JP3219116B2 - 異常診断方法 - Google Patents
異常診断方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、石油化学等の工業プロ
セスに設置されるプロセス制御システムに内蔵して使用
され、工業プロセスの異常診断あるいは故障診断等に用
いられる異常診断方法に関し、特にプロセスデータから
プロセスの正常と異常とを識別する境界値を容易に求め
る方法を実現するものである。
セスに設置されるプロセス制御システムに内蔵して使用
され、工業プロセスの異常診断あるいは故障診断等に用
いられる異常診断方法に関し、特にプロセスデータから
プロセスの正常と異常とを識別する境界値を容易に求め
る方法を実現するものである。
【０００２】
【従来の技術】種々の工業プロセスには図１０に示すよ
うな分散型プロセス制御システムを設置することが多
い。対象となるプロセスＰから温度、圧力、流量等のプ
ロセスデータをフイールドコントロールステーション
（ＦＣＳ）１１１に入力して、これらのデータに制御演
算を施して、弁開度制御信号やリレー接点信号等を出力
する。
うな分散型プロセス制御システムを設置することが多
い。対象となるプロセスＰから温度、圧力、流量等のプ
ロセスデータをフイールドコントロールステーション
（ＦＣＳ）１１１に入力して、これらのデータに制御演
算を施して、弁開度制御信号やリレー接点信号等を出力
する。
【０００３】オペレータステーション（ＯＰＳ）１１２
では、オペレータが前記の入出力信号の監視やプロセス
の運転操作等を行う。同一出願人による特願平４−８５
３２８異常診断方法は、上記の温度、圧力、流量等のプ
ロセスデータに許される上限及び下限値を経験により予
め求め、また上限値または下限値の隣合う２点間の値は
直線で近似して求め、上記のプロセスデータと照合して
異常診断を行うものである。
では、オペレータが前記の入出力信号の監視やプロセス
の運転操作等を行う。同一出願人による特願平４−８５
３２８異常診断方法は、上記の温度、圧力、流量等のプ
ロセスデータに許される上限及び下限値を経験により予
め求め、また上限値または下限値の隣合う２点間の値は
直線で近似して求め、上記のプロセスデータと照合して
異常診断を行うものである。
【０００４】更に汎用ワークステーション１１３を設置
して、ＡＩ手法により異常診断や故障診断を行う方法が
あり、システム稼働中に得られたデータに予め作成して
おいたプロダクションルール（ＩＦ ＴＨＥＮ ＲＵＬ
Ｅとも呼ばれる）を主体とした異常診断アルゴリズムを
適用して、プロセスやシステム内で発生した異常や故障
を発見するものである。
して、ＡＩ手法により異常診断や故障診断を行う方法が
あり、システム稼働中に得られたデータに予め作成して
おいたプロダクションルール（ＩＦ ＴＨＥＮ ＲＵＬ
Ｅとも呼ばれる）を主体とした異常診断アルゴリズムを
適用して、プロセスやシステム内で発生した異常や故障
を発見するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記のようなＡＩ手法
を用いた異常診断方式では幅広い異常診断が可能になっ
たが、異常診断アルゴリズムを構築する際、プロセスの
正常と異常との識別境界値を決定することが難しく、ま
たオペレータがＡＩ手法を理解することも含めて多くの
時間を要するという問題があった。
を用いた異常診断方式では幅広い異常診断が可能になっ
たが、異常診断アルゴリズムを構築する際、プロセスの
正常と異常との識別境界値を決定することが難しく、ま
たオペレータがＡＩ手法を理解することも含めて多くの
時間を要するという問題があった。
【０００６】本発明の目的は、上記の様な問題点を解決
するために、オペレータにとって理解しやすく、短い時
間に簡単にプロセスの正常と異常との識別境界値を決定
でき、しかも最適な基準に基づいてプロセスの正常と異
常を判断できる異常診断方法を実現することである。
するために、オペレータにとって理解しやすく、短い時
間に簡単にプロセスの正常と異常との識別境界値を決定
でき、しかも最適な基準に基づいてプロセスの正常と異
常を判断できる異常診断方法を実現することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記のような目的を達成
するために本発明は、対象とするプロセスから順次計測
データを収集して、前記プロセスが異常であるか否かを
診断する異常診断方法において、 （ａ）収集保存しているプロセスの計測データを順次プ
ロットして、対象とするデータの範囲をＬ個の区間に等
