(57)【要約】  設備の機器が非常に多い場合でも、部位間の影響の伝播関係を表現でき、正常運転と異なる状態を起こさせた原因となる部位を容易に判別する異常診断システムを提供する。設備の部位毎に設定された複数の検知ユニットを持ち、各検知ユニットが対象となる部位に関する複数の運転データの関係の変化から状態変化を検知する状態変化検知手段を持ち、前記状態変化検知手段の各検知ユニットの状態変化検知結果と、検知ユニットに対応する設備の部位間の影響の伝播関係が格納されている検知ユニット間関係情報に基づき設備の状態変化の原因となる部位を推定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備の状態変化を検知する状態変化検知手段と前記状態変化検知手段が状態の変化を検知した場合に、その原因となる部位を推定する原因推定手段と、推定した原因を表示する表示手段を有する異常診断システムにおいて、  前記状態変化検知手段が、設備の部位後に設定された複数の検知ユニットから構成され、該検知ユニットが対象となる部位に関する複数の運転データの正常運転時の関係を記憶し、運転データの関係が正常状態と変化したことから状態変化を検知し、  前記原因推定手段が、前記状態変化検知手段の各検知ユニットの状態変化検知結果と、  検知ユニットに対応する設備の部位間の影響の伝播関係が格納されている検知ユニット間関係情報に基づき設備の状態変化の原因となる部位を推定することを特徴とする異常診断システム。
【請求項２】
設備の状態変化を検知する状態変化検知手段と前記状態変化検知手段が状態の変化を検知した場合に、その原因となる部位を推定する原因推定手段と、推定した原因を表示する表示手段を有する異常診断システムにおいて、  前記状態変化検知手段が、設備の部位後に設定された複数の検知ユニットから構成され、該検知ユニットが対象となる部位に関する複数の運転データの正常運転時の関係を記憶し、運転データの関係が正常状態と変化したことから状態変化を検知し、  前記原因推定手段が、前記状態変化検知手段の各検知ユニットが状態変化を検知した時間と、各検知ユニットにおける状態変化の原因となった運転データが該検知ユニットに対応する部位の入力条件になっているか否かと、  検知ユニットに対応する設備の部位間の影響の伝播関係が格納されている検知ユニット間関係情報において、影響の伝播関係が上流側にあるか否かに基づき設備の状態変化の原因となる部位を推定することを特徴とする異常診断システム。
【請求項３】
請求項１または２において、推定した原因を表示する表示手段が、推定した原因の可能性が高い順に複数表示することを特徴とする異常診断システム。
【請求項４】
請求項１または２において、推定した原因を表示する表示手段が、検知ユニット間関係情報を各検知ユニットの影響の伝播関係が接続関係図として表示し、前記接続関係図において各検知ユニットが正常運転時に分類されているか否かの区別がつき、時間の経過に従って表示が更新され、一つまたは複数の検知ユニットが対応する部位の状態変化を検知した場合に、異常診断システムの使用者の要求に応じてそのような分類となった原因が生じた検知ユニットが判別可能な表示を行うことを特徴とする異常診断システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、各々の検知ユニットの入力に関わる運転データに前記検知ユニットの運転状態が変化したか否かの判断に必要な運転データが全ては含まれない場合、当該検知ユニットにおいて入力条件が変化していないとは判定しないことを特徴とする異常診断システム。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、圧力の計測項目の場合には物質流れと異なる経路を別途考慮することを特徴とする異常診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】本発明は、装置、設備やプラント等の操業時における異常を検知し、それを運転者や運転システムに通知・伝達する異常診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】  複数の機器で構成される設備において、各機器に付属したセンサ類で計測される計測値により運転データを取得し、その運転データを基にして設備の異常診断を行う手法が知られている。【０００３】  例えば特許文献１には、運転データを複数のカテゴリに分類、記録して、正常運転時の運転データとして記憶したデータと異なる新たなカテゴリの運転データを取得した場合に、これまでに記憶した運転状態とは異なる運転状態であると判定する異常診断方法が記されている。またこの方法をもとに、物質流れの方向を考慮して設備の異常個所を判別する方法も述べられている。【０００４】  また特許文献２には、被処理体の処理を行なうプロセスの各点相互間における前記被処理体の物理量変化相関々係を記憶し、前記プロセスの特定な複数点から得た前記被処理体の物理量が基準値から正または負方向へ変化したことを検出し、該検出状況の変化方向および前記物理量変化相関々係に基づき前記プロセスの障害点を判断する異常診断方法において、前記被処理体の物理量が前記基準点から正または負方向へ変化した時刻を複数回記憶し、該記憶した各時刻が異常の波及する経過と矛盾しないもののみを前記障害点の候補として用いるプロセスの異常診断方法が開示されている。【０００５】  また特許文献３には、プラントで観測されるプロセス信号より算出される監視指標の正常範囲からの逸脱を異常徴候として検出する監視処理部と、各監視指標間の影響伝播特性を記述したネットワークモデルを登録した定性モデルデータベースと、観測された徴候パターンをネットワークモデルと照合し異常による影響伝播経路を同定する異常伝播経路同定部と、種々の異常原因に対して想定される各監視指標の徴候パターンを記述した因果表を登録した因果表データベースと、異常変化の起点と同定された監視指標の因果表と観測された徴候パターンとを照合して異常原因を同定する異常原因同定部と、同定された影響伝播経路を出力する出力表示部とを備えたプラント監視診断装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第4430384号
【特許文献２】特開昭63-316216号
【特許文献３】特開平8-234832号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】  しかしながら、特許文献１に示す技術では、設備の中における機器が単一のまとまりで評価対象となるため、対象とする機器が非常に多い場合や、一つの機器異常の影響が広範に及ぶ場合には、原因となる機器の特定が困難であった。また、圧力のように物質の流れと反対側にも影響が及ぶ場合に、前記文献の技術では原因機器をあやまる可能性も考えられた。【０００８】  また、特許文献２では、プロセスの各点相互間における被処理体の物理量変化相関々係を記憶する必要があるが、規模が大きい設備では、温度、圧力、流量といった計測点間の相関関係は非常に複雑となり相関関係の整理が困難な場合がある。【０００９】  また、特許文献３では、特許文献２と同様、各監視指標間の影響伝播特性を記述したネットワークモデルが必要であり、温度、圧力などの監視指標の数が増加した場合、ネットワークモデルの構築が困難となる。【００１０】  本発明の目的は、設備の機器が非常に多い場合でも、部位間の影響の伝播関係を表現でき、正常運転と異なる状態を起こさせた原因となる部位を容易に判別する異常診断システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】  本発明は上記課題を解決するために、以下のような手段を採用した。【００１２】  設備の状態変化を検知する状態変化検知手段と状態変化検知手段が状態の変化を検知した場合に、その原因となる部位を推定する原因推定手段と、推定した原因を表示する表示手段を有し、前記状態変化検知手段が、設備の部位後に設定された複数の検知ユニットから構成され、該検知ユニットが対象となる部位に関する複数の運転データの正常運転時の関係を記憶し、運転データの関係が正常状態と変化したことから状態変化を検知し、前記原因推定手段が、前記状態変化検知手段の各検知ユニットの状態変化検知結果と、検知ユニットに対応する設備の部位間の影響の伝播関係が格納されている検知ユニット間関係情報に基づき設備の状態変化の原因となる部位を推定する。
【発明の効果】
【００１３】  本発明によれば、設備の機器が非常に多い場合でも、部位間の影響の伝播関係を表現でき、正常運転と異なる状態を起こさせた原因となる部位を容易に判別できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の異常診断システムの実施形態のひとつを説明する図である。
【図２】設備の構成の一例である。
【図３】検知ユニットA2とA4において、運転データが正常時と異なる新規な分類と判定された場合の、運転データの変化を示した図である。
【図４】検知ユニット間関係情報の一例を示した図である。
【図５】表示手段の一例を示した図である。
【図６】表示手段に原因推定結果を示した図である。
【図７】表示手段に原因推定結果を別の方法で示した図である。
【図８】検知ユニット間関係情報の別の例を示した図である。
【図９】図８と異なる検知ユニット間関係情報の例を示した図である
【図１０】図９において、２つの検知ユニットで異なる時刻に正常運転時と異なる新規に分類された運転データの判定がなされた状態を示した図である。
【図１１】図９に圧力に関する経路を加えた検知ユニット管関係情報である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】  以下、本発明の実施形態について添付図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１６】  図１は本発明の実施形態にかかる異常診断システムを説明する図である。本実施例は、運転データデータベース１、状態変化検知手段２、検知ユニット間関係情報３、原因推定手段４、及び表示手段５からなる。【００１７】  運転データデータベース１は、設備の制御装置と接続されており、設備の温度、圧力、流量などの計測データやバルブ開度などの操作量データや制御の設定値データの時系列データが格納されている。なお、以下、計測データ、操作量データ、設定値データを合わせて運転データと呼ぶ。【００１８】  状態変化検知手段２は、設備の部位毎に設定された状態検知ユニットにより、各部位の状態の変化を検知する。ここで、状態検知ユニットとは、対象となる部位に関する複数の運転データを利用し、これらの運転データの関係の変化から状態変化を検知するものである。【００１９】  検知ユニット間関係情報３は、検知ユニットに対応する設備の部位間の影響の伝播関係が格納されている。例えば、検知ユニットA１とA2があり、それぞれ設備の部位B1及びB2の状態変化を検知するときに、B１がB2の上流プロセスであった場合、B１の影響がB1に及ぶ。この場合、検知ユニット間関係情報には、A1からA2に影響が及ぶという情報が格納されている。【００２０】  原因推定手段４では、状態変化検知手段２の検知ユニットが状態変化を検知した情報と検知ユニット間関係情報３を用いて状態変化を引き起こした原因となる部位を推定する。【００２１】  表示手段５では、原因推定手段４で推定した原因部位を画面上に表示する。【００２２】  次にこれらの動作について説明する。【００２３】  本異常診断システムには、学習フェーズと診断フェーズがある。学習フェーズは、異常診断システムを稼動させる前の準備段階のフェーズであり、状態変化検知手段２のみが動作する。診断フェーズでは、設備の診断を実施し、状態変化検知手段２で、設備の状態変化を検知すると原因推定手段４が動作する。また、診断フェーズでの診断状況は、表示手段４に表示される。まず、学習フェーズについて説明する。【００２４】  学習フェーズでは、運転データベース１に格納された設備が正常な状態の運転データを用い、状態変化検知手段の各状態検知ユニットにより、正常な運転状態における各部位の運転データの関係をデータクラスタリング技術の１つである適応共鳴理論（Adaptive Resonance Theory、以下、ARTと称す）を用いて学習する。【００２５】  具体的には、それぞれの検知ユニットに対応する複数の運転データを、多次元データとしてARTに入力する。【００２６】  運転データの具体例について示す。例えば、図２に示した設備の部位B2の場合、流量F1、圧力P2、温度T1、T2、T3が、部位B2に対応する状態検知ユニットA2に用いられる運転データとなる。同様に、部位B4に対応する状態検知ユニットA4に用いられる運転データは、流量F4、F7、圧力P6、温度T4、T6、T7である。【００２７】  入力された運転データは、正規化処理や補数の追加などのデータの前処理を経て、データの類似度に応じて、複数のカテゴリーに分類される。分類されるカテゴリーの数は、分類の詳細度を決めるパラメータ、運転データの次元数、データのばらつきなどによって異なるが、分類されたカテゴリーが正常状態を表す���テゴリーと定義される。【００２８】  例えば、運転データがカテゴリー１からカテゴリー１０の１０個のカテゴリーに分かれたとすると、１から１０のカテゴリーが正常な状態のカテゴリーとなる。【００２９】  診断フェーズでは、正常な運転データを学習したARTに診断したい運転データ（診断データ）を入力する。その結果、学習データとの類似度が高いデータは、学習フェーズと同じカテゴリーに分類される。しかし、設備になんらかの異常が生じ、データの傾向が変わった場合には、学習データとは異なるカテゴリー（新規カテゴリー）に分類される。このように、状態検知ユニットでは、ARTにより分類されたカテゴリーから設備の状態変化を検知することができる。【００３０】  診断フェーズで新規カテゴリーが発生した場合について詳細に説明する。【００３１】  ここでは検知ユニットA2とA4で新規カテゴリーが発生し、状態変化を検知した場合について記載する。その際の検知ユニットA2およびA4の各計測項目の値の変化を図３に示す。横軸が運転データの項目であり、縦軸が規格化された測定値である。破線で示したものが、検知ユニットA2が状態変化を検知する直前のデータの特性であり、実線が新規カテゴリーになったデータの特性を示している。検知ユニットA2ではP2とT3で正常運転時と異なる値が計測されており、これが新たな分類となった要因となっている。同様に、状態検知ユニットA4ではT4、T6、F7、T7の４つの運転データで正常時と異なる値が計測されており、これが機器ブロックA4の運転データが新たな分類と判定された要因である。【００３２】  なお、図３の運転データの下に”E”と示してあるものは、対象とした部位に対し、入力条件となるものを示している。例えば、図２の検知ユニットA2の例では、F1、T1は設備の上流側の部位B1に依存するデータであり、部位B2の状態に関係なく変化するものである。一方、T2、P2、T3は、上流側の部位B1によっても変化するが、V1の状態によっても影響を受ける運転データである。このように、全ての検知ユニットで対象となる運転データは、入力条件となるか否かで区別することができる。【００３３】  すなわち、状態検知ユニットでは、設備の部位の状態が変化したか否かを検知すると同時に、分類されたデータの特性から、どの運転データが変化したかについても、検出することができる。また、変化した運転データが入力条件か否かについても判定することができる。【００３４】  次に、原因推定手段４の動作について説明する。原因推定手段４では、状態変化検知手段２で各検知ユニットが状態変化を検知した時間と状態変化の原因となった運転データと、検知ユニット間関係情報３に格納された設備の部位間の影響の伝播関係から異常の原因となった部位を推定する。【００３５】  まず、検知ユニット間関係情報３の具体例について図４に示す。図４では図２に示したB1〜B5に対応する検知ユニットA1〜A5の関係が示されている。各検知ユニット間の矢印が影響の伝播関係を表している。これは、対応する部位の物質の移動から決まる伝播関係である。例えば、図２のB2に着目すると、上流側のB1から流入した物質が、V1を経由して、B3とB4移動する。そのため、検知ユニットにおいても、図４に示したようにA1からA2、A2からA3とA4に影響が伝播する���このように、検知ユニット間関係情報３は、複数の運転データを一括して扱う検知ユニットの間の関係を表すため、個別の運転データ間の関係を表す方法に比べて格段に容易に構築することができる。【００３６】  原因推定手段４では、これらの影響の伝播関係と、状態変化検知手段２で各検知ユニットが状態変化を検知した時間及び状態変化の原因となった運転データから総合的に異常の原因となった部位を推定する。【００３７】  本実施例では、以下の３つの評価基準で、状態変化を検知した検知ユニットに得点を与え、総合得点の高い順に異常の原因である可能性が高い部位であると推定した。【００３８】  基準１：影響の伝播関係が上流側にある検知ユニットほど高い得点を与える。【００３９】  基準２：検知時間が早い検知ユニットほど高い得点を与える。【００４０】  基準３：状態変化の原因となった運転データに入力条件が含まれていない検知ユニットに得点を与える。【００４１】  基準１は、影響の伝播関係が上流にあるものほど異常の原因である可能性が高いためであり、基準２は、早期に状態変化を検知したものほど原因の可能性が高いためである。また、基準３は、運転データのうち入力条件が変化していないにもかかわらず、状態が変化したことを示すものであり、根本的な原因である可能性が高いためである。【００４２】  具体的な得点の与え方は以下の通りである。【００４３】  基準１：伝播関係が上流のものから順に、100点、50点30点、20点、10点を与える。【００４４】  基準２：検知時間が早い順に50点、40点、30点、20点、10点を与える。【００４５】  基準３：状態変化の原因となった運転データに入力条件が含まれていないものに100点を与える。【００４６】  ここで、検知時間に対して大きな得点を与えなかった理由は、ある部位の異常が原因となって別の部位の状態が先に変化することもあるためである。ただし、本実施例の得点の付与方法は一例であり、本発明を限定するものではない。【００４７】  次に、表示手段５の例と、これらの評価基準で実際に原因を推定した例について以下に示す。表示手段５の例を図５に示す。表示手段５には、検知ユニット間関係情報３を表す図が図示されている。【００４８】  図中で灰色になっている検知ユニットは正常運転時と異なる分類の運転データが生じたと判定されたものである。検知ユニットの右上の数字は時刻を表し、その時刻で状態変化を検知したことを表わしている。すなわち検知ユニットA2は8時30分に状態が変化し、検知ユニットA3は、8時20分に、検知ユニットA5は8時40分にそれぞれ状態変化を検知している。【００４９】  また、この例では、検知ユニットA2の状態変化の原因となった運転データには、入力条件が含まれていなかったが、検知ユニットA3及び検知ユニットA5には、入力条件となるものが含まれていた。なお、図５には図示していないが、状態変化の原因となった運転データに入力条件が含まれていない検知ユニットは、そうでない検知ユニットと区別した色で表示してもよい。その場合、３つの評価基準との情報が表示手段５に表示されることになる。