(57)【要約】【課題】マハラノビス・タグチメソッドを使用することにより、監視対象の状況を容易かつ迅速に解析できる状況解析システムおよび状況解析方法を提供する。【解決手段】  データ蓄積手段５１は、監視対象から得られたデータを蓄積する。基準空間作成手段５２は、データ蓄積手段５１に蓄積された上記データに基づいて基準空間を作成する。データ取得手段５３は、監視対象からデータを取得する。距離算出手段５４は、基準空間作成手段５２により作成された基準空間に、データ取得手段５３で得られたデータを入力することでマハラノビス距離を算出する。指示受付手段５５は、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に応じて基準空間作成手段５２、データ取得手段５３、または距離算出手段５４の動作手順を定める。【選択図】図１
2008310623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、
監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、
前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、
前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、
を備えることを特徴とする状況解析システム。
【請求項２】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けることを特徴とする請求項１に記載の状況解析システム。
【請求項３】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付けることを特徴とする請求項１に記載の状況解析システム。
【請求項４】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの範囲の指定を受け付けることを特徴とする請求項３に記載の状況解析システム。
【請求項５】
前記指示受付手段は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの範囲の前記指定を受け付けることを特徴とする請求項４に記載の状況解析システム。
【請求項６】
前記距離算出手段は、前記データ取得手段により取得されたデータに代えて、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付手段による指示に従った試行を可能としたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の状況解析システム。
【請求項７】
監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、
監視対象から得られたデータを蓄積するステップと、
蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成するステップと、
前記監視対象からデータを取得するステップと、
作成された前記基準空間に、前記データを取得するステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出するステップと、
ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間を作成するステップ、前記データを取得するステップ、または前記マハラノビス距離を算出するステップの動作手順を定めるステップと、
を備えることを特徴とする状況解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムおよび状況解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントなどにおいて、プラントの異常を検知し、アラームを発生させるシステムが導入されている。異常時にはアラームが発生し、監視画面で異常を認識したオペレータは、アラームが発生した機器を確認し、異常が起きた原因を調査する。さらに、原因が分かれば、メンテナンスなど異常状態を回避するための対処を行う。
【特許文献１】特開平９−２８１０４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このようなシステムを構築するためには、システムのセットアップ時に異常を検知するためのアラーム発生ロジックを作成する必要がある。また、アラーム発生時には、オペレータはアラーム発生ロジックを調べ、異常が起きた機器だけではなく、アラーム発生ロジックやプロセスの知識や過去の経験から関係がありそうな機器についても確認し、適切な操作を実行することが要求される。
【０００４】
しかし、アラームを適切に発生させるためには、オペレータは複雑なアラーム発生ロジックを作成する必要がある。オペレータが望むアラームだけを出すためには、複雑なロジックを作成しなければならないケースが多く、経験の少ないオペレータには操作が困難である。
【０００５】
