(57)【要約】【課題】  精度の高い変動伝播の因果解析を行うプラント状態診断方法を提供する。【解決手段】  周波数帯域毎通過する複数のフィルタでプラントの時系列状態データを処理し、複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の項目間の時間を先行シフトさせ、相関係数値の集合を求め、複数のフィルタ出力項目組合せ毎の時間先行シフト値と前記相関係数値を基に計算される相関評価値を因果指標として計算し、因果指標に基づいてフィルタ出力項目の組合せを選択し、フィルタ出力項目組合せによる因果指標を用いて因果モデルを構築し、ステップで出力された因果モデルを用いてプラントンの複数の状態に係わる変動伝播の上流と下流の関係を診断するプラント状態診断方法。【選択図】図１
2015184848.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによりプラントの状態変動を診断するプラントの状態診断方法であって、
前記プラントに関する多変量の状態データの外部からの収集と記憶装置への蓄積を行う第１ステップと、
記憶装置から時系列状態データを取得する第２ステップと、
周波数帯域毎通過する複数のフィルタで時系列状態データを処理させる第３ステップと、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の項目間の時間を先行シフトさせ、相関係数値の集合を求める第４ステップと、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の時間先行シフト値と前記相関係数値を基に計算される相関評価値を因果指標として計算する第５ステップと、
前記因果指標に基づいてフィルタ出力項目の組合せを選択する第６ステップと、
フィルタ出力項目の組合せによる因果指標を用いて因果モデルを構築する第７ステップと、
前記第７ステップで出力された因果モデルを用いて、プラントンの複数の状態に係わる変動伝播の上流と下流の関係を診断する第８ステップとを有することを特徴とするプラントの状態診断方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記第５ステップで、因果指標の相関評価値として、相関関数が含む複数の峰（極大値）の集合が孤高の峰を含むかどうかを判定する単独峰評価値を計算し、
前記第６ステップで、単独峰評価値を予め定めた所定の単独峰評価しきい値と比較し、単独峰評価しきい値以上の単独峰評価値を持つ少なくとも１つ以上のフィルタ出力項目の組合せを抽出し、抽出した複数のフィルタ出力項目の組合せの中から最小の時間先行シフト値を持つフィルタ出力項目の組合せを選択することを特徴とするプラントの状態診断方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記単独峰評価値として、以下の（１）乃至（３）のいずれかを用いることを特徴とするプラントの状態診断方法。
（１）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値
（２）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値と第２位極大値との比である相関関数極大値ピーク比率
（３）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値と第２位以下の極大値の統計値との比である相関関数極大値ピーク比率
【請求項４】
コンピュータによりプラントの状態変動を診断するプラントの状態診断システムであって、
前記プラントに関する多変量の状態データの外部からの収集と記憶装置への蓄積を行う状態データ記憶部と、
記憶装置からの時系列状態データの取得を行う状態データ取得部と、
前記時系列状態データを処理する周波数帯域毎の複数のフィルタを有するフィルタバンク部と、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の項目間の時間を先行シフトさせ、相関係数値の集合を求める相関関数計算部と、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の時間先行シフト値と相関評価値の計算を行う因果指標計算部と、
前記因果指標に基づいてフィルタ出力項目組合せの選択を行うフィルタ出力項目組合せ選択部と、
フィルタ出力項目の組合せによる因果指標を用いた因果モデル構築を行う因果モデル構築部と、を有し、
前記因果モデル構築部から出力された因果モデルを用いて、プラントンの複数の状態に係わる変動伝播の上流と下流の関係を診断することを特徴とするプラントの状態診断システム。
【請求項５】
請求項４において、
前記因果指標計算部は、因果指標の相関評価値として、相関関数が含む複数の峰（極大値）の集合が孤高の峰を含むかどうかを判定する単独峰評価値を計算し、
前記フィルタ出力項目の組合せ選択部は、単独峰評価値を予め定めた所定の単独峰評価しきい値と比較し、単独峰評価しきい値以上の単独峰評価値を持つ少なくとも１つ以上のフィルタ出力項目の組合せを抽出し、抽出した複数のフィルタ出力項目組合せの中から最小の時間先行シフト値を持つフィルタ出力項目組合せを最適なフィルタ出力項目組合せとして選択することを特徴とするプラントの状態診断システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記単独峰評価値として、以下の（１）乃至（３）のいずれかを用いることを特徴とするプラントの状態診断システム。
（１）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値
（２）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値と第２位極大値との比である相関関数極大値ピーク比率
（３）複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の最大極大値と第２位以下の極大値の統計値との比である相関関数極大値ピーク比率
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の機械装置や反応容器を組み合わせた大型産業設備であるプラントの状態診断方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、例えば、特許第５１０８１１６号公報（特許文献１）がある。
【０００３】
上記特許文献１には、熱電併給（コジェネレーション）装置に代表される、燃料を少なくとも運動エネルギー、熱エネルギー、または電気エネルギーに変換する装置（設備）等に対して、複数の状態データ項目間における相互相関関数と、時間軸上での状態データ項目の変化点の周囲での各変数データ項目の変化発生順位を調べることで、因果関係を解析して異常原因の状態データ項目を特定する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５１０８１１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大規模プラントを構成する複数の機械装置あるいは反応容器の１ヶ所の１状態に生じた変動（外乱）は下流の機械装置あるいは反応容器の状態へと伝播して行く。この変動が伝播していく特徴を利用して、個々の状態の時間先行性情報を解析すれば、変動の発生元を逆向きに辿る因果解析を行うことができる。
【０００６】
しかしながら、その伝播速度は周波数によって異なる。分散設定された各機械装置あるいは反応容器のＰＩＤ等の制御系の利得（ゲイン）や、位相進みあるいは位相遅れが周波数によって異なるためである。
【０００７】
この伝播速度が周波数によって異なるため、変動の信号波形が崩れ、プラントの上流・下流の間で変動信号伝播の判定を行うための信号相関を計算することが困難になり、精度の高い変動伝播の因果解析を行うことができなかった。
【０００８】
本発明の目的は、精度の高い変動伝播の因果解析を行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願に含まれる上記課題を解決する手段の一例は次のとおりである。
【００１０】
コンピュータによりプラントの状態変動を診断するプラント状態診断方法であって、
前記プラントに関する多変量の状態データの外部からの収集と記憶装置への蓄積を行う第１ステップと、
記憶装置から時系列状態データを取得する第２ステップと、
周波数帯域毎通過する複数のフィルタで時系列状態データを処理させる第３ステップと、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の項目間の時間を先行シフトさせ、相関係数値の集合を求める第４ステップと、
複数のフィルタ出力項目の組合せ毎の時間先行シフト値と前記相関係数値を基に計算される相関評価値を因果指標として計算する第５ステップと、
前記因果指標に基づいてフィルタ出力項目の組合せを選択する第６ステップと、
フィルタ出力項目の組合せによる因果指標を用いて因果モデルを構築する第７ステップと、
前記第７ステップで出力された因果モデルを用いて、プラントンの複数の状態に係わる変動伝播の上流と下流の関係を診断する第８ステップとを有することを特徴とするプラント状態診断方法。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、精度の高い変動伝播の因果解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態におけるプラント状態診断システムの一例を示す構成図である。
