(57)【要約】【課題】現状のデジタル計装制御システムにて管理制御を実施しているシステムが有しているプロセス情報から、ＦＭＥＡ情報およびパラメータの決定を不要とし、かつ、プロセスの機器等の更新コストを抑えたプロセス診断を行う。【解決手段】ＤＣＳ装置１と、ＤＣＳ装置１にて管理制御される入力情報と出力情報、および制御したい目標値を少なくともデータベース化するデータベース装置２と、入力情報と目標値の差分絶対値の積算値を計算し、診断データを作成するＩＡＥ計算手段４と、入力情報と出力情報を各々Ｘ、Ｙ軸にして２次元平面にプロットし、プロットデータを作成する相関手段５と、ＩＡＥ計算手段４により作成される診断データと、相関手段５により作成されるプロットデータを時系列に保存し、トレンド情報を生成する傾向監視手段６と、傾向監視手段６で生成されたトレンド情報を表示あるいは印刷する表示・印刷手段７を備えた。【選択図】図１
2010092173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル計装制御システムにより管理制御されるプラントのプロセス診断方法において、前記デジタル計装制御システムにより管理制御される入力情報と制御したい目標値との差分の絶対値を積算し、前記差分絶対値の積算値に基づいて前記プラントのプロセスを診断することを特徴とするプロセス診断方法。
【請求項２】
デジタル計装制御システムにより管理制御されるプラントのプロセス診断方法において、前記デジタル計装制御システムにより管理制御される入力情報と制御したい目標値との差分の絶対値を積算し、前記差分絶対値の積算値とともに、前記入力情報と前記デジタル計装制御システムにて管理制御される出力情報との相関関係を時系列的に傾向監視することを特徴とするプロセス診断方法。
【請求項３】
前記請求項１または請求項２に記載のプロセス診断方法により得られる情報を、ネットワークにより接続される診断センターのサーバに収集し、逐次診断を実施し、その結果を診断レポートとするプロセス診断方法。
【請求項４】
プラントの入力情報と出力情報、および制御したい目標値を少なくとも管理制御するデジタル計装制御システムと、
前記デジタル計装制御システムにて管理制御される入力情報と出力情報、および制御したい目標値を少なくともデータベース化するデータベース装置と、
前記入力情報と前記目標値の差分絶対値の積算値を計算し、診断データを作成するＩＡＥ計算手段と、
前記入力情報と出力情報を各々Ｘ、Ｙ軸にして２次元平面にプロットし、プロットデータを作成する相関手段と、
前記ＩＡＥ計算手段により作成される診断データと、前記相関手段により作成されるプロットデータを時系列に保存し、トレンド情報を生成する傾向監視手段と、
前記傾向監視手段で生成されたトレンド情報を表示あるいは印刷する表示・印刷手段と、を備えたことを特徴とするプロセス診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、プロセス診断方法およびそのシステムに係り、特に、デジタル計装制御システムにて管理制御されているプラントのプロセス機器および制御ロジックの診断を行うプロセス診断方法およびそのシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、プラントの各機器からのプロセス信号を入力し、このプロセス信号に対応する実測信号を出力するプロセスデータ入力手段と、実測信号に対応する模擬信号を出力する物理モデル演算手段と、実測信号と模擬信号とを入力し、両者の差異に基づいて異常徴候の有無についての監視信号を出力する異常徴候監視手段と、この異常徴候監視手段の監視信号に基づいて異常徴候を示した個所を所定の論理により同定する異常徴候個所同定手段と、を備えたプラント診断装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、通信可能となるように二線式全デジタル通信バスによって結合される、複数のデバイスを有するプロセス制御ネットワーク内で使用するフィールドデバイスを備えたプロセス制御システムであって、そのフィールドデバイスは、フィールドデバイスを二線式全デジタル通信バスに接続し、バスで全デジタル通信を可能にするコネクタと、一連のデバイス診断テスト命令またはプロセス診断テスト命令を有する診断テストルーチンを記憶するメモリと、メモリに記憶されるデバイス診断テスト命令またはプロセス診断テスト命令を実行し、フィールドデバイスを使用してデバイスまたはプロセス診断テストを実現するコントローラと、を備えたプロセス制御システムが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平８−６６３５号公報（段落０００７、図１）
