(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象とするプラント機器設備の状態を表す複数のプロセス状態量を時系列で取り込み、取り込んだプロセス状態量に基づいて前記プラント機器設備の運用状態の変化を監視する設備運用状態の監視装置において、前記複数のプロセス状態量をそれぞれの検出器を介して時系列で取り込む入力部と、前記入力部で取り込んだ各々の前記プロセス状態量についての履歴データを記憶するサンプルデータ記憶部と、前記各履歴データを主成分分析して各主成分毎に固有ベクトル、固有値、寄与率を算出する主成分分析部と、各履歴データに対応した多次元直交座標軸およびその多次元直交座標軸上の履歴データに対し前記多次元直交座標軸を俯瞰する視点を前記主成分の固有ベクトル方向からの角度となるように回転させた表示データを作成し表示装置に出力する表示データ計算部とを備え、前記主成分分析部は、３種類のプロセス状態量に対して、それらの履歴データの分散が最も大となる第１主成分、中間の第２主成分、最も小となる第３主成分に分析し、前記表示データ計算部は、各履歴データに対応した３次元直交座標軸およびその３次元直交座標軸上の履歴データに対し、前記３次元直交座標軸を俯瞰する視点が第２主成分の固有ベクトル方向からの視点となるように回転させた表示データを作成することを特徴とする設備運用状態の監視装置。
【請求項２】
前記表示データ計算部は、前記主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力することを特徴とする請求項１に記載の設備運用状態の監視装置。
【請求項３】
前記表示データ計算部は、前記主成分方向以外の方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力すると共に、前記主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力することを特徴とする請求項２に記載の設備運用状態の監視装置。
【請求項４】
前記表示データ計算部は、前記主成分方向からの視点に回転させたデータに対して計算された最小２乗法による近似曲線からの距離と許容変化範囲とを比較し、前記距離が許容変化範囲を越えたデータを異常と判定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の設備運用状態の監視装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、発電プラントや工業プラントの機器設備の運用状態の変化を自動的に監視する設備運用状態の監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
発電プラントや各種工業プラントにおいては、プラントの機器設備に設置したセンサ類より得られるプロセス状態量や制御装置からアクチュエータに出力される制御信号に基づいて、プラントの機器設備の運用状態の変化を監視するようにしている。例えば、配管を流れる流体の圧力値や流量、温度などのプロセス状態量を履歴データとして蓄積し、履歴データの特性を解析して、機器設備である回転機や弁あるいは配管等の故障や効率低下を識別するようにしている。
【０００３】
そして、プラント運用上重要と考えられるデータ項目については、それぞれに管理値を定めて定期的に管理値と比較している。また、あるデータ項目に対して外乱要因として影響を受けることが判っているデータ項目がある場合は、相互のデータ項目を２次元あるいは３次元座標上に散布図として表示することにより、外乱要因の影響を定量化して排除することが試みられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、大規模なプラントにおいては、膨大且つ多種の機器設備が連動して運用されるため、管理すべきデータ項目は数千項目にも及ぶ。また、機器設備の複雑な構造や高度な運転方式に起因して多数種のプラント状態量が互いに影響しあって変動していることが多く、従来の２次元あるいは３次元座標上の散布図に基づいて外乱要因を見い出し、その影響を定量化することには膨大な労力を要する。また、分析評価には専門の技術者が必要になり、プラント運転要員による迅速な対処が必要になるプロセス状態量の変化に対しては、対応が遅れるという可能性もある。
【０００５】
