(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの過去の状態量の時間変化を示す情報である記録用計測信号データを所定のカテゴリごとに格納している運転操作挙動データベースと、
前記プラントの現在の状態量の時間変化を示す情報である学習・判定用計測信号データを前記プラントから抽出する入力部と、
前記学習・判定用計測信号データを、前記所定のカテゴリに分類するデータ分類部と、
前記データ分類部で分類されたカテゴリをキーにして前記運転操作挙動データベースを検索し、前記記録用計測信号データから、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動を表す過去操作挙動データを取得するとともに、取得した過去操作挙動データに基づいた過去操作挙動画面を画像表示装置に表示させるための過去操作挙動画面生成データを生成する比較部と
を備え、
前記運転操作挙動データベースには、前記プラントの過去の操作挙動の後に運転員が行った操作を示す情報と、該操作が正しかったか否か及び該操作による前記プラントの状態量の時間変化を示す情報とを格納した操作記憶領域が設けられており、
前記比較部は、前記操作記憶領域内の情報に基づき、前記過去操作挙動画面として、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動の後の操作が正しかったか否か及び該操作による前記プラントの状態量の時間変化を表示させるための前記過去操作挙動画面生成データを生成する
診断装置。
【請求項２】
前記比較部は、前記操作記憶領域内の情報に基づき、前記過去操作挙動画面として、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動の後の正しかった操作による前記プラントの状態量の時間変化と誤っていた操作による前記プラントの状態量の時間変化とを同時に表示させるための前記過去操作挙動画面生成データを生成する
請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記過去操作挙動画面は、前記プラントの状態量の時間変化を示すグラフを含む画面である
請求項１または２に記載の診断装置。
【請求項４】
プラントの現在の状態量の時間変化を示す情報である学習・判定用計測信号データを前記プラントから抽出する入力ステップ
前記学習・判定用計測信号データを、所定のカテゴリに分類するデータ分類ステップと、
前記データ分類ステップで分類されたカテゴリをキーにして、前記プラントの過去の状態量の時間変化を示す情報である記録用計測信号データを所定のカテゴリごとに格納している運転操作挙動データベースを検索し、前記記録用計測信号データから、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動を表す過去操作挙動データを取得するとともに、取得した過去操作挙動データに基づいた過去操作挙動画面を画像表示装置に表示させるための過去操作挙動画面生成データを生成する比較ステップと
を備え、
前記運転操作挙動データベースには、前記プラントの過去の操作挙動の後に運転員が行った操作を示す情報と、該操作が正しかったか否か及び該操作による前記プラントの状態量の時間変化を示す情報とを格納した操作記憶領域が設けられており、
前記比較ステップでは、前記操作記憶領域内の情報に基づき、前記過去操作挙動画面として、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動の後の操作が正しかったか否か及び該操作による前記プラントの状態量の時間変化を表示させるための前記過去操作挙動画面生成データを生成する
診断方法。
【請求項５】
前記比較ステップでは、前記操作記憶領域内の情報に基づき、前記過去操作挙動画面として、前記プラントの現在の操作挙動に似ている前記プラントの過去の操作挙動の後の正しかった操作による前記プラントの状態量の時間変化と誤っていた操作による前記プラントの状態量の時間変化とを同時に表示させるための前記過去操作挙動画面生成データを生成する
請求項４に記載の診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの過去の操作挙動を画像表示装置に表示させる診断装置および診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory：ＡＲＴ）という理論が研究されている。このＡＲＴは、多次元のデータを、その類似度に応じてカテゴリに分類するための理論である。
【０００３】
