(57)【要約】【課題】プラントの静定状態の判別とデータの抽出作業を自動化し、複数データが同時に静定状態にあるような条件でのデータ抽出が可能な静定状態判別アルゴリズムを用いて、高精度な静定状態の抽出が可能なプラントデータ処理装置、その方法及びそのプログラム媒体を提供する。【解決手段】データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報と、時刻を基準にしたデータ処理手段と、一次静定判別手段と、静定判別記憶手段と、二次静定判別手段と、静定判別記憶手段にて記憶した二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段とを具備する。【選択図】図１
2005285005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、
前記データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、
前記一次静定判別手段の出力を記憶する静定判別記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶手段に記憶された前記一次静定判別信号から静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として前記静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、
前記静定判別記憶手段に記憶された前記二次静定判別信号と前記プラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、
前記データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段と
を具備することを特徴とするプラントデータ処理装置。
【請求項２】
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、
前記データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記複数のデータ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その判別結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、
前記一次静定判別手段の判別結果を記憶する静定判別記憶手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶手段に記憶されている前記一次静定判別信号に基づいて静定状態の二次判別を行い、その判別結果を二次静定判別信号として前記静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の処理を行う複数の前記データ処理手段の中から、動作させるべきデータ処理手段を指定する一次切替手段及び複数の前記二次静定判別手段の中から、動作させるべき二次静定判別手段の指定を行う二次切替手段の切替を行う切替制御手段と、
前記静定判別記憶手段に記憶された前記二次静定判別信号と前記プラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、
前記データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段と
を具備することを特徴とするプラントデータ処理装置。
【請求項３】
前記一次静定判別手段は、前記データ処理情報に記憶されたしきい値と、前記データ処理手段の演算結果を比較して所定の値以下であれば、その演算結果を前記一次静定判別信号として出力することを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項４】
前記二次静定判別手段は、前記静定判別記憶手段に記憶された対象となる前記一次静定判別信号の中で前記データ処理情報に記憶された所定の数以上の信号が静定であった場合に、前記二次静定判別信号として静定を出力することを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項５】
前記二次静定判別手段は、前記静定判別記憶手段に記憶された前記一次静定判別信号に対して、非静定状態から静定状態に変化した時刻から前記データ処理情報に記憶された所定の時間を経過する間は、非静定を出力することを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項６】
前記データ処理情報は、前記一次切替手段または前記二次切替手段の切替を任意に行う設定情報を有することを特徴とする請求項２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項７】
前記複数のデータ処理手段は、それぞれ、選択された前記プラントデータ信号の共通な時刻から処理を開始し、処理時間の区間の中で共通な時間周期だけずらしてそれぞれ所定の方法でデータを抽出し、時刻を基準にしたデータ処理を行い、その結果を前記一次静定判別手段に出力することを特徴とする請求項２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項８】
前記複数のデータ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号に対して、一定時間周期毎にデータを分割し、それぞれの平均、分散、最大値および最小値などの統計量のうち、いずれか１種類の統計量を求めることを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項９】
前記データ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の２つのデータを抽出し、その２つのデータの移動平均の差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項１０】
