(57)【要約】      （修正有）【課題】データが大きく変化しない場合であっても異常原因を特定するための異常寄与度が大きく変化することのない異常診断装置を提供する。【解決手段】診断対象に備えられた複数のセンサから出力された運転データを複数のカテゴリーに分類するカテゴリー計算部と、複数のカテゴリーの基準点を計算する基準点計算部と、基準点と現在の運転データとを比較して、現在の運転データの異常度を計算する異常度計算部と、を有するデータ分類部を備え、基準点は、複数のカテゴリーのうち、２以上のカテゴリーの加重平均であることを特徴とする異常診断装置。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象に備えられた複数のセンサから出力された運転データを複数のカテゴリーに分類するカテゴリー計算部と、
前記複数のカテゴリーの基準点を計算する基準点計算部と、
前記基準点と現在の運転データとを比較して、前記現在の運転データの異常度を計算する異常度計算部と、
を有するデータ分類部を備え、
前記基準点は、前記複数のカテゴリーのうち、２以上のカテゴリーの加重平均であることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記異常度計算部は、前記基準点と現在の運転データとの偏差情報に基づき、前記現在の運転データの異常度を計算することを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
前記異常度計算部は、前記基準点と現在の運転データとの距離の差分に基づき、前記現在の運転データの異常度を計算することを特徴とする請求項１または２に記載の異常診断装置。
【請求項４】
前記運転データは、前記複数のセンサからそれぞれ出力された計測データからなる多次元データであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項５】
前記複数の計測データ毎の軸方向における前記異常度の成分を異常寄与度として計算する異常寄与度計算部を備える請求項４に記載の異常診断装置。
【請求項６】
入力された前記運転データのうち、前記診断対象が正常であるときの運転データを学習データとして前記データ分類部に出力する運転データデータベースを備え、
前記カテゴリー計算部は、前記学習データが分類されたカテゴリーを正常カテゴリーとして分類し、
前記基準点は、２以上の前記正常カテゴリーの加重平均であることを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項７】
前記現在のデータから前記基準点までの距離に基づいて加重平均の係数が規定されることを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項８】
前記現在のデータから前記基準点までの距離が大きくなるほど、加重平均の係数が小さくなることを特徴とする請求項７に記載の異常診断装置。
【請求項９】
前記データ分類部から出力された分類結果を表示する表示・操作部を備えることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の異常診断装置。
【請求項１０】
前記分類結果は、前記カテゴリー計算部が分類したカテゴリーの番号と、前記異常度を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントまたは装置の異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
発電プラントや関連する装置には、監視及び制御を目的として、温度計、圧力計及び流量計などの多くのセンサーが設置されている。近年では、橋梁や道路などのインフラ設備にも加速度センサー等のセンサーを設置し、設備の状態監視を監視することも実施されている。
【０００３】
このようなセンサーデータの特徴は、複数の関連するセンサーデータがあり、ある時間周期で計測された多次元の時系列データであるということである。このような多次元の時系列データを活用した状態監視方法には様々な方法が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、適応共鳴理論を用いた技術として「診断対象のプラントに設置される各種センサからの複数の計測データに対し、適応共鳴理論により正常時のデータで判別したカテゴリーに属するデータと前記複数の計測データとの空間上の距離の差分に基づき、前記診断対象のプラント全体の異常度を求める異常度算出部を備えることを特徴とするプラント異常診断装置」が開示されている。
【０００５】
ここで、適応共鳴理論（ART: Adaptive Resonance Theory、以下ARTと称す）とは、多次元データを類似度に応じて複数のカテゴリーに分類する手法であり、例えば非特許文献１に記載されている。ARTを用いることで、多次元のデータをクラスタリングしてカテゴリーに分割することで、異常を検知することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１８／０５２５６８号