また、アラーム発生時に異常の原因を調べるためには、アラーム発生ロジックを調べる必要があり、アラーム発生ロジックが複雑な場合は原因調査に非常に時間がかかる。さらに、近年、オペレータの人数が減る傾向にあり、１人あたりの監視情報が増加しているため、プラント全体のアラーム発生に関するシステムを把握することが困難になってきている。
【０００６】
このため、複雑なアラーム発生ロジックを作成することなく、プラントの異常状態を検知することができるシステム、あるいは、異常検知時に原因となった機器を迅速に抽出できるシステムの開発が強く要望されている。
【０００７】
本発明の目的は、マハラノビス・タグチメソッドを使用することにより、監視対象の状況を容易かつ迅速に解析できる状況解析システムおよび状況解析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の状況解析システムは、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析システムにおいて、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段と、前記データ蓄積手段に蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段と、前記監視対象からデータを取得するデータ取得手段と、前記基準空間作成手段により作成された前記基準空間に、前記データ取得手段で得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段と、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、または前記距離算出手段の動作手順を定める指示受付手段と、を備えることを特徴とする。
この状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
【０００９】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段、前記データ取得手段、および前記距離算出手段で取り扱うデータ種の追加または削除を受け付けてもよい。
【００１０】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記基準空間作成手段における前記基準空間の作成条件の指定を受け付けてもよい。
【００１１】
前記指示受付手段は、前記指示として、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータのうち、前記基準空間作成手段による前記基準空間の作成で使用するデータの範囲の指定を受け付けてもよい。
【００１２】
前記指示受付手段は、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータをグラフィカルに画面表示するとともに、その表示画面上でデータの範囲の前記指定を受け付けてもよい。
【００１３】
前記距離算出手段は、前記データ取得手段により取得されたデータに代えて、前記データ蓄積手段により蓄積されたデータを用いてマハラノビス距離を算出することにより、前記指示受付手段による指示に従った試行を可能としてもよい。
【００１４】
本発明の状況解析方法は、監視対象から取得されたデータに基づいて監視対象の状況を解析する状況解析方法において、監視対象から得られたデータを蓄積するステップと、蓄積された前記データに基づいて基準空間を作成するステップと、前記監視対象からデータを取得するステップと、作成された前記基準空間に、前記データを取得するステップで得られた前記データを入力することでマハラノビス距離を算出するステップと、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、前記基準空間を作成するステップ、前記データを取得するステップ、または前記マハラノビス距離を算出するステップの動作手順を定めるステップと、を備えることを特徴とする。
この状況解析方法によれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
【００１６】
本発明の状況解析方法によれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図１〜図７を参照して、本発明による状況解析システムの一実施形態について説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態の状況解析システムが適用されたプラント制御システムの構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１に示すように、プラント制御システムは、プラントに分散配置されたフィールドコントローラ２，２，・・・と、フィールドコントローラ２，２，・・・を介してフィールド機器１，１，・・・を統合的に制御するプラント制御サーバ３と、プラントの監視を行うための監視用端末装置４と、を備える。フィールドコントローラ２，２，・・・およびプラント制御サーバ３はネットワーク７を介して互いに接続されている。
