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空気作動制御弁の状態推定型オンライン診断
On-line Diagnostic Techniques for Air-operated Control Valves Based on Time Series Analysis
伊藤 健治
南川 茂(Kenji Ito)*(Shigeru Minamikawa)‡

松岡 由了

小松 泰樹

(Yoshinori Matsuoka)†(Yasuki Komatsu)‡

佐藤 雄(Takeshi Satoh)‡

要約 この研究の目的は，PWR プラントで多数使用されている空気作動制御弁について，時系列解析による状態推定型のオンライン診断の適用性を明らかにすることにある．
状態推定型診断は，従来の直接測定可能なプロセス量の監視では把握が困難な初期段階で異常を検知することを可能とする技術であるが，その適用性は診断対象であるシステムに依存する．
空気作動制御弁への適用上の課題は，油圧制御システムに比べ応答性が悪いこと，および，わずかな定常変動しか示さない低い信号レベルにあるプラントオンライン状態での異常の識別性にある．
本研究では，実際のプラントと同一仕様の供試体弁に各種故障モードを設定し，実機の運転状態での制御信号を入力したシミュレーション試験を実施した．その結果，空気作動制御弁について状態推定型オンライン診断の適用できる可能性が確認された．
キーワード

オンライン診断，空気作動制御弁，状態推定，時系列解析，シミュレーション試験

Abstract
The objective of this research is to study the feasibility of applying on-line diagnostic
techniques based on time series analysis to air-operated control valves - numerous valves of the typewhich are used in PWR plants.
Generally the techniques can detect anomalies by failures in the initial stages for which detection isdifficult by conventional surveillance of process parameters measured directly. However, theeffectiveness of these techniques depends on the system being diagnosed.
The difficulties in applying diagnostic techniques to air-operated control valves seem to come fromthe reduced sensitivity of their response as compared with hydraulic control systems, as well as theneed to identify anomalies in low level signals that fluctuate only slightly but continuously.
In this research, simulation tests were performed by setting various kinds of failure modes for a test
valve with the same specifications as of a valve actually used in the plants. Actual control signals
recorded from an operating plant were then used as input signals for simulation.
The results of the tests confirmed the feasibility of applying on-line diagnostic techniques based ontime series analysis to air-operated control valves.
Keywords

on-line diagnosis, air-operated control valve, parameter estimation, time series analysis,simulation test

1.

はじめに定しない．
現在，原子力発電所の中央制御室には，直接測定プラントが定格出力で定常運転中に，すなわち未が可能なプロセス諸量の計測値が表示されており，だ有意な異常の認められていない状態において，機それらの状態量を監視することによって異常診断を器の機能の異常が徐々に進展していく状態を想定す行っている．しかし，頭記の目的に適合した診断設る．その際，異常が顕在化する以前に，オンライン備はない．

診断法によって故障の発生とそのモードを予測する

一方，産業界では，新しい「状態推定型の診断シことは可能であろうか．本研究においては，この可ステム」を採用して油圧制御機器の異常監視を行い，能性を追及する．短時間に破局に進展する場合は想従来の状態量監視では把握し難い初期段階における*（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所
現日本原燃（株） 再処理建設部†（株）原子力安全システム研究所 技術システム研究所‡ 三菱重工業（株）

電子・宇宙技術部

187

異常を検知できるようになり，安全運転や最適保全難であるという理由で，「入出力信号による状態推の面で多大な成果を得ている例（1）がある．

定型」による診断システムについて研究を進めるこ

状態推定型の機器異常診断法とは､ 入出力の相互ととした．

パワースペクトル密度関数等のシステムの性状を表

状態推定型診断の原理は次のとおりである．

すパラメータの正常値からの偏差を測定し，異常を（1）正常の運転状態における状態推定量のデータ検出し，その原因を判定する診断法である．

を蓄積し，正常な状態でのデータ変動幅を求

この研究では，PWR プラントにおいて流量制御にめ，それと有意に異なることをもって異常と多数使用されている空気作動制御弁に状態推定型の判定する閾値を設定する．

診断技術を適用するためのフィージビリティ・スタ（2）運転中の診断対象システムへの入出力信号かディを実施した．対象制御弁としては，プラントのら状態推定量を逐次求めておき時系列データ