特許文献１に記載の技術は、ＡＲＴを用いることにより、プラント正常時の計測データを複数のカテゴリに分類している。そして、現在のプラントの計測データも同様にＡＲＴでカテゴリに分類し、このカテゴリが正常時に生成された複数のカテゴリとは異なる場合にのみ、異常と診断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１６５３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１に記載の技術では、１サンプル時間ごとに生成されるカテゴリが、正常時に生成されたカテゴリに含まれる場合であっても、連続する複数サンプル時間に生成されるカテゴリの出現頻度が正常時に生成されるカテゴリの出現頻度と異なる場合は、プラントに異常が生じている可能性がある。例えば、正常時には同じカテゴリ番号が連続して生成されるが、異常時には計測信号が振動し、１サンプル時間ごとに異なるカテゴリが生成される場合がある。この場合、異常時に生成されるカテゴリの番号が正常時と同じ番号のものであれば、正常と誤診してしまう。このため、プラントに対する操作ミスが発生する可能性がある、という問題がある。
【０００６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、プラントにおいて、運転員による操作ミスを防止する診断装置および診断方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明は、プラントの過去の状態量の時間変化を示す情報である記録用計測信号データを所定のカテゴリごとに格納している運転操作挙動データベースを備えている。本発明では、まずプラントの現在の状態量の時間変化を示す情報である学習・判定用計測信号データをプラントから抽出し、所定のカテゴリに分類する。次に、分類されたカテゴリをキーにして運転操作挙動データベースを検索し、記録用計測信号データから、プラントの現在の操作挙動に似ているプラントの過去の操作挙動を表す過去操作挙動データを取得する。そして、取得した過去操作挙動データに基づいた過去操作挙動画面を画像表示装置に表示させるための過去操作挙動画面生成データを生成する。また、運転操作挙動データベースには、プラントの過去の操作挙動の後に運転員が行った操作を示す情報と、その操作が正しかったか否か及びその操作によるプラントの状態量の時間変化を示す情報とを格納した操作記憶領域が設けられている。そして、この操作記憶領域内の情報に基づき、過去操作挙動画面として、プラントの現在の操作挙動に似ているプラントの過去の操作挙動の後の操作が正しかったか否か及びその操作によるプラントの状態量の時間変化を表示させるための過去操作挙動画面生成データを生成する。
【０００８】
このような構成を有する本発明では、プラントの現在の操作挙動に該当するカテゴリを算出するだけで、当該カテゴリと同じカテゴリに対応する、プラントの過去の操作挙動を運転操作挙動データベースから検索し、該当するものを呼び出すことができる。そして、プラントの現在の操作挙動と似ている過去のプラントの操作挙動の後の操作が正しかったか否か及びその操作によるプラントの状態量の時間変化を画面表示することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、運転員がプラントの現在の操作挙動と似ている過去のプラントの操作挙動の後の操作が正しかったか否か及びその操作によるプラントの状態量の時間変化をリアルタイムに容易に参照できるので、運転員は、現時点において、いかなる操作をすればプラント操作挙動が適切となり、いかなる操作をすればプラント操作挙動が不適切になるのかを知ることができ、初心者の訓練に有効である、という効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る診断装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るデータ分類部を示すブロック図である。
【図３】第１カテゴリのイメージを示す模式図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る診断装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】プラント操作挙動の時間変化を示す波形図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る運転操作挙動データベースを示す説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る過去操作挙動画面を示す説明図である。
【図８】変形例に係る運転操作挙動データベースの操作記憶領域を示す説明図である。
【図９】変形例に係る過去操作挙動画面を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための実施形態例について説明する。以下に述べる実施の形態例は、本発明の好適な具体例である。そのため、技術的に好ましい種々の限定が付されている。しかしながら、本発明の範囲は、下記の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるものではない。例えば、以下の説明で挙げる各パラメータの数値的条件は好適例に過ぎず、説明に用いた各図における寸法、形状および配置関係も概略的なものである。
