JPS60505A - プラント診断装置 - Google Patents

プラント診断装置

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Publication number
JPS60505A
JPS60505A JP58108616A JP10861683A JPS60505A JP S60505 A JPS60505 A JP S60505A JP 58108616 A JP58108616 A JP 58108616A JP 10861683 A JP10861683 A JP 10861683A JP S60505 A JPS60505 A JP S60505A
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JP
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Pending
Application number
JP58108616A
Other languages
English (en)
Inventor
Kazunori Sasaki
和則 佐々木
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
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Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP58108616A priority Critical patent/JPS60505A/ja
Publication of JPS60505A publication Critical patent/JPS60505A/ja
Pending legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric 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
    • G05B23/0224Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227Qualitative 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
    • G05B23/0235Qualitative 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

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 この発明は、大規模プラントの異常事象をオンライン・
リアル・タイムで同定するプラント診断装置に関するも
のである。
従来、この種の装置として第1図に示すものがあった。
図において、1は図示なしのプロセスからのデータXI
(i=1.2・・・・・・N)を読み込むため、アナロ
グ・ディジタル変換器を含むデータ収集装置、2はプロ
セス・データを基準値と比較し、許容範囲内にあれば0
”、範囲外にあれば′″l”に変換するための演算処理
装置、3は演算処理装置2が演算処理した結果を格納す
るための記憶装置、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、5は記憶装置3と、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ための演算処理
装置、6は演算処理装置5でめた各ノードの論理演算値
を格納する記憶装置、1は演算処理装置5から得られる
OCTのロジックに関して、記憶装置3からの観測デー
タと記憶装置6からの論理演算値との比較によりエント
リ・ノードの変化検出、原因同定及び予測を行うための
演算処理装置、8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。
次に、動作について説明する。
プロセスのデータXiがデータ収集装置1により量子化
されて演算処理装置2に入力されると、これは次の(1
)式に示す処理を施こし、その結果の観測ステータスS
s(t−1# 2 +・=@ N )、及ヒ観測ステー
タスSi#”0”から1′1”へ変化した時刻tcを記
憶装置3に格納する。
時刻tの計測は、各観測ステータスSi ごとに行なわ
れ、1サンプル前の観測ステータス8i−1が0でこれ
に続く次の観測ステータスSiが1となった時刻を示す
。このような観測ステータスSiはその時刻tcに関連
づけられて記憶装置3に格納される。
記憶装置4に格納されているCCTのゲート・ロジック
の部分例を第2図に示す。第2図中、M6、M7は入力
される診断メツセージ、τは時間遅れ1Gll・G12
は論理積ゲート、G2□、G22は論理和ゲートをそれ
ぞれ示す。ここでは、CCTにおいて、Siが定義され
る位置をノード、最上位のノードをルート・ノード、最
下位のノードをプライマリ−ノード、各ノードの直上の
ノードをそのノードのファーザ・ノード、直下のノード
をサン・ノードと呼ぶ。
第2図に示したCCTのゲート・ロジックは記憶装置3
に格納されている。cc’i)辿る実行処理は、記憶装
置3,4.6からの情報を基托して診断処理装置5と7
で行われる。
演算処理装置5は、記憶装置3内のプライマリ・ノード
の観測ステータスSi を入力として、記憶装置40O
CTのゲート・ロジックに従い、他のすべての論理演算
を毎回サイクリックに実行し、記憶装置6に格納する。
この演算結果を予測ステータスSi と呼ぶ。この演算
は、プライマリ−ノードの観測ステータスSiQ値や変
化にかかわらず、サンプリング周期毎に毎回CCTの上
方に向けて演算される。ここで処理するプログ2ムは対
象のOCTが決まれば一意的に決まるものであるから、
OCTのモジュール毎にオブジェクト−モジュールを作
成する方法を採用する。
演算処理装置7は記憶装置6に格納された論理演算部の
解析結果を基にOCTの診断処理を行ない、診断内容は
エントリ・ノードの変化検出、原因同定及び予測に分け
られる。エントリ・ノードとは解析を始めるノードとし
てあらかじめ指定しであるノードであり、第2図の86
のようにOCTの途中に設けられる。
エントリ・ノードの変化検出は、プラントが正常、異常
発生、異常事象継続又は異常回復となっているかを調べ