分割する手順と、 （ｂ）第１区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求める手順と、 （ｃ）第２区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求め、以下同様にして第Ｌ区間の
始点を起点とした場合まで折れ線関数を求める手順と、 （ｄ）第１区間の始点を起点とした場合にＬ個の区間に
ついてそれぞれ求めたデータ各点からの距離の差の二乗
和の合計をＳＵＭ１とし、同様にしてＳＵＭ２からＳＵ
ＭＬまで求め、ＳＵＭ１からＳＵＭＬの中で最小値にな
るものについての折れ線函数を中央折れ線函数とする手
順と、 （ｅ）上記のようにして求めた中央折れ線函数の各区間
毎に中央折れ線函数からの標準偏差σを求める手順と、 （ｆ）上記標準偏差σのうち最大のものを共通標準偏差
値として、経験値係数αを乗じて、上限、下限の各折れ
線函数を作成する手順と、 （ｇ）この上限、下限の各折れ線函数で挟まれる範囲に
存在しない計測データに基づいてプロセスが異常である
と診断して信号を出力する手順とを有することを特徴と
する異常診断方法である。
するために本発明は、対象とするプロセスから順次計測
データを収集して、前記プロセスが異常であるか否かを
診断する異常診断方法において、 （ａ）収集保存しているプロセスの計測データを順次プ
ロットして、対象とするデータの範囲をＬ個の区間に等
分割する手順と、 （ｂ）第１区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求める手順と、 （ｃ）第２区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求め、以下同様にして第Ｌ区間の
始点を起点とした場合まで折れ線関数を求める手順と、 （ｄ）第１区間の始点を起点とした場合にＬ個の区間に
ついてそれぞれ求めたデータ各点からの距離の差の二乗
和の合計をＳＵＭ１とし、同様にしてＳＵＭ２からＳＵ
ＭＬまで求め、ＳＵＭ１からＳＵＭＬの中で最小値にな
るものについての折れ線函数を中央折れ線函数とする手
順と、 （ｅ）上記のようにして求めた中央折れ線函数の各区間
毎に中央折れ線函数からの標準偏差σを求める手順と、 （ｆ）上記標準偏差σのうち最大のものを共通標準偏差
値として、経験値係数αを乗じて、上限、下限の各折れ
線函数を作成する手順と、 （ｇ）この上限、下限の各折れ線函数で挟まれる範囲に
存在しない計測データに基づいてプロセスが異常である
と診断して信号を出力する手順とを有することを特徴と
する異常診断方法である。
【０００８】
【作用】この発明では、収集保存しているプロセスの計
測データを順次プロットして、対象とするデータの範囲
をＬ個の区間に等分割する。 Ｌ個の区間の中で、第１区
間の始点を起点としてＬ個の区間について、それぞれデ
ータ各点からの距離との差の二乗和が最少になる折れ線
函数を求める。 第２区間の始点を起点としてＬ個の区間
について、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗
和が最少になる折れ線函数を求める。以下同様にして第
Ｌ区間の始点を起点とした場合まで折れ線関数を求め
る。 第１区間の始点を起点とした場合にＬ個の区間につ
いてそれぞれ求めたデータ各点からの距離の差の二乗和
の合計をＳＵＭ１とする。同様にしてＳＵＭ２からＳＵ
ＭＬまで求める。ＳＵＭ１からＳＵＭＬの中で最小値に
なるものについての折れ線函数を中央折れ線函数とす
る。このようにして求めた中央折れ線函数は、対象とす
る全区間（Ｌ個の区間）のデータを最もよく近似した折
れ線函数である。
測データを順次プロットして、対象とするデータの範囲
をＬ個の区間に等分割する。 Ｌ個の区間の中で、第１区
間の始点を起点としてＬ個の区間について、それぞれデ
ータ各点からの距離との差の二乗和が最少になる折れ線
函数を求める。 第２区間の始点を起点としてＬ個の区間
について、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗
和が最少になる折れ線函数を求める。以下同様にして第
Ｌ区間の始点を起点とした場合まで折れ線関数を求め
る。 第１区間の始点を起点とした場合にＬ個の区間につ
いてそれぞれ求めたデータ各点からの距離の差の二乗和
の合計をＳＵＭ１とする。同様にしてＳＵＭ２からＳＵ
ＭＬまで求める。ＳＵＭ１からＳＵＭＬの中で最小値に
なるものについての折れ線函数を中央折れ線函数とす
る。このようにして求めた中央折れ線函数は、対象とす