【特許文献２】特表２００１−５２４２２６号公報（要約の欄、図１１Ａ）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記特許文献１に開示された技術は、プロセスの特性により定められたパラメータと実際の信号とを比較して、その差分情報により、故障モード評価解析情報（以下、ＦＭＥＡ情報という。）を参照して診断するものである。また、前記特許文献２に開示された技術は、フィールドバス機能を搭載したセンサあるいは操作手段（制御対象として実際に制御出力が出される機器を意味し、例えば、バルブとこれを動作させるアクチュエータの構成体など）が自己診断を行い、その自己診断情報をホスト側に吸い上げて解析診断するものである。
【０００６】
また、両者とも診断情報は、その診断を実施した客先のサイト内にて実施されていることが多く、しかも、長期的継続的に診断が実施されているのではなく、何か問題があった時点で、原因追求のために診断されることが多く、前者のプロセス診断等はシミュレーション計算として行われることが多い。
【０００７】
しかし、特許文献１に開示された技術には、プロセスの特性により定めるパラメータの決定が非常に困難であるとともに、ＦＭＥＡ情報の構築にかなりの労力を要するという問題がある。また、特許文献２に開示された技術には、フィールドバス機能を搭載したセンサ、あるいは操作手段でなければ実施できない問題があり、実施するためにはフィールドバス機能を搭載したセンサ、あるいは操作手段への更新等を実施しなければならず、導入コストが多大であるという問題がある。更に、診断そのものが、何か問題があってからの原因追求的になっているという問題もある。
【０００８】
この発明は前記のような課題を解決するためになされたものであり、構築に労力を要するＦＭＥＡ情報およびパラメータの決定を不要とし、かつ、プロセスの機器等の更新コストを抑え、現状のデジタル計装制御システムにて管理制御を実施しているシステムが有しているプロセス情報からプロセス診断を行うプロセス診断方法およびそのシステムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明に係るプロセス診断方法は、デジタル計装制御システムにより管理制御されるプラントのプロセス診断方法において、前記デジタル計装制御システムにより管理制御される入力情報と制御したい目標値との差分の絶対値を積算し、前記差分絶対値の積算値に基づいて前記プラントのプロセスを診断するものである。
【００１０】
また、この発明に係るプロセス診断システムは、プラントの入力情報と出力情報、および制御したい目標値を少なくとも管理制御するデジタル計装制御システムと、前記デジタル計装制御システムにて管理制御される入力情報と出力情報、および制御したい目標値を少なくともデータベース化するデータベース装置と、前記入力情報と前記目標値の差分絶対値の積算値を計算し、診断データを作成するＩＡＥ計算手段と、前記入力情報と出力情報を各々Ｘ、Ｙ軸にして２次元平面にプロットし、プロットデータを作成する相関手段と、前記ＩＡＥ計算手段により作成される診断データと、前記相関手段により作成されるプロットデータを時系列に保存し、トレンド情報を生成する傾向監視手段と、前記傾向監視手段で生成されたトレンド情報を表示あるいは印刷する表示・印刷手段と、を備えたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、デジタル計装制御システムにて管理制御を実施しているシステムがもつプロセス情報から診断を実施することにより、時系列なデータをベースに診断結果を出し、その診断結果の時系列な傾向をみることにより予防保全的なプロセス診断を可能とし、プロセス機器の異常、さらには制御ループのパラメータの見直し等を提供できる。従って、プロセスの生産効率を常に高いレベルに保つことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付の図面を参照して、この発明に係るプロセス診断方法およびそのシステムについて好適な実施の形態を説明する。なお、これらの実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１３】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係るプロセス診断方法を説明するプロセス診断システムのブロック構成図である。