(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る入力手段と、
真値を推定するための推定モデルを前記被検出対象の動作状態に応じて複数格納する記憶手段と、
前記記憶手段から前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された推定モデルを用い、前記入力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する真値推定手段と、
推定された前記真値および前記検出器信号の実測値を出力する出力手段と、
を具備することを特徴とする検出器校正支援装置。
【請求項２】
前記被検出対象の定期点検直後に学習させて前記推定モデルを構築する推定モデル構築手段と、
前記被検出対象の学習後の動作中に前記推定モデルを用いて前記検出器の評価をおこなう評価手段と、
をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の検出器校正支援装置。
【請求項３】
前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する状態把握手段をさらに具備することを特徴とする請求項１または２に記載の検出器校正支援装置。
【請求項４】
前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求めるドリフト量評価手段をさらに具備することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の検出器校正支援装置。
【請求項５】
前記ドリフト量評価手段により求められたドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める校正量評価手段をさらに具備することを特徴とする請求項４に記載の検出器校正支援装置。
【請求項６】
被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程と、
前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意された、真値を推定するための推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工程と、
選択された推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する工程と、
推定された真値および前記実測値を出力する工程と、
を含むことを特徴とする検出器校正支援方法。
【請求項７】
あらかじめ、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を複数の状態で動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程をさらに有することを特徴とする請求項６に記載の検出器校正支援方法。
【請求項８】
複数の推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択するにあたり、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する工程をさらに有することを特徴とする請求項６または７に記載の検出器校正支援方法。
【請求項９】
前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求める工程をさらに有することを特徴とする請求項６〜８のいずれか一つに記載の検出器校正支援方法。
【請求項１０】
前記ドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工程をさらに有することを特徴とする請求項９に記載の検出器校正支援方法。
【請求項１１】
被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程と、
前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意された、真値を推定するための推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工程と、
選択された推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する工程と、
推定された真値および前記実測値を出力する工程と、
を含む検出器校正支援方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
前記検出器校正支援方法は、あらかじめ、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を複数の状態で動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程をさらに有することを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１３】
前記検出器校正支援方法は、複数の推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択するにあたり、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する工程をさらに有することを特徴とする請求項１１または１２に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１４】
前記検出器校正支援方法は、前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求める工程をさらに有することを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか一つに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１５】
前記検出器校正支援方法は、前記ドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工程をさらに有することを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プラントや機械装置内に配置された各種検出器の健全性を評価し、各種検出器の校正の支援をおこなうための検出器校正支援装置、検出器校正支援方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、たとえば原子炉プラント内に配置された各種検出器の健全性評価および校正支援に適用して有用な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
プラント等内で使用している検出器の健全性確認に関しては、従来は定期検査時などプラントや機械装置の運転が停止したときに、校正、調整作業を実施していた。具体的には、プラント内の対象検出器に基準信号発生器を取り付けて基準入力信号を与え、該検出器が出力する信号が基準出力値と一致しているか否かを確認し、一致していなければ検出器の調整要領に基づいて設定を変更する。たとえば、半導体式差圧検出器であれば、校正・調整時に専用ツールを接続して半導体内部の設定値を専用ツールから変更することとなる。
【０００３】
以上のような検出器の健全性確認手法では、プラント類の運転停止中でなければ実施することができず、検出器の状態を常時好適に保持する点からは好ましくなく、また検出器の健全性確認のため頻繁にプラントの運転を中止するようでは、その運転コストが増大して好ましくない。このような観点から、近年、検出器の健全性確認をプラントの運転中にオンラインで実施する試みがなされ始めている。
【０００４】
図１６は実際に提案され、試験されているものの一例のブロック図であるが、この健全性確認装置１０は、入力手段１１、切替手段１２、健全性評価手段１３、推定手段１４および出力手段１５を備えている。この健全性確認装置１０では、プラントや機械装置（以下、プラント等とする）１から相関のある複数の検出器信号を入力手段１１により健全性確認装置１０に取り込み、切替手段１２に送る。切替手段１２は、後述の健全性評価手段１３により、ドリフトが発生していると判定していない検出器については、入力手段１１から送られたきた検出器信号を後述の推定手段１４に送る。健全性評価手段１３により、ドリフトが発生していると判定している検出器については、推定手段１４で前回推定した推定値を推定手段１４に送る。
【０００５】
推定手段１４は、ニューラルネットワークを内部に有する。このニューラルネットワークは、健全時の検出器信号により事前に内部のパラメータが学習されており、推定手段１４は学習済みのネットワークに複数の検出器信号を入力して、それぞれの検出器信号の推定値を求め、出力する。推定値信号は、入力手段１１より取り込まれた検出器信号との偏差が求められ、健全性評価手段１３に送られる。健全性評価手段１３では、逐次確率比検定と称する一般的な検定手段により個々の検出器における偏差が評価され、偏差が所定の基準値を超えたと確率的に判断できる場合に当該検出器にドリフトが発生していると判断し、検出器が健全でないと判定する。このように、図１６に示す装置によれば、プラント等１の一運転状態、たとえば「定格出力運転」のような運転状態を事前に学習しておき、この状態からのずれを監視するため、ある状態での検出器の健全性を評価することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、図１６に示す従来の装置では、検出器の健全性を評価することはできても、その評価結果から直接検出器の校正や調整をすることはできないという問題点がある。その理由は、検出器を校正するためには、検出器に２種類以上の基準信号を供給し、それぞれの状態において検出器の出力信号が基準値と一致しているか否かを確認し、一致していなければ検出器の調整要領に基づいて、ｙ＝ａＸ＋ｂ（Ｘが基準信号、Ｙが検出器出力）で表される式の傾きａと切片ｂに相当する量の設定を変更する必要があるからである。
【０００７】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、検出器の健全性を複数の動作状態（プラントなどでは運転状態であり、機械装置などでは稼働状態）において評価し、それぞれの状態における評価結果を利用することによって検出器の校正作業を支援する検出器校正支援装置および検出器校正支援方法を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、検出器の校正作業を支援するための検出器校正支援方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明にかかる検出器校正支援装置は、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る入力手段と、真値を推定するための推定モデルを前記被検出対象の動作状態に応じて複数格納する記憶手段と、前記記憶手段から前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された推定モデルを用い、前記入力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する真値推定手段と、推定された前記真値および前記検出器信号の実測値を出力する出力手段と、を具備することを特徴とする。
【０００９】
この請求項１に記載の発明によれば、被検出対象の複数の動作状態において検出器信号の真値を推定することができるので、その推定により得られた真値を基準信号とみなし、その基準信号と検出器信号の実測値との差を複数の動作状態で計算すれば、複数の基準信号に対してドリフト量を評価することが可能となる。
【００１０】
請求項２に記載の発明にかかる検出器校正支援装置は、請求項１に記載の発明において、前記被検出対象の定期点検直後に学習させて前記推定モデルを構築する推定モデル構築手段と、前記被検出対象の学習後の動作中に前記推定モデルを用いて前記検出器の評価をおこなう評価手段と、をさらに具備することを特徴とする。
【００１１】
この請求項２に記載の発明によれば、被検出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力するように校正された直後であるため、そのときに学習させることにより、正しい推定モデルを構築することができる。
【００１２】
請求項３に記載の発明にかかる検出器校正支援装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する状態把握手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１３】
この請求項３に記載の発明によれば、被検出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を自動的に把握することができるので、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを自動的に選択することが可能となる。
【００１４】
請求項４に記載の発明にかかる検出器校正支援装置は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶する記憶手段と、前記記憶手段により記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求めるドリフト量評価手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１５】
この請求項４に記載の発明によれば、被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と真値との組み合わせを二組以上記憶するため、各検出器のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理することにより、各動作状態における検出器の真値とドリフト量を求めることができる。
【００１６】
請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支援装置は、請求項４に記載の発明において、前記ドリフト量評価手段により求められたドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める校正量評価手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１７】
この請求項５に記載の発明によれば、二組以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データが得られるので、請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支援装置を校正処理機能を有する制御装置または検出器の調整信号入力端に接続することによって、被検出対象を動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能となる。
【００１８】
請求項６に記載の発明にかかる検出器校正支援方法は、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程と、前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意された、真値を推定するための推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工程と、選択された推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する工程と、推定された真値および前記実測値を出力する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１９】