【００１２】
以下の手順で説明を行う。
＜本発明の一実施形態例の説明＞
１．診断装置の構成
２．データ分類部の構成
３．診断装置の動作
＜変形例＞
【００１３】
＜本発明の一実施形態例の説明＞
本発明の一実施形態の例を、図１〜図７を参照して説明する。
［１．診断装置の構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る診断装置を示すブロック図である。
診断装置１００は、例えば原子力プラントや化学プラント等のプラント１０１の運転員の操作に応じた挙動（以下、「プラント操作挙動」という）を診断するものである。プラント操作挙動は、キーボード１１１やマウス１１２等を含む入力装置１０２に対する運転員の操作によって決定される。そして、診断装置１００によるプラント操作挙動の診断結果を示す表示画面は、ディスプレイ等よりなる画像表示装置１０３に表示される。
【００１４】
この診断装置１００は、運転員の操作に関する演算処理を行うために、データ分類部１０６と、分類結果処理部１０７と、比較部１０９とを備えている。
【００１５】
そして、診断装置１００は、当該演算処理を行うためのデータベースとして、計測信号データベース１０５と、運転操作挙動データベース１０８を有する。
【００１６】
さらに、診断装置１００は、プラント１０１や入力装置１０２とデータのやり取りを行うための外部入力インターフェイスを含む入力部１０４と、画像表示装置１０３にデータを出力するための外部出力インターフェイスを含む出力部１１０とを備えている。
【００１７】
診断装置１００の入力部１０４は、プラント１０１の各種状態量（温度や圧力、バルブ開度など）を計測した計測信号１と、キーボード１１１やマウス１１２等に対する運転員の操作に応じた外部入力信号２を取得する。そして、取得した計測信号１で表される各種状態量が、それぞれ時間情報と対応付けられて、学習・判定用計測信号データ４として計測信号データベース１０５に追記される。この計測信号データベース１０５は、データ分類部１０６からアクセス可能になるように、当該データ分類部１０６と接続されている。
【００１８】
データ分類部１０６は、計測信号データベース１０５に最も新しく追記された学習・判定用計測信号データ４を読み出し、この学習・判定用計測信号データ４のカテゴリ分類を行う。該当するカテゴリがない場合は、新たにカテゴリを生成する（以下、「第１カテゴリ生成・分類処理」という）。本例では、第１カテゴリ生成・分類処理で生成されるカテゴリのことを「第１カテゴリ」と呼ぶ。
【００１９】
また、データ分類部１０６は、生成した第１分類結果に対してカテゴリ分類をさらに行う。ここでも該当するカテゴリがない場合は、新たにカテゴリを生成する（以下、「第２カテゴリ生成・分類処理」という）。そして、データ分類部１０６は、第２カテゴリ生成・分類処理に応じた処理結果を、第２分類結果５として分類結果処理部１０７および比較部１０９に出力する。本例では、この第２カテゴリ生成・分類処理で生成されるカテゴリのことを「第２カテゴリ」と呼ぶ。なお、データ分類部１０６の詳細な構成については図２にて後述し、第１および第２カテゴリ生成・分類処理の具体例については図５にて後述する。
【００２０】
分類結果処理部１０７は、データ分類部１０６から入力される第２分類結果５に対応する時間情報をキーに計測信号データベース１０５を検索し、該当する学習・判定用計測信号データ４を取得する。そして、第２分類結果５に基づいて、取得した学習・判定用計測信号データ４および第２分類結果５を含むデータ（以下、「記録用計測信号データ９」という）を運転操作挙動データベース１０８の所定の領域に追記する。この運転操作挙動データベース１０８は、比較部１０９からアクセス可能になるように、当該比較部１０９と接続されている。なお、運転操作挙動データベース１０８の詳細については図６にて後述する。
【００２１】
ところで、比較部１０９は、現在のプラント操作挙動を確認するために、データ分類部１０６で現在算出している第２分類結果５をキーに運転操作挙動データベース１０８を検索する。そして、第２分類結果５に対応する記録用計測信号データ９を過去操作挙動データ１０として取得する。この過去操作挙動データ１０は、分類結果処理部１０７によって過去に運転操作挙動データベース１０８に登録された記録用計測信号データ９の中で、データ分類部１０６に現在入力されている学習・判定用計測信号データ４と似た変動をするデータに相当する。
【００２２】