図１において、プロセス診断システム１００は、プロセスを制御するための制御演算および入出力を行うデジタル計装制御システム（以下、ＤＣＳ装置という。）１と、このＤＣＳ装置１に接続されるデータベース装置２と、ＤＣＳ装置１あるいはデータベース装置２からプロセス診断に必要なプロセス情報を取り出し、取り出したデータを配信する配信手段３とを備えている。更に、プロセス診断システム１００は、ＩＡＥ（Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｅｒｒｏｒ）計算手段４、相関手段５、傾向監視手段６、および表示・印刷手段７を備えている。
【００１４】
配信手段３は、後述するように、ＤＣＳ装置１およびデータベース装置２から、ＩＡＥ計算手段４、相関手段５、傾向監視手段６の各手段に対し、ある時刻からある時刻までにおいて、何れかのタグ（全タグということもある。）のデータを、タイムスタンプを見て指定タグのデータとして抽出して配信する。なお、ＩＡＥ計算手段４は、診断データファイル８を備えており、相関手段５はプロットデータファイル９を備えている。
【００１５】
ＤＣＳ装置１には、プロセスを管理制御するための制御ループが存在し、その制御ループにセンサからの入力信号（以下、ＰＶという。）を取り込み、制御演算を実施し、その制御演算結果を出力信号（以下、ＭＶという。）として、例えば、バルブとこれを動作させるアクチュエータからなる構成体など、制御対象として実際に制御出力が出される機器を動作させることになる。また、制御演算には、プロセスをある値に持っていく目標値（以下、ＳＶという。）があり、これらＰＶ、ＳＶ、ＭＶ、および制御のモード（自動、手動等）をＤＣＳ装置１が有している。
【００１６】
データベース装置２は、ＤＣＳ装置１が有する情報をデータベースとして蓄積しており、ＤＣＳ装置１の内部構成として、あるいは外付けとして備えられており、このデータベース装置２からは、必要とするデータを容易に取り込むことができるように構成されている。このデータベース装置２には、タイムスタンプ、タグ情報、およびデータがデータベース化されて保存されている。例えば、２００８年３月１４日１時５分０秒のＴＣ１０１のＰＶ、ＳＶ、ＭＶの場合、
２００８０３１３０１０５００  ＴＣ１０１  ＰＶ  １００．０
２００８０３１３０１０５００  ＴＣ１０１  ＳＶ  ５０．０
２００８０３１３０１０５００  ＴＣ１０１  ＭＶ  ６０．０
とされ、この集合がデータベースとなっている。なお、ＴＣ１０１は、タグ情報で、例えば重油流量、給炭量、蒸気流量など診断対象を符号化したものである。
【００１７】
ＩＡＥ計算手段４は、ＤＣＳ装置１あるいはデータベース装置２から配信手段３により配信されたプロセス情報を取り込むことにより、ＰＶ−ＳＶの差分絶対値の積算値を計算し、診断データファイル８を作成するもので、詳しくは、図２のフロー図に示すように動作するものである。
【００１８】
即ち、図２において、ＤＣＳ装置１あるいはデータベース装置２から、配信手段３を介して指定されたタグ、期間のデータ（ＰＶ、ＳＶ、ＭＶ、モードなど）を取り込み（ステップＳ２０）、ＰＶ−ＳＶの差分絶対値の積算値を計算する（ステップＳ２１）。そして、分散、標準偏差の計算を行い（ステップＳ２２）、さらに分散、標準偏差の計算および自動モード投入率の計算を行う（ステップＳ２３）。その後、表示および保存するための情報をファイルし（ステップＳ２４）、診断データファイル８を作成する。
【００１９】
相関手段５は、ＰＶとＭＶ値を各々Ｘ、Ｙ軸にして２次元平面にプロットするものである。即ち、ＤＣＳ装置１あるいはデータベース装置２から、配信手段３を介してデータをある期間分取り込み、ＰＶとＭＶの相関を計算することにより、プロットデータファイル９を作成するもので、詳しくは、図３のフロー図に示すように動作するものである。
【００２０】
即ち、図３において、配信手段３を介してＤＣＳ装置１あるいはデータベース装置２から、指定されたタグ、期間のデータ（ＰＶ、ＭＶ）を取り込み（ステップＳ３０）、ＰＶを０−１００％に正規化（ＰＶは工学値なので％に正規化）する（ステップＳ３１）。そして、正規化されたＰＶをＸ軸、ＭＶをＹ軸にとり、二次元上にプロットする（ステップＳ３２）。その後、表示および保存するための情報をファイルし（ステップＳ３３）、プロットデータファイル９を作成する。
【００２１】
