傾向特性ｘを演算する長期
傾向分析装置４と、この長期傾向分析装置４における演
算により求めた統計量である平均値と標準偏差、最大
値、最小値及び変化率に対して、予め正常運転時の長期
傾向特性である各統計量に基づき設定した、しきい値及
び判別などの監視条件を設定したデータベース５と、次
の (1)〜(3) の判定機能を有する異常判定装置６を設け
ている。
【００２０】（イ）前記しきい値と比較して、長期傾向
分析装置４の演算により算出された長期傾向特性ｘの統
計量が、予め設定したしきい値からなる通常運転範囲を
越えたことでプラント異常と判定する。 （ロ）変化率の監視の際に監視する信号に付いて演算さ
れた変化率が、しきい値を越えずにＮ回連続で増加ある
いは減少した場合に、異常と判定する。 （ハ）監視する信号の平均値と標準偏差、最大値及び最
小値が、しきい値の範囲内で急変した後で一定の状態が
続くと、異常と判定する。
分析装置４の演算により算出された長期傾向特性ｘの統
計量が、予め設定したしきい値からなる通常運転範囲を
越えたことでプラント異常と判定する。 （ロ）変化率の監視の際に監視する信号に付いて演算さ
れた変化率が、しきい値を越えずにＮ回連続で増加ある
いは減少した場合に、異常と判定する。 （ハ）監視する信号の平均値と標準偏差、最大値及び最
小値が、しきい値の範囲内で急変した後で一定の状態が
続くと、異常と判定する。
【００２１】さらに、この異常判定装置６において異常
と判定した場合に、この異常判定信号により警報を発す
る警報装置７と、演算された長期傾向特性ｘのデータや
判定結果を表示するＣＲＴなどによる表示装置８と、こ
れを必要に応じてプロット出力するプロット装置９とか
ら構成している。
と判定した場合に、この異常判定信号により警報を発す
る警報装置７と、演算された長期傾向特性ｘのデータや
判定結果を表示するＣＲＴなどによる表示装置８と、こ
れを必要に応じてプロット出力するプロット装置９とか
ら構成している。
【００２２】次に上記構成による作用について説明す
る。一般に長期傾向分析のために計算される統計量は次
の４項目である。
る。一般に長期傾向分析のために計算される統計量は次
の４項目である。
【００２３】(A) 平均値（ｘave …逐次更新する）。
(B) 標準偏差（ｘσ…逐次更新する）。(C) 最大値（ｘ
max …各保存周期区間内での最大値）。(D) 最小値（ｘ
min …各保存周期区間内での最小値）である。
(B) 標準偏差（ｘσ…逐次更新する）。(C) 最大値（ｘ
max …各保存周期区間内での最大値）。(D) 最小値（ｘ
min …各保存周期区間内での最小値）である。
【００２４】本発明はこれらの統計量からなる長期傾向
特性データを、時系列で示すことにより、機器の異常検
知からプラントの異常を監視している。図１に示すよう
に、プラントの各種機器において、それぞれの運転状態
の測定信号が検出器１により検出され、この出力信号は
バンドパスフィルタ２を経由して、データ収集装置３に
記録される。データ収集装置３に記録されたデータは、
長期傾向分析装置４に送られ、各機器の長期傾向特性ｘ
が演算される。
特性データを、時系列で示すことにより、機器の異常検
知からプラントの異常を監視している。図１に示すよう
に、プラントの各種機器において、それぞれの運転状態
の測定信号が検出器１により検出され、この出力信号は
バンドパスフィルタ２を経由して、データ収集装置３に
記録される。データ収集装置３に記録されたデータは、
長期傾向分析装置４に送られ、各機器の長期傾向特性ｘ
が演算される。
【００２５】ここで演算される長期傾向特性ｘは、平均
値と標準偏差、最大値、最小値及び、その変化率であ
り、変化率Δｘについては図２の特性図に示すように、
次の式(1)で計算される。なお、ｘは長期傾向特性で、
またｆは関数を示し、各平均値（ｘave ）、標準偏差
（ｘσ）、最大値（ｘmax ）、最小値（ｘmin ）の計算
をする。
値と標準偏差、最大値、最小値及び、その変化率であ
り、変化率Δｘについては図２の特性図に示すように、
次の式(1)で計算される。なお、ｘは長期傾向特性で、
またｆは関数を示し、各平均値（ｘave ）、標準偏差
（ｘσ）、最大値（ｘmax ）、最小値（ｘmin ）の計算
をする。
【００２６】Δｘ＝f(ｘ，dt) … (1)
【００２７】長期傾向分析装置４で計算された長期傾向
特性ｘは異常判定装置６に入力されて、データベース５
において予め正常運転時の長期傾向特性である各統計量
