(57)【要約】  センサーが監視する監視されるシステムの故障を診断する方法および装置を提供する。この監視されるシステムの対象構成要素に対して経験的モデルを生成する。当該経験的モデルを、センサーの実例観測記録を含む履歴データソースでトレーニングする。ほぼリアルタイムの推定値を、対象構成要素に対応する計測データに基づいて生成する。このほぼリアルタイムの推定値をセンサーの計測値と比較して差分を計算し、残差値を求める。当該残差値を分析して故障を検出し、監視されるシステムの故障位置を判定する。
2010504501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視されるシステムの故障を診断する方法であって、前記監視されるシステムはセンサーにより監視され、
前記監視されるシステムの対象構成要素に対する経験的モデルを構築するステップであって、前記経験的モデルを前記センサーの実例観測記録を含む履歴データソースでトレーニングするステップと、
前記対象構成要素に対応する計測データに基づいてほぼリアルタイムの推定値を生成するステップと、
前記ほぼリアルタイムの推定値を前記センサーからの計測値と比較して差分を計算し、残差値を求めるステップと、
前記残差値を分析して前記故障を検出し、前記監視されるシステムの前記故障の位置を判定するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記経験的モデルは、ノンパラメトリックなカーネルベース法に従って推定のセンサー値を生成することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記経験的モデルは、類似性ベースのモデリング法に従って推定のセンサー値を生成することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記経験的モデルは、カーネル回帰のモデリング法に従って推定のセンサー値を生成することを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記経験的モデルは、所定の関連基準に従って、学習参照ライブラリ内で学習観測記録に局所化した各新たな入力観測記録でリアルタイムに更新され、前記学習観測記録が前記入力観測記録に関連することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記経験的モデルは、前記監視されるシステムの動作の新たな正常変動パターンを学習する適応アルゴリズムを実装することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記適応アルゴリズムは、遅延ウィンドウ、手動(ユーザー駆動型)、後続の、範囲外、範囲内、および制御変数駆動型の適応アルゴリズムのうち少なくとも１つを利用することを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記対象構成要素は、蒸気生成装置の高温側の状態を監視する第１のセンサー集合と、前記蒸気生成装置の蒸気/水の状態を監視する第２のセンサー集合とを含む蒸気生成装置で構成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記蒸気生成装置は、化石燃料発電所のボイラーであることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記蒸気生成装置は、原子力発電所の蒸気生成器であることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記蒸気生成装置の構成要素をグラフィカルに表示し、前記蒸気生成装置内に位置する管束の熱電対に対する残差値を示す視覚インターフェースを提供するステップをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記対象構成要素に対応するデータに基づいてほぼリアルタイムの推定値を生成するステップは、少なくとも１つの推論されたリアルタイムの推定値を生成するステップを備えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
センサーにより監視されるシステムの故障を診断する監視装置であって、
前記システムの対象構成要素に対応する計測データを含む参照データストアと、
前記監視されるシステムの対象構成要素に対する経験的モデルを構築し、前記経験的モデルが前記センサーの実例観測記録を含む履歴データソースでトレーニングされ、
前記対象構成要素に対応する前記計測データに基づいてほぼリアルタイムの推定値を生成し、
前記ほぼリアルタイムの推定値を前記センサーからの計測値と比較して差分を計算し、残差値を求め、
前記残差値を分析して前記故障を検出し、前記監視されるシステムの前記故障の位置を判定する
プロセッサーと
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項１４】
前記プロセッサーは、ノンパラメトリックなカーネルベース法に従って推定のセンサー値を生成するように経験的モデルを構築することを特徴とする請求項１３に記載の監視装置。
【請求項１５】
前記プロセッサーは、類似性ベースのモデリング法に従って推定のセンサー値を生成するように経験的モデルを構築することを特徴とする請求項１４に記載の監視装置。
【請求項１６】
前記プロセッサーは、カーネル回帰のモデリング法に従って推定のセンサー値を生成するように経験的モデルを構築することを特徴とする請求項１４に記載の監視装置。
【請求項１７】
前記プロセッサーは、所定の関連基準に従って、学習参照ライブラリ内で学習観測記録に局所化した各新たな入力観測記録でリアルタイムに更新される経験的モデルを構築し、前記学習観測記録が前記入力観測記録に関連することを特徴とする請求項１３に記載の監視装置。
【請求項１８】
前記プロセッサーは、前記システムの動作の新たな正常変動パターンを学習する適応アルゴリズムを実装する経験的モデルを構築することを特徴とする請求項１３に記載の監視装置。
【請求項１９】
