JPS58186807A - Plant diagnosing device - Google Patents

Plant diagnosing device

Info

Publication number
JPS58186807A
JPS58186807A JP57069060A JP6906082A JPS58186807A JP S58186807 A JPS58186807 A JP S58186807A JP 57069060 A JP57069060 A JP 57069060A JP 6906082 A JP6906082 A JP 6906082A JP S58186807 A JPS58186807 A JP S58186807A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cause
node
storage device
logical operation
result
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
Application number
JP57069060A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Mitsuhiko Fujii
藤井　光彦
「峰」尾　佳幸
Yoshiyuki Mineo
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP57069060A priority Critical patent/JPS58186807A/en
Publication of JPS58186807A publication Critical patent/JPS58186807A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
    • G05B23/0278—Qualitative, e.g. if-then rules; Fuzzy logic; Lookup tables; Symptomatic search; FMEA

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

PURPOSE:To improve the efficiency of man-machine communication by performing the execution of a cause result tree separately at a logical operation part which performs the logical operation of each node and a diagnostic analysis part which identifies and forecasts causes. CONSTITUTION:Process data is inputted to and quantized by a data collecting device, 1 whose output is sent to an arithmetic processing unit 2. The unit 2 compares the process data with a reference value to convert the data into 0 when it is within a permissible range or into 1 when not, and stores the result and event occurrence time in a storage device 3. An arithmetic processing unit 7 for logical operation part inputs an observation value from the device 3 to perform all logical operations cyclically at every time by following the gate logic of the cause result tree CCT stored in a storage device 4, and stores the result in a storage device 8. An arithmetic processing unit 9 for diagnostic analysis part compares observation data from the device 3 with a logical operation value from the device 8 with regard to the CCT logic of the device 4 to detect a change of an entry node according to whether the comparison result show coincidence or dissidence while identifying and forecasting the cause, and displays the result on a display 6.

Description

【発明の詳細な説明】 コノ発明は、大規模プラントの運転信頼性、稼動率の向
上に寄与するために、プラントの異常事象をオンライン
・リアル・タイムで同定し、かつ将来の予測をするプラ
ント診断装置に関するものである。Detailed Description of the Invention The present invention is a plant system that identifies plant abnormalities online and in real time and predicts the future in order to contribute to improving the operational reliability and availability of large-scale plants. This invention relates to diagnostic equipment.

従来この褌の装置として第１図に示すものがあった。図
に２いて、（１）はプロセスデータを読み込む友めのデ
ータ収集装置（例えは、アナログ・ディジタル変換器）
　％　（２１はプロセスデータを基準値と比較し、ｌ「
容範囲内にあれば０”、範囲外にあれは“ｌ”に変換す
るための演算処理装置１　、（３３は演算処理装置１（
２）が演算処理した結果を格納しておく記憶装［ｉｌ　
１、（４）は原因結果ツリー（以下ＯＣＴと記す）を記
憶しておく記憶装置２　、（６１は記憶装置１（３）と
２（４）に格納しであるプロセス情報とＣＣＴを用いて
異常の第１原因を同定し、かつ将来の予測をする診断処
理装置、（６）は診断結果を表示するためのブラウン管
表示装置である。A conventional loincloth device has been shown in FIG. In Figure 2, (1) is a companion data acquisition device (for example, an analog-to-digital converter) that reads process data.
% (21 compares the process data with the reference value and
If it is within the range, it is converted to “0”, and if it is outside the range, it is converted to “l”.
2) is a storage device that stores the results of calculation processing.
1 and (4) are storage devices 2 and 61 that store cause-and-effect trees (hereinafter referred to as OCT), using process information and CCT stored in storage devices 1 (3) and 2 (4). A diagnostic processing device identifies the first cause of the abnormality and predicts the future, and (6) is a cathode ray tube display device for displaying the diagnostic results.

次に動作について説明する。Next, the operation will be explained.

プロセス・データをＸｌ（ｉ−１，２，・・・、Ｎ）と
する。Let the process data be Xl (i-1, 2, . . . , N).

Ｘｉはデータ収集装置（１）によ）置子化される。蓋子
化されたデータＸｉを入力として演算処理装置（２）は
０式に示す処理を施こし、その結果５ｉ（ｉ−１，２゜
・・、Ｎ）及び事象発生時刻を記憶装置（３）に格納す
る。Xi is localized by the data collection device (1). The arithmetic processing unit (2) receives the covered data Xi as input and performs the processing shown in equation 0, and stores the results 5i (i-1, 2°, . . . , N) and the event occurrence time in the storage device (3). Store in.

ここでＳｉをＸｉのステータスと呼ぶ。また、ステータ
スか１となった時間を事象発生時刻と呼ぶ。Here, Si is called the status of Xi. Further, the time when the status becomes 1 is called the event occurrence time.