安定運転への影響が大きいという理由で主給水制御とする．先に求めた閾値とそれぞれの値およ

弁を選ぶ．

び変動の態様を比較し，その閾値を超える時，現在，原子力発電所あるいは鉄鋼プラントで実用システムの異常と診断する．

化または研究段階にある新しいオンライン診断技術

この診断法の適用性，すなわちこの方法が給水制をシステムの構成および原理に基づいて分類すると御弁の異常診断に適用できるかどうかという判定

図１のとおりである．

は，次のように行う．

これらを主給水制御弁の異常診断に適用する場合（1）まず，正常モード及び故障モードでの供試体の診断性能，得られる効果，保守性および経済性に弁でのシミュレーション試験を行い，各々のついて，総合的に検討した結果，制御弁の構成部品

状態推定量データを求め，状態推定量毎に正各部での多数のプロセス信号を処理する多変数によ常モードと故障モードの識別性の評価と､ 診（3）は複雑さに見合った効果が期待でる状態監視（2）断のために最も有効な状態推定量を選定す
る．

きないという理由で，また，オンライン診断の場合の定常プラント運転状態での状態量の変動はわずか（2）選定した状態推定量について，実機の正常なであり，正確な規範モデル（4）を構築することが困

運転状態におけるデータに基づく正常な状態

規範モデル型
多変数による
状態監視
診断システムの基本構成

状態推定型

2変数（１入力／１出力系）
による状態監視

規範モデル型

状態推定型
図１

診断システムの基本構成および原理に基づく分類

188

図２

実機プラントでの弁の入出力信号での変動幅を求め，故障時に有意な偏差が観察されるかどうか評価する．

2.
2.1

供試体弁によるシミュレーション試験
試験方法

実機プラントの開度指令信号（入力信号）は，図２に示すように系統のノイズを含む不規則なパルス的な変動が連続した信号であり，弁開度信号（出力信号）は，弁の駆動機構の応答特性により全体的には指令信号に従うが，高周波成分には追従せずある時間遅れをもった出力信号となっている．
次に，この正常状態から何らかの故障モードが発生し徐々に進展した場合，弁の応答そのものに異常が発生する以前に入出力信号による状態推定量の特性変化により，異常を早期に発見することが可能かどうかが本研究のテーマであることより，シミュレーション試験では 1000MWe クラス PWR プラントに使用されている主給水制御弁と同一仕様の供試体弁を用い，これに弁開度指令信号としては，正常状

図３

供試体弁

態として実機プラントで採取した信号を入力し，弁を応答させたもとで，弁各部に異常を発生させるこかつ，定量的に故障程度を表現することは困難であとにより実機模擬を行った．試験装置の外観を図３ることから，弁の開度の応答が追従しなくなる，まに，構成を図４に示す．

たは，ハンチングが発生する状態の手前の条件，つ設定した故障モード，磨耗，漏れ，摺動抵抗増加（スティック）等は，徐々に進展する事象であり，まり，流量制御のシステムとしてはまだ異常が顕在化していない故障程度を設定した．