前記適応アルゴリズムは、遅延ウィンドウ、手動(ユーザー駆動型)、後続の、範囲外、範囲内、および制御変数駆動型の適応アルゴリズムのうち少なくとも１つを利用することを特徴とする請求項１８に記載の監視装置。
【請求項２０】
前記対象構成要素の構成要素をグラフィカルに表示し、前記対象構成要素内に位置する管束の熱電対に対する残差値を示す視覚インターフェースをさらに備えたことを特徴とする請求項１３に記載の監視装置。
【請求項２１】
監視されるシステムの管漏洩故障を特徴付ける方法であって、
前記監視されるシステムの対象構成要素に対して履歴センサーデータを収集するステップと、
前記対象構成要素内の所与の管漏洩故障タイプと相関する残差信号を生成するステップと、
少なくとも１つの所定の分析アルゴリズムに従って、前記残差信号を分析して残差信号痕跡を生成するステップと、
前記残差信号痕跡を、時間変化する測定結果のデータベースに収集するステップと、
少なくとも１つの所定の分類アルゴリズムに従って残差信号痕跡のデータベースを分析して、前記所与の管漏洩故障タイプと関連する前記残差信号痕跡の顕著な特徴を特徴付けるステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの所定の分析アルゴリズムは、残差閾値警告、ウィンドウ比ルール、逐次確率比検定、およびランオブサインアルゴリズムのうち少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１つの所定の分類アルゴリズムは、Ｋ平均法、ＬＶＱニューラルネットワーク、およびＳＢＭ分類アルゴリズムのうち少なくとも１つを備えることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ボイラー管漏洩を検出するカーネルベースの方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商業用の石炭火力発電所が使用する大型熱交換器は、管漏洩を生じやすい。管漏洩は、元の漏洩の拡大によって深刻な物理的被害が生じる可能性がある。例えば、ボイラーの過熱/再加熱部にある蒸気管には、高エネルギーの排出蒸気と相まって蒸気管が接近しているため管破損が連鎖しやすい。長時間検出されない場合、深刻な管破損による最終的な被害は、１回の漏洩当たり２百万ドルから１千万ドルに及び、大規模な修理のためのシステムダウンを、最長で１週間強いられる可能性がある。
【０００３】
早期に検出されれば、壊滅的な被害が生じる前に管破損を修理することができ、上記の修理は数日で済み、検出が遅れて被害が壊滅的となる場合にかかるコストはわずかで済む。修理を開始する前に漏洩の位置が特定されれば、修理時間をさらに短縮することができる。さらに、正確な位置が分かれば、操作者は、操業停止や、水冷壁などのボイラーのさほど重要でない領域に生じる漏洩の修理を経済上有利となるまで先送りすることができる。
【０００４】
ボイラー管漏洩が生じると、ボイラー内の冷却液の正常な流路からの水は転流して、燃焼環境に直接入り込む。漏洩により転流する水量は一般に、給水流量の正常な変化および燃料／空気混合物内の水源と比較して少量である。燃料／空気混合物内の他の水源は、無数であり捕らえにくい。その水源には、燃料を霧化するために用いる蒸気として燃焼時に加える水、汚染物質制御プロセスで用いる水、煤を除去する際に用いる水、炭化水素燃料の燃焼で生じた水、燃料から生じた遊離水、および燃焼用空気に運ばれる水分がある。これらが、ボイラー管漏洩の検出を目的に使用されてきた様々な従来技術の方法でボイラー管漏洩を判別することを複雑にする。さらに、発電所の通常動作は季節変動、燃焼燃料の品質の変化、および手動による操作者の選択の影響を受けやすく、そのためボイラー管漏洩をその初期段階で検出することは極めて困難となる。
【０００５】
ボイラーなどの連続プロセスの構成要素にある故障を検出するシステムおよび方法が、米国特許出願公開第２００５／００９６７５７号明細書で提案されている。本プロセスのモデルは、高度パターン認識の経験的モデルなどのモデリング技法を用いて開発されおり、当該経験的モデルを用いて、プロセスの所定数の動作パラメーターの推定値が生成される。本モデルの動作パラメーターは、バランスオブプラント(「ＢＯＰ」)を通して蒸気/水の流れを監視するセンサーから取得される。ＢＯＰは、蒸気／水混合物から熱エネルギーを抽出して電気エネルギーに変換する発電所の構成要素を網羅する。したがって、ＢＯＰではボイラー自体を除く。本モデルは、蒸気/水がＢＯＰに入る流量とＢＯＰから出る流量を監視し、それらの流量はそれぞれ、ボイラー上部からの過熱蒸気の流量と、ボイラー底部への凝縮給水の流量とに対応する。正常な状態では、ＢＯＰへの流入とＢＯＰからの流出は平衡している。この平衡状態を乱す恐れのある異常状態の１つが、ボイラー管漏洩である。本手法は、ＢＯＰ上の質量平衡およびエネルギー平衡に関して構築されたものであり、ボイラー管漏洩を間接的に検出することができる。しかしながら本モデルでは、ボイラーの場合に燃料/空気側の任意のパラメーターも含めてボイラー内部のどの動作パラメーターも監視しないため、管漏洩の位置を特定することができない。
【０００６】
発電所に存在する既存の設備からボイラー管漏洩をその初期段階で検出できるほど感度が良い、化石燃料発電所内の熱交換環境を監視する方法が必要とされている。
【発明の概要】
【０００７】
化石燃料発電所環境の熱交換器を監視してボイラー管漏洩を検出する方法およびシステムを提供する。本発明によると、多変量の経験的モデルが、ボイラーに関する、およびボイラーに関連した設備から得たデータから生成され、当該モデルは、センサーから各最新の読取値の集合を受信したことに応答して、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでの推定値を当該センサーに提供する。推定値と実際の読取値を比較して、差分を計算して残差を求め、この残差をボイラー管漏洩の兆候かどうか分析する。本モデルは、センサーの実例観測から学習するカーネルベースの方法により提供され、望ましくは２ステップの推定プロセスで関連する学習例に局所化する能力を有する。最後に、発電所運転時の新たな正常変動パターンを学習するため、当該モデルが遅延ウィンドウに適応できることが好ましい。カーネルベースの局在化モデルを用いて、ボイラー内に存在する従来の監視センサー(圧力、温度、流速、等)の多変量なノンパラメトリックモデルを構築すると、一般に他の方法を複雑にする、水平衡における正常変動のセンサー応答への影響を、正確に説明することができる。
