異常診断装置
【課題】プラントの異常を高精度で診断する。
【解決手段】プラントの運転の異常を診断する異常診断装置１であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部２１から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部１１と、生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部１２とを備える。
【解決手段】プラントの運転の異常を診断する異常診断装置１であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部２１から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部１１と、生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部１２とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラントの異常を診断する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントは、複数の機器が様々な条件で運転されている。また、プラントでは、複数のセンサでプラントの状態が計測されている。プラントの異常は、この複数の運転条件値や、複数のセンサの計測値から検出することができるが、例えば、各センサの計測値が各センサの計測値毎に定められる上下限値（閾値）を超えたときに異常と判断する方法が主流である。一方、各センサの計測値毎に上下限値を設定する場合、使用するセンサを増やすと上下限値の数も増やす必要があり、異常判定用の値の管理が複雑になる問題があった。
【０００３】
これに対し、近年、ＭＴ法（マハラノビス・タグチメソッド）というパターン認識技術を用いて異常を診断する技術もある。ＭＴ法は、「いつもと同じ」状態であるかどうかを診断するものであり、予め設定したいつもと同じ状態を表すマハラノビス空間の中心を基準として、求めた診断対象のマハラノビス距離がこのマハラノビス空間より遠くなるときに異常と判断する方法である。具体的には、センサの計測データを複数のグループに分け、それぞれのグループ毎に基準となるマハラノビス空間を生成し、ＭＴ法を利用して異常を診断するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
プラントでは複数の運転条件値を状況に応じて切り替えながら運転することがあるが、運転条件値を変更した場合にはセンサによる計測値も変わるため、設定する閾値も変更する必要がある。また、ＭＴ法を利用した場合にも、プラントにおける運転条件値に変更がある場合には、基準となるマハラノビス空間を切り替える必要がある。このような新たなマハラノビス空間の生成をオペレータ等が手作業で行なう場合、多大な手間を要し、また、誤りを生じやすい問題がある。一方で、プラントでの状況変化に応じたマハラノビス空間を適切に生成して切り替えることができれば、異常診断の精度が向上する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１８１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、プラントの異常を高精度で診断することは困難であった。
【０００７】
上記課題に鑑み、プラントの異常を高精度で診断する異常診断装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、前記生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部とを備える。
【０００９】
また、請求項２の発明は、前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備える。
【００１０】
また、請求項３の発明は、異常を診断するタイミングで前記プラントから新たに変数を入力すると、前記グループデータから、入力した変数と抽出条件が適合するグループを選択し、選択したグループに対して、新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部と、前記グループデータから選択されたグループに設定される判定値を抽出し、前記算出部が算出したマハラノビス距離を抽出した判定値と比較して異常を診断する診断部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、プラントの異常診断の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態に係る異常診断装置を説明するブロック図である。
【図２】図１の異常診断装置で利用する蓄積データの一例である。
【図３】図１の異常診断装置で利用するグループデータの一例である。
【図４】ＭＴ法を利用した異常診断について説明する図である。
【図５】グループデータの生成について説明するフローチャートである。
【図６】異常診断について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。発電プラントは、複数の機器（ポンプ、バルブ等）を備えておりこれらの機器を制御する値が目標値として設定されている。この目標値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで温度、圧力、発電量等が計測されている。
【００１４】