この請求項６に記載の発明によれば、被検出対象の複数の動作状態において検出器信号の真値を推定することができるので、その推定により得られた真値を基準信号とみなし、その基準信号と検出器信号の実測値との差を複数の動作状態で計算すれば、複数の基準信号に対してドリフト量を評価することが可能となる。
【００２０】
請求項７に記載の発明にかかる検出器校正支援方法は、請求項６に記載の発明において、あらかじめ、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を複数の状態で動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程をさらに有することを特徴とする。
【００２１】
この請求項７に記載の発明によれば、被検出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力するように校正された直後であるため、そのときに学習させることにより、正しい推定モデルを構築することができる。
【００２２】
請求項８に記載の発明にかかる検出器校正支援方法は、請求項６または７に記載の発明において、複数の推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択するにあたり、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する工程をさらに有することを特徴とする。
【００２３】
この請求項８に記載の発明によれば、被検出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を自動的に把握することができるので、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを自動的に選択することが可能となる。
【００２４】
請求項９に記載の発明にかかる検出器校正支援方法は、請求項６〜８のいずれか一つに記載の発明において、前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求める工程をさらに有することを特徴とする。
【００２５】
この請求項９に記載の発明によれば、被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と真値との組み合わせを二組以上記憶するため、各検出器のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理することにより、各動作状態における検出器の真値とドリフト量を求めることができる。
【００２６】
請求項１０に記載の発明にかかる検出器校正支援方法は、請求項９に記載の発明において、前記ドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工程をさらに有することを特徴とする。
【００２７】
この請求項１０に記載の発明によれば、二組以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データを得ることができるので、請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支援方法を適用した装置を、校正処理機能を有する制御装置または検出器の調整信号入力端に接続することによって、被検出対象を動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能となる。
【００２８】
また、請求項１１〜１５に記載の発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、それぞれ請求項６〜１０に記載した検出器校正支援方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２９】
これら請求項１１〜１５に記載の発明によれば、ハードウェアから独立してソフトウェア製品として記録媒体を容易に配布、販売することができる。また、コンピュータなどのハードウェアを用いてこのソフトウェアを使用することにより、本発明にかかる検出器校正支援技術を容易に実施することができるようになる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について図１〜図１５を参照しながら説明する。
（ハードウェアの構成）
まず、本発明の実施の形態にかかる検出器校正支援装置を構成するハードウェア構成について説明する。以下に説明するハードウェア構成は、後述する実施の形態１〜４において共通である。図１は、本発明の実施の形態にかかる検出器校正支援装置を構成するハードウェア構成を示すブロック図である。
【００３１】
この検出器校正支援装置は、たとえばＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２４、ＦＤＤ（フロッピーディスクドライブ）２６、ディスプレイ２８、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２９、キーボード３１、マウス等（種々のポインティング・デバイスを含む）３２、スキャナ３３、プリンタ３４およびＣＤ−ＲＯＭドライブ３５がバス２０を介して相互に接続された構成となっている。
【００３２】
ＣＰＵ２１は装置全体の制御をおこなう。ＲＯＭ２２はブートプログラム等を記億している。ＲＡＭ２３はＣＰＵ２１のワークエリアとして使用される。ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２４は、ＣＰＵ２１の制御にしたがってＨＤ（ハードディスク）２５に対するデータの書き込みおよび読み出しを制御する。ＦＤＤ（フロッピーディスクドライブ）２６は、ＣＰＵ２１の制御にしたがってＦＤ（フロッピーディスク）２７に対するデータの書き込みおよび読み出しを制御する。
【００３３】
ディスプレイ２８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報等のデータに関するウインドウ（ブラウザ）を表示する。通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２９は、有線または無線の通信回線３０を介して、被検出対象であるプラント等に設けられた互いに相関のある複数の検出器（図示省略）に接続され、それら検出器と内部とのインターフェイスを司る。キーボード３１は、文字、数値、各種指示等の入力のための複数のキーを備える。マウス等３２は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウインドウの移動やサイズの変更、アイコンの選択、移動等をおこなうのに使用される。
【００３４】
スキャナ３３は画像を光学的に読み取るための装置であるが、本実施の形態では必ずしも必要ではない。プリンタ３４は、ウインドウに表示された内容等を印刷する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ３５は、着脱可能な記録媒体であるＣＤ−ＲＯＭ３６に対するデータの読み出しを制御する。
【００３５】
（実施の形態１）
つぎに、本発明の実施の形態１について説明する。図２は、本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。この検出器校正支援装置４０は、入力手段４１、真値推定手段４２、データベース４３および出力手段４５を備えている。図２において符号１は、被検出対象であるプラント等である（他の図においても同じ）。
【００３６】