の、平均値、標準偏差、最大値、最小値及び変化率に基
づいて設定されたしきい値などと比較される。
特性ｘは異常判定装置６に入力されて、データベース５
において予め正常運転時の長期傾向特性である各統計量
の、平均値、標準偏差、最大値、最小値及び変化率に基
づいて設定されたしきい値などと比較される。
【００２８】この異常判定装置６で異常と判定される
と、この異常判定信号により警報装置７は警報を発して
運転員に報知する。また、この時の長期傾向特性ｘ、及
び判断結果は表示装置８で表示され、さらに、プロット
装置９によりプロット出力することができる。なお、こ
の時の異常または正常の判定は、次の第２乃至第５実施
例で示すような判別条件により行われる。
と、この異常判定信号により警報装置７は警報を発して
運転員に報知する。また、この時の長期傾向特性ｘ、及
び判断結果は表示装置８で表示され、さらに、プロット
装置９によりプロット出力することができる。なお、こ
の時の異常または正常の判定は、次の第２乃至第５実施
例で示すような判別条件により行われる。
【００２９】第２実施例は、長期傾向分析装置４におい
て演算される長期傾向分析結果のｘi （平均値、標準偏
差、最大値、最小値）が、それぞれ図３の特性図に示す
ように予め設定したそれぞれの、しきい値の上限Ａ1 ま
たは下限Ａ2 を越えた場合に異常であると判定される。
これを次の式 (2)で表す。
て演算される長期傾向分析結果のｘi （平均値、標準偏
差、最大値、最小値）が、それぞれ図３の特性図に示す
ように予め設定したそれぞれの、しきい値の上限Ａ1 ま
たは下限Ａ2 を越えた場合に異常であると判定される。
これを次の式 (2)で表す。
【００３０】 異常＝Ａ1 ≦ｘi 、またはＡ2 ≧ｘi … (2)
【００３１】なお、この検査と同時にプラントの運転操
作や、計器サーベイランスが行われると、これによる急
激なプロセス信号などの変化が生じるが、その平均値や
最大値、最小値及び標準偏差に影響を与えた変化率が、
急変であると判別したとき（下記第３実施例に示す判別
条件による）は、明らかにプラント異常による変化では
ないので、異常と判定しない条件を任意に設定すること
ができる。
作や、計器サーベイランスが行われると、これによる急
激なプロセス信号などの変化が生じるが、その平均値や
最大値、最小値及び標準偏差に影響を与えた変化率が、
急変であると判別したとき（下記第３実施例に示す判別
条件による）は、明らかにプラント異常による変化では
ないので、異常と判定しない条件を任意に設定すること
ができる。
【００３２】図３に示すように、ある信号の長期傾向特
性で、たとえば平均値が何らかの理由で徐々に増加し
て、時間ｔi におけるｘi データが、しきい値の上限Ａ
1 を越えた場合に、この時の変化率は急変していないこ
とから、前記した運転操作や計器サーベイランスによる
変化ではなく、したがってプラントに異常があると判定
する。
性で、たとえば平均値が何らかの理由で徐々に増加し
て、時間ｔi におけるｘi データが、しきい値の上限Ａ
1 を越えた場合に、この時の変化率は急変していないこ
とから、前記した運転操作や計器サーベイランスによる
変化ではなく、したがってプラントに異常があると判定
する。
【００３３】第３実施例は、長期傾向分析装置４におい
て演算した、図２に示す長期傾向分析の演算結果の変化
率Δｘが、急変か否かの判定条件にかかるものである。
図４の設定図に示すように、演算結果の変化率Δｘが、
予め設定したしきい値Ｂ0 〜Ｂ1 からなる斜線範囲内、
あるいはしきい値Ｂ2 〜Ｂ3 からなる斜線範囲内の異常
と判定される範囲内にある場合は、その変化率Δｘの変
化が急激でなく、検査対象のプラント機器に異常が生じ
た結果であるとして、当該プラントに異常があるものと
判定する。
て演算した、図２に示す長期傾向分析の演算結果の変化
率Δｘが、急変か否かの判定条件にかかるものである。
図４の設定図に示すように、演算結果の変化率Δｘが、
予め設定したしきい値Ｂ0 〜Ｂ1 からなる斜線範囲内、
あるいはしきい値Ｂ2 〜Ｂ3 からなる斜線範囲内の異常
と判定される範囲内にある場合は、その変化率Δｘの変
化が急激でなく、検査対象のプラント機器に異常が生じ
た結果であるとして、当該プラントに異常があるものと
判定する。
【００３４】これについて次の式 (3)で変化率増の場合
で異常と判定する範囲を、また式 (4)で変化率減の場合
で異常と判定する範囲により示す。なお、しきい値Ｂ1
