(57)【要約】【課題】プラントの異常を高精度で診断する。【解決手段】過去に入力した各変数の値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部２０と、各変数について、新たに入力した値と、蓄積データに含まれる所定期間の値の最大値と最小値を抽出し、中間の値をそれぞれ中央値として決定する決定部１２と、各変数について、新たに入力した値と、決定部１２が決定した中央値との差分値を求める第１算出部１３と、求められた各変数の差分値と、所定の単位空間のデータを利用してマハラノビス距離を求める第２算出部１４と、求められたマハラノビス距離が予め定められる閾値の範囲内であるかを判定し、異常を診断する判定部１５とを備える。【選択図】図１
2014035282.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントから新たに入力する複数の変数の値を所定の単位空間と比較して前記プラントの異常を診断する異常診断装置であって、
過去に入力した各変数の値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部と、
各変数について、新たに入力した値と、前記蓄積データに含まれる所定期間の値の最大値と最小値を抽出し、中間の値をそれぞれ中央値として決定する決定部と、
各変数について、新たに入力した値と、前記決定部が決定した中央値との差分値を求める第１算出部と、
求められた各変数の差分値と、所定の単位空間のデータを利用してマハラノビス距離を求める第２算出部と、
求められたマハラノビス距離が予め定められる閾値の範囲内であるかを判定し、異常を診断する判定部と
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラントの異常を診断する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントにおける異常の診断には、プラントで検出される複数の検出値を利用することがある。しかしながら、このような検出値には、周期的な変動（例えば、季節変動等）を受けるものもある。したがって、異常診断の際には検出値から周期的な変動を予め除くことが好ましい。
【０００３】
例えば、所定期間に得られた検出値の平均値を周期的な変動を表す変動値として求め、新たに入力する検出値からこの変動値を除いた値を利用して異常を診断することがある。プラントでは、多数の変数について検出値が得られるため、多数の検出値を利用して容易に異常を診断する方法としてＭＴ法（マハラノビス・タグチメソッド）を用いることもあるが、ＭＴ法で異常を診断する場合にも、変動値として求めた平均値を除く方法が利用されることもある。
【０００４】
また、検出値を標準化し、標準化データに基づいて移動平均処理を行って異常を診断する方法もある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
このように異常診断の際に検出値から除去する変動値として利用される検出値の平均値は、急激な異常の影響を大きく受ける。したがって、平均値が異常の影響を受けている場合に平均値を変動値として検出値から除くと、異常値も検出値から除かれることがあり、異常診断の精度が低下するおそれがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−１８１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように、検出値の平均値を変動値として利用する場合、プラントの異常を高精度で診断することは困難であった。
【０００８】
上記課題に鑑み、プラントの異常を高精度で診断する異常診断装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、プラントから新たに入力する複数の変数の値を所定の単位空間と比較してプラントの異常を診断する異常診断装置であって、過去に入力した各変数の値を含む蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部と、各変数について、新たに入力した値と、蓄積データに含まれる所定期間の値の最大値と最小値を抽出し、中間の値をそれぞれ中央値として決定する決定部と、各変数について、新たに入力した値と、決定部が決定した中央値との差分値を求める第１算出部と、求められた各変数の差分値と、所定の単位空間のデータを利用してマハラノビス距離を求める第２算出部と、求められたマハラノビス距離が予め定められる閾値の範囲内であるかを判定し、異常を診断する判定部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、プラントの異常診断の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施形態に係る異常診断装置を説明するブロック図である。
【図２】異常診断装置で利用する蓄積データの一例を説明するデータ構成図である。
【図３】異常診断装置における処理の一例を説明するフローチャートである。
【図４】ＭＴ法を利用した異常診断について説明する概念図である。
【図５】異常診断装置で使用する検出値と変動値について説明するグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。発電プラントは、複数の機器（ポンプ、バルブ等）を備えておりこれらの機器を制御する値が目標値として設定されている。この目標値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで吸気量、排気量、発電量等が計測されている。以下の説明では、目標値や計測値等のプラントの状態を表す各変数の値を検出値とし、これらの複数の検出値を含むデータを検出データとして説明する。
【００１３】