【図２】図１に示すプラント状態診断システムを実装する計算機システムの一例を示す構成図である。
【図３】図１に示すプラント状態診断システムの処理手順の一例を示すフロー図である。
【図４（ａ）】プラント状態項目のレコード構成を示す図である。
【図４（ｂ−１）】状態項目１のチャートを示す図である。
【図４（ｂ−２）】状態項目２のチャートを示す図である。
【図５（ａ）】状態項目１a、１ｂを周波数帯域毎に分割したフィルタバンク出力のレコード構成を示すである。
【図５（ｂ−１）】状態項目１aを周波数帯域毎に分割したフィルタバンク出力のチャートを示す図である。
【図５（ｂ−２）】状態項目１ｂを周波数帯域毎に分割したフィルタバンク出力のチャートを示す図である。
【図６（ａ）】フィルタｈ（ｎ）のインパルス応答を示す図である。
【図６（ｂ）】フィルタｇ（ｎ）のインパルス応答を示す図である。
【図７（ａ）】フィルタ出力項目Ｆ１１とフィルタ出力項目Ｆ２１の間の相関関数のレコード構成を示す図である。
【図７（ｂ）】６段のフィルタ出力項目の組合せについての相関関数のチャートを示す図である。
【図８（ａ）】各フィルタ出力項目の因果指標値のレコード構成を示す図である。
【図８（ｂ）】最適フィルタ出力項目の因果指標値のレコード構成を示す図である。
【図９（ａ−１）】２項目の因果モデルの行列表現を示す図である。
【図９（ａ−２）】２項目の因果モデルのグラフ表現を示す図である。
【図９（ｂ−１）】３項目の因果モデルの行列表現を示す図である。
【図９（ｂ−２）】３項目の因果モデルのグラフ表現を示す図である。
【図１０】プラント状態診断システムの画面インターフェースを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
プラントの状態診断方法およびシステムについて、図１〜図１０を用いて、実施の形態を説明する。
【００１４】
本発明は、石油や天然ガスなどの原料から化学製品を生産する化学プラント、燃料の燃焼により発電機を回して電気を発生させる発電プラント、内部環境をコントロールした閉鎖的な空間で植物を計画的に生産する植物プラント、水を使用目的にあわせた水質にするための水処理プラント等の複数の機械装置や反応容器を組み合わせた大型産業設備であるプラント一般に適用可能な状態診断方法およびシステムに関するが、本実施の形態では、対象プラントを限定せずに、プラントとして説明する。個々のプラントに適用した場合の有利な効果は後述する。
【００１５】
大規模プラントの特徴は、プラント各所の個々の状態に関してＰＩＤ制御系が構築され、分散制御されていることである。１ヶ所の１状態に生じた変動（外乱）は下流の状態へと伝播して行くが、この特長により、その伝播速度は周波数によって異なる。分散設定された各ＰＩＤ制御系の利得（ゲイン）や、位相進みあるいは位相遅れが周波数によって異なるためである。
【００１６】
この変動が伝播していく特徴を利用して、個々の状態の時間先行性情報を解析すれば、変動の発生元を逆向きに辿る因果解析を行うことができる。
【００１７】
しかしながら、伝播速度が周波数によって異なる特徴により、変動の信号波形が崩れるため、プラントの上流・下流で変動信号伝播の判定を行うための信号相関を計算することが困難になる。本発明では、この課題を以下の構成によって解決する。
【００１８】
＜プラント状態診断システムの構成＞
図１は、本実施の形態のプラント状態診断システムの一例を示す構成図である。図１において、プラントの状態項目を３つとして説明しているが、これに限定されるものではなく、本発明は任意の項目数に対応する。なお、プラントの状態項目の主要項目には、状態設定値、状態制御操作値、状態計測値、保守後経過時間がある。
【００１９】
図１に示すように、プラント状態診断システム２は、プラント１の状態項目（１ａ、１ｂ、１ｃ）を一般にネットワーク（図示せず）を介して収集し、解析を実行し、解析結果を出力装置４ｂに出力する。また、プラント状態診断システム２は、入力装置４ａからの入力情報を収集することができ、因果知識記憶装置３との間で因果知識データの入出力を行うことができる。
【００２０】
プラント状態診断システム２は、定期的に収集したプラントの状態データを項目毎に蓄積するために、状態データ記憶装置２１を備える。
【００２１】
プラント状態診断システム２は、項目毎の時系列履歴データを周波数帯域毎に分割するために、フィルタバンク（２２ａ、２２ｂ、２２ｃ）を備える。状態項目１ａを入力とするフィルタバンク２２ａは、通過周波数帯域の異なる複数（図では３個）のファイルタ（２２ａ１、２２ａ２、２２ａ３）を備える。同様に、状態項目１ｂを入力とするフィルタバンク２２ｂはファイルタ（２２ｂ１、２２ｂ２、２２ｂ３）を、状態項目１ｃを入力とするフィルタバンク２２ｃはファイルタ（２２ｃ１、２２ｃ２、２２ｃ３）を備える。