また、傾向監視手段６は、ＩＡＥ計算手段４および相関手段５からの診断結果を時系列に保存するため、タイムスタンプをつけて保存し、さらに、あるポイントの診断結果の傾向をみるためのトレンド情報を生成するもので、詳しくは、図４のフロー図に示すように動作するものである。
【００２２】
即ち、図４において、ＩＡＥ計算手段４で作成された診断データファイル８、および相関手段５で作成されたプロットデータファイル９から、指定された診断データあるいはプロットデータを複数件取り込む（ステップＳ４０）。そして、診断データの場合はＩＡＥ、分散、自動モード投入率を、件数分時系列化し、プロットデータの場合は件ごとの表示色を変更定義し（ステップＳ４１）、データの表示情報を作成する（ステップＳ４１）。
【００２３】
表示・印刷手段７は、ＩＡＥ計算手段４で作成された診断データ、および相関手段５で作成されたプロットデータを、傾向監視手段６により表示・印刷手段７に表示される手段である。相関手段５により作成されるプロットデータは、傾向監視手段６により各件ごと表示色を違えるとともに、重ねあわせて表示・印刷手段７に表示される。また、ＩＡＥ計算手段４で作成される診断データは単なるトレンド表示で、例えば、２００８年５月１６日１０時、２００８年５月２３日１１時、および２００８年５月３０日１７時に、同一タグの診断を実施したとすると、その各診断結果であるＩＡＥ等の情報をトレンドで傾向監視手段６により表示・印刷手段７に表示される。なお、診断数が少なければ、トレンド表示上数点の表示になる。
【００２４】
図５はＩＡＥ計算手段４で作成された診断データの表示例を示すもので、次に、この図５について説明する。表示順は診断指定したタグ順に当初表示されるが、ＩＡＥ値が大きい順とか、自動モード投入率が高い順などにソートすることができる。表示例は、ＩＡＥ値が大きい順で自動モード投入率（表ではＡ投入率）高い形でソートしたものである。
【００２５】
図５において、左列から表示項目を説明すると、診断対象としたタグ番号（図５においてはＴＡＧNo.と表示し、都合により空白としている。）、タグ名称に付加されているサービス名称、対象タグのレンジ下限値（ＲＬ）、上限値（ＲＨ）、単位、タグ種別となっており、ここまでの情報はタグ自体がもつ固有情報であって、データを収集する時点で収集可能なものは集めるが、収集不能であったものは集めず、表示もされない。なお、最低限の項目としてタグ番号は必要である。
【００２６】
次に、最大周期は、データを収集した周期を表し、６０なら６０秒、つまり１分周期で、ＩＡＥ計算手段４が収集したことになる。ＩＡＥは、ＩＡＥ計算手段４にて計算したＩＡＥ値、ＳＶ一定は、診断した期間でＳＶに変化が有ったか、無かったかを○印で示し、ＳＶが全く変化せず一定だった場合に○印を表示する。平均は、診断した期間でのＰＶ値の平均値、σおよびσ（％）は、ＰＶの分散値で、（％）はレンジが各タグ異なるので、０−１００％で正規化した分散値を示したものである。Ａ投入率は、診断した期間に自動モードに投入されていた期間の割合で、１００％は対象期間内、自動モードであってことを示している。なお、１００％でないものは、期間中に手動モードになったことがあることを示す。
【００２７】
表示結果であるＩＡＥ値をみると、この値が大きいほど、診断対象期間中、偏差が大きかったことを示す。制御で偏差が大きいということは、制御の安定性に欠けていることで、制御パラメータが適切でないか、制御システムが悪いか、あるいは他のループの影響を大きく受けているということが判り、その改善を実施することになる。また、ＩＡＥ値が大きく、分散σが大きいといことは、ＰＶが大きく揺れていることを示すので、安定性に欠けることが判る。
【００２８】
相関手段５で計算されるＰＶとＭＶの相関は、操作手段としてバルブを考えた場合、通常、ＰＶ値に追従して動作するものであり、Ｘ軸をＰＶ、Ｙ軸をＭＶとする図６に示すような領域分布になるのが普通である。しかし、この領域分布と異なるように、ＰＶが変わっているのにＭＶが長く水平のままのような軌跡を描くとなると、バルブが正常に機能していないことが判る。操作手段としてのバルブが正常に機能しないことは、制御が正常に実施されないことになり、制御の安定性を大きく揺るがすことになる。
【００２９】
以上のように、実施の形態１に係るプロセス診断方法およびそのシステムによれば、分散型制御システムにて管理制御を実施しているシステムがもつプロセス情報を解析することにより、時系列なデータをベースに診断結果を出し、その診断結果の時系列な傾向をみることにより予防保全的なプロセス診断を可能とし、プロセス機器の異常、さらには制御ループのパラメータの見直し等を提供できる。従って、プロセスの生産効率を常に高いレベルを保つことができる。
