JPH01265311A - 異常予知支援装置 - Google Patents
異常予知支援装置Info
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- JPH01265311A JPH01265311A JP63094949A JP9494988A JPH01265311A JP H01265311 A JPH01265311 A JP H01265311A JP 63094949 A JP63094949 A JP 63094949A JP 9494988 A JP9494988 A JP 9494988A JP H01265311 A JPH01265311 A JP H01265311A
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- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 claims description 4
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
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- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、異常予知支援装置に係り、特に、発電プラン
ト等において、プロセス量から将来起こるおそれがある
異常を予測し、適切な予防策を講するのに好適な異常予
知支援装置に関するものである。
ト等において、プロセス量から将来起こるおそれがある
異常を予測し、適切な予防策を講するのに好適な異常予
知支援装置に関するものである。
発電等のプラントは、年々大容量化・複雑化しており、
運転の信頼性向上が極めて重要な課題になってきている
。特に大規模プラントで異常が発生した場合、測定され
る種々のプラント量やアラームの生起状態から、異常原
因を確実に把握し、その状態に対応した適切な判断・操
作を行なう必要がある。従来は、経験豊富な運転員がこ
れらの判断・操作を行なっていたが、システムの複雑化
が急速で、対応がだんだん困難になっている。
運転の信頼性向上が極めて重要な課題になってきている
。特に大規模プラントで異常が発生した場合、測定され
る種々のプラント量やアラームの生起状態から、異常原
因を確実に把握し、その状態に対応した適切な判断・操
作を行なう必要がある。従来は、経験豊富な運転員がこ
れらの判断・操作を行なっていたが、システムの複雑化
が急速で、対応がだんだん困難になっている。
このような状況に対して、アラームが出た原因の解析シ
ステムが開発され実用化されつつある。
ステムが開発され実用化されつつある。
警報解析の機能は、異常が発生した場合の異常要因また
は異常波及経路の把握機能と、それに対応する操作ガイ
ダンスの表示機能とからなるのが一般的である。
は異常波及経路の把握機能と、それに対応する操作ガイ
ダンスの表示機能とからなるのが一般的である。
なお、この種の従来技術として関連するものには、特開
昭60−14303号、特開昭57−707号、特開昭
62−49408号等がある。
昭60−14303号、特開昭57−707号、特開昭
62−49408号等がある。
これらはいずれも、生じてしまった異常について解析す
るものであり、積極的な予防の考え方はなかった。
るものであり、積極的な予防の考え方はなかった。
上記従来技術は、異常が発生した場合、運転員の判断・
操作を支援する手段として重要であるが、さらに−歩進
んで、異常発生を事前に予知し予報できれば、異常が現
実に生ずる前に何らかの予防処置がとれ、プラント運転
上、好ましい結果が得られると考えられる。
操作を支援する手段として重要であるが、さらに−歩進
んで、異常発生を事前に予知し予報できれば、異常が現
実に生ずる前に何らかの予防処置がとれ、プラント運転
上、好ましい結果が得られると考えられる。
本発明の目的は、異常が発生する兆候としての要因を事
前に把握し、異常の発生を事前に予知可能な異常予知支
援装置を提供することである。
前に把握し、異常の発生を事前に予知可能な異常予知支
援装置を提供することである。
本発明は、上記目的を達成するために、プラントから取
り込んだプラント量を表すデータを記憶するプラントデ
ータベースと、異常予知支援のために各異常要因の因果
関係と異常の程度に応じた操作ガイダンスとをルールの
形で記憶する知識データベースと、前記プラントデータ
に基づき各異常要因の異常の程度を演算する手段と、演
算された異常の程度と前記知識データベース内のルール
とに基づき予測される異常波及を推論し当該異常を未然
に防止するための操作ガイダンスを検索する手段と、前
記推論結果と操作ガイダンスとを編集し表示する手段と
からなる異常予知支援装置を提案するものである。
り込んだプラント量を表すデータを記憶するプラントデ
ータベースと、異常予知支援のために各異常要因の因果
関係と異常の程度に応じた操作ガイダンスとをルールの
形で記憶する知識データベースと、前記プラントデータ
に基づき各異常要因の異常の程度を演算する手段と、演
算された異常の程度と前記知識データベース内のルール
とに基づき予測される異常波及を推論し当該異常を未然
に防止するための操作ガイダンスを検索する手段と、前
記推論結果と操作ガイダンスとを編集し表示する手段と
からなる異常予知支援装置を提案するものである。
前記各異常要因の異常の程度を演算する手段は、当該演
算に用いる関数を圧縮する手段を備えることができる。
算に用いる関数を圧縮する手段を備えることができる。
また、当該演算に用いる関数の上限をカットする手段で
もよい。
もよい。
さらに、当該演算に用いる関数の肩部の変化を縮小する
手段とすることも可能である。
手段とすることも可能である。
本発明においては、発生してしまった異常ではなく、異
常につながる兆候としての要因を事前に把握して解析し
、その異常の程度と知識ベース内のルールとに基づき予
測される異常波及を推論し、その異常を未然に防止する
ための操作ガイダンスと併せて表示するので、プラント
に異常を招くことなく、最適に運転でき、運転の信頼度
が大幅に向上する。
常につながる兆候としての要因を事前に把握して解析し
、その異常の程度と知識ベース内のルールとに基づき予
測される異常波及を推論し、その異常を未然に防止する
ための操作ガイダンスと併せて表示するので、プラント
に異常を招くことなく、最適に運転でき、運転の信頼度
が大幅に向上する。
第1図〜第7図を参照して、本発明の一実施例を説明す
る。
る。
第1図は本発明による異常予知支援装置の一実施例の構
成を示すブロック図である。図において、1はプラント
、2はプロセス量を取込むためのプロセス入力装置、3
は他の装置、4はこの他の装置3を介してプロセス量を
取込むための伝送路、5は中央処理装置、6は演算結果
を表示するCRT等の表示装置、7は中央処理装置5内
の異常予知支援部である。
成を示すブロック図である。図において、1はプラント
、2はプロセス量を取込むためのプロセス入力装置、3
は他の装置、4はこの他の装置3を介してプロセス量を
取込むための伝送路、5は中央処理装置、6は演算結果
を表示するCRT等の表示装置、7は中央処理装置5内
の異常予知支援部である。
異常予知支援部7の内部構成を第2図に示す。
図において、8はプラント量取込み部、9は取込んだプ
ラントデータを記憶するプラントデータベース、10は
プラントデータに基づき要因の異常の程度を演算する手
段、11はその演算結果を格納するテーブル、12は異
常予知用の知識を予め記憶する知識データベース、13
は異常程度の演算結果と知識データベースの知識とによ
り将来発生が予想される異常を推論し、それに対処する
ための操作を検索する手段、14は推論結果と操作ガイ
ダンスとを併せて編集し見やすい画面を構成する手段で
ある。
ラントデータを記憶するプラントデータベース、10は
プラントデータに基づき要因の異常の程度を演算する手
段、11はその演算結果を格納するテーブル、12は異
常予知用の知識を予め記憶する知識データベース、13
は異常程度の演算結果と知識データベースの知識とによ
り将来発生が予想される異常を推論し、それに対処する
ための操作を検索する手段、14は推論結果と操作ガイ
ダンスとを併せて編集し見やすい画面を構成する手段で
ある。
第3図は、タービン振動要因を例として、異常予知用知
識データベースの構造を示す系統図である。
識データベースの構造を示す系統図である。
本例は、最終的に「振動大」の異常が発生するための個
々の異常要因の因果関係を示している。すなわち、復水
器排気室温度高または蒸気条件急変でケーシング熱的変
形が発生する可能性がある。
々の異常要因の因果関係を示している。すなわち、復水
器排気室温度高または蒸気条件急変でケーシング熱的変
形が発生する可能性がある。
ケーシング熱的変形または復水器真空度異常でロータア
ライメント不良が発生する可能性がある。
ライメント不良が発生する可能性がある。
ロータアライメント不良または回転部と静止部との接触
で振動大の異常が発生する可能性がある。
で振動大の異常が発生する可能性がある。
これらの要因の因果関係は、知識としてプロダクション
ルール(IF〜、THEN〜、)の形式で記憶されてい
る。
ルール(IF〜、THEN〜、)の形式で記憶されてい
る。
異常(例えば振動大)の予知においては、推論結果が1
個々の要因(例えば復水器排気室温度高。
個々の要因(例えば復水器排気室温度高。
蒸気条件急変など)の異常の程度に依存するので、これ
らの異常の程度(「確信度」といい、第3図では01〜