【００２２】
プラント状態診断システム２は、各フィルタ出力項目の組み合わせを順次に生成するために、項目組合せ投入器２３を備える。その項目組合せの間の「相関関数極大値ピーク比率」（後述）と「時間先行シフト値」（後述）を因果指標として計算するために、因果指標計算機２４を備える。因果指標計算機２４は、サブシステムである相関関数計算機２４ａ、単独峰評価器２４ｂ、フィルタ選択器２４ｃを備える。さらに、相関関数計算機２４ａは、時間シフト値を説明変数として相関係数値を目的変数とする相関関数を計算するために、時間シフタ２４ａ１、相関係数計算機２４ａ２、相関係数記憶器２４ａ３を備える。
【００２３】
プラント状態診断システム２は、全てのフィルタ出力項目の組み合わせに対する「相関関数極大値ピーク比率」と「時間先行シフト値」から、因果の有無と因果の方向を定めた因果モデルを構築する因果モデル構築器２５と、構築した因果モデルを格納する因果知識記憶装置３とを備える。
【００２４】
＜計算機システムの構成＞
図２は、本実施の形態において、プラント状態診断を実装する計算機システムの一例を示す構成図である。
【００２５】
図２に示すように、診断センタ６００は、プラント状態診断用計算機６０１から構成される。プラント状態診断用計算機６０１は、演算処理装置６１０と、記憶装置６２０とを備える。記憶装置６２０は、通信ネットワーク１４経由で収集した状態設定値１ｗを記憶する状態設定値記憶部６２１、状態制御操作値１ｘを記憶する状態制御操作値記憶部６２２、状態計測値１ｙを記憶する状態計測値記憶部６２３、保守後経過時間１ｚを記憶する保守後経過時間記憶部６２4、因果知識記憶部６２５を備える。
【００２６】
以下に説明する処理は全て、図２に示したプラント状態診断用計算機６０１のハードウェアによって処理され、図１に示したプラント状態診断システム２の各機能部を構築するソフトウェアによって実現される。
【００２７】
＜プラント状態診断システムの処理手順＞
図３は、図１に示したプラント状態診断システム２の処理手順の一例を示すフロー図である。
【００２８】
図３に示すように、プラント状態診断システム２の処理手順は、プラント状態診断の開始（ステップ３０１）、状態データ記憶装置からの時系列データ取得（ステップ３０２）と全項目の取得終了？（ステップ３０５）の繰り返しループ、そのループ内のフィルタ計算（ステップ３０３）と全フィルタ計算終了？（ステップ３０４）の繰り返しループ、項目組合せ生成・投入（ステップ３０６）と項目組合せ終了？（ステップ３１２）の繰り返しループ、そのループ内の時間シフト（ステップ３０７）と相関係数計算（ステップ３０８）と相関関数値（時間シフト、相関係数）の格納（ステップ３０９）と時間シフト終了？（ステップ３１０）の繰り返しループと、因果指標（相関関数極大値ピーク比率、時間先行シフト値）の計算（ステップ３１１）、最適なフィルタ出力項目の組合せ選択（ステップ３１３）、因果モデル構築（ステップ３１４）、因果モデル格納（ステップ３１５）、プラント状態診断の終了（ステップ３１６）から構成される。各動作などの詳細は、全体的な動作の説明において後述する。
【００２９】
＜プラント状態項目＞
図４は、本実施の形態において、図１に示したプラント状態診断システム２が処理の対象とするプラント状態項目の一例を示す図である。図４（ａ）は記憶装置６２０に格納したプラント状態項目のレコード構成を示す図である。左列から、時間、状態項目（Ｉｔｅｍ）１、状態項目（Ｉｔｅｍ）２を格納する。第一行は項目名、第二行から時間順にデータを格納する。図４（ｂ−１）は状態項目１のチャートを、図４（ｂ−２）は状態項目２のチャートを示す。横軸が図４（ａ）の左列の時間を、縦軸が状態項目（Ｉｔｅｍ）１および状態項目（Ｉｔｅｍ）２をそれぞれ示す。
【００３０】
＜プラント状態診断システムの詳細な動作＞
前述した図１〜図４を用い、さらに図５〜図１０を用いて、本実施の形態のプラント状態診断システムの詳細な動作について説明する。以下、図２を基本に他の図を参照しながら、プラント状態診断システム２の処理手順を説明する。
【００３１】
（データ収集記憶）
状態データ記憶装置２１は、図２で例を示したプラント状態データ（状態設定値、状態制御操作値、状態計測値、保守後経過時間）を、所定のサイクルで、プラントなどのシステム外部から収集して、状態データ記憶装置２１（図２の記憶装置６２０（６２１、６２２、６２３、６２４））に記憶する。
【００３２】
（状態診断処理開始）
プラント状態診断システム２は、所定のサイクルあるいは外部（例えば入力装置４ａから）の処理開始トリガー信号によって状態診断処理を開始し、図３の処理手順に従って処理を実施する（図３のステップ３０１）。
【００３３】
（フィルタ計算繰り返し処理）
