JPH09145553A - プラント監視診断方法及び装置 - Google Patents
プラント監視診断方法及び装置Info
- 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 And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 プラント稼働中に複数のセンサ及び系統の監
視診断を可能にする。 【解決手段】 センサ１〜１０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
グループとして複数のグループ１１〜１５を構成し、総
てのグループに他のグループのセンサを含ませ、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
該グループのセンサを含む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。
視診断を可能にする。 【解決手段】 センサ１〜１０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
グループとして複数のグループ１１〜１５を構成し、総
てのグループに他のグループのセンサを含ませ、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
該グループのセンサを含む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。
Description
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
参照して説明する。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
（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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
験的に求めた次の制約式（３）〜（６）を記憶する。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
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。
【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。
ングの一例を示すブロック図である。
【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。
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。
【図３】本発明になる監視診断装置のブロック図であ
る。
る。
【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。
ルーピング方法を示すブロック図である。
【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。
めに仮定した熱電対温度センサの特性図である。
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
───────────────────────────────────────────────────── 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
Claims (5)
- 【請求項１】 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。 - 【請求項２】 請求項１のプラント監視診断方法におい
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。 - 【請求項３】 請求項１または２のプラント監視診断方
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。 - 【請求項４】 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。 - 【請求項５】 請求項４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。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7310991A JPH09145553A (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | プラント監視診断方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7310991A JPH09145553A (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | プラント監視診断方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09145553A true JPH09145553A (ja) | 1997-06-06 |
Family
ID=18011829
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7310991A Pending JPH09145553A (ja) | 1995-11-29 | 1995-11-29 | プラント監視診断方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09145553A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018044040A1 (ko) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | 기기 중요도와 경보 유효성 판단 프로세서를 포함한 원자력발전소 기기 이상징후 사전감지 방법 및 그 시스템 |
| KR20180024333A (ko) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | 기기 이상징후 사전감지 방법 및 시스템 |
| JP2019515278A (ja) * | 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 | タービンユニットのテスト中の故障診断 |
| JP2019145160A (ja) * | 2016-10-21 | 2019-08-29 | 日本電気株式会社 | 表示方法、表示装置、および、プログラム |
| WO2024101443A1 (ja) * | 2022-11-10 | 2024-05-16 | 伸和コントロールズ株式会社 | 状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラム |
-
1995
- 1995-11-29 JP JP7310991A patent/JPH09145553A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019515278A (ja) * | 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 | タービンユニットのテスト中の故障診断 |
| US11187621B2 (en) | 2016-04-29 | 2021-11-30 | Siemens Energy Global GmbH & Co. KG | Fault diagnosis during testing of turbine unit |
| WO2018044040A1 (ko) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | 기기 중요도와 경보 유효성 판단 프로세서를 포함한 원자력발전소 기기 이상징후 사전감지 방법 및 그 시스템 |
| KR20180024333A (ko) * | 2016-08-29 | 2018-03-08 | 한국수력원자력 주식회사 | 기기 이상징후 사전감지 방법 및 시스템 |
| CN112085200A (zh) * | 2016-08-29 | 2020-12-15 | 韩国水力原子力株式会社 | 包括确定设备重要度和警报有效性的处理程序的用于预检核电站设备异常迹象的方法及*** |
| 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 (ja) * | 2016-10-21 | 2019-08-29 | 日本電気株式会社 | 表示方法、表示装置、および、プログラム |
| WO2024101443A1 (ja) * | 2022-11-10 | 2024-05-16 | 伸和コントロールズ株式会社 | 状態検知装置、状態検知方法及びコンピュータプログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0030459B1 (en) | System for monitoring steam condenser performance | |
| EP2064626B1 (en) | Kernel-based method for detecting boiler tube leaks | |
| JP6884078B2 (ja) | プラント異常監視システム | |
| CN102692248B (zh) | 在变送器中实现的劣化传感器检测 | |
| JP6304767B2 (ja) | センサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラム | |
| EP3514642B1 (en) | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system | |
| JP7260292B2 (ja) | 異常診断装置及び異常診断方法 | |
| CN110243497A (zh) | 一种基于主成分分析的传感器故障诊断方法及*** | |
| JPH09145553A (ja) | プラント監視診断方法及び装置 | |
| JP3394817B2 (ja) | プラント診断装置 | |
| WO2018003028A1 (ja) | ボイラーの故障判定装置、故障判定方法およびサービス方法 | |
| CN114708712A (zh) | 一种化工过程反应器故障检测的信息融合方法 | |
| JP5355710B2 (ja) | プロセス信号の抽出システムおよび方法 | |
| Singer et al. | A pattern-recognition-based, fault-tolerant monitoring and diagnostic technique | |
| CN109269664B (zh) | 一种炉膛温度测量装置及锅炉 | |
| JP2021026393A (ja) | プラント監視装置、プラント監視方法、及びプログラム | |
| JP3402728B2 (ja) | 発電プラントの異常監視方法 | |
| CN118225268A (zh) | 锅炉干湿态转换过程中受热面温度的测量设备及方法 | |
| JPS61282903A (ja) | 診断装置 | |
| JP2540727B2 (ja) | プラントパラメ―タ異常量検索方法及びその装置 | |
| JPS6091289A (ja) | 多重化信号異常診断方式 | |
| Tzanos | On-line validation of safety parameters and fault identification | |
| CN117663353A (zh) | 核电通风空调***的故障检测与诊断方法 | |
| JPS5834758B2 (ja) | 復水器性能監視方法 | |
| JP2004334418A (ja) | オートメーションシステムの異常検出装置及び異常検出方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |