(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断装置であって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出部、該状態変化検出部からの信号を入力の一部として前記診断対象プラントに異常発生したと判定する異常判定部、該異常判定部の出力を外部に報知せしめる警報発生手段、前記診断対象プラントの異常以外の事象を検知し、前記異常判定部の出力を阻止する誤報阻止部から構成され、
前記誤報阻止部は、前記診断対象プラントの計測信号を用いてカテゴリーに対応した重み係数を求め、カテゴリーに対応した重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出部を含み、該経年劣化検出部は、経年劣化の範囲を逸脱していないときに、前記異常判定部の出力を阻止することを特徴とするプラントの診断装置。
【請求項２】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断装置であって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出部、該状態変化検出部からの信号を入力の一部として前記診断対象プラントに異常発生したと判定する異常判定部、該異常判定部の出力を外部に報知せしめる警報発生手段、前記診断対象プラントの異常以外の事象を検知し、前記異常判定部の出力を阻止する誤報阻止部から構成され、
前記診断対象プラントは発電プラントであり、前記誤報阻止部は、前記発電プラントの計測信号である発電出力もしくは大気温度の少なくとも一つを含む計測データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出部を含み、該運転条件変化検出部は、運転条件が変化しているときに、前記異常判定部の出力を阻止することを特徴とするプラントの診断装置。
【請求項３】
請求項２記載のプラントの診断装置において、
運転条件変化検出部の入力である計測信号は、前記診断対象プラントを構成する機器の特性と直接関係しない外的環境因子で構成されることを特徴とするプラントの診断装置。
【請求項４】
診断対象プラントの計測信号から診断対象の異常を検知し、異常を報知するプラントの診断装置であって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出部、診断対象プラントの計測信号を用いてカテゴリーに対応した重み係数を求め、カテゴリーに対応した重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出部、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出部、前記状態変化検出部で状態が変化したと判定し、かつ前記経年劣化検出部で経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ前記運転条件変化検出部で運転条件が変化していないと判定した時に前記診断対象に異常発生したと判定する異常判定部、該異常判定部の出力を外部に報知せしめる警報発生手段から構成されることを特徴とする診断装置。
【請求項５】
診断対象プラントの計測信号を保存する計測信号データベースと、前記計測信号データベースから前記診断対象プラントの状態を診断するために使用する診断信号を抽出する処理データ抽出手段と、前記診断信号を保存する基準信号データベースと、前記基準信号データベースに保存されているデータをカテゴリーに分類する分類手段と、前記カテゴリーを正常カテゴリーとして保存する分類結果データベースと、前記処理データ抽出手段で抽出した最新の前記診断信号と前記分類結果データベースに保存されている前記正常カテゴリーの情報を用いて前記診断対象プラントの状態を正常、異常、運転条件変化、経年劣化のいずれに属するかを診断する診断手段と、前記診断手段の診断結果を保存する診断結果データベースと、前記診断結果データベースに保存されている情報を画像表示装置に出力するプラントの診断装置において、
前記診断手段には、異常判定部、状態変化検出部、経年劣化検出部、運転条件変化検出部が備えられており、前記状態変化検出部は、前記処理データ抽出手段で抽出した最新の前記診断信号が前記分類結果データベースに保存されている前記正常カテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する機能を備え、前記経年劣化検出部は、正常状態時における時間変化幅とカテゴリーに対応した重み係数変化量の関係を導出し、診断中に正常状態時のカテゴリーに対応した重み係数の変化量の最大値を超えた場合、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する機能を備え、前記運転条件変化検出部は、機器特性と直接関係しない外的環境因子で構成される計測信号をカテゴリーに分類した時に新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合、運転条件が変化していないと判定する機能を備え、前記異常判定部では、前記状態変化検出部で状態が変化したと判定し、かつ前記経年劣化検出部で経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ前記運転条件変化検出部で運転条件が変化していないと判定していない時に異常と判定することを特徴とするプラントの診断装置。
【請求項６】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知する診断方法であって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定し、診断対象プラントの計測信号を用いてカテゴリーに対応した重み係数を求め、カテゴリーに対応した重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、診断対象の計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合に、運転条件が変化していないと判定した時に、前記診断対象プラントに異常発生したと判定して外部に報知せしめるプラントの診断方法。
【請求項７】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断プログラムであって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出ステップ、該状態変化検出ステップからの信号を入力の一部として前記診断対象に異常発生したと判定する異常判定ステップ、該異常判定ステップの出力を外部に報知せしめる警報発生ステップ、前記診断対象の異常以外の事象を検知し、前記異常判定ステップの出力を阻止する誤報阻止ステップから構成され、
前記誤報阻止ステップは、前記診断対象プラントの計測信号を用いてカテゴリーに対応した重み係数を求め、カテゴリーに対応した重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出ステップを含み、該経年劣化検出ステップは、経年劣化の範囲を逸脱していないときに、前記異常判定ステップの出力を阻止することを特徴とするプラントの診断プログラム。
【請求項８】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断プログラムであって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出ステップ、該状態変化検出ステップからの信号を入力の一部として前記診断対象に異常発生したと判定する異常判定ステップ、該異常判定ステップの出力を外部に報知せしめる警報発生ステップ、前記診断対象の異常以外の事象を検知し、前記異常判定ステップの出力を阻止する誤報阻止ステップから構成され、
前記診断対象プラントは発電プラントであり、前記誤報阻止ステップは、前記発電プラントの計測信号である発電出力もしくは大気温度の少なくとも一つを含む計測データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出ステップを含み、該運転条件変化検出ステップは、運転条件が変化しているときに、前記異常判定ステップの出力を阻止することを特徴とするプラントの診断プログラム。
【請求項９】
請求項８記載のプラントの診断プログラムにおいて、
運転条件変化検出ステップの入力である計測信号は、前記診断対象を構成する機器の特性と直接関係しない外的環境因子で構成されることを特徴とするプラントの診断プログラム。
【請求項１０】
診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断プログラムであって、前記診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生して、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出ステップ、診断対象プラントの計測信号を用いてカテゴリーに対応した重み係数を求め、カテゴリーに対応した重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出ステップ、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生せず、分類したカテゴリーに属する場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出ステップ、前記状態変化検出ステップで状態が変化したと判定し、かつ前記経年劣化検出ステップで経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ前記運転条件変化検出ステップで運転条件が変化していないと判定した時に前記診断対象に異常発生したと判定する異常判定ステップ、該異常判定ステップの出力を外部に報知せしめる警報発生ステップから構成されることを特徴とするプラントの診断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントの診断装置及び診断方法、及び診断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの診断装置は、プラントに異常な過渡事象や事故等が生じた際に、プラントからの計測データを基にその異常や事故の発生を検知する。【０００３】
特許文献１には、適応共鳴理論（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｔｈｅｏｒｙ：ＡＲＴ）を用いた診断装置が開示されている。ＡＲＴを用いた診断装置は、多次元のデータをその類似度に応じてカテゴリーに分類する機能を有する。【０００４】
特許文献１の技術においては、まず、ＡＲＴを用いて、正常時の計測データを複数のカテゴリー（正常カテゴリー）に分類する。次に、現在の計測データをＡＲＴでカテゴリーに分類する。この計測データが正常カテゴリーに分類できない時は、新しいカテゴリー（新規カテゴリー）を生成する。新規カテゴリーの発生は、プラントの状態が変化したことを意味する。そこで、異常の発生を新規カテゴリーの発生で判断することとし、新規カテゴリーの発生率が閾値を越えた場合に異常と診断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
特許文献１においては、「新規カテゴリーは、現在の計測データが正常カテゴリーに分類できないとき、すなわちプラントの状態が変化した時に生成する」という前提に立って、異常と診断する。【０００７】
然しながら、プラントの状態は、異常が発生した時だけではなく、経年劣化、運転条件変化した時にも変化する。そして、このときにも、新規カテゴリーが発生する。このため、新規カテゴリーの発生、即プラントの異常発生とはできない。【０００８】
ここで運転条件とは、プラントが設置されている場所の環境条件（大気温度、湿度など）や、オペレータの操作で決定する量（プラントで生成される発電量）など、機器特性と直接関係しない外的環境因子である。そして、異常発生の有無に関わらず、運転条件が変化すると各種計測データの値も変化する。【０００９】
経年劣化、運転条件変化は異常ではないが、特許文献１の方法ではこれを異常と診断する。つまり、正常状態を異常と診断することになり、結果として誤報が発生する原因となる。【００１０】
本発明の目的は、状態変化の要因である経年劣化、運転条件変化、異常を区別することで、誤報の発生率を下げることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明のプラントの診断装置は、診断対象プラントの計測信号から診断対象の異常を検知し、異常を報知するものであって、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出部、状態変化検出部からの信号を入力の一部として診断対象プラントに異常発生したと判定する異常判定部、異常判定部の出力を外部に報知せしめる警報発生手段、診断対象プラントの異常以外の事象を検知し、異常判定部の出力を阻止する誤報阻止部から構成される。【００１２】
また、誤報阻止部は、診断対象プラントの計測信号を用いて重み係数を求め、重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出部を含み、経年劣化検出部は、経年劣化の範囲を逸脱していないときに、異常判定部の出力を阻止するのがよい。【００１３】
また、誤報阻止部は、診断対象プラントの運転条件データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生しない場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出部を含み、運転条件変化検出部は、運転条件が変化しているときに、異常判定部の出力を阻止するのがよい。【００１４】
また、運転条件変化検出部の入力である運転条件データは、診断対象プラントを構成する機器の特性と直接関係しない外的環境因子で構成されるのがよい。【００１５】
本発明のプラントの診断装置は、診断対象プラントの計測信号から診断対象の異常を検知し、異常を報知するものであって、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出部、診断対象プラントの計測信号を用いて重み係数を求め、重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出部、診断対象プラントの運転条件データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生しない場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出部、状態変化検出部で状態が変化したと判定し、かつ経年劣化検出部で経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ運転条件変化検出部で運転条件が変化していないと判定した時に診断対象に異常発生したと判定する異常判定部、異常判定部の出力を外部に報知せしめる警報発生手段から構成される。【００１６】
本発明のプラントの診断装置は、診断対象プラントの計測信号を保存する計測信号データベースと、計測信号データベースから診断対象プラントの状態を診断するために使用する診断信号を抽出する処理データ抽出手段と、診断信号を保存する基準信号データベースと、基準信号データベースに保存されているデータをカテゴリーに分類する分類手段と、カテゴリーを正常カテゴリーとして保存する分類結果データベースと、処理データ抽出手段で抽出した最新の診断信号と分類結果データベースに保存されている正常カテゴリーの情報を用いて診断対象プラントの状態を正常、異常、運転条件変化、経年劣化のいずれに属するかを診断する診断手段と、診断手段の診断結果を保存する診断結果データベースと、診断結果データベースに保存されている情報を画像表示装置に出力するものであって、診断手段には、異常判定部、状態変化検出部、経年劣化検出部、運転条件変化検出部が備えられており、状態変化検出部は、処理データ抽出部で抽出した最新の診断信号が分類結果データベースに保存されている正常カテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する機能を備え、経年劣化検出部は、正常状態時における時間変化幅と重み係数変化量の関係を導出し、診断中に正常状態時の重み係数の変化量の最大値を超えた場合、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する機能を備え、運転条件変化検出部は、機器特性と直接関係しない外的環境因子で構成される運転条件データをカテゴリーに分類した時に新規カテゴリーが発生しない場合、運転条件が変化していないと判定する機能を備え、異常判定部では、状態変化検出部で状態が変化したと判定し、かつ経年劣化検出部で経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ運転条件変化検出部で運転条件が変化していないと判定していない時に異常と判定する。【００１７】