本発明の目的は、プロセス状態量の特性変化に対する外乱要因の影響の度合いをプラント運転要員またはプラント保守要員に視覚上わかりやすい出力形態で通知することができる設備運用状態の監視装置を得ることである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明に係わる設備運用状態の監視装置は、監視対象とするプラント機器設備の状態を表す複数のプロセス状態量を時系列で取り込み、取り込んだプロセス状態量に基づいて前記プラント機器設備の運用状態の変化を監視する設備運用状態の監視装置において、前記複数のプロセス状態量をそれぞれの検出器を介して時系列で取り込む入力部と、前記入力部で取り込んだ各々の前記プロセス状態量についての履歴データを記憶するサンプルデータ記憶部と、前記各履歴データを主成分分析して各主成分毎に固有ベクトル、固有値、寄与率を算出する主成分分析部と、各履歴データに対応した多次元直交座標軸およびその多次元直交座標軸上の履歴データに対し前記多次元直交座標軸を俯瞰する視点を前記主成分の固有ベクトル方向からの角度となるように回転させた表示データを作成し表示装置に出力する表示データ計算部とを備え、前記主成分分析部は、３種類のプロセス状態量に対して、それらの履歴データの分散が最も大となる第１主成分、中間の第２主成分、最も小となる第３主成分に分析し、前記表示データ計算部は、各履歴データに対応した３次元直交座標軸およびその３次元直交座標軸上の履歴データに対し、前記３次元直交座標軸を俯瞰する視点が第２主成分の固有ベクトル方向からの視点となるように回転させた表示データを作成することを特徴とする。
【０００７】
請求項１の発明では、入力部では、複数のプロセス状態量をそれぞれの検出器を介して時系列で取り込み、サンプルデータ記憶部は入力部で取り込んだ各々のプロセス状態量についての履歴データを記憶する。主成分分析部では、各履歴データを主成分分析して各主成分毎に固有ベクトル、固有値、寄与率を算出する。表示データ計算部は、履歴データの項目に対応した多次元の直交座標軸と座標軸上の履歴データに対し、多次元直交座標軸を俯瞰する視点を固有ベクトル方向からの角度となるように回転させて表示装置に出力する。
【０００９】
また、３次元座標軸を俯瞰する視点が第２主成分方向からの視点となるように表示データを回転させて表示装置に出力するため、プロセス状態の変化を代表する第１主成分に対して外乱要因の影響の濃い第２主成分を取り除いた傾向を視覚的に確認することができる。
【００１１】
なお、３次元座標軸を俯瞰する視点が第３主成分方向からの視点となるように表示データを回転させて表示装置に出力すると、プロセス状態の変化を代表する第１主成分に対して外乱要因の影響の濃い第２主成分の影響の程度を視覚的に確認することができる。
【００１２】
請求項２の発明に係わる設備運用状態の監視装置は、請求項１の発明において、前記表示データ計算部は、前記主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力することを特徴とする。
【００１３】
請求項２の発明では、主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力するため、外乱要因によるプロセス状態量の特性変化を近似曲線の状態と２乗誤差の範囲から、さらに明確に視認できる。
【００１４】
請求項３の発明に係わる設備運用状態の監視装置は、請求項２の発明において、前記表示データ計算部は、前記主成分方向以外の方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力すると共に、前記主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力することを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明では、主成分方向以外の方向からの視点の方向に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力するとともに、主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を併せて表示装置に出力することにより、外乱要因によるプロセス状態量の特性変化を近似曲線の状態と２乗誤差の範囲から、請求項２に対してさらに明確に視認できる。
【００１６】
請求項４の発明に係わる設備運用状態の監視装置は、請求項２または請求項３の発明において、前記表示データ計算部は、前記主成分方向からの視点に回転させたデータに対して計算された最小２乗法による近似曲線からの距離と許容変化範囲とを比較し、前記距離が許容変化範囲を越えたデータを異常と判定することを特徴とする。
【００１７】
請求項４の発明では、主成分方向からの視点に回転させた表示データに対して計算された最小２乗法による近似曲線からの距離と許容変化範囲を比較し、距離が許容変化範囲を越えたデータを異常と判定することにより、外乱要因の影響を低減して高精度の異常判定を実現する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。図１は本発明の実施の形態に係わる機器設備状態の監視装置のブロック構成図である。