189

D

試験用信号
入力点

PT

出力点
B

ACPTE

PT
B/R

I/P

P/P

A.S

A.S

A.S

データ測定

機器略称

A : I/P 変換器入力信号

I /P : 電流空気変換器

B : P/P 入力信号

P/P : ポジショナー

C : B/R 入力信号

B/R : ブースター・リレー

D : 弁ダイヤフラム空気圧力

A.S : 空気供給系統

E

PT : 圧力伝送器:弁開度信号

図４

供試体弁の試験装置の概略構成

実機との違いは温度条件の違い，流体がないこと

75，100%）を入力信号として与え，一方，動特性および，系統よりのフィードバック信号がないこと

試験では，特定開度（指令状態）において，±があるが，温度条件についてはグランド部の摺動抵10%および± 0.5%の開度指令値ステップ変動を与抗の大きさに影響するが，弁開度指令信号と弁開度えたときの弁の応答状態，すなわち弁開度を測定し挙動の関係がホットとコールドとで差のない調整状た．具体的には，図４のＡ点に入力信号として開度態であることを事前確認試験で把握していること，指令値を与え，Ｅ点において弁開度を出力信号とし流体についてはその抗力に対して弁の駆動力は十分て計測した．に大きいこと，また，異常状態とはいえ弁の応答としては入力信号に追従している範囲であり，系統全体に与える影響を介して弁へフィードバックがかかることは無視できると考えられることより，試験目的達成のために支障とはならない．

2.2

供試体弁事前確認試験

試験実施にあたっては，まず供試体弁が実機プラントの弁と同様な調整状態であることを静特性試験
および動特性試験確認により確認した．確認試験方法は次のとおりである．
静特性試験では，各弁開度指令値（0，25，50，2.3

試験内容

入力信号である弁開度指令信号と出力信号である弁開度信号を使った各種の状態推定量に対し，対象弁の各故障モードを模擬し，故障モードの識別性の特性を調べた．
状態推定量としては，（1）弁開度信号による自己相関関数（2）弁開度指令信号と弁開度信号による相互相関関数（3）弁開度信号による自己パワースペクトル密度関数

190（4）弁開度指令信号と弁開度信号による相互パワ

2.4

試験結果

ースペクトル密度関数
各故障モードに対するシミュレーション試験の結（5）弁開度指令信号に対する弁開度信号の伝達関果から得られた各状態推定量による異常の識別性を数

表１にとりまとめて示す．いずれの状態推定量につ（6）弁開度指令信号と弁開度信号のコヒーレンス

いても何らかの識別性を有しているが，相互パワー関数

スペクトル密度関数，伝達関数（およびコヒーレンの６種を試験対象とした．

ス関数）については，安定した周波数領域のデータ

故障モードとしては，これまでのプラント運用実を得るのに長時間を要すること，また定量的な評価

績に基づき緊急停止や出力低下に至ったもの等，次値とし難く診断処理上に難点がある．の４つを選定しシミュレーション試験の対象とし残る自己相関関数，相互相関関数および自己パワた．

ースペクトル密度関数については，比較的容易に識（1）ポジショナパイロット弁磨耗［摺動抵抗増加］

別が可能であり，中でも相互相関関数は，故障モー（2）グランド・パッキン締付力異常［摺動抵抗増加］

ドによる遅れ時間や，ピーク値の特性により識別が（3）ブースタリレーの感度調整弁の不調 [異物閉塞］可能であり最も有力といえる．図６に正常状態にお（4）ポジショナ出力信号配管空気漏れ