〜Ｂ2 間については変化が少ないことから正常と判定す
る。
で異常と判定する範囲を、また式 (4)で変化率減の場合
で異常と判定する範囲により示す。なお、しきい値Ｂ1
〜Ｂ2 間については変化が少ないことから正常と判定す
る。
【００３５】Ｂ1 ＜Δｘ＜Ｂ0 …(3) Ｂ2 ＞Δｘ＞Ｂ3 …(4)
【００３６】また、例えばプラントの運転操作や計器サ
ーベイランスによる急激な変化については、変化率Δｘ
がΔｘ＞Ｂ0 、またはΔｘ＜Ｂ3 となり、急変であると
判別されて異常とは判定しない。これは、図５の推移特
性図に示すように、ある信号の長期傾向特性ｘである例
えば平均値は、時間ｔi-6 から時間ｔi-5 にかけてプラ
ントの運転操作がなされたことにより大きく降下し、ま
た時間ｔi-4 にて再び元に戻っている。
ーベイランスによる急激な変化については、変化率Δｘ
がΔｘ＞Ｂ0 、またはΔｘ＜Ｂ3 となり、急変であると
判別されて異常とは判定しない。これは、図５の推移特
性図に示すように、ある信号の長期傾向特性ｘである例
えば平均値は、時間ｔi-6 から時間ｔi-5 にかけてプラ
ントの運転操作がなされたことにより大きく降下し、ま
た時間ｔi-4 にて再び元に戻っている。
【００３７】ここで変化率Δｘi-5 とΔｘi-4 とは、い
ずれも、しきい値Ｂ3 及びＢ0 を敷越えて急変である
が、再びほぼ元に戻っていることから異常とは判定され
ない。しかし、その後に変化率Δｘi-3 、Δｘi-2 、Δ
ｘi-1 は、いずれもしきい値Ｂ1 〜Ｂ2 の正常範囲内で
推移している。しかし、ｔi においては変化率Δｘi は
上昇しており、この変化率は図４のしきい値Ｂ1 を越え
ていることから、ここで異常範囲内にあるとして異常と
判定される。
ずれも、しきい値Ｂ3 及びＢ0 を敷越えて急変である
が、再びほぼ元に戻っていることから異常とは判定され
ない。しかし、その後に変化率Δｘi-3 、Δｘi-2 、Δ
ｘi-1 は、いずれもしきい値Ｂ1 〜Ｂ2 の正常範囲内で
推移している。しかし、ｔi においては変化率Δｘi は
上昇しており、この変化率は図４のしきい値Ｂ1 を越え
ていることから、ここで異常範囲内にあるとして異常と
判定される。
【００３８】第４実施例は、長期傾向分析装置４におけ
る長期傾向分析の演算結果である長期傾向特性ｘの変化
率Δｘが、上記第１実施例または第２実施例の判別条件
による正常範囲内の状態で、Ｎ回連続で増加あるいは減
少した場合に、異常であると判定するものである。
る長期傾向分析の演算結果である長期傾向特性ｘの変化
率Δｘが、上記第１実施例または第２実施例の判別条件
による正常範囲内の状態で、Ｎ回連続で増加あるいは減
少した場合に、異常であると判定するものである。
【００３９】例えば、Ｎ＝５に設定した場合は図６の推
移特性図に示すように、ある信号の長期傾向特性ｘであ
る平均値の変位が、何らかの理由で徐々に低下している
が、非常に緩やかな変化であることと、現在の時間ｔi
では、しきい値の下限Ａ2 に達していない。
移特性図に示すように、ある信号の長期傾向特性ｘであ
る平均値の変位が、何らかの理由で徐々に低下している
が、非常に緩やかな変化であることと、現在の時間ｔi
では、しきい値の下限Ａ2 に達していない。
【００４０】したがって、この状態では上記第１実施例
及び第２の実施例による判別条件では異常とは判定され
ないが、本第４実施例においては、変化率としきい値の
上下限を越えずに５回連続して減少しているので、異常
であると判定される。これにより、減少傾向がこのまま
続くとしきい値の下限Ａ2 に達する可能性がある計器の
ドリフトなどにおける異常兆候を事前に検知することが
できる。なお、判定回数Ｎは増加の場合あるいは減少の
場合について、それぞれ任意に設定することができる。
及び第２の実施例による判別条件では異常とは判定され
ないが、本第４実施例においては、変化率としきい値の
上下限を越えずに５回連続して減少しているので、異常
であると判定される。これにより、減少傾向がこのまま
続くとしきい値の下限Ａ2 に達する可能性がある計器の
ドリフトなどにおける異常兆候を事前に検知することが
できる。なお、判定回数Ｎは増加の場合あるいは減少の
場合について、それぞれ任意に設定することができる。
【００４１】第５実施例は、長期傾向分析装置４におけ
る長期傾向分析の演算結果である長期傾向特性ｘが、図
７の推移特性図に示すように、しきい値の上限Ａ1 と下
限Ａ2 間の正常範囲内で、急激な変化（図４におけるΔ
ｘi ＞Ｂ0 、Δｘi ＜Ｂ3 ）が奇数回発生した後（原則
として元のレベルに戻らない場合）に、正常判定（上記
第１実施例及び第２実施例の判別条件による）状態がＮ
回続くと、異常であると判定する。
る長期傾向分析の演算結果である長期傾向特性ｘが、図
７の推移特性図に示すように、しきい値の上限Ａ1 と下
限Ａ2 間の正常範囲内で、急激な変化（図４におけるΔ
ｘi ＞Ｂ0 、Δｘi ＜Ｂ3 ）が奇数回発生した後（原則
として元のレベルに戻らない場合）に、正常判定（上記
第１実施例及び第２実施例の判別条件による）状態がＮ
回続くと、異常であると判定する。
【００４２】ここでＮ＝５に設定した場合に、図７に示
すように、ある信号の長期傾向特性ｘである例えば平均
値の変位が計器サーベイランスで一度急変し、その後元
のレベルに戻らずに点１〜５のように一定のまま推移し
ているので、上記第１実施例及び第２実施例の判別条件
では正常状態とみなされても、５回連続でそのまま推移
しているので、Ｎ＝５の設定から時間ｔi において異常
であると判定する。これにより、計器サーベイランスの
未復帰状態などが容易に検知できる。
すように、ある信号の長期傾向特性ｘである例えば平均
値の変位が計器サーベイランスで一度急変し、その後元
のレベルに戻らずに点１〜５のように一定のまま推移し
ているので、上記第１実施例及び第２実施例の判別条件
では正常状態とみなされても、５回連続でそのまま推移
しているので、Ｎ＝５の設定から時間ｔi において異常
であると判定する。これにより、計器サーベイランスの
未復帰状態などが容易に検知できる。
【００４３】なお、判定のための設定回数Ｎは、任意に
設定することができる。また、上記各しきい値Ａ，Ｂの
設定は、図２，３に示すように各統計量ごとに任意に設
定することができ、さらに、これらの監視条件は各信号
ごとに組み合わせを選択できるので、各信号の各統計量
特有の変動の中から、ドリフトや有意な変化をそれぞれ
監視することができる。
設定することができる。また、上記各しきい値Ａ，Ｂの
設定は、図２，３に示すように各統計量ごとに任意に設
定することができ、さらに、これらの監視条件は各信号
ごとに組み合わせを選択できるので、各信号の各統計量
特有の変動の中から、ドリフトや有意な変化をそれぞれ
監視することができる。
【００４４】また、プラント機器が異常であると判定さ
れた場合に、これと同時に警報装置７から警報を発して
運転員に報知されると共に、異常と判定された長期傾向
特性ｘの内容を表示装置８の例えばＣＲＴに表示するこ
とができる。また必要に応じてプロット装置９からプロ
ット出力することができる。
れた場合に、これと同時に警報装置７から警報を発して
運転員に報知されると共に、異常と判定された長期傾向
特性ｘの内容を表示装置８の例えばＣＲＴに表示するこ
とができる。また必要に応じてプロット装置９からプロ
ット出力することができる。
【００４５】このような長期傾向分析により求める特性
の変化から、自動的にプラントの異常が検知されるの
で、プラント運転員にとり判断業務の支援による負担の
軽減と、信頼性を向上することができる。
の変化から、自動的にプラントの異常が検知されるの
で、プラント運転員にとり判断業務の支援による負担の
軽減と、信頼性を向上することができる。
【００４６】
【発明の効果】以上本発明によれば、プラント構成機器
の測定信号から、長期傾向分析により求めた統計量の平
均値と標準偏差及び変化率などから、長期傾向特性の変
化について監視を自動化して各種機器の異常を検知し、
監視頻度を増やして異常の検出時間を短縮させると共
に、原因分析によりプラント診断をする運転員の判断業
務を支援して、プラント運転の信頼性を向上する効果が
ある。
の測定信号から、長期傾向分析により求めた統計量の平
均値と標準偏差及び変化率などから、長期傾向特性の変
化について監視を自動化して各種機器の異常を検知し、
監視頻度を増やして異常の検出時間を短縮させると共
に、原因分析によりプラント診断をする運転員の判断業
務を支援して、プラント運転の信頼性を向上する効果が
ある。
【図１】本発明に係る第１実施例のプラント監視装置の
ブロック構成図。
ブロック構成図。
【図２】本発明に係る第１実施例の長期傾向特性（変化
率）の特性図。
率）の特性図。
【図３】本発明に係る第２実施例の長期傾向特性としき
い値の特性図。
い値の特性図。
【図４】本発明に係る第３実施例の変化率のしきい値設
