JPH09145553A - Method and apparatus for monitoring/diagnosing plant - Google Patents
Method and apparatus for monitoring/diagnosing plantInfo
- Publication number
- JPH09145553A JPH09145553A JP7310991A JP31099195A JPH09145553A JP H09145553 A JPH09145553 A JP H09145553A JP 7310991 A JP7310991 A JP 7310991A JP 31099195 A JP31099195 A JP 31099195A JP H09145553 A JPH09145553 A JP H09145553A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- monitoring
- plant
- group
- abnormality
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、発電プラント、化
学プラント等の運転状態を把握し、プラントに発生する
異常の検出と異常内容の同定を行なう監視診断装置に係
り、特に、プラントに設置した多数のセンサに発生する
異常の検出と異常が発生したセンサの同定に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a monitoring and diagnosing device for grasping an operating state of a power plant, a chemical plant, etc., for detecting an abnormality occurring in the plant and identifying an abnormality content, and particularly, it is installed in the plant. The present invention relates to detection of anomalies that occur in many sensors and identification of sensors in which anomalies occur.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、プラント運転の高効率化、無人化
の要求が多くなり、プラントの状態を把握するための監
視診断装置やプラント自動運転のための制御装置が導入
されている。これらの制御装置は、プラントに設置した
多数のセンサの出力信号を参照して稼働している。そし
て、センサの異常は、プラント構成機器のトリップ等の
誤動作（誤制御）につながる可能性があるめに、センサ
の自動監視診断が不可欠となってきた。2. Description of the Related Art In recent years, there have been increasing demands for higher efficiency and unmanned plant operation, and a monitoring / diagnosing device for grasping the state of the plant and a control device for automatic plant operation have been introduced. These control devices operate by referring to the output signals of many sensors installed in the plant. Since the abnormality of the sensor may lead to malfunction (erroneous control) such as trip of the plant component equipment, automatic monitoring diagnosis of the sensor has become indispensable.
【０００３】センサに発生する異常のうち、センサが完
全に故障してその出力信号が設定範囲から逸脱すると
か、１つの値に固着するような場合には、異常状態であ
ることを比較的容易に検出することができる。しかし、
稼働中のプラントに実装されて動作中のセンサのゲイン
の変化やオフセットの変化等の特性の劣化をそのままの
状態で検出することは困難であり、また、センサの異常
とプラント構成機器の異常を識別することも困難である
場合が多い。Of the abnormalities that occur in the sensor, when the sensor completely fails and its output signal deviates from the set range or is fixed to one value, it is relatively easy to indicate that it is in an abnormal state. Can be detected. But,
It is difficult to detect deterioration of characteristics such as gain change and offset change of a sensor that is mounted in an operating plant and is operating, as it is. It is often difficult to identify.
【０００４】稼働中のプラントのセンサの出力信号に基
づいて該センサの異常検出やセンサの異常とプラントの
異常を識別する技術は、例えば、特開昭５９−７９３１
７号公報や特開昭６１−２０６００８号公報に開示され
ている。A technique for detecting abnormality of the sensor or for distinguishing the abnormality of the sensor from the abnormality of the plant based on the output signal of the sensor of the plant in operation is disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 59-7931.
No. 7 and Japanese Patent Laid-Open No. 61-206008.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】前記公開公報に開示さ
れた従来の技術は、監視対象の体系内において、複数の
センサの異常の発生及びセンサの異常とプラントの異常
の発生は同時には起らないものと仮定した論理構成に基
づくものである。しかしながら、実際には、プラントに
外乱が作用したときに複数のセンサが同時に異常状態に
なったり、プラント異常発生時に想定外の力が作用して
近傍のセンサにも異常が発生する可能性は少なくない。
そして、このような事態が発生すると、従来の識別技術
では、仮定条件が崩壊するので、異常検出や異常識別に
不都合が発生することになる。According to the conventional technique disclosed in the above-mentioned publication, in a system to be monitored, an abnormality of a plurality of sensors and an abnormality of a sensor and an abnormality of a plant occur at the same time. It is based on a logical structure that is assumed not to exist. However, in reality, it is unlikely that multiple sensors will be in an abnormal state at the same time when a disturbance occurs in the plant, or that an unexpected force will act when a plant abnormality occurs and an abnormality will occur in nearby sensors. Absent.
Then, when such a situation occurs, in the conventional identification technology, the assumption conditions are collapsed, which causes inconvenience in abnormality detection and abnormality identification.
【０００６】本発明はこのような背景に鑑みてなされた
もので、その目的は複数のセンサに同時に異常が発生し
たり、センサの異常とプラントの異常が同時に発生した
ときでも、プラント稼働中にセンサの監視診断を行なう
ことができる監視診断方法及び装置を提供することにあ
る。The present invention has been made in view of such a background, and an object of the present invention is to operate a plant while the plant is in operation, even when an abnormality occurs in a plurality of sensors at the same time, or when a sensor abnormality and a plant abnormality occur at the same time. It is an object of the present invention to provide a monitoring and diagnosing method and device capable of performing monitoring and diagnosis of a sensor.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、プラントに設
置した多数のセンサからの出力信号に基づいて該プラン
トに発生する異常の検出と異常内容の同定を行なうプラ
ント監視診断装置により、監視対象とするプラント系統
内のセンサを複数のグループに分割してグループ毎にセ
ンサの監視診断を行なうプラント監視診断方法におい
て、センサの出力信号が満たすべき制約を幾つかの等式
または不等式で定義できる単位を１グループとし、異な
る２つのグループが同一のセンサを共有する場合に該異
なる両グループが結合していると定義するときに、総て
のグループを１以上の他のグループと結合させ、監視診
断対象グループに異常発生を検出したときには該グルー
プに結合した他のグループの異常の有無を参照して前記
監視診断対象グループ内において異常が発生したセンサ
を特定することを特徴とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention uses a plant monitoring diagnostic device for detecting an abnormality occurring in a plant and identifying the abnormality content based on output signals from a large number of sensors installed in the plant. A unit that can define the constraints to be satisfied by the output signal of the sensor by some equalities or inequalities in the plant monitoring diagnostic method that divides the sensors in the plant system into multiple groups and performs sensor monitoring diagnosis for each group. Is defined as one group, and when two different groups share the same sensor and the two different groups are defined as being combined, all the groups are combined with one or more other groups to perform monitoring diagnosis. When an abnormality is detected in the target group, the monitoring / diagnosis target group is referred to by referring to the presence / absence of an abnormality in another group connected to the group. Abnormalities and identifies the sensor generated in the inner.