前記データ処理手段は、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の２つのデータを抽出し、所定の時間幅の２つの時刻におけるデータ値の差を取り変化率を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項１１】
前記データ処理手段は、指定された前記選択プラントデータ信号の時系列予測モデルを持ち、指定された時間区間の前記選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅のデータを抽出し、そのデータを時系列予測モデルの入力信号として、ある時刻の予測計算を行い、その結果と計測値との差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項１２】
前記データ演算手段は、入力された前記プラントデータ信号の中から、前記静定判別記憶手段に記憶されていて、前記二次静定判別信号の値が静定状態である時刻のデータについて、前記データ処理情報手段に記憶された所定の時間幅の平均値を単数または複数の信号について求め、各平均値を基にプラント特性の評価や診断に関する演算を行うことを特徴とする請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置。
【請求項１３】
コンピュータによってプラントのデータ処理を行うための方法であって、
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、
前記データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、
プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、
前記一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶ステップで記憶された前記一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶ステップへ出力する二次静定判別ステップと、
前記静定判別記憶ステップで記憶された前記二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、
前記データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップと
を有することを特徴とするプラントデータ処理方法。
【請求項１４】
コンピュータによってプラントのデータ処理を行うためのプログラムであって、
プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、
前記データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、
前記プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、
前記一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、
前記データ処理情報を参照し、前記静定判別記憶ステップに記憶された前記一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別ステップと、
前記静定判別記憶ステップに記憶された前記二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、
前記データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プラントからデータを収集し、その静特性を得るためにデータを処理する装置、その方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術の実施例として、プラント及び関連装置を図１１に示す。火力、原子力発電プラントや、鉄鋼・石油化学・紙パルプなど一般産業分野でのプラント９１０があり、このプラントの圧力、温度、流量信号や、制御の設定値、ＯＮ／ＯＦＦデジタル信号など、広い意味でのプラントデータは、プラントデータ収集装置９１１によりプラントから収集され記憶される。プラントデータ収集装置９１１としては、制御機能を兼ね備えた分散形制御システムＤＣＳや専用のＰＣベースシステムなど色々な種類のものがある。プラントデータ収集装置９１１からプラントデータを受け取り、データ処理を実行するのが、プラントデータ処理装置９１２であり、その結果を記録するのが、データ処理結果ファイル９１３である。
【０００３】
プラントデータ処理には、目的により、色々なものがあるが、本発明では、プラントの特性評価や診断などに用いる静特性データを得るための処理装置を対象とする。厳密に静特性データの処理だけの装置でなくとも、プラント特性評価や診断などの装置の一機能として静特性データが含まれているデータ処理装置でもよい。
【０００４】
プラントデータを用いた特性評価の例を、図２および図３に示す。ただし、本発明の範囲は、この例に限定されるものではない。
【０００５】
図２は、ボイラの燃料流量と蒸気流量を主体として、時間軸方向にプロットしたものであり、次の特徴がある。
（１）区間１は、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
（２）区間２は、燃料流量が増加した後、ボイラ配管などの金属部分の熱容量などにより、蒸気流量は燃料流量よりも遅れて増加する。
（３）区間３は、区間１と同様に、燃料流量と蒸気流量がともに振れており、変動が大きい。
（４）区間４は、長時間一定負荷で制御されており、外乱などもなくて、次第に各流量安定し、変動が小さくなる。
【０００６】
図３は、図２のデータを、燃料流量と蒸気流量の相関グラフとしてプロットしたものである。白丸（○）及び黒丸（●）が、燃料流量と蒸気流量の対応するデータを表しており、斜めに描かれた破線は、理想的な関係を表す直線である。すなわち、プラントの運転に変動がなく、着目するデータに遅れなどの動特性がなく、伝熱部などの汚れや故障などによる特性変化もない場合には、各データはこの直線の上に載るべきものである。
【０００７】
