(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
遠隔施設に設置された機器状態の診断を目的に施設毎に設置された施設内診断装置と、該施設内診断装置から機器の運転状態に係わる機器情報を送信・伝達する通信手段と、該機器情報を受信して該施設内の機器の状態を監視診断する監視センタに設置された監視診断装置とを備え、該監視センタは前記通信手段を介して前記遠隔施設と通信可能に構成された機器の遠隔診断システムにおいて、
前記監視診断装置は機器の動特性を模擬した機器モデルを有し、前記施設内診断装置は、前記機器の計測情報に基づいて該機器の状態に該機器モデルの初期状態を設定するための独立変数値（初期値）を所定の時間間隔で演算する初期値演算手段と、該初期値演算手段によって所定の時間間隔で演算した初期値を所定時間蓄積、記憶する初期値記憶手段とを具備し、前記運転状態に係わる機器情報に含まれるプロセス値の計測データに基づいて機器の状態が正常か否かを判定する状態判定手段を設け、
前記監視診断装置は、前記施設内診断装置から前記モデル初期値を受信し、該モデル初期値を用いて前記機器モデルによる機器の動特性計算を実施するものであって、前記状態判定手段によって、機器状態が異常と判断された場合に、前記初期値記憶手段から異常発生時より所定時間前の時刻における前記モデル初期値を前記監視診断装置へ送信し、前記機器モデルによる機器のシミュレーションを実施することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項２】
請求項１において、前記施設内診断装置は、前記機器の運転に係わるデータを所定の期間蓄積、記憶する運転データ記憶手段と、該運転データ記憶手段に蓄積されたデータを用いて前記機器モデルの静特性または動特性のうち少なくとも一方を調整するための調整パラメータ値を演算するモデルパラメータ調整手段を具備し、前記監視診断装置は、前記施設内診断装置から前記モデル初期値と前記調整パラメータ値を受信し、該モデル初期値と該調整パラメータ値を用いて前記機器モデルによる機器の動特性計算を実施することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項３】
請求項１から請求項２のいずれかにおいて、前記運転状態に係わる機器情報は前記機器のプロセス値の計測データを含み、前記監視診断装置は、機器の状態が異常の場合に、前記機器モデルによる動特性計算結果と該プロセス値の計測データとに基づいてその異常原因を特定する機能を有することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかにおいて、前記運転状態に係わる機器情報は前記機器のプロセス値の計測データを含み、前記監視診断装置は、機器の状態が異常の場合に、異常原因が及ぼす今後の波及効果を予測する機能を有することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれかにおいて、前記監視診断装置は機器を遠隔から制御するための遠隔制御信号を送信する手段を有し、前記施設内診断装置は前記監視診断装置から遠隔制御信号を受信する手段と該遠隔制御信号により機器を制御する機器制御手段を具備することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項６】
請求項５において、前記監視診断装置は、前記遠隔施設内の機器の運転状態を変更する遠隔制御信号を送信して機器の運転状態を変更し、その結果計測される運転データと、同一の運転条件のシミュレーションによって得られる該運転データに相当する状態量の計算値との偏差に基づいて機器状態を診断する機能を有することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項７】
請求項６において、前記監視診断装置は、運転条件を変更した結果計測された前記運転データと、同一の運転条件のシミュレーションによって得られる該運転データに相当する前記状態量の計算値とを比較して表示画面にグラフ表示する表示機能を有することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれかにおいて、前記監視診断装置は、前記機器モデルによるシミュレーションを実施する際に、どの時刻の前記モデル初期値を用いるかを選択するための入力手段を有することを特徴とする機器の遠隔診断システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、遠隔地に設置されている機器を監視または制御する遠隔監視システムに係り、特に、機器の動特性モデルを用いて機器を診断する機器の遠隔診断システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
機器を通信手段を介して遠隔監視する従来技術には以下の（１）などがある。また、機器モデルを用いたシミュレーションに係わる初期値生成方法に関しては以下の（２）及び（３）などがある。また、モデルシミュレーションを用いた遠隔診断技術には以下の（４）などがある。
（１）特開平９−２６２３７号公報に記載の技術、（２）特開平６−２２２１９１号公報に記載の技術、（３）特開平１１−３０５６４６号公報に記載の技術、（４）特開平９−３０５４２９号公報に記載の技術
従来技術（１）は、各冷凍機に端末装置を付設して冷凍機を構成している機器類それぞれの状態を検出した物理量および冷凍機全体としての運転状態を表す信号を端末装置の演算制御部に入力し、上記の入力された物理量および信号を周期的に記憶装置に記憶させるとともに、これらの物理量および信号の相関関係を判定して伝達手段に向けて出力し、複数の建築物に設けられた冷凍機を管理する中央監視装置によって、各端末装置の伝達手段を介して前記の判定された情報および前記の物理量や信号を遠隔通信手段を用いて受信し、受信した情報を中央監視装置に設けたコンピュータによって解析し、表示し、記録するものである。
従来技術（２）は、実プラントに異常状態が発生し、診断装置によりその異常状態が判別された後、運用者から予測シミュレータへの予測再運転要求があった時に、この予測再運転要求時における予測シミュレータの内部データを予測シミュレータの初期値として再設定し、この予測シミュレータを再運転するようにしたものである。
従来技術（３）は、プラントの配管内を流れる流体に関し、プラントの配管の基点をそれぞれノード、流路をジャンクションとして模擬演算するノードジャンクション法を適用し、微分方程式を解くことで熱流動シミュレーションを行い、プラントシミュレーションにおけるモデルノーディングデータ、実プロセス計測点データ、設計データおよび当該設計データに付加されたデータの正確さを表す信頼度データを入出力し、該入出力された各データに基づき正確でないデータを修正し、最適な初期値データを生成するようにしたものであり、モデルの初期値作成方法について述べたものである。
従来技術（４）は、遠隔地にある被診断装置で発生した障害に関連あるデータを被診断装置側で蓄積し、保守センターの診断装置がデータを通信回線を介して取得した後、取得したデータを基にシミュレーションして被診断装置を診断するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
動特性モデルを用いたシミュレーションを実施するためには、モデルの初期状態を定めるための初期値が必要である。動特性モデルを微分方程式を含む数式モデルで構成するとき、その微分方程式を解くためには必ず初期値が必要になるのである。
また、その動特性モデルを用いて機器を診断する場合は、診断の精度は実機の動特性とモデルを用いた特性の計算値との誤差、すなわち、モデルの精度に大きく影響を受ける。動特性の計算値を実機特性に合わせるためには、機器に与えられた入力値をモデルに入力するだけでは不充分であり、計算を開始する最初の状態（初期状態）を実機に合わせなければならない。すなわち、モデルの初期値を適切に設定できるかどうかが重要なポイントとなる。精度の良い動特性モデルを用いれば、機器が正常か否かの判定確度が向上する他、異常原因の特定や異常原因の波及効果などのさらに詳細な診断が可能になる。
さて、遠隔地にある機器を対象に監視センタで動特性モデルを用いて機器の状態診断を行うシステムでは、通信回線で運転データを監視センタに送り、監視センタ側で機器モデルの初期値を作成することが可能である。全対象機器毎に常に初期値を演算しておくためには、常に全対象機器の運転データを受信して初期値を計算する方法があるが、この方法では、通信負荷及び通信費用が過大になる問題がある。また、常に監視センタで全機器モデルをリアルタイムで実施していれば、特に初期値を計算する必要がないが、計算機の負荷が大きくなるので、現実的でない。特に対象機器の台数が多くなると、その傾向は顕著になる。実際には、機器の遠隔監視・診断は遠隔地に設置された多数の機器を集中監視・診断するからこそ有益な方法であるから、動特性モデルを用いた遠隔診断を実施する上では、上記課題は深刻な問題である。
従って、上記従来技術のように動特性モデルを用いた機器の診断技術と、遠隔地の機器情報を通信によって伝達して遠隔監視する技術があっても、監視センタに対象機器の動特性モデルを有して機器の診断をすることは事実上困難である。
【０００４】
本発明の課題は、上記事情に鑑み、多数の機器を対象にした機器の遠隔診断システムにおいて、異常発生時のように必要な時に間欠的に任意の機器を対象にしたモデルシミュレーションを実施可能にすることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、監視センタの監視診断装置は診断対象機器の動特性を模擬した機器モデルを有し、診断対象機器が設置されている遠隔の施設内診断装置は、前記機器の計測情報に基づいて機器の状態に機器モデルの初期状態を設定するための独立変数値（初期値）を所定の時間間隔で演算する初期値演算手段と、該初期値演算手段によって所定の時間間隔で演算した初期値を所定時間蓄積、記憶する初期値記憶手段とを具備し、運転状態に係わる機器情報に含まれるプロセス値の計測データに基づいて機器の状態が正常か否かを判定する状態判定手段を設け、監視診断装置は、施設内診断装置からモデル初期値を受信し、該モデル初期値を用いて機器モデルによる機器の動特性計算を実施するものであって、状態判定手段によって、機器状態が異常と判断された場合に、初期値記憶手段から異常発生時より所定時間前の時刻におけるモデル初期値を監視診断装置へ送信し、機器モデルによる機器のシミュレーションを実施する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。本発明の実施形態としては、複数の遠隔地に設置したコージェネレーション設備を集中監視する遠隔監視システムに適用した本発明の遠隔診断システムについて説明する。
まず、遠隔監視の対象となるコージェネレーション設備を説明する。コージェネレーション設備は、一般のビルやスーパー、コンビニエンスストアー等の商店ビル、ホテルなどの宿泊施設など多種類の施設に導入されており、それぞれの施設は地理的に離れた位置に存在する。施設によって機器の構成や容量は異なるが、一例を以下に説明する。
コージェネレーション設備（診断対象機器１００）は、図４に示すように、圧縮機４００、燃焼機４０２、タービン４０４及び発電機４０８からなるガスタービン発電機とタービン４０４から排出される高温のガス４１０を熱源として冷熱を発生させる蒸気吸収式冷凍機５００とで構成されるシステムであり、それらの機器を制御するための制御装置１１０と機器状態の診断装置１２０とが接続されている。
ガスタービン発電機は圧縮機４００で空気を吸引、圧縮してその圧縮空気を燃焼機４０２へ送る。燃焼機４０２では燃料調節弁４０６の操作により供給される燃料を燃焼させる。燃焼ガスは膨張する過程でタービン４０４を回転させ、その回転力で発電機４０８を回して電気出力を得る。タービン４０４で仕事をした燃焼ガス４１０は数百℃の高温で排出されるので、その熱を回収してさらに吸収式冷凍機５００を駆動し、冷水５０４を作る。発電機４０８で発生した電気は施設内の電気需要に供給され、過剰分は電力会社へ売却し、不足分は通常どおり電力会社から電気を購入する契約となっている。吸収式冷凍機５００で作った冷熱は、施設内の冷房または冷蔵庫等の冷熱需要で消費される。
従って、コージェネレーション設備は、施設内で必要とする電気と熱のエネルギーを両方供給することができる上に、余剰電力は売却することができるので、施設の所有者にとって有利なシステムとなっている。
【０００７】
吸収式冷凍機５００の動作原理を図５を用いて説明する。吸収式冷凍機５００は主に蒸発器５１０、吸収器５２０、凝縮器５３０、再生器５４０、熱交換器５５０、５５５及び流体ポンプ５６０、５６５とから構成されている。本例の冷凍機は吸収液として臭化リチウム溶液、冷媒に水を使用する。
再生器５４０では、冷媒である水を吸収して濃度の低下した臭化リチウム水溶液を加熱して溶液中の水分を蒸発させ、溶液を濃縮する。この加熱源にタービン４０４からの高温排ガス４１０を用いる。タービン排ガス４１０と高濃度臭化リチウム水溶液とを熱交換させ、臭化リチウム水溶液を加熱する。再生器５４０で蒸発した水分は凝縮器５３０へ流れ、加熱により濃縮され、温度が上昇した臭化リチウム水溶液は高温熱交換器５５０、低温熱交換器５５５を通って温度を低下させ、吸収器５２０内へ散布される。
凝縮器５３０は、再生器５４０で発生した蒸気を冷却水との熱交換により凝縮させて水（液体）に戻す。凝縮した水は蒸発器５１０内に散布される。蒸発器５１０内には、冷水管が配置され、散布された水は冷水管から熱を奪って蒸発し、再び蒸気になる。これによって冷水管内の冷水温度が低下して、約７℃の水として空調等の冷水需要６００へ供給される。蒸発しなかった水は一旦蒸発器５１０の下部に溜まり、冷媒循環ポンプ５６５により再度蒸発器５１０の上部から容器内に散布される。
蒸発した蒸気は、吸収器５２０内へ散布された高濃度の臭化リチウム水溶液と接触して吸収される。蒸気が吸収されるために、吸収器５２０内の圧力が低下する。従って、吸収器５２０内と連結している蒸発器５１０内の圧力も低下するので、蒸発器５１０では冷媒である水が低温で蒸発するのである。臭化リチウム水溶液は温度が低いほど蒸気を吸収しやすいので、吸収器５２０内では冷却水で臭化リチウム水溶液を冷却している。冷却水はその後、前述したように凝縮器５３０で蒸気を凝縮させてさらに温度が上昇するので、クーリングタワー７００で冷却されて再び吸収器５２０へ戻る。吸収器５２０で濃度が低下した臭化リチウム水溶液は、低温熱交換器５５５、高温熱交換器５５０によって加熱され、再生器５４０へ戻る。吸収式冷凍機５００は、以上のようなサイクルを繰り返して冷熱を発生する。
通常は、吸収式冷凍機５００の熱源として、タービン４０４からの排ガス４１０を使用している。しかし、何らかの理由によりタービンが停止しているときには、熱源となる排ガス４１０が受け取れないため、吸収式冷凍機５００を運転することができなくなる。そこで、吸収式冷凍機５００の再生器５７０には代替熱源となるバーナー５７０を備えている。
【０００８】
このコージェネレーション設備は、制御装置１１０によつて制御する。発電機４０８の出力を制御するために、燃焼器４０２へ供給する燃料流量を燃料調節弁４０６の開度を操作することにより調整する。また、吸収式冷凍機５００の負荷を制御するために熱源となる排ガス流量をガス流量調節弁４１２により制御する。その他の詳細な制御方法は省略するが、制御装置１１０は、制御するために必要な情報、例えば発電機出力や冷水温度などの計測値を取込んでいる。図４及び図５では、一部の計測器による計測信号のみ記載している。
診断装置１２０は、機器の状態が正常か異常かを判定するために、制御装置１１０に取込んでいるセンサ情報と制御装置１１０からの制御指令値の他、機器に取付けられたその他のセンサから診断のための信号を取込んでいる。
【０００９】
図１は、本発明の第１の実施形態である機器の遠隔診断システムの構成を示す。  監視センタ３は、通信ネットワーク２を介して遠隔地の施設１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｎと通信が可能である。ここで、通信ネットワーク２は公共の電話回線を使用しているが、他に専用の通信ケーブルまたは衛星を利用した通信手段であってもよく、本発明は通信手段の種類には依存しない。また、図１では遠隔地の施設として１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｎの４ヶ所を示しているが、実際には１００００件以上の施設がある。本発明は遠隔施設の数に制限を受けるものではない。
遠隔地の施設１ａには、診断対象機器１００とその機器を制御する制御装置１１０と機器状態を診断する診断装置１２０とが存在する。図１では省略しているが、施設１ｂ、１ｃ、１ｎ内にも同様の構成の機器が存在する。
施設１ａ内の診断対象機器１００は、前述したように、タービン発電機と吸収式冷凍機とから構成されるコージェネレーション設備である。制御装置１１０は、診断対象機器１００に取付けられた各種センサから機器制御に必要な計測データを取込んで制御信号１１１を演算し、診断対象機器１００へ出力する。診断対象機器１００は、その制御信号１１１によりそれぞれのアクチュエータが動作するようになっている。診断装置１２０は、診断に計測データ（計測値）１０１とそれ以外で診断に必要な計測データ（計測値）１０２、制御装置１１０からの制御信号１１１を取込んでいる。それらのデータは運転データ記憶手段１３０へ順次蓄積される。データは１秒周期で測定され、データ記憶手段１３０には約１週間分のデータが蓄積可能である。データ記憶手段１３０の記憶容量が一杯になると、最も古いデータから順次削除されて新しいデータが追加されるようになっている。  運転データ記憶手段１３０からの運転データは、逐次状態判定手段１４０に送られ、オンラインで機器の状態を診断する。状態判定手段１４０で判定に使用している主な計測項目を図７に示す。診断方法は、予め計測項目毎に定められた上下限値を計測値が超えていないかどうかを判定するものである。一つでも上下限値を超える場合は異常とみなして機器のアラームランプを点灯させると共に、監視センタへ何の計測値が異常であるかを通報する。通報と共に異常発生時前後の運転データ等を監視センタ３に向けて送信する。
【００１０】
監視センタ３は、通信ネットワーク２を介してデータ受信手段３２０によりその情報を受信する。受信した情報はデータベース３３０に格納される。データベース３３０には異常発生前後のデータを施設毎に記録している。状態判定手段１４０で診断した結果はマンマシンインターフェイス３６０の表示画面に出力される。また、監視員の操作により、異常発生時前後の計測値がグラフ表示されるようになっている。監視員はそれらのデータから異常原因部位を推定したり、補修対策を考えたりする。また、異常発生施設（本例では施設１ａとする）の近隣の保守センタに連絡して保守員を当該施設１ａに派遣する。保守員が機器の異常に対して迅速に対応できるようにするためには、機器の状態に関する適切な情報が得られていることが望ましい。現場に向かう前に、異常の程度や原因部位がわかっていれば、交換部品の手配などが早めにできるなどのメリットがある。そうすれば、機器の補修も短時間で終わり、早期復旧が可能となる。