入力手段４１は、プラント等１に設けられた検出器に接続されるインターフェイスであり、それら検出器から出力された検出器信号を受信する。入力手段４１は、受信した検出器信号を実測値として真値推定手段４２に送信する。また、入力手段４１は、データベース４３から、プラント等１の運転状態（動作状態）に応じた推定モデルを選択するためのインターフェイスを兼ねている。具体的には、たとえばプラント等１の監視者がプラント等１の運転状態をキーボードやマウスなどを操作して選択する。したがって、入力手段４１は、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する選択手段としての機能を有する。入力手段４１は、推定モデルの選択結果を真値推定手段４２に送信する。
【００３７】
前記真値推定手段４２は、推定モデルを用い、入力手段４１から送られてきた実測値に基づいて演算処理をおこない、検出器信号の真値、すなわちプロセスの真の値（以下、推定真値とする）を推定する。真値推定手段４２は、入力手段４１により選択された推定モデルをデータベース４３から読み出して記憶するメモリを有する。真値推定手段４２は、推定真値を、その推定真値を推定する根拠となった実測値とともに出力手段４５に送信する。
【００３８】
前記データベース４３は、プラント等１の複数段階の運転状態に応じた複数の推定モデルを格納した記憶手段である。データベース４３はたとえばハードディスクなどの記憶装置により構成される。ここで複数段階の運転状態として、たとえばプラント等１が原子力プラントの場合には、「冷態停止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」または「定格出力運転中」などである。
【００３９】
前記推定モデルは、事前にモデル内部のパラメータを調整または学習したものであり、たとえば線形モデルやニューラルネットワークなどである。推定モデルの調整や学習は、プラント等１の定期点検直後に、プラント等１を種々の状態で運転させ、そのとき得られた検出器信号の実測値を用いておこなわれる。これは、プラント等１の定期点検直後であれば、各検出器も調整や校正がされた直後であるため、各検出器は正常に動作していると考えられるからである。したがって、入力手段４１、真値推定手段４２およびデータベース４３は、定期点検直後に推定モデルを構築する際の推定モデル構築手段としての機能を有する。
【００４０】
前記出力手段４５は、真値推定手段４２から送られてきた各検出器の実測値と推定真値をたとえば監視システムのディスプレイ（モニタ）やプリンタに出力する。実際に運転中のプラント等１に対して検出器の評価をおこなう際には、入力手段４１、真値推定手段４２およびデータベース４３に加えて出力手段が必要であるため、これらは検出器の評価をおこなう評価手段としての機能を有する。
【００４１】
図３は、推定モデルの一例としてニューラルネットワークの概念を示す模式図である。ニューラルネットワーク自体は公知であるため、ニューラルネットワークの詳細な説明については省略する。図３において、左端の４個のノードは入力層を構成し、右端の４個のノードは出力層を構成する。入力層と出力層の間は中間層である。このニューラルネットワークでは、入力層に検出器信号の実測値を入れると、ネットワーク内部の重み、バイアスおよび変換関数などに基づいて演算がおこなわれ、出力層から各検出器信号の推定真値が出力される。ここで、入力層のノード数と出力層のノード数は一致しており、第ｉ番目のノードへの入力信号に対する推定真値は出力層の第ｉ番目のノードに出力される。なお、入力層、中間層および出力層の各ノード数はネットワークへの入力信号の数に応じて変化するので、図３に示す個数に限らない。
【００４２】
図４は、本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段４１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信し、その実測値を真値推定手段４２に送信する（ステップＳ４１）。また、入力手段４１は、プラント等１の運転状態に応じて真値推定手段４２で用いる推定モデルを交換するため、入力手段４１を介して作業者によりデータベース４３内の適当な推定モデルが選択されたら、その選択結果を真値推定手段４２へ送信する。
【００４３】
真値推定手段４２は、データベース４３に格納された複数の推定モデルの中から、入力手段４１によって選択された推定モデルを選択してＲＡＭなどのメモリに読み込む（ステップＳ４２）。そして、真値推定手段４２は、入力手段４１を介してプラント等１から供給された検出器信号の実測値を用いて推定真値を算出し、その推定真値と、算出に用いた実測値を出力手段４５に送信する（ステップＳ４３）。出力手段４５は、真値推定手段１から送られてきた各検出器の実測値および推定真値をディスプレイやプリンタ等に出力する（ステップＳ４４）。実際に各検出器のドリフト量や校正量を求める場合には、出力手段４５から出力された各検出器の実測値および推定真値を用いて計算する。以上の処理を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるいはプラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこなう。上述した検出器校正支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムはたとえばＦＤやＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤなどの記憶媒体に記憶される（後述する各実施の形態においても同じ）。
【００４４】
実施の形態１によれば、プラント等１の複数の運転状態において検出器信号の推定真値を得ることができるので、その推定真値を基準信号とみなし、その基準信号と検出器信号の実測値との差を複数の運転状態で計算することによって、複数の基準信号に対して検出器のドリフト量を評価することが可能となる。したがって、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化を図ることができる。
【００４５】
（実施の形態２）
つぎに、本発明の実施の形態２について説明する。図５は、本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。この検出器校正支援装置５０は、入力手段５１、真値推定手段５２、状態把握手段５６、データベース４３および出力手段４５を備えている。データベース４３および出力手段４５は実施の形態１の各手段と同じであるので、説明を省略する。
【００４６】
入力手段５１は、プラント等１に設けられた検出器に接続され、それら検出器から出力された検出器信号を受信する。入力手段５１は、受信した検出器信号を実測値として真値推定手段５２および状態把握手段５６に送信する。
【００４７】
前記状態把握手段５６は、入力手段５１を介してプラント等１の各種検出器から供給された検出器信号の実測値に基づいて、プラント等１の運転状態を判定する。状態把握手段５６は、その判定結果を真値推定手段５２に送信する。したがって、状態把握手段５６は、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する選択手段としての機能を有する。
【００４８】
ここで、たとえばプラント等１の運転状態は、「冷態停止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」および「定格出力運転中」の４段階に分割されており、それぞれの運転段階に対して、プラント等１を運転させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の正常値の範囲があらかじめ求められている。状態把握手段５６は、プラント等１の運転中に実際に各種検出器から得られた検出器信号の実測値が、それぞれ対応する検出器信号のいずれの正常値範囲に含まれているかを調べることにより、プラント等１の運転状態を自動的に判定する。
【００４９】