【００２０】
プラント制御サーバ３には、フィールド機器１，１，・・・からのデータ収集やフィールド機器１，１，・・・に対する制御を実行するためのアプリケーションプログラムが実装されている。このプログラムを実行することで、オペレータは、監視用端末装置４を介してプラントの状況を監視することができる。
【００２１】
また、このプラント制御システムには、本実施形態の状況解析システムを構成するプラント情報管理サーバ５と、プラント情報管理用端末装置６とが、ネットワーク７を介して接続されている。
【００２２】
図１に示すように、プラント情報管理サーバ５は、監視対象から得られたデータを蓄積するデータ蓄積手段５１と、データ蓄積手段５１に蓄積された上記データに基づいて基準空間を作成する基準空間作成手段５２と、監視対象からデータを取得するデータ取得手段５３と、基準空間作成手段５２により作成された基準空間に、データ取得手段５３で得られたデータを入力することでマハラノビス距離を算出する距離算出手段５４と、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に応じて基準空間作成手段５２、データ取得手段５３、または距離算出手段５４の動作手順を定める指示受付手段５５と、を構成する。
【００２３】
図２は本実施形態の状況解析システムの動作を示すフローチャートである。
【００２４】
図２のステップＳ１〜ステップＳ５は、プラント制御システムで発生する異常を監視する動作手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ５の制御に基づいて実行される。
【００２５】
図２のステップＳ１では、データ取得手段５３を介して、プラント制御サーバ３からデータを取得する。取得されるデータには、フィールド機器１，１，・・・から収集された各種パラメータが含まれる。
【００２６】
次に、ステップＳ２では、距離算出手段５４において、ステップＳ１で取得されたデータを基準空間作成手段５２により作成された基準空間に入力し、マハラノビス距離を算出するとともに、算出結果をプラント情報管理用端末装置６の画面にグラフ表示する。
【００２７】
次に、ステップＳ３では、算出されたマハラノビス距離が所定距離よりも大きいか否か判断する。この処理は、データ蓄積手段５１に格納された正常期間内の正常なデータ群と、ステップＳ１で取得されたデータとの間のマハラノビス距離を算出するマハラノビス・タグチメソッドを実行することで、ステップＳ１で取得されたデータと正常なデータ群との類似性を判定するものである。
【００２８】
ステップＳ３の判断が肯定されれば、取得されたデータが異常であると判定してステップＳ４へ進む。一方、ステップＳ３の判断が否定されれば、取得されたデータが正常であると判定してステップＳ５へ進む。
【００２９】
図３（ａ）はマハラノビス距離の算出結果の表示例を示したものであり、マハラノビス距離が大きくなり安定ラインから離れると、ステップＳ３において異常と判定する。
【００３０】
ステップＳ４では、オペレータにプラントの異常をアラームの発生により通知して、ステップＳ１へ戻る。
【００３１】
一方、ステップＳ５では、ステップＳ１で取得されたデータ（正常なデータ）をデータ蓄積手段５１に格納してステップＳ１へ戻る。このように、データ蓄積手段５１には正常なデータのみが格納される。
【００３２】
図２のステップＳ１１〜ステップＳ１３は、基準空間の作成手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ５の制御に基づいて実行される。
【００３３】
図２のステップＳ１１では、データ蓄積手段５１に格納された正常期間内の正常なデータ群を取得する。次いでステップＳ１２では、基準空間作成手段５２により、データ蓄積手段５１から取得された正常なデータ群に基づいて基準空間を作成する。この基準空間は上記ステップＳ２において使用されることになる。
【００３４】
次に、ステップＳ１３では、ステップＳ１２で作成された基準空間を保存し、ステップＳ１１へ戻る。
【００３５】
このように、本実施形態では基準空間の作成を繰り返すことで、データ蓄積手段５１に逐次格納される最新の正常なデータを基準空間に反映させることができる。なお、基準空間の作成を常に繰り返すことなく、適時、基準空間を更新するようにしてもよい。
【００３６】
本実施形態によれば、基準空間を作成する材料となる正常なデータ群（履歴データ）の蓄積に伴い、ステップＳ３における異常／正常の判定精度が向上することになる。
【００３７】
図２のステップＳ２１〜ステップＳ２４は、異常要因の通知手順を示している。この手順はプラント情報管理サーバ５の制御に基づいて実行される。
【００３８】
図２のステップＳ２１では、プラント情報管理用端末装置６を介して異常発生の原因解析が要求されたか否か判断する。オペレータはプラントの異常の通知（ステップＳ４）を受けた場合、プラント情報管理用端末装置６を介して異常発生の原因の解析を要求することができる。このような場合、ステップＳ２１の判断が肯定され、ステップＳ２２へ進む。否定されれば、ステップＳ２１を繰り返す。