記ｔＪｉ装置ｉｆｔ　（４）に格納されているＣ　Ｃ’
Ｉ’の一部分の例を第２図に示す。第２図中、Ｍ６．Ｍ
ｒは診断メツセージ、τは時間遅れ、ＧｓｕＧｕは論理
積ゲート。C C' stored in the Ji device ift (4)
An example of a portion of I' is shown in FIG. In Figure 2, M6. M
r is a diagnostic message, τ is a time delay, and GsuGu is an AND gate.

ＧＨ＋　Ｇｔｔは論理和ゲートを夫々示す。ＯＣＴにお
いて、Ｓｉが定義される位置をノードと呼んでいる。GH+Gtt each indicates an OR gate. In OCT, the position where Si is defined is called a node.

第２図中のＳｌ＋・・・、Ｓ７は記憶装置（３）に格納
されている。異常の伝播シーケンスをステータスの論理
関係として記述したのがＣＣＴであるが、ステータス間
の事象伝播時間が重要な場合は、時間遅゛れ（第２図中
のｒ）を用いる。、ＣＣＴ′ｉｉＩ！行処理は記憶装置
（３」と（４）からの情報な基に診断処理装置ｔ　（６
３で行なわれる。外乱の第ｌ原因検索のため以下の処理
が実施される。Sl+..., S7 in FIG. 2 are stored in the storage device (3). CCT describes an abnormality propagation sequence as a logical relationship between statuses, but when the event propagation time between statuses is important, a time delay (r in FIG. 2) is used. , CCT'iii! The line processing is performed by the diagnostic processing unit t (6
It is done in 3. The following process is performed to search for the first cause of disturbance.

まず多数の００１群の中から検索すべきサブＯＣＴ部分
を描出するために記憶装置（３１に格納されているエン
トリーノード（ｙｓ析を始めるノードとしてあらかじめ
指定）のうちステータスが変化したものを検出し、その
ノードから下位のノード側への検索が始まる。そ°して
最初のゲートがＡＮＪ）ゲートかＯＲゲートか調べる。First, in order to draw the sub-OCT part to be searched from among the large number of 001 groups, one whose status has changed is detected among the entry nodes (designated in advance as the node from which ys analysis starts) stored in the storage device (31). , the search starts from that node to the lower node side.Then, it is checked whether the first gate is an ANJ) gate or an OR gate.

次に記憶装置（３）に＊＠込まれているプラント観測デ
ータであるそのゲートの各入力の状態及び事象発生時刻
の関係が、記憶装置（４）に−ｉｌ：き込まれているＯ
ＣＴモデルと一致しているか調べる。ロジックが成立し
ている場合、更に下位のノードへと展開するため記憶装
＠　（４）に格納されているＯＣＴモデルに従って次の
検索すべきノードを決める。検索ノードの順番は、エン
トリーノードから始めて、エントリー・ノードに対して
子供に当るノードを全てｌＩＫ索したのち孫に当るノー
ドを全て検索すると１う順序である。Next, the relationship between the state of each input of the gate and the event occurrence time, which is the plant observation data stored in the storage device (3), is stored in the storage device (4).
Check whether it matches the CT model. If the logic is established, the next node to be searched is determined according to the OCT model stored in the storage device @(4) in order to expand to lower nodes. The order of search nodes is such that starting with the entry node, searching for all nodes that are children of the entry node, and then searching for all nodes that are grandchildren of the entry node.

こうして順番に従って、エントリー・ノードの下方に接
続されている各ゲート毎に、各ゲートの入力側のノード
の偽（不一致）、真（一致）を判定し、真なブランチを
継ぎあわせていく。そして展開がブライマリ−・ノード
にまで達すると、このエントリー・ノードのロジックが
成立し、原因同定が成功したと判定する。ＯＣＴ　（７
）％所に事象間のタイムディレィが設定さ扛ているが実
際にこれより早く事象が進行した場合には、それ以下の
ノードの展開は行なわない。In this way, in order, for each gate connected below the entry node, it is determined whether the node on the input side of each gate is false (mismatch) or true (match), and true branches are spliced together. When the expansion reaches the primary node, the logic of this entry node is established, and it is determined that the cause identification has been successful. OCT (7
) A time delay between events is set at %, but if the event actually progresses faster than this, the nodes below that are not expanded.