比較部１０９は、運転操作挙動データベース１０８から取得した過去操作挙動データ１０を所定の形式で画像表示装置１０３に表示させるための過去操作挙動画面生成データ１２を生成し、出力部１１０を介して画像表示装置１０３に出力する。このときに画像表示装置１０３に表示される表示画面の例については、図７にて後述する。
【００２３】
［２．データ分類部の構成］
図２は、本発明の一実施形態に係る診断装置のデータ分類部の構成を示すブロック図である。
本例では、第１および第２カテゴリ生成・分類処理を行う際に適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory：ＡＲＴ）用いた場合のデータ分類部１０６の構成およびこのデータ分類部１０６で行われる処理の手順について説明する。
【００２４】
データ分類部１０６は、データ前処理部２０１とＡＲＴモジュール２０２から構成される。
【００２５】
データ前処理部２０１は、計測信号データベース１０５から読み出した学習・判定用計測信号データ４を、ＡＲＴモジュール２０２で処理できる入力データに変換する。その変換手順は以下の通りである。
【００２６】
まず、データ前処理部２０１は、学習・判定用計測信号データ４の計測項目（温度や圧力、バルブ開度など）ごとに最大値および最小値を計算する。そして、計算した最大値および最小値を用いてデータを正規化する。
【００２７】
本例では、計測項目数がｉ個の学習・判定用計測信号データ４をｘｉ（ｎ）と定義する。なお、ｎはデータの個数を示す変数である。そして、ｎ個のデータの中の最大値および最小値をそれぞれMax_ｉ，Min_ｉとすると、正規化したデータＮｘｉ（ｎ）は次式で計算される。
【００２８】
【数１】
0005447831.tif 000002
【００２９】
ここで、αは、０．５よりも小さく０以上の定数であり、式（１）によりデータは［α，１］の範囲に正規化される。本例では、α＝０.２とする。
【００３０】
次に、データ前処理部２０１は、正規化したデータＮｘｉ（ｎ）の補数ＣＮｘｉ（ｎ）を次式を用いて計算する。
【００３１】
［数２］
ＣＮｘｉ（ｎ）−１−Ｎｘｉ（ｎ）  …（２）
【００３２】
そして、データ前処理部２０１は、それぞれ式（１）および（２）で計算したデータＮｘｉ（ｎ）およびＣＮｘｉ（ｎ）からなる入力ベクトルＩｉを算出し、入力データとしてＡＲＴモジュール２０２に入力する。
【００３３】
ＡＲＴモジュール２０２は、データ前処理部２０１から入力された入力データを第１カテゴリに分類し、この第１カテゴリを第２カテゴリにさらに分類する。このＡＲＴモジュール２０２は、Ｆ０レイヤー２０３と、Ｆ１レイヤー２０４と、Ｆ２レイヤー２０５と、メモリ２０７と、一致度計算部２０６とを備える。そして、これらの各ブロックは相互に結合している。
【００３４】
Ｆ０レイヤー２０３は、データ前処理部２０１から入力される入力ベクトルIｉのノイズ除去を行うとともに、各時刻で正規化してＦ１レイヤー２０４および一致度計算部２０６に入力する正規化入力ベクトルｕｉ０を生成する。Ｆ０レイヤー２０３で行われる正規化入力ベクトルｕｉ０の計算手順は以下の通りである。
【００３５】
まず、入力ベクトルIｉから次式を用いてｗｉを計算する。
【００３６】
【数３】
0005447831.tif 000003
【００３７】
ここで、式（３）において、aは定数であり、入力ベクトルIｉに応じて適宜変更可能な値である。また、ｕｉ０は一回前にＦ０レイヤー２０３で算出された前回値である。
【００３８】
続いて、次式を用いてｗｉを正規化してｘｉを算出する。
【００３９】
【数４】
0005447831.tif 000004
【００４０】
そして、次式を用いてｘｉからノイズを除去してｖｉを算出する。ただし、θはノイズを除去するための定数であり、入力ベクトルＩｉに応じて適宜変更可能な値である。
【数５】
0005447831.tif 000005
【００４１】
この式（５）によると、ｘｉの微少な値は０となるため、ｘｉからノイズが除去される。
【００４２】
最後に、次式を用いてｖｉを正規化し、正規化入力ベクトルｕｉ０を算出する。
【００４３】
【数６】
0005447831.tif 000006
【００４４】
Ｆ１レイヤー２０４は、Ｆ０レイヤー２０３から入力される正規化入力ベクトルｕｉ０を短期記憶として保持し、この正規化入力ベクトルｕｉ０からＦ２レイヤーに入力するｐｉを計算する。なお、ｐｉの計算は以下の式（７）〜（１２）の手順で計算される。
【００４５】
【数７】
0005447831.tif 000007
【００４６】
ここで、式（７）、（９）において、a、ｂはそれぞれ定数であり、入力ベクトルＩｉに応じて適宜変更可能である。式（９）のｆ（・）は式（５）で示した関数に等しい。式（１１）におけるｐｉは一回前にＦ１レイヤー２０４で算出された前回値である。式（１２）におけるＴｊは後述するＦ２レイヤー２０５で算出される適合度Ｔｊの前回値である。
【００４７】