【０００８】このために、本発明は、プラントに設置さ
れた複数のセンサの各出力信号を記憶するセンサ出力記
憶部と、各センサのグループを記憶するセンサグループ
記憶部と、前記センサ出力記憶部に記憶されている各セ
ンサの出力信号が制約式を満たすかどうかを判定する判
断部と、グループ内の他のセンサの出力信号と前記制約
式から異常センサの出力信号の予測値を算出して前記セ
ンサ出力記憶部に記憶されている前記異常センサの記憶
値を書き換える予測値算出部とを備える。To this end, the present invention provides a sensor output storage section for storing output signals of a plurality of sensors installed in a plant, a sensor group storage section for storing a group of each sensor, and the sensor output storage section. A determination unit that determines whether the output signal of each sensor stored in the constraint expression satisfies the constraint expression, and the predicted value of the output signal of the abnormal sensor is calculated from the output signals of the other sensors in the group and the constraint expression. And a predicted value calculation unit that rewrites a stored value of the abnormal sensor stored in the sensor output storage unit.
【０００９】１つのグループを監視診断の対象とした場
合、１つのセンサに異常が発生したときにはそのセンサ
の異常発生の検出及び同定が可能である。従って、プラ
ントの複数のセンサに同時に異常が発生しても、その異
常センサが系統上離れており、それぞれが別のグループ
に属していれば監視診断が可能となる。When one group is the subject of monitoring and diagnosis, when an abnormality occurs in one sensor, it is possible to detect and identify the occurrence of abnormality in that sensor. Therefore, even if an abnormality occurs in a plurality of sensors in the plant at the same time, monitoring diagnosis can be performed if the abnormality sensors are distant from each other in the system and belong to different groups.
【００１０】また、近接する複数のセンサに同時に異常
が発生した場合にも、何処か１つのグループで異常セン
サを同定できれば、そのセンサの予測値を用いて関連す
る他のグループのセンサの監視診断を再実行することに
より、異常センサの同定が可能となる。即ち、グループ
内の出力信号の関連は制約式で定義してあるので、異常
センサを同定することができれば、グループ内の制約式
から、該異常センサが本来出力すべき信号の予測値を算
出することができる。この予測値は、正常なセンサから
の出力信号と考えることができるので、このセンサを共
有する他のグループの監視に利用すると、グループ内の
異常センサ数が減少したことに相当し、この減少の結
果、グループ内の異常センサの数が１となれば異常セン
サを同定することができる。これを繰り返すことによ
り、近接する複数のセンサに異常が同時に発生した場合
でも、センサの監視診断が可能となる。Further, even when an abnormality occurs in a plurality of adjacent sensors at the same time, if the abnormality sensor can be identified in one group somewhere, the predicted value of the sensor is used to monitor and diagnose the sensor in another related group. By re-executing, it is possible to identify the abnormal sensor. That is, since the relation of the output signals in the group is defined by the constraint equation, if the abnormal sensor can be identified, the predicted value of the signal that the abnormal sensor should originally output is calculated from the constraint equation in the group. be able to. Since this predicted value can be considered as an output signal from a normal sensor, if it is used to monitor other groups that share this sensor, it corresponds to a decrease in the number of abnormal sensors in the group. As a result, if the number of abnormal sensors in the group is 1, the abnormal sensor can be identified. By repeating this, even if an abnormality occurs simultaneously in a plurality of adjacent sensors, the sensor monitoring diagnosis can be performed.
【００１１】このように、グループ毎にセンサの監視診
断を行なう方法においては、プラントのセンサのグルー
ピングの方法が重要となる。予測値を用いて近接するグ
ループ内のセンサの監視診断を再実行するには、近接す
るグループが同一のセンサを共有する（以下、この状態
をグループの結合と呼ぶ）ことによって可能となる。こ
のとき、各グループは、最低１つの他のグループと結合
している必要があり、より多くのグループと結合してい
ることが望ましいことは言うまでもない。As described above, in the method of monitoring and diagnosing the sensors for each group, the method of grouping the sensors of the plant is important. It is possible to re-execute the monitoring diagnosis of the sensors in the adjacent groups using the predicted value, by the adjacent groups sharing the same sensor (hereinafter, this state is referred to as group combination). At this time, each group needs to be combined with at least one other group, and it is needless to say that it is desirable to combine with more groups.
【００１２】また、異常なセンサを同定できた順にその
出力信号を予測値で代替していくことにより、センサに
異常があってもプラントの状態を正しく把握することが
できるために、通常と同じ方法でプラントの監視診断が
可能となる。Further, by substituting the predicted value for the output signal of the abnormal sensor in the order in which it can be identified, the plant state can be correctly grasped even if the sensor is abnormal. The method enables monitoring and diagnosis of the plant.