プラント状態診断システム２は、状態データ記憶装置２１から項目（状態設定値、状態制御操作値、状態計測値、保守後経過時間）毎の時系列履歴データを予め定めた所定の時間区間に渡って読み出し（図３のステップ３０２）、フィルタバンク（２２ａ、２２ｂ、２２ｃ）に入力して計算する（図３のステップ３０３）。
【００３４】
以下、図１の状態項目１ａの具体的なデータを図４（ｂ−１）のＩｔｅｍ１、図１の状態項目１ｂの具体的なデータを図４（ｂ−２）のＩｔｅｍ２として説明する。本実施例では２項目の状態データを用いて説明するが、図２のプラント状態診断用計算機６０１のソフトウェアで実現するフィルタバンクは任意の数の状態項目に対応可能である。加えて、任意の数の周波数帯域分割を実現可能である。
【００３５】
プラント状態診断システム２は、フィルタバンク２２ａが備える、通過周波数帯域の異なる複数のフィルタ（２２ａ１、２２ａ２、２２ａ３、・・・）を用いて全てのフィルタの計算が終了するまで逐次計算を繰り返し（図３のステップ３０４）、状態項目１ａを予め定めた周波数帯域毎に分割する。これを全ての状態項目に対する処理が終了するまで繰り返す（図３のステップ３０５）。本実施例では２項目の状態データを対象にしているため、同様にして、フィルタバンク２２ｂが備える、通過周波数帯域の異なる複数のフィルタ（２２ｂ１、２２ｂ２、２２ｂ３、・・・）を用いて、状態項目１ｂを予め定めた周波数帯域毎に分割する。
【００３６】
フィルタの構成は特定のものに限定されるものではないが、本実施例では数１のフィルタを用いた。
【００３７】
【数１】
2015184848.tif 000003
図６（ａ）（ｂ）に、数１で使用するフィルタｈ（ｎ）とｇ（ｎ）のインパルス応答を示す。フィルタｈ（ｎ）は微分動作を行い、フィルタｇ（ｎ）は平均動作を行う。（Ｗ＊ｆ）（ｎ）は高域通過フィルタ出力、（Ｓ＊ｆ）（ｎ）は低域通過フィルタ出力であり、（Ｗ１ｆ）（ｎ）と（Ｓ１ｆ）（ｎ）の計算後に＊の中のｊを１から５まで順番に増やしながら逐次計算を行うことにより、（Ｗ＊ｆ）（ｎ）は高周波数帯域から低周波数帯域まで合計６段の周波数帯域通過フィルタの出力を与える。
【００３８】
状態項目１ａ（図４（ｂ−１））を周波数帯域毎に分割したフィルタバンク出力のレコード構成を図５（ａ）に、そのチャートを図５（ｂ−１）に示す。状態項目１ｂ（図４（ｂ−２））を周波数帯域毎に分割したフィルタバンク出力のチャートを図５（ｂ−２）に示す。状態項目１ｂのレコード構成は、状態項目１ａのレコード構成（図５（ａ））と同様である。フィルタｈ（ｎ）の微分動作によって、低周波数帯域において、状態項目の変化点を抽出できる。しかし、どの周波数帯域において変化点を抽出できるかは、対象プラントや対象状態項目の種類、その変動モード（変動原因）、およびデータ収集システムに依存するため、予めフィルタを一意に決定できないという問題があった。そこで、本発明では以下のステップにより、複数のフィルタ出力から因果指標を計算するのに最適なフィルタを自動決定する。まず、全ての状態項目のフィルタ出力の組み合わせに対して、相関関数と、そこから導かれる因果指標を計算する。
【００３９】
（相関関数計算処理）
プラント状態診断システム２は、項目組合せ投入器２３を用いて、各フィルタ出力項目の組み合わせを順次に生成し（図３のステップ３０６）、因果指標計算機２４に入力する。
【００４０】
因果指標計算機２４は、まず、相関関数計算機２４ａを用いて以下の手順を繰り返すことにより相関関数を計算する（図３のステップ３０７、３０８、３０９、３１０）。
【００４１】
相関関数計算機２４ａは、時間シフタ２４ａ１を用いて、フィルタ出力項目の組み合わせの片方（状態項目１ａの例えば図５（ｂ−１）のＦ１１）を時間軸に沿って予め定めた所定の分解能１単位だけシフトする（図３のステップ３０７）。つぎに、相関係数計算機２４ａ２を用いて、フィルタ出力項目の組み合わせ（状態項目１ａの例えば図５（ｂ−１）のＦ１１と状態項目１ｂの図５（ｂ−１）のＦ２１）の間の相関係数を計算する（図３のステップ３０８）。つぎに、相関係数記憶機２４ａ３を用いて、時間シフトと相関係数の組合せを記憶する（図３のステップ３０９）。以上の処理を時間シフトが予め定めた所定の終端条件値に到達するまで繰り返して終了する（図３のステップ３１０）。これにより、相関係数記憶機２４ａ３には時間シフト値を説明変数として相関係数値を目的変数とする相関関数のレコードが蓄積される。
【００４２】
（因果指標計算処理）
因果指標計算機２４は、つぎに、単独峰評価器２４ｂを用いて、複数の状態項目間の原因と結果の関係を示す因果指標として、複数の相関関数絶対値の極大値集合の中の「最大極大値」と「時間先行シフト値」を計算し、単独峰かどうかを評価する（図３のステップ３１１）。あるいは、「相関関数極大値ピーク比率」と「時間先行シフト値」を計算し、単独峰かどうかを評価する（図３のステップ３１１）。