このようなプラントでは、正常に運転されている場合であっても、各検出値が時間や季節によって周期的に変動することがある。例えば、発電プラントの場合、昼間は夜間と比較して発電量が多く、夏は春と比較して発電量が多く、また、夏は冬と比較してプラント周囲の気温が高い等、プラントの運転状況やプラント周囲の環境が時間や季節によって変化するためである。実施形態に係る異常診断装置では、このような周期的な変動がある場合にこの周期的な変動を調整し、この変動の影響を受けずに異常を診断することができる。
【００１４】
図１に示すように、実施形態に係る異常診断装置１は、プラントから入力する検出値を蓄積データ２１に追加する追加部１１と、各変数について、所定期間の値の最大値と最小値の中間の値である中央値を求める決定部１２と、各変数について、新たに入力した検出値と中央値との差分を求める第１算出部１３と、求められた各変数の差分と単位空間データ２３を利用してマハラノビス距離を求める第２算出部１４と、求められたマハラノビス距離が予め定められる閾値の範囲内であるかを判定し、異常を診断する判定部１５とを備えている。
【００１５】
異常診断装置１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）１０や記憶装置２０を備える情報処理装置であって、記憶装置２０に記憶される異常診断プログラムＰが読み出されて実行されることで、図１に示すように、ＣＰＵ１０に追加部１１、決定部１２、第１算出部１３、第２算出部１４及び判定部１５が実装される。
【００１６】
また、図１に示す異常診断装置１の例では、記憶装置２０に異常診断プログラムＰの他、蓄積データ２１、変動値データ２２及び単位空間データ２３を記憶している。さらに、異常診断装置１は、操作信号の入力に利用するキーボード、マウス、操作ボタン、タッチパネル等の入力装置２と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置３と接続されている。
【００１７】
蓄積データ２１は、過去の検出データを蓄積したデータである。図２に示す例では、蓄積データ２１は、プラントの運転の条件値であるプラントの各機器に設定する目標値（変数１、２）やこの目標値の場合に計測された計測値（変数３、４）等の検出値を関連づけたレコードを有している。また、図２に示す蓄積データ２１では、各レコードに時刻順のサンプル番号を付している。
【００１８】
追加部１１は、プラントから新たに複数の変数の検出値を含む検出データを入力すると、入力した検出データとサンプル番号を含むレコードを生成し、記憶装置２０に記憶される蓄積データ２１に生成したレコードを追加する。
【００１９】
決定部１２は、中央値を求める所定のタイミングで記憶装置２０から蓄積データ２１を読み出し、抽出条件を満たすレコードを抽出する。また、決定部１２は、抽出したレコードに含まれる検出値から、各変数について最大値と最小値を抽出し、その中間の値（（最大値＋最小値）／２）を中央値として求める。決定部１２は、各変数についての求めた中央値を、周期的な変動を表す変動値とし、求めた各変数の変動値を含むデータを変動値データ２２として記憶装置２０に記憶させる。
【００２０】
ここで、決定部１２が中央値を求める所定のタイミングとは、例えば、入力装置２を介して中央値を求めることを要求する操作信号を入力したタイミングや、数分毎、数時間毎又は数日毎等のあらかじめ定められる定期的なタイミングである。
【００２１】
また、決定部１２が蓄積データ２１からのレコードの抽出に利用する抽出条件とは、数時間、数日等の期間である。例えば、抽出条件として「１ヶ月」が定められているとき、決定部１２は、蓄積データ２１から１ヶ月分の最新のレコードを抽出し、変数毎に、過去１ヶ月の中で最高値と最小値を求め、各変数の中央値をそれぞれ変動値として決定する。この抽出条件は、定期的な変動の特性によって最適な期間に定められる。例えば、長期的な変動であれば抽出条件の期間は長くなり、短期的な変動であれば抽出条件の期間は短くなる。また、必ずしも連続した検出値を抽出する抽出条件とする必要はなく、一定期間の昼間の検出値のみ又は夜間の検出値のみを抽出する抽出条件としてもよい。
【００２２】
変動値データ２２は、このようにして決定部１２で決定された各変数の変動値を含むデータである。変動値データ２２は、少なくとも各変数の最新の変動値を含んでいればよい。
【００２３】
第１算出部１３は、異常を診断する所定のタイミングで、記憶装置２０から変動値データ２２を読み出す。また、第１算出部１３は、各変数について、プラントから新たに入力した検出値と、読み出した変動値データ２２に含まれる変動値の差分を求め、求めた差分値（検出値−変動値）を検出値から変動値を除いた診断用の値とし、第２算出部１４に出力する。ここで、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、数分毎等の定期的なタイミングである。
【００２４】
第２算出部１４は、第１算出部１３が求めた各変数の診断用の値を入力すると、記憶装置２０から単位空間データ２３を読み出す。また、第２算出部１４は、入力した各変数についての診断用の値と、読み出した単位空間データ２３とを利用して、単位空間データ２３で規定される単位空間についてマハラノビス距離を求め、求めた値を判定部１５に出力する。
【００２５】
単位空間データ２３は、異常診断で使用する単位空間を表わすデータである。具体的には、単位空間データ２３は、単位空間であるマハラノビス空間の生成に使用した複数の変数の値と、各変数の平均値と、各変数の標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とに、マハラノビス空間に設定された閾値を関連付けたデータである。この単位空間データ２３に含まれる変数の値は、蓄積データ２１に含まれる変数の値から単位空間の生成の対象として選択された値である。
【００２６】
具体的には、（１）第２算出部１４は、まず、各変数に対して平均値と標準偏差を求める。（２）その後、第２算出部１４は、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。（３）続いて、第２算出部１４は、各変数に対して求めた基準化値を利用して、各変数についての相関行列を求めるとともに、相関行列の逆行列を求める。（４）最後に、第２算出部１４は、求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。
【００２７】
判定部１５は、第２算出部１４からマハラノビス距離を入力すると、記憶装置２０から単位空間データ２３を読み出す。また、判定部１５は、第２算出部１４から入力したマハラノビス距離を、単位空間データ２３で定められる単位空間について定められる閾値と比較してプラントにおける異常の可能性を判定する。すなわち、求められたマハラノビス距離が閾値内の場合、異常の可能性がないと判定し、閾値外の場合、異常の可能性があると判定する。その後、判定部１５は、判定結果を出力装置３に出力する。
【００２８】
例えば、図４に示すように、ＭＴ法を利用して異常を判定する場合、第２算出部１４で求めたマハラノビス距離Ｄ1が設定された閾値より小さいとき、すなわちマハラノビス空間内にあるとき、判定部１５は、現在のプラントの状態はいつもの状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると判定する。一方、第２算出部１４で求めたマハラノビス距離Ｄ2が設定された閾値より大きいとき、すなわち、マハラノビス空間から外れているとき、判定部１５は、現在のプラントの状態がいつもの状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常の可能性があると判定する。
【００２９】
なお、異常診断装置１は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、追加部１１のみ他の処理部１２〜１５とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置２０に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００３０】
続いて、図３に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１において異常を診断する処理について説明する。
【００３１】
まず、決定部１２が、所定のタイミングで、記憶装置２０から蓄積データ２１を読み出して抽出条件を満たすレコードの値を抽出するとともに、各変数について中央値を求め、求めた中央値を各変数の変動値として変動値データ２２を生成し、記憶装置２０に記憶させる（Ｓ１）。
【００３２】
第１算出部１３は、プラントから新たな検出データを入力すると（Ｓ２）、所定のタイミングで、記憶装置２０から変動値データ２２を読み出し、各変数について、新たに入力した検出データに含まれる検出値と、変動値データ２２に含まれる変動値との差分を求める（Ｓ３）。
【００３３】
続いて、第２算出部１４は、記憶装置２０から単位空間データ２３を読み出し、第１算出部１３の演算結果である各変数の変動値と、読み出した単位空間データ２３に含まれる値とを利用して、マハラノビス距離を求める（Ｓ４）。その後、判定部１５は、第２算出部１４が算出したマハラノビス距離と、単位空間データ２３に含まれる閾値とを比較して異常の可能性について判定する（Ｓ５）。
【００３４】
異常の可能性がない場合（Ｓ６でＮＯ）、判定部１５は、プラントは正常に運転していると判定し、ステップＳ２の処理に戻る。また、判定部１５は、判定結果を出力装置３に出力してもよい。
【００３５】
一方、異常の可能性があると判定された場合（Ｓ６でＹＥＳ）、判定部１５は、判定結果を出力装置３に出力する（Ｓ７）。これにより、異常の可能性が把握できるため、その後、オペレータによって異常原因の特定の処理がされる。
【００３６】
なお、図３に示すフローチャートでは、追加部１１が新たに入力した検出値を蓄積データ２１に追加する処理については省略している。
【００３７】
例えば、ある変数について、図５（ａ）に示すように、プラントから定期的に検出値を入力しているとする。また、検出値では、一部に異常である異常値を含んでいるとする。この場合、図５（ａ）に示す検出値を利用して求めた平均値は、図５（ｂ）に示すようになる。ここで、平均値の算出に利用する抽出条件によってもその影響の程度は異なるが、平均値には、図５（ｂ）に示すように、異常値の影響を大きく受けることになる。すなわち、平均値の算出に利用する期間が長くなる程（平均値の算出に利用する検出値のサンプル数が多い程）、平均値に異常値の影響を受ける期間が長くなり、平均値の算出に利用する期間が短くなる程（平均値の算出に利用する検出値のサンプル数が少ない程）、各平均値に対して異常値に受ける影響が大きくなる。そのため、仮に平均値を変動値として利用した場合、変動値によって検出値から異常値も除かれることになる。
【００３８】
一方、図５（ａ）に示す検出値を利用して求めた中央値は、図５（ｃ）に示すようになる。すなわち、中央値は、規定期間における最大値と最小値の中間の値であるため、平均値よりも異常値の影響が少なくなる。したがって、このような中間値を検出値から除いたとしても、異常値は残るため、異常を検出することができる。
【００３９】
上述したように、本発明に係る異常診断装置では、季節変動などの周期的な変動を表す変動値に異常の影響を受けにくい中央値を利用している。したがって、本発明に係る異常診断装置では、求められるマハラノビス距離に異常の影響が現れやすく、迅速に異常の検出を可能とし、高精度にプラントの異常を診断することができる。
【００４０】
以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【００４１】
１…異常診断装置
１０…ＣＰＵ
１１…追加部
１２…決定部
１３…第１算出部
１４…第２算出部
１５…判定部
２０…記憶装置
２１…蓄積データ
２２…変動値データ
２３…単位空間データ
Ｐ…異常診断プログラム
２…入力装置
３…出力装置
【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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