【００５０】  これらの条件に基づき、上記に示した評価基準で各検知ユニットに得点を付与すると、以下のようになる。【００５１】  基準１：検知ユ��ットA2:100点、A3:50点、A5：30点  基準２：検知ユニットA2:40点、A3:50点、A5：20点  基準３：検知ユニットA2:100点、A3:0点、A5：0点  したがって、総合得点は、ユニットA2:240点、A3:100点、A5：50点となり、異常の原因となった部位は、検知ユニットA2の可能性が高いと推定できる。【００５２】  本実施例では、図５に示す原因推定ボタンを押下すると図６に示す推定結果を表示する。なお、図６の右端の列に表示された"可能性"は、検知ユニットの合計得点に対する各検知ユニットの得点の割合から評価した。なお、原因推定ボタンを押下した場合の画面は、図７に示すように色の濃淡や色相で示しても良い。【００５３】  以上に示したように、本実施例では、設備の状態変化を検知でき、状態変化を引き起こした原因となる設備の部位を推定することができる。【００５４】  なお、本実施例では、状態変化検知手段２のクラスタリング技術として、適応共鳴理論を持いたが、ベクトル量子化、k-means法など、他のデータクラスタリング技術を用いても良い。【００５５】  また、本実施例で示した検知ユニット間関係情報３の例は、図４のように影響の伝播方向が１方向であったが、双方向に影響を及ぼす場合もある。その場合、図８のC2とC3に示すように双方向の矢印で表現すればよい。【００５６】  また、本実施例では、原因推定手段４において、検知ユニットで状態変化を検知した際に、状態変化の原因となった運転データに入力条件があるか否かで得点を付与するが、前提として、検知ユニットに全ての入力条件が含まれている必要がある。例えば、図２の検知ユニットA4の入力条件であるT4が計測されていなかった場合、F4が変化していなかったとしても、T4が変化している可能性があり、入力条件が変化していないとはいえない。したがって、このようなケースでは、評価基準３による得点の付与は、実施しない。
【実施例２】
【００５７】  次ぎに本発明の第2の実施例について述べる。本実施例では、ある検知ユニットにおいて、運転データが正常時と異なる新規の分類の原因となる計測項目が圧力である場合を考える。配管に弁が存在しない場合には、圧力は配管内の流体を通じて迅速に伝達し得る。またその場合、流量、温度といった計測項目と異なり、物質流れと反対向きにも伝達する。【００５８】  そのような状態を図９と図１０で説明する。設備の検知ユニットD1〜D12が図９のような接続関係にある場合について示す。なお、この系の流路には弁が含まれていない。このとき設備の圧力伝送器が、検知ユニットD2に含まれるP8と検知ユニットD11に含まれるP9の２台のみである。【００５９】  この接続において図１０のように、14時15分にB11で、また14時17分にD2で、合わせて２箇所で運転データが正常時と異なる分類と判例された。この時通常と異なる運転データはいずれの検知ユニットでも圧力であった。この場合、検知ユニットD2とD11は遠く離れており、また最初に運転データが新規分類と判定されたD11は物質流れを考慮するとD2より下流側に相当するため、流量や温度に変化があった場合には、独立した２つの事象と捉えることも可能である。しかし圧力に変化があった場合には経路内の流体を介してその変化が迅速に伝達するため、２つの離れた検知ユニットでそれほど間隔をおかないで圧力データが変わり得る。また、その方向は物質流れの方向と無関係である。【００６０】  このとき、実際にはD2とD11を結ぶ経路にある各検知ユニット（例えばD6、D7、D10）でも圧力の変化が生じているが、そこには圧力を計測する手段が存在していないので図１０ではそれらの運転データは正常時と変わらない判定となっている。【００６１】  このように運転データが正常時と異なる分類となることを基に、その原因となる部位を推定する手法において、圧力に関する計測項目は物質流れと別途に経路を考慮する必要がある。図９のような接続関係の場合は、圧力の経路を別途設けた図１１のような検知ユニット間関係情報を用いて、そこから原因となる部位を推定する。
【符号の説明】
【００６２】１：運転データデータベース２：状態変化検知手段３：検知ユニット間関係情報４：原因推定手段５：表示手段
【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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【国際調査報告】
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2017159016.tif 000015
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