従って、監視センタ３から保守員へいち早く適切な指示や運転データの分析結果などを伝えることが重要である。監視センタ３の推定結果が正しければ、保守員は監視センタの指示に従って行動するだけでよくなり、担当者の経験や技術力の違いによらず、安定した保守サービスを提供することができる。
しかし、監視センタ３では、異常となった機器を直接調査することはできないので、通信によって送られてくる限られた情報から状況判断や異常原因の推定をしなければならない。また、監視員は多数の施設、多種類、多台数の機器を対象に監視しているので、全ての機器の特性や運転状態を常に把握していることはできない。従って、異常発生時に、機器の状態を正確に認識して、かつ、異常原因を推定することは、非常に困難である。そこで、特開平９−３０５４２９号公報及び特開平８−２１９６０１号公報などに述べられているように、監視センタでシミュレーションを実施して診断する方法がある。
本実施形態においても、監視センタ３に機器モデル３４０を備え、機器のシミュレーションを実施してシミュレーション結果と実際の計測データとの挙動を比較することにより、異常部位を推定する。
しかし、本実施形態では、遠隔施設Ａ内の診断装置１２０に初期値演算手段１５０を設け、機器モデル３４０によるシミュレーションに必要なモデルの初期値をこの初期値演算手段１５０によって生成する。初期値演算手段１５０では５秒間隔でその時刻の初期値を出力する。また、同様に遠隔施設内Ａの診断装置１２０に初期値記憶手段１６０を設け、初期値記憶手段１６０に初期値演算手段１５０から出力される初期値を所定の時間間隔分保持する。初期値記憶手段１６０は、運転データ記憶手段１３０と同様に、所定の時間が経過すると、古い初期値データから削除して新しい初期値データを記憶する。初期値記憶手段１６０に記憶された初期値データは、必要に応じてデータ送信手段１７０を通じて送信され、監視センタ３へ送られる。
このように、本実施形態は、遠隔施設Ａ内の診断装置１２０に初期値演算手段１５０と初期値記憶手段１６０を設けることに特徴があり、監視センタ３では、機器モデル３４０と遠隔施設Ａ内の初期値演算手段１５０で生成した初期値データを用いて初期値記憶手段１６０に記憶された時間内の任意の時刻の機器状態からシミュレーションを開始する。
【００１１】
本実施形態では、機器の特性を物理式で記述した動特性モデルを用いる。以下、このモデルを用いた診断方法について説明する。
機器の動特性モデルは物理式で模擬する。例えば、吸収器５２０の動特性は図９に示すようにモデル化する。モデル式を以下に示す。
物質収支は、
【数１】
0003716318.tif 000002
臭化リチウムに関する物質収支は、
【数２】
0003716318.tif 000003
熱収支は、
【数３】
0003716318.tif 000004
【数４】
0003716318.tif 000005
【数５】
0003716318.tif 000006
【数６】
0003716318.tif 000007
である。
ここで、Ｇは質量流量［ｋｇ／ｓ］、Ｈはエンタルピ［ｋＪ／ｋｇ］、Ｃは臭化リチウムの濃度［ｋｇ／ｋｇ］、ρは密度［ｋｇ／ｍ３］、Ｔは温度［℃］、Ｑｃは冷却水への伝熱量［ｋＪ／ｓ］、Ｖは吸収器の容積［ｍ３］、Ａは伝熱面積［ｍ２］、Ｕは総括伝熱係数［ｋＪ／（ｍ２・ｓ・Ｋ）］、Ｐは圧力［Ｐａ］、Ｃｐは比熱［ｋＪ／ｋｇ・Ｋ］であり、添え字のＬは臭化リチウム水溶液、Ｗは冷却水、Ｓは蒸気、１及び２は位置（図９参照）をそれぞれ表している。圧力Ｐは温度ＴＬ２と濃度ＣＬ２で決まる臭化リチウム水溶液の蒸気圧力とする。  蒸発器５１０、再生器５４０、凝縮器５３０なども、同様に物理式でモデル化し、それぞれの収支式を連立させて計算することにより、シミュレーションが実施できる。
【００１２】
診断方法を説明する。機器が正常に運転している通常の場合は、動特性モデルの出力値と計測値が一致するようにモデルを調整しておく。完全に一致させることができなくても、正常時の誤差範囲を予め確認しておけばよい。機器に異常が発生すると、モデルの出力値と計測値に偏差が生じる、または、正常時の誤差範囲を逸脱して誤差が大きくなる。
シミュレーションを開始する時刻は、診断装置１４０が異常と判断する以前の正常状態の時刻からとする。従って図８に示すように、シミュレーション開始時にはモデル出力値と計測値は正常時の誤差範囲内で推移し、その後、異常発生に伴って誤差が拡大する。異常発生に伴って、どの状態量（例えば、圧力、温度、流量など）の計測値とシミュレーションの計算値との偏差が拡大していくかを検出する。例えば、冷却水管の伝熱性能が何らかの原因で劣化した場合を想定して、上記のモデル式でどのような現象が生じるかを考えてみる。