【００１９】
監視対象であるプラント機器設備の状態を表す複数のプロセス状態量は、監視装置１１の入力部１２を介して時系列で取り込まれる。いま、３種類の状態量Ｘ、Ｙ、Ｚを取り込み監視するものとする。２種類の状態量Ｘ、Ｙは、従来の２次元散布図上に表示していた２項目の状態量であり、状態量Ｚはこれら２項目の状態量Ｘ、Ｙの特性に影響を与える別の１項目の状態量である。つまり、２種類の状態量Ｘ、Ｙは外乱要因の状態量Ｚに対して相互に関連して変化する状態量であるとする。
【００２０】
入力部１２で時系列に取り込まれた状態量Ｘ、Ｙ、Ｚは、履歴データとしてサンプルデータ記憶部１３に記憶され、主成分分析部１４では、サンプルデータ記憶部１３に記憶された各履歴データを主成分分析する。すなわち、３種類のプロセス状態量Ｘ、Ｙ、Ｚに対して、それらの履歴データの分散が最も大となる第１主成分、中間の第２主成分、最も小となる第３主成分に分析し、各主成分毎に固有ベクトル、固有値、寄与率を算出する。
【００２１】
表示データ計算部１５は、３種類のプロセス状態量Ｘ、Ｙ、Ｚの履歴データに対応した３次元の直交座標軸と座標軸上の履歴データに対し、３次元直交座標軸を俯瞰する視点を固有ベクトル方向からの角度となるように回転させた表示データを作成し、表示装置１６に表示出力する。
【００２２】
これにより、プロセス状態量Ｘ、Ｙ、Ｚの特性変化に対する外乱要因の影響の度合いを、２次元あるいは３次元座標上の散布図を回転させた形態で視認することができる。従って、プラント運転要員またはプラント保守要員に視覚上わかり易く表示することが可能となり、外乱要因の影響の定量化のための労力および時間の縮小が図れる。
【００２３】
以下、機器設備状態の監視装置１１の各部を詳細に説明する。表１は、サンプルデータ記憶部１３に記憶された各状態量Ｘ、Ｙ、Ｚの履歴データを示す表である。履歴データの項目としては、入力した時間データ、および状態量Ｘ、状態量Ｙ、状態量Ｚを保持している。
【００２４】
【表１】
0003970483.tif 000002
【００２５】
次に、主成分分析部１４は、以下の手順でサンプルデータ記憶部１３に記憶された履歴データに基づいて、主成分分析を行い各主成分の固有ベクトル、固有値び寄与率からなる主成分分析データを計算する。
【００２６】
（１）履歴データの項目毎に履歴データを標準偏差σが１、平均が０となるよう正規化する。これは、多次元座標軸上の履歴データに対して座標軸の回転の処理を行うためである。
【００２７】
（２）履歴データの分散Ｖと共分散Ｃを算出する。
Ｖ(ｘ)：状態量Ｘの分散
Ｖ(ｙ)：状態量Ｙの分散
Ｖ(ｚ)：状態量Ｚの分散
Ｃ(ｘ,ｙ)：状態量ＸとＹの共分散
Ｃ(ｘ,ｚ)：状態量ＸとＺの共分散
Ｃ(ｙ,ｚ)：状態量ＹとＺの共分散
【００２８】
（３）分散共分散行列に対する特性方程式の根λを求める。
この実施の形態では、状態量が３種類であるであるため、下記特性方程式を満たすλの３根（λ1、λ2、λ3）を求める
【００２９】
【数１】
0003970483.tif 000003
【００３０】
（４）根λ（λ1、λ2、λ3）の大小を判別して並べ換えを行って、各主成分の固有値α（α1、α2、α3）を求める。上記（３）で求められたλ1、λ2、λ3を降順に並べ換える。
最大値  −＞  α1
中間値  −＞  α2
最小値  −＞  α3
求められたα1が第１主成分の固有値であり、α2が第２主成分の固有値であり、α3が第３主成分の固有値である。第１主成分方向には履歴データの分散が最も大となり、第３主成分方向の分散が最も小となり、第２主成分方向の分散はその中間である。このように、３種類の状態量の主成分分析では第３主成分方向には履歴データの分散が最も小となる。
【００３１】
（５）各固有値α（α1、α2、α3）毎に固有ベクトルを求める。固有値α1の固有ベクトル（ａ1、ｂ1、ｃ1）は下式にて算出する。
Ｖ(ｘ)・ａ1＋Ｃ(ｘ,ｙ)・ｂ1＋Ｃ(ｘ,ｚ)・ｃ1＝α1・ａ1
Ｃ(ｘ,ｙ)・ａ1＋Ｖ(ｙ)・ｂ1＋Ｃ(ｙ,ｚ)・ｃ1＝α1・ｂ1
Ｃ(ｘ,ｚ)・ａ1＋Ｃ(ｙ,ｚ)・ｂ1＋Ｖ(ｚ)・ｃ1＝α1・ｃ1
（ａ1）2＋（ｂ1）2＋（ｃ1）2＝１
同様に、固有値α2の固有ベクトル（ａ2、ｂ2、ｃ2）および固有値α3の固有ベクトル（ａ3、ｂ3、ｃ3）を算出する。
【００３２】
（６）各主成分の寄与率ｈ（第１主成分の寄与率ｈ1、第２主成分の寄与率ｈ2、第３主成分の寄与率ｈ3）を算出する。
ｈ1＝α1／（α1＋α2＋α3）
ｈ2＝α2／（α1＋α2＋α3）