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】G.A.Carpenter and Ｓ.Grossberg, “ART2:Self-OrganizatioNo.f stable category recognition codes for analog input patterns”, Applied Optics, Vol26, No.23, 1987
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１では、図１に示すように、正常時の運転データ（学習データ）が分類されたカテゴリー（正常カテゴリー）から逸脱した運転データ（診断データ）を基に設備の異常を検出する。異常の程度とどの信号の逸脱が大きいかを判断するために、正常時のデータと現状の計測データとの差分に基づき異常度、異常寄与度を算出している。
【０００９】
ここで、特許文献１における異常度、異常寄与度を図を用いて説明する。
【００１０】
図２に示すように、異常を検知した際に、現在のデータｋから最も近接する正常カテゴリー（図２の例ではカテゴリー３）の重心までの距離を異常度と定義している。異常度は、データの異常の程度を示す。
【００１１】
また、図３に示すように、異常度ベクトルを各計測値の成分（図３の例ではｘ１、ｘ２）に分解したものを異常寄与度と定義している。異常寄与度は、どの信号が正常からの逸脱が大きいかを示す。
【００１２】
しかしながら、特許文献１に記載された異常度及び異常寄与度を用いた場合、異常時の計測データが大きく変化しないにも関わらず、異常寄与度が大きく変化するケースがあった。その例を図４を用いて説明する。
【００１３】
図４は、図２、図３に示したデータｋが異常となった状態に加え、近傍に新しいデータｍが計測された状況を示している。データｋの最近傍の正常カテゴリーは、カテゴリー３であるが、データｍの最近傍の正常カテゴリーはカテゴリー１となる。その結果、両データの異常度の値は大きく変化しないが、異常寄与度が大きく変化する。すなわち、データｋでは、ｘ２の異常寄与度が大きかったのに対し、データｍでは、データｘ１の異常寄与度が大きくなる。
【００１４】
このように、特許文献１に記載の方法では、計測データ自体は大きく変化していないにも関わらず、異常寄与度が大きく変化し、異常寄与度に基づいた異常原因の推定ができない場合があった。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明に係る異常診断装置は、「診断対象に備えられた複数のセンサから出力された運転データを複数のカテゴリーに分類するカテゴリー計算部と、複数のカテゴリーの基準点を計算する基準点計算部と、基準点と現在の運転データとを比較して、現在の運転データの異常度を計算する異常度計算部と、を有するデータ分類部を備え、基準点は、複数のカテゴリーのうち、２以上のカテゴリーの加重平均である」ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は以上の構成を備えるため、近傍の計測データで異常寄与度が大きく変化することがなく、異常原因の推定の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】従来のデータを分類する方法を示す図。
【図２】従来の方法で異常度を計算した例を示す図。
【図３】従来の方法で異常寄与度計算した例を示す図。
【図４】従来の方法で異常寄与度計算した場合の課題を示す図。
【図５】本発明の実施例の構成を示す図。
【図６】運転データデータベースに格納されている運転データの例を示す図。
【図７】本発明の実施例のデータ分類部の構成の例を示す図。
【図８】本発明の異常度の計算方法を示す図。
【図９】分類されたカテゴリーのトレンドグラフの一例を示す図。
【図１０】異常度及び異常寄与度のトレンドグラフの一例を示す図。
【図１１】テストデータを示す図。
【図１２】テストデータを用い、従来の方法で異常度を計算した例を示す図。
【図１３】テストデータを用い、従来の方法で異常寄与度を計算した例を示す図。
【図１４】テストデータを用い、本発明の方法で異常度を計算した例を示す図。
【図１５】テストデータを用い、本発明の方法で異常寄与度を計算した例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図するものではない。
【００１９】
図５は本発明の一実施形態にかかる構成を示す。本実施例は、本発明の診断装置をプラントの異常診断に利用した例であり、プラント１０、運転データデータベース２０、データ分類部３０、分類結果データベース４０、および表示・操作部５０を備える。以下に各構成要素の概要を述べる。なお、異常診断の対象はプラントに限られず、その他の装置等にも適用することができる。
【００２０】
プラント１０は、センサーを備え、プラントの制御及び監視のために利用される。センサーの例としては流量計、温度計、圧力計などがあるが、これに限られない。
【００２１】