モデルでは、冷却水管の伝熱性能の劣化は（４）式におけるＵ（総括伝熱係数）が小さくなることと同じである。（４）式から伝熱量Ｑｃが小さくなり、冷却水出口温度ＴＷ２が小さくなる筈である。また、Ｑｃが小さくなると、（３）式の右辺の値が大きくなるので、（３）式の左辺のｄ（ρＨＬ２）が大きくなる。ＧＬ１，ＧＬ２，Ｇｓに変化がないとすれば、（１）式よりρは変化しないので、エンタルピーＨＬ２すなわち臭化リチウム水溶液の出口温度ＴＬ２が高くなる筈である。
従って、冷却水出口温度ＴＷ２の低下と、臭化リチウム水溶液の出口温度ＴＬ２の上昇が計測されると考えられる。一方、シミュレーションでは、正常な状態でシミュレーションしているので、ＴＷ２の低下とＴＬ２の上昇はない筈であるから、これらの状態量を計測値と比較することによって、異常部位を推定することが可能である。
【００１３】
さて、モデルシミュレーションを実施する場合には、計算開始時点の状態を設定する必要がある。前述したように、遠隔施設内に初期値演算手段１５０を設け、ここで作成した初期値を監視センタ３で受信してシミュレーションを開始することが本発明の特徴である。
初期値演算手段１５０は、機器モデル３４０と同じモデルを持っており、診断対象機器１００への制御信号１１１または入力となる状態量の計測値１０１を取込んで実機の挙動を常にトレースしている。本例のモデルでは、燃焼器４０２への燃料流量調節弁４０６への開度指令値、タービン排ガス流量調節弁４１２の開度指令値、吸収式冷凍機の冷水流量調整弁５０２の開度指令及び冷却水流量の計測値を取込んでいる。これらの条件に合わせてシミュレーション演算をして実際の機器の動きをトレースするのである。そして、初期値演算手段１５０から５秒毎に初期値として必要なモデル内のプロセス変数値を出力し、初期値記憶手段１６０で所定期間分の初期値を常に保持する。
因みに、監視センタ３で初期値を演算する場合、常に遠隔地の機器の状態に機器モデル３４０を合わせておかなければならないため、常時、診断対象機器１００の制御信号等を受信しておく必要があり、そのため通信時間が長くなることにより通信費が高くなり、実用的でない。また、遠隔施設の数が増加すると、通信回線数も増加してさらに通信費がかかる他、監視センタ３では診断対象機器１００の台数分だけモデル計算を常に実施することになり、計算負荷の観点からもさらに実施困難である。例えば１００００施設以上におよぶ診断対象機器１００を有する場合には、監視センタ３で集中してモデル初期値を作成することは、これまで不可能であった。
本実施形態では、多数の診断対象機器１００を対象とした場合にも、遠隔施設毎に設けた初期値演算手段１５０によって実機の挙動を常にシミュレーション演算してトレースし、初期値を演算するため、遠隔施設内の機器についてその動特性モデルを用いた診断が可能になり、迅速かつ正確で詳細な診断が可能になると共に、その初期値は異常発生時のように必要な時に間欠的にその遠隔施設から監視センタ３に送信すれば良いので、通信費が安くなり、同時に監視センタ３の計算負荷を軽減することができる。
異常発生時のように必要な時に間欠的に任意の機器を対象にしたモデルシミュレーションを実施可能にすることにある。
また、初期値記憶手段１６０に所定期間分の初期値を保存しているので、記憶している時間内の任意の時間（の機器状態）からのシミュレーションを直ちに開始することができるため、診断に要する時間を大幅に短縮できる。
【００１４】
監視センタ３の表示画面を図６に示す。監視員は異常の通報を受けて、シミュレーションを実施する際に、計算開始時刻を設定する。図６では、時刻Ｃにおいてある状態量計測値（太線）が正常判定上限値を超えたために異常と判定されたものである。画面には、時刻Ｃ前後のプロセスの計測値がグラフ表示される。
初期値自動設定ボタン３６２をマウスでクリックすると、異常と判定した時刻Ｃから予め設定した時間前の時刻Ｂが選択される。しかし、時刻Ｂでは計測値が安定していないため、初期値としては不適当と監視員が判断した場合には、グラフ内の任意の場所をマウスでダブルクリックすることにより、そのマウスカーソルの位置に対応する時刻（例えば、時刻Ａ）に最も近い時刻の初期値データを選択し、時刻と初期値データ名を表示する。
計算開始時刻を選択した後、シミュレーション実行ボタン３６４をマウスでクリックすると、シミュレーション計算が実行される。シミュレーション結果は機器診断手段３５０へ送られる。機器診断手段３５０は全ての計測値と対応する計算値との偏差を時間毎に計算する。偏差が拡大した状態量の種類を偏差拡大の発生時間が早い順にならべて画面に表示する。また、監視員の操作によりそれぞれの状態量の時間変化をグラフ表示する。監視員は、これらの情報を参考にして異常部位を推定する。なお、機器診断手段３５０の機能として、偏差拡大の発生時間が早い順に並べた状態量の種類に応じて考えられる異常原因部位を推定するルールテーブルを予め設定しておき、異常原因部位の候補を自動的に表示するようにしても良い。
【００１５】
図２は、本発明の第２の実施形態を示す。第１の実施形態と異なる点は、診断装置１２０にモデル演算手段１６２とモデル調整手段１６４をさらに備えることである。