【００１３】[0013]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面を
参照して説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１４】図１は、プラント系統内のセンサをグルー
ピングした一例である。系統内にある１０個のセンサ１
〜１０をグループＡ〜Ｅの５つのグループ１１〜１５に
共用して多重細分化している。プラントが定常状態にあ
るときは、各センサ１〜１０の出力信号は、一定の範囲
内にあると想定できる。これを数式で表現すると、 Ｌn ＜Ｓn ＜Ｈn （ｎ＝１，２，…，１０） ……（１） ここで、ｎはセンサの番号、Ｓn はｎ番目のセンサの出
力信号、Ｌn はｎ番目のセンサの出力信号の下限しきい
値、Ｈn はｎ番目のセンサの出力信号の上限しきい値で
ある。FIG. 1 is an example of grouping sensors in a plant system. 10 sensors in the system 1
10 are shared by the five groups 11 to 15 of the groups A to E, and are subdivided. When the plant is in a steady state, the output signals of each sensor 1-10 can be assumed to be within a certain range. When this is expressed by a mathematical expression, Ln <Sn <Hn (n = 1, 2, ..., 10) (1) where n is the sensor number, Sn is the output signal of the nth sensor, and Ln is n. The lower limit threshold value of the output signal of the nth sensor and Hn are the upper limit threshold value of the output signal of the nth sensor.
【００１５】１つのグループ内に３個のセンサがあり、
１つのグループ内で複数のセンサの異常が同時に発生す
ることはないと仮定すると、３個のセンサの出力信号の
総てが（１）式を満たせばそのグループ内は正常、１個
のセンサの出力信号のみが（１）式を満たさない場合に
は該センサが異常、２個または３個のセンサの出力信号
が（１）式を満たさないときにはプラントが異常であ
る、とすることは従来技術により判定することができ
る。即ち、（１）式を満たさないセンサの数が、「０」
であれば正常、「１」であればセンサの異常、「２以
上」であればプラントの異常、という論理がグループ内
のセンサ数が増加しても成り立つ。グループ内で複数の
センサの異常が同時に発生しないという仮定が成立しな
いときでも、（１）式を満たさないセンサの数が、
「０」であれば正常、「１」であればセンサの異常、と
いう論理は成り立つ。しかし、「２以上」の場合には複
数のセンサの異常が同時に発生している可能性があり、
グループ内での異常発生は検出することができるが、異
常内容の同定には別の情報が必要となる。There are three sensors in one group,
Assuming that no abnormalities of multiple sensors occur at the same time in one group, if all of the output signals of the three sensors satisfy the equation (1), the group is normal and one sensor It is a conventional technique to assume that the sensor is abnormal when only the output signal does not satisfy the expression (1) and the plant is abnormal when the output signals of the two or three sensors do not satisfy the expression (1). Can be determined by That is, the number of sensors that do not satisfy the formula (1) is “0”.
If it is normal, if it is "1", the sensor is abnormal, and if it is "2 or more", the plant is abnormal even if the number of sensors in the group increases. Even if the assumption that abnormalities of multiple sensors do not occur at the same time in a group does not hold, the number of sensors that do not satisfy equation (1) is
The logic of "0" is normal, and the logic of "1" is sensor abnormality. However, in the case of "2 or more", there is a possibility that abnormalities of multiple sensors occur simultaneously,
Although the occurrence of abnormalities within a group can be detected, other information is required to identify the details of abnormalities.
【００１６】図１の系統において、センサ１、センサ
４、センサ７に同時に異常が発生すると、（１）式を用
いて該系統内の１０個のセンサ全部の監視診断を実行し
た場合には、（１）式を満たさないセンサの数が「３」
となってプラント異常と誤診断することになる。しかし
ながら、グループ毎に監視診断を行なえば、前記センサ
１，４，７が属するＡグループ１１、Ｃグループ１３、
Ｄグループ１４の各々において（１）式を満たさないセ
ンサの数は、それぞれ「１」であるので、発生した異常
はセンサ異常であること及び異常が発生したセンサがセ
ンサ１、センサ４、センサ７であることを同定すること
ができる。In the system of FIG. 1, when an abnormality occurs in the sensor 1, the sensor 4, and the sensor 7 at the same time, when the monitoring diagnosis of all 10 sensors in the system is executed by using the equation (1), The number of sensors that do not satisfy equation (1) is “3”
Therefore, it will be misdiagnosed as a plant abnormality. However, if monitoring diagnosis is performed for each group, the A group 11, C group 13, to which the sensors 1, 4, and 7 belong,
Since the number of sensors that do not satisfy the formula (1) in each of the D groups 14 is “1”, respectively, the abnormality that has occurred is the sensor abnormality, and the sensor in which the abnormality has occurred is the sensor 1, the sensor 4, and the sensor 7. Can be identified.
【００１７】異常が発生しているセンサからの出力信号
を用いて系統の診断を行なうと、誤診断を引き起こすこ
とになる。そこで、異常が発生したと同定したセンサに
ついては、該センサから出力されるべき出力信号の予測
値を求める。（１）式は、ｎ番目のセンサの出力信号Ｓ
n の正常範囲を下限しきい値Ｌn と上限しきい値Ｈnの
間としているが、この正常範囲の中央の値をｎ番目のセ
ンサの通常の出力信号の値と仮定して、予測値ＣＳn の
算出には、次式 ＣＳn ＝（Ｌn ＋Ｈn ）／２ ……（２） を使用する。If the system is diagnosed by using the output signal from the sensor in which an abnormality has occurred, an erroneous diagnosis will be caused. Therefore, for the sensor identified as having an abnormality, the predicted value of the output signal to be output from the sensor is obtained. Equation (1) is the output signal S of the n-th sensor
The normal range of n is set between the lower limit threshold value Ln and the upper limit threshold value Hn, but assuming that the center value of this normal range is the value of the normal output signal of the nth sensor, the predicted value CSn of For the calculation, the following expression CSn = (Ln + Hn) / 2 (2) is used.
【００１８】異常センサからの出力信号をこの数式
（２）に従って算出した予測値で代替すると、Ａ〜Ｅの
全グループ１１〜１５において、それぞれ、（１）式を
満足しないセンサの数は「０」となり、各グループ１１
〜１５内は正常である、という結果が得られる。また、
系統全体を対象とする監視診断でも総てのセンサ１〜１
０からの出力信号が（１）式を満足することになるの
で、系統内は正常である、という結果が得られる。If the output signal from the abnormal sensor is replaced with the predicted value calculated according to the equation (2), the number of sensors that do not satisfy the equation (1) in all groups 11 to 15 of A to E is "0". And each group 11
The result is that within 15 is normal. Also,
All the sensors 1 to 1 even in the monitoring diagnosis targeting the entire system
Since the output signal from 0 satisfies the expression (1), the result that the system is normal is obtained.