本発明のプラントの診断方法は、診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するものであって、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定し、診断対象の計測信号を用いて重み係数を求め、重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、診断対象の運転条件データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生しない場合に、運転条件が変化していないと判定した時に、診断対象プラントに異常発生したと判定して外部に報知せしめる。【００１８】
本発明のプラントの診断プログラムは、診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するプラントの診断プログラムであって、診断対象の計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出ステップ、状態変化検出ステップからの信号を入力の一部として診断対象に異常発生したと判定する異常判定ステップ、異常判定ステップの出力を外部に報知せしめる警報発生ステップ、診断対象の異常以外の事象を検知し、異常判定部の出力を阻止する誤報阻止ステップから構成される。【００１９】
また、誤報阻止ステップは、診断対象プラントの計測信号を用いて重み係数を求め、重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出ステップを含み、経年劣化検出ステップは、経年劣化の範囲を逸脱していないときに、異常判定ステップの出力を阻止するのがよい。【００２０】
また、誤報阻止ステップは、診断対象プラントの運転条件データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生しない場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出ステップを含み、運転条件変化検出ステップは、運転条件が変化しているときに、異常判定ステップの出力を阻止するのがよい。【００２１】
また、運転条件変化検出ステップの入力である運転条件データは、診断対象を構成する機器の特性と直接関係しない外的環境因子で構成されるのがよい。【００２２】
本発明のプラントの診断プログラムは、診断対象プラントの計測信号から診断対象プラントの異常を検知し、異常を報知するものであって、診断対象プラントの計測信号をカテゴリーに分類して記憶し、分類したカテゴリーに属さない場合に状態が変化したと判定する状態変化検出ステップ、診断対象プラントの計測信号を用いて重み係数を求め、重み係数の変化量が最大値を超えた場合に、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する経年劣化検出ステップ、診断対象プラントの運転条件データをカテゴリーに分類して記憶し、新規カテゴリーが発生しない場合に、運転条件が変化していないと判定する運転条件変化検出ステップ、状態変化検出ステップで状態が変化したと判定し、かつ経年劣化検出ステップで経年劣化の範囲を逸脱したと判定し、かつ運転条件変化検出ステップで運転条件が変化していないと判定した時に診断対象に異常発生したと判定する異常判定ステップ、異常判定ステップの出力を外部に報知せしめる警報発生ステップから構成される。
【発明の効果】
【００２３】
経年劣化、運転条件変化、異常を区別することで、誤報の発生率を低減できる。【００２４】
また、データ傾向の変化の原因が経年劣化、運転条件変化、異常のどれに属するかをオペレータに提供することで、プラントの保守計画立案に役立てられる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の診断装置を示すブロック図である。
【図２（ａ）】正常状態学習モードでのフローチャートを示す図である。
【図２（ｂ）】診断モードでのフローチャートを示す図である。
【図３（ａ）】サンプリング周期毎に２モードを動作させる診断を示す図である。
【図３（ｂ）】正常状態学習モードを所定期間、診断モードを毎周期行なう診断を示す図である。
【図３（ｃ）】オペレータが設定したタイミングで行なう例を示す図である。
【図４（ａ）】データ前処理装置及びＡＲＴモジュールを示すブロック図である。
【図４（ｂ）】ＡＲＴモジュールのＦ０レイヤーを示すブロック図である。
【図４（ｃ）】ＡＲＴモジュールのＦ１レイヤーを示すブロック図である。
【図５（ａ）】図４の実施例によるカテゴリー分類した結果を示すグラフである。
【図５（ｂ）】異常発生時の計測信号の経時変化の一例を示したグラフである。
【図６（ａ）】診断に使用するデータ項目を設定する画面である。
【図６（ｂ）】図１の分類手段４００を説明するブロック図である。
【図７（ａ）】計測信号データベースに保存されるデータの態様を示す画面の図である。
【図７（ｂ）】基準信号データベースに保存されるデータの態様を示す画面の図である。
【図７（ｃ）】分類結果データベースに保存されるデータの態様を示す画面の図である。
【図８（ａ）】異常判定部５１０の構成を示す図である。
【図８（ｂ）】診断結果データベースのデータの態様を画面上に表示した図である。
【図８（ｃ）】診断結果データベースの診断結果を時系列表示した画面表示例である
【図９（ａ）】経年劣化検出部の動作を説明する図である。
【図９（ｂ）】経年劣化範囲確認の判定基準を説明する図である。
【図１０（ａ）】運転条件変化検出部の第１の実施例の動作を説明する図である。
【図１０（ｂ）】運転条件変化検出部の第２の実施例の動作を説明する図である。
【図１０（ｃ）】運転条件変化検出部の第３の実施例の動作を説明する図である。
【図１１】ガスタービン発電プラントを示すブロック図である。
【図１２】ガスタービン発電プラントに本発明の診断装置を適用した時の動作結果例を説明する図である。
【図１３】診断手段各部の動作条件を纏めた図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を用いて本発明について説明する。
【実施例】
【００２７】
図１は、本発明の診断装置を示すブロック図である。本図においては、プラント１００の状態を診断装置２００により診断する。【００２８】
診断装置２００は、演算装置として、処理データ抽出手段３００、分類手段４００、診断手段５００、警報発生手段６００を備えている。また、診断装置２００は、データベースとして、計測信号データベース２３０、基準信号データベース２４０、分類結果データベース２５０、診断結果データベース２６０を備えている。なお、本図においては、データベースをＤＢと略記している。ここでいうデータベースは、診断装置２００の構成要素であるが、それぞれのデータベースに記録される情報は、電子化されたものであり、通常、電子ファイル（電子データ）と呼ばれるものである。【００２９】
また、診断装置２００は、外部とのインターフェイスとして外部入力インターフェイス２１０及び外部出力インターフェイス２２０を備えている。そして、外部入力インターフェイス２１０を介してプラント１００の各種状態量を計測した値を含む計測信号１、並びに、運転管理室９００に備えられているキーボード９２０及びマウス９３０を含む外部入力装置９１０の操作により作成される外部入力信号２を診断装置２００に入力する。また、外部出力インターフェイス２２０を介して、画像表示情報１４を診断装置２００から運転管理室９００内の画像表示装置９４０（画像表示部）に出力する。【００３０】
なお、本実施例においては、処理データ抽出手段３００、分類手段４００、診断手段５００、警報発生手段６００、計測信号データベース２３０、基準信号データベース２４０、分類結果データベース２５０、診断結果データベース２６０が、全て診断装置２００の内部にあるが、これらの一部を診断装置２００の外部に配置し、データのみを通信するようにしてもよい。また、本実施例において診断対象とするプラントは１基であるが、１台の診断装置２００で複数基のプラントを診断することもできる。【００３１】
以下、診断装置２００の動作を説明する。まず、外部入力インターフェイス２１０を介して入力された計測信号３は、計測信号データベース２３０に保存される。【００３２】
処理データ抽出手段３００においては、計測信号データベース２３０に保存されている計測信号５から診断に使用する診断信号６を抽出し、基準信号データベース２４０に保存する。基準信号データベース２４０には、オペレータが正常と判定した期間の計測信号が保存される。また、処理データ抽出手段３００では、オペレータの設定に基づいてデータ項目を抽出する。この詳細については、図６を用いて後述する。【００３３】