たとえば検出器Ａについて、「冷態停止」、「温態停止」、「５０％出力運転中」および「定格出力運転中」の各状態での検出器信号の正常値範囲はそれぞれ１〜３、３〜５、６〜９および１０〜１３であると仮定する。同様に、検出器Ｂについては、前記各状態での検出器信号の正常値範囲がそれぞれ１〜６、７〜１１、１２〜１４および１５〜１７であり、検出器Ｃについてはそれぞれ１〜２、３〜４、５〜７および８〜１０であると仮定する。たとえばプラント等１の運転中に検出器Ａ、検出器Ｂおよび検出器Ｃから得られた検出器信号の実測値がそれぞれ１、３および２であればプラント等１の運転状態は「冷態停止」であると判定される。また、たとえば検出器Ａ、検出器Ｂおよび検出器Ｃから得られた検出器信号の実測値がそれぞれ１１、１６および９であればプラント等１の運転状態は「定格出力運転中」であると判定される。
【００５０】
なお、すべての検出器について、その検出器信号の実測値が同一の運転状態の正常値範囲に入っている必要はない。つまり、全検出器のうち過半数の検出器について、検出器信号の実測値が同一の運転状態の正常値範囲に入っていれば、その過半数の検出器により支持される運転状態をプラント等１の運転状態であると判定することができる。たとえば検出器Ａと検出器Ｂについて検出器信号の実測値が「定格出力運転中」の正常値範囲に含まれているが、検出器Ｃについては「定格出力運転中」の正常値範囲から逸脱しているような場合でも、このときの運転状態は「定格出力運転中」であると判定される。
【００５１】
前記真値推定手段５２は、実施の形態１の真値推定手段４２と同様に、推定モデルを用い、入力手段５１から送られてきた実測値に基づいて推定真値を演算して求め、その実測値とともに推定真値を出力手段４５に送信する。また、真値推定手段５２は、状態把握手段５６によって判定された推定モデルをデータベース４３から読み出してメモリに記憶する。
【００５２】
実施の形態２では、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２およびデータベース４３は推定モデル構築手段としての機能を有する。また、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２、データベース４３および出力手段４５は評価手段としての機能を有する。
【００５３】
図６は、本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段５１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信し、その実測値を真値推定手段５２および状態把握手段５６に送信する（ステップＳ６１）。状態把握手段５６は、プラント等１の運転状態に応じて真値推定手段５２で用いる推定モデルを交換するため、入力手段５１から供給された各検出器信号の実測値に基づいて、プラント等１の運転状態を把握し、いずれの運転状態にあるかを判定し、その判定結果を真値推定手段５２に送信する（ステップＳ６２）。
【００５４】
真値推定手段５２は、データベース４３に格納された複数の推定モデルの中から、状態把握手段５６によって判定された推定モデルを選択してＲＡＭなどのメモリに読み込む（ステップＳ６３）。そして、真値推定手段５２は、入力手段５１を介してプラント等１から供給された検出器信号の実測値を用いて推定真値を算出し、その推定真値と、算出に用いた実測値を出力手段４５に送信する（ステップＳ６４）。出力手段４５は、真値推定手段１から送られてきた各検出器の実測値および推定真値をディスプレイやプリンタ等に出力する（ステップＳ６５）。実際に各検出器のドリフト量や校正量を求める場合には、出力手段４５から出力された各検出器の実測値および推定真値を用いて計算する。以上の処理を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるいはプラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこなう。
【００５５】
実施の形態２によれば、実施の形態１と同様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化を図ることができるという効果が得られる。また、実施の形態２によれば、プラント等１の運転状態を自動的に把握することができるので、プラント等１の運転状態に応じた推定モデルを自動的に選択することが可能となる。
【００５６】
（実施の形態３）
つぎに、本発明の実施の形態３について説明する。図７は、本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。この検出器校正支援装置６０は、入力手段５１、真値推定手段５２、状態把握手段５６、第１のデータベース６３、第２のデータベース６８、ドリフト量評価手段６７および出力手段６５を備えている。なお、入力手段５１は実施の形態２の入力手段と同じものである。また、第１のデータベース６３は実施の形態１のデータベース４３と同じものである。また、真値推定手段５２は、推定真値および実測値の出力先がドリフト量評価手段６７である点を除いて実施の形態２の真値推定手段と同じものである。また、状態把握手段５６は、プラント等１の運転状態の判定結果をドリフト量評価手段６７にも送信する点を除いて実施の形態２の状態把握手段と同じものである。したがって、入力手段５１、第１のデータベース６３、真値推定手段５２および状態把握手段５６の説明を省略する。
【００５７】
ドリフト量評価手段６７は、プラント等１の運転状態の判定結果を状態把握手段５６から受け取る。また、ドリフト量評価手段６７は、各検出器の実測値と推定真値を真値推定手段５２から受け取る。そして、ドリフト量評価手段６７は、プラント等１の運転状態の判定結果、および各検出器の実測値と推定真値を第２のデータベース６８に送信する。また、ドリフト量評価手段６７は、第２のデータベース６８に格納されている実測値および推定真値を読み出し、実測値および推定真値のそれぞれに対して、検出器ごとで、かつプラント等１の運転状態ごとに平均値を求め、その差をドリフト量として算出する。そして、ドリフト量評価手段６７は、実測値および推定真値の各平均値とともにドリフト量を出力手段６５に送信する。
【００５８】
図８は、第２のデータベース６８に格納されている実測値および推定真値の数が多い場合のドリフト量の算出の仕方を説明するための概念図である。実測値および推定真値の数が多い場合には、図８に示すように、実測値および推定真値の分布が得られる。この場合、ドリフト量δは、実測値の平均値μＡと推定真値の平均値μＰとの差となる。
【００５９】
第２のデータベース６８は、ドリフト量評価手段６７から送られてきた少なくとも２個以上の実測値と少なくとも２個以上の推定真値を、検出器ごとで、かつプラント等１の運転状態ごとに時系列データとして保存する記憶手段である。第２のデータベース６８はたとえばハードディスクなどの記憶装置により構成される。時系列データを格納するエリアの大きさは事前に設定されており、その設定数を超える場合には、古いものから順に破棄し、空いたエリアに最新の実測値および推定真値を格納する。
【００６０】
出力手段６５は、ドリフト量評価手段６７から送られてきた各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値、およびドリフト量を、プラント等１の運転状態ごとにたとえば監視システムのディスプレイ（モニタ）やプリンタに出力する。
【００６１】
実施の形態３では、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２および第１のデータベース６３は推定モデル構築手段としての機能を有する。また、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２、第１のデータベース６３、ドリフト量評価手段６７、第２のデータベース６８および出力手段６５は評価手段としての機能を有する。
【００６２】