【００１９】図１の実施形態において、センサ４，５，
６，７が同時に異常が発生した場合を想定すると、各グ
ループ１１〜１５において（１）式を満足しない異常な
センサの数は、Ａグループ１１とＢグループ１２で
「１」Ｃグループ１３で「３」、Ｄグループ１４で
「２」、Ｅグループ１５で「０」となる。そして、Ａグ
ループ１１とＢグループ１２の診断結果から、センサ
４，６が異常であることを同定できる。そこで、センサ
４，６の出力信号を予測値で代替し、最初の監視診断で
異常と判定されたＣグループ１３とＤグループ１４に対
して監視診断を再実行すると、Ｃグループ１３で（１）
式を満足しない出力信号はセンサ５の出力信号Ｓ5、Ｄ
グループ１４で（１）式を満足しない出力信号はセンサ
７の出力信号Ｓ7 のみであり、センサ５，７が異常であ
ることを同定できる。更に、センサ５，７の出力信号を
予測値で代替して監視診断を再実行すると、系統内は正
常である、という診断結果になる。In the embodiment of FIG. 1, the sensors 4, 5,
Assuming that abnormalities occur simultaneously in 6 and 7, the number of abnormal sensors that do not satisfy the formula (1) in each of the groups 11 to 15 is “1” in the A group 11 and the B group 12, and “1” in the C group 13. 3 ", D group 14 has" 2 ", and E group 15 has" 0 ". Then, it can be identified from the diagnosis results of the A group 11 and the B group 12 that the sensors 4 and 6 are abnormal. Therefore, when the output signals of the sensors 4 and 6 are replaced by predicted values and the monitoring diagnosis is re-executed for the C group 13 and the D group 14 that are determined to be abnormal in the first monitoring diagnosis, the C group 13 (1)
Output signals that do not satisfy the formula are output signals S5, D of the sensor 5.
In the group 14, the only output signal that does not satisfy the equation (1) is the output signal S7 of the sensor 7, and it can be identified that the sensors 5 and 7 are abnormal. Further, if the output signals of the sensors 5 and 7 are replaced with predicted values and the monitoring diagnosis is re-executed, the diagnosis result indicates that the system is normal.
【００２０】これらのことを総合すると、結局、センサ
４，５，６，７に異常が発生していることを同定でき、
複数のセンサに同時に異常が発生した場合でも正確な監
視診断を行なうことが可能である。By summing up these things, it can be finally identified that an abnormality has occurred in the sensors 4, 5, 6, 7.
Accurate monitoring and diagnosis can be performed even when an abnormality occurs in a plurality of sensors at the same time.
【００２１】このような監視診断手法を用いて火力発電
プラントの給水系統の監視診断を実行する監視診断装置
の一実施形態を図２〜図５を参照して説明する。An embodiment of a monitoring and diagnosing device for executing the monitoring and diagnosing of the water supply system of the thermal power plant using such a monitoring and diagnosing method will be described with reference to FIGS.
【００２２】図２は、給水加熱系統とそれに関連するセ
ンサを中心とする発電プラントの系統図である。ボイラ
１６で発生した蒸気は、タービン１７を回転させ、その
大部分は復水器１８で凝縮して復水する。凝縮して生成
された水は、復水ポンプ１９で加圧され、直列に接続さ
れた第６給水加熱器２０、第５給水加熱器２１、第４給
水加熱器２２、第３給水加熱器２３、第２給水加熱器２
４及び第１給水加熱器２５を順に通過する間に加熱され
てボイラ１６に給水され、更に加熱されて蒸気となる。FIG. 2 is a system diagram of a power plant centering on a feed water heating system and its associated sensors. The steam generated in the boiler 16 rotates the turbine 17, and most of it is condensed in the condenser 18 and condensed. The water generated by condensation is pressurized by the condensate pump 19 and connected in series to the sixth feed water heater 20, the fifth feed water heater 21, the fourth feed water heater 22, and the third feed water heater 23. , The second water heater 2
4 and the 1st feed water heater 25 in order, while being heated, water is supplied to the boiler 16, and it is further heated and becomes steam.
【００２３】そして、タービン１７を回転させた蒸気の
一部は、抽気系配管２６〜３１によって前記給水加熱器
２０〜２５に導かれ、これらの中を通過する前記給水を
加熱し、自らは凝縮して水になる。この水は、一旦、前
記給水加熱器２０〜２５の底部に蓄えられ、ドレン配管
５１を介して復水器１８に回収される。Then, a part of the steam that rotates the turbine 17 is guided to the feed water heaters 20 to 25 by the extraction system pipes 26 to 31, heats the feed water passing therethrough, and condenses itself. Then it becomes water. This water is once stored in the bottom portions of the feed water heaters 20 to 25 and is collected in the condenser 18 via the drain pipe 51.
【００２４】各給水加熱器２０〜２５の入口及び第１給
水加熱器２５の出口には、給水温度を計測するための熱
電対温度センサ３２〜３８（Ｔ０〜Ｔ６）が設置されて
いる。また、各給水加熱器２０〜２５には、器内圧力を
計測するための圧力センサ３９〜４４（Ｐ１〜Ｐ６）が
設置され、更に、ドレン温度を計測するための熱電対温
度センサ４５〜５０（ＴＤ１〜ＴＤ６）が設置されてい
る。Thermocouple temperature sensors 32 to 38 (T0 to T6) for measuring the feed water temperature are installed at the inlets of the feed water heaters 20 to 25 and the outlet of the first feed water heater 25, respectively. Further, pressure sensors 39 to 44 (P1 to P6) for measuring the internal pressure of the feed water heaters 20 to 25 are installed, and thermocouple temperature sensors 45 to 50 for measuring the drain temperature. (TD1 to TD6) are installed.
【００２５】図３は、監視診断装置のブロック図であ
る。図１に示した給水加熱系統に設置された熱電対温度
センサ３２〜３８、圧力センサ３９〜４４及び熱電対温
度センサ４５〜５０から出力される出力信号は、それぞ
れ、Ａ／Ｄ変換部５３によってディジタル信号に変換さ
れ、一旦、センサ出力記憶部５４に記憶される。センサ
出力記憶部５４に記憶された出力信号は、図４に示した
グルーピング法に従ってグループ編成するセンサグルー
プ記憶部６１を介して判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）に
転送される。FIG. 3 is a block diagram of the monitoring / diagnosing device. Output signals output from the thermocouple temperature sensors 32 to 38, the pressure sensors 39 to 44, and the thermocouple temperature sensors 45 to 50 installed in the feed water heating system shown in FIG. 1 are respectively output by the A / D converter 53. It is converted into a digital signal and is temporarily stored in the sensor output storage unit 54. The output signal stored in the sensor output storage unit 54 is transferred to the determination units 55 (a) to 55 (f) via the sensor group storage unit 61 that performs group organization according to the grouping method shown in FIG.
【００２６】各判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）は、それ
ぞれ制約式を記憶しており、入力した各センサの出力信
号が該制約式を満足するかどうかを判定して異常の有無
を検出し、異常なセンサを同定する。この結果は、セン
サ監視診断総合判断部５７に転送し、異常センサが同定
できている場合には予測値算出部５６（ａ）〜５６
（ｆ）により該異常センサの出力信号の予測値を算出す
る。算出した予測値は前記センサ出力記憶部５４に転送
し、異常センサに対応する記憶値を書き換える。Each of the judging sections 55 (a) to 55 (f) stores a constraint expression, and judges whether or not the input output signal of each sensor satisfies the constraint expression to determine whether or not there is an abnormality. Detect and identify abnormal sensors. This result is transferred to the sensor monitoring diagnosis comprehensive determination unit 57, and when the abnormal sensor can be identified, the predicted value calculation units 56 (a) to 56 (56).
The predicted value of the output signal of the abnormality sensor is calculated by (f). The calculated predicted value is transferred to the sensor output storage unit 54, and the stored value corresponding to the abnormal sensor is rewritten.
【００２７】センサ出力記憶部５４は、書き換えた信号
を判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）に転送し、再度の判定
処理を実行する。そして、センサ監視診断総合判断部５
７は、判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）での再判定処理の
結果に基づいて異常センサからの出力信号の総てを予測
値と書き換えるまで上記処理を繰り返す。The sensor output storage unit 54 transfers the rewritten signal to the judgment units 55 (a) to 55 (f) and executes the judgment process again. Then, the sensor monitoring diagnosis comprehensive judgment unit 5
7 repeats the above processing until all the output signals from the abnormality sensor are rewritten to the predicted values based on the result of the re-determination processing in the determination units 55 (a) to 55 (f).
【００２８】なお、判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）と予
測値算出部５６（ａ）〜５６（ｆ）は、グループ（ａ）
〜（ｆ）毎に並列に演算処理を行なっているので、処理
の繰り返し回数が増えても演算時間が問題になるような
ことはない。The decision units 55 (a) to 55 (f) and the predicted value calculation units 56 (a) to 56 (f) are arranged in the group (a).
Since calculation processing is performed in parallel for each (f) to (f), calculation time does not pose a problem even if the number of times the processing is repeated increases.
【００２９】センサ出力記憶部５４は、異常センサに関
する記憶値を予測値で置き換える処理を終了すると、記
憶した信号を系統監視診断部５８に転送し、従来と同様
な手法で系統の監視診断を行なう。そして、センサ監視
診断の結果及び系統監視診断の結果を共に記録部５９で
記録し、表示部６０で表示する。When the sensor output storage unit 54 completes the process of replacing the stored value relating to the abnormal sensor with the predicted value, the stored signal is transferred to the system monitoring and diagnosing unit 58, and system monitoring and diagnosis is performed by a method similar to the conventional one. . Then, both the result of the sensor monitoring diagnosis and the result of the system monitoring diagnosis are recorded in the recording unit 59 and displayed on the display unit 60.
【００３０】各判断部５５（ａ）〜５５（ｆ）には、経
験的に求めた次の制約式（３）〜（６）を記憶する。The following constraint expressions (3) to (6), which are empirically obtained, are stored in the respective judging sections 55 (a) to 55 (f).
【００３１】 Ａ1n＜Ｔn-1 −Ｔn ＜Ａ2n ……（３） Ａ3n＜Ｐn −ｆ（（Ｔn-1 ＋Ｔn ）／２）＜Ａ4n ……（４） Ａ5n＜（Ｐn-1 ＋Ｔn ）／２−ＴＤn ＜Ａ6n ……（５） Ａ7n＜Ｐn −ｆ（ＴＤn ）＜Ａ8n ……（６） ここで、Ａn は定数、Ｔn は給水温度（センサの出力信
号）、Ｐn は給水加熱器内圧力（センサの出力信号）、
ＴＤn はドレン温度（センサの出力信号）、ｆ（Ｔ）は
温度Ｔのときの水の蒸気圧を表わす関数である。A1n <Tn-1 −Tn <A2n (3) A3n <Pn −f ((Tn-1 + Tn) / 2) <A4n (4) A5n <(Pn-1 + Tn) / 2- TDn <A6n (5) A7n <Pn-f (TDn) <A8n (6) where An is a constant, Tn is the feed water temperature (sensor output signal), and Pn is the feed water heater internal pressure (sensor). Output signal),
TDn is a drain temperature (output signal of the sensor), and f (T) is a function representing the vapor pressure of water at the temperature T.