分類手段４００は、基準信号７をカテゴリーに分類する。分類結果８は、分類結果データベース２５０に保存する。尚、分類手段４００の処理内容は、図４を用いて後述する。【００３４】
診断手段５００では、最新の診断信号６と分類結果データベース２５０に保存されている分類結果９を処理し、プラントの状態を診断する。診断手段５００は、異常判定部５１０、状態変化検出部５２０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０で構成される。【００３５】
状態変化検出部５２０は、プラント１００の状態が変化したかどうかを判定する。状態変化検出部５２０から出力される状態変化判定結果１５は、状態が変化したと判定した場合には「１」となり、状態が変化してない場合は「０」となる。【００３６】
状態変化検出部５２０においては、処理データ抽出手段３００で抽出した最新の診断信号６と、分類結果データベース２５０に保存されている分類結果９を比較し、分類結果９に含まれるカテゴリーに属する場合は、診断信号６をそのカテゴリーに分類する。一方、処理データ抽出手段３００で抽出した最新の診断信号６と、分類結果９とを比較し、分類結果９に含まれるカテゴリーに属さない場合には、新しいカテゴリー（以下、新規カテゴリーと表記する。）を発生させる。状態変化検出部５２０の詳細な処理内容は、図４を用いて後述する。【００３７】
経年劣化検出部５３０では、プラントの状態変化が経年劣化の範囲内かどうかを判定する。経年劣化検出部５３０から出力される経年劣化判定結果１６は、プラントの状態変化が経年劣化の範囲を逸脱している時は「１」となり、経年劣化の範囲内の時は「０」となる。経年劣化検出部５３０の詳細な処理内容は、図９を用いて後述する。【００３８】
運転条件変化検出部５４０では、プラントの運転条件が変化したかどうかを判定する。運転条件変化検出部５４０から出力される運転条件変化判定結果１７は、運転条件が変化していない時は「１」となり、運転条件が変化しているときは「０」となる。運転条件変化検出部５４０の詳細な処理内容は、図１０を用いて後述する。【００３９】
異常判定部５１０では、状態変化判定結果１５、経年劣化判定結果１６、運転条件変化判定結果１７を用いてプラントに異常が発生しているかどうかを判定する。異常判定部５１０の詳細な処理内容は、図８を用いて後述する。【００４０】
診断手段５００から出力される診断結果１０には、異常診断部５１０での判定結果、状態変化判定結果１５、経年劣化判定結果１６、運転条件変化判定結果１７が含まれる。診断結果１０は、診断結果データベース２６０に保存される。【００４１】
警報発生手段６００においては、診断結果データベース２６０に保存されている診断結果１１及び計測信号データベース２３０に保存されている最新の時刻の計測信号４を用いて警報を発生させるか否かを判定する。【００４２】
警報発生手段６００は、以下の２種類の警報を発生する判定基準（条件１と条件２）を有し、これらを任意に組み合わせて警報を発生するか否かを決定する。ここで、警報発生の任意の組み合わせとは、例えば、下記条件１及び下記条件２が両方とも成立した場合に警報を発生させる、下記条件１及び下記条件２のうちいずれかが成立した場合に警報を発生させる等である。【００４３】
条件１：最新の時刻の計測信号４が定められた範囲（閾値）を逸脱する。【００４４】
条件２：所定期間内において、異常判定部５１０で異常と判定した割合が一定値（閾値）を超える。【００４５】
尚、条件１及び条件２における閾値は、オペレータにより設定される値である。【００４６】
警報発生手段６００で警報を発生させる判定を行った場合、警報発生手段６００は警報信号１３を外部出力インターフェイス２２０に送信する。警報信号１３は、外部出力インターフェイス２２０にて画像表示情報１４に変換され、画像表示装置９４０に表示される。【００４７】
本実施例においては、画像表示装置９４０を用いて運転員に警報を連絡するようにしてあるが、これに限定されるものではなく、まず、警報音を発生させることにより運転員に警報の発生を気づかせるようにしてもよい。また、警報音を発生させた後、又は、警報音の発生と同時に、画像表示装置９４０に画像表示情報１４を表示するように設定してもよい。【００４８】
また、診断結果データベース２６０に保存されている診断結果１２（異常診断部５１０での判定結果、状態変化判定結果１５、経年劣化判定結果１６、運転条件変化判定結果１７）を、外部出力インターフェイス２２０を介して画像表示装置９４０に表示させることもできる。【００４９】
また、計測信号データベース２３０、基準信号データベース２４０、分類結果データベース２５０、診断結果データベース２６０に保存されている診断装置情報５０は、画像表示装置９４０に表示できるようになっている。また、これらの情報は、必要に応じて外部入力装置９１０の操作による外部入力信号２を用いて修正することもできる。【００５０】
本発明の特徴は、診断手段５００に異常判定部５１０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０が備えられていることにあり、経年劣化検出や、運転条件変化検出を、異常と判定しないようにされている。【００５１】
つまり、状態変化検出部５２０は、積極的にプラントの異常を検知しているが、この検知の内容には本来異常とすべきではない経年劣化や、運転条件変化によるものが含まれることから、経年劣化や、運転条件変化を検知して、これらを異常判定部５１０で総合的に判定することにより誤報を阻止している。この意味において、経年劣化検出部５３０と運転条件変化検出部５４０は、状態変化検出部５２０に対する誤報阻止部を構成しているということができる。【００５２】
状態変化検出部５２０において、新規カテゴリーは、現在の計測データが正常カテゴリーに分類できないとき、すなわちプラントの状態が変化した時に生成する。【００５３】
しかるに、プラントの状態は、異常が発生した時だけでなく、経年劣化、運転条件変化した時にも変化するため、状態変化検出部５２０を動作させると新規カテゴリーが発生する。ここで運転条件とは、プラントが設置されている場所の環境条件（大気温度、湿度など）や、プラントから出力される発電量などである。異常発生の有無に関わらず、運転条件が変化すると各種計測データの値も変化する。【００５４】
経年劣化、運転条件変化は異常ではないが、新規カテゴリーの発生のみで異常を判定する方法ではこれを異常と診断する。これは、誤報が発生する原因となる。【００５５】
本発明では、診断手段５００に異常判定部５１０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０を備えることにより、状態変化の要因である経年劣化、運転条件変化、異常を区別することで、誤報の発生率を下げることができる。【００５６】
また、本発明の異常判定部５１０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０が備えられていない診断装置を用いて、経年劣化、運転条件変化、異常を区別するには、長期間の運転データが必要となる。すなわち、正常状態学習モードを動作させる際、全ての運転条件、及び経年劣化を評価できるデータが必要となる。そのため、プラント運転開始後から診断を開始するまでの期間が長くなる。本発明の診断装置を用いることで、診断に使用できる運転が少ない段階でも異常、経年劣化、運転条件変化を区別することができるため、診断装置導入に要する期間を短縮できる。【００５７】
図２は、図１の診断装置２００の基本動作を示すフローチャート図である。図２（ａ）は、正常状態学習モードを示すものであり、図２（ｂ）は、診断モードを示すものである。【００５８】
以下では、図１に記載されている構成要素も用いて説明する。【００５９】
診断装置２００は、基準信号データベース２４０に保存されている情報を基に正常時のデータをカテゴリーに分類する正常状態学習モード、及びプラント１００の状態を診断する診断モードの２つの基本動作を有する。【００６０】
図２（ａ）において、正常状態学習モードは、ステップ１０００及び１０１０を順に行うことにより実行する。【００６１】
まず、ステップＳ１０００においては、処理データ抽出手段３００を動作させ、計測信号データベース２３０の計測信号５から診断信号６を抽出する。診断信号６は、基準信号データベース２４０に保存される。基準信号データベース２４０に保存されるデータは、オペレータ（運転員）がプラント１００の運転状態を正常と判定した期間のデータである。また、基準信号データベース２４０に保存されるデータ項目は、図６を用いて後述する。【００６２】