【００４３】
「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratioは相関関数Corr(t)から数２あるいは数３を用いて計算する。
【００４４】
【数２】
2015184848.tif 000004
【００４５】
【数３】
2015184848.tif 000005
数２は相関関数最大値と２番目の極大値の比率を計算する。数３は相関関数最大値と２番目以降の極大値の平均値との比率を計算する。相関関数最大値は数４に示すように１番目の極大値である。
【００４６】
【数４】
2015184848.tif 000006
「時間先行シフト値」tLEADは、数５を用いて、相関関数最大値ピーク発生時点での時間シフト値から得る。
【００４７】
【数５】
2015184848.tif 000007
因果指標計算機２４は、入力された各フィルタ出力項目の全ての組み合わせを対象に以上の処理を繰り返して、相関関数と因果指標の計算を終了する（図３のステップ３１２）。
【００４８】
図７（ａ）に、代表例として、状態項目１ａのフィルタ出力項目Ｆ１１と、状態項目１ｂのフィルタ出力項目Ｆ２１の間の相関関数のレコード構成を示す。図７（ｂ）に、６段のフィルタ出力項目の組み合わせ（Ｆ１１−Ｆ２１、Ｆ１２−Ｆ２２、Ｆ１３−Ｆ２３、Ｆ１４−Ｆ２４、Ｆ１５−Ｆ２５、Ｆ１６−Ｆ２６）についての相関関数のチャートを示す。時間シフトの終端条件値は199であり、0から199までの200個の時間シフトの相関係数値の推移を示している。
【００４９】
図８（ａ）に、各フィルタ出力項目の因果指標値のレコード構成、すなわち、図７の相関関数から抽出した値と、その値を用いて計算した数２に従った「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratioの計算値と、数５に従った「時間先行シフト値」tLEADの計算値をまとめた表を示す。表の各列はフィルタ出力項目の組み合わせを示す。表の第２行は最大値（図7（ｂ）の７０１、７０２、７０３、７０４、７０５、７０６）を、第３行は２番目の極大値を、第４行は「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratioを、第５行は「時間先行シフト値」tLEADを、第６行は単独峰評価結果を示す。
【００５０】
高周波数帯域側のフィルタ出力の相関関数を示す図７（ｂ）のＦ１１−Ｆ２１およびＦ１２−Ｆ２２の最大値は、２番目以降の極大値と比較して単独峰になっていない。定量的には、図８（ａ）の「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratioと予め定めた評価しきい値（本実施例では３に設定）を比較することにより、大きいかどうかで、単独峰かどうかを定量的に判定する。中周波数帯域側のフィルタ出力の相関関数を示す図７（ｂ）のＦ１３−Ｆ２３およびＦ１４−Ｆ２４の最大値、および低周波数帯域側のフィルタ出力の相関関数を示す図７（ｂ）のＦ１５−Ｆ２５およびＦ１６−Ｆ２６の最大値は、いずれも評価しきい値の３より大きく、単独峰と判定される。
【００５１】
（最適なフィルタ出力項目の組合せ選択処理）
因果指標計算機２４は、つぎに、フィルタ選択器２４ｃを用いて、最適なフィルタ出力項目の組合せを選択し、因果指標値を確定する（図３のステップ３１３）。
【００５２】
本実施例では、図４に示した状態項目データが周波数帯域毎の遅延を示していないため、単独峰を含むと判定されたいずれのフィルタ出力項目の組合せでも、精度良く因果指標値の「時間先行シフト値」tLEADを求めることができる。しかし、大規模プラントで一般的に生じる状態項目データの周波数帯域に依存した遅延の問題を解決するためには、図８（ａ）の単独峰評価「ＯＫ」のフィルタ出力項目組合せの中から、数６に従い、最小の値を選択するようにする。
【００５３】
【数６】
2015184848.tif 000008
一般に、最も周波数帯域が高域側のフィルタ出力項目組合せが選択されるため、最初から最も周波数帯域が高域側のフィルタ出力項目組合せを選択するようにしても良い。低域になるほど遅延が拡大すると共に単独峰の時間幅が広がり、精度良く「時間先行シフト値」tLEADを求めることが困難になるからである。これにより、本実施例では図８（ｂ）（最適フィルタ出力項目の因果指標値のレコード構成）に示すフィルタ出力項目組合せＦ１３−Ｆ２３が選択され、因果指標値（「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratio、「時間先行シフト値」tLEAD）が確定する。
【００５４】
（因果モデル構築処理）
プラント状態診断システム２は、因果モデル構築器２５を用いて、上記で求めた因果指標値から因果モデルを構築する（図３のステップ３１４）。
【００５５】
図８（ｂ）から図９（ａ−１）の因果モデルの行列表現を作成する。図９（ａ−１）は、状態項目１ａ（Ｉｔｅｍ１）と状態項目１ｂ（Ｉｔｅｍ２）の因果関係を行列で表したものである。上三角行列の要素に「時間先行シフト値」tLEAD（９２１）を配置し、下三角行列の要素に「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratio（９２２）を配置する。図９（ａ−２）は、図９（ａ−１）の行列表現をグラフ表現に変換したものである。出力装置（図１の４ｂ）に表示する場合は、図９（ａ−１）の行列表現よりも図９（ａ−２）のグラフ表現の方が適している。「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratio = 3.5（９２２）が評価しきい値を超えていることから、Ｉｔｅｍ１ノード９０１とＩｔｅｍ２ノード９０２の間にエッジ９１１を付け、「時間先行シフト値」tLEAD = 50（９２１）が正の値でＩｔｅｍ１がＩｔｅｍ２に先行していることから、Ｉｔｅｍ１ノード９０１からＩｔｅｍ２ノード９０２の方向にエッジ９１１を向ける。
【００５６】
本実施例では２つの状態項目で説明したが、以上に説明した処理手順は任意の数の状態項目について因果モデルを構築することができる。３つの状態項目の因果モデルの例を、図９（ｂ−１）と図９（ｂ−２）に示す。図９（ｂ−１）の行列表現を変換した図９（ｂ−２）のグラフ表現には、Ｉｔｅｍ３ノード９０３と、エッジ９１２およびエッジ９１３が追加となる。エッジは「相関関数極大値ピーク比率」Peak_Ratioに基づいて付加されているが、冗長エッジを削除するために、代わりにシフトデータに対する偏相関係数を用いることもできる。
【００５７】
なお、因果モデルを構築する際に、因果モデル構築器２５が因果知識記憶装置３に格納された因果知識を参照して、因果モデルの初期モデルを予め構築することもできる。これにより、因果指標計算機２４が信号ノイズに対して有意な「相関関数極大値ピーク比率」あるいは「時間先行シフト値」を計算できない項目組合せがあっても、因果モデル構築器２５が欠損のない因果モデルを構築することができる。因果知識としては、過去に構築した因果モデルや、対象プラントの物理・化学現象に関わる知識から定義した因果モデルを予め因果知識記憶装置３に格納しておく。
【００５８】
（因果モデル格納処理）
プラント状態診断システム２は、最後に、上記で求めた因果モデルを因果知識記憶装置３に格納する（図３のステップ３１５）。これによって、入力装置４ａからの要求に基づいて適宜に因果モデルを出力装置４ｂに表示し、参照することができる。
【００５９】
（画面インターフェース）
プラント状態診断システム２の画面インターフェース８００を、図１０に示す。
【００６０】
画面インターフェース８００は、プラント状態データの検索ボタン８０１を備え、開始日指定テキストエントリ８０２と終了日指定テキストエントリ８０３によって指定した期間のデータを、記憶装置（図２の６２０）から検索することを可能にする。また、検索したプラント状態データのデータビューボタン８０４を備え、状態項目選択プルダウンリスト８０５によって指定した項目のデータを確認することを可能にする。例えば、確認画面には図４（ｂ−１）のチャートが表示される。
【００６１】
画面インターフェース８００は、プラント状態データのフィルタ処理ボタン８１１を備え、フィルタ選択プルダウンリスト８１２によって指定したフィルタを用いて、検索したデータのフィルタ処理を行うことを可能にする。また、フィルタ処理したプラント状態データのデータビューボタン８１４を備え、状態項目選択プルダウンリスト８１５によって指定した項目のフィルタ処理データを確認することを可能にする。例えば、確認画面には図５（ｂ−１）のチャートが表示される。
【００６２】
画面インターフェース８００は、プラント状態データの状態項目間の相関関数計算ボタン８２１を備え、フィルタ処理したデータの相関関数の計算を行うことを可能にする。また、相関関数のデータビューボタン８２４を備え、状態項目選択プルダウンリスト８２５と８２６によって指定した２つの項目の間の相関関数データを確認することを可能にする。例えば、確認画面には図７（ｂ）のチャートが表示される。
【００６３】
画面インターフェース８００は、プラント状態データの状態項目間の因果モデル構築ボタン８３１を備え、相関関数データから因果モデルを構築することを可能にする。構築された因果モデルのグラフ表現は、因果モデル表示領域８３５に描画される。また、因果モデルのデータビューボタン８３４を備え、因果モデルの行列表現を確認することを可能にする。例えば、確認画面には図８の表が表示される。
【００６４】