る全区間（Ｌ個の区間）のデータを最もよく近似した折
れ線函数である。
【０００９】前記の中央折れ線函数と当該中央折れ線函
数の作成に使用した計測データとの間の標準偏差を求
め、そのうちの最大のものを共通標準偏差値とし経験値
係数αを乗じて、各区間につきプロセスの異常限界であ
る上限、下限の各折れ線函数を作成しているので、対象
とする計測の範囲で診断は連続して行えるし、計測デー
タのバラツキによる誤診を少なくすることもできる。
数の作成に使用した計測データとの間の標準偏差を求
め、そのうちの最大のものを共通標準偏差値とし経験値
係数αを乗じて、各区間につきプロセスの異常限界であ
る上限、下限の各折れ線函数を作成しているので、対象
とする計測の範囲で診断は連続して行えるし、計測デー
タのバラツキによる誤診を少なくすることもできる。
【００１０】運転中の計測データがこの上限、下限を表
す各折れ線函数で挟まれる範囲に存在しない場合にプロ
セスが異常であると診断して信号を出力する。このプロ
セスの異常限界を表す上限、下限の各折れ線函数の作成
には予め一定の周期でサンプリングし、保存してある運
転データを使用するので変化に即応することができる。
す各折れ線函数で挟まれる範囲に存在しない場合にプロ
セスが異常であると診断して信号を出力する。このプロ
セスの異常限界を表す上限、下限の各折れ線函数の作成
には予め一定の周期でサンプリングし、保存してある運
転データを使用するので変化に即応することができる。
【００１１】
【実施例】以下図面を用いて本発明を説明する。図１は
本発明の方法を実現する機能ブロック図である。通常本
発明の機能はソフトウエア的に実現されるものである。
そのために汎用ワークステーション１１３はマンマシン
インタフェースとして使用する。
本発明の方法を実現する機能ブロック図である。通常本
発明の機能はソフトウエア的に実現されるものである。
そのために汎用ワークステーション１１３はマンマシン
インタフェースとして使用する。
【００１２】プロセスＰからフイールドコントロールス
テーション（ＦＣＳ）１１１を経由して温度、圧力その
他のプロセスデータを一定の周期で収集保存するデータ
収集部１１、データ収集部１１の動作を規定するデータ
収集ジェネレータ１２、データ収集部１１から診断の為
の知識ベースを作成する目的のデータを記憶させるプロ
セスデータ保存部１３、対象とするデータの異常診断条
件を決定する異常監視範囲決定部１４、ワークステーシ
ョンの専用画面を使用して、異常診断に必要とされるデ
ータ、タグナンバー、異常診断条件を定義して登録する
異常診断定義ファイル１５、異常診断知識ベースを作成
する異常診断知識ベースジェネレータ１６、異常診断の
ための条件が記述されている簡易異常診断知識ベース１
７、データ収集部１１から送られたプロセスデータと簡
易異常診断知識ベース１７の内容を比較して異常か否か
を診断する異常診断部１８、異常診断の結果を表示する
異常診断表示部１９とから構成される。
テーション（ＦＣＳ）１１１を経由して温度、圧力その
他のプロセスデータを一定の周期で収集保存するデータ
収集部１１、データ収集部１１の動作を規定するデータ
収集ジェネレータ１２、データ収集部１１から診断の為
の知識ベースを作成する目的のデータを記憶させるプロ
セスデータ保存部１３、対象とするデータの異常診断条
件を決定する異常監視範囲決定部１４、ワークステーシ
ョンの専用画面を使用して、異常診断に必要とされるデ
ータ、タグナンバー、異常診断条件を定義して登録する
異常診断定義ファイル１５、異常診断知識ベースを作成
する異常診断知識ベースジェネレータ１６、異常診断の
ための条件が記述されている簡易異常診断知識ベース１
７、データ収集部１１から送られたプロセスデータと簡
易異常診断知識ベース１７の内容を比較して異常か否か
を診断する異常診断部１８、異常診断の結果を表示する
異常診断表示部１９とから構成される。
【００１３】異常診断を開始すると、プロセスＰからフ
イールドコントロールステーション（ＦＣＳ）１１１を
経由して温度、圧力その他のプロセスデータを一定の周
期で収集しプロセスデータ保存部１３へ保存したあと異
常診断部１８へ処理を移す。異常診断部１８はプロセス
データと簡易異常診断知識ベース１７の内容を参照して
プロセスの異常を診断し、診断結果を異常診断表示部１
９によりワークステーション１１３の画面に表示する。
イールドコントロールステーション（ＦＣＳ）１１１を
経由して温度、圧力その他のプロセスデータを一定の周
期で収集しプロセスデータ保存部１３へ保存したあと異
常診断部１８へ処理を移す。異常診断部１８はプロセス
データと簡易異常診断知識ベース１７の内容を参照して
プロセスの異常を診断し、診断結果を異常診断表示部１
９によりワークステーション１１３の画面に表示する。
【００１４】異常監視範囲決定部１４が、対象とするデ
ータの異常診断条件を決定する動作は、プロセスデータ
保存部１３に保存されているデータを基にして、後に説
明する中央折れ線函数３１を求め、次に監視範囲を決定
することである。この結果により異常診断定義ファイル
１５へ監視範囲を設定する。図２は本発明の処理動作の
ＳＴＥＰを示す。
ータの異常診断条件を決定する動作は、プロセスデータ
保存部１３に保存されているデータを基にして、後に説
明する中央折れ線函数３１を求め、次に監視範囲を決定
することである。この結果により異常診断定義ファイル
１５へ監視範囲を設定する。図２は本発明の処理動作の
ＳＴＥＰを示す。
【００１５】ＳＴＥＰ１〜４の、収集したデータから折
れ線函数を求める処理は特許請求の範囲（ａ）〜（ｃ）
に、ＳＴＥＰ５の、中央折れ線函数３１を求める処理は
（ｄ）に、ＳＴＥＰ６の、標準偏差を求める処理は
（ｅ）に、ＳＴＥＰ７の、監視範囲を決定する処理は
（ｆ）に、ＳＴＥＰ８〜９の異常診断をして結果を出力
する処理は（ｇ）にそれぞれ対応する。
れ線函数を求める処理は特許請求の範囲（ａ）〜（ｃ）
に、ＳＴＥＰ５の、中央折れ線函数３１を求める処理は
（ｄ）に、ＳＴＥＰ６の、標準偏差を求める処理は
（ｅ）に、ＳＴＥＰ７の、監視範囲を決定する処理は
（ｆ）に、ＳＴＥＰ８〜９の異常診断をして結果を出力
する処理は（ｇ）にそれぞれ対応する。
【００１６】次に本発明にかかる異常診断方法の原理を
説明する。先ず最初に、プロセスの運転条件、例えば燃
料流量を増加させて各部の温度を上昇なせるなどの操
作、を変えてプロセスから所定の計測データを得る。図
３はプロセスから収集し保存してあった計測データを順
次プロットしたもので、対象とするデータの範囲Ｘ0〜
ＸLをＬ個の区間に等分割することを示す。この基本と
なる計測データについて下記に説明する中央折れ線函数
を求める。図３のＸ0〜ＸLはプロセスの運転条件の変動
範囲に相当する。所定の条件Ｘで運転中に計測値Ｙが上
記の中央折れ線函数から求めた監視範囲を離脱した場合
を異常と診断するものである。
説明する。先ず最初に、プロセスの運転条件、例えば燃
料流量を増加させて各部の温度を上昇なせるなどの操
作、を変えてプロセスから所定の計測データを得る。図
３はプロセスから収集し保存してあった計測データを順
次プロットしたもので、対象とするデータの範囲Ｘ0〜
ＸLをＬ個の区間に等分割することを示す。この基本と
なる計測データについて下記に説明する中央折れ線函数
を求める。図３のＸ0〜ＸLはプロセスの運転条件の変動
範囲に相当する。所定の条件Ｘで運転中に計測値Ｙが上
記の中央折れ線函数から求めた監視範囲を離脱した場合
を異常と診断するものである。
【００１７】以下に最小二乗法の直線回帰分析の手法を
用いて、中央折れ線函数を求めるアルゴリズムを（１）
項に、監視範囲を求めるアルゴリズムを（２）項にＳＴ
ＥＰを追って詳しく説明する。 （１）中央折れ線函数を表すアルゴリズムを求める。図
３はプロセスから収集し保存してあった計測データを順
次プロットしたもので、対象とするデータの範囲Ｘ0〜
ＸLをＬ個の区間に等分割することを示す。（ＳＴＥＰ
２〜３） 運転条件Ｘのときの計測値がＹである。ＸとＹの関係は
範囲Ｘ0〜ＸLの小さい範囲では一次函数で表されるもの
と考えられる。全範囲はＬ等分してそれぞれの一次函数
を求める。
用いて、中央折れ線函数を求めるアルゴリズムを（１）
項に、監視範囲を求めるアルゴリズムを（２）項にＳＴ
ＥＰを追って詳しく説明する。 （１）中央折れ線函数を表すアルゴリズムを求める。図
３はプロセスから収集し保存してあった計測データを順
次プロットしたもので、対象とするデータの範囲Ｘ0〜
ＸLをＬ個の区間に等分割することを示す。（ＳＴＥＰ
２〜３） 運転条件Ｘのときの計測値がＹである。ＸとＹの関係は
範囲Ｘ0〜ＸLの小さい範囲では一次函数で表されるもの
と考えられる。全範囲はＬ等分してそれぞれの一次函数
を求める。
【００１８】図４は対象とするデータの範囲Ｘ0〜ＸLの
中の第Ｋ区間を拡大して示し、その中にｋ1〜ｋnのｎ個
のデータがあることを示す。この区間内のデータを折れ
線函数Ｙ＝ａＸ＋ｂで代表させると、データ各点とこの
折れ線函数３１との距離の残差の二乗和（以下Ｓで表
す）が最少になる場合のａ及びｂで表したＹ＝ａＸ＋ｂ
（式１）がこれらのデータを最も正しく表すものとな