次に、ステップＳ１０１０においては、分類手段４００を動作させ、基準信号データベース２４０に保存されている基準信号７を分類し、分類結果８を分類結果データベース２５０に保存する。【００６３】
このように、図２（ａ）の正常状態学習モードにおいては、図１の診断装置２００内の左側の列の処理データ抽出手段３００、計測信号データベース２３０、基準信号データベース２４０、分類手段４００、分類結果データベース２５０を用いた処理を実行している。【００６４】
図２（ｂ）に示す診断モードにおいては、ステップＳ１１００、Ｓ１１１０、及びＳ１１２０を順に行うことにより実行する。【００６５】
まず、ステップＳ１１００においては、外部入力インターフェイス２１０を介してプラント１００からの計測信号１を診断装置２００に取り込み、計測信号３を計測信号データベース２３０に保存する。【００６６】
次に、処理データ抽出手段３００を動作させ、計測信号データベース２３０から計測信号５を抽出し、時刻が最新の診断信号６を診断手段５００に送信する。【００６７】
ステップＳ１１１０においては、診断手段５００を動作させる。診断手段５００では、状態変化検出部５２０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０、異常判定部５１０の順番で演算部を動作させる。診断手段５００から出力される診断結果１０を診断結果データベース２６０に送信し、保存する。診断結果データベース２６０から出力した診断結果１２は、外部出力インターフェイス２２０で画像表示情報１４に変換され、画像表示装置９４０に出力される。【００６８】
ステップＳ１１２０においては、警報発生手段６００を動作させ、警報発生の可否を判定する。警報を発生させる場合には、警報発生手段６００が出力した警報信号１３を外部出力インターフェイス２２０で画像表示情報１４に変換し、画像表示装置９４０に出力する。これにより、プラント１００のオペレータ（運転員）に警報を通知する。【００６９】
このように、図２（ｂ）の診断モードにおいては、図１の診断装置２００内の右側の列の診断手段５００（状態変化検出部５２０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０、異常判定部５１０）、外部出力インターフェイス２２０、画像表示装置９４０、警報発生手段６００を用いた処理を実行している。なお、この前提として外部入力インターフェイス２１０、計測信号データベース２３０、処理データ抽出手段３００を使用していることは言うまでもない。【００７０】
図３は、診断装置２００の正常状態学習モードのフローチャート（図２（ａ））及び診断モードのフローチャート（図２（ｂ））を実行するタイミングを説明する図である。【００７１】
診断装置２００は、サンプリング周期毎にプラント１００から計測信号１を取得する。【００７２】
図３（ａ）においては、サンプリング周期毎に正常状態学習モード及び診断モードの両方を動作させて診断する。【００７３】
また、図３（ｂ）においては、所定の設定期間毎に正常状態学習モードを動作させ、サンプリング周期毎に診断モードのみを動作させて診断する。【００７４】
さらに、図３（ｃ）においては、オペレータが学習期間や診断期間を設定する操作を実施し、このタイミングで正常状態学習モード及び診断モードを動作させる。【００７５】
いずれの方法でもサンプリング周期毎に診断モードが実行され、オンラインでプラントの状態を診断できる。【００７６】
以下、具体的に正常状態学習モードの処理内容と、診断モードでの処理内容をこの順番で順次説明するが、その前提として、いずれのモードにおいても入力したプロセス量をカテゴリーに分類する処理を実行している。正常状態学習モードでは分類手段４００が、診断モードでは状態変化検出部５２０がこれに相当している。そのため、各モードでの動作説明に入る前に、共通認識としてカテゴリー分類手法の考え方を図４のブロック図で説明しておく。【００７７】
以下では、分類手段４００及び状態変化検出部５２０に適応共鳴理論（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｔｈｅｏｒｙ：ＡＲＴ）を適用した場合について述べるが、ベクトル量子化等、他のクラスタリング手法を用いることもできる。【００７８】
図４（ａ）に示すように、分類手段４００及び状態変化検出部５２０は、データ前処理装置７１０及びＡＲＴモジュール７２０で構成される。さらに、ＡＲＴモジュール７２０は、Ｆ０レイヤー７２１、Ｆ１レイヤー７２２、Ｆ２レイヤー７２３、メモリー７２４及び選択サブシステム７２５を備え、これらは相互に結合している。なお、Ｆ０レイヤー７２１、Ｆ１レイヤー７２２は、例えば図４（ｂ）、図４（ｃ）のように構成される。【００７９】
この図４（ａ）において、まずデータ前処理装置７１０は、運転データをＡＲＴモジュール７２０の入力データに変換する。具体的には、下記の（１）（２）式を実行する。以下、その手順（工程）について説明する。【００８０】
まず、計測項目毎に最大値及び最小値を計算する。計算した最大値及び最小値を用いてデータを正規化する。ここでは、正規化の方法についてプラントのプロセス量ｘｉを例に説明する。【００８１】
ｘｉのデータ数がＮ個でｎ番目の計測値をｘｉ（ｎ）とする。また、Ｎ個のデータにおける最大値及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、下記（１）式で表される。【００８２】
【数１】
0005544418.tif 000002
【００８３】
ここで、α（０≦α＜０．５）の定数であり、上記（１）式によりデータは［α、１−α］の範囲に正規化される。【００８４】
次に、正規化したデータの補数を計算し、入力データに加える。正規化データＮｘｉ（ｎ）の補数ＣＮｘｉ（ｎ）は、下記（２）式で計算される。
【００８５】
【数２】
0005544418.tif 000003
【００８６】
データ前処理装置７１０においては、複数の入力データに対して上記（１）（２）式を実行して、この結果として得られた正規化データＮｘｉ（ｎ）及び正規化データの補数ＣＮｘｉ（ｎ）を含むデータを入力データＩｉ（ｎ）として、ＡＲＴモジュール７２０に入力する。以上の手順が、データ前処理装置７１０において行われる運転データのＡＲＴモジュール７２０への入力データ変換処理に含まれる。【００８７】
ＡＲＴモジュール７２０においては、入力データＩｉ（ｎ）を複数のカテゴリーに分類する。このために、ＡＲＴモジュール７２０は、Ｆ０レイヤー７２１、Ｆ１レイヤー７２２、Ｆ２レイヤー７２３、メモリー７２４及び選択サブシステム７２５を備え、これらは相互に結合している。Ｆ１レイヤー７２２及びＦ２レイヤー７２３は、重み係数を介して結合している。重み係数は、入力データが分類されるカテゴリーのプロトタイプ（原型）を表している。ここで、プロトタイプとは、カテゴリーの代表値を表すものである。【００８８】
次に、ＡＲＴモジュール７２０のアルゴリズムについて説明する。【００８９】
ＡＲＴモジュール７２０に入力データが入力された場合のアルゴリズムの概要は、下記の処理１〜処理５のようになる。【００９０】
処理１：図４（ｂ）に処理内容を示すＦ０レイヤー７２１により、入力ベクトルを正規化し、ノイズを除去する。【００９１】
処理２：Ｆ１レイヤー７２２に入力された入力データと重み係数との比較により、図４（ｃ）の処理内容により、ふさわしいカテゴリーの候補を選択する。【００９２】
処理３：選択サブシステム７２５で選択したカテゴリーの妥当性がパラメータρとの比により評価される。妥当と判断されれば、入力データはそのカテゴリーに分類され、処理４に進む。一方、妥当と判断されなければ、そのカテゴリーはリセットされ、他のカテゴリーからふさわしいカテゴリーの候補を選択する（処理２を繰り返す）。パラメータρの値を大きくするとカテゴリーの分類が細かくなり、ρの値を小さくすると分類が粗くなる。このパラメータρをビジランス（ｖｉｇｉｌａｎｃｅ）パラメータと呼ぶ。【００９３】
処理４：処理２において全ての既存のカテゴリーがリセットされると、入力データが新規カテゴリーに属すると判断され、新規カテゴリーのプロトタイプを表す新しい重み係数を生成する。【００９４】
処理５：入力データがカテゴリーＪに分類されると、カテゴリーＪに対応する重み係数ＷＪ（ｎｅｗ）は、過去の重み係数ＷＪ（ｏｌｄ）及び入力データｐ（又は入力データから派生したデータ）を用いて下記（３）式により更新される。【００９５】
【数３】
0005544418.tif 000004
【００９６】