さらに、発電プラントでは、様々な運転条件が設定可能であって、この運転条件によって各機器に設定する目標値、各センサで計測される計測値が異なる。例えば、発電プラントでは、常に一定量の電力を発電する必要はなく、電力需要に合わせて発電する。したがって、発電量に合わせて複数の運転条件が規定されており、設定されている運転条件毎に各機器の目標値が異なる。また、各機器の目標値が異なることにより、設定される運転条件毎に各センサの計測値も異なる。
【００１５】
図１に示すように、実施形態に係る異常診断装置１は、蓄積データ記憶部２１と、グループデータ記憶部２２と、異常の診断に利用するグループを定義してマハラノビス空間を生成する生成部１１と、生成部１１が定義したグループに異常を診断する判定値を設定する設定部１２と、グループデータ記憶部２２から選択したグループに対して新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部１３と、算出部１３が算出したマハラノビス距離を判定値と比較して異常を診断する診断部１４と、プラントから入力した新たな変数で蓄積データを更新する更新部１５とを備えている。
【００１６】
異常診断装置１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）１０や記憶装置２０を備える情報処理装置であって、記憶装置２０に記憶される異常診断プログラムＰが読み出されて実行されることで、図１に示すように、ＣＰＵ１０に生成部１１、設定部１２、算出部１３、診断部１４及び更新部１５が実装される。また、異常診断装置１は、操作を入力するキーボード、マウス、操作ボタン、タッチパネル等の入力装置２と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置３と接続されている。なお、図１に示す例では、記憶装置２０の一部が蓄積データ記憶部２１およびグループデータ記憶部２２となっている。
【００１７】
生成部１１は、グループデータを生成（グループを定義）する所定のタイミングで、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義してマハラノビス空間を生成する。このマハラノビス空間は、抽出したレコードに含まれる変数から生成される。また、生成部１１は、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を、設定部１２に出力する。この抽出条件は、例えば、入力装置２を介して入力される。ここで「マハラノビス空間を生成する」とは、具体的には「マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を求める」ことを表す。
【００１８】
蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データは、過去のプラントの状態を表す変数のレコードを蓄積したデータである。蓄積データの変数は、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値である。図２に示す例では、蓄積データは、プラントの運転の条件値（変数１）とプラントの各機器に設定する目標値（変数２、３）と、この運転条件値及び目標値の場合に計測された計測値（変数４、５）等を関連づけたレコードを有している。また、図２に示す蓄積データの一例では、各レコードに時刻等のサンプル番号を付している。
【００１９】
生成部１１は、例えば、変数１（運転条件）の値、変数２や変数３（目標値）の値、変数４や変数５（計測値）の値のいずれか一つを抽出条件としても良いし、複数の変数の値の組み合わせを抽出条件としても良い。
【００２０】
生成部１１がグループデータを生成する所定のタイミングとは、例えば、新たに異常診断を実行する操作を入力装置２を介して入力したタイミングや、異常診断に使用していたグループを変更する操作を入力装置２を介して入力したタイミング、定期的なタイミングである。
【００２１】
設定部１２は、生成部１１で定義されたグループにプラントの異常診断に利用する判定値を設定する。また、設定部１２は、生成部１１で生成された各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列および判定値とを含むグループデータを生成して記憶装置２０に記憶する。ここで、設定部１２が設定する判定値は、新たに入力された変数がこのグループの変数と「同じ状態」であるかを判定するためのマハラノビス距離の閾値である。また、この判定値は、入力装置２を介して入力される。
【００２２】
グループデータ記憶部２２で記憶されるグループデータは、グループを特定する所定条件の場合の過去のプラントの状態を表す変数の履歴と、このグループに設定された判定値と（図３）、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とを有するデータである。すなわち、グループデータには、図３に示す変数および判定値に加え、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とを有している。このグループデータ記憶部２２は、複数のグループのグループデータを記憶することができる。
【００２３】
図３は、グループデータ記憶部２２に記憶される、グループ１のグループデータ（図３（ａ））及びグループ２のグループデータ（図３（ｂ））の変数の一例である。グループ１のグループデータは、運転条件１（変数１の値が１）を抽出条件として蓄積データから抽出したレコードで生成し、判定値をＴ１としたデータの一例である。また、グループ２のグループデータは、運転条件２（変数１の値が２）を抽出条件として蓄積データから抽出したレコードで生成し、判定値をＴ２としたデータの一例である。