すなわち、展開の途中でエントリー・ノードに対してカ
ット・セットがない事が判明した時はそこで診断を打ち
切る。例えｉｌｌ：ＡＮＩ）ロジックの一方が「偽」で
あれは以下の展開は行なわない。従って、診断が打ち切
られるか又は終了すれは、次のエン）　ＩＪ−・ノード
からの解析が優先順位を考慮して実行される。以上の処
理を第３図のＯＣＴについて説明する。第３図中、　Ｍ
ｌ、　Ｍ４　、　Ｍａｙ　ＨＭ＠畠　　は診断メツセー
ジＩ　Ｇｌ畠＋　Ｇ１４　＋　Ｇｔｓ　＋　Ｇｓａは論
理積ゲート。That is, when it is found that there is no cut set for the entry node during expansion, the diagnosis is stopped at that point. For example, if one of the logics (ill:ANI) is "false", the following expansion will not be performed. Therefore, when the diagnosis is aborted or terminated, the analysis from the next IJ-node is performed taking priority into account. The above processing will be explained with respect to the OCT shown in FIG. In Figure 3, M
l, M4, May HM@Hata is a diagnostic message I Gl Hatake + G14 + Gts + Gsa is an AND gate.

Ｏｔｓ　＋　ｑｕ　ｔ　Ｇｔａ　ｒ　Ｇｔｅ　ｒ　Ｏｔ
ｘ　＊　Ｇａｓ　ｒ　Ｇｔｏは論理和ゲート。Ots + qu t Gtar Gter Ot
x * Gas r Gto is an OR gate.

■は観測ノード、Ｏは非観側ノードＶｌ−Ｖ２３は観測
機器名、Ｈは要求条件を夫々示す。第３図のＣＣ’ｌ’
に対応する可観測ノードのステータス例を第４図に示す
。第４図においてＥは変数が警報レベル以内にある。Ｈ
は変数が高警報レベルを越えている。Ｔは観測ノードが
要求条件と一致している。(2) indicates an observation node, O indicates a non-viewing node Vl-V23 indicates an observation equipment name, and H indicates a required condition. CC'l' in Figure 3
FIG. 4 shows an example of the status of observable nodes corresponding to . In FIG. 4, E indicates that the variable is within the alarm level. H
The variable exceeds the high alert level. In T, the observation node matches the requirement condition.

Ｆは観測ノードが要求条件と不一致であることを示す。F indicates that the observed node does not match the required conditions.

■ｖ６が１１報レベルを越えた時、これがどの様な原因
によるものであるか検索を開始する。ｖ６：　　エント
リー・ノード ■第４図のノード状態はそのノードの条件が満足された
（Ｔ；真）か否（Ｆ；偽）かを表わしている。- When v6 exceeds the 11th report level, a search is started to find out what is the cause of this. v6: Entry Node ■The node status in FIG. 4 indicates whether the conditions of the node are satisfied (T; true) or not (F; false).

真の場合、このプロセス量は警報レベルを起工ているこ
とを表わしている。If true, this process quantity indicates that an alarm level has been set.

■ｖ６を起点としてＯＣＴを下方に向けて展開し、Ｖａ
を真とする集合（ミニマム・カット・セット）を検索す
る。文字式で表現すると次の様に記述できる。■ Expand the OCT downward with v6 as the starting point, and
Search for the set (minimum cut set) for which is true. Expressed as a character expression, it can be written as follows.

原因同定が成功したエントリー・ノードに対しては、そ
のノードから上にロジックをたどっていき、外乱の進行
状態の解析を行なう。これを予測と呼ぶ。すなわち、外
乱が上位方向にどれだけ拡がったかチェックし、更に外
乱が拡がると仮定し蝦上位のアクティブ−ノードよＪ）
１つ上の可観測ノードがしはらく後に状態を変えるかど
うか決めるためにチェックする。従って、まずエントリ
ー・ノードの直ぐ上のゲートの′ａ類を調べる。次にそ
のゲートの入力ステータスを調べ、その出力ステータス
は現在はまだＦＢｌｓｃ　であるが時間がたてはＴｒｕ
ｅとなるかどうか検索する。（ゲートがない場合、エン
トリー・ノードの上の可観測ノードのステータス） 以上の予測処理を第３図のＣＣＴに適用すると次の様に
なる。For entry nodes for which the cause has been successfully identified, the logic is followed upwards from that node to analyze the progress state of the disturbance. This is called prediction. In other words, check how far the disturbance has spread in the upward direction, and assume that the disturbance has spread further.
Check to determine whether the observable node one above will change state after some time. Therefore, first check the 'a' class of the gate immediately above the entry node. Next, check the input status of that gate, and its output status is currently still FBlsc, but over time it becomes True.
Search to see if e. (If there is no gate, the status of the observable node above the entry node) When the above prediction process is applied to the CCT of FIG. 3, the result is as follows.