【０００８】
データヒストリアン（data historian）内で、または制御システムから直接センサーデータを通してさえ、発電所のデータにアクセス可能なソフトウェアとして本発明を実施することができる。本発明をリアルタイムまたはほぼリアルタイムで実行することができ、または発電所の操作者がボイラー管漏洩の兆候を受信したい時間を超えないバッチ遅延を有するバッチモードで実行することができる。
【０００９】
上述した本発明の概要は、本発明の各実施形態または全ての態様を表すことを意図していない。詳細な説明および図面で、本発明の多くの実施形態および態様を説明することにする。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の手法を用いてボイラー管漏洩を監視するためのプロセスフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態による直感的な視覚インターフェースを示す図である。
【図３】本発明に従って生成した、ボイラー管漏洩がなかったボイラーの部分に対する１組の関連する信号のプロットを示す図である。
【図４】本発明に従って生成した、ボイラー管漏洩があった同一ボイラーの部分に対する１組の関連する信号のプロットを示す図である。
【図５】本発明の実施形態による、システムの故障を診断する監視装置を示す図である。
【００１１】
図面内の要素は簡潔におよび明確にするために示したものであり、必ずしも一定の縮尺で描いていないことを当業者は理解するであろう。例えば、図面内の幾つかの要素の大きさを他の要素に対して拡大して、本発明の様々な実施形態の理解を高めることができる。また、商業的に実現可能な実施形態において有用または必要である一般的でよく理解されている要素は、本発明のこれらの様々な実施形態を表す図の妨げが少なくなるように、一般に示していない。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本明細書で説明する幾つかの実施形態は、化石燃料発電所内のボイラーを対象とする。しかしながら、当業者は、本明細書の教示が原子力発電所の蒸気発生器にも同様に適用可能であることを理解するであろう。
【００１３】
図１を参照すると、図示される本発明の方法は、ボイラーに関するセンサー値の入力観測記録を受信し、それを局所化ステップ１１０に入力するステップ１００を含む。局所化ステップでは、入力観測記録に「局所的」なデータまたは特に関連するデータを用いるように経験的モデルを調節する。モデルを局所化するように調節する際、モデルはその局所化した学習データとともに入力観測記録を使用して、当該入力観測記録の推定値をステップ１２０で生成する。ステップ１３０では、推定値を入力観測記録と比較し、当該入力観測記録において、着目する各センサーに対する残差を形成する。ステップ１４０で、残差信号をパターンマッチングルールに対してテストして、その信号の何れかが管漏洩障害を示しているかどうかを判定し、示している場合はボイラー内の障害位置を特定する。
【００１４】
十分な履歴データで１つまたは複数のモデルをトレーニングしてボイラーの正常動作の状態を特徴付けると、異常状態（すなわち、管漏洩）の検出が可能となる。モデルトレーニングに用いる一般的な量の履歴データ（１年分のデータ）には、ボイラーの正常な寿命を通して観測される動作パラメーターの全ての組合せは含まれないことが多いので、本発明では後述の後続の（trailing）適応アルゴリズムを使用して、新しい動作パラメーターの組合せに遭遇するとき、およびその新しいデータが管漏洩の存在下で現れないときに、モデルを動的に更新する。
【００１５】
図１に関して説明するように、複数のモデルを使用して推定値を生成することができる。特にボイラーの部分に着目したモデルを開発することができる。各場合において、図１のプロセスを各モデルに対して実行する。
【００１６】
（モデル開発）
本発明の第１のステップは、対象となるボイラーに対して適切なカーネルベースのモデルを構築することである。本発明はあらゆる形態の局所化したカーネルベースのモデリング技法を網羅するが、本発明の好ましい実施形態では、後述する局所的類似性ベースのモデリング（ＳＥＭ：Similarity-Based Modeling）アルゴリズムを利用する。
【００１７】
モデリングプロセスは、全てのボイラーセンサーを特定し、センサーから代表的な動作データを収集することで開始する。センサー集合は、ボイラー動作の監視に用いる全てのプロセス変数（圧力、温度、流速、等）を網羅することが好ましい。センサー集合は、全ての主要な管束領域（火炉、一次過熱器、二次過熱器、再加熱器、節炭器、ボイラー壁の伝熱部、等）からのプロセス変数を含むべきである。可能な場合は、ボイラー補給水を測定する、またはボイラー領域を音響的に監視するセンサーをこのセンサー集合に含めるべきである。なぜならば、これらのセンサーは管漏洩に対して感度が良いからである。モデル開発には、ボイラーの正常な動作状態を特徴付けるために十分な量の履歴データが必要である。この条件は一般に、１時間に１度の割合で収集した１年分の動作データにより満たされる。選択した動作期間中に生じた可能性がある任意の管漏洩の位置を特定するには、ボイラーの動作記録および保守記録が必要である。
【００１８】
ボイラーセンサーを特定し動作データを収集した後、動作データをデータフィルタリングアルゴリズムによりきれいにする。データフィルタリングアルゴリズムにより、モデルトレーニングに対するデータの適合性をテストする。すなわち、非数値、センサードロップアウト（sensor drop-out）、スパイク現象およびフラットライニング（flat-lining）を含む様々な理由でデータを削除する。圧倒的多数のこれらの影響を示すセンサーを、さらにモデリングを検討する際に容易に排除し、どのモデルにも含まれないとすることができる。モデルトレーニングデータを準備する際の重要な検討事項は、既知の過去の管漏洩が起きる直前の期間からデータを削除し、管故障と一致するセンサーの新しい振る舞いを異常であるとモデルが認識するようにすることである。既知の管漏洩事象以前に削除されたデータの期間は、管漏洩がありながらボイラーが動作可能である最大時間に等しいことが好ましい。実験によると、管漏洩事象以前の１〜２週間のデータを削除すれば十分であることが示されている。フィルタリングプロセスを通り抜けたデータを参照観測記録の参照行列に合成する。各観測記録は、モデル内の複数のセンサーの各々からの読取値の集合を含む。行列の列はセンサー信号に対応し、行は観測ベクトル（すなわち、同一時点で収集したセンサーの測定結果）に対応する。実験によると、フィルタリングアルゴリズムによる管漏洩事象との一致に起因したデータ削除の結果、一般に元のデータの半分が最終的に参照行列に残ることが示されている。
【００１９】
データフィルタリングステップの後に維持されるセンサーは、次に候補モデルにグループ化される。センサーは、発電所の位置と機能とに基づいて候補モデルにグループ化される。候補モデルの例では、主要なボイラー領域内にある全てのセンサーを含むことができる。ＳＢＭに含めることのできるセンサーの数に上限はない。ただし、モデルが多数のセンサーを含むとセンサーの傾向を読み取ることが困難であるため、約１５０から２００個のセンサーの実用的な上限が設定されている。センサーを任意数の候補モデルに割り当てることができ、関連するセンサーのサブグループを、任意数の候補モデルに含めることができる。
【００２０】
各候補モデルに対して、（極めて大量である可能性のある）利用可能な履歴データを、管理可能ではあるが代表的な参照データ集合に効率的にダウンサンプルできるトレーニングアルゴリズムを適用する。当該参照データ集合を、本明細書ではモデルメモリまたはＨ行列として扱う。１つの有効なトレーニングアルゴリズムでは、モデル内のセンサーに対してグローバルな最大値または最小値を含む全ての参照ベクトルを選択するステップを含む。利用可能な参照観測記録のうち残存する部分集合を、次に追加する。これは、無作為な抽出、またはある種の距離メトリックを用いて残存ベクトルを評価し、含める距離メトリックを一定間隔で選択することで行うことができる。これを、要素基準または多次元基準で行うことができる。例えば、最小値および最大値を確保した後、利用可能な各参照ベクトルを所与のセンサーの値に従って、次いでセンサー値の区間にわたって（例えば、５度ごと、または０．１の圧力単位ごと）に含まれたベクトルに従って順位付けることができる。これを、モデル内の１つ、一部または全部のセンサーに対して行うことができる。これにより要素によるメトリック手法が構成される。
【００２１】
トレーニングした後に、候補モデルを参照行列内の残存データに対してテストする。これらのテストの結果（残差信号）を統計的に分析すると、モデルの格付けが可能になる。モデルが生成した統計値を直接比較することで、精度が悪い候補モデルを削除し、各ボイラーセンサーに対して最良のモデルを特定することができる。各モデルに対して評価される多くの統計値があるが、最も重要な統計値は堅牢性である。堅牢性の統計値は、モデル化されたセンサーの各々における障害をモデルが検出する能力を測定したものである。この測定は、小規模な障害（段階的変化）を各モデル化されたセンサー用のテスト信号に適用することで計算される。障害に続くモデル推定値の傾向を、信号の障害領域にわたってモデルが計算した推定値と障害の除去時にモデルが計算した推定値とを比較することで、評価する。
【００２２】
最良の候補モデルからの残差信号をさらに分析して、モデルの振る舞いの正常変動を判定する。この計算では、Ｈ行列に１つ外して（leave-one-out）相互検証アルゴリズムを適用することで、各モデル化されたセンサーに対して正常残差信号を生成する。正常残差信号を統計分析することで、正常残差応答の上下変動を測定する。最後に、これらの上下値にユーザー指定の因子を乗じて、各モデル化されたセンサーに対する残差閾値を設定する。そのユーザー指定の因子は、一般に２から３の間の値で変化する。残差閾値により、正常なセンサーの振る舞いと異常なセンサーの振る舞いとを区別する基礎が形成される。
【００２３】
本発明によると、モデリング技法を様々な公知の経験的カーネルベースモデリング技法から選ぶことができる。一例として、カーネル回帰に基づくモデル、放射基底関数および類似性ベースのモデリングを本発明のコンテクストで使用することができる。これらの方法は次の方程式で説明することができる。
【００２４】
【数１】
2010504501.tif 000003
【００２５】
ここで、センサー信号推定値であるベクトルｘestは、カーネル関数Ｋの結果の加重和として生成され、当該カーネル関数Ｋは、センサー信号推定値である入力ベクトルｘnewを複数の学習スナップショットであるセンサー信号の合成、ｘiと比較する。カーネル関数の結果を重みｃiに従って合成するが、当該重みを幾つかの方法で判定することができる。上の形式は「自己連想」型であり、全ての推定出力信号も入力信号で表される。これは「推論」型と対照的である。推論型では、入力としては表現されないが、代わりに入力から推論される、ある種の出力信号推定値が与えられる。すなわち、
【００２６】
【数２】
2010504501.tif 000004
【００２７】
ここで、この場合、ｙハットは推論されたセンサー推定値である。同様の方法で、複数のセンサーを同時に推論することができる。
【００２８】
本発明の好ましい実施形態では、使用されるモデリング技法は類似性ベースのモデリング、すなわちＳＢＭである。本方法によると、多変量のセンサーデータのスナップショットを使用して、学習参照観測記録（learned reference observation）の行列Ｄを含むモデルを生成する。装置の振る舞いのセンサー信号測定結果を含む新たな入力観測記録ｘinを提示する際、自己連想型の推定値ｘestを次の方程式に従って計算する。
【００２９】
【数３】
2010504501.tif 000005
【００３０】
またはより堅牢に、次の方程式に従って計算する。
【００３１】
【数４】
2010504501.tif 000006
【００３２】
ここで、類似性演算子を記号
【００３３】
【数５】
2010504501.tif 000007
【００３４】
で示すが、当該演算子は、幾つかの代替形式から選ぶことができる。一般に、類似性演算子は２個のベクトルを一度に比較し、係る各比較に対して類似性を測定したものを返す。類似性演算子は、ベクトルに全体的（ベクトル間比較）または要素ごとに作用することが可能であり、要素ごとに作用する場合、要素ごとの結果を平均化することでベクトル類似性が与えられる。類似性演算子は、それが２個の境界値（例えば、０から１）の間で変動し、比較しているベクトルが同一である場合はその境界の１つの値を取り、比較しているベクトルが異なっていくにつれて他方の境界値に近づくようなものである。
【００３５】
本発明の好ましい実施形態で使用できる類似性演算子の例は、次の方程式で与えられる。
【００３６】
【数６】
2010504501.tif 000008
【００３７】
ここでｈは、入力ベクトルｘinと実例ベクトルｘiとの間の距離に対する類似性の感度を制御する幅パラメーターである。類似性演算子の別の例は、次の方程式で与えられる。
【００３８】
【数７】
2010504501.tif 000009
【００３９】
ここで、Ｎは所与の観測記録におけるセンサー変数の数であり、Ｃおよびλは選択可能な調節パラメーターであり、Ｒiはセンサー変数ｉの予想される範囲であり、センサーｉに対応するベクトルAｘおよびBｘの要素は個別に処理される。
【００４０】
さらに、本発明の好ましい実施形態によると、ＳＢＭベースのモデルを、各新たな入力観測記録を用いてリアルタイムに生成することができる。これは、この入力観測記録に特に関連する学習観測記録へ学習参照ライブラリ内で局所化し、まさにこれらの観測記録からＤ行列を構成することで行われる。次の入力観測記録があれば、Ｄ行列は学習参照行列の別の部分集合等から再構築されるであろう。入力ベクトルの最近傍、最高類似性スコアを含む、幾つかの局所化手段を使用してもよい。
【００４１】
一例として、本発明に従って推定値を生成するために使用できる別の事例学習（example-learning）カーネルベース法は、(自己連想型の)Ｎａｄａｒａｙａ−Ｗａｔｓｏｎ方程式などのカーネル回帰である。すなわち、
【００４２】
【数８】
2010504501.tif 000010
【００４３】
推論型では、以下の形を取る。
【００４４】
【数９】
2010504501.tif 000011
【００４５】
再度局所化を使用して、Ｄ行列を含むことになる参照観測記録を事前に選択する。
【００４６】
局所化の具体的な詳細をみてみると、幾つかの方法を使用して、Ｄ行列の構築に用いる利用可能な参照観測記録の真部分集合上で局所化することができる。当該局所化は、推定値を生成すべき入力観測記録に基づく。第１の方法によると、入力観測記録の最近傍を使用することができ、当該最近傍は、ユークリッド距離を含む幾つかの距離メトリックで判定される。最近傍に基づいて参照観測記録を含め、(ａ)最も遠い含まれる観測記録がどれほど遠いかにかかわらず、必要最小数の参照観測記録を選択してＤ行列に含めるか、または(ｂ)選択した距離内にある全ての参照観測記録を、その多少を問わず含めるようにすることができる。
【００４７】
別の局所化法によると、カーネル類似性演算子Ｋ自体を使用して、全ての利用可能な参照ベクトルまたは観測記録の類似性を入力観測記録で測定する。この場合も、(ａ)必要数の最も類似した参照観測記録を含めること、または(ｂ)類似性閾値を上回る全ての参照観測記録を含めることの何れかが可能である。
【００４８】
上の変形によると、Ｄ行列の参照ベクトルを選択する別の方法として、上述の距離および類似性手法を下記の基準と組み合わせて含めることができる。当該基準とは、入力観測記録の各センサー値が参照観測記録の高低のセンサー値で囲まれるように、すなわち、Ｄ行列内に含まれている全ての参照観測記録に渡って、そのセンサーに対して観測された値の範囲外にあるセンサー値を入力観測記録が有さないように、Ｄ行列が少なくとも十分な参照ベクトルを含まなければならないというものである。入力センサーがこの意味で範囲外にある場合、このセンサーの範囲がカバーされるまで参照ベクトルをさらに追加する。類似性または距離の最小閾値を使用して、少なくともその類似性を有するか、またはその距離内にある、センサーの範囲をカバーする参照ベクトルが発見されない場合、入力観測センサーがカバーされた範囲外にある状態で、Ｄ行列をそのまま使用することができる。
【００４９】
本明細書で述べたように、ボイラーのモデリングに対する基本的な手法は、ボイラー性能を監視する１つのモデルと、一次過熱器、二次過熱器、再加熱器、火炉水冷壁および節炭部など、様々な管束領域を監視する幾つかの他のモデルを使用することである。
【００５０】
管漏洩に起因するボイラー性能の微小変動を検出することで、進行する管漏洩の最も早い兆候を与えるように、ボイラー性能モデルを設計する。ボイラー性能モデルの主な構成要素は、ボイラーの燃料/空気側と水/蒸気側の両方の入出力の状態を監視するセンサーである。ボイラーの燃料/空気側では、これらのセンサーには、ボイラーの火炉部への燃料および空気の流れと、ボイラーから発電所の煙突への空気および燃焼物の流れとを測定するセンサーが含まれる。水/蒸気側では、これらのセンサーには、ボイラーの第１の伝熱部(一般に、節炭器)への給水の流れと、様々なタービン段へ続くボイラーからの飽和蒸気および過熱蒸気の全ての流れとを測定するセンサーが含まれる。さらに、システムポンプが消費する電力および発電所が生成する電力など、これらの流れのエネルギー容量を測定するセンサーがモデルに含まれる。概念的には、ボイラー性能モデルは、ボイラーの燃料/空気および水/蒸気の成分にわたる質量平衡およびエネルギー平衡を構成する要素で構築される。双方の境界に故障がない間に収集したデータでモデルをトレーニングするので、モデルは、双方の境界がボイラー管漏洩により破壊されたときに質量平衡およびエネルギー平衡の変化を検出するように設計されている。
【００５１】
ボイラー管に故障がある際のボイラー性能モデルの実験により、管漏洩に相関する変動を示す主要なボイラーセンサーには、空気流、強制および誘導型のドラフトポンプの流れ、出口ガスの圧力および温度、過剰(すなわち、不完全燃焼)酸素濃度および蒸気ドラムのレベルおよび温度が含まれることが明らかになっている。早期の警告を与える大部分のボイラーモデルセンサーは、ボイラーを通る空気および燃焼生成物の流れを監視する。水/蒸気側のパラメーターへの管漏洩の影響は、故障が進行する後段階に現れる傾向がある。
【００５２】
ボイラーの伝熱領域は一般に管束から構成され、高圧力の蒸気／水混合物が管内部にあり、高温の空気/燃焼生成物の混合物が外部にある。伝熱モデルの数および構成は、ボイラー設計および設置設備によって決まる。モデルに含まれる大量のセンサーは、個々の管内の蒸気／水混合物の温度を監視する熱電対である。設備の良いボイラーでは、管束の熱電対の数は容易に何百にもなりうる。ほとんどの部分について、これらの管束の熱電対は、腐食性の空気/燃焼生成物の混合物から離れて伝熱領域の外部に位置し、管が蒸気ヘッダと接続する管上部近くに位置する。
【００５３】
（ルール開発のための残差信号分析）
対象ボイラーに対する一連のモデルを開発した後、このボイラーから収集した全ての履歴データを分析する。これらの計算には、データフィルタリングアルゴリズムにより、または管漏洩事象との一致のため、参照行列に追加できない任意のデータが含まれる。観測ベクトルが非数値のデータ値を含む場合、欠落したセンサー値に対して自己連想型のモデルを推論型のモデルに切り替えることができる。これらの計算により、ボイラー管漏洩の痕跡を有する残差信号が生成される。
【００５４】
全ての収集した動作データのモデリング中に生成した残差信号を分析して、センサーの異常を検出する。残差信号分析における最初のステップは、線形または非線形のウィンドウ平滑化アルゴリズム（例えば、移動平均、メジアンフィルタおよびオリンピックフィルタ）を適用して残差信号変動を際立たせることである。次に、平滑化および非平滑化残差信号を、残差閾値警告およびウィンドウ比ルールアルゴリズム（window ratio rule algorithm）で分析する。これらのアルゴリズムは、センサー異常の発現を検出し、その持続性を測定する。逐次確率比検定およびランオブサインテスト（run-of-sign test）を含む他の感度が良い統計技術を使用して、センサー異常の発現を検出し、その持続性を測定する追加手段を与えることができる。変動を表す残差信号に対し、カーネル回帰アルゴリズムおよびＳＢＭ回帰アルゴリズムを含む１次元カーネル技術を使用して変動の変化率を計算する。
【００５５】
残差信号分析により、時間変化する測定結果のデータベースが与えられ、当該データベースを用いて管漏洩故障を特徴付けることができる。これらの測定結果には、発現時刻、変動の方向(すなわち、正または負)、期間、残差信号異常を示す全てのセンサーの変化の振幅および変化率が含まれる。保守記録を利用すると、残差信号および時間変化する測定結果を、管漏洩の検出時刻または漏洩を修理するためにボイラーを停止する時刻に関する関数として、再計算することができる。集合的に、残差信号および測定結果は各ボイラー故障に対する一連の残差信号痕跡を形成する。
【００５６】
保守記録とボイラー設計およびボイラー故障メカニズムの知識とを利用して類似した管漏洩事象をグループ化し、残差信号痕跡を検証して、個々の故障タイプの顕著な特性を特定する。この作業の重要な側面は、動作記録を検証して、トレーニングプロセス中に捕捉されなかった動作変化で残差信号痕跡の何れかを説明できるかどうかを判定することである。残差信号痕跡は高次元であるため、Ｋ平均法、ＬＶＱニューラルネットワークアルゴリズム、およびＳＢＭ分類アルゴリズムなどの分類アルゴリズムを使用して、残差信号痕跡内に隠れた、専門家の検証から逃れる可能性のある共通の特徴を明らかにすることができる。所与の故障タイプに対して特定した顕著な残差信号の特徴を診断ルールにかけ、完全なボイラー管破損の解決策を与える。
【００５７】
本明細書で述べたように、ボイラーの管束部を監視するように構築した伝熱モデルの重要な用途は、モデルの結果を、管束の熱電対の物理的位置を定義するデータとマージして管漏洩の位置を推論することである。これらのデータのマージにより、直観的な視覚インターフェースの開発が可能となる。
【００５８】
図２に、本発明の実施形態による直観的な視覚インターフェース２００を示す。視覚インターフェース２００をコンピューターのモニター、または操作者が見える幾つかの他種のディスプレイに表示することができる。図２は、ペントハウスと呼ばれるボイラー２０５の最も高い領域からボイラー２０５の伝熱部を見下ろした、ボイラー２０５の鳥瞰図を表す。「火炉」２１０とラベル付けした図の左側は、ボイラー２０５の燃焼部を表す。高温の燃焼ガスが火炉２１０から生じ、管束領域と交わって水平に方向転換され、当該ガスは管内の水／蒸気混合物を加熱する。図で表したように、高温の燃焼ガスは左から右へ流れ、二次過熱器２１５、再加熱器２２０、および一次過熱器２２５の部分を順に通る。これらの部分を図面の上部に沿ってラベル付けし、図面内では網掛け領域で表している。これらの領域内には、様々な管束熱電対の位置を大まかに表すために用いる長方形格子が埋め込まれている。長方形格子の側面に沿って垂直に配置された数字はペンダント番号を示す。ペンダントとは、共通ヘッダに接続した蒸気管の集合体である。図面に表したボイラー２０５に対し、ペンダントは、管束領域に応じて２２個から３６個までの独立した管を含む。特定のペンダント内では、２個または３個の蒸気管が熱電対を含むことができる。熱電対により監視される管を含むペンダントは、赤から青に変化する色により示される。管の熱電対がないか、または管の熱電対(１つまたは複数)が動作不能なペンダントは、格子内が白い長方形で表される。
【００５９】
これらの色は、所与の時刻に熱電対モデルにより生成した正規化残差の値を示すために用いられる。熱電対に対する残差値は、当該熱電対に対するモデル内の正常変動量の統計的尺度により正規化される。個々の色の濃さと対応する正規化残差値との関係を、図の右に位置する垂直なカラーバーにより表す。
【００６０】
図２に示した結果は、再加熱器２２０内にボイラー管漏洩を生じたボイラー２０５に対して生成したものである。この図は、操作者が管破損事象の発生を疑ってボイラー２０５の停止を開始した時刻の６時間前の、管束熱電対に対する正規化残差信号を示す。ボイラー２０５の停止に続いて、保守者はボイラーの全ての管束領域を検査して、２つの再加熱蒸気管が故障したことを発見し、一方はペンダント３３内にあり、他方はペンダント３５内にあった。故障した管を含むペンダントの位置は２つの黒丸で示している。図２は、故障した蒸気管の最も近くにある熱電対が最大の残差信号変化を示すことを表している。再加熱器のペンダント３９内にある２つの熱電対に影を付けて、これらのセンサーに対する正規化残差が正方向にシフトしたことを示す。再加熱器のペンダント３１内で動作可能な熱電対の１つに別の方法で影を付けて、その残差が負の方向に大きくシフトしたことを示す。
【００６１】
図２は、燃焼ガスの流路に渡って故障した管の右に位置する蒸気管はモデルが予想したものより高温で、一方、故障した管の左に位置する蒸気管はモデルが予想したものより低温であることを示す。これらの温度分布の変化は管破損の指向性に起因する。大抵の場合、管破損は管内の小孔または管の長さに沿った裂け目により特徴づけられる。孔が管の周囲に拡張することは稀である。したがって、高圧の蒸気は漏洩箇所から優先的に一方向に逃げる傾向がある。故障した管から流れる高圧の蒸気は周囲の燃焼ガスより低温であるため、漏洩の方向に沿った蒸気管は冷却される。高圧の蒸気は燃焼ガスの正常な流れを妨害し、そのガスを管破損の他の側に追いやり、漏洩箇所の反対側にある蒸気管を加熱する。故障した管から比較的遠方に配置した熱電対に対する正規化残差値は正常なモデル変動の境界内にあり、したがって、図２の格子において影付き長方形により示している。
【００６２】
（適応化）
モデルトレーニングに用いる一般的な量の履歴データは正常なボイラーの寿命に渡って観測した動作パラメーターの全ての組み合わせを必ずしも含まないので、手動(ユーザー駆動型)、後続の、範囲外、範囲内および制御変数駆動型の適応アルゴリズムを含む様々な適応アルゴリズムを適用することにより、リアルタイムの監視ソリューションをモデルの精度を維持する手段と組み合わせることが望ましい。手動の適応化では、ユーザーは、故障がないと確認された一続きのデータを特定し、そのデータを参照データのレパートリーに加え、その参照データからＨ行列を再構築する。範囲外の適応化では、全ての利用可能な参照データに渡って見られる値の範囲を超えたセンサーの新しい高値または低値を含む観測記録を、(場合によっては、故障がその時点で発生していないことを検証した後に)参照データに加え、Ｈ行列を即座または適宜に再構築する。あるいは、新たな観測記録を直接Ｈ行列に加えることができる。制御変数駆動型の適応化では、元の参照データの時間フレーム中に使用されなかった新たな制御設定に対応する観測記録を参照データに加えて、Ｈ行列を再構築する。範囲内の適応化では、モデルの次元空間内のまばらに表現した空間に収まる観測記録を、その観測中に生じた故障がないとの判定に応じて参照データに加える。好ましい実施形態では、必要に応じて手動の適応化と組み合わせた（以下に説明する）後続の適応アルゴリズムを用いる。
【００６３】
後続の適応アルゴリズムでは、現在分析されているデータに遅れをとる履歴データが継続的にＨ行列に加えられ、したがってこれらのデータは将来のモデリングで利用可能である。後続の適応アルゴリズムでは、モデル開発中に用いる同一のデータフィルタリングアルゴリズムを適用して、監視中に遭遇した後続のデータの適合性をテストする。これにより、不良データ(非数値、センサードロップアウト、スパイク現象およびフラットラインデータ（flat-lined data）)がＨ行列に追加されることを防ぐ。後続の適応アルゴリズムを適用するため、ユーザーは遅延時間を設定し、Ｈ行列の最大サイズを設定し、最大サイズに達した際にＨ行列からデータを削除する方法を判定する必要がある。遅延時間は、ボイラーが管漏洩の存在下で動作できる最長時間に設定され、一般に１週間から２週間に等しい。Ｈ行列の最大サイズは、適切なモデル応答とアルゴリズム性能(ＣＰＵ時間)のバランスをとることに基づいて設定される。実験によると、１０００個の観測ベクトルから成る最大サイズのＨ行列により、モデルの精度とアルゴリズム性能との間の良好なバランスが得られることが示されている。Ｈ行列からデータを除去する好ましい方法は、当該行列から最も古い観測ベクトルを除去することである。類似性に基づく他の技術を、代替手段(すなわち、現在の観測ベクトルに最も類似したベクトルの除去、Ｈ行列内の全ての他のベクトルに最も類似しないベクトルの除去、等)で使用することができる。
【００６４】
後続の適応アルゴリズムは、動作状態が変化しても、継続的にカーネルベースの局在化モデルを調節してモデルの精度を維持する。後続の適応アルゴリズムは遅延方式で動作するので、基準電力（baseline power）レベルのリセットのような動作状態の全体的な変化により、診断ルールが誤解する残差信号痕跡が生じる可能性がある。この影響を改善するため、手動の適応アルゴリズムを使用して、動作状態の全体的な変化が観測された際に即座にモデル調整を行う。手動の適応アルゴリズムでは、ユーザーは、動作状態の全体的な変化が最初に観測された時刻を特定する。アルゴリズムは次いで、その時刻から現時点までの全ての最近の分析データを収集し、モデル開発中に用いた同一のデータフィルタリングアルゴリズムにこのデータを通し、残存データをＨ行列に加える。手動の適応アルゴリズムの別の態様は、動作状態の異常な変化を観測した際に後続の適応アルゴリズムによるモデルの自動調節を防止するために使用できることである。例えば、ボイラー管漏洩が発生した際、ユーザーはその漏洩に対応する最近の収集データの期間を特定し、このデータを後続の適応アルゴリズムによる考慮には不適当であると見なす。これは、システムが処理する各観測ベクトルに付与したバイナリフラグを単純に設定することで達成される。後続の適応アルゴリズムがこれらのベクトルに遭遇すると、当該アルゴリズムはバイナリフラグを読み、ベクトルがＨ行列に追加されることを防ぐ。
【００６５】
後続のおよび手動の適応アルゴリズムは継続的にＨ行列を修正して、変化する動作状態を捕捉するので、残差閾値を適宜再計算する必要がある。この閾値は、Ｈ行列から生成される正常な残差信号の統計にもとづく幅の関数であるので、Ｈ行列の相当な割合(例えば、１０%)が置換されたときにのみこの閾値を再計算する必要がある。
【００６６】
（実施例）
図３を参照すると、２種類のプロットが示されている。第１のプロット３００は、空気加熱部内のボイラーの圧力降下センサーの生データ３０５とそれに対応するモデル推定値３０７とを示す。生データ３０５と推定値３０７との差異は残差３１５であり、これを下部のプロット３１０に示す。残差３１５を、統計的に判定した上限閾値３２０および下限閾値３２２のそれぞれに対してテストする。見てわかるように、推定値３０７と生データ３０５は非常に近く、残差３１５はプロットの後半まで閾値３２０と閾値３２２との間で正常に動作する。プロットの後半では、修理のためのボイラー停止に対応して残差超過３２５が見られる。本発明のモデルは、このボイラー部分に対して問題ないことが分かった。
【００６７】
図４を参照すると、対応する図３のボイラーの平行な空気加熱部が、再度２つのプロットで示されている。上部のプロット４００は生データ４０５と、図３と平行な空気加熱部内のボイラーの圧力降下センサーの対応するモデル推定値４０７とを示す。生データ４０５と推定値４０７の違いは、下部のプロット４１０に示した残差４１５である。残差４１５を、統計的に判定した上限閾値４２０および下限閾値４２２のそれぞれに対してテストする。見てわかるように、推定値４０７と生データ４０５は時間とともに離れ、生データ４０５は推定値４０７に従って予想したよりも下方に動く。それに応じて、残差４１５は下限閾値４２２をさらに下に超過して、修理を目的としたボイラー停止に達する。ここで示した偏差４２５により、ボイラー管漏洩がボイラー停止の原因となることが証明される。
【００６８】
図５は、本発明の実施形態によるシステムの故障を診断する監視装置５００を示す。図に示すように、監視装置は故障がないかどうかボイラー５０５を監視する。センサーを利用してボイラー５０５を監視する。第１のセンサー集合５１０は、ボイラー５０５の燃料/ガス混合物の状態を監視する。第２のセンサー集合５１５は、ボイラー５０５の水／蒸気混合物の状態を監視する。第１のセンサー集合５１０と第２のセンサー集合５１５が監視する状態には、圧力、温度、および流速が含まれる。
【００６９】
監視装置５００は、ボイラー５０５に対応する計測データを含む参照データストア５２０を含む。監視装置５００はプロセッサー５２５も含む。当該プロセッサー５２５は、(ａ)システムの対象構成要素に対する経験的モデルを、システムを監視するセンサーの実例観測記録でトレーニングしたノンパラメトリックなカーネルベース法に従って構築し、(ｂ)対象構成要素に対応する計測データに基づいてほぼリアルタイムの推定値を生成し、(ｃ)そのほぼリアルタイムの推定値をセンサーの計測値と比較して差分を計算し、残差値を求め、(ｄ)当該残差値を分析して故障を検出し、監視されるシステムの故障の位置を判定する。
【００７０】
本明細書で説明した教示は、センサーが監視するシステムの故障を診断する方法、システム、および装置を対象としている。この監視されるシステムの対象構成要素に対して経験的モデルが構築される。当該経験的モデルを、センサーの実例観測記録を含む履歴データソースでトレーニングする。ほぼリアルタイムの推定値を、対象構成要素に対応する計測データに基づいて生成する。このほぼリアルタイムの推定値をセンサーの計測値と比較して差分を計算し、残差値を求める。当該残差値を分析して故障を検出し、監視されるシステムの故障の位置を判定する。少なくとも１つの推論によるリアルタイムの推定値を、対象構成要素が有するものに対応するデータに基づいて生成してもよい。
【００７１】
ノンパラメトリックなカーネルベース法に従って、経験的モデルを利用してセンサーの推定値を生成してもよい。経験的モデルはさらに、類似性ベースのモデリング法またはカーネル回帰モデリング法に従ってセンサーの推定値を生成してもよい。
【００７２】
経験的モデルを各新たな入力観測記録でリアルタイムに更新することができる。入力観測記録は、当該観測記録に関連する学習観測記録に学習参照ライブラリ内で局所化される。
【００７３】
経験的モデルでは、適応アルゴリズムを実装して監視されるシステムの動作の新たな正常変動パターンを学習することができる。この適応化では、遅延ウィンドウ、手動(ユーザー駆動型)、後続の、範囲外、範囲内、および制御変数駆動型の適応アルゴリズムのうち、少なくとも１つを利用することができる。
【００７４】
第１のセンサー集合を利用してボイラーの燃料/ガスの状態を監視し、第２のセンサー集合を利用してボイラーの水/蒸気の状態を監視することができる。対象構成要素は化石燃料発電所環境のボイラーであってもよい。
【００７５】
上記の幾つかの実施形態には、化石燃料発電所内のボイラーが含まれる。しかしながら、対象構成要素が原子力発電所の蒸気生成器であってもよいことを当業者は理解するであろう。その場合、第１のセンサー集合は、原子力発電所の蒸気生成器の一次側の高圧水状態を監視するであろう。一般に、本明細書で説明した方法で利用する第１のセンサー集合は、蒸気生成装置の「高温側の状態」を監視する。「高温側」は、動力源から熱エネルギーを伝える流体を含む。動力源は原子力発電所の炉心または化石燃料発電所の燃焼領域である。
【００７６】
視覚インターフェースを提供して蒸気生成装置の構成要素をグラフィカルに表示し、蒸気生成装置の管束部内の熱電対位置に対する残差値を示すことができる。
【００７７】
幅広い様々な修正、変更、および組み合わせを、本発明の精神および範囲から逸脱することなく上記の実施形態に関して行うことができること、および係る修正、変更、および組み合わせは本発明概念の範囲内にあると見なされることを当業者は認識するであろう。
【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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【国際調査報告】
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