運転データデータベース２０には、プラント１０のセンサーで計測されたプラントの運転データが、例えば１分毎の時系列データとして保存される。保存された運転データのうち、表示・操作部５０で正常データとして指定された運転データが学習データとして切り出され、データ分類部３０に送られる。また、運転データデータベース２０には、プラント１０でリアルタイムに計測されたデータも一時的に格納されたのち、診断データとして一定の周期でデータ分類部３０に送られる。
【００２２】
データ分類部３０は、ARTをベースとしたクラスタリングアルゴリズム（以下、改良ARTと称す）を用いて、多次元の運転データを複数のカテゴリーに分類する。
【００２３】
ここで、ARTについて説明する。ARTでは、入力されたデータを複数のカテゴリー（クラスタ）に分類し、それぞれの入力データに対して分類されたカテゴリー番号を割り当てる。カテゴリーとは、類似性を持つデータのまとまりを表し、同じカテゴリー番号が割り当てられた入力データは類似度が高いことを示す。
【００２４】
学習フェーズでは、設備が正常な状態の運転データ（学習データ）をARTに入力する。ARTはデータの類似度に応じて、運転データ（学習データ）を複数のカテゴリーに分類するため、運転データが正常な場合に生成するカテゴリー（正常カテゴリー）を規定する。
【００２５】
診断フェーズでは、正常データを学習したARTに診断したい運転データ（診断データ）を入力する。その結果、学習データとの類似度が高いデータは、学習フェーズと同じカテゴリーに分類される。しかし、設備になんらかの異常が生じた場合など、データの傾向が変わった場合には、学習データとは異なるカテゴリー（新規カテゴリー）に分類される。
【００２６】
本実施例に係る改良ARTを用いたデータ分類装置３０は、データの分類結果として、入力された多次元のデータが分類されるカテゴリー番号、異常度、各計測データの異常寄与度を出力する。
【００２７】
分類結果データベース４０は、データ分類部３０から出力されたカテゴリー番号、異常度、異常寄与度を管理する。また、各カテゴリー選択の基準となる重み係数及び各カテゴリーに分類されたデータの重心データを保存する。
【００２８】
表示・操作部５０は、学習データ、診断データの条件を設定をする。プラント１０のセンサーで計測された運転データは、この条件に基づいて学習データであるか診断データであるかが判断される。また、表示・操作部５０は、カテゴリー番号、異常度、及び異常寄与度のトレンドグラフを表示する。なお、表示・操作部５０は、表示部と操作部がそれぞれ分離して構成されるようにしても良い。
【００２９】
次に、本実施例に係る異常診断の方法について、図６乃至図１０を用いて詳細に説明する。
【００３０】
プラント１０は、機器とそれをつなぐ配管、バルブ等から構成される。機器と配管には、プラントの状態の監視および制御のために、流量計、温度計、圧力計などのセンサーが設置されている。これらのセンサーには、例えば、温度計であれば、「TIC001」のようなタグがついている。このタグが各センサーのIDとなり、IDにより各センサーを識別する。
【００３１】
運転データデータベース２０は、プラント１０のセンサーで計測されたデータを時系列データとして記録する。運転データの一例を図６に示す。図６に示すように、プラント１０に設置されたセンサーで測定された時間毎の運転データとして、「Time」の列には運転データを計測した時刻、他の列には「FIC001」「PIC001」等のIDで特定されるセンサーで測定した値が記録されている。この時間間隔は任意に指定することが可能であるが、本実施例では１分としている。
【００３２】
データ分類部３０は、改良ARTを用いて運転データを分類する。データ分類部３０の詳細な構成を図７に示す。データ分類部３０は、カテゴリー計算部３１、基準値計算部３２、異常度計算部３３、及び異常寄与度計算部３４からなる。
【００３３】
カテゴリー計算部３１では、運転データの類似度に応じて、運転データをカテゴリーに分類する。学習フェーズで運転データ（学習データ）が分類されたカテゴリーは正常カテゴリーとする。カテゴリーに分類する詳細なアルゴリズムは、非特許文献１及び特許文献１に記載されているため、ここでは、説明を割愛する。
【００３４】
基準点計算部３２では、異常度を計算するための基準点を計算する。異常度は、基準点と現在の運転データ（診断データ）との偏差情報に基づいて計算される。
【００３５】
図８を用いて、本発明に係る異常度を計算する方法を説明する。本実施例においては、基準点として正常カテゴリーの重心の加重平均gaを式（１）で計算する。
【００３６】
【数１】
2020149259.tif 000003
【００３７】
ここで、giは、正常カテゴリーjの重心ベクトル（座標）、di(k)は、giから現在の計測データｋまでの距離である。f(x)はｘの単調減少関数であり、本実施例では、例として式（２）のシグモイド関数を用いた。
【００３８】
【数２】
2020149259.tif 000004
【００３９】