定図。
定図。
【図５】本発明に係る第３実施例の長期傾向特性の推移
特性図。
特性図。
【図６】本発明に係る第４実施例の長期傾向特性の推移
特性図。
特性図。
【図７】本発明に係る第５実施例の長期傾向特性の推移
特性図。
特性図。
１…検出器、２…バンドパスフィルタ、３…データ収集
装置、４…長期傾向分析装置、ｘ…長期傾向特性、５…
長期傾向特性のしきい値など監視条件のデータベース、
６…異常判定装置、７…警報装置、８…表示装置，９…
プロット装置、Ａ…統計量しきい値、Ｂ…変化率しきい
値、Ｎ…判定設定回数。
装置、４…長期傾向分析装置、ｘ…長期傾向特性、５…
長期傾向特性のしきい値など監視条件のデータベース、
６…異常判定装置、７…警報装置、８…表示装置，９…
プロット装置、Ａ…統計量しきい値、Ｂ…変化率しきい
値、Ｎ…判定設定回数。
Claims (5)
- 【請求項１】 プラントにおける各種機器の運転状態の
測定信号を入力する検出器と、この検出器の出力信号を
記録するデータ収集装置と、このデータ収集装置から送
られるデータを統計的解析手法により所定の時間単位で
解析する長期傾向分析装置と、長期傾向特性のしきい値
などの監視条件を備えたデータベースと、前記長期傾向
分析装置で算出された結果から前記データベースのしき
い値など監視条件により異常判定を行う異常判定装置
と、異常判定信号により警報を発する警報装置とからな
ることを特徴とするプラント監視装置。 - 【請求項２】 プラントを構成する各種機器の運転状態
の測定信号から長期傾向特性を算出すると共に、所定時
間単位での統計量である平均値と標準偏差、最大値及び
最小値と、これらの変化率に対して予め正常運転時の長
期傾向特性である各統計量及び変化率値に基づき設定し
たしきい値と比較して、前記長期傾向特性である各種統
計量が前記しきい値を越えたことにより、プラントの異
常と判定することを特徴とするプラント監視方法。 - 【請求項３】 前記長期傾向特性である変化率の信号に
ついて、ある区間での変化率が設定したしきい値を越え
ることなくＮ回連続して増加あるいは減少した場合にプ
ラントの異常と判定することを特徴とする請求項２記載
のプラント監視方法。 - 【請求項４】 前記長期傾向特性の信号の平均値、最大
値、最小値及び標準偏差が、予め設定した上下限のしき
い値の範囲内で急変したときにこの急変を変化率でカウ
ントし、その後一定の状態が続いた場合にプラントの異
常と判定することを特徴とする請求項２記載のプラント
監視方法。 - 【請求項５】 前記予め設定するしきい値と異常判別な
どの監視条件を正常運転時の長期傾向特性に基づき任意
に設定することを特徴とするプラント監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2285095A JPH08220278A (ja) | 1995-02-10 | 1995-02-10 | プラント監視装置及び監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2285095A JPH08220278A (ja) | 1995-02-10 | 1995-02-10 | プラント監視装置及び監視方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08220278A true JPH08220278A (ja) | 1996-08-30 |
Family
ID=12094200
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2285095A Pending JPH08220278A (ja) | 1995-02-10 | 1995-02-10 | プラント監視装置及び監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08220278A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001512599A (ja) * | 1997-02-14 | 2001-08-21 | フィッシャー−ローズマウント システムズ，インコーポレイテッド | 複数の制御装置の中に分散されている階層ハイアラーキー制御戦略を使用しているプロセス制御システム |