る。このａ及びｂは下記の式で求まるものである。 Ｙ＝ａＸ＋ｂ 式１ 各区間内にｎ個のデータがあるものとし、Σは区間毎に
ｉ＝１からｉ＝ｎまでのｎ回の和を表す記号とする。
中の第Ｋ区間を拡大して示し、その中にｋ1〜ｋnのｎ個
のデータがあることを示す。この区間内のデータを折れ
線函数Ｙ＝ａＸ＋ｂで代表させると、データ各点とこの
折れ線函数３１との距離の残差の二乗和（以下Ｓで表
す）が最少になる場合のａ及びｂで表したＹ＝ａＸ＋ｂ
（式１）がこれらのデータを最も正しく表すものとな
る。このａ及びｂは下記の式で求まるものである。 Ｙ＝ａＸ＋ｂ 式１ 各区間内にｎ個のデータがあるものとし、Σは区間毎に
ｉ＝１からｉ＝ｎまでのｎ回の和を表す記号とする。
【００１９】また接続点のＸ及びＹの関係は図３のとお
りである。第Ｋ区間のａ、ｂ、Ｓをａk、ｂk、Ｓkで表
し計算には次の式を使用する。 ａk＝（ΣＸiΣＹi−ｎΣＸiＹi）／（（ΣＸi）2−ｎΣＸi 2） 式２ ｂk＝１／ｎ×（ΣＹi−ａkΣＸi） 式３ Ｓk＝Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））2 式４ 図５は、第Ｋ区間以降及び以前の区間では先に決定した
折れ線とつながることを制約条件として、区間内のデー
タ各点からの距離との残差の二乗和が最少になる合計Ｌ
個の折れ線函数を求める動作を示す。
りである。第Ｋ区間のａ、ｂ、Ｓをａk、ｂk、Ｓkで表
し計算には次の式を使用する。 ａk＝（ΣＸiΣＹi−ｎΣＸiＹi）／（（ΣＸi）2−ｎΣＸi 2） 式２ ｂk＝１／ｎ×（ΣＹi−ａkΣＸi） 式３ Ｓk＝Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））2 式４ 図５は、第Ｋ区間以降及び以前の区間では先に決定した
折れ線とつながることを制約条件として、区間内のデー
タ各点からの距離との残差の二乗和が最少になる合計Ｌ
個の折れ線函数を求める動作を示す。
【００２０】この制約条件があるため、第Ｋ区間の前後
の区間で適用する計算式は異なる。第Ｋ＋１の区間から
ａ、ｂ、Ｓの計算を始めるときは次の式を使用する。 ａk+1＝Σ（（Ｘk−Ｘi）（Ｙk−Ｙi））／Σ（Ｘk−Ｘi）2 式５ ｂk+1＝Ｙk−ａk+1Ｘk 式６ Ｓk+1＝Σ（Ｙi−（ａk+1Ｘi＋ｂk+1））2 式７ 第Ｋ−１の区間からａ、ｂ、Ｓの計算を始めるときは次
の式を使用する。 ａk-1＝Σ（（Ｘk-1−Ｘi）（ＹK-1−Ｙi））／Σ（Ｘk-1−Ｘi）2 式８ ｂk-1＝Ｙk-1−ａk-1Ｘk-1 式９ Ｓk-1＝Σ（Ｙi−（ａk-1Ｘi＋ｂk-1））2 式１０ 図６は、第１区間、第２区間・・・第Ｌ区間の始点を起
点として各々Ｌ個の区間内でデータ各点からの距離との
残差の二乗和Ｓを求める折れ線函数のマトリクスを示
す。上記の式２〜式１０に基づきこの各欄を計算する。
（ＳＴＥＰ４） ここでＳＵＭｌ’、ａｌ’、ｂｌ’、Ｓｌ’をｌ’＝１
−Ｌとしたときに、ＳＵＭ1は第１区間を始点として第
Ｌ区間迄の各区間を直線近似する折れ線函数を表す
ａ1、ｂ1〜ａL、ｂL及びＳ1〜ＳLを示す欄である。例え
ばＬを６とし、第４区間を起点とすると、起点番号ｌ’
は４となり、順に６までのａ4〜ａ6、ｂ4〜ｂ6、Ｓ4〜
Ｓ6を求める。次にｌ’−１から逆順に１までのａ3〜ａ
1、ｂ3〜ｂ1、Ｓ3〜Ｓ1を求める。このようにして、ａ1
〜ａ6、ｂ1〜ｂ6、Ｓ1〜Ｓ6を求める。このようにし
て、ＳＵＭLは第Ｌ区間の始点を起点として第Ｌ−１区
間の最後のデータ迄の各区間の折れ線を表すａ、ｂ、及
びＳを示す欄である。
の区間で適用する計算式は異なる。第Ｋ＋１の区間から
ａ、ｂ、Ｓの計算を始めるときは次の式を使用する。 ａk+1＝Σ（（Ｘk−Ｘi）（Ｙk−Ｙi））／Σ（Ｘk−Ｘi）2 式５ ｂk+1＝Ｙk−ａk+1Ｘk 式６ Ｓk+1＝Σ（Ｙi−（ａk+1Ｘi＋ｂk+1））2 式７ 第Ｋ−１の区間からａ、ｂ、Ｓの計算を始めるときは次
の式を使用する。 ａk-1＝Σ（（Ｘk-1−Ｘi）（ＹK-1−Ｙi））／Σ（Ｘk-1−Ｘi）2 式８ ｂk-1＝Ｙk-1−ａk-1Ｘk-1 式９ Ｓk-1＝Σ（Ｙi−（ａk-1Ｘi＋ｂk-1））2 式１０ 図６は、第１区間、第２区間・・・第Ｌ区間の始点を起
点として各々Ｌ個の区間内でデータ各点からの距離との
残差の二乗和Ｓを求める折れ線函数のマトリクスを示
す。上記の式２〜式１０に基づきこの各欄を計算する。
（ＳＴＥＰ４） ここでＳＵＭｌ’、ａｌ’、ｂｌ’、Ｓｌ’をｌ’＝１
−Ｌとしたときに、ＳＵＭ1は第１区間を始点として第
Ｌ区間迄の各区間を直線近似する折れ線函数を表す
ａ1、ｂ1〜ａL、ｂL及びＳ1〜ＳLを示す欄である。例え
ばＬを６とし、第４区間を起点とすると、起点番号ｌ’
は４となり、順に６までのａ4〜ａ6、ｂ4〜ｂ6、Ｓ4〜
Ｓ6を求める。次にｌ’−１から逆順に１までのａ3〜ａ
1、ｂ3〜ｂ1、Ｓ3〜Ｓ1を求める。このようにして、ａ1
〜ａ6、ｂ1〜ｂ6、Ｓ1〜Ｓ6を求める。このようにし
て、ＳＵＭLは第Ｌ区間の始点を起点として第Ｌ−１区
間の最後のデータ迄の各区間の折れ線を表すａ、ｂ、及
びＳを示す欄である。
【００２１】ここで第１区間を起点にしてＬ全区間につ
いて求めたＳ1〜ＳLの合計をＳＵＭ 1とする。同様にし
て第Ｌ区間までの各区間の始点を起点にもつそれぞれの
Ｓ1〜ＳLの合計を求めてＳＵＭ2〜ＳＵＭLとする。この
ＳＵＭ1からＳＵＭLの中で最少となる欄にある第１区間
のａ1、ｂ1〜第Ｌ区間のａL、ｂLをそれぞれの区間の折
れ線函数Ｙ＝ａＸ＋ｂのａ及びｂとして採用すれば対象
とする全区間のデータを最も良く近似すると考える。こ
れを中央折れ線函数と言う。（ＳＴＥＰ５） それぞれの区間のこの折れ線函数をＹ1、Ｙ2、・・ＹL
で表す。 （２）監視範囲を表すアルゴリズムを計算する。
いて求めたＳ1〜ＳLの合計をＳＵＭ 1とする。同様にし
て第Ｌ区間までの各区間の始点を起点にもつそれぞれの
Ｓ1〜ＳLの合計を求めてＳＵＭ2〜ＳＵＭLとする。この
ＳＵＭ1からＳＵＭLの中で最少となる欄にある第１区間
のａ1、ｂ1〜第Ｌ区間のａL、ｂLをそれぞれの区間の折
れ線函数Ｙ＝ａＸ＋ｂのａ及びｂとして採用すれば対象
とする全区間のデータを最も良く近似すると考える。こ
れを中央折れ線函数と言う。（ＳＴＥＰ５） それぞれの区間のこの折れ線函数をＹ1、Ｙ2、・・ＹL
で表す。 （２）監視範囲を表すアルゴリズムを計算する。
【００２２】図７に第１区間から第Ｌ区間までの各区間
毎にプロセスデータと上記中央折れ線函数からの標準偏
差を求める動作を第１区間から第Ｌ区間まで繰り返すこ
とを示す。（ＳＴＥＰ６） 計算は次の式を使用する。 σk＝［Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））2−［Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））］2 ／ｎ］／（ｎ−１） の平方根 式１１ 図８は各区間毎にプロセスデータと中央折れ線函数から
求めた標準偏差σの中から最大のものを共通標準偏差値
σmaxとして選び、経験値係数αを乗じて、第１区間か
ら第Ｌ区間の区間ごとに上限、下限の各折れ線函数を作
成する手順を示す。
毎にプロセスデータと上記中央折れ線函数からの標準偏
差を求める動作を第１区間から第Ｌ区間まで繰り返すこ
とを示す。（ＳＴＥＰ６） 計算は次の式を使用する。 σk＝［Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））2−［Σ（Ｙi−（ａkＸi＋ｂk））］2 ／ｎ］／（ｎ−１） の平方根 式１１ 図８は各区間毎にプロセスデータと中央折れ線函数から
求めた標準偏差σの中から最大のものを共通標準偏差値
σmaxとして選び、経験値係数αを乗じて、第１区間か
ら第Ｌ区間の区間ごとに上限、下限の各折れ線函数を作
成する手順を示す。
【００２３】次の通り計算をする。 第１区間の監視範囲の上限折れ線函数ＹHIGH1＝Ｙ1＋σ
max×α 〜第Ｌ区間の監視範囲の上限折れ線函数ＹHIGHL＝ＹL＋
σmax×α 第１監視範囲の下限折れ線函数ＹLOW1＝Ｙ1−σmax×α 〜第Ｌ監視範囲の下限折れ線函数ＹLOWL＝ＹL−σmax×
α Ｘ軸の両端にある監視限界は異常監視範囲決定部１４に
より予め設定する。
max×α 〜第Ｌ区間の監視範囲の上限折れ線函数ＹHIGHL＝ＹL＋
σmax×α 第１監視範囲の下限折れ線函数ＹLOW1＝Ｙ1−σmax×α 〜第Ｌ監視範囲の下限折れ線函数ＹLOWL＝ＹL−σmax×
α Ｘ軸の両端にある監視限界は異常監視範囲決定部１４に
より予め設定する。
【００２４】上記のようにして得られた上限、下限の各
折れ線函数は異常診断定義ファイルに設定される。（Ｓ
ＴＥＰ７〜８）図９は上記のようにして求めた中央折れ
線函数は３１、上限折れ線函数は９２、下限折れ線函数
は９３で示している。計測データが上限折れ線函数９２
と下限折れ線函数９３で挟まれる範囲に存在しない場合
にプロセスは異常であると診断して信号を出力する。
折れ線函数は異常診断定義ファイルに設定される。（Ｓ
ＴＥＰ７〜８）図９は上記のようにして求めた中央折れ
線函数は３１、上限折れ線函数は９２、下限折れ線函数
は９３で示している。計測データが上限折れ線函数９２