Ｆ２レイヤー２０５は、カテゴリごとに定義されている重み係数ｚｉｊと、Ｆ１レイヤーで算出されたｐｉを用いて、次式から適合度Ｔｊを計算する。そして、計算した適合度Ｔｊが最大となるｊをカテゴリの候補として選択する。ここで、ｊとはカテゴリを区別するための符号や数字である。なお、重み係数は後述するメモリ２０７に記憶されているものが用いられる。
【００４８】
【数８】
0005447831.tif 000008
【００４９】
一致度計算部２０６は、Ｆ０レイヤー２０３より入力される正規化入力ベクトルｕｉと、Ｆ２レイヤー２０５で選択したカテゴリ候補ｊとの一致度ｒを、次式を用いて計算する。
【数９】
0005447831.tif 000009
【００５０】
ここで、式（１４）において、ｃは定数であり、入力ベクトルＩｉに応じて適宜変更可能な値である。
【００５１】
一致度計算部２０６は、算出した一致度ｒが予め設定されているパラメータρよりも大きければ、Ｆ２レイヤー２０５で選択されたカテゴリｊを入力ベクトルＩｉのカテゴリとして採用するように、Ｆ２レイヤー２０５に指示を出す。そして、カテゴリｊに対応する重み係数ｚｉｊの更新を次式を用いて行う。なお、更新前の重み係数をｚｉｊ（ｏｌｄ）とし、更新後の重み係数をｚｉｊ（ｎｅｗ）とする。
【００５２】
【数１０】
0005447831.tif 000010
【００５３】
ここで、式（１５）において、ｋｗは学習率パラメータであり、入力ベクトルＩｉを新しい重み係数に反映させる度合いを決定するものである。
【００５４】
一方、算出した一致度ｒがパラメータρ以下の場合は、一致度計算部２０６は、Ｆ２レイヤー２０５で選択されたカテゴリｊを採用しないようにするためのリセット信号をＦ２レイヤー２０５に出力し、再度カテゴリの選択をＦ２レイヤー２０５に行わせる。すべてのカテゴリが採用されない場合は、新規カテゴリをＦ２レイヤー２０５に追加し、当該新規カテゴリを示す新しい重み係数を生成してメモリ２０７に記憶する。
【００５５】
以上のように、データ分類部１０６は、学習済みのＡＲＴモジュール２０２に新たな入力データが入力されると、当該入力データが過去のどのパターンに近いか（いかなるカテゴリに属するのか）を判定する。一方、入力データが過去に経験したことのないパターンであれば、当該入力データを新しいカテゴリに分類している。
【００５６】
図３は、第１分類結果の一例を示す説明図である。
縦軸は、例えば温度を正規化した計測データＩｉ（ｉ＝０）の値を示しており、横軸は例えば圧力を正規化した計測データＩｉ（ｉ＝１）の値を表している。このような計測データＩｉは、ＡＲＴモジュール２０２で処理されると、複数のカテゴリ３０１に分類される。この分類処理が、前述した第１カテゴリ生成・分類処理であり、カテゴリ３０１が前述した第１カテゴリに相当する。
【００５７】
図２では、説明を簡単にするために省略したが、このカテゴリ３０１を入力データとしてＡＲＴモジュール２０２で処理することで、前述した第２カテゴリ生成・分類処理を行っている。なお、第２カテゴリ生成・分類処理の結果として生成される前述の第２カテゴリは、複数のカテゴリ３０１がさらに複数のカテゴリに分類されたものに相当する。
【００５８】
［３．診断装置の動作］
次に、診断装置の動作について図４〜７を参照して説明する。
図４は、運転操作挙動データベース１０８に保存するデータを生成する手順を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、入力部１０４では、プラント１０１から該プラント１０１の各種状態量である計測信号１がリアルタイムで抽出されている（ステップＳ４０）。そして、この計測信号１は時刻情報と対応付けられ、図５（ａ）に示すような学習・判定用計測信号データ４が生成される。生成された学習・判定用計測信号データ４は、計測信号データベース１０５に追記される。ここで、図５（ａ）において、縦軸は各計測項目（温度、圧力、バルブ開度）の大きさを示しており、横軸は時間軸を表している。
【００６０】
そして、データ分類部１０６では、入力部１０４から計測信号データベース１０５へ学習・判定用計測信号データ４が追記される度に、最新に追記された学習・判定用計測信号データ４が読み出される。そして、この学習・判定用計測信号データ４は、データ分類部１０６によって所定のカテゴリごとに分類される（ステップ４１）。
【００６１】
ここで、ステップＳ４１の処理について詳しく説明する。
まず、学習・判定用計測信号データ４に対して第１カテゴリ生成・分類処理が行われ、図５（ｂ）に示すような第１分類結果が生成される。
【００６２】