図９は、本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。この検出器校正支援方法では、まず、入力手段５１は、プラント等１の各検出器から検出器信号を受信し、その実測値を真値推定手段５２および状態把握手段５６に送信する（ステップＳ９１）。状態把握手段５６は、入力手段５１から供給された各検出器信号の実測値に基づいて、プラント等１の運転状態を把握し、いずれの運転状態にあるかを判定し、その判定結果を真値推定手段５２およびドリフト量評価手段６７に送信する（ステップＳ９２）。
【００６３】
真値推定手段５２は、第１のデータベース６３に格納された複数の推定モデルの中から、状態把握手段５６によって判定された推定モデルを選択してＲＡＭなどのメモリに読み込む（ステップＳ９３）。そして、真値推定手段５２は、入力手段５１を介してプラント等１から供給された検出器信号の実測値を用いて推定真値を算出し、その推定真値と、算出に用いた実測値をドリフト量評価手段６７に送信する（ステップＳ９４）。
【００６４】
ドリフト量評価手段６７は、プラント等１の運転状態を識別子とし、各検出器の実測値および推定真値を時系列データとして、第２のデータベース６８に格納する。つづいて、ドリフト量評価手段６７は、第２のデータベース６８に格納されている２個以上の実測値および２個以上の推定真値を読み出し、それらの平均値を検出器ごとで、かつプラント等１の運転状態ごとに求め、ドリフト量を算出する（ステップＳ９５）。それら実測値の平均値、推定真値の平均値およびドリフト量は出力手段６５に送信される。
【００６５】
出力手段６５は、ドリフト量評価手段６７から送られてきた各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値およびドリフト量を、プラント等１の運転状態ごとにディスプレイやプリンタ等に出力する（ステップＳ９６）。実際に各検出器の校正量を求める場合には、出力手段６５から出力されたドリフト量を用いて計算する。以上の処理を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるいはプラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこなう。
【００６６】
実施の形態３によれば、実施の形態１と同様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化を図ることができるという効果が得られる。また、実施の形態３によれば、２個以上の実測値と少なくとも２個以上の推定真値を、検出器ごとで、かつプラント等１の運転状態ごとに時系列データとして保存し、そのデータをプラント等１の運転状態ごとに統計処理することによって、各動作状態における検出器のドリフト量が自動的に求められる。
【００６７】
（実施の形態４）
つぎに、本発明の実施の形態４について説明する。図１０は、本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。この検出器校正支援装置７０は、入力手段５１、真値推定手段５２、状態把握手段５６、第１のデータベース６３、第２のデータベース６８、ドリフト量評価手段６７、校正量評価手段７９および出力手段７５を備えている。実施の形態４は、実施の形態３の検出器校正支援装置６０において、出力手段６５の代わりに出力手段７５を用いたことと、ドリフト量評価手段６７と出力手段７５との間に校正量評価手段７９を設けたことを除いて実施の形態３と同じである。したがって、実施の形態３と同じ構成については同じ符号を付して説明を省略する。
【００６８】
校正量評価手段７９は、ドリフト量評価手段６７から送られてきた各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値、およびドリフト量を受け取り、それらに基づいて各検出器信号を補正するための補正用データを算出し、出力手段７５に送信する。補正の具体的な方法については種々公知の方法を採用することができる。校正量評価手段７９により算出される補正用データは、その補正方法に対応したデータとなる。
【００６９】
たとえば、補正方法が、検出器からの入力信号Ｘに対して、ｙ＝ａＸ＋ｂのような線形変換で実現される場合には、補正用データは係数ａと切片ｂとなる。この場合、検出器信号の実測値の平均値をＸ、推定真値の平均値をｙとして、プラント状態ごとにＸとｙの組とすれば、少なくとも２つ以上のＸとｙの組を得ることができる。したがって、たとえば最小二乗法によりａとｂを求めることができる。なお、補正方法は上述したような一次の線形変換に限らず、二次以上の高次変換を用いてもよい。また、複数個のＸとｙの組を直接的に内挿または外挿して補正する方法でもよく、その場合にはＸとｙの組自体が補正用データとなる。校正量評価手段７９の処理内容は、適用対象ごとに変わるものであり、上述した処理に限るものではない。
【００７０】
出力手段７５は、校正量評価手段７９から送られてきた補正用データをたとえば監視システムのディスプレイ（モニタ）やプリンタに出力する。また、図１１に示すような校正処理機能９１および各種制御演算機能９２を有する制御装置９０を用いて検出器８１の自動校正をおこなう場合には、検出器校正支援装置７０はその制御装置９０に接続される。そして、出力手段７５は、校正量評価手段７９から送られてきた補正用データを制御装置９０の校正処理機能９１へ出力する。あるいは、補正用データを出力手段７５から直接検出器の調整信号入力端に入力させるようにしてもよい。
【００７１】
実施の形態４では、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２および第１のデータベース６３は推定モデル構築手段としての機能を有する。また、入力手段５１、状態把握手段５６、真値推定手段５２、第１のデータベース６３、ドリフト量評価手段６７、第２のデータベース６８、校正量評価手段７９および出力手段７５は評価手段としての機能を有する。
【００７２】
図１２は、本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。なお、ステップＳ１２１〜Ｓ１２５は実施の形態３におけるステップＳ９１〜Ｓ９５（図９参照）と同じであるため、ステップＳ９１〜Ｓ９５の説明においてＳ９１〜Ｓ９５をＳ１２１〜Ｓ１２５と読み替えるものとして説明を省略する。
【００７３】
ドリフト量評価手段６７は、ステップＳ１２５で求めた各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値およびドリフト量を校正量評価手段７９に送信する。校正量評価手段７９は、各検出器の実測値の平均値、推定真値の平均値、およびドリフト量に基づいて各検出器信号を補正するための補正用データを算出し、出力手段７５に送信する（ステップＳ１２６）。
【００７４】
出力手段７５は、補正用データをディスプレイやプリンタに出力するとともに、自動校正システムの制御装置９０（図１１参照）または検出器の調整信号入力端に入力させる（ステップＳ１２７）。それによって、検出器の自動校正がおこなわれる。以上の処理を常時、または適当な時間が経過するごとに、あるいはプラント等１の運転状態が変わる度に繰り返しおこなう。
【００７５】
実施の形態４によれば、実施の形態１と同様に、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラント等１の保守の効率化を図ることができるという効果が得られる。また、実施の形態４によれば、検出器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データが得られるので、この補正用データを校正処理機能を有する制御装置９０または検出器の調整信号入力端に入力させることによって、プラント等１を運転させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能となる。
【００７６】
（原子力プラントへの適用）
