(57)【要約】【課題】プラント設備の異常診断支援システムおよび方法において、異常が発生するごとにプロセス量の自己相関値によって異常診断を支援するため、強い相関をもつプロセス量を見つける必要がなく、また処理負担を軽減でき、特に非定期に繰り返し発生する同一種類の異常を診断し、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援する異常診断支援システムおよびその方法を提供すること。【解決手段】プラント設備を構成する少なくとも一つの機器からプロセス量を収集することによりプラント設備の異常診断を支援するシステムにおいて、前記機器の異常が発生するごとに、異常が発生した時点から過去の所定時間の前記プロセス量を時間情報とともに記憶するデータ記憶部と、前記データ記憶部に記憶されたプロセス量の自己相関値を演算する相関演算部と、前記自己相関値を表示する表示部を備えた、ことを特徴とするもの。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラント設備を構成する少なくとも一つの機器からプロセス量を収集することにより、プラント設備の異常診断を支援するシステムにおいて、
前記機器の異常が発生するごとに、異常が発生した時点から過去の所定時間の前記プロセス量を時間情報とともに記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に記憶されたプロセス量の自己相関値を演算する相関演算部と、
前記自己相関値を表示する表示部を備えた、
ことを特徴とする異常診断支援システム。
【請求項２】
前記データ記憶部に記憶されたプロセス量を前記時間情報に基づいて時間微分値を演算し記憶する微分演算部を備え、
前記相関演算部がさらに前記時間微分値の自己相関値を演算する、
ことを特徴とする請求項１記載の異常診断支援システム。
【請求項３】
プロセス量の種類ごとに前記相関演算部が演算した自己相関値の統計値を演算する統計演算部を備え、
この統計値を前記表示部がさらに表示する、
ことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の異常診断支援システム。
【請求項４】
前記相関演算部は、前記機器に異常が発生するごとに記憶された前記プロセス量および時間微分値をデータ群として、隣接するデータ群のプロセス量同士および時間微分値同士の自己相関演算を行う、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の異常診断支援システム。
【請求項５】
プラント設備を構成する少なくとも一つの機器からプロセス量を収集することにより、プラント設備の異常診断を支援する方法において、
前記機器の異常が発生するごとに、異常が発生した時点から過去の所定時間の前記プロセス量を時間情報とともに記憶するステップと、
前記記憶されたプロセス量の自己相関値を演算するステップと、
前記自己相関値を表示するステップを備えた、
ことを特徴とする異常診断支援方法。
【請求項６】
前記記憶されたプロセス量を前記時間情報に基づいて時間微分値を演算し記憶するステップと、
前記時間微分値の自己相関値を演算するステップを備えた、
ことを特徴とする請求項５記載の異常診断支援方法。
【請求項７】
プロセス量の種類ごとに前記演算された自己相関値の統計値を演算するステップと、
この統計値を表示するステップを備えた、
ことを特徴とする請求項５または６のいずれかに記載の異常診断支援方法。
【請求項８】
前記自己相関値を演算するステップは、前記機器に異常が発生するごとに記憶された前記プロセス量および時間微分値をデータ群として、隣接するデータ群のプロセス量同士および時間微分値同士の自己相関演算を行う、