図５（ｂ）において、縦軸は第１カテゴリの種類を示しており、横軸は図５（ａ）の横軸と同じ時間軸を表している。各時刻ｔ１，ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５、・・・前後の所定期間における温度、圧力およびバルブ開度の変動の特徴が似ている各種状態量が同じ第１カテゴリに属している。具体的には、時刻ｔ３前後の所定期間において、温度、圧力およびバルブ開度が、当該時刻ｔ３以前の期間である時刻ｔ２前後の所定期間における温度、圧力およびバルブ開度と似たような変動をしている（図５（ａ）を参照）。そのため、時刻ｔ３における第１カテゴリは、時刻ｔ２における第１カテゴリと同じ「２」となっている（図５（ｂ）を参照）。なお、時刻ｔ２前後の期間における温度、圧力およびバルブ開度と似た変動は、当該時刻ｔ２以前にはなく、「２」という第１カテゴリは、ｔ２のときに初めて作成される。これと同様に、「３」および「４」第という第１カテゴリも、それぞれ時刻ｔ４および時刻ｔ５のときに初めて作成される。
【００６３】
以上の第１カテゴリ生成・分類処理が完了した後、データ分類部１０６では、さらに第１分類結果に対して第２カテゴリ生成・分類処理が行われ、図５（ｃ）に示すような第２分類結果５が生成される。ここで、図５（ｃ）において、縦軸は第２カテゴリの種類を示しており、横軸はトレンドを示している。トレンドとは時間情報の一種であり、本例では、図５において３つのカテゴリを含む期間を１つのトレンドと定義している。そして、トレンド１、トレンド２、トレンド３、・・・における、第１カテゴリの変動（図５（ｂ）を参照）の特徴が似ているものが同じ第２カテゴリに属している。なお、トレンド２における第１カテゴリの変動（「２」、「２」、「３」）は、当該トレンド２以前にはなく、「Ｂ」という第２カテゴリは、トレンド２のときに初めて作成される。これと同様に、「Ｃ」という第２カテゴリも、トレンド３の時点で初めて作成される。
【００６４】
ステップ４１の処理が完了した後、第２分類結果５は、データ分類部１０６から分類結果処理部１０７および比較部１０９へ出力される。そして、分類結果処理部１０７では、この第２分類結果５のトレンド以前の所定期間の学習・判定用計測信号データ４が、計測信号データベース１０５より取得される（ステップＳ４２）。
【００６５】
さらに、分類結果処理部１０７では、第２分類結果５およびステップＳ４２の処理で取得した学習・判定用信号データ４を含む記録用計測信号データ９を、第２分類結果５に基づいて運転操作挙動データベース１０８の所定の領域に追記する処理がなされる（ステップＳ４３）。
【００６６】
ここで、ステップＳ４３の処理について詳しく説明する。
分類結果処理部１０７では、第２分類結果５に対応する第２カテゴリをキーに、図６に示すような運転操作挙動データベース１０８の「第２カテゴリ」フィールドが検索される。該当するフィールドがある場合は、このフィールドを含むレコードの所定の領域に、ステップＳ４２の処理で取得した学習・判定用信号データ４が追記される。
【００６７】
一方、該当するフィールドがない場合は、第２分類結果５に対応する第２カテゴリが「第２カテゴリ」フィールドに追記される。そして、この「第２カテゴリ」フィールド
を含むレコードの所定の領域に、学習・判定用信号データ４が追記される。
【００６８】
診断装置１００では、以上のようなステップＳ４０からステップＳ４３の処理が繰り返されており、その結果、図６の運転操作挙動データベース１０８が生成されていく。この運転操作挙動データベース１０８は、各第２カテゴリにつき、直近の３つのトレンドデータが記憶されている状態になるように分類結果処理部１０７によって更新されている。トレンドデータとは、図５（ａ）に示すような温度、圧力バルブ開度を示す時系列データのことである。例えば、「第２カテゴリ」フィールドが「Ａ」のレコードの「第１過去情報」に含まれる「トレンドデータ」フィールドには、当該「第１過去情報」に含まれる「時間（Ｔ）」フィールドに記憶されている「２００９年１月１日０：００〜０：１０」の期間以前の所定期間の「温度、圧力およびバルブ開度」が記憶されている。
【００６９】
ところで、比較部１０９には、データ分類部１０６から第２分類結果５が入力されている。そのため、比較部１０９は、現在のプラント操作挙動がいかなる第２カテゴリに該当するのか、を知っている状態である。例えば、現在のプラント操作挙動が、「Ａ」という第２カテゴリに該当する場合、比較部１０９では「Ａ」で運転操作挙動データベース１０８の「第２カテゴリ」フィールドが検索される。そして、フィールドが「Ａ」のレコードの第１、第２および第３過去フィールドに記憶された３つの過去を示す情報が過去操作挙動データ１０として取得される。ここでの過去操作挙動データ１０は、「２００９年１月１日０：００〜０：１０」、「２００５年１月１日０：１５〜０：２５」および「２００３年１月１日１：００〜１：１０」という時間情報（Ｔ）と、それぞれの時間情報（Ｔ）以前の所定期間に対応する「温度、圧力およびバルブ開度」である。
【００７０】