【００２４】
算出部１３は、異常を診断する所定のタイミングで、グループデータ記憶部２２から異常の診断に使用するグループデータを読み出す。ここで、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングである。また、異常の診断に使用するグループデータとは、この異常を診断する所定のタイミングでプラントから入力した新たな変数と抽出条件が同一のグループデータである。例えば、図３に示す一例のグループデータが記憶されている場合、算出部１３は、新たに入力した変数１が１の場合にはグループ１のグループデータを読み出し、新たに入力した変数１が２の場合にはグループ２のグループデータを読み出す。
【００２５】
また、算出部１３は、読み出したグループデータが有する各変数の平均値と標準偏差、各変数についての相関行列の逆行列と、異常を診断する所定のタイミングでプラントから入力した新たな変数とを利用して、マハラノビス距離を求め、診断部１４に求めた値を出力する。具体的には、（１）算出部１３は、まず、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。（２）算出部１３は、続いて、各変数の基準化値と求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。
【００２６】
診断部１４は、算出部１３からマハラノビス距離を入力すると、グループデータ記憶部２２から異常の診断に使用するグループデータを読み出し、読み出したグループデータが有する判定値を抽出する。また、診断部１４は、算出部１３から入力したマハラノビス距離を、グループデータから抽出した判定値と比較し、プラントの運転状態が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を出力装置３に出力する。
【００２７】
例えば、図４に示すように、ＭＴ法を利用して異常を判定する場合、正常運転時のレコードから基準となるマハラノビス空間を生成すると、算出部１３で求めたマハラノビス距離が設定された判定値より小さいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態はいつもの正常な状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると診断する。一方、算出部１３で求めたマハラノビス距離が設定された判定値より大きいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態がいつもの正常な状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常が発生していると診断する。
【００２８】
更新部１５は、プラントから新たに各変数の値を入力すると、入力した各変数の値を含む新たなレコードを生成し、生成したレコードを追加して蓄積データ記憶部２１に記憶される蓄積データを更新する。
【００２９】
なお、異常診断装置１は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、更新部１５のみ他の処理部１１〜１４とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置２０に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００３０】
（グループデータ生成処理）
続いて、図５に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１において新しいグループデータを生成（グループを定義）する処理について説明する。
【００３１】
生成部１１が、グループデータを生成するタイミングで、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、蓄積データから抽出条件を満たすレコードを抽出する（Ｓ０１）。また、生成部１１は、蓄積データから抽出したレコードの値を利用してグループを定義し、マハラノビス空間を生成する（Ｓ０２）。
【００３２】
その後、設定部１２は、入力装置２から入力する値を利用して生成部１１が定義したグループについて異常に使用する判定値を設定する（Ｓ０３）。また、設定部１２は、生成したマハラノビス空間と設定した判定値とを関連づけてグループデータとし、グループデータ記憶部２２に記憶させる（Ｓ０４）。この後、グループデータを生成する他のグループが存在する場合には、全てのグループについてステップＳ０１〜０４を繰り返した後に処理を終了する（Ｓ０５）。
【００３３】
（異常診断処理）
次に、図６に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１においてプラントの異常を診断する異常診断処理について説明する。
【００３４】
異常診断を開始する際、算出部１３は、新規処理であるか又はグループデータに変更が必要かを判定する（Ｓ１１）。新規処理である場合又はグループに変更が必要な場合には、図５を用いて上述したグループデータ生成処理が実行される（Ｓ１２）。ここで、異常診断が開始した場合には、新規処理であるため（Ｓ１１でＹＥＳ）、はじめに、ステップＳ１２のグループデータ生成処理を実行する。一方、異常診断が継続して行なわれる場合は、新規処理でないが、グループデータに変更が必要である場合には（Ｓ１１でＹＥＳ）、再度、ステップＳ１２のグループデータ生成処理を実行する。