【００３９】
ステップＳ２２では、プラント制御サーバ３から取得されたデータである各パラメータについて、マハラノビス距離に貢献した程度（貢献度）を計算する。なお、貢献度を算出する貢献度法は、マハラノビス・タグチメソッドにおいてマハラノビス距離計算に使用した各パラメータの影響の大きさを計算するための方法である。貢献度法を適用することにより、異常が発生した期間に、どのパラメータが正常時と異なる変動をしたか調べることができる。
【００４０】
次に、ステップＳ２３では、ステップＳ２２で計算した貢献度に基づき、各パラメータの影響度の大きさをプラント情報管理用端末装置６の画面上にグラフで表示する。原因となったパラメータはグラフで示す値が大きくなるため、オペレータは異常発生の原因を把握できる。また、最も影響の大きなパラメータだけでなく、そのパラメータと関連のあるパラメータの影響度も大きくなるため、グラフを見ることで、影響範囲に該当するパラメータをも把握できる。例えば、多数のセンサが存在する場合、センサ間の影響についても把握できる。
【００４１】
図３（ｂ）は各パラメータの影響度の表示例を示している。この例では、パラメータ２の影響度が最も大きく、ついでパラメータ３の影響度が大きいことが示されている。
【００４２】
次に、ステップＳ２４では、プラント情報管理用端末装置６の画面を介し、オペレータに影響度の大きなパラメータに対応する、異常発生の原因と考えられるフィールド機器１，１・・・などの機器名を通知し、ステップＳ２１へ戻る。このとき、影響度の大きな機器が複数存在すれば、それら複数の機器について通知する。これにより、オペレータは通知された機器について、再設定等の操作を行うことができ、このような操作は、プラント制御サーバ３の処理により対象機器に反映される。
【００４３】
このように、マハラノビス・タグチメソッドの貢献度法を異常時の解析に使用することで、原因と考えられる機器の候補が表示あるいは通知されるので、複雑なアラーム発生ロジックの調査などをする必要がなく、プロセスの知識や過去の経験が豊富でないオペレータでも迅速な対応が可能となる。
【００４４】
次に、指示受付手段５５の機能について説明する。
【００４５】
本実施形態の状況解析システムでは、指示受付手段５５を介してユーザの指示を与えることにより、状況解析システムで用いるパラメータのデータ種を追加または削除することができる。
【００４６】
まず、オペレータは、プラント情報管理用端末装置６を介してプラント情報サーバ５にアクセスすることにより、マハラノビス距離の算出に使用されているパラメータのデータ種を確認できる。図４（ａ）は、プラント情報管理用端末装置６の画面表示例を示している。この例では、現在の監視条件で使用されたパラメータが「監視オプション」により表示される。図４（ａ）の表示では、プロセス値などの生データの変化を示す「生データの変化」のみがパラメータとして選択されている。
【００４７】
例えば、オペレータが生データの最大値・最小値の変化についても着目して監視したいと考えた場合、画面上で対応するボックス８１をチェックすることにより、当該パラメータが監視条件に加えられる。図４（ｂ）の表示では、新たなデータ種である「最大値・最小値の変化」がパラメータとして追加された様子が示される。オペレータによるパラメータ追加の指示はプラント情報管理サーバ５に与えられ、以降の監視条件に反映される。
【００４８】
生データの最大値・最小値の変化以外に、１時間ごとの生データの平均値の変化や、１日ごとの生データの平均値の変化等をパラメータとして選択することもできる。
【００４９】
パラメータを追加した場合、基準空間作成手段５２における基準空間の作成、データ取得手段５３で取得されるデータ、および距離算出手段５４におけるマハラノビス距離の算出に、パラメータの追加が反映される。
【００５０】
また、監視条件の変更が有効か否かをオペレータが判断できるように、本実施形態の状況解析システムでは、データ取得手段５３により取得される生データに代えて、データ蓄積手段５１により蓄積された過去のデータを用いて距離算出手段５４においてマハラノビス距離を算出することにより、変更前および変更後の監視条件での試行を可能としている。試行は実動作時と同様の動作に従い、試行結果はプラント情報管理用端末装置６を介して通知される。
【００５１】
このように、過去のデータを用いて状況解析を試行することで、プラントを実際に稼動するまでもなく短時間で多数のケースについてのシミュレーションが可能となり、監視条件の有効性を適切に評価できる。例えば、変更後の設定でマハラノビス距離の異常や別のアラームの発生など、変更の影響を予め知ることができる。新たな監視条件が有効であることが確認できた場合、オペレータの指示に従って、パラメータ追加の指示がプラント情報管理サーバ５に与えられ、以降のリアルタイム監視における監視条件に実際に反映される。
【００５２】