ことを特徴とする請求項５から７のいずれかに記載の異常診断支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラント設備の異常診断支援システムおよび方法に関し、特に非定期に繰り返し発生する同一種類の異常を診断し、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援する異常診断支援システムおよびその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば、プラント設備において、コンピュータによりタンクへ液体を注入するために使用する制御弁の操作量を制御し、タンク内の液体の液面位置を制御する、液面制御系のプロセス制御が行われる。しかし、液面位置を検出する液面計の故障によって、プロセス制御を行うコンピュータがその位置を得られなければ正常な液面制御を行えない。そのため、正常な液面制御を早期に回復できるように、このような故障による異常を監視、診断し、異常原因を推定することが行われている。
【０００３】
図７に、液面制御を行うプラント設備における、その異常を監視、診断するプラント異常診断装置の従来の構成を示す。なお、同様の構成が特許文献１の図１に記載されており、その動作を特許文献１に基づいて説明する。
【０００４】
プロセスデータ収集部２８は、液面制御系２６のプロセス量である制御弁への操作量と液面計の液面位置を、分散型計装システム２７を介して取得する。
【０００５】
微分演算部２９は、液面位置に対し２回および操作量に対し１回、時間微分演算を行い、その演算結果は演算結果記憶部３０に記憶される。エリヤ定義部３１は、プラント運転中に演算結果記憶部３０から、正常運転状態における液面位置の２回微分値と操作量の１回微分値を受け取り、その関係をデータエリヤとして定義する。
【０００６】
一般に、液面制御系は積分プロセスであり、操作量と液面位置との位相は９０度ずれているので、液面位置の２回微分値と操作量の１回微分値とは、相互に比較的強い相関を示す（特許文献１  図２（データエリヤ２０）参照）。
【０００７】
エリヤ定義部３１にデータエリヤが定義されたあと、液面制御系の異常診断が行われる。異常判定部３２は、演算結果記憶部３０に記憶された液面位置の２回微分値と操作量の１回微分値との関係を、エリヤ定義部３１に定義された関係と比較し、すでに定義されたデータエリヤの範囲内にあるか、またはその範囲から逸脱しているかを判定する。そして、連続して所定回数を超えるデータエリアからの逸脱があったと判定したとき、異常ありと判定する。
【０００８】
引き続き、異常原因推定部３３は、定義されたデータエリヤからの逸脱方向を検出し（特許文献１  図４参照）、知識データベース３４を参照することにより、異常発生原因の推定を行う。
【０００９】
知識データベース３４は、データエリヤからの逸脱方向と異常原因の候補および異常に対する対処法の候補を関連づけて記憶している（特許文献１  表１参照）。
【００１０】
【特許文献１】特開平９−２６８１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
図８の流量を制御するプラント設備に対し、図７のプラント異常診断装置を適用する場合について説明する。図８に示された、配管１２内に充満された流体１３の流量を制御するプラント設備１６において、コントローラ２は、ホスト装置１から設定流量値を受け取り、流体１３の流量を設定流量値に一致させるように制御を行う。図８において、プラント設備を構成する機器は、差圧伝送器４、温度伝送器８、９、弁ポジショナー１０がある。
【００１２】
詳しくは、コントローラ２は、差圧伝送器４からオリフィス７に発生する圧力差（差圧値）を、および温度伝送器８または９から流体１３の温度値を、Ｉ／Ｏ装置（入出力装置）３を介して受け取り、その差圧値、温度値（ベルヌーイの定理を利用）に基づいて流体１３の流量を演算する。そして、コントローラ２は、その流量値を設定流量値に一致させるように弁ポジショナー１０に操作量を出力して、制御弁１１の弁開度を制御する。
【００１３】
図８において、プロセス量は、これらの差圧値、温度値、操作量がある。差圧伝送器４は、流体１３の流れによってオリフィス７に発生する差圧値を、導圧管５、６を介し流体１３を引き込んで検出、演算する。温度伝送器８、９は、流体１３の温度値を熱電対１４、１５を介して検出、演算する。弁ポジショナー１０は、コントローラ２から操作量を受け取り、操作量に対応した弁開度になるように、制御弁１１の弁開度を制御する。
【００１４】