■ｖ６を起点としてＣＣＴを上位に向けて検索して行く
。ｖ６のすぐ上のゲートはＡＮＤケートであることを確
認する。出力ノードＵ４はＶ１２によＪ）Ｖ７が真であ
り、　Ｖ６が真であるため真となる。更に上にたどって
いくとＯＲゲートであるため理論的には■１は真である
が第４図よ、９Ｖ１の観測値は時間遅れのため真になっ
ていない。原則として予測では上位に向けて検索するが
、　ＡＮＤゲートに対しては、下方に向けて処理を実行
する。（例えｆｉＵ４のスｆ　−ｐ　ス決定０）ｆｃ、
メＫ　Ｖｙ、Ｖ４ｚ、Ｖｘａのステータスを調べる時）
。■Starting from v6, search CCT upwards. Confirm that the gate immediately above v6 is an AND gate. The output node U4 becomes true because V12 is true because V7 is true and V6 is true. Moving further up, since it is an OR gate, theoretically, ■1 is true, but as shown in Figure 4, the observed value of 9V1 is not true due to a time delay. In principle, prediction searches upwards, but for AND gates, processing is executed downwards. (For example, fiU4's f-ps decision 0) fc,
(When checking the status of MEK Vy, V4z, Vxa)
.

第３図のＯＣＴでの予測処理を文字式で記述すると次の
様になる。The OCT prediction process shown in FIG. 3 can be described using a literal expression as follows.

以上、原因同定及び予測処理により、外乱の発生から将
来の伝搬までをシーケンシャルニ表わすツリーが決定で
きる。As described above, through the cause identification and prediction processing, it is possible to determine a tree that sequentially represents the disturbance from its occurrence to its future propagation.

この該当ツリーに接続されているメツセージ自答及び変
数をリストアツブする。そして、以下の情報をブラウン
管表示装置（６）にリストアツブする。Restore the message answers and variables connected to this tree. Then, the following information is restored to the cathode ray tube display device (6).

（１）、！ｌｔ在までに進行してきたツリ一部に指定さ
れているメツセージ（ｅｘ　、　Ｍｌ７　、　Ｍ４メツ
セージ）（２）近い将来アクティブになるであろうメツ
セージ（例：Ｍｌ） （３）今までの手順で求められたツリ一部に関係してい
る変数リスト 従来のＣＣＴ　Ｉｃよる診断装置では、以上のように構
成されているので原因同定及び予測処理の開始は。(1),! Messages specified as part of the tree that has progressed so far (ex, Ml7, M4 messages) (2) Messages that will become active in the near future (e.g. Ml) (3) Obtained using the steps up to now A list of variables related to a part of the detected tree.In the conventional CCT Ic diagnostic device, which is configured as described above, the cause identification and prediction processing can be started.

すべてエントリー・ノードの観測値のステータス変化が
めった時のみ実施していた。従って、ＣＣＴ夾行走行処
理って原因同定成功時に表示されｆｃ診断メツセージの
操作指示に従った運転員の操作等により原因が解消され
ている途中が、または・原因が解消されたことによりプ
ライマリ−・ノードのステータスが変化しても、エント
リー・ノードのステータスはエントリー・ノードとして
選んだプロセス量の抽類によりあるものは、事象の時間
遅れがるるため、ある時間を経ないと正常（警報リミッ
ト制限内）には戻らないことがめった。それゆえ、操作
指示に従い正しい操作をしてもブラウン管表示装置上に
は、原因同定成功時の診断メツセージが表示されたまま
で、しかも何ら変化しないため、運転員はエントリー・
ノードのステ−タスが正常にもとＪ　、　ＣＣＴ実行処
理が実施されいわゆる回復処理によりメツセージが消去
されるか又は回復メツセージが出るまでブラウン管表示
装置からは情報を得ることができなかったためマンマシ
ン上問題があった。All were performed only when the status of the observed value of the entry node rarely changed. Therefore, CCT delayed running processing is displayed when the cause is successfully identified, and the cause is being resolved by the operator's operation according to the operation instructions of the fc diagnostic message, or・Even if the status of the node changes, the status of the entry node will change depending on the amount of processes selected as the entry node. Since there is a time delay in the event, it will become normal (warning limit) until a certain time passes. within limits). Therefore, even if you follow the operating instructions and operate correctly, the diagnostic message indicating successful cause identification remains displayed on the cathode ray tube display, and there is no change, so the operator cannot enter or
Even though the node status was normal, CCT execution processing was performed and the message was erased by so-called recovery processing, or information could not be obtained from the cathode ray tube display until a recovery message was output, so no information was available on the man-machine. There was a problem.

この発明は上記のような従来のものの欠点を除去するた
めになされたもので、実行処理を各実行周期毎に、プラ
イマリ−・ノードの観測結果をｔとに、００１１２７７
図からＡＮＩ）、　ＯＲゲートを演算し、全ノードの論
理演算値のステータスを決定する論理演算部とエン）　
ＩＪ−・ノードの変化検出。This invention was made in order to eliminate the drawbacks of the conventional method as described above.
From the figure, ANI), a logic operation section that calculates the OR gate and determines the status of the logic operation values of all nodes, and En).
IJ-・Node change detection.