つぎに、本発明の適用例として原子力プラントに適用した場合について説明する。図１３は、原子力プラントの一部を示す系統図である。原子炉１０１内で発生した熱は一次冷却材（ほう酸水）に吸収される。この一次冷却材は、原子炉１０１、蒸気発生器１０２および一次冷却材ポンプ１０３により構成される原子炉冷却系統１０４において、一次冷却材ポンプ１０３により強制的に循環させられている。一方、蒸気発生器１０２内に供給された二次冷却材（水）は、一次冷却材からの入熱により蒸発し、蒸気となって図示しないタービンへ送られる。また、原子炉冷却系統１０４の配管には、圧力を調整するための加圧器１０５が接続されている。
【００７７】
図１３において、Ｔ６０１およびＴ６０２はそれぞれ一次冷却材の高温側温度および低温側温度を検出する検出器、Ｆ６０１およびＦ６０２はいずれも蒸気発生器給水流量を検出する検出器、Ｆ６０３およびＦ６０４はいずれも蒸気発生器蒸気流量を検出する検出器、Ｐ６０１〜Ｐ６０３はいずれも蒸気発生器圧力を検出する検出器、Ｕ６００は原子炉出力を検出する検出器、Ｌ６０１〜Ｌ６０３はいずれも加圧器水位を検出する検出器である。たとえば、これら１３の検出器の検出器信号が上述した各実施の形態において推定モデルに入力される。したがって、推定モデルが図３に示すようなニューラルネットワークである場合、ニューラルネットワークの入力層および出力層の各ノード数は１３となる。
【００７８】
なお、図１３および図１４に示す例では、多重化された検出器を用いてニューラルネットワークを構成しているが、プロセス値間の挙動に相関があるものであればこの推定モデルを適用することができるため、必ずしも検出器が多重化されている必要はない。また、推定モデルに検出器信号を入力させる検出器の組み合わせは図１４の組み合わせに限らない。
【００７９】
図１５は、図１３に示す原子炉冷却系統の保有水を制御する充填系統を示す模式図である。抽出系統１１１から取り出された一次冷却材は体積制御タンク１１２に蓄えられる一方、加圧器１０５の水位が基準水位に一致するように、加圧器水位制御器１１３により充填系統１１４の流量目標値を決定し、充填流量がこれに一致するように弁１１５の開度を制御して体積制御タンク１１２内の一次冷却材を原子炉冷却系統１０４に補給する。図１５において、符号１１６はポンプである。また、Ｆ７０１は充填流量を検出する検出器であり、Ｐ７０１は充填圧力を検出する検出器である。
【００８０】
この図１５に示す例の場合、時刻ｔにおける充填流量、充填圧力および加圧器水位をそれぞれｙ（ｔ）、ｘ1(ｔ)およびｘ2(ｔ)とし、ｎａおよびｎｂを１以上の定数とし、さらにａ1、ａ2、・・・、ａna、ｂ1、ｂ2、・・・、ｂnbおよびｃ0を係数とすると、たとえばつぎの式で表されるような線形の予測モデルを用いることができる。
ｙ(ｔ)＝ａ1ｘ1(ｔ−１)＋ａ2ｘ1(ｔ−２)＋・・・＋ａnaｘ1(ｔ−ｎａ)＋ｂ1ｘ2(ｔ−１)＋ｂ2ｘ2(ｔ−２)＋・・・＋ｂnbｘ2(ｔ−ｎｂ)＋ｃ0
【００８１】
ここで、上記式においてｔは時刻を意味する演算子であり、たとえばｔ−１はデータの周期を１秒とすれば、時刻ｔの１秒前を意味する。この線形の予測モデルは、物理的な因果関係が成立するプロセスにおいて構築可能なものであり、上述した例に限るものではない。また、上述した例は、入力変数がｘ1(ｔ)とｘ2(ｔ)の２種類であるが、入力変数が３種類以上あってもよい。
【００８２】
また、図１３または図１５に示す例では、対象とする検出器は主に温度、圧力、流量または水位を計測するいわゆるプロセス計装用の検出器であるが、本発明はこれに限らず、ポンプの回転数と吐出圧力のように物理的因果関係や特性が明確になっているもの、あるいは明確な因果関係は不明であるが、データを分析すると相関関係が得られるような種々の検出器信号に適用することができる。
【００８３】
以上において本発明は、種々変更可能である。また、本発明は原子力プラント、それ以外の一般のプラントまたは機械装置に適用可能である。
【００８４】
【発明の効果】
請求項１に記載の発明にかかる検出器校正支援装置によれば、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る入力手段と、真値を推定するための推定モデルを前記被検出対象の動作状態に応じて複数格納する記憶手段と、前記記憶手段から前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された推定モデルを用い、前記入力手段により受け取られた前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する真値推定手段と、推定された前記真値および前記検出器信号の実測値を出力する出力手段と、を具備するため、被検出対象の複数の動作状態において検出器信号の真値を推定することができるので、その推定により得られた真値を基準信号とみなし、その基準信号と検出器信号の実測値との差を複数の動作状態で計算すれば、複数の基準信号に対してドリフト量を評価することが可能となる。したがって、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラントや機械装置などの保守の効率化を図ることができる。
【００８５】
請求項２に記載の発明にかかる検出器校正支援装置によれば、請求項１に記載の発明において、前記被検出対象の定期点検直後に学習させて前記推定モデルを構築する推定モデル構築手段と、前記被検出対象の学習後の動作中に前記推定モデルを用いて前記検出器の評価をおこなう評価手段と、をさらに具備するため、被検出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力するように校正された直後であり、そのときに学習させることにより、正しい推定モデルを構築することができる。
【００８６】
請求項３に記載の発明にかかる検出器校正支援装置によれば、請求項１または２に記載の発明において、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する状態把握手段をさらに具備するため、被検出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を自動的に把握することができるので、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを自動的に選択することが可能となる。
【００８７】
請求項４に記載の発明にかかる検出器校正支援装置によれば、請求項１〜３のいずれか一つに記載の発明において、前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶する記憶手段と、前記記憶手段により記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求めるドリフト量評価手段をさらに具備するため、被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と真値との組み合わせを二組以上記憶して、各検出器のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理することにより、各動作状態における検出器の真値とドリフト量を求めることができる。
【００８８】
請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支援装置によれば、請求項４に記載の発明において、前記ドリフト量評価手段により求められたドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める校正量評価手段をさらに具備するため、二組以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データが得られるので、請求項５に記載の発明にかかる検出器校正支援装置を校正処理機能を有する制御装置または検出器の調整信号入力端に接続することによって、被検出対象を動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能となる。
【００８９】
請求項６に記載の発明にかかる検出器校正支援方法によれば、被検出対象に設けられた互いに相関のある複数の検出器から供給された検出器信号を受け取る工程と、前記被検出対象の動作状態に応じて複数用意された、真値を推定するための推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択する工程と、選択された推定モデルを用い、前記検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する工程と、推定された真値および前記実測値を出力する工程と、を含むため、被検出対象の複数の動作状態において検出器信号の真値を推定することができるので、その推定により得られた真値を基準信号とみなし、その基準信号と検出器信号の実測値との差を複数の動作状態で計算すれば、複数の基準信号に対してドリフト量を評価することが可能となる。したがって、特別な基準信号を検出器に入れることなく検出器の校正をおこなうことができるので、検出器の校正を支援することが可能となり、プラントや機械装置などの保守の効率化を図ることができる。
【００９０】
請求項７に記載の発明にかかる検出器校正支援方法によれば、請求項６に記載の発明において、あらかじめ、前記被検出対象の定期点検直後に前記被検出対象を複数の状態で動作させながら学習して前記推定モデルを構築する工程をさらに有するため、被検出対象の定期点検直後は各検出器が正しい値を出力するように校正された直後であり、そのときに学習させることにより、正しい推定モデルを構築することができる。
【００９１】
請求項８に記載の発明にかかる検出器校正支援方法によれば、請求項６または７に記載の発明において、複数の推定モデルの中から、前記被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを選択するにあたり、前記被検出対象の動作状態を複数の段階に分割しておき、各段階で前記被検出対象を動作させたときに各検出器から供給されるべき検出器信号の値と、実際に前記被検出対象を動作させたときに得られた実測値とを比較して、前記被検出対象の動作段階を自動的に把握する工程をさらに有するため、被検出対象を動作させた状態で実際に検出器から得られた検出器信号の実測値とに基づいて、被検出対象の動作状態を自動的に把握することができるので、被検出対象の動作状態に応じた推定モデルを自動的に選択することが可能となる。
【００９２】
請求項９に記載の発明にかかる検出器校正支援方法によれば、請求項６〜８のいずれか一つに記載の発明において、前記被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに前記実測値とそれに対応する前記真値とを二組以上記憶し、その記憶された二組以上の実測値および真値の組み合わせに基づいて該当する検出器のドリフト量を求める工程をさらに有するため、被検出対象の各動作段階について、各検出器ごとに実測値と真値との組み合わせを二組以上記憶して、各検出器のデータを被検出対象の動作状態ごとに統計処理することにより、各動作状態における検出器の真値とドリフト量を求めることができる。
【００９３】
請求項１０に記載の発明にかかる検出器校正支援方法によれば、請求項９に記載の発明において、前記ドリフト量に基づいて該当する検出器の校正量を求める工程をさらに有するため、二組以上の実測値と真値との組み合わせに基づいて、検出器のゼロ点やスパンのずれを補正する補正用データを得ることができるので、請求項１０に記載の発明にかかる検出器校正支援方法を適用した装置を、校正処理機能を有する制御装置または検出器の調整信号入力端に接続することによって、被検出対象を動作させたまま検出器の自動校正をおこなうことが可能となる。
【００９４】
請求項１１〜１５に記載の発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、それぞれ請求項６〜１０に記載した検出器校正支援方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録しているため、ハードウェアから独立してソフトウェア製品として記録媒体を容易に配布、販売することができる。また、コンピュータなどのハードウェアを用いてこのソフトウェアを使用することにより、本発明にかかる検出器校正支援技術を容易に実施することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかる検出器校正支援装置を構成するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態において推定モデルとして用いられるニューラルネットワークの概念を示す模式図である。
【図４】本発明の実施の形態１にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態２にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【図８】実測値および推定真値の数が多い場合のドリフト量の算出の仕方を説明するための概念図である。
【図９】本発明の実施の形態３にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支援装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態４において自動校正をおこなうシステムの概略を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態４にかかる検出器校正支援方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明を適用して好適な一例である原子力プラントの一部を示す系統図である。
【図１４】本発明を図１３に示す原子力プラントに適用した場合の推定モデルへの入力データの一例を示す図表である。
【図１５】本発明を適用して好適な一例である原子力プラントの他の一部を示す系統図である。
【図１６】検出器の健全性確認をおこなうために提案されている装置の構成を機能的に示すブロック図である。
【符号の説明】
１    被検出対象（プラント等）
４０，５０，６０，７０    検出器校正支援装置
４１〜４３，５１〜５６，６３    推定モデル構築手段
４１〜４５，５１〜５６，６３〜６８，７５，７９    評価手段
４１    入力手段、選択手段
４２，５２    真値推定手段
４３，６３    記憶手段（データベース、第１のデータベース）
４５，６５，７５    出力手段
５１    入力手段
５６    状態把握手段、選択手段
６７    ドリフト量評価手段
６８    記憶手段（第２のデータベース）
７９    校正量評価手段
８１    検出器
【図１】
0004402277.tif 000002
【図２】
0004402277.tif 000003
【図３】
0004402277.tif 000004
【図４】
0004402277.tif 000005
【図５】
0004402277.tif 000006
【図６】
0004402277.tif 000007
【図７】
0004402277.tif 000008
【図８】
0004402277.tif 000009
【図９】
0004402277.tif 000010
【図１０】
0004402277.tif 000011
【図１１】
0004402277.tif 000012
【図１２】
0004402277.tif 000013
【図１３】
0004402277.tif 000014
【図１４】
0004402277.tif 000015
【図１５】
0004402277.tif 000016
【図１６】
0004402277.tif 000017