ところで、プラント設備におけるプロセス制御では、同一種類の異常が繰り返して発生することがある。例えば、制御弁１１の弁が急激に閉まると（以下、「急閉」という）、ウオーターハンマー（水撃）が発生し、制御弁１１とオリフィス７の間の流体の圧力が上昇する。そして、差圧伝送器４は、演算された差圧値が過大となるため、差圧値過大の異常を発生し（以下、「差圧値過大異常」という）、Ｉ／Ｏ装置３を介してコントローラ２に知らせる。ここで、差圧値過大異常とは、差圧値が上限値を上回ったときのみならず、下限値を下回ったときも含まれる。
【００１５】
このような、制御弁１１の急閉によるウオーターハンマーの発生は短時間（例えば５秒）であり、それに起因する差圧値過大異常の発生も短時間であるため、ユーザーにとってその異常を認識し、異常原因の推定または特定することを困難にする。特に、ウオーターハンマーによって同一種類の異常（例えば差圧値過大異常）が、非定期（例えば、数週間や数ヶ月ごと）に繰り返し発生するとき、さらに異常原因の推定または特定を困難にする。
【００１６】
そして、ウオーターハンマーの発生を放置しておくと、制御弁１１、差圧伝送器４、オリフィス７に過大な圧力が加わり、これらが故障、破損することがある。そのため、ユーザーは、異常原因の推定または特定をし、異常原因を取り除くことを必要とする。
【００１７】
しかし、差圧値と操作量との位相が９０度ずれておらず、図７におけるプラント異常診断装置では、異常判定および原因推定をできないことがある。また、図７の装置で有効な異常診断を行うために、位相が９０度ずれているプロセス量を見つけることは困難であることが多い。さらに、プロセス量を収集するごとに、微分演算部２９が微分演算を行い、演算結果記憶部３０が記憶し、異常判定部３２が異常かどうかの判定を行うため、これらを実行するコンピュータ３５は、その処理負担が大きくなり、一定時間内に行う必要のある処理を実行できないことも起こりうる。
【００１８】
本発明の目的は、プラント設備の異常診断支援システムおよび方法において、異常が発生するごとにプロセス量の自己相関値によって異常診断を支援するため、強い相関をもつプロセス量を見つける必要がなく、また処理負担を軽減でき、特に非定期に繰り返し発生する同一種類の異常を診断し、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援する異常診断支援システムおよびその方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
このような目的を達成するために、請求項１の発明は、
プラント設備を構成する少なくとも一つの機器からプロセス量を収集することにより、プラント設備の異常診断を支援するシステムにおいて、
前記機器の異常が発生するごとに、異常が発生した時点から過去の所定時間の前記プロセス量を時間情報とともに記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部に記憶されたプロセス量の自己相関値を演算する相関演算部と、
前記自己相関値を表示する表示部を備えた、
ことを特徴とする。
【００２０】
請求項２の発明は、請求項１記載の発明において、
前記データ記憶部に記憶されたプロセス量を前記時間情報に基づいて時間微分値を演算し記憶する微分演算部を備え、
前記相関演算部がさらに前記時間微分値の自己相関値を演算する、
ことを特徴とする。
【００２１】
請求項３の発明は、請求項１または２のいずれかに記載の発明において、
プロセス量の種類ごとに前記相関演算部が演算した自己相関値の統計値を演算する統計演算部を備え、
この統計値を前記表示部がさらに表示する、
ことを特徴とする。
【００２２】
請求項４の発明は、請求項１から３のいずれかに記載の発明において、
前記相関演算部は、前記機器に異常が発生するごとに記憶された前記プロセス量および時間微分値をデータ群として、隣接するデータ群のプロセス量同士および時間微分値同士の自己相関演算を行う、
ことを特徴とする。
【００２３】
請求項５の発明は、
プラント設備を構成する少なくとも一つの機器からプロセス量を収集することにより、プラント設備の異常診断を支援する方法において、
前記機器の異常が発生するごとに、異常が発生した時点から過去の所定時間の前記プロセス量を時間情報とともに記憶するステップと、
前記記憶されたプロセス量の自己相関値を演算するステップと、
前記自己相関値を表示するステップを備えた、
ことを特徴とする。
【００２４】
請求項６の発明は、請求項５記載の発明において、
前記記憶されたプロセス量を前記時間情報に基づいて時間微分値を演算し記憶するステップと、
前記時間微分値の自己相関値を演算するステップを備えた、
ことを特徴とする。
【００２５】
請求項７の発明は、請求項５または６のいずれかに記載の発明において、
プロセス量の種類ごとに前記演算された自己相関値の統計値を演算するステップと、
この統計値を表示するステップを備えた、
ことを特徴とする。
【００２６】
請求項８の発明は、請求項５から７のいずれかに記載の発明において、
前記自己相関値を演算するステップは、前記機器に異常が発生するごとに記憶された前記プロセス量および時間微分値をデータ群として、隣接するデータ群のプロセス量同士および時間微分値同士の自己相関演算を行う、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、プラント設備の異常診断支援システムおよび方法において、異常が発生するごとにプロセス量の自己相関値によって異常診断を支援するため、強い相関をもつプロセス量を見つける必要がなく、また処理負担を軽減でき、特に非定期に繰り返し発生する同一種類の異常を診断し、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援する異常診断支援システムおよびその方法を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
［第１の実施例］
図８のプラント設備の異常診断について、第１の実施例を図１、４、５を用いて説明する。図１は異常診断を行うコントローラのブロック図、図４は異常診断に関するフローチャート、図５はデータ記憶部１９の中の異常発生時記憶部１８および微分演算部２４に記憶された各データである。なお、図８において、差圧伝送器４で演算された差圧値、温度伝送器８と９で演算された温度値を、それぞれプロセス量Ａ、Ｂ、Ｃとする。
【００２９】
図１において、コントローラ２は、データ記憶部１９、時間タイマー２０、制御部２１、相関演算部２２、表示部２３から構成され、データ記憶部１９は、データ収集部１７、異常発生時記憶部１８から構成される。時間タイマー２０は、現在の日付と時刻からなる時間情報を有する。
【００３０】
データ収集部１７は、時間タイマー２０から時間情報とともに、差圧伝送器４などから差圧値などのプロセス量と異常情報を、Ｉ／Ｏ装置３を介して取得する（ステップＳ１）。この異常情報は、例えば差圧伝送器４で差圧値過大異常が発生したことを示す情報を有する。
【００３１】
制御部２１は、データ収集部１７から異常情報を受け取り、異常発生を検知しない時（ステップＳ２）は、ステップＳ１を繰り返す。一方異常発生を検知した時、制御部２１は、データ収集部１７へ、異常発生した時点から過去の所定時間のプロセス量と時間情報を異常発生時記憶部１８に送る指示信号を出し、その指示信号に従い、それらのデータが異常発生時記憶部１８に記憶される（ステップＳ３）。
【００３２】
このステップＳ２からステップＳ３までの動作を、図５を用いて具体的に説明する。データ収集部１７は、時間情報Ｔ１０の時に、Ｔ１０とともに、プロセス量Ａ、Ｂ、ＣとしてＡ１０、Ｂ１０、Ｃ１０を記憶する。同様に、データ収集部１７は、時系列でＴ１１の時にＡ１１、Ｂ１１、Ｃ１１を記憶する。そして、時間情報Ｔ１３から次のデータ収集する時までの間に１回目の異常ＡＬ１が発生した時、データ収集部１７は、Ｔ１０〜Ｔ１３とともに、Ａ１０〜Ａ１３、Ｂ１０〜Ｂ１３、Ｃ１０〜Ｃ１３のデータ群（以下、「データ群Ｘ」とする）を異常発生時記憶部１８に送り、それらは異常発生時記憶部１８に記憶される。なお、異常ＡＬ１は異常の種類として、例えば差圧値過大異常を表す。本実施例では、異常発生した時点から過去の所定時間のプロセス量はデータ群Ｘとなるが、データ群Ｘに含まれるデータ数（所定時間）は変更することができる。
【００３３】
続いて、時間情報Ｔ２３から次のデータ収集する時までの間に２回目の異常ＡＬ１が発生した時、Ｔ２０〜Ｔ２３とともに、Ａ２０〜Ａ２３、Ｂ２０〜Ｂ２３、Ｃ２０〜Ｃ２３のデータ群（以下、「データ群Ｙ」とする）が、異常発生時記憶部１８に記憶される。さらに、時間情報Ｔ３３から次のデータ収集する時までの間に３回目の異常ＡＬ１が発生した時、Ｔ３０〜Ｔ３３とともに、Ａ３０〜Ａ３３、Ｂ３０〜Ｂ３３、Ｃ３０〜Ｃ３３のデータ群（以下、「データ群Ｚ」とする）が、異常発生時記憶部１８に記憶される。
【００３４】
次に、１回目の異常ＡＬ１が発生した時は（ステップＳ５）、ステップＳ１を繰り返す。なおステップＳ４については後述する。２回目以降の異常発生であれば、相関演算部２２は、異常発生時記憶部１８に記憶されたデータ群を受け取り、プロセス量Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの自己相関値を演算する（ステップＳ６）。自己相関演算式は、下記式（１）で示される。
【００３５】
【数１】
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【００３６】
具体的に、図５において、２回目の異常ＡＬ１が発生した時の自己相関演算を説明する。データ群Ｙとそれに隣接するデータ群Ｘのプロセス量Ａ、Ｂ、Ｃ同士で、それぞれの自己相関値を演算する。ここで、Ｎ＝４、ｍ＝０、ｋ＝４とする。そして、Ａの自己相関値Ａｃ１は、ｘ（ｎ＋ｍ）を構成するｘ（０）〜ｘ（３）はＡ１０〜Ａ１３、ｘ（ｎ＋ｍ＋ｋ）を構成するｘ（４）〜ｘ（７）はＡ２０〜Ａ２３、として演算する。同様に、Ｂの自己相関値Ｂｃ１において、ｘ（０）〜ｘ（３）はＢ１０〜Ｂ１３であり、ｘ（４）〜ｘ（７）はＢ２０〜Ｂ２３である。同様に、Ｃの自己相関値Ｃｃ１において、ｘ（０）〜ｘ（３）はＣ１０〜Ｃ１３であり、ｘ（４）〜ｘ（７）はＣ２０〜Ｃ２３である。
【００３７】
続いて、３回目の異常ＡＬ１が発生した時のプロセス量Ａ、Ｂ、Ｃの自己相関値Ａｃ２、Ｂｃ２、Ｃｃ２は、データ群Ｚとそれに隣接するデータ群Ｙのプロセス量Ａ、Ｂ、Ｃ同士で、それぞれの自己相関値を演算する。ここで、Ｎ＝４、ｍ＝４、ｋ＝４とする。例えば、自己相関値Ａｃ２は、ｘ（ｎ＋ｍ）を構成するｘ（４）〜ｘ（７）はＡ２０〜Ａ２３、ｘ（ｎ＋ｍ＋ｋ）を構成するｘ（８）〜ｘ（１１）はＡ３０〜Ａ３３、として演算する。続いて、４回目の異常ＡＬ１が発生した時のプロセス量Ａ、Ｂ、Ｃの自己相関値は、Ａｃ３、Ｂｃ３、Ｃｃ３とする。
【００３８】
次に、表示部２３は、相関演算部２２で演算された自己相関値を受け取り、プロセス量ごとの自己相関値を表示する（ステップＳ７）。なお、ステップＳ８〜１１については後述する。
【００３９】
本実施例の異常は、ウオーターハンマーに起因する差圧値過大異常であるため、プロセス量Ａの自己相関値Ａｃ１、Ａｃ２が、Ｂｃ１、Ｂｃ２、Ｃｃ１、Ｃｃ２より大きくなる。そして、ユーザーは表示された自己相関値を見て、値の大きいプロセス量Ａ（差圧値）に異常があったものと推定できる。
【００４０】
さらに、自己相関値とともに、相関演算を行った時の時間情報（例えば、Ｔ２３、Ｔ３３）を表示することにより、ユーザーは異常発生した時の時間情報を知ることができる。そして、その時に制御弁１１を急閉したことの記録があれば、ユーザーはその記録と表示値を照合することで、ウオーターハンマーに起因する差圧値過大異常が繰り返し発生したことを推定できる。
【００４１】
以上の動作を、プロセス量の具体的なデータを用いて、図６において説明する。まず、ウオーターハンマーによって、プロセス量Ａ（差圧値）が上昇し、１回目の差圧値過大異常ＡＬ１が発生したとする。プロセス量Ｂ、Ｃは温度値であるが、プロセス量Ｂには商用電源周波数に起因するノイズ（例えば５０Ｈｚまたは６０Ｈｚ）が、プロセス量Ｃにはランダムノイズが重畳した状態を表している。なお、図６のグラフの横軸は時間情報、Ａの縦軸は差圧値、Ｂ、Ｃの縦軸は温度値を表す。
【００４２】