原因同定、及び予測を行なう診断解析部に分離したこと
により、診断結果に無関係に論理演′ｘＭ果が得られる
ようにし、そして、この演算結果を使い原因が除去され
れは、エン）　ＩＪ−・ノードの観測ステータスに関係
なく原因同定成功時に表示された診断メツセージを消去
するか又は回復メツセージを表示することにより、診断
システムにおいて、不要なメツセージを減少させること
により、マンマシン上の効率を高めたプラント診断装置
な提供することを目的としている。By separating the diagnostic analysis section that performs cause identification and prediction, a logical operation result can be obtained regardless of the diagnosis result, and the cause can be removed using this operation result.・By erasing the diagnostic message displayed when cause identification is successful or displaying a recovery message regardless of the observation status of the node, the efficiency on the man-machine is increased by reducing unnecessary messages in the diagnostic system. The aim is to provide plant diagnostic equipment.

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第５
図において、（１）　、　（２１、（ａｌ　、　（４）
　、　（ａ）は従来のものと同一型式のものでお９、（
７）は記憶装置１（３）と２（４）に格納しであるプロ
セス情報とＯＣＴを用いて、すべてのノードの論理演算
値の計算を実行する論理演算部のための演算処理装置、
（８）は演算処理装［（７）で求めた灸ノードの論理演
算値（ノードのステータスと推定事象発生時刻）を格納
する記憶装置、（９）は演算処理装置（７）から得られ
るＣＯＴロジックに関して、記憶袋［１（３１からの観
測データ及び記憶装置ｆｉ（８１からの論理演算値とを
比較し、一致、不一致等によりエン）　ＩＪ−・ノード
の変化検出、原因同定及び予測を行なう診断解析部のた
めの演算処理装置である。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. Fifth
In the figure, (1), (21, (al, (4)
, (a) is the same model as the conventional one.9, (
7) is an arithmetic processing unit for a logical operation unit that executes calculation of logical operation values of all nodes using process information stored in storage devices 1 (3) and 2 (4) and OCT;
(8) is an arithmetic processing unit [a storage device that stores the logical operation values (node status and estimated event occurrence time) of the moxibustion node obtained in (7), and (9) is a COT obtained from the arithmetic processing unit (7). Regarding logic, the memory bag [1 (observation data from 31 and storage device fi (compares with the logical operation value from 81 and enters depending on match, mismatch, etc.) IJ- - Detects changes in nodes, identifies causes, and makes predictions. This is an arithmetic processing unit for the diagnostic analysis section.

本発明のＯＣＴ夾行処理方式を説明する。ＣＣ’ｌ’実
行処理データフローを第５図に示す。The OCT inclusion processing method of the present invention will be explained. FIG. 5 shows the CC'l' execution processing data flow.

論理演算部演算処理装置（７）では、記憶装置（３）内
のプライマリ−・ノードの観測値を入力として。The logical operation unit arithmetic processing unit (7) receives the observed value of the primary node in the storage device (3) as input.

記憶装置（４）のＣＣＴゲートロジックに従い、他のす
べての論理演算（谷ノードのステータス及び推定される
事象発生時刻の計算）を毎回サイクリックに夾付し７、
記憶装置（８）に格納する。この演算は、プライマリ−
・ノードの観測値のステータスの値や変化にかかわらず
サンプリング周期毎に毎回上方に向けて演算さ扛る。こ
こで処理するプログラムは対＠　（、’ＣＴが決まれに
一意的に決まるものであるから、ＣＣ’ｌ’モジュール
毎にオブジェクト°モジュールを作成する方式を採用す
る。According to the CCT gate logic of the storage device (4), all other logical operations (calculation of valley node status and estimated event occurrence time) are cyclically included every time7.
Store it in the storage device (8). This operation is the primary −
・The calculation is performed upward every sampling period, regardless of the value or change of the status of the observed value of the node. The program to be processed here uses a method of creating an object module for each CC'l' module, since the 'CT is uniquely determined.