【００３２】ここで、図５に示すパターン１のように、
熱電対温度センサ３２（Ｔ0 ），３３（Ｔ1 ）の出力信
号の値が低下した場合を想定する。このような温度分布
の場合には、従来の方法では、第２給水加熱器２４の熱
交換効率の低下か、熱電対温度センサ３２（Ｔ0 ），３
３（Ｔ1 ）に同時に異常発生か、を識別することができ
ない。しかし、本発明になる前記実施形態に従えば、第
２給水加熱器２４の熱交換効率が低下した場合には、給
水加熱器圧力センサ３９の出力信号Ｐ1 と給水加熱器圧
力センサ４０の出力信号Ｐ2 及びドレン温度を計測する
熱電対温度センサ４５の出力信号ＴＤ1 と熱電対温度セ
ンサ４６の出力信号ＴＤ2 の値も変化し、判断部５５
（ａ），５５（ｂ）では制約式（３）〜（６）を満足す
ると判断し、センサ出力記憶部５４は記憶信号をそのま
ま系統監視診断部５８に転送するので、系統監視診断部
５８は第２給水加熱器２４の熱交換効率が低下したとい
う診断を下す。Here, as pattern 1 shown in FIG.
It is assumed that the values of the output signals of the thermocouple temperature sensors 32 (T0) and 33 (T1) have decreased. In the case of such a temperature distribution, according to the conventional method, the heat exchange efficiency of the second feed water heater 24 is lowered, or the thermocouple temperature sensors 32 (T0), 3 are used.
It is not possible to identify whether or not an abnormality has occurred simultaneously in 3 (T1). However, according to the above-described embodiment of the present invention, when the heat exchange efficiency of the second feed water heater 24 decreases, the output signal P1 of the feed water heater pressure sensor 39 and the output signal of the feed water heater pressure sensor 40. The values of the output signal TD1 of the thermocouple temperature sensor 45 and the output signal TD2 of the thermocouple temperature sensor 46 that measure P2 and the drain temperature also change, and the determination unit 55
In (a) and 55 (b), it is determined that the constraint expressions (3) to (6) are satisfied, and the sensor output storage unit 54 transfers the storage signal as it is to the system monitoring diagnosis unit 58. A diagnosis is made that the heat exchange efficiency of the second feed water heater 24 has decreased.
【００３３】一方、熱電対温度センサ３２（Ｔ0 ），３
３（Ｔ1 ）に同時に異常が発生している場合には、グル
ープ（ｂ）において式（３）〜（５）が満たされず、グ
ループ（ｃ）において熱電対温度センサ３４（Ｔ2 ）は
正常と判定されることから、熱電対温度センサ３３（Ｔ
1 ）に異常が発生していることを同定することができ
る。そこで、センサ出力記憶部５４の当該温度センサ３
３の信号を予測値で代替し、判断部５（ａ）で監視診断
を再実行すると、熱電対温度センサ３２（Ｔ0 ）に異常
が発生していることを同定することができる。On the other hand, the thermocouple temperature sensors 32 (T0), 3
When an abnormality occurs simultaneously in 3 (T1), the equations (3) to (5) are not satisfied in the group (b), and the thermocouple temperature sensor 34 (T2) is determined to be normal in the group (c). Therefore, the thermocouple temperature sensor 33 (T
It is possible to identify that an abnormality has occurred in 1). Therefore, the temperature sensor 3 of the sensor output storage unit 54
By substituting the predicted value for the signal of No. 3 and re-execution of the monitoring diagnosis by the determination unit 5 (a), it is possible to identify that an abnormality has occurred in the thermocouple temperature sensor 32 (T0).
【００３４】同様に、予測値で代替した信号を系統監視
診断部５８に転送して入力すると、該系統監視診断部５
８は系統は正常と判断する。Similarly, when the signal replaced with the predicted value is transferred to the system monitoring / diagnosing unit 58 and input, the system monitoring / diagnosing unit 5 receives the signal.
8 is judged to be normal.
【００３５】また、図５に示すパターン２のように、熱
電対温度センサ３３（Ｔ1 ）からの出力信号が低下した
場合は、従来の方法では、熱電対温度センサ３３（Ｔ1
）の異常か／第２給水加熱器２４の熱交換率低下と熱
電対温度センサ３２（Ｔ0 ）の異常の同時発生かを識別
することができない。しかしながら、本発明になる前記
実施形態によれば、熱電対温度センサ３３（Ｔ1 ）が異
常である場合には、これを判断部５５（ｂ）でそれを同
定し、これを予測値で代替することにより、系統は正常
である、ことを判断することができる。When the output signal from the thermocouple temperature sensor 33 (T1) is lowered as in the pattern 2 shown in FIG. 5, the thermocouple temperature sensor 33 (T1) is used by the conventional method.
)) / It is impossible to discriminate whether the heat exchange rate of the second feed water heater 24 is lowered and the thermocouple temperature sensor 32 (T0) is abnormal at the same time. However, according to the above-described embodiment of the present invention, when the thermocouple temperature sensor 33 (T1) is abnormal, the determination unit 55 (b) identifies it and substitutes it with the predicted value. From this, it can be determined that the strain is normal.
【００３６】一方、第２給水加熱器２４の熱交換率低下
と熱電対温度センサ３２（Ｔ0 ）が同時に発生した場合
には、判断部５５（ａ）は該温度センサ３２（Ｔ0 ）が
異常であることを同定し、その出力信号を予測値で代替
することにより、該代替した予測値を入力する系統監視
診断部５８は第２給水加熱器２４の熱交換率低下を判断
することができる。On the other hand, when the decrease in the heat exchange rate of the second feed water heater 24 and the thermocouple temperature sensor 32 (T0) occur at the same time, the determination unit 55 (a) indicates that the temperature sensor 32 (T0) is abnormal. By identifying the existence and substituting the output signal with the predicted value, the system monitoring and diagnosis unit 58, which inputs the substituted predicted value, can determine the decrease in the heat exchange rate of the second feed water heater 24.