＜実施の形態の効果＞
以上に説明したように、本実施の形態のプラント状態診断方法およびシステム２によれば、プラントから収集した状態データから因果モデルを構築することで、以下のような効果を得ることができる。
【００６５】
すなわち、複数の機械装置や反応容器を組み合わせた大型産業設備であるプラントに適用し、その状態を変動させる根本原因と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、プラントの安定化を図ることを可能にする。また、状態項目間の先行時間情報の大きさから、調整不足の機械装置や反応容器を抽出し、優先的に調整あるいは交換あるいは洗浄することを可能にする。
【００６６】
例えば、石油や天然ガスなどの原料から化学製品を生産する化学プラントに適用した場合には、製品品質を変動させる根本原因と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、製品品質の安定化を図ることを可能にする。また、状態項目間の先行時間情報の大きさから、状態を制御する制御系の調整不足の箇所を抽出し、優先的に調整することを可能にする。また、状態データが保守後経過時間を含む場合には、製品品質を変動させる根本原因と関係のある保守部品を特定し、その交換タイミングの適正化を図ることを可能にする。また、製品品質を変動させる根本原因と関係のあるプラント反応容器を特定し、その洗浄タイミングの適正化を図ることを可能にする。
【００６７】
また、燃料の燃焼により発電機を回して電気を発生させる発電プラントに適用した場合には、発電プラントの異常状態と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、正常状態への復帰を図ることを可能にする。また、発電プラントの効率と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、効率の向上を図ることを可能にする。また、状態データが保守後経過時間を含む場合には、発電プラント異常と関係のある保守部品を特定し、その交換タイミングの適正化を図ることを可能にする。
【００６８】
また、内部環境をコントロールした閉鎖的な空間で植物を計画的に生産する植物プラントに適用した場合には、植物の生育速度と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、植物の収率の向上を図ることを可能にする。
【００６９】
また、水を使用目的にあわせた水質にするための水処理プラントに適用した場合には、水質を変動させる根本原因と関係のある状態データの項目を迅速に抽出し、水質の安定化を図ることを可能にする。また、状態データが保守後経過時間を含む場合には、水質を変動させる根本原因と関係のある保守部品を特定し、その交換タイミングの適正化を図ることを可能にする。また、水質を変動させる根本原因と関係のあるプラント槽を特定し、その洗浄タイミングの適正化を図ることを可能にする。
【符号の説明】
【００７０】
１  プラント
１ａ、１ｂ、１ｃ  状態項目
２  プラント状態診断システム
２１  状態データ記憶装置
２２ａ、２２ｂ、２２ｃ  フィルタバンク
２３  項目組合せ投入器
２４  因果指標計算機
２４ａ  相関関数計算機
２４ｂ  単独峰評価器
２４ｃ  フィルタ選択器
２５  因果モデル構築器
３  因果知識記憶装置
４ａ  入力装置
４ｂ  出力装置
【図１】
2015184848.tif 000009
【図２】
2015184848.tif 000010
【図３】
2015184848.tif 000011
【図４（ａ）】
2015184848.tif 000012
【図４（ｂ−１）】
2015184848.tif 000013
【図４（ｂ−２）】
2015184848.tif 000014
【図５（ａ）】
2015184848.tif 000015
【図５（ｂ−１）】
2015184848.tif 000016
【図５（ｂ−２）】
2015184848.tif 000017
【図６（ａ）】
2015184848.tif 000018
【図６（ｂ）】
2015184848.tif 000019
【図７（ａ）】
2015184848.tif 000020
【図７（ｂ）】
2015184848.tif 000021
【図８（ａ）】
2015184848.tif 000022
【図８（ｂ）】
2015184848.tif 000023
【図９（ａ−１）】
2015184848.tif 000024
【図９（ａ−２）】
2015184848.tif 000025
【図９（ｂ−１）】
2015184848.tif 000026
【図９（ｂ−２）】
2015184848.tif 000027
【図１０】
2015184848.tif 000028