診断解析部演算処理装置（９）では、記憶装置（８）に
格納された論理演算部の解析結果を基にＣＣ’ｌ’の診
断処理を行なうが、解析山谷はエントリー・ノードの変
化検出、原因同定、予測に分けられる〇エントリー・ノ
ードの変化検出は、プラントが正常・異常発生・異常事
象継続・異常回復かを調べ、診断処理の必要性を判断す
るためにサンプリング周期毎にエントリー・ノードの観
測値のステータスを調べることによって実施される。即
ち、記憶装置（３１から今回のサンプリングでの観測結
果及び前回の観測結果（ステータス・インジケータの値
）をチェックし、そのチェック内容より新しいステータ
ス・インジケータを割カ当て、そのインジケータに応じ
て原因同定、予測等の診断又は次のエン）　ＩＪ−・ノ
ードの検索をする。以上の様子を第６図のステータス・
インジケータの例として示す。ステータスインジケータ
の値でａ（異常発生）はエントリー・ノードの観測値が
７オールス（Ｆａｌｓｅ）　カらツＡ／　−（Ｔｒｕｅ
　）へ、ｂ（異常継続（原因同定成功））、Ｃ（異常継
続（原因同定失敗））はｙ　ルー　（’ｆ’ｒｕｅ）　
ｖｈらｙ　ルー　（Ｔｒｕｅ）へ、　ｄ　（回復）はツ
Ａ／　−（Ｔ’ｒｕｅ　）　カらフォールス（Ｆａｌｓ
ｅ）へ、　６　（正常）はフォールス（Ｆａｌｓｅ）か
らフォールス（Ｆａｌｓｅ）にそれぞれ変化したことを
示している。The diagnostic analysis unit arithmetic processing unit (9) performs diagnosis processing of CC'l' based on the analysis results of the logic operation unit stored in the storage device (8), but the analysis peaks and valleys detect changes in entry nodes, 〇Entry node change detection is divided into cause identification and prediction. Entry node change detection is performed every sampling period to check whether the plant is normal, an abnormality has occurred, an abnormal event continues, or an abnormal recovery, and to determine the necessity of diagnostic processing. This is done by examining the status of the observed values. That is, the observation results from the current sampling and the previous observation results (status indicator values) are checked from the storage device (31), a new status indicator is assigned based on the checked contents, and the cause is identified according to the indicator. , diagnosis such as prediction, or searching for the next IJ- node. The above status is shown in Figure 6.
Shown as an example of an indicator. The status indicator value a (abnormal occurrence) indicates that the observed value of the entry node is 7 alls (False).
), b (continuation of abnormality (successful identification of cause)), C (continuation of abnormality (failed identification of cause)) is y Rue ('f'rue)
vhra y rue (True), d (recovery) is tsuA/ - (T'rue) kara (Fals)
To e), 6 (normal) indicates a change from false to false.

人はステータス・インジケータ、Ｂは新しく設定された
ステータス・インジケータである。この時。Person is a status indicator, and B is a newly set status indicator. At this time.

新しく設定され′ｆｃ各々のステータス・インジケータ
の値によ）第７図に示す処理を行なう。The process shown in FIG. 7 is performed depending on the value of each newly set status indicator 'fc'.

原因同定はエントリー・ノードの観測値が事象の変化を
示した時に実施される。すなわち、原因同定では、観測
データを格納している記憶装置（３）とＯＣＴモデル（
４）及び論理演算部の計算結果を格納している記憶装置
（８）からの情報をもとに、プライマリ−・ノードの観
測値から計算されｆｃ％ノードの論理演算値のステータ
スの正しさをそのノート。Cause identification is performed when the observed value of the entry node indicates a change in the event. In other words, in cause identification, the storage device (3) storing observation data and the OCT model (
4) and the information from the storage device (8) that stores the calculation results of the logical operation section, the correctness of the status of the logical operation value of the fc% node calculated from the observed value of the primary node is determined. That note.

の観測１直で確認していき、確認できた原因事象からエ
ントリー・ノードまでのノ；スについては、そのバスに
割ｇ当てられているメツセージをブラウン管表示装置（
６）に診断メツセージとして表示する。The bus was confirmed during the first observation shift, and for the bus from the confirmed cause event to the entry node, the message assigned to that bus was displayed on the cathode ray tube display (
6) is displayed as a diagnostic message.

予測では、エン）　ＩＪ−・ノードの演算結果がツルー
（Ｔｒｕｅ）になっている時、それが上位のノードに及
ぼす影響を調べる。ここでも論理演算結果と観測結果と
の一致を調べ、その上位ノードに割り当てられたメツセ
ージなブラウン管表示装［（６）に一致しておれは状態
メツセージ、不一致であれは予測メツセージとして表示
する。In prediction, when the calculation result of an IJ- node is true, the influence it has on higher-order nodes is examined. Here too, the correspondence between the logical operation result and the observation result is checked, and the message assigned to the upper node is displayed on the cathode ray tube display [(6). If there is a match, it is displayed as a status message, and if there is a mismatch, it is displayed as a predicted message.