モデル特性を実機特性に合わせるために、モデル式中にモデル調整係数を導入する。例えば、（４）式中のＵ（総括熱伝達率）は正確な値を知ることが困難なので、次式のように調整係数Ｋｕを導入し、この係数値を調整することにより実機特性に合わせる。
【数７】
0003716318.tif 000008
モデルの調整方法は、例えば特開平１０−２１４１１２号公報に記載されている方法を用いることで実現できる。すなわち、モデル調整手段１６４は定常状態とみなせる運転状態の運転データに基づいてその時の状態量計測値（例えば、臭化リチウム水溶液出口温度）に合うように、モデル調整係数Ｋｕの値を変化させる。モデル演算手段１６２はモデル調整手段１６４から新たな調整係数Ｋｕを受け取り、それを用いて再び温度を計算する。その計算結果をモデル調整手段１６４へ送り、前回の誤差と比較してモデル調整係数Ｋｕの値を修正する。この操作を繰り返して誤差がある範囲内に入ったところで調整終了とする。
ここでは、静特性の調整方法のみを記載したが、動特性についても、目標とする状態量の時間応答とモデルの計算結果との誤差が小さくなるように調整することが可能である。月日の経過に伴って、機器特性も変化する場合があるので、定期的にモデル調整を実施することが望ましい。
調整後のモデル調整係数Ｋｕは調整パラメータ記憶手段１６６に記憶される。異常発生時には、初期値と共に最新の調整係数を監視センタ３へ送信する。この場合は、監視センタ３の機器モデル３４０も（７）式のようにモデル調整係数を導入したモデル式になっており、受信した調整係数を用いてシミュレーションができる。
これにより、異常発生時に監視センタ３でシミュレーションする場合に、常に実機特性に合致したシミュレーションが可能になり、シミュレーションの精度が向上する。
【００１６】
図３及び図１０は、本発明の第３の実施形態を示す。第２の実施形態と異なる点は、診断装置１２０に遠隔指令受信手段１７２を設けたことと、監視センタ３の監視診断装置３１０に制御指令送信手段３２５を設けたことである。
異常発生の通報を受けて、監視センタ３では監視員が送られてくる運転データ等の情報や機器モデル３４０によるシミュレーション結果から機器の状態を判断する。
診断対象機器１００及びその制御装置１１０には安全装置（図示せず）が備えられ、発生した異常の程度によっては自ら緊急停止して危険を回避するようになっている。しかし、この安全装置が作動するのは、いわゆる重故障の場合であって全ての異常に対して動作するものではない。つまり、軽微な異常に対して全ての場合に緊急停止することは合理的でないため、重故障のみの対応になっている。一方、診断装置１２０による診断だけでは、診断対象機器１００の状態を正確に把握することは難しいため、診断装置１２０の診断結果は軽微故障であっても、診断対象機器１００を停止した方が良い場合もある。
本実施形態は、監視センタ３からの要請で派遣された保守員が現場に到着して診断対象機器１００の状況を調査してから、診断対象機器１００を停止させるか否かを判断するのでは対応が時間的に遅れるので、監視センタ３の監視員が判断して運転指令を出せるようにしたものである。
監視員が診断対象機器１００を停止させた方が良いと判断した場合は、監視センタ３のマンマシンインターフェイス３６０の緊急停止ボタンを押す。これにより制御指令送信手段３２５から停止指令信号１１２が送信され、通信ネットワーク２を介して対象施設Ａの診断装置１２０に伝達される。診断装置１２０は、遠隔指令受信手段１７２でその停止信号１１２を受信して制御装置１１０へ送る。制御装置１１０は、通常状態では自ら制御信号１１１を診断対象機器１００へ送っている。しかし、遠隔指令受信手段１７２で受信した停止信号１１２が送られてくると、緊急停止モードとり、制御信号１１１は停止信号になる。
【００１７】
以上は監視センタ３から停止指令を出して、診断対象機器１００を制御する場合であるが、監視センタ３からの指令は停止のみに限るものではない。例えば、第１の実施形態で述べたように、吸収器５２０内の冷却水伝熱管の伝熱性能が低化したと思われる場合には、冷却水流量を増加または減少させる指令値を送って診断対象機器１００の応答を見ることも可能である。
冷却水伝熱管の伝熱性能が低下している場合には、冷却水流量の変化に対する臭化リチウム水溶液の出口温度ＴＬ２の変化率が正常時よりも小さくなる筈である。監視センタ３からの冷却水流量変更指令によりこの現象が確認できれば、冷却水管の伝熱性能劣化という異常原因推定結果がより確からしくなる。
そのためには、正常時の冷却水流量と臭化リチウム水溶液出口温度との応答特性を調査しておくことが望ましいが、それがなくても、機器モデル３４０で冷却水流量を同じように変化させた状態でシミュレーションし、その結果と比較すれば良い。図１１は、シミュレーションによる計算値と実際の機器の計測値を比較してマンマシンインターフェイス３６０の表示画面に表示した画面の図である。