区間１のプロットでは、燃料・蒸気流量とも変動が大きいため、理想直線上のある幅で、ばらつく結果となる。区間２のプロットでは、燃料流量に対して蒸気流量が遅れて増加するため、直線から大きく外れてヒステリシスの片側を示すような曲線状に分布する結果となっている。区間３のプロットでは、まだ変動が大きく、理想直線のある幅で、ばらついている。区間４では、変動が小さくなり、初めて直線上に載る結果となっている。
【０００８】
図３の理想直線と区間４のプロット結果より、プラントの特性が評価できる。すなわち、区間４のプロットが図示したとおり直線上にのっていれば、プラントの特性は理想どおりであるといえるし、そうでなければ、伝熱面の汚れや制御系の不調などが、夫々特性に悪影響を与えている可能性があると判断できる。
【０００９】
したがって、高精度なプラント特性評価を行うためには、区間４のように、外乱などによる変動がなく、振れが少ないデータを抽出して、燃料流量と蒸気流量が共に静定している状態を判別し、抽出する必要がある。
【００１０】
本発明では、区間４のように、遅れや外乱の影響がなく、変動がある小さい幅に収まっているプラントの状態を「静定状態」と呼び、その時のデータを「静特性データ」と呼び、それ以外の区間１〜３のデータと区別している。なお、区間１〜３のデータは、外乱や制御による変動や動特性による影響など色々なものを含んでいる。
【００１１】
この静特性データの「切り出し」は、適切で簡便なアルゴリズムがないため、従来は、人間が、図２のグラフを評価して、区間４の開始・終了時刻に当りを付け、データを切り出すという作業を行っていた。すなわち、図１１のプラントデータ処理装置９１２におけるデータ処理は、人間が代わりに行っている場合が多かった。
【００１２】
そのため、圧力・流量・温度などのように、評価すべきデータの種類が多い場合、または、時間方向に長い範囲を対象とする場合は、データ量が膨大となる一方で、人間系で処理可能な作業量に限界があるため、ある程度限定した範囲の中でデータ処理をして評価せざるを得ないという問題があった。
【００１３】
従来提案された発明の中でも、このような問題に取り組んだものがあり、本発明のプラントデータ処理装置９１２に相当する静特性データの抽出装置が提案されている（例えば特許文献１を参照）。図１２は、このデータ処理装置の概略構成図を示している。
【００１４】
同図は、図示していないプラント９１０より取り込んだプラントデータ９００に対して、データ処理の対象とするデータを指定するデータ指定手段９０１と、プラントデータ９００からデータ指定手段９０１により指定されたデータを選択する対象データ選択手段９０２と、選択されたデータに対して、ある演算処理を実施し、静特性状態にあるかどうか判別し、静特性データのみ抽出するデータ処理及び判別手段９０３と、抽出された静特性データをデータ演算結果９０６として保存するデータ保存手段９０５より構成されている。
【特許文献１】特開２０００−３１１０１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
上述した図１２に示した従来のデータ処理装置のアルゴリズムによれば、単一のプラントデータを抽出することはできるが、提案されているデータ処理及び判別手段９０３のアルゴリズムが一体となっているので、静定状態を判別する手段及びそのためのデータ処理手段に容易に分離できないため、複数のデータが同時に静定状態にあるようなデータの抽出や、複数の静定状態判別アルゴリズムを並列に活用した高精度な静定状態の抽出は、容易に行えないといった課題があった。
【００１６】
したがって、本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、プラントの静定状態の判別とデータの抽出作業を、人手によらず自動化し、複数データが同時に静定状態にあるような条件でのデータ抽出が可能であるとともに、複数の静定状態判別アルゴリズムを並列に用いて、高精度な静定状態のデータ抽出ができるプラントデータ処理装置と処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記目的を達成するために、請求項１のプラントデータ処理装置は、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時間幅を基準にした処理を行うデータ処理手段と、データ処理情報を参照し、データ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、一次静定判別手段の出力を記憶する静定判別記憶手段と、データ処理情報を参照し、静定判別記憶手段に記憶された一次静定判別信号から静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、静定判別記憶手段に記憶された二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段とを具備することを特徴とする。
【００１８】
請求項２のプラントデータ処理装置は、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定手段と、データ指定手段により指定されたデータを選択する対象データ選択手段と、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の時間幅を基準にした処理を行うデータ処理手段と、データ処理情報を参照し、複数のデータ処理手段の処理結果から静定状態の一次判別を行い、その判別結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別手段と、一次静定判別手段の判別結果を記憶する静定判別記憶手段と、データ処理情報を参照し、静定判別記憶手段に記憶されている一次静定判別信号に基づいて静定状態の二次判別を行い、その判別結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別手段と、データ処理情報を参照し、対象データ選択手段により選択された選択プラントデータ信号の処理を行う複数のデータ処理手段の中から、動作させるべきデータ処理手段を指定する一次切替手段及び複数の二次静定判別手段の中から、動作させるべき二次静定判別手段の指定を行う二次切替手段の切替を行う切替制御手段と、静定判別記憶手段に記憶された二次静定判別信号とプラントデータ信号に基づいて、所定の演算を行うデータ演算手段と、データ演算手段による演算結果を表示する演算結果表示手段とを具備することを特徴とする。
【００１９】
請求項３のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置において、一次静定判別手段が、データ処理情報に記憶されたしきい値と、データ処理手段の演算結果を比較して所定の値以下であれば、その演算結果を一次静定判別信号として出力することを特徴とする。
【００２０】
請求項４のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置において、二次静定判別手段は、静定判別記憶手段に記憶された対象となる一次静定判別信号の中でデータ処理情報に記憶された所定の数以上の信号が静定状態であった場合に、二次静定判別信号として静定を出力することを特徴とする。
【００２１】
請求項５のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置において、二次静定判別手段は、静定判別記憶手段に記憶された一次静定判別信号に対して、非静定状態から静定状態に変化した時刻からデータ処理情報に記憶された所定の時間を経過する間は、非静定を出力することを特徴とする。
【００２２】
請求項６のプラントデータ処理装置は、請求項２に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理情報は、一次切替手段または二次切替手段の切替を任意に行う設定情報を有することを特徴とする。
【００２３】
請求項７のプラントデータ処理装置は、請求項２に記載のプラントデータ処理装置において、複数のデータ処理手段は、それぞれ、選択された前記プラントデータ信号の共通な時刻から処理を開始し、処理時間の区間の中で共通な時間周期だけずらしてそれぞれ所定の方法でデータを抽出し、時刻を基準にしたデータ処理を行い、その結果を一次静定判別手段に出力することを特徴とする。
【００２４】
請求項８のプラントデータ処理装置は、請求項２に記載のプラントデータ処理装置において、複数のデータ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号に対して、一定時間周期毎にデータを分割し、それぞれの平均、分散、最大値および最小値などの統計量のうち、いずれか１種類の統計量を求めることを特徴とする。
【００２５】
請求項９のプラントデータ処理装置は、請求項２に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の２つのデータを抽出し、その２つのデータの移動平均の差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
【００２６】
請求項１０のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置において、データ処理手段は、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅の２つのデータを抽出し、所定の時間幅の２つの時刻におけるデータ値の差を取り、変化率を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間幅をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
【００２７】
請求項１１のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置おいて、データ処理手段は、指定された選択プラントデータ信号の時系列予測モデルを持ち、指定された時間区間の選択プラントデータ信号の中から、所定の時間幅のデータを抽出し、そのデータを時系列予測モデルの入力信号として、ある時刻の予測計算を行い、その結果と計測値との差を計算し、さらに一定時間周期だけ所定の時間をずらして、同様な計算を繰り返すことを特徴とする。
【００２８】
請求項１２のプラントデータ処理装置は、請求項１または２に記載のプラントデータ処理装置おいて、データ演算手段は、入力されたプラントデータ信号の中から、静定判別記憶手段に記憶されていて、二次静定判別信号の値が静定状態である時刻のデータについて、データ処理情報手段に記憶された所定の時間幅の平均値を単数または複数の信号について求め、各平均値を基にプラント特性の評価や診断に関する演算を行うことを特徴とする。
【００２９】
請求項１３のプラントデータ処理方法は、コンピュータによってプラントのデータ処理を行うための方法であって、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、データ処理情報を参照し、対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、データ処理情報を参照し、データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、データ処理情報を参照し、静定判別記憶ステップで記憶された一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶ステップへ出力する二次静定判別ステップと、静定判別記憶ステップで記憶された二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップとを有することを特徴とする。
【００３０】
請求項１４のプラントデータ処理プログラムは、コンピュータによってプラントのデータ処理を行うためのプログラムであって、プラントから入力されたプラントデータ信号の中から、対象とするデータを指定するデータ指定ステップと、データ指定ステップにより指定されたデータを選択する対象データ選択ステップと、プラントデータ信号の処理及び静定状態の判別を行うデータ処理情報を記憶するデータ処理情報記憶ステップと、
データ処理情報を参照し、対象データ選択ステップにより選択された選択プラントデータ信号の時刻を基準にした処理を行うデータ処理ステップと、データ処理情報を参照し、データ処理ステップの結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号として出力する一次静定判別ステップと、一次静定判別ステップの出力結果を記憶する静定判別記憶ステップと、データ処理情報を参照し、静定判別記憶ステップに記憶された一次静定判別信号に基づき、静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号として静定判別記憶手段へ出力する二次静定判別ステップと、静定判別記憶ステップに記憶された二次静定判別信号に基づき、所定の演算を行い、演算結果を出力するデータ演算ステップと、データ演算ステップによる演算結果を表示する演算結果表示ステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、膨大な量のプラントデータに対しても、容易に静定データを抽出し、より高精度な静定判別を行うことができ、判別結果の信頼性が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施例１について、図１を用いて説明する。  
【実施例１】
【００３３】
図１は、本実施例のプラントデータ処理装置の構成図を示す。入力されたプラントデータ信号１２２に対して、対象とするデータを指定するデータ指定手段１０１と、入力されたプラントデータの中からデータ指定手段１０１により指定されたデータを選択する対象データ選択手段１０３と、データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報１０７と、必要によりデータ処理情報１０７を参照し、対象データ選択手段１０３により選択された選択プラントデータ信号１２３に対して、処理を行うデータ処理手段１０５と、必要によりデータ処理情報１０７を参照し、データ処理手段１０５の結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号１２４として出力する一次静定判別手段１０６と、一次静定判別手段１０６の出力結果を記憶する静定判別記憶手段１１０と、必要によりデータ処理情報ファイル１０７を参照し、静定判別記憶手段１１０に記憶される一次静定判別信号１２４に基づき静定状態の二次判別を行い、その結果を二次静定判別信号１２５として、静定判別記憶手段１１０へ出力する二次静定判別手段１１２と、静定判別記憶手段１１０にて記憶した二次静定判別信号１２５とプラントデータ信号１２２に基づき、規定の演算を行うデータ演算手段１２０と、データ演算手段１２０の演算結果を表示する演算結果表示手段１２１とから構成されている。ただし、演算結果表示手段１２１は、必須ではなく、データ記憶装置などでもよいし、他の装置へ出力する構成となっていてもよい。
【００３４】
以下、本発明の実施例１の機能動作を、図１乃至７を用いて説明する。  
プラントデータ処理装置の目的は、上述のとおり、入力されたプラントデータに対して、そのデータが静定状態にあるかどうかを判別し、静定状態であれば、所定の演算を行うことにある。
【００３５】
プラントデータ１００として、例えば、図２に示す排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量、燃料流量を想定する。ただし、本発明は、これらのデータに限定されるものではない。
【００３６】
また、入力されるデータは、別の装置からオンラインリアルタイムで入力されるデータでもよいし、電子ファイルとしてオフラインで入力されるデータでもよい。この時、各種データの処理は、プラントデータに付属するタイムスタンプ（データを収集した時刻）に基づいて行われる。
【００３７】
上述の４種類の時系列データは、プラントデータ信号１２２として、プラントデータ処理装置へ入力される。このうち、静定判別やデータ処理を行う対象のデータ、データ処理開始−終了時刻などを、データ指定手段１０１で指定する。本実施例では、蒸気流量と燃料流量が指定されたものとする。その指定は、対象データ選択手段１０３に伝わり、ここで４種類の時系列データの中から、対象とする蒸気流量と燃料流量データのみが抽出される。
【００３８】
このデータ指定手段１０１と、対象データ選択手段１０３は、プラントデータ処理装置内部ではなく、図１１に示した上流側のプラントデータ収集装置９１１側に持っていてもよい。また、入力された全種類のデータ全ての時刻について、必ず処理を行うのであれば、データ指定手段１０１や対象データ選択手段１０３はなくともよい。
【００３９】
抽出されたデータは、選択プラントデータ信号１２３として、データ処理手段ａ１０５へ入力される。入力されたデータは、ある一定周期毎に区切って処理され、所定のアルゴリズムに基づき、静定状態を判別するためのデータ処理を行う。
【００４０】
データ処理を行った結果は、一次静定判別手段ａ１０６へ出力され、ここでデータ処理情報１０７に記憶されたしきい値と比較されて、静定状態にあるかどうかが判定される。
【００４１】
一次静定判別手段ａ１０６は、上述の周期の処理結果に基づいて、静定状態であれば「１」、静定状態でなければ「０」を出力し、静定判別記憶手段１１０に記憶させる。各周期毎の処理は繰り返し行われるため、結果として入力されたデータの時間幅に対して、０又は１の判別結果のデータ列が生成される。詳細は後述するように、図１０の一次静定判別信号ような結果となる。
【００４２】
データ処理手段ａ１０５と一次静定判別手段ａ１０６は、分割せずにひとまとまりの手段として実現してもよい。
【００４３】
このように、データ処理手段や一次静定判別手段を用いて、その判別結果を「０」、「１」等で規格化し、静定判別記憶手段へその結果を記憶させることにより、データ処理手段のアルゴリズムと判別結果の間の独立性が高まり、アルゴリズムの入れ替えが容易となる。
【００４４】
一次静定判別手段は、静定状態にあるかどうかを、データに変動があるかどうかで判別する。例えば、以下の４つのデータ処理アルゴリズムのうちのいずれかを用いることにより、静定状態か非静定状態かを判別している。
（１）ある指定された時間幅の平均や分散、最大値、最小値などの統計量を求め、しき値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
（２）指定された２つの時間幅グループのデータに対して、それぞれ移動平均を求め、さらに、その２つの移動平均の差を計算し、その差をしきい値と比較してある値以下であれば静定状態とする。
（３）指定された２つの時刻のデータの差をとり、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
（４）指定されたデータの時系列予測モデルを持ち、そのモデルにある時間幅のデータ入力して、ある時刻のデータ値の予測を行い、その値と該当時刻のデータの真値との差を求め、それをしきい値と比較して、ある値以下であれば静定状態とする。
【００４５】
上記の判別アルゴリズム（１）〜（４）（Ａ−（１）〜Ａ−（４））について、以下に詳しく述べる。
【００４６】
アルゴリズム（１）（Ａ−（１））では、例えば、図４に示した時系列データにおいて、ある時間幅Ｔ４で、統計量（平均値、分散、最大値、最小値など）の計算が行われ、結果がデータ処理情報１０７に記憶されているしきい値と比較される。この計算は、ある時間幅Ｔ３毎に繰り返し行われ、図４の例では、区間（１）−１から（１）−５までが、それぞれ計算されている。
【００４７】
この例では、しきい値の大きさが適切に設定されていれば、変動が小さい区間（１）−５を静定状態とすることができる。
【００４８】
どの統計量を計算するかは、予め、データ処理情報１０７に記憶しておく。また、Ｔ３とＴ４の大小関係には特に制約は設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。Ｔ３＜Ｔ４でもよい。静定であれば、一次静定判別信号１２４として、例えば「１」が出力される。
【００４９】
アルゴリズム（２）（Ａ−（２））では、図５に示したデータにおいて、データ処理情報１０７に記憶された時間幅Ｔ１，Ｔ２にて、それぞれ移動平均（２）−１ａ、（２）−１ｂを計算する。この差をしきい値と比較して、そのしきい値よりも小さければ、静定状態とする。さらに、ある時間幅Ｔ３だけずらして、移動平均（２）−２ａ、（２）−２ｂの計算を行い、同様に静定状態の判別計算を行う。またさらに、ある時間幅Ｔ３だけずらした計算を繰り返し行う。
【００５０】
静定状態であれば、一次静定判別信号１２４として、例えば「１」が出力される。Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３の間の大小関係に制約は設けない。
【００５１】
アルゴリズム（３）（Ａ−（３））では、図６に示したデータにおいて、データ処理情報１０７に記憶された時間幅Ｔ５にて、○印のデータ値の差を計算し、この差をしきい値と比較する。差がそのしきい値よりも小さければ、静定状態とする。さらに、ある時間幅Ｔ３だけずらして同様の計算を繰り返し行い、静定状態の判別計算を行う。この例では、しきい値の大きさが適切に設定されていれば、変動が小さい区間（３）−５を静定状態とすることができる。
【００５２】
また、Ｔ３とＴ５の大小関係には特に制約は設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。静定状態であれば、一次静定判別信号１２４として例えば「１」が出力される。
【００５３】
アルゴリズム（４）（Ａ−（４））では、次のような計算式で予測モデルを作成する。ここで、ｔは、ある時刻、ｔ−１は、ある時刻より１サンプル前の時刻、ａ１〜ａＮは、予測モデルのパラメータ、Ｘ［ｔ］は、ある時刻ｔにおけるプラントデータ、Ｙ［ｔ］は、ある時刻ｔにおけるプラントデータの予測値とする。各サンプル時刻は、連続データをある一定周期でサンプリングした離散的な値である。
【００５４】
Ｙ［ｔ］＝ａ１ Ｘ［ｔ−１］＋ａ２Ｘ［ｔ−２］ + … + ａＮ Ｘ［ｔ−Ｎ］
上記の予測モデル式に、図７の実線で示されるプラントデータ（時間幅Ｔ７）が入力され、ある時刻ｔにおける予測値Ｙ［ｔ］が図の●印で示され、データの真値Ｘ［ｔ］が○印で示される。この時Ｘ［ｔ］とＹ［ｔ］の差を計算し、この差がしきい値よりも小さければ、静定状態とする。ある時間幅Ｔ３毎にこの計算を繰り返す。
【００５５】
また、Ｔ３とＴ７の大小関係には、特に制約を設けないので、各区間の計算データが一部重複してもよい。静定状態であれば、一次静定判別信号１２４として、例えば「１」が出力される。
【実施例２】
【００５６】
以下、本発明の実施例２について、図８を用いて説明する。  
図８の構成のデータ処理装置は、図１の構成に加えて、複数のデータ処理手段ａ１０５およびデータ処理手段ｂ１０８と二次静定判別手段ａ１１２および二次静定判別手段ｂ１１３、また、それらを切り替えるための切替制御手段１０２、一次切替手段１０４および二次切替手段１１１を持つ点が異なっている。上述のデータ処理手段および二次静定判別手段は、２つに限らずより多く備えていてもよい。
【００５７】
この構成においても、入力されたプラントデータ信号１２２のそれぞれに対して、前述の一次静定判別手段のアルゴリズムのうち、適切なアルゴリズムを選択して使い分けることができる。さらに、二次静定判別手段も適切なアルゴリズムを選択して使い分けることができる。
【００５８】
図８の構成について、以下に詳述する。  
入力されたプラントデータ信号１２２に対して、対象とするデータを指定するデータ指定手段１０１と、入力されたプラントデータの中からデータ指定手段１０１により指定されたデータを選択する対象データ選択手段１０３と、データの処理や静定状態の判別を行うために必要な情報を記憶するデータ処理情報１０７と、データ処理情報１０７を参照し、データ指定手段１０１において指定されたデータに基づいて、一次切替手段１０４や二次切替手段１１１の切替を行う切替制御手段１０２と、切替制御手段１０２の切替信号に基づき、複数のデータ処理手段ａ１０５およびデータ処理手段ｂ１０８の中で、動作する手段の指定を行う一次切替手段１０４と、データ処理情報１０７を参照し、対象データ選択手段１０３により選択された選択プラントデータ信号１２３に対して処理を行うデータ処理手段ａ１０５およびデータ処理手段ｂ１０８と、データ処理情報１０７を参照し、データ処理手段ａ１０５あるいはデータ処理手段ｂ１０８の結果に対して静定状態の一次判別を行い、その結果を一次静定判別信号１２４として出力する一次静定判別手段１０６と、一次静定判別手段１０６の出力結果を記憶する静定判別記憶手段１１０と、切替制御手段１０２の切替信号に基づき、複数の二次静定判別手段ａ１１２および二次静定判別手段ｂ１１３の中から、動作する手段の指定を行う二次切替手段１１１と、データ処理情報１０７を参照し、静定判別記憶手段１１０に記憶される一次静定判別信号１２４に基づいて、静定状態の二次判別を行い、結果を二次静定判別信号１２５として静定判別記憶手段１１０へ出力する二次静定判別手段ａ１１２および二次静定判別手段ｂ１１３と、静定判別記憶手段１１０にて記憶した二次静定判別信号１２５とプラントデータ信号１２２に基づき、所定の演算を行うデータ演算手段１２０と、データ演算手段１２０の演算結果を表示する演算結果表示手段１２１とから構成されている。
【００５９】
ただし、演算結果表示手段１２１は必須ではなく、データ記憶装置などでもよいし、他の装置へ出力する構成となっていてもよい。
【００６０】
以下、本実施例２の機能動作について、図９および図１０を用いて説明する。すなわち、データ処理情報１０７や静定判別記憶手段１１０に記憶されるデータの例を示し、データ処理手段や二次静定判別手段の切替動作について説明する。
【００６１】
図９は、データ処理情報１０７が記憶するデータの内容を示す。データ指定手段１０１にて、静定判別を行うときのモードと、静定判別対象のデータを指定する。本実施例においては、モードは全体監視を、静定判別対象データは排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量および燃料流量を指定した場合について、以下に一例として説明する。
【００６２】
この時、切替制御手段１０２は、データ指定手段１０１より、「モード＝全体監視、静定判別対象データ＝排ガス温度、蒸気温度、蒸気流量、燃料流量」の指示信号を受けて、データ処理情報１０７から、対応する情報データを読み出す。
【００６３】
モードとして全体監視が指定された場合には、表のＴａｂｌｅ０の３行目のデータを参照し、データ処理手段や一次静定判別手段用のデータとしては、第３列より、表のＴａｂｌｅ３を参照すればよい。
【００６４】
また、切替制御手段１０２は、表のＴａｂｌｅ３の第２列および第３列を参照して、対象データ毎に複数あるデータ処理手段の中から適切なものを選択して、その結果を一次切替手段に出力する。
【００６５】
一次切替手段１０４は、複数あるデータ処理手段の中から適切なものへ切り替える。図８では、データ処理手段ａ１０５、データ処理手段ｂ１０８の２つしか記載していないが、これらがよりたくさんあっても、同じように切替動作が実行される。本実施例では、データ処理手段として、排ガス温度はデータアルゴリズムＡ−（１）、蒸気温度はＡ−（２）、蒸気流量はＡ−（３）、燃料流量はＡ−（４）に対応したデータ処理手段へそれぞれ切り替えられる。
【００６６】
このように、入力されたデータの種類によって、複数のアルゴリズムの中から、入力されたデータの特性に適したアルゴリズムを選択して使うことにより、精度の高い静定判別を行うことができる。
【００６７】
さらに、切替制御手段１０２は、表のＴａｂｌｅ０の第４列を参照して、二次静定判別手段として何を用いればよいかを認識する。その結果を二次切替手段１１１へ出力し、二次切替手段１１１は、該当する二次静定判別手段へ切り替える。この例では、ＡＮＤ型に対応したものへ切り替えている。
【００６８】
一方、データ処理手段は、表のＴａｂｌｅ３の各データを参照して処理を行う。アルゴリズムＡ−（１）乃至Ａ−（４）の各パラメータ（図４乃至図７に示したもの）としては、第４乃至８列を用いて、対応する値を読み出す。
【００６９】
一次静定判別手段は、表のＴａｂｌｅ３の第９列を参照して、しきい値とする値を読み出す。このしきい値は、同表の例で示したものでなくとも、各アルゴリズム毎にそれぞれ設定されていてもよい。
【００７０】
図１０にプラントデータの例を示すとともに、この時、静定判別記憶手段１１０にて記憶される一次静定判別信号１２４と二次静定判別信号１２５の例を示す。ここで、ｔ０は処理開始時刻とし、ｔ１乃至ｔ５は、ｔ０にＴ３（図４乃至７及び図９における共通時間周期）の整数倍を加算した時刻とする。ｔ３＋１は、Ｔ３をサンプリング周期として離散値表現したものである。すなわち、ｔ３＋１＝ｔ３＋１×Ｔ３である。
【００７１】
プラントデータ信号１２２として入力されたデータの波形が、図１０に示すようなものであった場合、上述したプラントデータ処理装置の動作により、一次静定判別手段１０６の結果として、図１０に示す一次静定判別信号１２４が出力される。ここで「１」は静定状態、「０」は静定でない状態を表すものとする。
【００７２】
同図に示した４種類のプラントデータは、それぞれ異なるデータ処理手段で処理されたが、４つのデータ処理手段は、それぞれ選択プラントデータ信号１２３の共通な時刻（ｔ０）から処理を開始し、さらに、その時間区間の中で共通な時間周期（図４乃至７及び図９におけるＴ３）だけずらしてデータ処理を行うものとする。このようにすると、図１０に示すとおり、時間周期Ｔ３の整数倍となる時刻毎に、必ず４種類のプラントデータの一次静定判別結果が得られる。
【００７３】
このように、Ｔ３を共通とすることで、複数のデータ処理アルゴリズムを並用した時でも、同じ時間に対して静定・非静定の判断をすることができ、静定判別結果を規格化することができる。つまり、複数のプラントデータに対して、それぞれ異なるアルゴリズムを適用しても、その判別結果は同じ時刻にそろえられている。
【００７４】
したがって、アルゴリズムとその判別結果の間の独立性が高まり、色々なアルゴリズムの入れ替えが容易となり、さらに適切なアルゴリズムを使用することで、高精度な静定判別を行うことができる。
【００７５】
データ処理手段１０７の情報に基づき、二次切替手段１１１により選択された二次静定判別手段（１１２または１１３）では、ＯＲまたはＡＮＤの型が選択されて、一次静定判別信号１２４に基づき、二次静定判別信号１２５の演算を行う。
【００７６】
例えば、図９において、「全体監視」モードが選択されている場合には、表のＴａｂｌｅ０の３行目の情報よりＡＮＤ型が選択されており、表のＴａｂｌｅ３のＮｏ．１乃至４の信号のＡＮＤをとる。すなわち、図１０における、４種類のデータの各時刻毎の一次静定判別信号１２４のＡＮＤをとる。その結果は、ｔ０では、ＡＮＤ（０，０，０，０）＝０であり、ｔ３では、ＡＮＤ（１，１，１，１）＝１である。この時の二次静定判別信号１２５として、該当表（二次静定判別信号１２５）のＡＮＤの行の信号が出力される。
【００７７】
また、「流量監視」モードが選択されている場合には、表のＴａｂｌｅ０の２行目の情報よりＯＲ型が選択されており、表のＴａｂｌｅ２のＮｏ．１乃至２の信号のＯＲをとる。すなわち、図１０における、２種類の流量データの各時刻毎の一次静定判別信号１２４のＯＲをとる。その結果は、ｔ０ではＯＲ（０，０）＝０であり、ｔ１ではＯＲ（１，０）＝１である。この時の二次静定判別信号１２５としては、該当表のＯＲの行の信号が出力される。
【００７８】
単純なＡＮＤとＯＲ以外にも、例えば、４つのうち２つ以上が１であれば１とするなど、適当なアルゴリズムにより判別を行ってもよい。その時に追加が必要となるパラメータは、データ処理情報１０７に記憶させておけばよい。
【００７９】
「全体監視（遅れ＝２）」モードが選択されている場合には、表のＴａｂｌｅ０の５行目の情報よりＡＮＤ型が選択され、表のＴａｂｌｅ３のＮｏ．１乃至４の信号のＡＮＤをとる。すなわち、図１０における、４種類のデータの各時刻毎の一次静定判別信号１２４のＡＮＤをとる。ただし、非静定状態の０から、静定状態の１へ変化した直後は、静定判別をより安全方向で考えたり、さらに信号が落ち着くことを期待して遅れ分を考慮するものとする。すなわち、静定状態となっても、表のＴａｂｌｅ０の第６列のパラメータ値に相当する時刻分だけ非静定状態を出力するものとする。これによって、本来はｔ３から１が出力されるはずであるが、ｔ３とｔ３＋１の２時刻分は０としている。
【００８０】
このように、複数のプラントデータに対して、まず、１つずつのデータを静定判別して、その結果を一次静定判別信号として出力し、次に複数のプラントデータの一次静定判別結果を総合して、最終的に目的とする静定状態に合致しているかどうかを判断することで、プラント全体が静定となっているかどうか、あるいは流量全てが静定しているかなど、複数のプラントデータに基づく静定判別を容易に行うことができる。
【実施例３】
【００８１】
以下、本発明の実施例３として、図１および図８におけるデータ演算手段１２０について説明する。
【００８２】
これまで述べてきたように、入力された複数のプラントデータ信号１２２に対して一次静定状態の判別が行われ、その結果は、二次静定判別信号１２５として出力され、静定判別記憶手段１１０に記憶されていた。
【００８３】
データ演算手段１２０は、静定判別記憶手段１１０に記憶された二次静定判別信号１２５の値や、必要によりデータ処理情報１０７を参照することにより、入力された複数のプラントデータ信号１２２の中から静定状態である時刻のデータを選択して、他の装置へ出力することができる。出力されるデータの時刻は、図１０に示したとおり、まさに二次静定判別信号が１となっている時刻のデータだけでもよいし、共通の周期Ｔ３が短ければ、図４乃至７および図９に示した周期Ｔ３だけ、該当する時刻から遡った時刻でもよい。
【００８４】
また、単に静定状態である時刻のデータを出力するだけではなく、該当する時刻から周期Ｔ３だけ遡った時間幅で平均値をとった値を出力してもよい。
【００８５】
さらに、静特性データや、静特性データの平均値出力機能を備え、下流側にデータ表示システムやプラント特性の評価・診断を行うシステムと組み合わせることにより、図３の●印で示したように、静定データだけを計算・表示することができる。表示されたデータを理想的な特性直線と比較すると、よく一致している。したがって、静特性に基づく精度の高い評価・診断を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
火力、原子力発電プラントや、鉄鋼・石油化学・紙パルプなど一般産業分野でのプラントにおいて、圧力、温度、流量等の高精度の静特性データを求めることにより、信頼度の高い評価・診断を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】プラントデータ処理装置の構成図である。
【図２】プラントデータの例を説明する図である。
【図３】プラント特性評価の例を説明する図である。
【図４】静定状態の判別アルゴリズム（１）を説明する図である。
【図５】静定状態の判別アルゴリズム（２）を説明する図である。
【図６】静定状態の判別アルゴリズム（３）を説明する図である。
【図７】静定状態の判別アルゴリズム（４）を説明する図である。
【図８】複数データ処理手段を備えたプラントデータ処理装置の構成図である。
【図９】データ処理情報の記憶内容を説明する図である。
【図１０】プラントデータの変化と一次静定判別信号と二次静定判別信号の例を説明する図である。
【図１１】従来技術の実施例を説明する図である。
【図１２】従来のデータ処理装置の構成図である。
【符号の説明】
【００８８】
１００…プラントデータ、１０１…データ指定手段、１０２…切替制御手段、１０３…対象データ選択手段、１０４…一次切替手段、１０５…データ処理手段ａ、１０６…一次静定判別手段、１０７…データ処理情報、１０８…データ処理手段ｂ、１１０…静定判別記憶手段、１１１…二次切替手段、１１２…二次静定判別手段ａ、１１３・・二次静定判別手段ｂ、１２０…データ演算手段、１２１…演算結果表示手段、１２２…プラントデータ信号、１２３…選択プラントデータ信号、１２４…一次静定判別信号、１２５…二次静定判別信号。
【図１】
2005285005.tif 000003
【図２】
2005285005.tif 000004
【図３】
2005285005.tif 000005
【図４】
2005285005.tif 000006
【図５】
2005285005.tif 000007
【図６】
2005285005.tif 000008
【図７】
2005285005.tif 000009
【図８】
2005285005.tif 000010
【図９】
2005285005.tif 000011
【図１０】
2005285005.tif 000012
【図１１】
2005285005.tif 000013
【図１２】
2005285005.tif 000014