【００３５】
新規処理でなく、グループデータに変更が必要ない場合（Ｓ１１でＮＯ）、算出部１３は、プラントから新たな変数の値を入力すると（Ｓ１３）、グループデータ記憶部２２から入力した新たな変数と抽出条件が一致するグループデータを読み出す（Ｓ１４）。また、算出部１３は、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータが有する各値とを利用してマハラノビス距離を求めて診断部１４に出力する（Ｓ１５）。
【００３６】
算出部１３からマハラノビス距離を入力した診断部１４は、入力したマハラノビス距離をグループデータ記憶部２２でステップＳ１４で利用したグループデータに設定されている判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置３に出力する（Ｓ１６）。
【００３７】
その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置１では、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返す（Ｓ１７）。
【００３８】
上述したように、本発明に係る異常診断装置では、状況に応じて生成されたグループデータを利用してマハラノビス距離を算出して異常を診断するため、容易な処理で、精度よくプラントの異常を診断することができる。
【００３９】
以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【００４０】
１…異常診断装置
１０…ＣＰＵ
１１…生成部
１２…設定部
１３…算出部
１４…診断部
１５…更新部
２０…記憶装置
２１…蓄積データ記憶部
２２…グループデータ記憶部
Ｐ…異常診断プログラム
２…入力装置
３…出力装置
【技術分野】
【０００１】
本発明はプラントの異常を診断する異常診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントは、複数の機器が様々な条件で運転されている。また、プラントでは、複数のセンサでプラントの状態が計測されている。プラントの異常は、この複数の運転条件値や、複数のセンサの計測値から検出することができるが、例えば、各センサの計測値が各センサの計測値毎に定められる上下限値（閾値）を超えたときに異常と判断する方法が主流である。一方、各センサの計測値毎に上下限値を設定する場合、使用するセンサを増やすと上下限値の数も増やす必要があり、異常判定用の値の管理が複雑になる問題があった。
【０００３】
これに対し、近年、ＭＴ法（マハラノビス・タグチメソッド）というパターン認識技術を用いて異常を診断する技術もある。ＭＴ法は、「いつもと同じ」状態であるかどうかを診断するものであり、予め設定したいつもと同じ状態を表すマハラノビス空間の中心を基準として、求めた診断対象のマハラノビス距離がこのマハラノビス空間より遠くなるときに異常と判断する方法である。具体的には、センサの計測データを複数のグループに分け、それぞれのグループ毎に基準となるマハラノビス空間を生成し、ＭＴ法を利用して異常を診断するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
プラントでは複数の運転条件値を状況に応じて切り替えながら運転することがあるが、運転条件値を変更した場合にはセンサによる計測値も変わるため、設定する閾値も変更する必要がある。また、ＭＴ法を利用した場合にも、プラントにおける運転条件値に変更がある場合には、基準となるマハラノビス空間を切り替える必要がある。このような新たなマハラノビス空間の生成をオペレータ等が手作業で行なう場合、多大な手間を要し、また、誤りを生じやすい問題がある。一方で、プラントでの状況変化に応じたマハラノビス空間を適切に生成して切り替えることができれば、異常診断の精度が向上する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１８１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述したように、プラントの異常を高精度で診断することは困難であった。
【０００７】
上記課題に鑑み、プラントの異常を高精度で診断する異常診断装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、前記生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部とを備える。
【０００９】
また、請求項２の発明は、前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備える。
【００１０】
また、請求項３の発明は、異常を診断するタイミングで前記プラントから新たに変数を入力すると、前記グループデータから、入力した変数と抽出条件が適合するグループを選択し、選択したグループに対して、新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部と、前記グループデータから選択されたグループに設定される判定値を抽出し、前記算出部が算出したマハラノビス距離を抽出した判定値と比較して異常を診断する診断部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、プラントの異常診断の精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態に係る異常診断装置を説明するブロック図である。