１回目の異常ＡＬ１が発生した時、データ群Ｘが異常発生時記憶部１８に記憶される。データ群Ｘは、Ｘ（Ａ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ａ、Ｘ（Ｂ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｂ、Ｘ（Ｃ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｃから構成される。
【００４３】
同様に、ウオーターハンマーによって２回目の異常ＡＬ１が発生した時、異常発生時記憶部１８に記憶されるデータ群Ｙは、Ｙ（Ａ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ａ、Ｙ（Ｂ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｂ、Ｙ（Ｃ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｃから構成される。さらに、３回目の異常ＡＬ１が発生した時、データ群Ｚは、Ｚ（Ａ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ａ、Ｚ（Ｂ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｂ、Ｚ（Ｃ）で示した中括弧の部分のプロセス量Ｃから構成される。
【００４４】
そして、式（１）を用いて、１回目と２回目の異常発生時のＡ、Ｂ、Ｃの自己相関値Ａｃ１、Ｂｃ１、Ｃｃ１は、０．６９、０．３４、−０．０９となり、２回目と３回目の異常発生時の自己相関値Ａｃ２、Ｂｃ２、Ｃｃ２は、０．８４、０．３３、０．６６となった。Ｂ、Ｃの自己相関値よりＡの自己相関値が大きいため、ユーザーは表示された自己相関値を見ることによって、プロセス量Ａ（差圧値）に異常があったものと推定できる。
【００４５】
また、制御部２１、相関演算部２２は、コントローラ２内部のコンピュータやマイクロプロセッサ（ＭＰＵ）で行われうる。そして、プロセス量などの異常発生記憶部１８への記憶、相関演算部２２における自己相関演算は、異常発生時に行われるので、プロセス量を収集するごとに行う場合に比べて、コンピュータやＭＰＵの処理負担を軽減できる。
【００４６】
本実施例によって、プラント設備の異常診断支援システムおよび方法において、異常が発生するごとにプロセス量の自己相関値によって異常診断を支援するため、強い相関をもつプロセス量を見つける必要がなく、また処理負担を軽減でき、特に非定期に繰り返し発生する同一種類の異常を診断し、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援する異常診断支援システムおよびその方法を実現できる。
【００４７】
［第２の実施例］
図８のプラント設備の異常診断について、第２の実施例を図２、４、５を用いて説明する。図２は異常診断を行うコントローラのブロック図であり、図１と同一のものは同一符号を付し、説明を省略する。
【００４８】
コントローラ２は、図１の構成のほかに微分演算部２４を有する。第１の実施例と相違する動作を説明する。
【００４９】
異常発生を検知した時、異常発生時記憶部１８は、記憶されたプロセス量と時間情報（ステップＳ３）を微分演算部２４に送る。微分演算部２４は、プロセス量の変化量を時間情報の変化量で除算することによって、時間微分値を演算し記憶する（ステップＳ４）。なお、プロセス量Ａ、Ｂ、Ｃの時間微分値をそれぞれＡ'、Ｂ'、Ｃ'と総称する。
【００５０】
このステップＳ４の動作を、図５を用いて具体的に説明する。１回目の異常ＡＬ１が発生した時、時間情報とデータ群Ｘが微分演算部２４に送られる。微分演算部２４は、時間情報Ｔ１１においては下記式（２）によって、プロセス量Ａの時間微分値Ａ'１１を演算する。
【００５１】
【数２】
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【００５２】
同様に、微分演算部２４は、時間情報Ｔ１２、Ｔ１３におけるプロセス量Ａの時間微分値Ａ'１２、Ａ'１３を演算する。
【００５３】