【００３７】[0037]
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、前述の
ように構成されているので、複数のセンサに同時に異常
が発生した場合やセンサの異常とプラントの異常が同時
に発生した場合にも、プラントを稼働させたままの状態
で、センサの異常発生の有無とプラントの異常発生の有
無を正確に監視診断することができる。As described above, according to the present invention, since it is configured as described above, when an abnormality occurs in a plurality of sensors at the same time, or when an abnormality of the sensor and an abnormality of the plant occur at the same time. Also, it is possible to accurately monitor and diagnose the presence / absence of an abnormality in the sensor and the presence / absence of an abnormality in the plant while the plant is operating.
【図１】本発明の原理を説明するためのセンサグルーピ
ングの一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of sensor grouping for explaining the principle of the present invention.
【図２】本発明になるプラント監視診断方法を実施した
給水加熱系統とそれに関連するセンサを中心とする発電
プラントの系統図である。FIG. 2 is a system diagram of a power plant centering on a feed water heating system and a sensor related to the system, which implements the plant monitoring and diagnosing method according to the present invention.
【図３】本発明になる監視診断装置のブロック図であ
る。FIG. 3 is a block diagram of a monitoring diagnostic device according to the present invention.
【図４】本発明になる監視診断装置におけるセンサのグ
ルーピング方法を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a sensor grouping method in the monitoring diagnostic apparatus according to the present invention.
【図５】本発明になる監視診断装置の実施形態説明のた
めに仮定した熱電対温度センサの特性図である。FIG. 5 is a characteristic diagram of a thermocouple temperature sensor assumed for explaining the embodiment of the monitoring diagnostic apparatus according to the present invention.
１〜１０ センサ １１〜１５ グループＡ〜Ｅ １６ ボイラ １７ タービン １８ 復水器 １９ 復水ポンプ ２０〜２５ 第５〜第１給水加熱器 ３２〜３８ 熱電対温度センサ ５２ 監視診断装置 ５４ センサ出力記憶装置 ５５（ａ）〜（ｆ） 判断部 ５６（ａ）〜（ｆ） 予測値算出部 ５７ センサ監視診断総合判断部 ５８ 系統監視診断部 1-10 Sensor 11-15 Group A-E 16 Boiler 17 Turbine 18 Condenser 19 Condensate pump 20-25 5th-5th feedwater heater 32-38 Thermocouple temperature sensor 52 Monitoring diagnostic device 54 Sensor output storage device 55 (a)-(f) judgment part 56 (a)-(f) prediction value calculation part 57 sensor monitoring diagnosis comprehensive judgment part 58 system monitoring diagnosis part
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０５Ｂ 23/02 ３０２ 0360−3Ｈ Ｇ０５Ｂ 23/02 ３０２Ｓ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI technical display location G05B 23/02 302 0360-3H G05B 23/02 302S
Claims (5)
出力信号に基づいて該プラントに発生する異常の検出と
異常内容の同定を行なうプラント監視診断装置により、
監視対象とするプラント系統内のセンサを複数のグルー
プに分割してグループ毎にセンサの監視診断を行なうプ
ラント監視診断方法において、 センサの出力信号が満たすべき制約を幾つかの等式また
は不等式で定義できる単位を１グループとし、異なる２
つのグループが同一のセンサを共有する場合に該異なる
両グループが結合していると定義するときに、総てのグ
ループを１以上の他のグループと結合させ、監視診断対
象の１つのグループに異常発生を検出したときには該グ
ループに結合した他のグループの異常の有無を参照して
前記監視診断対象グループ内において異常が発生したセ
ンサを特定することを特徴とするプラント監視診断方
法。1. A plant monitoring and diagnosing device for detecting an abnormality occurring in the plant and identifying an abnormality content based on output signals from a large number of sensors installed in the plant,
In a plant monitoring diagnostic method that divides the sensors in the monitored plant system into multiple groups and performs sensor monitoring diagnosis for each group, the constraints that the sensor output signal must satisfy are defined by some equations or inequalities. The unit that can be made is one group, and different
When two groups share the same sensor and both different groups are defined as being combined, all groups are combined with one or more other groups, and one group of the monitoring diagnosis object is abnormal. A plant monitoring and diagnosing method, characterized in that, when an occurrence is detected, a sensor in which an abnormality has occurred in the monitoring and diagnosis target group is specified by referring to the presence or absence of an abnormality in another group connected to the group.
て、監視診断対象グループ内で異常が発生したセンサを
同定した場合には、そのグループの制約式から前記異常
センサの予測値を算出し、該異常センサを含む他のグル
ープのセンサの監視診断を前記予測値を用いて再実行す
ることを特徴とするプラント監視診断方法。2. The plant monitoring and diagnosing method according to claim 1, wherein when a sensor in which an abnormality has occurred is identified in a monitoring and diagnosis target group, a predicted value of the abnormality sensor is calculated from a constraint equation of the group, A plant monitoring and diagnosing method, characterized in that the monitoring diagnosis of another group of sensors including an abnormal sensor is re-executed using the predicted value.
法において、同定した異常センサの出力信号を予測値と
代替してからプラントに発生するセンサ以外の異常検出
と異常内容の同定を行なうことを特徴とするプラント監
視診断方法。3. The plant monitoring and diagnosing method according to claim 1 or 2, wherein the output signal of the identified abnormal sensor is replaced with a predicted value, and then the abnormality detection other than the sensor occurring in the plant and the identification of the abnormality content are performed. A characteristic plant monitoring and diagnosis method.