【図２】図１の異常診断装置で利用する蓄積データの一例である。
【図３】図１の異常診断装置で利用するグループデータの一例である。
【図４】ＭＴ法を利用した異常診断について説明する図である。
【図５】グループデータの生成について説明するフローチャートである。
【図６】異常診断について説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施形態に係る異常診断装置は、プラントの運転の異常を診断する異常診断装置である。例えば、異常診断装置が診断するプラントは、発電プラントである。発電プラントは、複数の機器（ポンプ、バルブ等）を備えておりこれらの機器を制御する値が目標値として設定されている。この目標値は、例えば、ポンプの圧力、バルブの開閉等である。また、発電プラントでは、複数のセンサを備えており、各センサで温度、圧力、発電量等が計測されている。
【００１４】
さらに、発電プラントでは、様々な運転条件が設定可能であって、この運転条件によって各機器に設定する目標値、各センサで計測される計測値が異なる。例えば、発電プラントでは、常に一定量の電力を発電する必要はなく、電力需要に合わせて発電する。したがって、発電量に合わせて複数の運転条件が規定されており、設定されている運転条件毎に各機器の目標値が異なる。また、各機器の目標値が異なることにより、設定される運転条件毎に各センサの計測値も異なる。
【００１５】
図１に示すように、実施形態に係る異常診断装置１は、蓄積データ記憶部２１と、グループデータ記憶部２２と、異常の診断に利用するグループを定義してマハラノビス空間を生成する生成部１１と、生成部１１が定義したグループに異常を診断する判定値を設定する設定部１２と、グループデータ記憶部２２から選択したグループに対して新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部１３と、算出部１３が算出したマハラノビス距離を判定値と比較して異常を診断する診断部１４と、プラントから入力した新たな変数で蓄積データを更新する更新部１５とを備えている。
【００１６】
異常診断装置１は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）１０や記憶装置２０を備える情報処理装置であって、記憶装置２０に記憶される異常診断プログラムＰが読み出されて実行されることで、図１に示すように、ＣＰＵ１０に生成部１１、設定部１２、算出部１３、診断部１４及び更新部１５が実装される。また、異常診断装置１は、操作を入力するキーボード、マウス、操作ボタン、タッチパネル等の入力装置２と接続されており、異常診断の処理過程や結果を出力するディスプレイ、スピーカ等の出力装置３と接続されている。なお、図１に示す例では、記憶装置２０の一部が蓄積データ記憶部２１およびグループデータ記憶部２２となっている。
【００１７】
生成部１１は、グループデータを生成（グループを定義）する所定のタイミングで、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義してマハラノビス空間を生成する。このマハラノビス空間は、抽出したレコードに含まれる変数から生成される。また、生成部１１は、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を、設定部１２に出力する。この抽出条件は、例えば、入力装置２を介して入力される。ここで「マハラノビス空間を生成する」とは、具体的には「マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列を求める」ことを表す。
【００１８】
蓄積データ記憶部２１で記憶される蓄積データは、過去のプラントの状態を表す変数のレコードを蓄積したデータである。蓄積データの変数は、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値である。図２に示す例では、蓄積データは、プラントの運転の条件値（変数１）とプラントの各機器に設定する目標値（変数２、３）と、この運転条件値及び目標値の場合に計測された計測値（変数４、５）等を関連づけたレコードを有している。また、図２に示す蓄積データの一例では、各レコードに時刻等のサンプル番号を付している。
【００１９】
生成部１１は、例えば、変数１（運転条件）の値、変数２や変数３（目標値）の値、変数４や変数５（計測値）の値のいずれか一つを抽出条件としても良いし、複数の変数の値の組み合わせを抽出条件としても良い。
【００２０】
生成部１１がグループデータを生成する所定のタイミングとは、例えば、新たに異常診断を実行する操作を入力装置２を介して入力したタイミングや、異常診断に使用していたグループを変更する操作を入力装置２を介して入力したタイミング、定期的なタイミングである。
【００２１】
設定部１２は、生成部１１で定義されたグループにプラントの異常診断に利用する判定値を設定する。また、設定部１２は、生成部１１で生成された各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列および判定値とを含むグループデータを生成して記憶装置２０に記憶する。ここで、設定部１２が設定する判定値は、新たに入力された変数がこのグループの変数と「同じ状態」であるかを判定するためのマハラノビス距離の閾値である。また、この判定値は、入力装置２を介して入力される。
【００２２】
グループデータ記憶部２２で記憶されるグループデータは、グループを特定する所定条件の場合の過去のプラントの状態を表す変数の履歴と、このグループに設定された判定値と（図３）、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とを有するデータである。すなわち、グループデータには、図３に示す変数および判定値に加え、マハラノビス空間を表す各変数の平均値及び標準偏差と、各変数についての相関行列の逆行列とを有している。このグループデータ記憶部２２は、複数のグループのグループデータを記憶することができる。
【００２３】
図３は、グループデータ記憶部２２に記憶される、グループ１のグループデータ（図３（ａ））及びグループ２のグループデータ（図３（ｂ））の変数の一例である。グループ１のグループデータは、運転条件１（変数１の値が１）を抽出条件として蓄積データから抽出したレコードで生成し、判定値をＴ１としたデータの一例である。また、グループ２のグループデータは、運転条件２（変数１の値が２）を抽出条件として蓄積データから抽出したレコードで生成し、判定値をＴ２としたデータの一例である。
【００２４】
算出部１３は、異常を診断する所定のタイミングで、グループデータ記憶部２２から異常の診断に使用するグループデータを読み出す。ここで、異常を診断する所定のタイミングとは、例えば、定期的なタイミングである。また、異常の診断に使用するグループデータとは、この異常を診断する所定のタイミングでプラントから入力した新たな変数と抽出条件が同一のグループデータである。例えば、図３に示す一例のグループデータが記憶されている場合、算出部１３は、新たに入力した変数１が１の場合にはグループ１のグループデータを読み出し、新たに入力した変数１が２の場合にはグループ２のグループデータを読み出す。
【００２５】
また、算出部１３は、読み出したグループデータが有する各変数の平均値と標準偏差、各変数についての相関行列の逆行列と、異常を診断する所定のタイミングでプラントから入力した新たな変数とを利用して、マハラノビス距離を求め、診断部１４に求めた値を出力する。具体的には、（１）算出部１３は、まず、各変数の値と、各変数に対して求めた平均値及び標準偏差を利用してデータを基準化し、各変数に対する基準化値を求める。（２）算出部１３は、続いて、各変数の基準化値と求めた逆行列を利用してマハラノビス距離を求める。
【００２６】
診断部１４は、算出部１３からマハラノビス距離を入力すると、グループデータ記憶部２２から異常の診断に使用するグループデータを読み出し、読み出したグループデータが有する判定値を抽出する。また、診断部１４は、算出部１３から入力したマハラノビス距離を、グループデータから抽出した判定値と比較し、プラントの運転状態が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を出力装置３に出力する。
【００２７】
例えば、図４に示すように、ＭＴ法を利用して異常を判定する場合、正常運転時のレコードから基準となるマハラノビス空間を生成すると、算出部１３で求めたマハラノビス距離が設定された判定値より小さいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態はいつもの正常な状態と同じであるとし、プラントは正常に運転していると診断する。一方、算出部１３で求めたマハラノビス距離が設定された判定値より大きいとき、診断部１４は、現在のプラントの状態がいつもの正常な状態とは異なる状態であるとし、プラントで異常が発生していると診断する。
【００２８】
更新部１５は、プラントから新たに各変数の値を入力すると、入力した各変数の値を含む新たなレコードを生成し、生成したレコードを追加して蓄積データ記憶部２１に記憶される蓄積データを更新する。
【００２９】
なお、異常診断装置１は、複数の情報処理装置から構成されていてもよく、例えば、更新部１５のみ他の処理部１１〜１４とは異なる情報処理装置に含まれていてもよい。また、記憶装置２０に記憶されるデータの一部のみ外部の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００３０】
（グループデータ生成処理）
続いて、図５に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１において新しいグループデータを生成（グループを定義）する処理について説明する。
【００３１】
生成部１１が、グループデータを生成するタイミングで、蓄積データ記憶部２１から蓄積データを読み出し、蓄積データから抽出条件を満たすレコードを抽出する（Ｓ０１）。また、生成部１１は、蓄積データから抽出したレコードの値を利用してグループを定義し、マハラノビス空間を生成する（Ｓ０２）。
【００３２】
その後、設定部１２は、入力装置２から入力する値を利用して生成部１１が定義したグループについて異常に使用する判定値を設定する（Ｓ０３）。また、設定部１２は、生成したマハラノビス空間と設定した判定値とを関連づけてグループデータとし、グループデータ記憶部２２に記憶させる（Ｓ０４）。この後、グループデータを生成する他のグループが存在する場合には、全てのグループについてステップＳ０１〜０４を繰り返した後に処理を終了する（Ｓ０５）。
【００３３】
（異常診断処理）
次に、図６に示すフローチャートを用いて、異常診断装置１においてプラントの異常を診断する異常診断処理について説明する。
【００３４】