と下限折れ線函数９３で挟まれる範囲に存在しない場合
にプロセスは異常であると診断して信号を出力する。
【００２５】図１０は本発明の異常診断方法を内蔵した
分散型プロセス制御システムの例を示す。対象となるプ
ロセスＰから温度、圧力、流量等のプロセスデータをフ
イールドコントロールステーション（ＦＣＳ）１１１に
入力して、これらのデータに制御演算を施して、弁開度
制御信号やリレー接点信号等を出力する。オペレータス
テーション（ＯＰＳ）１１２では、オペレータが前記の
入出力信号の監視やプロセスの運転操作等を行う。
分散型プロセス制御システムの例を示す。対象となるプ
ロセスＰから温度、圧力、流量等のプロセスデータをフ
イールドコントロールステーション（ＦＣＳ）１１１に
入力して、これらのデータに制御演算を施して、弁開度
制御信号やリレー接点信号等を出力する。オペレータス
テーション（ＯＰＳ）１１２では、オペレータが前記の
入出力信号の監視やプロセスの運転操作等を行う。
【００２６】汎用ワークステーション１１３は異常診断
や故障診断等特定の作業を行うための専用操作卓であ
る。
や故障診断等特定の作業を行うための専用操作卓であ
る。
【００２７】
【発明の効果】本発明によれば、運転中に保存したデー
タを用いて、プロセスが正常であるか否かの監視範囲を
決定するため、経年変化等による監視範囲の変更や運転
条件の変更に伴なって異常限界を変更するために上限、
下限の各折れ線函数を変更する要求にも速やかな対応が
可能である。また、対象とする全区間のデータを最もよ
く近似した中央折れ線函数をもとに判断をしているた
め、最適な基準に基づいてプロセスの正常と異常を判断
できる。
タを用いて、プロセスが正常であるか否かの監視範囲を
決定するため、経年変化等による監視範囲の変更や運転
条件の変更に伴なって異常限界を変更するために上限、
下限の各折れ線函数を変更する要求にも速やかな対応が
可能である。また、対象とする全区間のデータを最もよ
く近似した中央折れ線函数をもとに判断をしているた
め、最適な基準に基づいてプロセスの正常と異常を判断
できる。
【００２８】また経験を基にして監視範囲や異常限界を
合理的にかつ容易に決定することができる。保存データ
や監視範囲をワークステーションの専用画面へ表示する
ことにも適しているので視覚的把握にも便利である。以
上のように、異常診断及び故障診断を実現する方法とし
ては比較的簡単に、かつ短時間に結果を得られるのでシ
ステムの構築が簡便であり、保守性及び信頼性の向上に
も顕著な効果がある。
合理的にかつ容易に決定することができる。保存データ
や監視範囲をワークステーションの専用画面へ表示する
ことにも適しているので視覚的把握にも便利である。以
上のように、異常診断及び故障診断を実現する方法とし
ては比較的簡単に、かつ短時間に結果を得られるのでシ
ステムの構築が簡便であり、保守性及び信頼性の向上に
も顕著な効果がある。
【図１】本発明の方法を実現する機能ブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明の処理動作手順を示す。
【図３】保存している対象プロセスデータをプロットし
た例を示す。
た例を示す。
【図４】図３の区間Ｋを拡大した説明図である。
【図５】残差の二乗の和を求める動作を示す流れ図であ
る。
る。
【図６】折れ線函数のマトリクスを示す図である。
【図７】標準偏差演算処理を示す流れ図である。
【図８】上下限折れ線函数の決定処理の流れ図である。
【図９】中央折れ線と上下限折れ線の関係を示す図であ
る。
る。
【図１０】システム構成図である。
１１ データ収集部 １２ データ収集ジェネレータ １３ プロセスデータ保存部 １４ 異常監視範囲決定部 １５ 異常診断定義ファイル １６ 異常診断知識ベースジェネレ−タ １７ 簡易異常診断知識ベース １８ 異常診断部 １９ 異常診断表示部 ３１ プロセスデータを代表する折れ線函数 ４２ Ｋ区間の上限折れ線函数 ４３ Ｋ区間の下限折れ線函数 ９２ 上限折れ線函数 ９３ 下限折れ線函数 １１１ フイールドコントロールステーション（ＦＣ
Ｓ）、Ｐはプロセス １１２ オペレータステーション（ＯＰＳ） １１３ 汎用ワークステーション
Ｓ）、Ｐはプロセス １１２ オペレータステーション（ＯＰＳ） １１３ 汎用ワークステーション
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G05B 23/02 G06F 17/17
Claims (1)
- 【請求項１】対象とするプロセスから順次計測データを