ける主給水制御弁の相互相関関数（実機データ）の設定した故障モードとその部位を図５に示す．

解析例を示す．
従って以後は，状態推定量としての相互相関関数

感度調整弁の不調［異物閉塞］（空気圧信号）（ダイヤ・フラム）

B/R

ブースター・リレー

出力信号配管空気漏れ
弁開度信号（電流信号）

P/P

ポジショナー

I/P

電空変換器

パイロット弁磨耗［摺動抵抗増加］

弁 開 度
要求信号

グランド部
パッキン締付力異常［摺動抵抗増化］

凡例
設定故障モード

給水制御弁

図５

各種の故障を模擬したシミュレーション試験

Cross - Correlation Function

30( demand - lift )Time lag = 31

252015( 遅れ時間：31sec )1050-5-10-500-400-300-200-1000100200300

400

time lag ( s )図６正常状態の主給水制御弁の相互相関関数の例

500

191

故障モード ・ポジショナパイロット弁摩耗

・ポジショナ出力信号配管空気漏れ

・グランドパッキン締付力異常状態
推定量・ブースターリレー感度調整弁の不調
・ピーク値の時間幅拡大

・ピーク値の時間幅縮小

相互相関関数解 （開度指令，弁開度）

・遅れ時間増加・遅れ時間減少析

・ピーク値の時間幅拡大

自己相関関数（弁開度）

・相関度低下・ピーク値の時間幅縮小

・低周波成分の減少
パ 自己パワースペクトル密度関数 ・ピーク値低下
・高周波成分の減少（弁開度）
ラ相互パワースペクトル密度関数 ・ 7.0 × 10 -3 Hz 以下の周波数でピーク ・ピーク周波数高周波側へ移動
メ （開度指令、弁開度）
値減少
ー 伝達関数

大きさ ・ 1.0 × 10-2Hz 付近のゲイン減少

・ 2.0 〜 3.0 × 10-2Hz 付近のゲイン増加-3-3
タ （開度指令、弁開度） 位相 ・ 4.0 〜 10.0 × 10 Hz 付近の位相遅れ ・ 4.0 〜 10.0 × 10 Hz 付近の位相遅れ増大
減少・ 2.0 × 10-2Hz 以下で相関度低下

コヒーレンス関数

・ 1.0 × 10-2Hz 以下で相関度低下（開度指令、弁開度）
総合評価

入力信号に対して出力信号の追従性が 見かけ上、入力信号に対して出力信号の追悪化する。

従性が良くなる。

表１

評価データ

各解析パラメータの変化

卓越周期

1/3 波高値

遅れ時間

卓越周期

1/3 波高値

遅れ時間

制御弁−Ａ

160sec0.361%

34.4sec

173sec0.586%

33.4sec

制御弁−Ｂ

205sec0.539%

43.3sec

182sec0.834%

44.2sec

制御弁−Ｃ120sec

0.313%

29.4sec

169sec0.518%

43.2sec

制御弁−Ｄ

146sec0.360%

28.9sec

179sec0.586%

38.1sec

弁種別

備考

定期検査前データ

定期検査(弁分解､再組立)後データ

卓越周期 ：弁開度信号のパワースペクトルにおいてピークを示す周波数成分
1/3 波高値：弁開度信号の 1/3 波高値｡ 不規則な波に対する統計的代表値，観察期間の波の大きい順に全体の 1/3 個の波高を算術平均
遅れ時間 ：弁開度指令信号と弁開度信号の相互相関関数の遅れ時間

表２

卓越周波数（周期），1/3 波高値および遅れ時間の利用という観点で議論を展開する．
なお，故障モードと状態推定量の特性変化の関係についての物理的説明については，一通りチェック3.