以上のように、本実施形態の状況解析システムでは、現在、マハラノビス距離の算出に使用しているパラメータをプラント情報管理用端末装置６により容易に確認できるとともに、「監視オプション」によってパラメータの追加、削除、変更を簡単に行うことができる。また、変更前後の監視条件についての試行を実際の変更前に行うことができるため、変更後の監視条件が適切か否かをオペレータが容易に判断できる。また、監視条件の変更後での動作を試行できるため、監視条件の変更による不都合な２次的影響を防止できる。
【００５３】
次に、本実施形態の状況解析システムでは、指示受付手段５５を介してユーザの指示を与えることにより、基準空間作成手段５２における基準空間の作成条件を指定することができる。
【００５４】
通常、オペレータはプロセス監視の中で、運転ノウハウとして必ずチェックしている着眼点をもっている。そのようにオペレータのチェック項目に基づいて基準空間を作成することで、オペレータの運転ノウハウを効率的に監視条件に反映させることができる。
【００５５】
図５（ａ）および図５（ｂ）は、オペレータの指示を受け付ける際のプラント情報管理用端末装置６の表示画面例を示している。指示受付手段５５はプラント情報管理用端末装置６に、オペレータの指示を受け付けるための画面を表示する。図５（ａ）に示すように、オペレータはプラント情報管理用端末装置６を操作することにより、データ蓄積手段５１に蓄積されたデータのうち、これまで正常と判定しているデータ（プロセスデータ）群を画面上に呼び出し、判定の正否を確認することができる。そして、図５（ｂ）に示すように、オペレータは個々のデータの値の変化を示す曲線について、そのオペレータの判定基準として着目している領域を入力することができる。図５（ｂ）の例では、プロセスデータの変化を示す曲線９１のうち、オペレータがチェックしている部分を領域９１ａおよび領域９１ｂとして指定している。領域の指定方法は適宜選択でき、例えば、曲線の範囲を始点および終点により指定してもよい。
【００５６】
このようなオペレータの判定基準は、プラント情報管理サーバ５に登録され、基準空間作成手段５２における基準空間の作成条件に反映される（ステップＳ１１〜ステップＳ１３）。図５（ｂ）の例では、基準空間作成手段５２における基準空間の作成時には、曲線９１のうち領域９１ａおよび領域９１ｂのデータのみを使用して基準空間を作成する。これにより、基準空間そのものがオペレータの運転ノウハウの代わりとなる。また、基準空間には複数データ間の関係が反映されているため、指定範囲が複数箇所ある場合にはその相関を入力するまでもなく、自ずとそれぞれの箇所の関係も考慮されることになる。したがって、簡単な入力操作により高い精度での監視が可能となる。
【００５７】
図６（ａ）は、オペレータの判定基準を呼び出す際のプラント情報管理用端末装置６の画面表示を示している。この例では、「入力値設定」というダイアログを表示させ、判定基準および判定対象となるデータを、それぞれ「判定基準データ」のボックス８２および「検査データ」のボックス８３により指定することができる。例えば、ボックス８２により「オペレータＡの判定ノウハウ」を指定すれば、オペレータの判定基準が選択される。また、ボックス８３により検査対象となるプロセスデータ（データＸＸ）が選択される。このように、オペレータの運転ノウハウを機能化することにより、監視ロジックに適宜取り込むことが可能となる。これにより、例えば、特定のオペレータが不在の場合でも、そのオペレータの判断を監視ロジックに取り入れることができる。また、今までオペレータの感覚に頼っていた判定基準が客観化され、判定が正確にできる。
【００５８】
図６（ｂ）は、選択された判定基準を用いて、プロセスデータをリアルタイムに検査する手順を示すフローチャートである。
【００５９】
図６（ｂ）のステップＳ３１では、選択されている判定基準データ（図６（ａ））を取得する。次に、ステップＳ３２では、選択されている検査データ（図６（ａ））を取得する。次に、ステップＳ３３では、ステップＳ３１で取得した判定基準データに従って作成された基準空間を用い、ステップＳ３２で取得した検査データについて、リアルタイムに異常監視（ステップＳ１〜ステップＳ５）を実行し、処理を終了する。
【００６０】
異常監視（ステップＳ１〜ステップＳ５）の処理のほか、貢献度を算出することにより、異常要因通知の処理（ステップＳ２１〜ステップＳ２４）を実行することもできる。
【００６１】
本実施形態の状況解析システムでは、複数のプロセスデータ間の関係についてのオペレータの判定基準を登録することもできる。図５（ｃ）は、このような判定基準の入力を受け付ける際のプラント情報管理用端末装置６の表示画面例を示している。この例では、オペレータの運転ノウハウとして、「正常時には、データＸＸが増加すればデータＹＹが減少する」という知見がある場合、オペレータの指定により多数のプロセスデータの中からデータＸＸおよびデータＹＹのみを抽出し、それぞれ曲線９２および曲線９３として画面表示させることができる。そして、オペレータは、上記の知見に合致したプロセスを正常なデータとして指定する。このようなオペレータの判定基準は、プラント情報管理サーバ５に登録され、基準空間作成手段５２における基準空間の作成条件に反映される（ステップＳ１１〜ステップＳ１３）。
【００６２】