それゆえ、この時のメツセージに従った運転員の操作等
により原因修復操作がとられた時間題となるのは、ｂの
原因同定成功により継続している場合である。（その他
は、正常であるとか、回復処理を実施したり、まｆｃ原
因同定の処理をするため表示されているメツセージが変
更される。）それゆえ、記憶装［（８）の中には、エン
トリー・ノードを含め全ノードの論理演算値が格納され
ているため、診断処理袋［（１１）では、検索中のエン
トリー・ノードのステータス・インジケータがｂの時は
記憶装置ｆ　（８）からそのエントリー・ノードに該当
する論理演算！［な読み込みその論理演算値もＴｒｕｅ
であれは予測処理をおこない、Ｆａｌｓｅであれば回復
処理を行ない表示中の診断メツセージを消去するか回復
メツセージを表示する。従って、この様にエントリー・
ノードの観測値が’Ｉ’ｒｕｅであっても論理演算値が
Ｆａｌｓｅである場合は、予測処理は行なわない。Therefore, the time period when the cause repair operation is taken by the operator's operation according to the message at this time becomes a problem when the problem continues due to the success of cause identification in b. (The displayed message is changed to indicate that the rest is normal, to perform recovery processing, or to identify the cause of fc.) Therefore, in the memory [(8), Since the logical operation values of all nodes including the entry node are stored, in the diagnostic processing bag [(11), when the status indicator of the entry node being searched is b, its value is stored from the storage device f (8). Logical operations applicable to entry nodes! [If you read the logical operation value is also True
If it is False, a prediction process is performed, and if it is False, a recovery process is performed and the currently displayed diagnostic message is erased or a recovery message is displayed. Therefore, entry like this
Even if the observed value of the node is 'I' true, if the logical operation value is False, prediction processing is not performed.

なお、上記実施例では、論理演算な行なう演算処理装置
（７）と診断処理を行なう演算処理装置（９）を別々な
ものとして、表現したが、本発明による処理方式を適用
し、前記機能を有していれは、ノ・−ドウエアとして１
つの装置としても上記実施例と同等の効果を奏する・ 以上のように、この発明によれば、メツセージの表示管
理をエントリー・ノードのステータスの変化だけでなく
、原因であったサフ゛ＣＯＴ　Ｋ属するプライマリ−・
ノードのステータスが変化した時は、エン）　ＩＪ−・
メートの観測値が「真」の場合でも原因同定成功時に表
示されたメツセージを７角去するか、又は回復メツセー
ジを出力できるようにプラント診断装置を構成したので
、不要なメツセージを減少させ、運転員にプラントの運
転状態に即したメツセージの表示管理が可能となり、マ
ンマシン・システムとして運転員ｖｃ密度の濃い情報を
出力できるという効果がおる。In the above embodiment, the arithmetic processing unit (7) that performs logical operations and the arithmetic processing unit (9) that performs diagnostic processing are expressed as separate units, but the processing method according to the present invention is applied to perform the above functions. If you have one, you can use it as hardware.
As described above, according to the present invention, message display management is performed not only on changes in the status of the entry node, but also on the primary server belonging to the cause of the message. −・
When the status of a node changes, En) IJ-・
Even if the observed value of the mate is "true", the plant diagnosis device is configured so that it can remove the message displayed when the cause is identified successfully or output a recovery message, reducing unnecessary messages and improving operation. It is possible for operators to display and manage messages in accordance with the operating status of the plant, and as a man-machine system, it is possible to output information with a high density of vc for operators.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図は従来のプラント診断装置を示すブロック図、第
２図はプラント診断ロジックの１例を示すｃｃ’ｒの説
明図、第３図はＣＣＴの実行処理例の説明用のＣＣＴ図
、第４図は第３図のＣ’ＣＴに対応する可観測ノードの
ステータス例を示す図、第５図はこの発明による一実施
例を示すプラント診断装置のブロック図、第６図はステ
ータス・インジケータの例を示した図、第７図は診断解
析部の処理な示した図である。 図において、（１）はデータ収集装置％（２）は第１の
演算処理装置、（３）は第１の記憶装置、（４）は第２
の記憶装置、（５Ｊは診断処理装置、（６）はブラウン
管表示装置、（７）はノードの論理演算を行なう演算処
理装置、（８）は（７）で求めた論理演算値を格納する
第３の記憶装置、（０）は記憶装ｆｉｔ（３１、（４）
　、　（８）からの情報を基に演′ｘ′Ｉｋ行なう診断
処理装置である＠なお図中、同一符号は同−又は相娼部
分を示す。 代理人　為野信− 第６図 ユ′／トリ〜ノーＦ゛ ■Fig. 1 is a block diagram showing a conventional plant diagnosis device, Fig. 2 is an explanatory diagram of cc'r showing an example of plant diagnosis logic, Fig. 3 is a CCT diagram for explaining an example of CCT execution processing, FIG. 4 is a diagram showing an example of the status of an observable node corresponding to C'CT in FIG. A diagram showing an example, FIG. 7, is a diagram showing the processing of the diagnostic analysis section. In the figure, (1) is the data collection device, (2) is the first processing unit, (3) is the first storage device, and (4) is the second
(5J is a diagnostic processing unit, (6) is a cathode ray tube display unit, (7) is an arithmetic processing unit that performs logical operations on nodes, and (8) is a storage device that stores the logical operation values obtained in (7). 3 storage device, (0) is storage device fit (31, (4)
, (8) is a diagnostic processing device that performs the calculation 'x'Ik based on the information from (8). Agent Makoto Tameno - Figure 6 Yu'/Tori ~ No F゛■