異常診断を開始する際、算出部１３は、新規処理であるか又はグループデータに変更が必要かを判定する（Ｓ１１）。新規処理である場合又はグループに変更が必要な場合には、図５を用いて上述したグループデータ生成処理が実行される（Ｓ１２）。ここで、異常診断が開始した場合には、新規処理であるため（Ｓ１１でＹＥＳ）、はじめに、ステップＳ１２のグループデータ生成処理を実行する。一方、異常診断が継続して行なわれる場合は、新規処理でないが、グループデータに変更が必要である場合には（Ｓ１１でＹＥＳ）、再度、ステップＳ１２のグループデータ生成処理を実行する。
【００３５】
新規処理でなく、グループデータに変更が必要ない場合（Ｓ１１でＮＯ）、算出部１３は、プラントから新たな変数の値を入力すると（Ｓ１３）、グループデータ記憶部２２から入力した新たな変数と抽出条件が一致するグループデータを読み出す（Ｓ１４）。また、算出部１３は、プラントから新たに入力した各変数の値と、読み出したグループデータが有する各値とを利用してマハラノビス距離を求めて診断部１４に出力する（Ｓ１５）。
【００３６】
算出部１３からマハラノビス距離を入力した診断部１４は、入力したマハラノビス距離をグループデータ記憶部２２でステップＳ１４で利用したグループデータに設定されている判定値と比較し、プラントの運転状態が異常であるか診断し、診断結果を出力装置３に出力する（Ｓ１６）。
【００３７】
その後、異常の診断処理を終了するまで、異常診断装置１では、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を繰り返す（Ｓ１７）。
【００３８】
上述したように、本発明に係る異常診断装置では、状況に応じて生成されたグループデータを利用してマハラノビス距離を算出して異常を診断するため、容易な処理で、精度よくプラントの異常を診断することができる。
【００３９】
以上、実施形態を用いて本発明を詳細に説明したが、本発明は本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、特許請求の範囲の記載及び特許請求の範囲の記載と均等の範囲により決定されるものである。
【符号の説明】
【００４０】
１…異常診断装置
１０…ＣＰＵ
１１…生成部
１２…設定部
１３…算出部
１４…診断部
１５…更新部
２０…記憶装置
２１…蓄積データ記憶部
２２…グループデータ記憶部
Ｐ…異常診断プログラム
２…入力装置
３…出力装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、
プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、
前記生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
異常を診断するタイミングで前記プラントから新たに変数を入力すると、前記グループデータから、入力した変数と抽出条件が適合するグループを選択し、選択したグループに対して、新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部と、
前記グループデータから選択されたグループに設定される判定値を抽出し、前記算出部が算出したマハラノビス距離を抽出した判定値と比較して異常を診断する診断部と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
【請求項１】
プラントの運転の異常を診断する異常診断装置であって、
プラントの状態を表す変数として、プラントの運転の条件値及び当該条件値の場合にプラントで計測された計測値を含むレコードを有する蓄積データを記憶する蓄積データ記憶部から、変数が所定の抽出条件を満たすレコードを抽出してグループを定義し、抽出したレコードが含む変数でマハラノビス空間を生成する生成部と、
前記生成部が定義したグループに対して、異常を診断する判定値を設定し、生成したマハラノビス空間と設定した判定値を関連づけてグループデータとしてグループデータ記憶部に記憶させる設定部と、
を備えることを特徴とする異常診断装置。
【請求項２】
前記プラントから新たな変数を入力すると、入力した変数を関連づけたレコードを追加して前記蓄積データを更新する更新部を備えることを特徴とする請求項１に記載の異常診断装置。
【請求項３】
異常を診断するタイミングで前記プラントから新たに変数を入力すると、前記グループデータから、入力した変数と抽出条件が適合するグループを選択し、選択したグループに対して、新たに入力した変数のマハラノビス距離を算出する算出部と、
前記グループデータから選択されたグループに設定される判定値を抽出し、前記算出部が算出したマハラノビス距離を抽出した判定値と比較して異常を診断する診断部と、
を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常診断装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１３−５０７５９（Ｐ２０１３−５０７５９Ａ）
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１８６８６６（Ｐ２０１１−１８６８６６）
【出願日】平成２３年８月３０日（２０１１．８．３０）
【出願人】（０００００００９９）株式会社ＩＨＩ (5,014)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年３月１４日（２０１３．３．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年８月３０日（２０１１．８．３０）
【出願人】（０００００００９９）株式会社ＩＨＩ (5,014)
【Ｆターム（参考）】
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