複数の運転ノウハウを登録することにより、運転ノウハウを適宜組み合わせることもできる。図７は、複数の判定基準を用いた監視手順を示すフローチャートである。
【００６３】
図７のステップＳ４１ではデータＸＸを取り込み、ステップＳ４２では、オペレータＡの判定基準に従った異常監視（ステップＳ３３）を実行する。ステップＳ４３では、監視結果が正常か否か判断し、判断が肯定されればステップＳ４５へ、判断が否定されればステップＳ４４へ進む。ステップＳ４４では、所定の異常時処理を実行し、処理を終了する。
【００６４】
一方、ステップＳ４５では、データＹＹを取り込み、ステップＳ４６では、オペレータＢの判定基準に従った異常監視（ステップＳ３３）を実行する。次に、ステップＳ４７では、オペレータＣの判定基準に従った異常監視（ステップＳ３３）を実行する。
【００６５】
ステップＳ４８では、監視結果が正常か否か判断し、判断が肯定されれば処理を終了し、判断が否定されればステップＳ４９へ進む。ここでは、ステップＳ４６およびステップＳ４７のいずれかで異常が認められれば、ステップＳ４８の判断が否定される。
【００６６】
ステップＳ４９では、所定の異常時処理を実行し、処理を終了する。
このように、各オペレータがチェックしている項目を監視ロジックに自由に取り入れることができるため、各オペレータが不在であっても、それぞれの運転ノウハウを任意に組み合わせた監視ロジックを構築できる。複数のオペレータの運転ノウハウを適宜組み合わせることも可能となる。
【００６７】
以上のように、本実施形態では、各機器のパラメータ等のデータの値が正常稼動時とは異なる変動をすると、マハラノビス・タグチメソッドを用いて異常が検知される。このため、アラームを発生させるために、オペレータが複雑な監視ロジックを作成する必要がない。また、正常稼動時のデータが蓄積されていけばいくほど、異常検知の精度が上がるためロジックの修正等の作業も不要である。
【００６８】
また、本実施形態では、オペレータの運転ノウハウを機能化し、監視ロジックに取り込むことが可能となる。運転ノウハウを持っているオペレータが不在の場合でも、そのオペレータと同じ判定が可能となる。また、これまで運転ノウハウとして判定基準があいまいであったものが客観化され、いつでも同じ判定結果が得られる。さらに、マハラノビス・タグチメソッドでは、データの変化の形（トレンドの形）に基づく監視を行うため、オペレータの感覚に近い判定が可能となる。
【００６９】
本発明による状況解析システムを、プラントの現在の収集データから今後の変動を予測するシステムと連動させることにより、未来データに基づくマハラノビス距離を算出できる。これにより、異常発生前に異常予測をユーザに通知することが可能となり、ユーザは異常発生前に迅速な対応を取ることができ、被害を事前に防止できる。また、異常発生前の作業により、異常発生後の煩雑な作業や異常発生によるコストの発生を防ぐことができる。
【００７０】
以上説明したように、本発明の状況解析システムによれば、マハラノビス距離の算出により監視対象の状況を解析するので、監視や解析のための複雑なロジックを作成する必要がなく、容易かつ迅速に状況を解析できる。また、ユーザの指示を受け付けるとともに、当該指示に従って、動作手順を定めるので、ユーザの意思やノウハウを状況解析に的確に反映させることができる。
【００７１】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プラントの監視ないし解析に限定されることなく、監視対象からのデータに基づく解析を行う場面に広く適用することができる。また、本発明は異常／正常の判定に限定されることなく、種々の解析に対し広範に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明による状況解析システムをプラント制御システムに適用した一実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の状況解析システムの動作を示すフローチャート。
【図３】解析結果の表示例を示す図であり、（ａ）はマハラノビス距離の算出結果の表示例を示す図、（ｂ）は各パラメータの影響度の表示例を示す図。
【図４】プラント情報管理用端末装置の表示例を示す図。
【図５】オペレータの指示を受け付ける際の表示例を示す図。
【図６】（ａ）はオペレータの判定基準を呼び出す際の表示例を示す図、（ｂ）はプロセスデータをリアルタイムに検査する手順を示すフローチャート。
【図７】複数の判定基準を用いた監視手段を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００７３】
５      プラント情報管理サーバ
５１    データ蓄積手段
５２    基準空間作成手段
５３    データ取得手段
５４    距離算出手段
５５    指示受付手段
【図１】
2008310623.tif 000003
【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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