さらに、微分演算部２４は、同様に、時間情報Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ１３における、プロセス量Ｂの時間微分値Ｂ'１１、Ｂ'１２、Ｂ'１３およびプロセス量Ｃの時間微分値Ｃ'１１、Ｃ'１２、Ｃ'１３を演算する。そして、微分演算部２４は、これらの時間微分値Ａ'１１〜Ａ'１３、Ｂ'１１〜Ｂ'１３、Ｃ'１１〜Ｃ'１３からなるデータ群（以下、「データ群Ｘ'」という）を記憶する。
【００５４】
続いて、２回目の異常ＡＬ１が発生した時、同様に微分演算部２４は、時間微分値Ａ'２１〜Ａ'２３、Ｂ'２１〜Ｂ'２３、Ｃ'２１〜Ｃ'２３からなるデータ群（以下、「データ群Ｙ'」という）を演算、記憶する。
【００５５】
さらに、３回目の異常ＡＬ１が発生した時、同様に微分演算部２４は、時間微分値Ａ'３１〜Ａ'３３、Ｂ'３１〜Ｂ'３３、Ｃ'３１〜Ｃ'３３からなるデータ群（以下、「データ群Ｚ'」という）を演算、記憶する。
【００５６】
次に、相関演算部２２はプロセス量の自己相関値（ステップＳ６）のほかに、プロセス量ごとにそれらの時間微分値の自己相関値を、式（１）によって演算する（ステップＳ８）。そして、図５において、２回目の異常ＡＬ１が発生した時の自己相関演算を説明する。データ群Ｙ'とそれに隣接するデータ群Ｘ'のＡ、Ｂ、Ｃの時間微分値同士で、それぞれの自己相関値を演算する。ここで、Ｎ＝３、ｍ＝０、ｋ＝３とする。そして、時間微分値Ａ'の自己相関値Ａ'ｃ１は、ｘ（ｎ＋ｍ）を構成するｘ（０）〜ｘ（２）はＡ'１１〜Ａ'１３、ｘ（ｎ＋ｍ＋ｋ）を構成するｘ（３）〜ｘ（５）はＡ'２１〜Ａ'２３、として演算する。同様に、時間微分値Ｂ'の自己相関値Ｂ'ｃ１において、ｘ（０）〜ｘ（２）はＢ'１１〜Ｂ'１３、ｘ（３）〜ｘ（５）はＢ'２１〜Ｂ'２３である。同様に、時間微分値Ｃ'の自己相関値Ｃ'ｃ１において、ｘ（０）〜ｘ（２）はＣ'１１〜Ｃ'１３であり、ｘ（３）〜ｘ（５）はＣ'２１〜Ｃ'２３である。
【００５７】
続いて、３回目の異常ＡＬ１が発生した時の時間微分値Ａ'、Ｂ'、Ｃ'の自己相関値Ａ'ｃ２、Ｂ'ｃ２、Ｃ'ｃ２は、データ群Ｚ'とそれに隣接するデータ群Ｙ'のＡ、Ｂ、Ｃの時間微分値同士で、それぞれの自己相関値を演算する。ここで、Ｎ＝３、ｍ＝３、ｋ＝３とする。例えば、自己相関値Ａ'ｃ２は、ｘ（ｎ＋ｍ）を構成するｘ（３）〜ｘ（５）はＡ'２１〜Ａ'２３、ｘ（ｎ＋ｍ＋ｋ）を構成するｘ（６）〜ｘ（８）はＡ'３１〜Ａ'３３、として演算する。続いて、４回目の異常ＡＬ１が発生した時の時間微分値Ａ'、Ｂ'、Ｃ'の自己相関値は、Ａ'ｃ３、Ｂ'ｃ３、Ｃ'ｃ３とする。
【００５８】
次に、表示部２３は、相関演算部２２で演算されたプロセス量および時間微分値の自己相関値を受け取り、プロセス量ごとにこれらの自己相関値を表示する（ステップＳ７、Ｓ９）。
【００５９】
なお、図４において、ステップＳ６とＳ８の順番を入れ替え、それに併せてステップＳ７とＳ９の順番を入れ替えてもよい。また、ステップＳ６、Ｓ８を行ったあとに、ステップＳ７、Ｓ９を行ってもよい。
【００６０】
本実施例の異常は、第１の実施例と同様に、ウオーターハンマーに起因する差圧値過大異常であるため、プロセス量Ａの自己相関値Ａｃ１、Ａｃ２と同じように、時間微分値Ａ'の自己相関値Ａ'ｃ１、Ａ'ｃ２が、Ｂ'ｃ１、Ｂ'ｃ２、Ｃ'ｃ１、Ｃ'ｃ２より大きくなる。そして、ユーザーは表示された自己相関値を見て、値の大きいプロセス量Ａ（差圧値）に異常があったものと推定できる。
【００６１】
さらに、自己相関値とともに、相関演算を行った時の時間情報（例えば、Ｔ２３、Ｔ３３）を表示することにより、ユーザーは異常発生した時の時間情報を知ることができる。そして、その時に制御弁１１を急閉したことの記録があれば、ユーザーはその記録と表示値を照合することで、ウオーターハンマーに起因する差圧値過大異常が繰り返し発生したことを推定できる。
【００６２】
以上の動作を、図６において、プロセス量Ａの時間微分値Ａ'について追加説明する。なおプロセス量Ｂ、Ｃの時間微分値とその自己相関値の説明は省略する。
【００６３】
１回目の異常ＡＬ１が発生した時、微分演算部２４で演算、記憶されたデータ群Ｘ'は、Ｘ'（Ａ'）で示した中括弧の部分の時間微分値Ａ'ほかから構成される。
【００６４】