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] プラントで生ずる４！ｒ棟異常事象の伝搬シーケンスを
論理式で記述した原因結果ツリーを演算処理することに
より、異常の第ｌ原因をオンライン・リアル・タイムで
同定し、かつ将来の予測をしプラント運転員の総合判断
をサポートすることによりＩ！ｉ＋信頼運転を可能とす
るプラント診断装置において、上記原因結果ツリーの実
行処理を谷ノードの論理演算値の計算な実行する論理演
算部と、その結果をもとに原因同定及び予測等を行なう
診断解析部とに分けて処理することにより異常の第１原
因が解消された場合に、即、その旨を運転員が確認でき
るようにしたことによりマンマシン上の効率を向上させ
たことを特徴とするプラント診断装置。4 produced in plants! By processing a cause-and-effect tree that describes the propagation sequence of an abnormal event in Building R using a logical formula, the first cause of the abnormality can be identified online in real time, and future predictions can be made, allowing plant operators to make comprehensive decisions. By supporting I! In a plant diagnosis device that enables i+ reliable operation, there is a logic operation section that executes the above cause-effect tree execution process, such as calculation of logic operation values of valley nodes, and a diagnosis that performs cause identification and prediction based on the results. A feature of this system is that it improves man-machine efficiency by allowing operators to immediately confirm when the first cause of an abnormality has been resolved by processing the system separately from the analysis department. Plant diagnosis equipment.
JP57069060A 1982-04-23 1982-04-23 Plant diagnosing device Pending JPS58186807A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP57069060A JPS58186807A (en) 1982-04-23 1982-04-23 Plant diagnosing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP57069060A JPS58186807A (en) 1982-04-23 1982-04-23 Plant diagnosing device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS58186807A true JPS58186807A (en) 1983-10-31

Family

ID=13391641

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP57069060A Pending JPS58186807A (en) 1982-04-23 1982-04-23 Plant diagnosing device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS58186807A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07100467A (en) * 1993-10-01 1995-04-18 Asahi Tec Corp Method for removing grit in grit chamber and apparatus for it

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57706A (en) * 1980-05-30 1982-01-05 Hitachi Ltd Deciding system for cause of plant fault

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS57706A (en) * 1980-05-30 1982-01-05 Hitachi Ltd Deciding system for cause of plant fault

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07100467A (en) * 1993-10-01 1995-04-18 Asahi Tec Corp Method for removing grit in grit chamber and apparatus for it

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021179574A1 (en) Root cause localization method, device, computer apparatus, and storage medium
JPH0522241B2 (en)
JPH06236207A (en) Method and apparatus for diagnosis of trouble
CN113282461A (en) Alarm identification method and device for transmission network
JPH05151484A (en) Plant operation assisting device
JPH06309584A (en) Plant operation support device
JP2672576B2 (en) Diagnosis support system for plants and equipment
CN116880337A (en) Alarm auxiliary decision-making method for centralized control center monitoring system of river basin step power plant
JPS58186807A (en) Plant diagnosing device
CN110007171A (en) The screening method and system of transformer online monitoring data false alarm
JPS61228501A (en) Method for deciding treatment of plant abnormality
CN112147974B (en) Alarm root cause diagnosis method based on chemical process knowledge automation
M’halla et al. Monitoring of a milk manufacturing workshop using chronicle and fault tree approaches
JP2001290531A (en) Plant operation supporting device
JPS62192694A (en) Plant diagnostic device
CN112699927A (en) Pipeline fault diagnosis method and system
JPH0524521B2 (en)
KR100194551B1 (en) Fault diagnosis method by real time alarm processing of power plant
JPH07107719B2 (en) Alarm processing method
JPS58168966A (en) Diagnosis device of plant
JPS58168967A (en) Diagnosis device of plant
JPH0147836B2 (en)
JPH05290101A (en) Method and device for continuous speech recognition processing
JPS58168964A (en) Diagnosis device for plant
JPH02151000A (en) Fault diagnostic device and fault diagnostic system