【００３０】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２に係るプロセス診断方法とそのシステムについて説明する。図７は、この発明の実施の形態２に係るプロセス診断方法を説明するプロセス診断システムのブロック構成図である。実施の形態２に係るプロセス診断方法およびそのシステムは、実施の形態１において説明したＤＣＳ装置およびデータベース装置から取り出したプロセス診断に必要なプロセス情報を、ＤＣＳ装置が設置されている場所でなく、ネットワークにより接続される診断センターのサーバに収集し、逐次診断を実施し、その結果をＤＣＳ装置が設置されている顧客に診断レポートとして提出するプロセス診断方法およびそのシステムである。
【００３１】
以下、実施の形態２に係るプロセス診断方法およびそのシステムについて、図７を参照して説明する。図７において、プロセス診断システム２００は、ネットワーク７０に複数のＤＣＳ装置１、あるいは複数のデータベース装置２が接続されるとともに、配信手段３が接続される構成となっている。そして、配信手段３、ＩＡＥ計算手段４、相関手段５、傾向監視手段６、および表示・印刷手段７が診断センター７１に設けられている。なお、各装置、各手段の構成並びに動作については、実施の形態１で説明したとおりであり、同一符号を付して重複説明を省略する。
【００３２】
実施の形態２に係るプロセス診断システム２００は、診断を行うことにより、その診断結果を各ＤＣＳ装置１、各データベース装置２のサイトの顧客にレポートとして提出することを行い、定期的に診断し、プロセスのどの点が劣化してきているのかを推定できるようになる。ここで言う劣化は、機械的な劣化だけでなく、ＩＡＥが時系列的に増加してきていることは、制御ループの制御演算のためのパラメータが最適値でないことが予測される。つまりこれがパラメータの劣化ということになる。更に言えば、パラメータでなく、制御演算ロジックそのものの見直しをすることになるかもしれないロジックの劣化という点もある。
【００３３】
なお、ＰＶ−ＭＶ相関では、通常はある曲線上に、プロットした点は並ぶことになるが、センサが不安定、あるいはゼロ点がドリフト、故障による信号の固定化等すれば、通常のプロットの曲線上から逸脱することになる。逆に操作手段の機械的緩み、あるいは歪みにより指定したＭＶの通り動作しなければ、通常の曲線上からは逸脱することになる。これにより、センサあるいは操作手段の異常を検知することができる。
【００３４】
以上のように、実施の形態２に係るプロセス診断方法およびそのシステムによれば、診断を顧客サイトで実施するのでなく、ネットワーク７０で接続さえた診断センター７１にて実施し、その結果を定期的に提出できる手段を設けることで予防的な保全へ進展することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
この発明に係るプロセス診断方法およびそのシステムは、石油プラントシステムにおける油送給装置のように、油送給量が常に一定の範囲になるように、センサあるいはバルブなどの動作を管理するプラントシステムに利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】この発明の実施の形態１に係るプロセス診断方法を説明するシステムのブロック構成図である。
【図２】ＩＡＥ計算手段の動作フロー図である。
【図３】相関手段の動作フロー図である。
【図４】傾向監視手段の動作フロー図である。
【図５】ＩＡＥ計算手段で作成された診断データの表示例を示す図である。
【図６】相関手段で計算される入力信号と出力信号の相関についての説明図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係るプロセス診断システムを説明するブロック構成図である。
【符号の説明】
【００３７】
１  デジタル計装制御システム
２  データベース装置
３  配信手段
４  ＩＡＥ計算手段
５  相関手段
６  傾向監視装置
７  表示・印刷手段
８  診断データファイル
９  プロットデータファイル
１００、２００  プロセス診断システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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