ここで、Ｋｗは、学習率パラメータ（０＜Ｋｗ＜１）であり、入力ベクトルを新しい重み係数に反映させる度合いを決定する値である。【００９７】
ＡＲＴモジュール７２０のデータ分類アルゴリズムの特徴は、上記の処理４にある。【００９８】
処理４においては、図１の分類結果データベース２５０に記録（保存）されているパターンと異なる入力データが入力された場合、記録されているパターンを変更せずに新しいパターンを記録することができる。このため、過去に学習したパターンを記録しながら、新たなパターンを記録することが可能となる。【００９９】
このように、入力データとして予め与えた運転データを与えると、ＡＲＴモジュール７２０は与えられたパターンを学習する。したがって、学習済みのＡＲＴモジュール７２０に新たな入力データが入力されると、上記アルゴリズムにより、過去におけるどのパターンに近いかを判定することができる。また、過去に経験したことのないパターンであれば、新規カテゴリーに分類される。【０１００】
以上のべた処理１から処理５は、具体的には以下の手順で実行される。【０１０１】
まず、図４（ｂ）は、Ｆ０レイヤー７２１の構成を示すブロック図である。Ｆ０レイヤー７２１は、処理機能ブロック７１，７２，７３，７４から構成され、各処理機能ブロック７１，７２，７３，７４では、以下の（４）（５）（６）（７）式をそれぞれ実行して、正規化入力ベクトルを求める。【０１０２】
図４（ｂ）のＦ０レイヤー７２１における一連の処理は、処理機能ブロック７１に与えられる入力データＩｉを各時刻で再度正規化し、最終的に処理機能ブロック７４から、Ｆ１レイヤー７２１、及び選択サブシステム７２５に出力する正規化入力ベクトルＵｉを作成したものである。なお、以下の（４）（５）（６）（７）式において、「ｉ」は項目データ数、「０」はＦ１レイヤーを表している。【０１０３】
始めに、入力データＩｉから、（４）式に従ってＷｉ０を計算する。ここでａは定数である。【０１０４】
【数４】
0005544418.tif 000005
【０１０５】
次に（４）式のＷｉ０を正規化したＸｉ０を、（５）式を用いて計算する。ここでＷ０は、Ｗｉ０をノルム化したものである。【０１０６】
【数５】
0005544418.tif 000006
【０１０７】
そして、（６）式を用いてＸｉ０からノイズを除去したＶｉ０を計算する。ただし、θはノイズを除去するための定数である。（６）式の計算により、微小な値は０となるため、入力データのノイズが除去される。【０１０８】
【数６】
0005544418.tif 000007
【０１０９】
最後に、（７）式を用いて正規化入力ベクトルＵｉ０を求める。但し、Ｖ０は、Ｖｉ０をノルム化したものである。最終的に求められたＵｉ０はＦ１レイヤーの入力となる。【０１１０】
【数７】
0005544418.tif 000008
【０１１１】
図４（ｃ）は、Ｆ１レイヤー７２２の構成を示すブロック図である。Ｆ１レイヤー７２２では、（７）式で求めたＵｉ０を短期記憶として保持し、最終的にＦ２レイヤー７２３に入力するＰｉを計算する。【０１１２】
Ｆ２レイヤーは、処理機能ブロック７５，７６，７７，７８，７９，８０から構成され、各処理機能ブロック７５，７６，７７，７８，７９，８０では、以下の（８）（９）（１０）（１１）（１２）（１３）式をそれぞれ実行する。この計算式をまとめて（８）から（１３）式に示す。ただしａ，ｂは定数，ｆ（  ）は（６）式で示した関数，Ｔｊは、Ｆ２レイヤー７２２で計算する適合度である。なお、（９）（１１）（１２）式の分母は、ノルム化したものである。【０１１３】
【数８】
0005544418.tif 000009
【０１１４】
【数９】
0005544418.tif 000010
【０１１５】
【数１０】
0005544418.tif 000011
【０１１６】
【数１１】
0005544418.tif 000012
【０１１７】
【数１２】
0005544418.tif 000013
【０１１８】
【数１３】
0005544418.tif 000014
【０１１９】
図４のＡＲＴモジュール７２０のアルゴリズムを利用して、入力プラントのプロセス量を、カテゴリー分類した結果を図５に示す。図５（ａ）は、分類結果の一例を示すグラフである。本図は、例として、計測データのうちの２項目を表示したものであり、２次元のグラフで表記したものである。縦軸及び横軸は、それぞれの項目の計測データを規格化して示している。【０１２０】
計測データは、図４（ａ）のＡＲＴモジュール７２０によって複数のカテゴリー７５０（図５（ａ）に示す円）に分割される。【０１２１】
本図においては、２項目の計測データについて２次元のグラフで示したが、これに限定されるものではなく、３項目以上の計測データについて多次元の座標を用いてカテゴリーの作成を行ってもよい。
図５（ａ）の分類結果は、先に説明した図２（ａ）の正常状態学習モードでは分類手段４００において求められており、この結果は分類結果データベース２５０に蓄積されている。また、図２（ｂ）の診断モードでは状態変化検出部５２０において求められている。【０１２２】
図５（ｂ）は、プラント１００から取得した計測信号１が、異常の発生によって変化した場合の経時変化の一例を示したものである。横軸に時間をとり、縦軸に計測信号、カテゴリー番号、及び新規カテゴリーの発生割合（生成頻度）をとっている。データＤ１及びＤ２はそれぞれ、項目Ａ及びＢに対応している。【０１２３】
本図において、当初、項目Ａ及びＢは、ほぼ一定値で安定しているが、時刻ｔ１の直前においてデータＤ１（項目Ａ）が減少し、次いで、時刻ｔ１の直後においてデータＤ２（項目Ｂ）が増加した。その後、データＤ２（項目Ｂ）が減少し、最終的にデータＤ１（項目Ａ）及びデータＤ２（項目Ｂ）ともに増加している。【０１２４】
また、時刻ｔ１に至る前においては、分類されたカテゴリー番号が１〜４であり、これは基準時カテゴリー、すなわち正常カテゴリーである。これに対して、時刻ｔ１を過ぎた後においては、項目Ａ及びＢのカテゴリー番号が５〜７となり、プラントの状態が変化したことを示す新規カテゴリーとなっている。【０１２５】
これに伴い、時刻ｔ１を経過した直後から新規カテゴリーの発生割合（発生頻度）が増加し、閾値を超えて状態が変化したと診断されるに至っている。ここで、新規カテゴリーの発生割合は、所定期間で発生する新規カテゴリーの数の移動平均を用いて計算する。【０１２６】
このような状態変化は、図２（ｂ）の診断モードにおいて、状態変化検出部５２０で検出される。状態変化検出部５２０では、所定期間で発生する新規カテゴリーの数の移動平均が閾値を超えた時に状態が変化したと診断する方法、もしくは発生したカテゴリーが新規カテゴリーの場合は状態が変化したと診断し、正常カテゴリーの場合は状態変化していないと１サンプル毎に診断する方法のいずれか選択できる。【０１２７】
図６（ａ）は、処理データ抽出手段３００で抽出するデータ項目を設定するための、図１の画像表示装置９４０の画面である。診断の目的（検出したい異常の内容）に合わせて、診断に使用するデータ項目を決める。【０１２８】
この画面９４０は、縦横にスクロールでき、かつタブ（図の例ではグループ１と、グループ２のタブを表示）が付けられている。画面上には、プラントのプロセス量（データ項目）Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ等が、そのプロセス番号ＰＩＤとともに表示されている。また、各プロセス量（データ項目）の最大、最小値等が表示されており、オペレータは、各プロセス量間の相関、あるいは診断の目的（検出したい異常の内容）等を判断しながら、グループ分けして管理したいプロセス量の組み合わせを選択する。図のグループ１のタブでは、プロセス量（データ項目）Ａ、Ｃ、Ｄを互いに関係を持って監視すべきグループと位置づけて選択したことを表している。【０１２９】
図６（ｂ）は、分類手段４００の構成を示すブロック図であり、図６（ａ）で設定したグループ内のプロセス量に対して、図４（ａ）で説明したデータ前処理装置とＡＲＴモジュールを配置するように構成する。つまり、分類手段４００においては、グループの数だけ、データ前処理装置とＡＲＴモジュールにおける一連の処理を実行することになる。【０１３０】
図７（ａ）、図７（ｂ）、図７（ｃ）は、それぞれ図１の計測信号データベース２３０、基準信号データベース２４０及び分類結果データベース２５０に保存されるデータの態様を示したものである。これらの図は、図１の画像表示装置９４０の表示画面と考えてよい。なお、画面９４０において、縦横のスクロール、必要に応じてタブ表示されている点は、図６（ａ）あるいは他の画面においても同じである。【０１３１】