、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・ノードの観測ステータスSiを調べるこ
とによって実行される。即ち、記憶装置3から今回のサ
ンプリングでの観測ステータスSi及び前回の観測ステ
ータスS i−1をチェックし、そのチェック結果より
ステータス・インジケータを割り当て、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トリ・
ノードの検索をする。
この処理の流れを第3図に示す。
原因同定の処理の流れを第4図に示す。
原因同定はエントリ・ノードの観測ステータスSi が
事象発生を示したとき及び事象発生が継続していてかつ
原因が不明なとき行われる。
以下、原因同定の処理を第4図のフロー−チャートに従
って述べる。まず、ホールの検出を行う。
ホールとは観測ステータス84 とプライマリ・ノード
の観測ステータスSiから演算される予測ステータスS
i′とが異なっていることを指し、プライマリ・ノード
を除き、全観測点のものがこの比較により検出される。
プライマリ・ノードが信号誤りであった場合、演算結果
を示す予測ステータスSi′は10」となるので、エン
トリ・ノードはホールとなり、原因同定は失敗としてセ
カンド・ベスト・メツセージを出す。これは、エントリ
eノードがホールか否かを調べるだけでプライマリ・ノ
ードに信号誤りがあることを指摘できる。また、ホール
の数が一定数を越えた場合も原因同定失敗とする。さら
に、親子関係にある2つの可観測ノード(途中に非観測
ノードが含まれていてもよい)がともにホールである場
合、たとえ全ホールの数がN個以下であっても原因同定
は失敗とする。
Njは、あらかじめ指定された値である。連続した2つ
のノードがともにホールである場合は、とのノードに連
なるプライマリ・ノードの観測器が故障又は計器遅れで
あると考えられる。この場合、プライマリ・ノードの観
測器が不具合であるから、通常は、それより上位に位置
したすべてのノードはホールになる。プライマリ・ノー
ドの不都合は原因同定不能であるからこれを原因同定失
敗とする。
このように、ホールが連続する場合は一様に原因同定失
敗としてもよいが、そのホールはエントリ・ノードの予
測ステータスSi′力げ1”となったことを原因としな
い場合もあるので、エントリ・ノードとの関連性を調べ
る。
以上の処理によって原因同定が成功する場合は次の場合
である。
エントリ・ノードは観測ステータスSi及び予測ステー
タスSi′ともに1″である。ホールの数はN−1個以
下(通常1〜2以下)であり、かつ連続してホールにな
っているものはエントリ・ノードとの関連性はない。こ
のことより、OCTの階層が浅い(2〜3段)とき及び
ノード数が極端に少ないときは次のことが言える。
(alプライマリ・ノードの観測ステータス8iは信用
でき、従って予測ステータスSi′は正しい。
(b)ホールになっているものは、観測器が故障してい
るか計器遅れになっている。
従って、予測ステータス8iを信用し、予測ステータス
Si′が′1″になっているノードにつX、Sているメ
ツセージのうちエントリ・ノードに関係するものをすべ
て出力する。
次に、予測処理を第5図のフロm−チャートに従って説
明する。予測処理は論理演算結果が正しいとして進めて
行くのでノードの予測ステータスSi′と観測ステータ
スSiが異なっていれば、その原因は次のいずれかであ
ると言える。
(al計器故障のため、観測ステータスSiが誤ってい
る。
(b)事象は、すでにおこっているが計器遅れのため、
まだ観測ステータスSi に表われていない。
(C)事象は、まだ生起していない。
このうち(a)と(C)は計器出口において同一の結果
をもたらしているので、同一の扱いができる。従って、
以下、(a)を故障、(b) 、 (dを遅れと呼ぶこ
とにする。予測処理は、エントリ・ノードより上位側の
各ノードに対して行われるが、そのノードの種類により
処理が異なるため、各項目別に記述する。
(1)上位ノードが非観測の場合。
この場合、予測ステータス8i’Lかな(、かつこれは
正しいのであるから′l”ならばアクティブ(活性)と
し、′0″ならば終了し、次のエントリ・ノードへ行く
(1)上位ノードの予測ステータスsi′と観測ステー
タスSiが等しい場合。
この場合、論理演算の結果も観測結果も等しいので、こ
の結果は正しいと言える。従って、これが0”であれば
終了し、1”であればアクティブなノードとする。
11i1上位のノードの予測ステータスSi′と観測ス
テータスSiが等しくない場合。
この時、予測ステータス 、/が”0”で観測ステータ
スSiが1”の場合とその逆が考えられる。原因同定成
功したことにより1.予測ステータスSi′は、正しい
のであるから、前者の場合、計器故障である。後者の場
合、観測器が故障か遅れである。このいずれであるかは
、このノードだけでは判断できないので、更に上位の可
観測点を調べる。
(IVI上位ノードの上位ノードの観測ステータスSi
が′″1”の場合。
この場合は上位ノードの予測ステータスSi′は′1″
、観測ステータスSiは0”、次の上位ノードの予測ス
テータスSi′は61″で、観測ステータスSiは”1
”である。
上位の上位ノードは′1”なので、少なくとも上位の上
位ノードが遅れているとは考えられない。
また、2つの観測器が連続して故障していることは考え
ないとすると、これは、上位ノードが故障のため′0”
となり、上位の上位ノードは正常で1″を示したと考え
、上位ノードは61”と見なしてアクティブとして上位
へ進む。
(V1次の上位ノードの観測ステータスが0”の場合。
このとき、上位ノードの予測ステータスsi′は11″
、観測ステータスSiは10″、次の上位ノードの予測
ステータスSi′力げ1”で観測ステータスSiが′0
”である。
この場合も2つの観測器が連続して故障していることは
考えないとすると、これは、上位のノードは遅れのため
0”になっていると考えられる。
そこでとのノードをボテンシャリ・アクティブとして終
了する。
もし、上位ノードは、故障のため”0”となり、次の上
位ノードは遅れのため′″0″であったとしても、本来
故障しているのであるからアクティブとしなければなら
ないものをボテンシャリ・アクティブとしただけであり
、これも上位ノードが時間が来て11′となれば(1v
)のロジックより故障が発見でき、予測処理を実行でき
る。
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/キルに表わすツリーが決定で