状態推定量としての相互相関関数に関する実機プラントの定常運転状態
データ評価はして矛盾のないことを確認している．詳細については割愛する．

制御弁の応答特性は，定期検査時の弁の分解，再192

評価結果

評価項目データ評価方法

短時間におけるデータ（2048 点）の解析値
0.15 デカード

遅れ時間の変動量 の約２時間中（256 秒毎）の最大値と最小値との比率を （A,B,C,D の４弁の最大値）（約２時間）

デカード表示データ（6144 点）の解析値

長期間における遅れ時間の変動量 の４か月前の値と現在値と（約４か月）の比率をデカード表示

定期検査前後にデータ（6144 点）の解析値

0.13 デカード（A,B,C,D の４弁の最大値）

0.17 デカード

おける遅れ時間の の定期検査前の値と定期検（A,B,C,D の４弁の最大値）

査後の値との比率を変動量

デカード表示表３

実機プラントにおける定常運転状態のデータ変動量

0.70
0.60
模擬試験結果［パッキン締付力異常］

0.50
0.40
変動幅

模擬試験結果［パイロット弁摩耗］0.30［デカード］ 0.20

模擬試験結果［感度調整弁の不調］

実機プラントの定常運転中データ（Ａ弁の例）
AVE+3σ0.100.00–0.10

AVE–3σ–0.20

模擬試験結果［PP配管空気漏れ］–0.3001

図７234567［Hr］

実機プラントの定常運転中データと模擬試験結果

組立て，運転中の弁グランド部等のなじみ，あるい

評価結果を表３に示す．

は弁の構成部品の個体差等により微妙に影響を受け実機の評価結果は，短時間および長期間の測定期ていることが知られており，結果として，状態推定

間，あるいは定期検査時での分解組立てを経た後も，量の診断用パラメータにも定常的な変動幅が存在す

いずれも 0.15 デカード程度の変動幅であることがると推定される．

確認された．

ここでは，相互相関関数の遅れ時間について，これらの変動幅の評価結果を示す．
表２では，定期検査前後における定常運転状態に4.

シミュレーション試験結果と実機プラントの定常運転状態データの比較評価

おける弁データの採取結果を弁個体毎に示す．本研

状態推定量としての相互相関関数の遅れ時間につ究では，徐々に進展する劣化型の故障を想定しておいて，実機プラントの定常運転状態データの定常的り，劣化の進展は数時間から数日，数か月の場合がな変動を示すデータにシミュレーション試験時の異ありえることから，それぞれの時期において遅れ時常モード／正常モードの変動幅（比率をデカード表間のデータが安定していることが必要であり，その示したもの）をプロットしたものを図７に示す．

193

この図からわかるように，主要な故障モードを設ル化しているものの，故障の発生個所，進展速度，定した場合のパラメータは，定常の変動幅（± 3 σ）発生の物理的形状等，実機でおこるであろう変化をに比較して有意に変動していることを確認すること広く模擬したものとはいえず，実機適用にあたってができた．

は，本異常診断をより信頼性のあるものにするには，更に，実際のプラントにおいて故障の進展する過運転中パラメータの兆候とその後の点検で明確にな程での診断を仮定するなら，瞬時の故障パラメータったそれに関連する部品レベルでの不具合とをデー１点のみのデータを観察するのではなく，傾向監視タベースとして蓄積していくことが重要である．のためのトレンド画面等で徐々に劣化が進展（パラメータの漸増，漸減）する様を観察することにより，比較的容易に異常の識別が可能となると考えられる．

5.

参考文献
（1）北村章

中山万希志

小西正躬

薮本淳，パ

ラメータ推定による圧延機の電気油圧サーボ系

まとめ

本報告においては，一部の産業分野で油圧制御系

動特性のオンライン診断技術,システム制御情報学会論文誌 Vol.4.1991（2）岡町正雄

阿部浩

村田良一

佐藤雄，PWR

機器の異常監視の手段として実用化され成果を得てプラント主給水系異常診断エキスパートシステ

いる状態推定型の診断システムに対して，油圧制御ムの開発,第 16 回技術講演会 日本機会学会講演システムに比較して応答性の悪い空気圧作動制御弁論文集 No.870-1のオンライン（定常変動幅が小さい使用状態での）（3）野上たけき

横井良秀

笠井雅夫

河合勝則

診断技術としての適用性を検討するため，その代表

高浦勝寿，ニューラルネットによる空気式制御

例としての主給水制御弁についてシミュレーション

弁故障診断,第 44 回情報処理学会試験を実施し，状態推定量として特に相互相関関数（4）花崎一治が制御弁の各故障モードに対して異常の識別性にお細田光司

いて優れていることを示した．

圧下故障診断エキスパートシステム,CAMP-

しかしながら，シミュレーション試験で設定した故障モードについては，実機に基づいて故障をモデ

小渕隆久

西村文生

吉岡大祐

片渕博，タンデムコールドミル油圧

ISIJ Vol.2 1989