ｈ3＝α3／（α1＋α2＋α3）
表２に主成分分析部１４により算出された主成分分析データを示す。
【００３３】
【表２】
0003970483.tif 000004
【００３４】
次に、図２は状態量Ｘ、Ｙ、Ｚの元の正規直交座標系Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔ、および主成分分析データの固有ベクトルα1、α2、α3による各主成分方向の座標系Ｘα、Ｙα、Ｚαを示す。
【００３５】
第１主成分の固有ベクトルα1は、状態量Ｘ、Ｙ、Ｚの分布がもっとも広い方向を示している。第１主成分の固有ベクトルα1の値は状態量Ｘと状態量Ｙに対応する数値が大きいので、第１主成分は従来の状態量Ｘと状態量Ｙの２つの状態量の散布図で評価していた際の特性を表していると考えられる。
【００３６】
第２主成分は第１主成分と直交した方向のうちで履歴データの分布が最も広い大きい方向を示している。第２主成分の固有ベクトルα2の値は状態量Ｚに対応する数値が大きい。従って、第３主成分方向から第１主成分と第２主成分で張られる２次元平面を見た履歴データの分布には、主として状態量Ｚの影響が大きく現れると考えられる。
【００３７】
第３主成分は第１主成分および第２主成分と直交した方向である。従って第２主成分方向の変化が反映されないために、第２主成分方向から第１主成分と第３主成分で張られる２次元平面を見た履歴データの分布は外乱要因である状態量Ｚの影響が少ない特性を持つと考えられる。
【００３８】
表示データ計算部１５では、３次元直交座標軸を俯瞰する視点を各主成分の固有ベクトルα方向からの角度となるように回転させた表示データを作成する。図３は、表示データ計算部１５で作成した表示データの説明図である。
【００３９】
（１）図３（ａ）に、履歴データの状態量Ｘ、状態量Ｙ、状態量Ｚを、標準偏差σが１、平均が０となる３次元の正規直交座標軸Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔに対して履歴データＤとして構成した表示データを示す。
【００４０】
（２）図３（ｂ）に、３次元座標軸を俯瞰する視点が主成分分析データの第２主成分の固有ベクトルα2の方向からの視点となるように回転させた表示データを示す。第２主成分方向からの視点に３次元の正規直交座標軸Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔを回転させ、そこに履歴データＤを表示データとして構成する。
【００４１】
表２の主成分分析データに示すように、第２主成分の固有ベクトルα2は状態量Ｚに対応する数値が比較的大きい。従って、第２主成分方向から俯瞰した表示データには第２主成分方向の変動が反映されないために、第２主成分方向から第１主成分と第３主成分で張られる２次元平面を見た履歴データの分布は外乱要因である状態量Ｚの影響が少なくなる。
【００４２】
また、３次元座標軸を俯瞰する視点が主成分分析データの第３主成分の固有ベクトルα3の方向からの視点となるように回転させた場合には、第３主成分方向から俯瞰した表示データには第２主成分方向の変動が最大限に反映される。従って、第３主成分方向から第１主成分と第２主成分で張られる２次元平面を見た履歴データの分布は外乱要因である状態量Ｚの影響が大きく現れることになる。
【００４３】
このように、３次元座標軸Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔを俯瞰する視点が第２主成分方向からの視点となるように回転させて表示装置１６に表示データを出力するため、プロセス状態量の変化を代表する第１主成分に対して外乱要因の影響の濃い第２主成分を取り除いた傾向を視覚的に確認することができる。
【００４４】
また、３次元座標軸Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔを俯瞰する視点が第３主成分方向からの視点となるように回転させて表示データを表示装置１６に出力するため、プロセス状態量の変化を代表する第１主成分に対して外乱要因の影響の濃い第２主成分の影響の程度を視覚的に確認することができる。また、第２主成分方向からの視点と第３主成分方向からの視点の双方を並べて表示することにより、外乱要因の影響がさらに視覚的に判りやすくなる。
【００４５】
図４は、表示データ計算部１５で作成した表示データの他の一例の説明図である。図４（ａ）は、主成分方向からの視点に回転させたデータに対して最小２乗法により近似曲線Ｓと２乗誤差の範囲を示す曲線Ｒを加えたものである。また、図４（ｂ）は、３次元座標Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔの状態量Ｚの方向からの視点で俯瞰した２次元座標での状態量Ｘおよび状態量Ｙの散布図であり、最小２乗法による近似曲線Ｓおよび２乗誤差の範囲を示す曲線Ｒを重ねたものである。