そして、比較部１０９では、取得した過去操作挙動データ１０に基づいて、当該過去操作挙動データ１０を所定の形式で画像表示装置１０３に表示させる過去操作挙動画面生成データ１２が生成される。生成された過去操作挙動画面生成データ１２は、出力部１１０を介して画像表示装置１０３に出力される。すると、画像表示装置１０３では、図７に示すように、「Ａ」という第２カテゴリの過去操作挙動画面７０１が生成される。
【００７１】
図７は、過去操作挙動画面の一例を示す説明図である。
第１、第２および第３過去表示領域７０２，７０３，７０４には、運転操作挙動データベース１０８の第１、第２および第３過去フィードに記憶されている情報がそれぞれ表示される。本例では、この表示される情報は、「第２カテゴリ」フィールドが「Ａ」であるレコードの第１、第２および第３過去フィールドに記憶されたものとなる。
【００７２】
つまり、第１過去領域の上側領域には、「２００９年１月１日０：００〜０：１０」という時間情報（Ｔ）が表示される。また、第１過去領域の下側領域には、上側領域に表示されている時間情報（Ｔ）以前の所定期間における「温度、圧力およびバルブ開度」の時間変化を示すグラフが表示される。このグラフの縦軸は、「温度、圧力およびバルブ開度」の大きさを示しており、横軸は時間軸を示している。
【００７３】
また、このグラフの○（白丸）印部分が、第１過去領域の下側領域に表示されている時間情報（Ｔ）における「温度、圧力およびバルブ開度」の時間変化である。○（白丸）印以外の部分は、当該時間情報（Ｔ）より前の所定期間における「温度、圧力およびバルブ開度」の時間変化に該当する。そして、このグラフにおいて現在のプラント操作挙動に相当する箇所にはカーソル７０５が表示される。なお、第２および第３表示領域の表示内容は、第１表示領域の表示内容と共通しているので、説明は省略する。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態では、プラント操作挙動に対して第２カテゴリに分ける処理を行っている。そして、当該プラント操作挙動を第２カテゴリごとに、リアルタイムでデータベース化することで、過去のプラント操作挙動がカテゴリごとに記憶された運転操作挙動データベースを構築している。そのため、現在のプラント操作挙動に該当するカテゴリを算出するだけで、当該カテゴリと同じカテゴリに対応する、過去のプラント操作挙動を運転操作挙動データベースから検索し、該当するものを呼び出すことができる。すなわち、現在のプラント操作挙動と似ている過去のプラント操作挙動を画面表示することができる。これにより、運転員が過去の運転操作経験をリアルタイムに容易に参照できるので、オペレーションミスの防止や初心者の訓練に有効である。
【００７５】
＜変形例＞
本発明の変形例を、図８，９を参照して説明する。
変形例に係る診断装置は、現在のプラント操作挙動に似ている過去のプラント操作挙動を運転操作データベースから検索する。そして、該当する過去のプラント操作挙動および当該過去のプラント操作挙動が適切か否かを示す情報を含む過去操作挙動画面を画像表示装置に表示する。そのため、変形例に係る診断装置は、運転操作挙動データベース１０８に、さらに図８に示す操作記憶領域８０１を設けた構成となっている。なお、過去操作挙動画面を画像表示装置に表示するための情報は、比較部によって生成される。
【００７６】
図８は、操作記憶領域を示す説明図である。
操作記憶領域８０１は、「操作内容」フィールドと、「操作前の第２カテゴリ」フィールドと、「結果」フィールドとよりなる。なお、「操作前の第２カテゴリ」フィールとは、「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」という３つのフィールドを含んで構成されている。
【００７７】
「操作内容」フィールドは、プラント１０１に対して運転員が行った操作の種類を示す情報が格納されている。本例では、「操作内容」フィールドに格納される情報を、「α操作」や「β操作」とする。
【００７８】
「操作前の第２カテゴリ」フィールドに含まれる「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」フィールドは、「操作内容」フィールドに格納された情報に対応する各操作において、「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」という第２カテゴリに対応するプラント操作挙動後に、プラント１０１に対して運転員が行った各種状態量の変更がそれぞれ格納されている。例として、フィールドが「α操作」のレコードの「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」フィールドには、状態量としての温度を示す「５０℃」、「３０℃」および「２０℃」がそれぞれ格納されている。ここでは、温度のみが「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」フィールドに格納されている例を示したが、圧力やバルブ開度等他の状態量も「Ａ」、「Ｂ」および「Ｃ」フィールドに格納するようにしてもよい。