きる。
この該当ノードに接続されているメツセージの内容をリ
スト・アップして表示装置8に出力する。
この時表示するものは以下のものが基本となる。
(al原因同定で発見されたメツセージ。
(bl予測処理でアクティブとなったノードに付加され
ていたメツセージとポテンシャリ・アクティブとなった
ノードに付いたメツセージ。
(C1事象発生時刻tc 事象発生時刻t。は各メツセージと関連づけて表示され
ることが多(、メツセージの出力されていない観測ステ
ータスSi事象発生時刻tcは表示されない。
従来のプラント診断装置は、以上のように構成されてい
るので、異常事象の発生した時刻を表示装置に表示する
ことはできるが、ボテンシャリ・アクティブとなったノ
ードに付いたメツセージがアクティブになる時間を予想
して表示することはできなかった。
このため、次に生じる事象は予想できても、その緊急性
を判断できないなどの欠点があった。
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、プライマリ・ノードのステータ
スを判定する際に、使用する観測値の基準値との偏差に
より、予めテーブルとしてもっておいた予測時間のテー
ブルを参照し、ポテンシャリ・アクティブとなったノー
ドがアクティブになる時間を計算する演算処理装置を設
けることで、予想時間を表示できるプラント診断装置を
提供しようとするものである。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。
第6図において1〜8は従来のものと同一のものである
。9はボテンシャリ・アクティブとなりたノードがアク
ティブになるまでの時間を計算する演算処理装置である
。10はプライマリ・ノードの観測値と基準値の偏差を
記憶する記憶装置4.11は各プライマリ・ノードに関
して、各異常の大きさに対する予測時間のテーブル(メ
モリ)である。
本発明のOCT実行処理方式を説明する。
診断を行なう演算処理装置7で琳因同定及び予測を行な
うところまでは、従来のものと同一である。
ここでは、演算処理装置9の働きについて述べることに
する。
演算処理装置9は各種メツセージとポテンシャル−アク
ティブなノードに付いたメツセージ以外のメツセージの
発生時刻を演算処理装置7から受け取る。
次に、演算処理装置9はCCTを記憶している記憶装置
4より、ボテンシャリ・アクティブとなったノードに関
するプライマリ・ノードの情報を取り出し、記憶装置1
0よりそのプライマリ・ノ−ドに関する基準値との偏差
を取り出す。
次に、プライマリ・ノードの基準値との偏差に対する予
測時間のテーブル11より偏差に対する予測時間の値を
取り出す。演算処理装置9は、異常原因が成立した各プ
ライマリ・ノード毎に、基準値との偏差に対する予測時
間のテーブルを用い、記憶装置10より入力した基準値
との偏差に対する予測時間を内挿する。各プライマリ・
ノードに関する予測時間の中で最短の時間を採用する。
この予測時間をポテンシャリ・アクティブなメツセージ
と対にして表示装置8に出力する。
以上のように、この発明によればプラント診断装置に次
に生じる事象が発生するまでの時間を予想する機能を加
味する構成としたので、マンマシン・システムとして運
転員に密度の濃い情報を出力できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
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OCTを示す図、第3図は従来の診断解析部の処
理フローを示す図、第4図は原因同定の処理フローを示
す図、第5図は予測の処理フローを示す図、第6図は本
発明によるプラント診断装置のブロック図。 1・・・データ収集装置、2,5,7.9−・・演算処
理装置、3,4,6.10・・・記憶装置、8・・・表
示装置、11・・・テーブル。 なお、図中、同一符号は同−又は相当部分を示す0 代理人 大岩増雄 第2図 第 3 図 上位しへルヘ 手続補正書(自発) 1.事件の表示 特願昭58−108616号2、発明
の名称 プラント診断装置 3、補正をする者 代表者片山仁へ部 4、代理人 5、補正の対象 明細書の発明の詳細な説明の欄 6、補正の内容 明細畏第14頁第3行目「記憶装置4.」とあるのを「
記憶装置、」と補正する。 以上 21−

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. プラントで生じる各種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1原因をオンライン・リアル・タイムで同定
    し、かつ将来の予測をするプラント診断装置において、
    予測時に予め故障の大きさにより予測事象が発生するま
    でのテーブルを備え、このテーブルを参照して異常原因
    の大きさを同定して次の事象が発生するまでの時間を予
    測するようにしたことを特徴とするプラント診断装置。
JP58108616A 1983-06-15 1983-06-15 プラント診断装置 Pending JPS60505A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58108616A JPS60505A (ja) 1983-06-15 1983-06-15 プラント診断装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP58108616A JPS60505A (ja) 1983-06-15 1983-06-15 プラント診断装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS60505A true JPS60505A (ja) 1985-01-05

Family

ID=14489307

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP58108616A Pending JPS60505A (ja) 1983-06-15 1983-06-15 プラント診断装置

Country Status (1)

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JP (1) JPS60505A (ja)

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