同様に、２回目の異常ＡＬ１が発生した時、微分演算部２４で演算、記憶されたデータ群Ｙ'は、Ｙ'（Ａ'）で示した中括弧の部分の時間微分値Ａ'ほかから構成される。さらに、３回目の異常ＡＬ１が発生した時、データ群Ｚ'は、Ｚ'（Ａ'）で示した中括弧の部分の時間微分値Ａ'ほかから構成される。
【００６５】
そして、式（１）を用いて、１回目と２回目の異常発生時の時間微分値Ａ'の自己相関値Ａ'ｃ１は、０．９８となり、２回目と３回目の異常発生時の自己相関値Ａ'ｃ２は、０．９９となり、いづれも大きな値となった。
【００６６】
本実施例によって、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援するために、プロセス量の自己相関値に加え、プロセス量の時間微分値の自己相関値を提供し、ユーザーはより正確な異常原因の推定または特定を行いうる。
【００６７】
［第３の実施例］
図８のプラント設備の異常診断について、第３の実施例を図３、４を用いて説明する。図３は異常診断を行うコントローラのブロック図であり、図２と同一のものは同一符号を付し、説明を省略する。
【００６８】
コントローラ２は、図２の構成のほかに統計演算部２５を有する。第２の実施例と相違する動作を説明する。
【００６９】
相関演算部２２は、演算を行ったプロセス量とその時間微分値の自己相関値(ステップＳ６、Ｓ８)を、統計演算部２５に送り、統計演算部２５は、プロセス量、時間微分値ごとに、それらの自己相関値の統計値を演算する（ステップＳ１０）。統計値としては、平均値、最大値、最小値などがある。
【００７０】
表示部２３は、統計演算部２５から統計値を受け取り、プロセス量、時間微分値ごとに、自己相関値とともに統計値を表示する（ステップＳ１１）。なお、ステップＳ６、Ｓ８、Ｓ１０を行ったあとに、ステップＳ７、Ｓ９、Ｓ１１を行ってもよい。
【００７１】
非定期に同一種類の異常（例えば差圧値過大異常）が繰り返し発生したとき、プロセス量Ａとその時間微分値Ａ'の自己相関値は、Ｂ、Ｃの自己相関値より大きくなる。このときプロセス量Ｂの自己相関値は小さいが、例えば一時的に偶然、プロセス量Ｂの値が隣接するデータ群同士で一致したとき、その時のプロセス量Ｂの自己相関値が大きくなり、ユーザーはプロセス量Ｂに異常があるものと誤認することがある。しかし一時的なので、Ｂの自己相関値の平均値は小さく、ユーザーはその平均値を見れば、その大きなＢの自己相関値は一時的なものと考え、プロセス量Ｂには異常はないと判断できる。
【００７２】
また、表示された最大値、最小値は、ユーザーにとって、自己相関値の最大、最小を迅速に確認でき有用である。
【００７３】
本実施例によって、ユーザーに対し異常原因の推定または特定を支援するために、プロセス量とその時間微分値の自己相関値に加え、自己相関値の統計値を提供し、ユーザーはより詳しく正確な異常原因の推定または特定を行いうる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】コントローラ２の具体例を示すブロック図である。
【図２】コントローラ２の他の具体例を示すブロック図である。
【図３】コントローラ２の他の具体例を示すブロック図である。
【図４】コントローラ２の動作を示すフローチャートである。
【図５】異常発生時記憶部１８と微分演算部２４に記憶されたデータを示す表である。
【図６】異常発生時のプロセス量の時系列データと自己相関値を示すグラフである。
【図７】従来の一例を示す構成図である。
【図８】流量制御を行うプラント設備の一例を示す構成図である。
【符号の説明】
【００７５】
１  ホスト装置
２  コントローラ
３  Ｉ／Ｏ装置
４  差圧伝送器
５、６  導圧管
７  オリフィス
温度伝送器
１０  弁ポジショナー
１１  制御弁
１２  配管
１３  流体
１４、１５  熱電対
１６  プラント設備
１７  データ収集部
１８  異常発生時記憶部
１９  データ記憶部
２０  時間タイマー
２１  制御部
２２  相関演算部
２３  表示部
２４  微分演算部
２５  統計演算部
【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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