【００７９】
「結果」フィールドは、「操作内容」フィールドに格納された情報に対応する各操作が正しい操作であるか否かを示す情報と、当該「操作内容」フィールドに格納された情報に対応する操作時の各種状態量の時間変化が格納されている。例として、フィールドが「α操作」のレコードの「結果」フィールドには、「α操作」が正しい操作であることを示す「○」という情報と、「α操作」時の各種状態量の時間変化（不図示）が記憶されている。なお、各種状態量の時間変化は、計測信号データベース１０５より取得可能である。
【００８０】
図９は、変形例に係る過去操作挙動画面の一例を示す説明図である。
この過去操作挙動画面９０１は、例えば、第１および第２表示領域９０２，９０３の表示領域を有している。
【００８１】
第１表示領域９０２には、プラント１０１に対する正しい操作である「α操作」における各種状態量（温度、圧力、バルブ開度）の時間変化がグラフ表示される。一方、第２表示領域９０３には、プラント１０１に対する誤った操作である「β操作」における各種状態量の時間変化がグラフ表示される。なお、「α操作」および「β操作」に関する各種状態量の時間変化は、操作記憶領域８０１のフィールドが「α操作」および「β操作」の各レコードの「結果」フィールドにそれぞれ格納された情報に相当する。
【００８２】
このグラフの縦軸は、「温度、圧力およびバルブ開度」の大きさを示しており、横軸は時間軸を示している。このグラフにおいて現在のプラント操作挙動に相当する箇所にはカーソル９０４が表示される。
【００８３】
以上説明したように、本実施形態においては、プラントに対する正しい操作および誤った操作に関する過去の情報を同時に画面表示することができる。これにより、運転員は、現時点において、いかなる操作をすればプラント操作挙動が適切となり、いかなる操作をすればプラント操作挙動が不適切になるのかを知ることができるので、初心者の訓練に有効である。
【００８４】
なお、上述した各実施形態では、第１カテゴリを数字として管理しているが、数字ではなく記号（例えば、「α」、「β」、「γ」）として管理することもできる。
【００８５】
また、上述した各実施形態では、第２カテゴリを記号として管理しているが、記号ではなく数字（例えば、「１」、「２」、「３」）として管理することもできる。
【００８６】
また、上述した各実施形態では、データ分類部１０６と、分類結果処理部１０７と、比較部１０９と、計測信号データベース１０５と、運転操作挙動データベース１０８とが全て診断装置１００の内部にある。しかしながら、これらの各ブロックの一部を診断装置１００の外部に配置し、データのみを通信することも可能である。
【００８７】
また、上述した各実施形態では、診断対象とするプラント１０１は１つであるが、診断装置１００で複数のプラント１０１を診断することもできる。
【００８８】
また、上述した各実施形態では、プラントからリアルタイム抽出される計測信号１を利用して生成された運転操作挙動データベース１０８を備えているが、その代替として、予め作られた操作挙動データベースを備えていてもよい。
【００８９】
以上、本発明の実施形態の例について説明したが、本発明は上記実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りにおいて、他の変形例、応用例を含むことはいうまでもない。
【符号の説明】
【００９０】
１…計測信号、２…外部入力信号、４…学習・判定用計測信号データ、５…第２分類結果、９…記録用計測信号データ、１０…過去操作挙動データ、１２…過去操作挙動画面生成データ、１００…診断装置、１０１…プラント、１０２…入力装置、１０３…画像表示装置、１０４…入力部、１０５…計測信号データベース、１０６…データ分類部、１０７…分類結果処理部、１０８…運転操作挙動データベース、１０９…比較部、１１０…出力部、１１１…キーボード、１１２…マウス、２０１…データ前処理部、２０２…ＡＲＴモジュール、２０３…Ｆ０レイヤー、２０４…Ｆ１レイヤー、２０５…Ｆ２レイヤー、２０６…一致度計算部、２０７…メモリ、３０１…カテゴリ、７０１…過去操作挙動画面、７０２…第１過去表示領域、７０３…第２過去表示領域、７０４…第３過去表示領域、７０５…カーソル、８０１…操作記憶領域、９０１…過去操作挙動画面、９０２…第１表示領域、９０３…第２表示領域、９０４…カーソル
【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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【図８】
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【図９】
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