図７（ａ）に示すように、計測信号データベース２３０には、プラント１００で計測した複数のデータ項目（項目Ａ、Ｂ、Ｃ等）の値が、サンプリング周期（縦軸の時刻）毎に保存される。表示画面９４０には、これらのデータ項目（項目Ａ、Ｂ、Ｃ等）の値が、縦軸に時系列表示され、縦横に移動可能なスクロールボックス５６ａ及び５６ｂを用いることにより、広範囲のデータをスクロール表示することができる。【０１３２】
また、図７（ｂ）の基準信号データベース２４０の場合、基準１〜２のデータシートを示すタブ５７ａ、５７ｂを選択することにより、基準毎に分類された項目のみをまとめて表示することができる。【０１３３】
図１の処理データ抽出手段３００においては、プラント１００の診断に使用するデータ群を計測信号データベース２３０から抽出する。例えば、図７（ｂ）においては、基準信号のデータ群が２つ（「基準１」、「基準２」）あり、「基準１」を選択した場合のデータ群が項目Ａ、項目Ｃ及び項目Ｄで構成されている状態を表示している。図６（ａ）で設定したグループ１のデータ項目に対応するデータが基準１、グループ２のデータ項目に対応するデータが基準２である。【０１３４】
このように、計測信号データベース２３０には、図７（ａ）のように全データ項目の計測値が１つのデータ群として時系列的に保存されているのに対して、基準信号データベース２４０には、図７（ｂ）のように処理データ抽出手段３００によって抽出されたデータ項目の計測値が、複数のデータ群として時系列的に保存されている。【０１３５】
さらに、図７（ｃ）は、図１の分類結果データベース２５０に保存されるデータの態様を示す表示画面である。図７（ｃ）左側には、時刻とその時刻におけるデータが、分類されたカテゴリー番号との関係で表示され、図７（ｃ）右側には、カテゴリー番号と重み係数との関係が表示されている。このように、分類結果データベース２５０には、基準信号データベース２４０に保存されているデータ群毎の分類結果が保存される。【０１３６】
図８（ａ）は、異常判定部５１０を構成するブロック図である。異常判定部５１０では、状態変化検出部５２０での状態変化判定結果１５、経年劣化検出部５３０での経年劣化判定結果１６、運転条件変化検出部５４０での運転条件変化判定結果１７を用いて、プラントに異常が発生しているかどうかを判定する。【０１３７】
図１３に纏めたように、状態変化判定結果１５は、状態が変化したと判定した場合には「１」となり、状態が変化してない場合は「０」となる。経年劣化判定結果１６は、プラントの状態変化が経年劣化の範囲を逸脱している時は「１」となり、経年劣化の範囲内の時は「０」となる。運転条件変化判定結果１７は、運転条件が変化していない時は「１」となり、運転条件が変化しているときは「０」となる。【０１３８】
これらのデジタル信号を図８（ａ）のＡＮＤゲート５１４に入力した結果が、異常判定結果１０となる。すなわち、プラントの状態が変化し、かつプラントの状態変化が経年劣化の範囲を逸脱し、かつ運転条件が変化していない時には異常判定結果１０を「１」とし、異常が発生していると判定する。それ以外の条件では、異常判定結果１０は「０」となる。【０１３９】
図８（ｂ）は、診断結果データベース２６０に保存されるデータの態様を画面９４０上に表示した図である。状態変化判定結果、運転条件変化判定結果、経年劣化判定結果、異常判定結果がそれぞれ時系列的に保存され、画面上に表示されている。また、診断結果データベース２６０には、状態変化検出部５２０を動作させた結果として得られる図７（ｃ）で示した時刻とその時刻におけるデータが分類されたカテゴリー番号との関係、及びカテゴリー番号と重み係数との関係も保存される。【０１４０】
図８（ｃ）は、診断結果データベース２６０に保存されている診断結果１２を、画像表示装置９４０で時系列表示した際の画面表示例である。図８（ｂ）のように、時系列的な結果を数値表示できるとともに、図８（ｃ）に示すようにグラフで表示することもできる。また、「０」「１」の表示だけでなく、ある所定の期間の移動平均値を表示させることもできる。図８（ｃ）では、曲線５５１が状態変化判定結果の移動平均値、曲線５５２が運転条件変化判定結果の移動平均値、曲線５５３が経年劣化判定結果の移動平均値、曲線５５４が異常判定結果の移動平均値を各々示している。【０１４１】
図９（ａ）は、経年劣化検出部５３０の動作を説明する図面である。図９（ａ）左上のグラフに示すように、経年劣化では除々に計測値が変化する。つまり、横軸に時間、縦軸にプロセス量の大きさを示すと、経年変化の場合には項目Ａ、Ｂはゆっくり変化する傾向を示す。一方、右上のグラフに示すように、計測値は経年劣化の範囲を逸脱して変化する場合もあり、この時は異常が発生しているか、運転条件が変化している場合が多い。なお、右上のグラフも横軸に時間、縦軸にプロセス量の大きさを示している。【０１４２】
また、上記の時間変化に伴う識別を、計測値の変化量と、カテゴリーの重み係数の変化量Δｚで判定することも可能である。これらの指標の間には、相関があるため、Δｚを用いて経年劣化を判定できる。図９（ａ）下のグラフは、いずれも横軸に項目Ａ，縦軸に項目Ｂをとり、異なる時刻間でのカテゴリーの重み係数の変化量Δｚを記載している。左の経年変化では、カテゴリーの重み係数の変化量Δｚは小さいが、計測値は経年劣化の範囲を逸脱して変化する場合には、カテゴリーの重み係数の変化量Δｚが大きく現れる。【０１４３】
なお、正常状態時にも、プラントの経年劣化に伴いデータの傾向が変化する。正常状態の時のデータ傾向の変化度合いを記録しておき、この範囲内であれば経年劣化の範囲内と判定する。【０１４４】
図９（ｂ）は、経年劣化の範囲か、経年劣化の範囲を逸脱しているかの判定基準を説明する図である。この図は、横軸に時間変化幅、縦軸に重み係数変化量をとり、正常状態学習モードで習得した最大値を基準の判定ラインとして準備し、実際に計測された時間変化幅と重み係数変化量の関係が、境界を逸脱したか否かをもって、経年変化の範囲内か否かを決定する。【０１４５】
本実施例では、正常状態時における時間変化幅と重み係数変化量の関係をまとめた結果を基に判定する。ここで、時間変化幅に対する重み係数変化量は、下記（１４）式を用いて計算する。【０１４６】
【数１４】
0005544418.tif 000015
【０１４７】
（１４）式において、Δｔは時間変化幅、ｉはデータ項目を識別するための符号であり、１≦ｉ≦ｎ（ｎはデータ項目総数）、Ｗｉ（ｔ）は、時刻ｔにおけるデータ項目ｉの重み係数である。【０１４８】
なお、診断モードにおいて、正常状態時の重み係数の変化量の最大値を超えた場合、経年劣化の範囲を逸脱したと判定する。また、本実施例では正常状態時の重み係数の変化量の最大値を閾値に判定したが、正常状態時の重み係数の変化量の平均値を閾値に設定することも可能である。【０１４９】
図１０（ａ）は、運転条件変化検出部５４０の第１の実施例を説明する図面である。本実施例では、分類手段４００や、状態変化検出部５２０で実施したと同じ図４のＡＲＴ処理（データ前処理装置７１０ｃとＡＲＴモジュール７２０ｄの処理）を実行する。但し、この場合のＡＲＴへの入力は、プラントのプロセス量ではなく、運転条件データとされる点が相違する。つまり、運転条件データのみで構成されるグループのデータを、ＡＲＴで分類した結果を用いて、運転条件が変化したか否かを判断する。運転条件データの候補としては、「発電電力」「気温」など、機器特性と直接関係しない外的環境因子が挙げられる。【０１５０】
運転条件データをＡＲＴで分類した時に新規カテゴリーが発生した場合は、運転条件が変化した可能性が高い。逆に、運転条件データをＡＲＴで分類した時に新規カテゴリーが発生せず、計測データを分類した時に新規カテゴリーが発生した場合は、状態変化の原因は運転条件の変化ではない。このようにして、運転条件が変化したかどうかを判定する。【０１５１】
図１０（ｂ）は、運転条件変化検出部５４０の第２の実施例を説明する図である。【０１５２】
ここでも、ＡＲＴを使用する。ＡＲＴにおいては、図１０（ｂ）に示すように、項目Ａと項目Ｂを縦軸、横軸に示し、基準時におけるデータをいくつかの正常カテゴリーに分類する。本動作においては、新規カテゴリーが発生した場合に、対象となるデータと正常カテゴリーとの類似度を計算し、最も類似した（類似度が最大となる）正常カテゴリーを抽出する。【０１５３】
類似度Ｓは、例えば下記（１５）式を用いて計算し、Ｓが最も小さくなる（類似度が最小となる）正常カテゴリーを抽出する。【０１５４】
【数１５】
0005544418.tif 000016
【０１５５】
ここで、ｉはデータ項目を識別するための符号であり、１≦ｉ≦ｎ（ｎはデータ項目総数）である。また、ｊは、カテゴリーを識別するための符号であり、１≦ｊ≦ｍ（ｍは正常カテゴリーの総数）である。さらに、Ｓｊは類似度、Ｄｉは対象となるデータのデータ項目ｉの値、Ｗｉｊはカテゴリーｊにおけるデータ項目ｉの重み係数である。【０１５６】