式（２）によれば、距離がdi(k)が大きくなるに従い、ｆ(di(k))は小さくなる。すなわち、加重平均gaの係数は、計測データｍに近い正常カテゴリーでは大きくなり、遠いカテゴリーは小さくなる。特に、（２）式で用いたシグモイド関数はｘが大きくなると値がゼロに漸近する関数であるため、距離di(k)が大きいカテゴリーの係数はゼロに近くなり、基準点の計算に影響を与えない。
【００４０】
すなわち、式（１）で求めた基準点は、各カテゴリーの重心座標のうち、計測データに近いカテゴリーの重心の平均値となる。
【００４１】
異常度計算部３３は、基準点計算部３２で求めた基準点の座標と現在の計測データkの座標から、現在の計測データkの異常度を求める。異常度は両者の距離で定義され、式（３）の異常度ベクトルda(k)の大きさが異常度である。
【００４２】
【数３】
2020149259.tif 000005
【００４３】
異常寄与度計算部３４は、異常度計算部３３で求めた異常度ベクトルda(k)の各成分をxiとして、パラメータiの異常寄与度  Riを以下の式（４）で求める。
【００４４】
【数４】
2020149259.tif 000006
【００４５】
分類結果データベース４０は、データ分類部３０で求めた各データのカテゴリー番号、異常度、異常寄与度を格納する。
【００４６】
表示・操作部５０は、分類結果データベース４０に格納されたデータ及び運転データデータベース２０に格納された運転データを表示する。図９に分類されたカテゴリーのトレンドグラフを示す。時間の変化に伴ってカテゴリーが変化し、プラントの状態が変化していることがわかる。図９の例では、カテゴリー１から３までは正常カテゴリー、カテゴリー４は新規カテゴリーである。
【００４７】
図１０に、図９と同じ時間の異常度及び異常寄与度の表示例を示す。黒線で示したものが異常度である。異常寄与度は、式（４）で求めるため、各パラメータの異常寄与度の合計が異常度となる。本図に示した例は、パラメータが２つの例であり、パラメータx1の異常寄与度R1とパラメータｘ2の異常寄与度R2を合計が異常度である。図９と図１０を比較すると、カテゴリーが新規カテゴリーであるカテゴリー４となった時間から異常度が大きくなっていることがわかる。
【００４８】
次に、テストデータを用いて、従来のアルゴリズムと本実施例で示したアルゴリズムを比較した結果を図１１乃至図１５用いて説明する。
【００４９】
図１１に二次元のテストデータを示す。学習データは、50点あり、ARTで分類した結果、９つのカテゴリーに分類された。◆で図示した点は、各カテゴリーの重心を示す。診断データは、３１点あり、診断時には、左から右の順にデータを入力した。
【００５０】
従来のアルゴリズムで異常度及び異常寄与度を求めた結果を図１２及び図１３に示す。図１２に示した異常度は、なめらかに変化しない点が、時間が７分及び２１分のところにあるが、不連続性はなく、従来アルゴリズムであっても異常度の計算に大きな問題はないことがわかる。一方、図１３に示した異常寄与度では、時間が７分のところで最も近接する正常カテゴリーの重心が異常寄与度が不連続に変化している。最も近接する正常カテゴリーが変化することで、異常寄与度がこのように不連続に変化する場合、このデータを用いて異常原因を推定すると判断を誤る可能性がある。
【００５１】
次に、本発明のアルゴリズムで異常度及び異常寄与度を求めた結果を図１４及び図１５に示す。従来のアルゴリズムを用いた場合と比較して、異常度の傾向はあまり変わらないが、異常寄与度のグラフには、不連続な変化がないことがわかる。
【００５２】
以上のように、本発明の異常診断装置を用いることで、計測データが近いにも関わらず、異常寄与度が大きく変化する事象が解消される。すなわち、異常寄与度を用いて異常原因を推定する場合の精度が向上する。
【００５３】
なお、本実施例では、データクラスタリング技術としてARTを用いた例を示したが、その他のクラスタリング技術を用いても良い。また、f(x)としてシグモイド関数を用いたが、1/xなど別の関数を用いても良い。
【符号の説明】
【００５４】
１０：プラント
２０：運転データデータベース
３０：データ分類部
３１：カテゴリー計算部
３２：基準値計算部
３３：異常度計算部
３４：及び異常寄与度計算部
４０：分類結果データベース
５０：表示部
【図１】
2020149259.tif 000007
【図２】
2020149259.tif 000008
【図３】
2020149259.tif 000009
【図４】
2020149259.tif 000010
【図５】
2020149259.tif 000011
【図６】
2020149259.tif 000012
【図７】
2020149259.tif 000013
【図８】
2020149259.tif 000014
【図９】
2020149259.tif 000015
【図１０】
2020149259.tif 000016
【図１１】
2020149259.tif 000017
【図１２】
2020149259.tif 000018
【図１３】
2020149259.tif 000019
【図１４】
2020149259.tif 000020
【図１５】
2020149259.tif 000021