| JP2004184390A (ja) * | 2002-05-13 | 2004-07-02 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 放射性物質容器の状態検出装置及び方法 |
| JP2008535106A (ja) * | 2005-04-04 | 2008-08-28 | フィッシャー−ローズマウント システムズ， インコーポレイテッド | 異常状況の検出に用いられる統計処理方法 |
| JP2011065337A (ja) * | 2009-09-16 | 2011-03-31 | Fuji Electric Holdings Co Ltd | トレーサビリティシステムおよび製造工程異常検出方法 |
| JP2013137141A (ja) * | 2011-12-28 | 2013-07-11 | Miura Co Ltd | 冷凍機油漏れの検出方法 |
| JP2013205894A (ja) * | 2012-03-27 | 2013-10-07 | Oki Electric Ind Co Ltd | 異常検出装置、プログラムおよび異常検出方法 |
| JP2014153957A (ja) * | 2013-02-08 | 2014-08-25 | Toshiba Corp | センサ健全性診断装置、センサ健全性診断方法、該センサ健全性診断装置を備えるプラント診断装置、および該センサ健全性診断方法を用いたプラント診断方法 |
| CN113515094A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-10-19 | 三菱动力株式会社 | 工厂运转数据监视装置及方法 |
| CN113869630A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-31 | 力源智信(苏州)科技有限公司 | 一种基于大数据的煤质检测信息管理*** |
| CN116880412A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-10-13 | 上海兴岩信息科技有限公司 | 一种基于云的可视化生产管理平台 |
-
1995
- 1995-02-10 JP JP2285095A patent/JPH08220278A/ja active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001512599A (ja) * | 1997-02-14 | 2001-08-21 | フィッシャー−ローズマウント システムズ，インコーポレイテッド | 複数の制御装置の中に分散されている階層ハイアラーキー制御戦略を使用しているプロセス制御システム |
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| JP2008535106A (ja) * | 2005-04-04 | 2008-08-28 | フィッシャー−ローズマウント システムズ， インコーポレイテッド | 異常状況の検出に用いられる統計処理方法 |
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| JP2014153957A (ja) * | 2013-02-08 | 2014-08-25 | Toshiba Corp | センサ健全性診断装置、センサ健全性診断方法、該センサ健全性診断装置を備えるプラント診断装置、および該センサ健全性診断方法を用いたプラント診断方法 |
| CN113515094A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-10-19 | 三菱动力株式会社 | 工厂运转数据监视装置及方法 |
| CN113869630A (zh) * | 2021-08-20 | 2021-12-31 | 力源智信(苏州)科技有限公司 | 一种基于大数据的煤质检测信息管理*** |
| CN116880412A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-10-13 | 上海兴岩信息科技有限公司 | 一种基于云的可视化生产管理平台 |
| CN116880412B (zh) * | 2023-08-10 | 2024-05-17 | 上海兴岩信息科技有限公司 | 一种基于云的可视化生产管理平台 |
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