【００４６】
図４（ａ）において、履歴データに対して３次元座標軸Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔを俯瞰する視点が主成分分析データの第２主成分の固有ベクトルα2の方向からの視点となるように表示データを回転させると共に、その表示データ対して最小２乗法による近似曲線Ｓおよび２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を示す曲線Ｒを重ねて表示装置１６に表示する。いま、管理値を３とすると、履歴データの変動が正規分布の特性をもつ白色雑音であれば、９９．７％が２乗誤差σに管理値である３を乗じた許容変化範囲に含まれると考えられる。
【００４７】
そして、近似曲線Ｓからの距離が許容変化範囲を越えた履歴データを異常と判定し、図４（ａ）のＤｘに示すように、表示装置１６の画面上に正常なデータと異なる形状（例えば三角））で履歴データを表示する。
【００４８】
また、図４（ｂ）に示すように、３次元座標Ｚｔの状態量Ｚの方向からの視点で俯瞰し２次元座標での状態量Ｘおよび状態量Ｙの散布図、および最小２乗法による近似曲線Ｓおよび２乗誤差の範囲を示す曲線Ｒ重ねて表示装置１６に表示する。
【００４９】
ここで、図４（ａ）に示す表示データと図４（ｂ）に示す表示データとを表示装置１６の同一画面上に併せて表示する。そうした場合には、図４（ｂ）に示す状態量Ｘと状態量Ｙの散布図上の表示データＤでは、外乱要因の影響が含まれているために２乗誤差範囲の曲線Ｒ内にあるが、図４（ａ）に示す第２主成分方向の視点から見た散布図の表示データＤでは、異常データＤｘとして２乗誤差範囲の曲線Ｒ外にであるデータを表示できる。
【００５０】
このように、主成分方向からの視点に回転させたデータに対して最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を表示装置に出力するため、外乱要因によるプロセス状態量の特性変化を近似曲線の状態と２乗誤差の範囲から、表示データＤをさらに明確に視認できる。
【００５１】
また、主成分方向以外の任意方向からの視点の方向に回転させたデータに対して最小２乗法による近似曲線および２乗誤差と管理値を乗じた許容変化範囲を平行して表示装置に出力することにより、第２主成分方向からの視野方向の許容変化範囲と比較することにより外乱要因による影響をさらに明確に視認できる。
【００５２】
さらに、主成分方向からの視点に回転させたデータに対して計算された最小２乗法による近似曲線からの距離と許容変化範囲を比較し、その距離が許容変化範囲を越えたデータを異常なプロセスデータと判断することにより、外乱要因の影響を低減して高精度の異常判定を実現できる。
【００５３】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、プロセス状態量の特性変化に対する外乱要因の影響を、２次元あるいは３次元座標上の散布図を回転させた形態で視認することができる。このため、プラント運転要員またはプラント保守要員に表示データを視覚上わかり易く提供することができ、外乱要因の影響の定量化のための労力および時間の縮小が図れる。
【００５４】
従って、従来の２次元あるいは３次元座標上の散布図に基づいて外乱要因を見い出しその影響を定量化することに要していた膨大な労力を削減できる。また、分析評価に専門技術者が必要なくなり、プロセス状態量の変化に対して迅速な対応が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係わる機器設備状態の監視装置のブロック構成図。
【図２】本発明の実施の形態における状態量の元の正規直交座標系Ｘｔ、Ｙｔ、Ｚｔ、および主成分分析データの固有ベクトルα1、α2、α3による各主成分方向の座標系Ｘα、Ｙα、Ｚαの説明図。
【図３】本発明の実施の形態における表示データ計算部で作成した表示データの説明図。
【図４】本発明の実施の形態における表示データ計算部で作成した表示データの他の一例の説明図。
【符号の説明】
１１  監視装置  １２  入力部  １３  サンプルデータ記憶部  １４  主成分分析部  １５  表示データ計算部  １６  表示装置
【図１】
0003970483.tif 000005
【図２】
0003970483.tif 000006
【図３】
0003970483.tif 000007
【図４】
0003970483.tif 000008