次に、それぞれのデータ項目の寄与度Ｃｉを、例えば下記（１６）式を用いて計算する。【０１５７】
【数１６】
0005544418.tif 000017
【０１５８】
寄与度が高いデータ項目ほど、正常カテゴリーと離れているため、新規カテゴリーが発生する原因となるデータ項目といえる。このデータ項目が運転条件データの場合、状態が変化した原因は、運転条件が変化した場合であると判定する。【０１５９】
図１０（ｂ）に示す事例では、正常カテゴリーの二次元座標上の位置に対し、新規カテゴリー座標が縦軸、横軸がどの程度変化しているかをみる。この図では横軸の変化（寄与度）が縦軸のそれよりも大きく、項目Ａの寄与度が大きいことがわかる。【０１６０】
図１０（ｃ）は、運転条件変化検出部５４０の第３の実施例を説明する図である。本実施例では、図１０（ａ）、図１０（ｂ）で説明した機能を組み合わせたものである。【０１６１】
図１０（ａ）を用いて判定した結果５４２と、図１０（ｂ）を用いて判定した寄与度処理結果５４３が運転条件変化判定部５４４に入力される。運転条件変化判定部５４４では、ＡＮＤ、もしくはＯＲのデジタル処理を実施し、運転条件変化判定結果５４５を出力する。【０１６２】
以下では、本発明の診断装置２００を火力発電プラントに適用した時の動作を説明する。図１１は、火力発電プラントを示すブロック図である。【０１６３】
本図において、火力発電プラント１００は、ガスタービン発電機１１０、制御装置１２０及びデータ送信装置１３０を含む。ガスタービン発電機１１０は、発電機１１１、圧縮機１１２、燃焼器１１３及びタービン１１４を含む。【０１６４】
発電に際しては、圧縮機１１２にて吸い込んだ空気を圧縮して圧縮空気とし、この圧縮空気を燃焼器１１３に送り、燃料と混合して燃焼する。燃焼により発生した高圧ガスを用いてタービン１１４を回転させ、発電機１１１により発電を行う。【０１６５】
制御装置１２０においては、電力需要に応じてガスタービン発電機１１０の出力を制御する。また、制御装置１２０は、ガスタービン発電機１１０に設置されたセンサ（図示せず）で計測した運転データ１０２を入力データとしている。運転データ１０２は、吸気温度、燃料投入量、タービン排ガス温度、タービン回転数、発電機発電量、タービン軸振動などの状態量であり、サンプリング周期毎に計測している。また、大気温度などの気象情報も計測している。【０１６６】
制御装置１２０においては、これらの運転データ１０２を用いて、ガスタービン発電機１１０を制御するための制御信号１０１を算出する。【０１６７】
信号データ送信装置１３０は、制御装置１２０で計測した運転データ１０２、及び制御装置１２０で算出した制御信号１０１を含む計測信号１を診断装置２００に送信する。【０１６８】
図１２は、図１１で述べた火力発電プラントを対象に、診断装置２００を用いて診断した結果を説明する図面である。【０１６９】
図１２は、グループ１の運転条件データのデータ項目として発電機出力ａ、大気温度ｂを選択し、グループ２のデータ項目として発電機出力ａ、大気温度ｂ、燃料流量ｃを選択した時の結果である。【０１７０】
時刻Ｔ０−Ｔ１の間は正常データとして、学習モードにて正常状態を学習するのに用いる。正常状態であっても、経年変化により効率が低下し、同じ出力ａを得るのに必要な燃料流量ｃは増加している。【０１７１】
時刻Ｔ１から診断装置２００を用いた診断を開始する。時刻Ｔ１−Ｔ２の間は正常状態であるが、経年変化の影響で燃料流量ｃは増加する。その結果、燃料流量ｃの値が変化したことによって状態変化検出部５２０を動作させると新規カテゴリーが発生する。このため、状態変化判定結果ｄは時刻Ｔ１が過ぎた後、１に近づいていく。また、経年劣化検出部５３０では、燃料流量ｃの増加割合が学習時の範囲内となっているので、経年劣化の範囲内であると判定する。以上のことから、異常判定部５１０では、異常は発生していないと判定する。【０１７２】
時刻Ｔ２−Ｔ３の間は、大気温度ｂが１時的に上昇した。大気温度ｂが上昇すると効率が低下するため、同じ出力ａを得るのに必要な燃料流量ｃは増加する。その結果、状態変化検出部５２０を動作させると新規カテゴリーが発生する。また、経年劣化検出部５３０では、燃料流量ｃの増加割合が学習時の範囲を逸脱していると判定する。運転条件変化検出部５４０では、大気温度ｂが変化していることから、運転条件ｆが変化していると判定する。以上のことから、異常判定部５１０では、異常は発生していないと判定する。【０１７３】
大気温度が低下した後、時刻Ｔ４で異常が発生し、これに伴って燃料流量ｃが増加した。燃料流量ｃの増加割合が経年劣化ｅの範囲を逸脱し、かつ運転条件ｆも変化していないことから、異常判定部５１０では、異常が発生したと判定する。【０１７４】
状態変化検出部５２０の結果のみを用いて異常判定を実施した場合、時刻Ｔ１以降は異常が発生したと診断する。これは、誤報である。本発明で述べた経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０を用いることで、時刻Ｔ１−Ｔ４の範囲は正常であると判定でき、誤報率を削減できる。【０１７５】
このように、本発明の診断装置２００を用いることで、誤報率を低減できる効果が得られる。また、データ傾向の変化の原因が経年劣化、運転条件変化、異常のどれに属するかをオペレータに提供することで、プラントの保守計画立案に役立てられる。【０１７６】
また、本発明の診断手段５００には、異常判定部５１０、状態変化検出部５２０、経年劣化検出部５３０、運転条件変化検出部５４０が備えられているが、経年劣化検出部５３０、もしくは運転条件変化検出部５４０のいずれか一方のみを備えるようにして、経年劣化、もしくは運転条件の変化のいずれかを検出するように使用することも可能である。【０１７７】
なお、以上図示し、明細書中で説明した事項を診断装置として構成し、計算機を用いて診断方法として実施し、あるいは一連の手順をプログラムとして具現することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１７８】
本発明は、プラント等の診断装置、診断方法、診断プログラムとして各種プラント等に広く適用できる。
【符号の説明】
【０１７９】
１００：プラント
２００：診断装置
２１０：外部入力インターフェイス
２２０：外部出力インターフェイス
２３０：計測信号データベース
２４０：基準信号データベース
２５０：分類結果データベース
２６０：診断結果データベース
３００：処理データ抽出手段
４００：分類手段
５００：診断手段
５１０：異常判定部
５２０：状態変化検出部
５３０：経年劣化検出部
５４０：運転条件変化検出部
６００：警報発生手段
９００：運転管理室
９１０：外部入力装置
９２０：キーボード
９３０：マウス
９４０：画像表示装置
【図１】
0005544418.tif 000018
【図２（ａ）】
0005544418.tif 000019
【図２（ｂ）】
0005544418.tif 000020
【図３（ａ）】
0005544418.tif 000021
【図３（ｂ）】
0005544418.tif 000022
【図３（ｃ）】
0005544418.tif 000023
【図４（ａ）】
0005544418.tif 000024
【図４（ｂ）】
0005544418.tif 000025
【図４（ｃ）】
0005544418.tif 000026
【図５（ａ）】
0005544418.tif 000027
【図５（ｂ）】
0005544418.tif 000028
【図６（ａ）】
0005544418.tif 000029
【図６（ｂ）】
0005544418.tif 000030
【図７（ａ）】
0005544418.tif 000031
【図７（ｂ）】
0005544418.tif 000032
【図７（ｃ）】
0005544418.tif 000033
【図８（ａ）】
0005544418.tif 000034
【図８（ｂ）】
0005544418.tif 000035
【図８（ｃ）】
0005544418.tif 000036
【図９（ａ）】
0005544418.tif 000037
【図９（ｂ）】
0005544418.tif 000038
【図１０（ａ）】
0005544418.tif 000039
【図１０（ｂ）】
0005544418.tif 000040
【図１０（ｃ）】
0005544418.tif 000041
【図１１】
0005544418.tif 000042
【図１２】
0005544418.tif 000043
【図１３】
0005544418.tif 000044