収集して、前記プロセスが異常であるか否かを診断する
異常診断方法において、 （ａ）収集保存しているプロセスの計測データを順次プ
ロットして、対象とするデータの範囲をＬ個の区間に等
分割する手順と、 （ｂ）第１区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求める手順と、 （ｃ）第２区間の始点を起点としてＬ個の区間につい
て、それぞれデータ各点からの距離との差の二乗和が最
少になる折れ線函数を求め、以下同様にして第Ｌ区間の
始点を起点とした場合まで折れ線関数を求める手順と、 （ｄ）第１区間の始点を起点とした場合にＬ個の区間に
ついてそれぞれ求めたデータ各点からの距離の差の二乗
和の合計をＳＵＭ１とし、同様にしてＳＵＭ２からＳＵ
ＭＬまで求め、ＳＵＭ１からＳＵＭＬの中で最小値にな
るものについての折れ線函数を中央折れ線函数とする手
順と、 （ｅ）上記のようにして求めた中央折れ線函数の各区間
毎に中央折れ線函数からの標準偏差σを求める手順と、 （ｆ）上記標準偏差σのうち最大のものを共通標準偏差
値として、経験値係数αを乗じて、上限、下限の各折れ
線函数を作成する手順と、 （ｇ）この上限、下限の各折れ線函数で挟まれる範囲に
存在しない計測データに基づいてプロセスが異常である
と診断して信号を出力する手順とを有することを特徴と
する異常診断方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33252293A JP3219116B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 異常診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33252293A JP3219116B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 異常診断方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07191740A JPH07191740A (ja) | 1995-07-28 |
| JP3219116B2 true JP3219116B2 (ja) | 2001-10-15 |
Family
ID=18255869
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33252293A Expired - Fee Related JP3219116B2 (ja) | 1993-12-27 | 1993-12-27 | 異常診断方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3219116B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8271981B2 (en) * | 2006-12-12 | 2012-09-18 | International Business Machines Corporation | Detecting an extraordinary behavior |
| JP2009002651A (ja) * | 2008-10-06 | 2009-01-08 | Daikin Ind Ltd | 異常診断システム |
| JP5458569B2 (ja) * | 2008-12-25 | 2014-04-02 | 株式会社大林組 | 鋼管コンクリート柱の構築方法 |
| JP6802025B2 (ja) * | 2016-09-30 | 2020-12-16 | メタウォーター株式会社 | バルブ動作のモニタリング方法、及びバルブ動作異常予兆検知方法 |
| JP6724847B2 (ja) * | 2017-03-31 | 2020-07-15 | オムロン株式会社 | 制御装置、制御プログラム、制御システム、および制御方法 |
| CN113128598B (zh) * | 2021-04-22 | 2024-04-09 | 深信服科技股份有限公司 | 一种传感数据检测方法、装置、设备及可读存储介质 |
-
1993
- 1993-12-27 JP JP33252293A patent/JP3219116B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07191740A (ja) | 1995-07-28 |
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