Caで表わしである。)を計算する必要がある。
らの異常の程度(「確信度」といい、第3図では01〜
Caで表わしである。)を計算する必要がある。
確信度を計算するための関数関係の例を第4図に示す。
同図(A)は、異常要因が蒸気条件急変の場合を示して
いる。主蒸気温度T m S H再熱蒸気温度Trsの
変化率d T as/ d t 、 d T rs/
d tに、あいまい関数fio、 fxx (0,0≦
fto、ftt≦1.0)を導入し、各々の変化率の値
に対して異常の程度を計算する0本例では、主蒸気温度
変化率の異常の程度は0.9 であることを示している
。
いる。主蒸気温度T m S H再熱蒸気温度Trsの
変化率d T as/ d t 、 d T rs/
d tに、あいまい関数fio、 fxx (0,0≦
fto、ftt≦1.0)を導入し、各々の変化率の値
に対して異常の程度を計算する0本例では、主蒸気温度
変化率の異常の程度は0.9 であることを示している
。
蒸気条件急変の確信度は、各々の要因のOR条件で示さ
れている。d Tms/ d t 、 d Trs/
d tのあいまい関数値をそれぞれ0.9 、0.6
とした場合、これらあいまい関数値のOR演算の結
果は、一般的に最大値を採用するのが自然である。した
がって、蒸気条件急変の確信度は、 Ca=Max (0,9,0,6)=0.9で示される
。
れている。d Tms/ d t 、 d Trs/
d tのあいまい関数値をそれぞれ0.9 、0.6
とした場合、これらあいまい関数値のOR演算の結
果は、一般的に最大値を採用するのが自然である。した
がって、蒸気条件急変の確信度は、 Ca=Max (0,9,0,6)=0.9で示される
。
確信度の計算方法は種々あり、
0.9 + 0.6−0.9 X O,6= 0.96
とする方法もある。
とする方法もある。
第4図(B)は、ロータアライメント不良の場合を示し
ている。振動振幅Aの変化率dA/dtがα< (cl
A/d t)<β、捩振動位相θの変化率dθ/dtが
γ<(dθ/d t)で、振動大が発生するとき、やは
りあいまい関数f1.fz。
ている。振動振幅Aの変化率dA/dtがα< (cl
A/d t)<β、捩振動位相θの変化率dθ/dtが
γ<(dθ/d t)で、振動大が発生するとき、やは
りあいまい関数f1.fz。
f8を導入したものである。このロータアライメント不
良の場合は、内部要因のAND条件で確信度を求める。
良の場合は、内部要因のAND条件で確信度を求める。
それぞれのあいまい関数値を0.5゜1.0,0.7と
すると、これらの関数値のAND演算、の結果は、一般
的に最小値を採用するのが自然である。したがって、ロ
ータアライメント不良の確信度は、 C1= M s 11(0、5、1、O、0、7) =
0 、5で示される。
すると、これらの関数値のAND演算、の結果は、一般
的に最小値を採用するのが自然である。したがって、ロ
ータアライメント不良の確信度は、 C1= M s 11(0、5、1、O、0、7) =
0 、5で示される。
確信度の計算方法は種々あり、
0.5x1.Ox0.7 =0.35とする方法もあ
る。
る。
第2図の異常程度演算手段10は、蒸気条件急変が発生
し、ケーシング熱的変形が0.9 の確信度で生ずるこ
とを計算するとともに、ロータアライメント不良が発生
し、振動大が0.5の確信度で生ずることを計算する。
し、ケーシング熱的変形が0.9 の確信度で生ずるこ
とを計算するとともに、ロータアライメント不良が発生
し、振動大が0.5の確信度で生ずることを計算する。
第4図の関数関係は、パラメータが大きくなると、関数
値が必ず1.0 となり、その異常が生ずることを前
提としている。しかし、現実には、パラメータが大きく
なっても、その異常が生じない場合もある。そこで、本
発明では、要因に応じて。
値が必ず1.0 となり、その異常が生ずることを前
提としている。しかし、現実には、パラメータが大きく
なっても、その異常が生じない場合もある。そこで、本
発明では、要因に応じて。
第5図のように関数関係自体を変更する手段を備えるこ
とができる。第5図(A)は関数全体を圧縮する方式、
第5図(B)は上限をカットする方式、第5図(C)は
関数の立上りを滑らかにする方式(本明細書では、r肩
部縮小」という、)等が考えられる。
とができる。第5図(A)は関数全体を圧縮する方式、
第5図(B)は上限をカットする方式、第5図(C)は
関数の立上りを滑らかにする方式(本明細書では、r肩
部縮小」という、)等が考えられる。
第4図と第5図のいずれの関数関係も、第6図に示した
あいまい関数を用いない場合と比べて、より現実に近い
計算結果が得られる。
あいまい関数を用いない場合と比べて、より現実に近い
計算結果が得られる。
次に、異常予知の推論方法について説明する。
各異常要因は、異常程度演算手段1oでサイクリックに
計算されており、0.0〜1.0の範囲にある。確信度
が小さい値の場合でも全ルートの推論処理を実行するの
は、効率が悪いので、所定値以上になったものだけ、推
論処理を行なうようにしてもよい。例えば、蒸気条件が
急変し、C6が所定値(例えば0.7)を越えたとする
と、蒸気条件急変→ケーシング熱的変形→ロータアライ
メント不良→振動大と推論する。
計算されており、0.0〜1.0の範囲にある。確信度
が小さい値の場合でも全ルートの推論処理を実行するの
は、効率が悪いので、所定値以上になったものだけ、推
論処理を行なうようにしてもよい。例えば、蒸気条件が
急変し、C6が所定値(例えば0.7)を越えたとする
と、蒸気条件急変→ケーシング熱的変形→ロータアライ
メント不良→振動大と推論する。
一方、異常が予知された場合の対応操作を示す操作ガイ
ダンスは、ルール形式で知識データベースに格納されて
いる。操作ガイダンスは異常波及の程度により異なるの
で1例えば蒸気条件急変の確信度が大きく、ケーシング
熱的変形とロータアライメント不良との確信度が小さい
場合は、「蒸気条件急変注意」などのガイダンスを出し
、ケーシング熱的変形の確信度も大きくなった場合は、
「蒸気温度保持」なとのガイダンスを段階的に出すルー
ルにしである。
ダンスは、ルール形式で知識データベースに格納されて
いる。操作ガイダンスは異常波及の程度により異なるの
で1例えば蒸気条件急変の確信度が大きく、ケーシング
熱的変形とロータアライメント不良との確信度が小さい
場合は、「蒸気条件急変注意」などのガイダンスを出し
、ケーシング熱的変形の確信度も大きくなった場合は、
「蒸気温度保持」なとのガイダンスを段階的に出すルー
ルにしである。
異常発生予知とそれに対処するための操作ガイダンスと
の表示例を第7図に示す。この例は、蒸気条件が急変し
、それに伴うケーシング熱的変形も異常レベルとなり、
振動大の異常が予知され、操作ガイダンスとして、主蒸
気温度保持を表示する場合である。
の表示例を第7図に示す。この例は、蒸気条件が急変し
、それに伴うケーシング熱的変形も異常レベルとなり、
振動大の異常が予知され、操作ガイダンスとして、主蒸
気温度保持を表示する場合である。
本発明によれば、異常を兆候の段階で把握し、予測され
る異常波及を推論し、その異常を未然に防止するための
操作ガイダンスと併せて表示できるので、プラントを安
全に運転できる。
る異常波及を推論し、その異常を未然に防止するための
操作ガイダンスと併せて表示できるので、プラントを安
全に運転できる。
第1図は本発明による異常予知支援装置の一実施例の構
成を示すブロック図、第2図は第1図装置の異常予知支
援部の構成を示すブロック図、第3図は異常予知用知識
データベースの構造の一例を示す図、第4図は確信度の
関数関係の例を示す図、第5図は確信度の最大値が10
0%にならない現象を表す関数関係の例を示す図、第6
図はあいまい関数を使用しない場合の関数関係を示す図
、第7図は異常発生予知とその場合の操作ガイダンスと
の表示例を示す図である。 1・・・プラント、2・・・プロセス入力装置、3・・
・他の装置、4・・・伝送路、5・・・中央処理装置、
6・・・CRT、7・・・異常予知支援部、8・・・プ
ラント量取込み部、9・・・プラントデータベース、1
o・・・異常程度演算手段、11・・・異常程度結果テ
ーブル、12・・・知識データベース、13・・・異常
推論・操作検索手段、14・・・画面編集手段。
成を示すブロック図、第2図は第1図装置の異常予知支
援部の構成を示すブロック図、第3図は異常予知用知識
データベースの構造の一例を示す図、第4図は確信度の
関数関係の例を示す図、第5図は確信度の最大値が10
0%にならない現象を表す関数関係の例を示す図、第6
図はあいまい関数を使用しない場合の関数関係を示す図
、第7図は異常発生予知とその場合の操作ガイダンスと
の表示例を示す図である。 1・・・プラント、2・・・プロセス入力装置、3・・
・他の装置、4・・・伝送路、5・・・中央処理装置、
6・・・CRT、7・・・異常予知支援部、8・・・プ
ラント量取込み部、9・・・プラントデータベース、1
o・・・異常程度演算手段、11・・・異常程度結果テ
ーブル、12・・・知識データベース、13・・・異常
推論・操作検索手段、14・・・画面編集手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、プラントから取り込んだプラント量を表すデータを
記憶するプラントデータベースと、 異常予知支援のために各異常要因の因果関係と異常の程
度に応じた操作ガイダンスとをルールの形で記憶する知
識データベースと、 前記プラントデータに基づき各異常要因の異常の程度を
演算する手段と、 演算された異常の程度と前記知識データベース内のルー
ルとに基づき予測される異常波及を推論し当該異常を未
然に防止するための操作ガイダンスを検索する手段と、 前記推論結果と操作ガイダンスとを編集し表示する手段
と からなる異常予知支援装置。 2、特許請求の範囲第1項において、 前記各異常要因の異常の程度を演算する手段が、 当該演算に用いる関数を圧縮する手段を備えたことを特
徴とする異常予知支援装置。 3、特許請求の範囲第1項において、 前記各異常要因の異常の程度を演算する手段が、 当該演算に用いる関数の上限をカットする手段を備えた
ことを特徴とする異常予知支援装置。 4、特許請求の範囲第1項において、 前記各異常要因の異常の程度を演算する手段が、 当該演算に用いる関数の肩部の変化を縮小する手段を備
えたことを特徴とする異常予知支援装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9494988A JPH0827650B2 (ja) | 1988-04-18 | 1988-04-18 | 異常予知支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP9494988A JPH0827650B2 (ja) | 1988-04-18 | 1988-04-18 | 異常予知支援装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01265311A true JPH01265311A (ja) | 1989-10-23 |
JPH0827650B2 JPH0827650B2 (ja) | 1996-03-21 |
Family
ID=14124193
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP9494988A Expired - Fee Related JPH0827650B2 (ja) | 1988-04-18 | 1988-04-18 | 異常予知支援装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0827650B2 (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03156508A (ja) * | 1989-06-09 | 1991-07-04 | Mitsubishi Electric Corp | プラント運転支援方法 |
US5305426A (en) * | 1991-05-15 | 1994-04-19 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant operation support system for diagnosing malfunction of plant |
US5493729A (en) * | 1990-03-14 | 1996-02-20 | Hitachi, Ltd. | Knowledge data base processing system and expert system |
JP2002062934A (ja) * | 2000-08-22 | 2002-02-28 | Tsukishima Kikai Co Ltd | 設備点検端末 |
US7469170B2 (en) | 2002-03-01 | 2008-12-23 | Robert Bosch Gmbh | Device and method for assessing the safety of systems and for obtaining safety in system, and corresponding computer program |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5864503A (ja) * | 1981-10-14 | 1983-04-16 | Hitachi Ltd | 装置の異常状態に対する原因推定方法 |
-
1988
- 1988-04-18 JP JP9494988A patent/JPH0827650B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JPS5864503A (ja) * | 1981-10-14 | 1983-04-16 | Hitachi Ltd | 装置の異常状態に対する原因推定方法 |
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Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0827650B2 (ja) | 1996-03-21 |
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