以上のようにして、例えば冷却水管の伝熱性能劣化という異常原因が特定できたら、（４）式中のＵの値または、（７）式中のＫｕの値を一次的に小さい値に変更してシミュレーションすることにより、異常事象を模擬したシミュレーションが可能である。従って、シミュレーションにより、今後、時間と共に機器の状態がどのように変化していくかを予測することができる。監視員は、この予測結果に基づいて機器を早急に停止させた方が良いのか、あるいは運転継続可能かを判断することもできる。
また、条件（この場合は吸収器の冷却水流量）を変更してシミュレーションを実施する際に、診断対象機器１００の主要な出力値への影響を見ることが望ましい。冷凍機の場合は主要な出力は冷水である。冷却水流量を変更すれば、需要家へ供給する冷水の温度も変化する。冷水は施設内の冷房や食品の冷蔵などに使われている場合が多い。冷却水流量の変更により、冷水温度が極端に上昇することは避けなければならない。シミュレーションにより供給する冷水温度の変化を計算することによって、需要家にとって許容できる冷却水流量の変化幅や変更する時間間隔を決めることができる。
【００１８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、遠隔地に散在する多数の機器を監視センタで各機器の動特性モデルを用いて診断する際に、遠隔施設毎に設けた初期値演算手段によって実機の挙動を所定の時間間隔でシミュレーション演算してトレースし、初期値を演算するため、遠隔施設内の機器についてその動特性モデルを用いた診断が可能になり、迅速かつ正確で詳細な診断が可能になると共に、その初期値は異常発生時のように必要な時に間欠的にその遠隔施設から監視センタに送信すれば良いので、通信時間が短縮され、これによって通信費が安くなり、また、遠隔施設毎に施設内で初期値を演算するため、監視センタの計算負荷を軽減することができる。
また、遠隔施設毎に設けた初期値演算手段によって遠隔地に散在するいずれの機器に対しても迅速かつ正確なシミュレーションが可能になるため、シミュレーション結果を用いた機器診断の精度を向上させることができる。
また、初期値記憶手段に所定期間分の初期値を保存するため、記憶している時間内の任意の時間（の機器状態）からのシミュレーションを直ちに開始することができ、診断に要する時間を大幅に短縮することができる。
また、機器モデル特性を実機特性に合わせるために、モデル式中にモデル調整係数を導入することにより、異常発生時に監視センタで常に実機特性に合致したシミュレーションが可能になり、シミュレーションの精度を向上させることができる。
また、遠隔施設に遠隔指令受信手段、監視センタに制御指令送信手段を設けることにより、異常事象を模擬したシミュレーションに基づいて緊急に対応処置を講じることができ、また、この両手段を介して遠隔施設の機器に制御指令値を送ってその応答を見ることにより、異常原因を迅速に推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施形態を示す機器の遠隔診断システム
【図２】  本発明の第２の実施形態
【図３】  本発明の第３の実施形態
【図４】  本発明の対象施設の機器構成図
【図５】  吸収式冷凍機の構造図
【図６】  本発明のシミュレーション開始時刻選択画面を表す図
【図７】  本発明の主な計測項目を説明する図
【図８】  本発明の計測値とモデル計算値の挙動を説明する図
【図９】  吸収式冷凍機の吸収器モデルの説明図
【図１０】  本発明の第３の実施形態
【図１１】  本発明の診断画面の表示例図
【符号の説明】
１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｎ…遠隔施設、２…通信ネットワーク、３…監視装置、１００…診断対象機器、１１０…制御装置、１２０…診断装置、１３０…運転データ記憶手段、１４０…状態判定手段、１５０…初期値演算手段、１６０…初期値記憶手段、１６２…モデル演算手段、１６４…モデル調整手段、１６６…調整パラメータ記憶手段、１７０…データ送信手段、１７２…遠隔指令受信手段１７２、３１０…監視診断装置、３２０…データ受信手段、３２５…制御指令送信手段、３３０…データ記憶手段、３４０…機器モデル、３５０…機器診断手段、３６０…マンマシンインターフェイス
【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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【図１０】
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【図１１】
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