出力信号に基づいて該プラントに発生する異常の検出と
異常内容の同定を行なうプラント監視診断装置におい
て、 各センサの出力信号を記憶するセンサ出力記憶部と、 各センサのグループを記憶するセンサグループ記憶部
と、 前記センサ出力記憶部に記憶されている各センサの出力
信号が制約式を満たすかどうかを判定する判断部と、 グループ内の他のセンサの出力信号と前記制約式から異
常センサの出力信号の予測値を算出して前記センサ出力
記憶部に記憶されている前記異常センサの記憶値を書き
換える予測値算出部と、を設けたことを特徴とする監視
診断装置。4. In a plant monitoring and diagnosing device for detecting an abnormality occurring in a plant and identifying an abnormality content based on output signals from a large number of sensors installed in the plant, a sensor output for storing an output signal of each sensor. A storage unit, a sensor group storage unit that stores a group of each sensor, a determination unit that determines whether or not the output signal of each sensor stored in the sensor output storage unit satisfies a constraint equation, and another unit within the group. A predicted value calculation unit that calculates a predicted value of the output signal of the abnormal sensor from the sensor output signal and the constraint expression and rewrites the stored value of the abnormal sensor stored in the sensor output storage unit. Monitoring and diagnostic device characterized by.
の出力信号を予測値と代替してからプラントに発生する
センサ以外の異常検出と異常内容の同定を行なう系統監
視診断部を設けたことを特徴とする監視診断装置。5. The system monitoring and diagnosing unit according to claim 4, wherein an output signal of the identified abnormal sensor is replaced with a predicted value, and then an abnormality other than the sensor generated in the plant is detected and an abnormality content is identified. Characteristic monitoring and diagnostic device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7310991A JPH09145553A (en) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | Method and apparatus for monitoring/diagnosing plant |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7310991A JPH09145553A (en) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | Method and apparatus for monitoring/diagnosing plant |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09145553A true JPH09145553A (en) | 1997-06-06 |
Family
ID=18011829
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7310991A Pending JPH09145553A (en) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | Method and apparatus for monitoring/diagnosing plant |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09145553A (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018044040A1 (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | Method for pre-detecting abnormality sign of nuclear power plant device including processor for determining device importance and warning validity, and system therefor |
| KR20180024333A (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | Device abnormality presensing method and system using thereof |
| JP2019515278A (en) * | 2016-04-29 | 2019-06-06 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフトＳｉｅｍｅｎｓ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ | Fault diagnosis during turbine unit testing |
| JP2019145160A (en) * | 2016-10-21 | 2019-08-29 | 日本電気株式会社 | Display method, display device, and program |
| WO2024101443A1 (en) * | 2022-11-10 | 2024-05-16 | 伸和コントロールズ株式会社 | State sensing device, state sensing method, and computer program |
-
1995
- 1995-11-29 JP JP7310991A patent/JPH09145553A/en active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019515278A (en) * | 2016-04-29 | 2019-06-06 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフトＳｉｅｍｅｎｓ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ | Fault diagnosis during turbine unit testing |
| US11187621B2 (en) | 2016-04-29 | 2021-11-30 | Siemens Energy Global GmbH & Co. KG | Fault diagnosis during testing of turbine unit |
| WO2018044040A1 (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | Method for pre-detecting abnormality sign of nuclear power plant device including processor for determining device importance and warning validity, and system therefor |
| KR20180024333A (en) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | Device abnormality presensing method and system using thereof |
| CN112085200A (en) * | 2016-08-29 | 2020-12-15 | 韩国水力原子力株式会社 | Method and system for pre-detecting signs of abnormality in nuclear power plant equipment including process for determining equipment importance and alarm validity |
| US11200790B2 (en) | 2016-08-29 | 2021-12-14 | Korea Hydro & Nuclear Power Co., Ltd. | Method for pre-detecting abnormality sign of nuclear power plant device including processor for determining device importance and warning validity, and system therefor |
| JP2019145160A (en) * | 2016-10-21 | 2019-08-29 | 日本電気株式会社 | Display method, display device, and program |
| WO2024101443A1 (en) * | 2022-11-10 | 2024-05-16 | 伸和コントロールズ株式会社 | State sensing device, state sensing method, and computer program |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2064626B1 (en) | Kernel-based method for detecting boiler tube leaks | |
| EP0030459A1 (en) | System for monitoring steam condenser performance | |
| JP6884078B2 (en) | Plant abnormality monitoring system | |
| CN102692248B (en) | The deteriorated sensor realized in transmitter detects | |
| JP6304767B2 (en) | SENSOR MONITORING DEVICE, SENSOR MONITORING METHOD, AND SENSOR MONITORING PROGRAM | |
| EP3514642B1 (en) | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system | |
| JP7260292B2 (en) | Abnormality diagnosis device and abnormality diagnosis method | |
| CN110243497A (en) | A kind of sensor fault diagnosis method and system based on principal component analysis | |
| JPH09145553A (en) | Method and apparatus for monitoring/diagnosing plant | |
| JP3394817B2 (en) | Plant diagnostic equipment | |
| JP2019049391A (en) | Plant abnormal place estimation system | |
| WO2018003028A1 (en) | Boiler failure determining device, failure determining method, and service method | |
| CN114708712A (en) | Information fusion method for fault detection of chemical process reactor | |
| JP5355710B2 (en) | Process signal extraction system and method | |
| Singer et al. | A pattern-recognition-based, fault-tolerant monitoring and diagnostic technique | |
| CN109269664B (en) | Furnace temperature measuring device and boiler | |
| JP2021026393A (en) | Plant monitoring system, plant monitoring method, and program | |
| JP3402728B2 (en) | Monitoring method for power plant abnormalities | |
| CN118225268A (en) | Device and method for measuring temperature of heating surface in dry-wet state conversion process of boiler | |
| JP2540727B2 (en) | Plant parameter abnormal amount search method and apparatus | |
| JPS6091289A (en) | Diagnostic system of abnormality of multiplied signal | |
| CN116951394A (en) | Boiler tube fault diagnosis and early warning method and system based on boiler wall temperature monitoring | |
| CN117663353A (en) | Fault detection and diagnosis method for nuclear power ventilation air conditioning system | |
| JPS5834758B2 (en) | Condenser performance monitoring method | |
| JP2004334418A (en) | Abnormality detecting device and method for automation system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |