JPH09288512A - Plant state visualized system - Google Patents
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- JPH09288512A JPH09288512A JP10004996A JP10004996A JPH09288512A JP H09288512 A JPH09288512 A JP H09288512A JP 10004996 A JP10004996 A JP 10004996A JP 10004996 A JP10004996 A JP 10004996A JP H09288512 A JPH09288512 A JP H09288512A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、原子力発電プラン
トや火力発電プラント、あろいは化学プラント等の大規
模プラントにおける運転状態を自動的に認識して、その
運転状態を情報として運転員に提供するプラント可視化
システムに関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention automatically recognizes the operating state of a large-scale plant such as a nuclear power plant, a thermal power plant, and aroha chemical plant, and provides the operating state to the operator as information. Plant visualization system.
【0002】[0002]
【従来の技術】原子力発電プラント等の大規模なプラン
トには、安定かつ安全な稼働を継続するために、通常運
転時はもとより何らかの故障が発生した場合において
も、各種プロセス状態を運転員へ提供する計算機による
監視制御システムが設けられている。2. Description of the Related Art For a large-scale plant such as a nuclear power plant, in order to continue stable and safe operation, various process states are provided to an operator not only during normal operation but also when some failure occurs. A computer-based monitoring and control system is provided.
【0003】また運転員には、前記監視制御システムよ
り提供されるプロセス状態に基づき、計画通りに運転さ
れているかを判断すると共に、プラントに故障が発生し
た場合には、その発生した状況を迅速に判断して適切な
処置をとることが要求されている。Further, the operator judges whether or not the plant is operating as planned based on the process state provided by the supervisory control system, and if a plant failure occurs, the operator can quickly determine the occurrence status. It is required to judge and take appropriate measures.
【0004】このことから、監視制御システムにとって
は、常にプラントの運転状況に応じた適切な情報を運転
員へ的確に提供することが最も重要となる。特にプラン
ト内に異常が発生して、その異常の規模が大きい場合
や、過渡現象の伝播が速い場合には運転員に加わる負担
は極めて大きなものとなり、これにより誤判断を招く可
能性もでてくる。For this reason, it is of the utmost importance for the supervisory control system to always provide the operator with appropriate information according to the operating conditions of the plant. Especially when an abnormality occurs in the plant and the magnitude of the abnormality is large, or when the transient phenomenon propagates quickly, the burden on the operator becomes extremely large, which may lead to misjudgment. come.
【0005】従ってプラントにおける故障発生に際して
は、故障が軽微な段階において異常を速やかに検知して
異常の拡大を未然に防止することが、プラントの安全運
転確保にとって重要となる。また、発生した異常の拡大
を未然に防止することも、プラント稼働率向上の観点か
ら当然要望されているものであり、プラントの運転状態
に応じた適切な情報を的確に運転員へ提供することを目
的としたプラント監視制御システムの開発が行われてい
る。Therefore, when a failure occurs in the plant, it is important to ensure the safe operation of the plant by promptly detecting the failure and preventing the failure from spreading at a stage where the failure is minor. Also, preventing the expansion of anomalies that have occurred is naturally demanded from the viewpoint of improving the plant operating rate, and it is necessary to provide operators with appropriate information in accordance with the operating conditions of the plant. A plant monitoring and control system for the purpose is being developed.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】従来よりプラントの監
視制御システムとしては、異常検出による警報の発生状
況を基にして、プラントの運転状態を判定し、最も注意
すべき警報に関連したプロセス情報を提供するものが開
発されている。しかし、このような監視制御システム
は、プラントに何らかの故障が検知された後に発生した
事象を自動的に認知して、その状況に応じたプロセス状
態を提示するものであり、警報の発生していない状況に
おけるプラント運転状態の判断は運転員に委ねられてい
た。Conventionally, as a plant supervisory control system, the operating state of the plant is judged based on the occurrence state of an alarm due to an abnormality detection, and the process information related to the alarm that requires the most attention is given. The offering is being developed. However, such a supervisory control system automatically recognizes an event that occurs after some failure is detected in the plant and presents a process state according to the situation, and no alarm is issued. It was up to the operator to judge the plant operation status in each situation.
【0007】また、警報の発生してない状況において、
プラントの動特性を模擬した動特性モデルを利用して、
時々刻々変化するプロセス状態との突き合わせにより、
過渡状態の推移を測定するシステムの開発が進められて
いる。しかしながら、前記過渡状態の原因が不特定の場
合にも、プラント挙動と同期をとって模擬しなければな
らないという要求があるが実用化は困難であった。In a situation where no alarm is issued,
Using a dynamic characteristic model that simulates the dynamic characteristics of a plant,
By matching with the process state that changes from moment to moment,
Development of a system for measuring the transition of a transient state is in progress. However, even if the cause of the transient state is unspecified, there is a demand that it should be simulated in synchronization with the plant behavior, but it was difficult to put it into practical use.
【0008】本発明の目的とするところは、異常検出に
よる警報が発生していない運転状況であっても、プロセ
ス変動の因果関係により軽微な異常の段階で発生事象を
検知して、その状況に応じたプロセス状態を運転員へ認
知し易い情報として提供することにより、運転員の状況
判断を支援するプラント状態可視化システムを提供する
ことにある。The object of the present invention is to detect an occurrence event at a minor abnormal stage due to the causal relationship of process variation even in an operating situation in which an alarm due to abnormality detection is not issued, and to detect the situation. An object of the present invention is to provide a plant state visualization system that supports the operator's situation determination by providing a process state corresponding to the information as information that the operator can easily recognize.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
請求項1記載の発明に係るプラント状態可視化システム
は、プラントにおける観測信号を入力する入力処理部
と、前記観測信号が計画値から逸脱したか否かを判定す
る異常判定処理部と、前記観測信号相互の関係を記憶し
た知識データベースと、前記異常判定処理部において異
常状態と判定された場合に前記観測信号と前記知識デー
タベースを用いて当該異常の伝播経路を推定する伝播経
路推定部と、前記伝播経路推定部における推定結果をデ
ィスプレイ手段に表示させる状態表示部とからなること
を特徴とする。In order to achieve the above object, a plant state visualization system according to the invention of claim 1 has an input processing unit for inputting an observation signal in a plant, and the observation signal deviates from a planned value. An abnormality determination processing unit that determines whether or not the observation signal and the knowledge database that stores the relationship between the observation signals, and the observation signal and the knowledge database when the abnormality determination processing unit determines an abnormal state It is characterized by comprising a propagation path estimation unit for estimating an abnormal propagation path and a state display unit for displaying the estimation result of the propagation path estimation unit on a display means.
【0010】観測信号相互の関係を記憶した知識データ
ベースを用いて、プラント各部からの観測信号が計画値
から逸脱したことで異常状態と判定すると共に、当該異
常の伝播経路を推定して、これを状態表示部のディスプ
レイ手段により運転員に提供する。Using a knowledge database that stores the relationship between the observed signals, it is determined that the observed signal from each part of the plant deviates from the planned value to be an abnormal state, and the propagation path of the abnormality is estimated, and this is estimated. It is provided to the operator by the display means of the status display section.
【0011】請求項2記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記観測信号と知識データベースを用
いて事象の推移とプロセスの挙動を予測する事象推移予
測部を設けて、前記異常判定処理部で異常状態と判定し
た場合にその判定結果を前記状態表示部によりディスプ
レイ手段に表示して異常発生時の当該異常の伝播経路及
び異常の推移予測を提示することを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, a plant state visualization system is provided with an event transition prediction unit that predicts event transitions and process behaviors using the observation signals and a knowledge database, and the abnormality determination processing unit When it is determined that the state is abnormal, the determination result is displayed on the display means by the state display unit to present the propagation route of the abnormality and the transition prediction of the abnormality when the abnormality occurs.
【0012】観測信号と知識データベースにより、観測
信号の変化状態から異常状態と判定すると共に、事象推
移予測部により異常事象の推移とプロセスの挙動を予測
して、これを状態表示部のディスプレイ手段を介して運
転員に提供する。Based on the observation signal and the knowledge database, the change state of the observation signal is determined as an abnormal state, and the transition of the abnormal event and the behavior of the process are predicted by the event transition prediction unit, which is displayed on the display means of the state display unit. To the operator via
【0013】請求項3記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記事象推移予測部で予測したプロセ
スの挙動と前記観測信号の挙動を比較評価してセンサー
の値が正常か否かを判定するセンサー診断部を設けて、
前記センサー診断部における判定結果を前記状態表示部
によりディスプレイ手段に表示することを特徴とする。A plant state visualization system according to a third aspect of the present invention determines whether or not the sensor value is normal by comparing and evaluating the behavior of the process predicted by the event transition prediction unit and the behavior of the observation signal. Provide a sensor diagnostic unit to
The determination result of the sensor diagnosis unit is displayed on the display unit by the state display unit.
【0014】観測信号と知識データベースにより、観測
信号の変化状態から異常状態と判定すると共に、事象推
移予測部で予測されたプロセスの挙動と前記観測信号の
挙動とをセンサー診断部で比較評価し、センサーが正常
に機能しているか否かを判定して、これを状態表示部の
ディスプレイ手段により運転員に提供する。Based on the observation signal and the knowledge database, it is determined that the change state of the observation signal is an abnormal state, and the behavior of the process predicted by the event transition prediction unit and the behavior of the observation signal are compared and evaluated by the sensor diagnosis unit, It is determined whether or not the sensor is functioning normally, and this is provided to the operator by the display means of the status display unit.
【0015】請求項4記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記知識データベースに制御系を介し
ての前記観測信号相互の関係を記憶させると共に、前記
事象推移予測部における制御系を介した事象伝播の予測
結果と前記観測信号とを比較評価して制御系が正常に動
作しているか否かを判定する制御系診断部を設けて、前
記制御系診断部における判定結果を前記状態表示部によ
りディスプレイ手段に表示することを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, in the plant state visualization system, the knowledge database stores the relationship between the observation signals via a control system and the control system in the event transition prediction unit. A control system diagnostic unit for determining whether or not the control system is operating normally by comparing and evaluating the event propagation prediction result and the observed signal is provided, and the determination result in the control system diagnostic unit is displayed in the status display unit. Is displayed on the display means.
【0016】観測信号と知識データベースにより、観測
信号の変化状態から異常状態と判定すると共に、知識デ
ータベースに記憶させた制御系を介しての観測信号相互
の関係と、観測信号とを制御系診断部において比較評価
し、制御系が正常に動作しているか否かを判定して、こ
れを状態表示部のディスプレイ手段を介して運転員に提
供する。Based on the observation signal and the knowledge database, the change state of the observation signal is determined to be an abnormal state, and the relationship between the observation signals stored in the knowledge database via the control system and the observation signal are related to the control system diagnostic unit. In step S1, the control system is compared and evaluated to determine whether or not the control system is operating normally, and this is provided to the operator through the display means of the state display unit.
【0017】請求項5記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記知識データベースにインターロッ
クを介しての前記観測信号相互の関係を記憶させると共
に、前記事象推移予測部におけるインターロックを介し
た事象伝播の予測結果と前記観測信号とを比較評価する
ことによりインターロックが正常に動作しているか否か
を判定するインターロック診断部を設けて、前記インタ
ーロック診断部における判定結果を前記状態表示部によ
りディスプレイ手段に表示することを特徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, in the plant state visualization system, the knowledge database stores the relationship between the observation signals via an interlock and the event transition prediction section uses an interlock. An interlock diagnostic unit for determining whether or not the interlock is operating normally by comparing and evaluating the prediction result of the event propagation and the observed signal is provided, and the determination result in the interlock diagnostic unit is displayed as the status. It is characterized in that it is displayed on the display means by the section.
【0018】観測信号と知識データベースにより、観測
信号の変化状態から異常状態と判定すると共に、知識デ
ータベースに記憶させたインターロックを介しての観測
信号相互の関係と、観測信号とをインターロック診断部
において比較評価し、インターロックの健全性を判定し
て、これを状態表示部のディスプレイ手段を介して運転
員に提供する。An interlock diagnostic unit determines the abnormal state from the changed state of the observed signal based on the observed signal and the knowledge database, and determines the relationship between the observed signals through the interlock stored in the knowledge database and the observed signal. In the above, the soundness of the interlock is determined by comparison and evaluation, and this is provided to the operator through the display means of the state display unit.
【0019】請求項6記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記知識データベースに機器単体の特
性による前記観測信号相互の関係を記憶させると共に、
前記事象推移予測部における機器単体の特性による事象
伝播の予測結果と前記観測信号とを比較評価して機器単
体の特性が変化しているか否かを判定する機器特性診断
部を設けて、前記機器特性診断部における判定結果を前
記状態表示部によりディスプレイ手段に表示することを
特徴とする。According to a sixth aspect of the present invention, there is provided a plant state visualization system in which the knowledge database stores the relationship between the observed signals depending on the characteristics of the individual devices.
A device characteristic diagnosis unit that determines whether or not the characteristic of the device itself is changed by comparing and evaluating the event propagation prediction result due to the characteristic of the device single unit in the event transition prediction unit, and It is characterized in that the determination result in the device characteristic diagnosis section is displayed on the display means by the status display section.
【0020】観測信号と知識データベースにより、観測
信号の変化状態から異常状態と判定すると共に、知識デ
ータベースに記憶させた機器単体の特性による事象伝播
の予測結果と前記観測信号とを機器特性診断部で比較評
価し、機器単体の特性が変化しているか否かの判定によ
り機器の健全性を判定して、これを状態表示部のディス
プレイ手段を介して運転員に提供する。Based on the observation signal and the knowledge database, the change state of the observation signal is determined to be an abnormal state, and the prediction result of the event propagation due to the characteristic of the single device stored in the knowledge database and the observation signal are analyzed by the device characteristic diagnosis unit. The soundness of the device is judged by comparing and evaluating and judging whether the characteristic of the device itself is changed, and this is provided to the operator through the display means of the status display unit.
【0021】請求項7記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記異常判定処理部において各観測信
号毎に対数平均処理を施すと共に、その対数平均値と現
在値との偏差により異常か否かを早期に判定することを
特徴とする。異常判定処理部における異常状態の判定
を、各観測信号毎に対数平均処理を施して、その対数平
均値と現在値との偏差により行うことにより、緩やかな
変化状態についても比較的早期に検知して、その結果を
状態表示部のディスプレイ手段を介して運転員に提供す
る。According to a seventh aspect of the present invention, in the plant state visualization system, the abnormality determination processing unit performs logarithmic averaging processing for each observation signal and determines whether or not there is an abnormality based on the deviation between the logarithmic average value and the current value. Is characterized in that it is determined early. The abnormal state determination in the abnormality determination processing unit is performed by logarithmic averaging processing for each observation signal, and is performed based on the deviation between the logarithmic average value and the current value, so that a gradual change state can be detected relatively early. The result is provided to the operator through the display means of the status display section.
【0022】請求項8記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記状態表示部において前記伝播経路
推定部における推定結果を時間軸と共にブロック図にて
ディスプレイ手段に表示して、時系列な推移として伝播
経路を提示することを特徴とする。状態表示部で処理結
果を運転員に提供するディスプレイ手段において、表示
画面に時間軸を設けて、各変化状態の横方向の表示位置
と各変化状態をブロック図とすると共に、時系列な推移
として伝播経路を表示する。According to the eighth aspect of the present invention, in the plant state visualization system, the state display section displays the estimation result of the propagation path estimation section on the display means in a block diagram together with the time axis, and displays the time series transitions. It is characterized by presenting a propagation route. In the display means for providing the processing result to the operator in the status display unit, a time axis is provided on the display screen, a horizontal display position of each change state and each change state are shown as a block diagram, and as a time-series transition. Display the propagation route.
【0023】請求項9記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記状態表示部において前記事象推移
予測部における予測結果を時間軸と共にブロック図にて
ディスプレイ手段に表示して、時系列な推移予測を前記
伝播経路推定部における推定結果と共に提示することを
特徴とする。状態表示部で処理結果を運転員に提供する
ディスプレイ手段において、表示画面に時間軸を設け
て、各変化状態の横方向の表示位置と各変化状態をブロ
ック図とすると共に、時系列な推移として伝播経路と予
測結果を表示する。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided a plant state visualization system in which the state display section displays the prediction result of the event transition prediction section on a display means in a block diagram together with a time axis for time-series transition. It is characterized in that the prediction is presented together with the estimation result in the propagation path estimation unit. In the display means for providing the processing result to the operator in the status display unit, a time axis is provided on the display screen, a horizontal display position of each change state and each change state are shown as a block diagram, and as a time-series transition. Display the propagation route and prediction result.
【0024】請求項10記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記状態表示部において前記伝播経路
推定部における推定結果をプラント構成図上にブロック
図でディスプレイ手段に表示して、プラント内での空間
的な伝播として伝播経路を提示することを特徴とする。
状態表示部で処理結果を運転員に提供するディスプレイ
手段において、表示画面に対象機器類の配置を示すプラ
ント構成図と、このプラント構成図上における各変化状
態の観測位置と各変化状態をブロック図として伝播経路
を表示する。According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a plant state visualization system in which the state display section displays the estimation result of the propagation path estimation section on a display means in a block diagram on the plant configuration diagram and displays it in the plant. It is characterized by presenting propagation paths as spatial propagation.
In the display means for providing the operator with the processing result in the status display unit, a plant configuration diagram showing the arrangement of target devices on the display screen, an observation position of each change state on this plant configuration diagram and a block diagram of each change state Display the propagation route as.
【0025】請求項11記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記状態表示部において前記事象推移
予測部における予測結果をプラント構成図上にブロック
図でディスプレイ手段に表示して、プラント内での空間
的な推移予測を前記伝播経路推定部における推定結果と
共に提示することを特徴とする。According to a 11th aspect of the present invention, there is provided a plant state visualization system, wherein the state display section displays the prediction result of the event transition prediction section on a display means in a block diagram on a plant configuration diagram and displays it in the plant. The spatial transition prediction of is presented together with the estimation result in the propagation path estimation unit.
【0026】状態表示部で処理結果を運転員に提供する
ディスプレイ手段において、表示画面に対象機器類の配
置を示すプラント構成図と、このプラント構成図上にお
ける各変化状態の観測位置と各変化状態をブロック図と
すると共に、伝播経路と予測結果を表示する。In the display means for providing the operator with the processing result in the status display unit, a plant configuration diagram showing the arrangement of the target devices on the display screen, the observation position of each variation state on this plant configuration diagram and each variation state Is a block diagram, and the propagation path and prediction results are displayed.
【0027】請求項12記載の発明に係るプラント状態可
視化システムは、前記状態表示部において前記センサー
診断部と制御系診断部及びインターロック診断部と機器
特性診断部により異常あるいは特性が変化したと診断さ
れたセンサーや制御系及びインターロックあるいは機器
について、プラント構成図上に色彩あるいは形状を変え
てディスプレイ手段に表示すると共に、異常あるいは特
性が変化しているプラント構成要素を前記事象推移予測
部における予測結果と前記伝播経路推定部における推定
結果を共に提示することを特徴とする。According to a twelfth aspect of the present invention, there is provided a plant state visualization system, wherein in the state display section, the sensor diagnosis section, the control system diagnosis section, the interlock diagnosis section and the equipment characteristic diagnosis section diagnose that an abnormality or characteristic has changed. The sensor or control system and the interlock or the device that has been operated, the color or shape is changed on the plant configuration diagram and displayed on the display means, and the plant component whose abnormality or characteristic has changed is displayed in the event transition prediction unit. The present invention is characterized in that both the prediction result and the estimation result in the propagation path estimation unit are presented.
【0028】状態表示部で処理結果を運転員に提供する
ディスプレイ手段において、表示画面に対象機器類の配
置を示すプラント構成図と、このプラント構成図上にお
ける各変化状態の観測位置と各変化状態をブロック図と
して伝播経路と予測結果を表示すると共に、異常あるい
は特性が変化した部位について色彩あるいは形状を変え
て表示する。In the display means for providing the operator with the processing result in the status display section, a plant configuration diagram showing the arrangement of the target devices on the display screen, the observation position of each variation state on this plant configuration diagram and each variation state A block diagram is used to display the propagation path and the prediction result, and the color or shape of the part where the abnormality or the characteristic has changed is displayed.
【0029】[0029]
【発明の実施の形態】本発明の一実施の形態について図
面を参照して説明する。第1実施の形態は請求項1に係
り、図1の機能構成図に示すように、例えば原子力プラ
ント等の大規模なプラント1に用いるプラント状態可視
化システム2は計算機により形成されている。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The first embodiment relates to claim 1, and as shown in the functional configuration diagram of FIG. 1, a plant state visualization system 2 used for a large-scale plant 1 such as a nuclear power plant is formed by a computer.
【0030】このプラント状態可視化システム2は、プ
ラント1からの図示しない複数箇所に配設されたセンサ
ーによる複数の観測信号を入力する入力処理部3と、全
ての観測信号に対する計画値とその許容値が記憶されて
おり、その記憶された情報に基づいて前記観測信号が計
画値から逸脱しているか否かの判定を周期的に行う異常
判定処理部4を備えている。The plant state visualization system 2 includes an input processing unit 3 for inputting a plurality of observation signals from a plant 1 by sensors arranged at a plurality of locations (not shown), planned values for all the observation signals and their allowable values. Is stored, and an abnormality determination processing unit 4 is provided for periodically determining whether or not the observed signal deviates from the planned value based on the stored information.
【0031】また、前記観測信号間の定性的な因果関係
と、その因果関係がプラント1における各種の制御系や
インターロック、及びプラント1を構成する各種機器単
体の特性を介しての関係であるかの情報を記憶した知識
データベース5と、前記異常状態判定部4にて観測信号
が前記計画値を逸脱したと判定された場合に、知識デー
タベース5に記憶された因果関係情報を用いて、当該異
常の伝播経路を推定する伝播経路推定部6を設けてい
る。Further, the qualitative causal relationship between the observation signals and the causal relationship are relationships through various control systems and interlocks in the plant 1 and the characteristics of various equipments constituting the plant 1. Information stored in the knowledge database 5, and the causal relationship information stored in the knowledge database 5 when the observation signal is determined by the abnormal state determination unit 4 to deviate from the planned value. A propagation path estimation unit 6 that estimates an abnormal propagation path is provided.
【0032】さらに、例えばCRT等のディスプレイ手
段を備え、前記伝播経路推定部6にて推定された伝播経
路等をディスプレイ手段に表示させる状態表示部7とか
ら構成されている。Further, for example, a display means such as a CRT is provided, and is composed of a status display section 7 for displaying the propagation path estimated by the propagation path estimation section 6 on the display means.
【0033】次に、上記構成による作用について説明す
る。図2の処理フロー図に示すように、プラント1から
得られた図示しない複数の観測信号Mは、プラント状態
可視化システム2の入力処理部3に入力され、この入力
処理部3では第1ステップ8としてプラント1からの
「観測信号を周期的に読み込む」。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the process flow diagram of FIG. 2, a plurality of observation signals M (not shown) obtained from the plant 1 are input to the input processing unit 3 of the plant state visualization system 2, and the input processing unit 3 performs the first step 8 As ", read the observation signal periodically" from the plant 1.
【0034】第2ステップ9は、異常状態判定部4にお
ける処理で、記憶した各観測信号に対する計画値とその
許容値により、「異常な状態であるかを判定する」。例
えば、観測値Mmに対する計画値がMdで、その許容値
がMeとすると、次の式(1)で示す条件が満足された
時に異常が発生したと判定する。A second step 9 is a process in the abnormal state judging section 4, which "determines whether or not the state is abnormal" based on the stored planned value for each observation signal and its allowable value. For example, if the planned value for the observed value Mm is Md and the permissible value is Me, it is determined that an abnormality has occurred when the condition represented by the following equation (1) is satisfied.
【0035】|Mm−Md|>Me…(1) なお、この処理は、全ての観測信号に対して周期的に行
われて、さらに、観測信号が小さい方に異常であるか、
大きい方に異常であるかの方向も判定する。| Mm-Md |> Me (1) Note that this process is periodically performed on all the observed signals, and whether the observed signals are smaller is abnormal.
The direction of the larger one is also determined.
【0036】第3ステップ10は、伝播経路推定部6にお
ける処理であり、別途知識データベース5に記憶された
観測信号間の因果関係情報と、異常状態判定部4の判定
結果とを用いて、「異常の伝播経路を推定する」。また
第4ステップ11は、状態表示部7における状態表示処理
で、状態表示部7では、前記伝播経路推定部6の推定結
果である「伝播経路をディスプレイ手段に表示する」。The third step 10 is a process in the propagation path estimation unit 6, which uses the causal relationship information between the observation signals separately stored in the knowledge database 5 and the determination result of the abnormal state determination unit 4 to Estimate the path of anomaly propagation. " Further, the fourth step 11 is a state display process in the state display unit 7, and the state display unit 7 "displays the propagation route on the display means" which is the estimation result of the propagation route estimation unit 6.
【0037】さらに、図3は知識データベースの構成図
で、一例を示したものであり、観測信号間の因果関係を
観測信号の変化状態単位で、フレーム形式で記述したも
のとなっている。ここで変化状態とは、計画値に対して
大きい値の方向で逸脱しているか、あるいは、小さい値
の方向で逸脱しているかの2通りを示すものである。Further, FIG. 3 is a block diagram of the knowledge database, showing an example, in which the causal relationship between the observation signals is described in the frame format in units of the change state of the observation signals. Here, the change state indicates two ways of deviating in the direction of a large value or deviating in the direction of a small value with respect to the planned value.
【0038】例えば、ある観測信号が変化状態Aに変化
する変化条件としては、変化状態B〜Dがあるというこ
とが記載される。なお、この変化状態B〜Dは、それぞ
れ異なる観測信号の変化状態を表すものである。また、
知識データベース5に登録される形式は、一つの観測信
号の変化状態単位の断片的なものであるが、その変化条
件によって変化状態を結び付けることにより、変化状態
間の因果関係を表すネットワーク構造を持った事象の伝
播経路を表すプロパゲーション・シーケンスが生成され
るとことなる。For example, it is described that the change conditions for changing an observation signal to the change state A include the change states B to D. The change states B to D represent different change states of the observation signal. Also,
The format registered in the knowledge database 5 is a fragmentary one of the change state units of one observation signal, but by connecting the change states according to the change conditions, it has a network structure showing a causal relationship between the change states. A propagation sequence representing the propagation path of the event is generated.
【0039】一例として、図4の変化状態の関連図に示
した伝播経路を想定して推定方法を具体的に説明する。
なお、図4は変化状態A〜Iの因果関係を示したもの
で、知識データベース5には、次の個別の情報がフレー
ム形式で記載されている。As an example, the estimation method will be specifically described by assuming the propagation path shown in the relationship diagram of the change state of FIG.
Note that FIG. 4 shows the causal relationships between the change states A to I. In the knowledge database 5, the following individual information is described in frame format.
【0040】Aの変化条件には、B,C,Dがある。B
の変化条件には、Hがある。Cの変化条件には、Gがあ
る。Dの変化条件には、Eがある。Eの変化条件には、
F,Gがある。The changing conditions of A include B, C and D. B
There is H in the changing condition of. G is a change condition of C. E is a change condition of D. The changing conditions of E include
There are F and G.
【0041】Fの変化条件には、Dがある。Gの変化条
件には、Iがある。Hの変化条件には、Iがある。Iの
変化条件には、Fがある。D is a change condition of F. The changing condition of G is I. The change condition of H is I. The changing condition of I is F.
【0042】ここで、異常状態判定部4にて、変化状態
A,C,D,E,Fが実際に変化したと判定されたとす
ると、これら変化した状態について以下の処理を行う。
先ず、図5の処理過程おける変化状態の関連図に示すよ
うに、変化した状態の全てについて「プロパゲーション
・シーケンスの最下流にある」ことを示すフラグ(縞)
(以下、図面による説明の便宜上から、最下流を縞フラ
グ、最上流を白フラグとして区別する)を立てておく。Here, if it is determined by the abnormal state determination unit 4 that the changed states A, C, D, E, and F have actually changed, the following processing is performed for these changed states.
First, as shown in the relational diagram of the changed states in the process of FIG. 5, a flag (stripe) indicating “at the most downstream of the propagation sequence” for all changed states
(Hereinafter, for convenience of explanation with the drawings, the most downstream is distinguished as a stripe flag and the most upstream is distinguished as a white flag).
【0043】次に、変化した変化状態毎に自分自身を変
化させる条件を全て調査して、成立しているものがあれ
ば、その条件が成立しているかを示すパスを保存し、そ
のパスの上流の変化状態の最下流フラグ(縞)を倒す。
なお、自分自身を発生させる条件が成立していない場合
には、最下流フラグ(縞)を倒して、「プロパゲーショ
ン・シーケンスの最上流にある」ことを示すフラグ
(白)を立てる。Next, all the conditions for changing itself for each changed change state are investigated, and if any are satisfied, the path indicating whether the conditions are satisfied is saved, and the path Defeat the most downstream flag (stripe) in the upstream change state.
If the condition for generating oneself is not satisfied, the most downstream flag (stripe) is defeated and a flag (white) indicating "at the most upstream of the propagation sequence" is set.
【0044】この処理を全ての変化した状態に対して施
すことにより、図6の処理過程での最下流と最上流を表
した変化状態の関連図に示すように、最下流と最上流の
変化状態を同定し、次いで図7の変化状態の経路図に示
すような、プロパゲーション・シーケンス上のパスを認
識することができる。さらに、生成されたパスを用い
て、変化状態の経路を探索することにより、プロパゲー
ション・シーケンスの生成を行う。By applying this processing to all the changed states, as shown in the relation diagram of the changed state showing the most downstream and the most upstream in the processing process of FIG. 6, the most downstream and the most upstream are changed. It is possible to identify the states and then recognize the paths on the propagation sequence, as shown in the changing state path diagram of FIG. Further, the propagation path is generated by searching the route in the changed state using the generated path.
【0045】この処理手順は、図8の処理フロー図に示
す通りで、「M=1」12を入力すると、「変化状態(P
V(i))の上流となる変化状態の調査ルーチンのスタ
ート」13から、「PV(i)を調査リスト(LIST−
1)に記入」14と、「N←PV(i)の上流となる変化
状態の数」15を経由して「N=0?」16に行く。この
「N=0?」16において、Yesでは「リターン」17
へ、またNoでは「L←1」18へ進み、次いで「PV
(i)のL番目の上流となるPV(j)はLIST−1
にあるか?」19に行く。This processing procedure is as shown in the processing flow chart of FIG. 8. When "M = 1" 12 is input, "change state (P
From the start of the investigation routine of the change state upstream of V (i) ”13, the PV (i) investigation list (LIST-
Go to “N = 0?” 16 via “Enter 1)” 14 and “N ← number of change states upstream of PV (i)” 15. If “N = 0?” 16, Yes is “Return” 17
To No, go to “L ← 1” 18 and then to “PV
PV (j), which is the Lth upstream of (i), is LIST-1
Is it in? Go to 19.
【0046】この19においてYesならば、「LIST
−1中のPV(j)からPV(i)までの変化状態を競
合状態グループとする。PV(j)が先に定義した競合
状態グループに属する場合は、その競合状態グループに
ある変化状態を含めるものとする。」20を経由し、さら
に「L←L+1」21から「L≦N?」22に至り、この22
でYesならば再び前記19へ戻り、Noならば「リター
ン」17へ進む。If the answer in 19 is Yes, "LIST
A change state from PV (j) to PV (i) in -1 is set as a race state group. If PV (j) belongs to the previously defined race state group, the change state in that race state group shall be included. "20, and then from" L ← L + 1 "21 to" L≤N? "22.
If Yes, the process returns to 19 again, and if No, the process returns to "Return" 17.
【0047】また前記19においてNoの場合は、「PV
(j)は既に調査完了状態として登録されているか?」
23に進み、Yesで「PV(j)の登録された調査完了
状態のIDをPV(i)の上流として記録する」24を経
由して「L←L+1」21へ進む。If No in 19 above, "PV
Is (j) already registered as a survey completed state? "
Proceeding to 23, the process proceeds to “L ← L + 1” 21 via “Record the survey completion status ID of PV (j) registered as upstream of PV (i)” 24 in Yes.
【0048】なお、前記23でNoであれば、「PV
(j)の上流となる変化状態の調査ルーチンのスター
ト」25を経由して、「PV(j)は、PV(i)と同一
の競合状態グループにあるか?」26に進み、ここでYe
sならば、前記「L←L+1」21に進む。If No in 23, "PV
Via “start of change state investigation routine upstream of (j)” 25, “is PV (j) in the same race group as PV (i)?” 26, where Ye
If s, proceed to "L ← L + 1" 21.
【0049】また前記26でNoの場合には、「PV
(j)が競合状態グループに属するか?」27に進み、こ
の27においてYesならば、「PV(j)が属する競合
状態グループの全てのPVを、IDをMとした調査完了
状態COND(M)に登録する」28を経由して、「調査
完了状態COND(M)に登録した変化状態をLIST
−1より削除する」29に進む。In the case of No in 26, "PV
Does (j) belong to a race group? 27, and if Yes in 27, “Register all PVs in the conflict state group to which PV (j) belongs to the survey completion state COND (M) with ID M” ”28, “The change status registered in the survey completion status COND (M) is LIST.
Delete from -1 ”29.
【0050】さらに、前記29からは「COND(M)に
属する変化状態の上流として記録された全ての調査完了
状態のIDをCOND(M)の上流として登録する」30
と、「PV(i)の上流となる調査完了状態のIDとし
てMを記録する」31、さらに「M←M+1」32を経由し
て前記「L←L+1」21に進む。なお、前記27でNoの
時には、「PV(j)を、IDをMとした調査完了状態
COND(M)に登録する」33を経由して前記29に進
む。Further, from the above 29, "register all the IDs of all the investigation completed states recorded as upstream of the changed state belonging to COND (M) as upstream of COND (M)" 30.
Then, “record M as an ID of the survey completed state upstream of PV (i)” 31, and further proceed to “L ← L + 1” 21 via “M ← M + 1” 32. When the answer is No in 27, the process proceeds to 29 through “Register PV (j) in the survey completion state COND (M) with ID M” 33.
【0051】従って上記図7を例にすると、最下流の変
化状態はAであることが認識されており、調査ポイント
をAとして、このAから経路探索を始める。先ず、Aを
調査リストに記入してAの上流であるCを見る。Cは調
査リストにも記入されてなく、また、調査完了状態とし
ても登録されていないために、次に調査ポイントをCに
移し、そこで、Cを調査リストに記入してCの上流であ
るGを見る。Therefore, in the case of FIG. 7 as an example, it is recognized that the change state at the most downstream is A, and the investigation point is A, and the route search is started from this A. First, enter A in the survey list and see C, which is upstream of A. Since C has not been entered in the survey list and has not been registered as a survey completed state, the survey point is moved to C, where C is entered in the survey list and G is the upstream of C. I see.
【0052】このGは調査リストにも記入されてなく、
また、調査完了状態としても登録されていないために、
次に調査ポイントをGに移し、そこで、Gを調査リスト
に記入するが、Gの上流はないので調査ポイントをCに
戻す。この際に、CとGは競合状態グループになく、ま
たG自体も競合状態グループに属さないことから、Gだ
けをIDを1とした調査完了状態(COND(1))に
登録する。This G is not entered in the survey list,
Also, because it is not registered as a survey completed state,
Next, the survey point is moved to G, where G is entered in the survey list, but since there is no upstream of G, the survey point is returned to C. At this time, C and G are not in the conflicting state group, and since G itself does not belong to the conflicting state group, only G is registered in the investigation completed state (COND (1)) with ID = 1.
【0053】次に、Gを調査リストより削除して、Cの
上流となる調査完了状態のID:1を記録する。また、
Cの上流にはG以外にはないために、調査ポイントをA
に戻す。この際に、AとCは競合状態グループになく、
またC自体も競合状態グループに属さないことから、C
だけをIDを2とした調査完了状態(COND(2))
に登録する。Next, G is deleted from the survey list, and the ID of the survey completed state, upstream of C, is recorded. Also,
Since there is nothing but G upstream of C, the survey point is A
Return to At this time, A and C are not in the race group,
Also, since C itself does not belong to the race condition group, C
Completed state with only ID 2 (COND (2))
Register with.
【0054】次に、Cを調査リストより削除して、CO
ND(2)の上流となる調査完了状態ID:2を登録
し、Aの上流となる調査完了状態のID:2を記録す
る。次いで、Aの上流であるDを見る。Dは調査リスト
にも記入されてなく、また、調査完了状態としても登録
されていないために、次に調査ポイントをDに移す。そ
こで、Dを調査リストに記入してDの上流であるEを見
る。Eは調査リストにも記入されてなく、また、調査完
了状態としても登録されていないために、次に調査ポイ
ントをEに移す。Next, C is deleted from the survey list and CO
The survey completion state ID: 2 upstream of ND (2) is registered, and the survey completion state ID: 2 upstream of A is recorded. Then look at D, which is upstream of A. Since D is neither entered in the survey list nor registered as the survey completed state, the survey point is moved to D next. Therefore, enter D in the survey list and see E, which is upstream of D. Since E is neither entered in the survey list nor registered as the survey completed state, the survey point is moved to E next.
【0055】次にEを調査リストに記入して、このEの
上流であるFを見る。Fは調査リストにも記入されてな
く、また、調査完了状態としても登録されていないため
に、次に調査ポイントをFに移す。そこで、Fを調査リ
ストに記入してFの上流であるDを見る。Dは既に調査
リストにも記入されており、調査リスト中のDからFま
でを競合状態グループとして調査ポイントをEに移す。Next, E is entered in the survey list to see F which is upstream of this E. Since F is neither entered in the survey list nor registered as the survey completed state, the survey point is moved to F next. Therefore, enter F in the survey list and see D, which is upstream of F. D has already been entered in the survey list, and D to F in the survey list are set as a race condition group and the survey point is moved to E.
【0056】ここで、EとFは同一の競合状態グループ
にあるために、調査完了状態の生成はせずにEの上流で
あるGを見る。Gは調査リストにはないが、ID:1の
調査完了状態として登録されているために、Eの上流と
なる調査完了状態としてID:1を登録して、調査ポイ
ントをDに移す。Here, since E and F are in the same race state group, G, which is the upstream of E, is examined without generating the check completion state. Although G is not in the survey list, since it is registered as the survey completion state of ID: 1, ID: 1 is registered as the survey completion state upstream of E, and the survey point is moved to D.
【0057】ここで、DとEは同一の競合状態グループ
にあるために、調査完了状態の生成はせずに調査ポイン
トをAに移す。AとDは同一の競合状態グループにはな
いために、競合状態グループ(D,E,F)をID:3
の調査完了状態(COND(3))として登録して、
D,E,Fを調査リストから削除する。Since D and E are in the same race condition group, the investigation point is moved to A without generating the investigation completion state. Since A and D are not in the same race state group, the race state group (D, E, F) has ID: 3
Registered as the survey completion status (COND (3)) of
Delete D, E, F from the survey list.
【0058】また、Eの上流である調査完了状態(CO
ND(1))を、COND(3)の上流調査完了状態と
して登録する。さらに、探索開始ポイントであるAに戻
った段階で、AだけをID:4の調査完了状態(CON
D(4))として登録し、Aの上流として記録したI
D:2、及びID:3の調査完了状態を、COND
(4)の上流調査完了状態として登録する。In addition, the survey completed state (CO
ND (1)) is registered as the upstream investigation completed state of COND (3). Further, at the stage of returning to A, which is the search start point, only A is in the investigation completed state (CON
I registered as D (4)) and recorded as upstream of A
The DND 2 and ID: 3 survey completion status is COND
Register as the upstream survey completion status of (4).
【0059】上記の一連の処理により、各変化状態の競
合関係及び位置づけを明確にされた、図9の伝播経路図
に示すプロパゲーション・シーケンスが認識される。ま
た図10の処理手順図は、上記手順の処理により形成され
る調査リストと競合状態グループ、及び調査完了状態等
の過程を示したものである。Through the series of processes described above, the propagation sequence shown in the propagation path diagram of FIG. 9 in which the competitive relationship and the position of each change state are clarified is recognized. Further, the processing procedure diagram of FIG. 10 shows processes such as the survey list, the race state group, and the survey completed state formed by the process of the above procedure.
【0060】なお上記の例では、最下流の変化状態が認
識されているが、この最下流の変化状態が競合し合っ
て、最下流の変化状態が認識されない場合がある。その
場合には、任意の変化状態から調査を開始して、すべて
の変化状態を検索完了するまで繰り返すことにより、プ
ロパゲーション・パスを生成することができる。このプ
ロパゲーション・シーケンスは、事象の推移を表すもの
であり、上記の処理により異常の伝播経路が推定され
る。In the above example, the most downstream change state is recognized, but the most downstream change state may compete with each other and the most downstream change state may not be recognized. In that case, the propagation path can be generated by starting the investigation from an arbitrary change state and repeating until all the change states have been searched. This propagation sequence represents the transition of the event, and the propagation path of the abnormality is estimated by the above processing.
【0061】第4ステップ11は、状態表示部7における
図示しないディスプレイ手段への表示処理であり、前記
伝播経路推定部6にて推定された伝播経路を、状態表示
部7に備えた例えばCRT等によるディスプレイ手段の
画面において種々所定の形態で表示して運転員へ提供す
る。The fourth step 11 is a display process on a display means (not shown) in the status display section 7, and the propagation path estimated by the propagation path estimation section 6 is provided in the status display section 7, for example, a CRT or the like. Is displayed on the screen of the display means in various predetermined forms and provided to the operator.
【0062】このように、本第1実施の形態によれば、
プラント1における複数の観測信号の変化とその方向に
より、異常の伝播経路を自動的に推定することが可能で
あり、プラント1で発生した事象を適切で、しかも迅速
に可視化して運転員へ提示することにより、プラントの
状況判断作業の支援をして運転員の負担を軽減すること
ができる。As described above, according to the first embodiment,
It is possible to automatically estimate the propagation path of anomalies based on the changes and the directions of multiple observation signals in the plant 1, and to appropriately and quickly visualize the events that occurred in the plant 1 and present them to the operator. By doing so, it is possible to support the situation determination work of the plant and reduce the burden on the operator.
【0063】第2実施の形態は請求項2に係り、図11の
機能構成図に示すようにプラント状態可視化システム34
は、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識データ
ベース5と伝播経路推定部6、さらに事象推移予測部35
と状態表示部7とから構成されている。The second embodiment relates to claim 2, and as shown in the functional block diagram of FIG. 11, a plant state visualization system 34
Is an input processing unit 3, an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, and an event transition prediction unit 35.
And a status display section 7.
【0064】また事象推移予測部35は、前記異常状態判
定部4にてプラント1からの観測信号が計画値を逸脱し
たと判定された場合に、前記知識データベース5に記憶
された因果関係情報を用いて、今後、計画値を逸脱する
と予測される観測信号を推定する。なお、その他の前記
各部の構成と作用については、上記第1実施の形態と同
様であるので説明は省略する。Further, when the abnormal state judging section 4 judges that the observation signal from the plant 1 deviates from the planned value, the event transition predicting section 35 uses the causal relationship information stored in the knowledge database 5 It is used to estimate the observed signal that is predicted to deviate from the planned value in the future. The other configurations and operations of the respective parts are the same as those in the first embodiment, and therefore description thereof will be omitted.
【0065】次に上記構成による作用について説明す
る。図12の処理フロー図は事象推移予測部35の処理フロ
ーを示したもので、この事象推移予測部35においては、
先ず前記知識データベース5を用いて、「変化していな
い全ての変化状態Zni(i=1,2,…)の上流を調
査する」により、変化していない全ての変化状態Znに
対して、自分自身を変化させる条件を全て調査する。Next, the operation of the above configuration will be described. The process flow diagram of FIG. 12 shows the process flow of the event transition prediction unit 35.
First, by using the knowledge database 5 to "search upstream of all unchanged change states Zni (i = 1, 2, ...)" Investigate all the conditions that change you.
【0066】次いで、変化していない変化状態Znを
「Zniを変化させる条件が成立しているか」調査し
て、その結果から成立するものがあれば、「ZniをZ
aiとして登録する」ことにより、今後変化する変化状
態Zaとして登録する。なお、この調査の結果から、今
後変化する変化状態Znがなければ、今後のプラント状
態は正常であるとする。Next, the change state Zn that has not changed is investigated for "whether the conditions for changing Zni are satisfied", and if there is one that is satisfied from the result, "Zni is changed to Z
"Register as ai" to register as a change state Za that will change in the future. From the result of this investigation, if there is no change state Zn that changes in the future, it is assumed that the future plant state is normal.
【0067】次ぎに状態表示部7では、その変化状態Z
aを今後変化する変化状態として、前記伝播経路推定部
6にて推定された伝播経路と共に、ディスプレイ手段の
画面に表示して運転員へ提供する。このように、本第2
実施の形態によれば、今後、計画値を逸脱する観測信号
について、その変化方向を含めて自動的に予測すること
が可能であり、今後のプラントにおける異常の推移を適
切に運転員へ提示して、運転員によるプラント1の状況
判断を支援することができる。Next, in the status display section 7, the change status Z
A is displayed on the screen of the display means together with the propagation path estimated by the propagation path estimation unit 6 as a change state that changes in the future, and is provided to the operator. Thus, the second book
According to the embodiment, in the future, it is possible to automatically predict the observed signal that deviates from the planned value, including the direction of change, and appropriately present the transition of abnormalities in the future plant to the operator. Thus, it is possible to support the operator to judge the situation of the plant 1.
【0068】第3実施の形態は請求項3に係り、図13の
機能構成図に示すようにプラント状態可視化システム36
は、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識データ
ベース5と伝播経路推定部6、事象推移予測部35とセン
サー診断部37、さらに状態表示部7とから構成されてい
る。また知識データベース5には、プラント1からの観
測信号の変化状態間の因果関係情報の他に、伝播する遅
れ時間を記憶させている。The third embodiment relates to claim 3, and as shown in the functional block diagram of FIG. 13, a plant state visualization system 36
Is composed of an input processing unit 3, an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, a sensor diagnosis unit 37, and a state display unit 7. In addition to the causal relationship information between the change states of the observed signal from the plant 1, the knowledge database 5 stores the propagation delay time.
【0069】さらにセンサー診断部37では、前記異常状
態判定部4にてプラント1の観測信号が計画値を逸脱し
たと判定された場合に、知識データベース5に記憶され
た因果関係情報と、前記事象推移予測部35にて予測され
た変化状態情報とを用いて、当該観測信号に係るセンサ
ーの健全性を診断する。なお、その他の前記各部の構成
と作用については、上記第1及び第2実施の形態と同様
であるので説明は省略する。Further, in the sensor diagnosis section 37, when the abnormal state determination section 4 determines that the observation signal of the plant 1 deviates from the planned value, the causal relationship information stored in the knowledge database 5 and the information The soundness of the sensor related to the observation signal is diagnosed using the change state information predicted by the image transition prediction unit 35. The other configurations and operations of the respective parts are the same as those of the first and second embodiments, and therefore description thereof will be omitted.
【0070】次に上記構成による作用について説明す
る。図14の処理フロー図はセンサー診断部37の処理フロ
ーを示したもので、先ず、前記事象推移予測部35にて予
測された変化状態Zaと、知識データベース5に記載さ
れた変化状態Zaに至るまでの遅れ時間Taを登録す
る。次に、「Ta時間経過したか」と「Zaが変化し
か」により、Ta時間経過後に前記異常状態判定部4に
て前記変化状態Zaが変化したと判定されたかの調査を
する。Next, the operation of the above configuration will be described. The process flow diagram of FIG. 14 shows the process flow of the sensor diagnosis unit 37. First, the change state Za predicted by the event transition prediction unit 35 and the change state Za described in the knowledge database 5 are shown. The delay time Ta until reaching is registered. Next, based on "whether Ta time has elapsed" and "only Za changes," it is investigated whether the abnormal state judgment unit 4 has judged that the changed state Za has changed after the Ta time has elapsed.
【0071】ここで、変化状態Zaが変化していない場
合には、この「Zaに対応するセンサーが異常であると
する」と診断する。なお、調査の結果から変化状態Za
が変化していれば、当該センサーは正常であるとする。If the change state Za has not changed, it is diagnosed that "the sensor corresponding to Za is abnormal". In addition, the change state Za
If is changed, it means that the sensor is normal.
【0072】次ぎに状態表示部7では、前記変化した変
化状態Zaに対応したセンサーが異常であることを表す
情報を、前記伝播経路推定部6にて推定された伝播経
路、及び前記事象推移予測部35にて予測された今後のプ
ラント状態と共に、ディスプレイ手段の画面に表示して
運転員へ提供する。Next, in the state display unit 7, information indicating that the sensor corresponding to the changed change state Za is abnormal is displayed as the propagation path estimated by the propagation path estimation unit 6 and the event transition. It is displayed on the screen of the display means together with the future plant state predicted by the prediction unit 35 and provided to the operator.
【0073】このように、本第3実施の形態によれば、
上記第2実施の形態における作用の他に、プラント内に
配設されたセンサーの健全性の診断を自動的に行うこと
が可能であり、センサー故障の情報も含めて運転員へ提
示して、運転員によるプラント1の状況判断を支援す
る。As described above, according to the third embodiment,
In addition to the operation of the second embodiment, it is possible to automatically perform the soundness diagnosis of the sensor arranged in the plant, and present it to the operator including the sensor failure information. Assist operators in judging the status of plant 1.
【0074】第4実施の形態は請求項4に係り、図15の
機能構成図に示すようにプラント状態可視化システム38
は、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識データ
ベース5と伝播経路推定部6、事象推移予測部35と制御
系診断部39、さらに状態表示部7とから構成されてい
る。また知識データベース5には、プラント1からの観
測信号の変化状態間の因果関係情報の他に、その因果関
係が当該制御系の動作を介して伝播するものであれば、
その制御系と伝播の遅れ時間とが記憶されている。The fourth embodiment relates to claim 4, and as shown in the functional block diagram of FIG. 15, a plant state visualization system 38
Is composed of an input processing unit 3, an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, a control system diagnosis unit 39, and a state display unit 7. Further, in the knowledge database 5, in addition to the causal relationship information between the change states of the observed signals from the plant 1, if the causal relationship propagates through the operation of the control system,
The control system and the propagation delay time are stored.
【0075】さらに制御系診断部39は、前記異常状態判
定部4にてプラント1の観測信号が計画値を逸脱したと
判定された場合に、前記知識データベース5に記憶され
た因果関係情報と、前記事象推移予測部35にて予測され
た変化状態情報とを用いて、プラント1内の当該制御系
の健全性を診断する。なお、その他の前記各部の構成と
作用については、上記第1及び第2実施の形態と同様で
あるので説明は省略する。Further, the control system diagnosing section 39, when the abnormal state judging section 4 judges that the observation signal of the plant 1 deviates from the planned value, the causal relationship information stored in the knowledge database 5, Using the change state information predicted by the event transition prediction unit 35, the soundness of the control system in the plant 1 is diagnosed. The other configurations and operations of the respective parts are the same as those of the first and second embodiments, and therefore description thereof will be omitted.
【0076】次に上記構成による作用について説明す
る。図16の処理フロー図は制御系診断部39の処理フロー
を示したもので、先ず、前記事象推移予測部35にて予測
された変化状態Zaと、知識データベース5に記載され
た変化状態Zaに至るまでの遅れ時間Taを登録する。Next, the operation of the above configuration will be described. The processing flow diagram of FIG. 16 shows the processing flow of the control system diagnosis unit 39. First, the change state Za predicted by the event transition prediction unit 35 and the change state Za described in the knowledge database 5 are described. The delay time Ta up to is registered.
【0077】次に、知識データベース5を調査して、変
化状態Zaが制御系Caの動作を介して伝播するもので
ある場合に、その制御系Caを併せて登録して、「Ta
時間経過したか」と「制御系の関係で変化するはずのZ
aが変化したか」により、Ta時間後に、前記異常状態
判定部4にて変化状態Zaが変化したと判定されたかを
調査する。Next, the knowledge database 5 is investigated, and when the change state Za is propagated through the operation of the control system Ca, the control system Ca is also registered and "Ta
"Time has passed" and "Z which should change due to the relationship of the control system"
Based on "whether a has changed", it is investigated whether or not the abnormal state determination unit 4 determines that the changed state Za has changed after Ta time.
【0078】ここで、変化状態Zaが変化していない場
合には、「対応する制御系Caが異常であるとする」と
して、当該制御系Caが異常であると診断する。なお、
調査の結果から変化するはずの変化状態Zaが変化して
いれば、当該制御系Caは正常であるとする。Here, when the change state Za has not changed, it is diagnosed that the control system Ca is abnormal by "assuming that the corresponding control system Ca is abnormal". In addition,
If the change state Za that should change from the result of the investigation has changed, the control system Ca is assumed to be normal.
【0079】次ぎに状態表示部7では、前記変化した変
化状態Zaに対応した制御系Caが異常であることを表
す情報を、前記伝播経路推定部6にて推定された伝播経
路、及び前記事象推移予測部35にて予測された今後のプ
ラント状態と共に、ディスプレイ手段の画面に表示して
運転員へ提供する。Next, in the state display section 7, information indicating that the control system Ca corresponding to the changed change state Za is abnormal is provided with the propagation path estimated by the propagation path estimation section 6 and the information. It is displayed on the screen of the display means and provided to the operator together with the future plant state predicted by the image transition prediction unit 35.
【0080】このように、本第4実施の形態によれば、
上記第2実施の形態における作用の他に、プラント1に
おける過渡時の制御系の健全性の診断を自動的に行うこ
とが可能であり、制御系故障の情報も含めて運転員へ提
示して、運転員によるプラント1の状況判断を支援する
ことができる。As described above, according to the fourth embodiment,
In addition to the operation of the second embodiment, it is possible to automatically diagnose the soundness of the control system at the time of transition in the plant 1, and present it to the operator including the information of the control system failure. It is possible to support the operator to judge the situation of the plant 1.
【0081】第5実施の形態は請求項5に係り、図17の
機能構成図に示すようにプラント状態可視化システム40
は、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識データ
ベース5と伝播経路推定部6、事象推移予測部35とイン
ターロック診断部41、さらに状態表示部7とから構成さ
れている。また知識データベース5には、プラント1か
らの観測信号の変化状態間の因果関係情報の他に、その
因果関係がインターロックの動作を介して伝播するもの
であれば、そのインターロックと伝播の遅れ時間とが記
憶されている。The fifth embodiment relates to claim 5, and as shown in the functional block diagram of FIG. 17, a plant state visualization system 40
Is composed of an input processing unit 3, an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, an interlock diagnosis unit 41, and a state display unit 7. Further, in the knowledge database 5, in addition to the causal relationship information between the change states of the observed signals from the plant 1, if the causal relationship propagates through the interlock operation, the interlock and the delay of the propagation. The time and is remembered.
【0082】さらにインターロック診断部41は、前記異
常状態判定部4にてプラント1の観測信号が計画値を逸
脱したと判定された場合に、前記知識データベース5に
記憶された因果関係情報と、前記事象推移予測部35にて
予測された変化状態情報とを用いて、インターロックの
健全性を診断する。なお、その他の前記各部の構成と作
用については、上記第1及び第2実施の形態と同様であ
るので説明は省略する。Further, the interlock diagnosing section 41, when the abnormal state judging section 4 judges that the observation signal of the plant 1 deviates from the planned value, the causal relationship information stored in the knowledge database 5, The soundness of the interlock is diagnosed using the change state information predicted by the event transition prediction unit 35. The other configurations and operations of the respective parts are the same as those of the first and second embodiments, and therefore description thereof will be omitted.
【0083】次に上記構成による作用について説明す
る。図18の処理フロー図はインターロック診断部41の処
理フローを示したもので、先ず、前記事象推移予測部35
にて予測された変化状態Zaと、知識データベース5に
記載された変化状態Zaに至るまでの遅れ時間Taを登
録する。Next, the operation of the above configuration will be described. The process flow diagram of FIG. 18 shows the process flow of the interlock diagnosis unit 41. First, the event transition prediction unit 35
The change state Za predicted in [4] and the delay time Ta until the change state Za described in the knowledge database 5 are registered.
【0084】次に、知識データベース5を調査して、変
化状態ZaがインターロックIaの動作を介して伝播す
るものである場合に、そのインターロックIaを併せて
登録して、「Ta時間経過したか」と「インターロック
の関係で変化するはずのZaが変化したか」により、T
a時間後に前記異常状態判定部4にて変化状態Zaが変
化したと判定されたかを調査する。Next, the knowledge database 5 is examined, and when the change state Za is propagated through the operation of the interlock Ia, the interlock Ia is also registered and "Ta time has elapsed. Or “Is Za that should have changed due to the interlock relationship?”
After a time, it is investigated whether the abnormal state determination unit 4 determines that the changed state Za has changed.
【0085】ここで、変化状態Zaが変化していない場
合には、「対応するインターロックIaが異常であると
する」として、当該インターロックIaが異常であると
診断する。なお、調査の結果から変化するはずの変化状
態Zaが変化していれば、当該インターロックIaは正
常であるとする。Here, when the change state Za has not changed, it is diagnosed that the interlock Ia is abnormal by "assuming that the corresponding interlock Ia is abnormal". If the change state Za, which should change according to the result of the investigation, has changed, the interlock Ia is assumed to be normal.
【0086】次ぎに状態表示部7では、前記変化した変
化状態Zaに対応したインターロックIaが異常である
ことを表す情報を、前記伝播経路推定部6にて推定され
た伝播経路、及び前記事象推移予測部35にて予測された
今後のプラント状態と共に、ディスプレイ手段の画面に
表示して運転員へ提供する。Next, in the state display unit 7, the information indicating that the interlock Ia corresponding to the changed change state Za is abnormal, and the propagation route estimated by the propagation route estimation unit 6 and the information It is displayed on the screen of the display means and provided to the operator together with the future plant state predicted by the image transition prediction unit 35.
【0087】このように、本第5実施の形態によれば、
上記第2実施の形態における作用の他に、プラント1に
おいて過渡時に動作するインターロックの健全性の診断
を自動的に行うことが可能であり、このインターロック
の故障の情報も含めて運転員へ提示して、運転員による
プラント1の状況判断を支援することができる。As described above, according to the fifth embodiment,
In addition to the operation in the second embodiment, it is possible to automatically diagnose the soundness of the interlock that operates during a transient period in the plant 1, and to inform the operator including information about the failure of the interlock. It can be presented to assist the operator in judging the situation of the plant 1.
【0088】第6実施の形態は請求項6に係り、図19の
機能構成図に示すように、プラント状態可視化システム
42は、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識デー
タベース5と伝播経路推定部6、事象推移予測部35と機
器特性診断部43、さらに状態表示部7とから構成されて
いる。また知識データベース5には、プラント1からの
観測信号の変化状態間の因果関係情報の他に、その因果
関係が本来は変化することが無い機器の特性を介して伝
播するものであれば、その機器と伝播の遅れ時間とが記
憶されている。The sixth embodiment relates to claim 6, and as shown in the functional block diagram of FIG. 19, a plant state visualization system.
42 includes an input processing unit 3, an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, a device characteristic diagnosis unit 43, and a state display unit 7. In addition to the causal relationship information between the changing states of the observed signal from the plant 1, if the causal relationship propagates through the characteristic of the device that originally does not change, the knowledge database 5 The device and the propagation delay time are stored.
【0089】さらに機器特性診断部43は、前記異常状態
判定部4にてプラント1の観測信号が計画値を逸脱した
と判定された場合に、前記知識データベース5に記憶さ
れた因果関係情報と、前記事象推移予測部35にて予測さ
れた変化状態情報とを用いて機器特性を診断する。な
お、その他の前記各部の構成と作用については、上記第
1及び第2実施の形態と同様であるので説明は省略す
る。Further, the equipment characteristic diagnosing section 43, when the abnormal state judging section 4 judges that the observation signal of the plant 1 deviates from the planned value, the causal relationship information stored in the knowledge database 5, The device characteristics are diagnosed using the change state information predicted by the event transition prediction unit 35. The other configurations and operations of the respective parts are the same as those of the first and second embodiments, and therefore description thereof will be omitted.
【0090】次に上記構成による作用について説明す
る。図20の処理フロー図は機器特性診断部43の処理フロ
ーを示したもので、先ず、前記事象推移予測部35にて予
測された変化状態Zaと、知識データベース5に記載さ
れた変化状態Zaに至るまでの遅れ時間Taを登録す
る。Next, the operation of the above configuration will be described. The process flow diagram of FIG. 20 shows the process flow of the device characteristic diagnosis unit 43. First, the change state Za predicted by the event transition prediction unit 35 and the change state Za described in the knowledge database 5 are described. The delay time Ta up to is registered.
【0091】次に、知識データベース5を調査して、変
化状態Zaが機器の特性の動作を介して伝播するもので
ある場合に、その機器Eaを併せて登録して、「Ta時
間経過したか」と「機器特性の関係で変化するはずのZ
aが変化したか」により、Ta時間後に前記異常状態判
定部4にて変化状態Zaが変化したと判定されたかを調
査する。Next, the knowledge database 5 is examined, and when the change state Za is propagated through the operation of the characteristic of the device, the device Ea is also registered and the "Ta time has elapsed?" And "Z should change depending on the device characteristics."
Whether or not the changed state Za has been changed by the abnormal state determination unit 4 after Ta time is investigated by "whether a has changed".
【0092】ここで、変化状態Zaが変化していない場
合には、「対応する機器Ea特性が変化したとする」と
して、機器Eaの特性が変化したと診断する。なお、調
査の結果から変化するはずの変化状態Zaが変化してい
れば、当該変化状態Zaに対応する機器Eaの特性は正
常であるとする。Here, if the change state Za has not changed, it is diagnosed that the characteristic of the device Ea has changed, by saying "the corresponding device Ea characteristic has changed". If the change state Za that should change according to the result of the investigation has changed, the characteristic of the device Ea corresponding to the change state Za is assumed to be normal.
【0093】次ぎに状態表示部7では、前記変化した変
化状態Zaに対応した機器Eaの特性が異常であること
を表す情報を、前記伝播経路推定部6にて推定された伝
播経路、及び前記事象推移予測部35にて予測された今後
のプラント状態と共に、ディスプレイ手段の画面に表示
して運転員へ提供する。Next, in the state display unit 7, information indicating that the characteristic of the device Ea corresponding to the changed change state Za is abnormal is displayed on the propagation route estimated by the propagation route estimation unit 6 and the previous information. It is displayed on the screen of the display means and provided to the operator together with the future plant state predicted by the event transition prediction unit 35.
【0094】このように、本第6実施の形態によれば、
上記第2実施の形態における作用の他に、プラント1に
おける機器特性の診断を自動的に行うことが可能であ
り、機器特性の変化の情報も含めて運転員へ提示して、
運転員によるプラント1の状況判断を支援することがで
きる。As described above, according to the sixth embodiment,
In addition to the operation in the second embodiment described above, it is possible to automatically diagnose the device characteristics in the plant 1, and present it to the operator, including information on changes in the device characteristics,
It is possible to assist the operator in judging the situation of the plant 1.
【0095】第7実施の形態は請求項7に係り、このプ
ラント状態可視化システム34は、上記第2実施の形態と
同様に図11の機能構成図に示す機能構成で、入力処理部
3と異常状態判定部4、及び知識データベース5と伝播
経路推定部6、さらに事象推移予測部35と状態表示部7
とから構成されている。しかしながら、異常状態判定部
4では、プラント1からの観測信号毎に対数平均処理を
施し、その対数平均値と現在値との偏差により異常か否
かを判定する処理を行うものである。The seventh embodiment relates to claim 7, and the plant state visualization system 34 has the same function configuration as shown in the function configuration diagram of FIG. The state determination unit 4, the knowledge database 5, the propagation route estimation unit 6, the event transition prediction unit 35, and the state display unit 7.
It is composed of However, the abnormal state determination unit 4 performs logarithmic averaging processing for each observation signal from the plant 1 and performs processing to determine whether or not there is an abnormality based on the deviation between the logarithmic average value and the current value.
【0096】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。プラント1における通常運転時にの緩やか状態の変
化は、殆どのものが一次遅れ特性を有している。例え
ば、原子力プラントにおける原子炉の炉心内から制御棒
を引き抜きく時の原子炉出口温度の変化、あるいは、冷
却材流量変更時の中間熱交換器や蒸発器、及び過熱器等
の出口温度の変化等の、一つの操作に対応したプロセス
状態の変化は、いずれも一次遅れ特性で近似とすること
ができる。Next, the operation of the above configuration will be described. Most of the changes in the gradual state during normal operation in the plant 1 have a first-order lag characteristic. For example, changes in the reactor outlet temperature when pulling out the control rods from the reactor core in a nuclear power plant, or changes in the outlet temperature of the intermediate heat exchanger, evaporator, and superheater when changing the coolant flow rate. The change in the process state corresponding to one operation, such as, can be approximated by the first-order lag characteristic.
【0097】特に通常運転時では、一つの操作が完了し
たことによるプロセス状態が落ち着いてから次の操作に
移るために、通常運転の範囲では、ある時点のプロセス
状態は、過去に遡るに従って過去の値とは指数関数的に
離れた値となって行く。従って、通常運転時のプロセス
状態の変化の検知は、次ぎの式(2)に示すように、対
数平均により求められる現在値からのズレDが、予め観
測信号単位で定められた許容値を逸脱した場合に、その
変化方向を捕らえることにより行うものとする。In particular, during normal operation, the process state due to the completion of one operation settles down and then the next operation is started. Therefore, in the range of normal operation, the process state at a certain point in time goes back to the past. The value becomes exponentially distant from the value. Therefore, in detecting the change in the process state during normal operation, the deviation D from the current value obtained by logarithmic averaging deviates from the permissible value determined in advance by the observation signal unit, as shown in the following equation (2). If it does, the direction of change will be captured.
【0098】[0098]
【数1】 [Equation 1]
【0099】またPは観測信号、Tは定数、tは時間、
τはサンプリング周期を示す。ここで、ズレDが予め定
められた正の値より大きい場合には+(プラス)方向
に、また、ズレDが予め定められた負の値より小さい場
合には−(マイナス)方向に変化していると判断する。Further, P is an observation signal, T is a constant, t is time,
τ indicates a sampling period. Here, when the deviation D is larger than a predetermined positive value, it changes in the + (plus) direction, and when the deviation D is smaller than the predetermined negative value, it changes in the − (minus) direction. Determine that
【0100】このように、本第7実施の形態によれば、
今後、計画値を逸脱する観測信号をその変化する方向を
含めて変化状態が発生した時点で検知するので、上記第
7実施の形態に比べて早期に運転員に提供することによ
り、状態変化の予測と対策が十分な時間的余裕をもって
行える。As described above, according to the seventh embodiment,
In the future, the observation signal deviating from the planned value will be detected at the time when the change state including the changing direction thereof is detected. Therefore, by providing it to the operator earlier than in the seventh embodiment, the change of the state Prediction and countermeasures can be done with sufficient time.
【0101】第8の実施の形態は請求項8に係り、この
プラント状態可視化システム34は、上記第2実施の形態
と同様に図11の機能構成図に示す機能構成で、入力処理
部3と異常状態判定部4、及び知識データベース5と伝
播経路推定部6、さらに事象推移予測部35と状態表示部
7とから構成されている。The eighth embodiment relates to claim 8, and the plant state visualization system 34 has the same functional configuration as shown in the functional configuration diagram of FIG. It is composed of an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, and a state display unit 7.
【0102】なお、前記異常状態判定部4では、各変化
状態に対してこの変化を検知した時刻を状態表示部7に
受け渡しを行う。次いで状態表示部7では、伝播経路推
定部6にて推定されたプロパゲーション・シーケンスを
入力すると共に、このプロパゲーション・シーケンス内
にある変化状態の変化時刻を異常状態判定部4より入力
して、プロパゲーション・シーケンスを時系列な推移と
してディスプレイ手段に表示させる。The abnormal state determination section 4 transfers the time at which this change is detected to the state display section 7 for each change state. Next, in the state display unit 7, while inputting the propagation sequence estimated by the propagation path estimation unit 6, the change time of the change state in this propagation sequence is input from the abnormal state determination unit 4, The propagation sequence is displayed on the display means as a time series transition.
【0103】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。図21の表示画面図に示すように、表示画面44は状態
表示部7のディスプレイ手段における表示例で、この表
示画面44に表示された変化状態A,C,D,E,Fのつ
ながりは、伝播経路推定部6にて推定された結果であ
る。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the display screen diagram of FIG. 21, the display screen 44 is a display example on the display means of the status display unit 7, and the connection of the change states A, C, D, E, F displayed on the display screen 44 is as follows. This is the result estimated by the propagation route estimation unit 6.
【0104】前記表示画面44の横方向には時間軸を設け
て、この時間軸に各変化状態の変化した時刻を合わせる
と共に、各変化状態の横方向の表示位置を決めて、各変
化状態をブロック図として表示する。このように、本第
8実施の形態によれば、時間軸と共に伝播経路を表すこ
とにより、運転員は時系列な推移として伝播経路を容易
に把握することができる。A time axis is provided in the horizontal direction of the display screen 44, the time when each change state is changed is aligned with this time axis, the horizontal display position of each change state is determined, and each change state is determined. Display as a block diagram. As described above, according to the eighth embodiment, by representing the propagation route along with the time axis, the operator can easily understand the propagation route as a time-series transition.
【0105】第9の実施の形態は請求項9に係り、この
プラント状態可視化システム34は、上記第2実施の形態
と同様に図11の機能構成図に示す機能構成で、入力処理
部3と異常状態判定部4、及び知識データベース5と伝
播経路推定部6、さらに事象推移予測部35と状態表示部
7とから構成されている。The ninth embodiment relates to claim 9, and this plant state visualization system 34 has the same functional configuration as shown in the functional configuration diagram of FIG. It is composed of an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, and a state display unit 7.
【0106】なお前記事象推移予測部35では、予測した
変化状態の変化する時刻を状態表示部7に受け渡しを行
う。次いで状態表示部7は、時系列的な推移としてディ
スプレイ手段に、時間軸と共に表示されたプロパゲーシ
ョン・シーケンスに加えて、前記事象推移予測部35にて
予測した変化状態を表示させる。The event transition predicting unit 35 transfers the predicted time at which the change state changes to the state display unit 7. Next, the state display unit 7 causes the display means to display the change state predicted by the event transition prediction unit 35 in addition to the propagation sequence displayed along with the time axis as a time-series transition.
【0107】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。図22の表示画面図に示すように、表示画面45は状態
表示部7のディスプレイ手段における表示例で、この表
示画面45には、変化状態A,C,D,E,Fによるプロ
パゲーション・シーケンスを表示する。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the display screen diagram of FIG. 22, the display screen 45 is an example of display on the display means of the status display unit 7. The display screen 45 has a propagation sequence according to the change states A, C, D, E, and F. Is displayed.
【0108】さらに、このプロパゲーション・シーケン
スに加えて、変化状態Aを要因として変化すると予測さ
れた変化状態Vを、横方向に設けられた時間軸に予測さ
れた変化状態Vの変化する時刻Tvを合わせて、予測さ
れた変化状態Vの横方向の表示位置を定めてブロック図
にて表示する。このように、本第9実施の形態によれ
ば、時間軸と共に予測した変化状態を表すことにより、
運転員は今後の事象の時系列的な推移を容易に把握する
ことが可能となる。Further, in addition to this propagation sequence, the change state V predicted to change due to the change state A is a time Tv at which the change state V predicted on the time axis provided in the horizontal direction changes. Together, the horizontal display position of the predicted change state V is determined and displayed in a block diagram. As described above, according to the ninth embodiment, by expressing the predicted change state together with the time axis,
The operator can easily understand the time-series transition of future events.
【0109】第10の実施の形態は請求項10に係り、この
プラント状態可視化システム34は、上記第2実施の形態
と同様に図11の機能構成図に示す機能構成で、入力処理
部3と異常状態判定部4、及び知識データベース5と伝
播経路推定部6、さらに事象推移予測部35と状態表示部
7とから構成されている。なお状態表示部7には、予め
プラントの構成を表す図面と、全ての変化状態に対応す
る観測信号がプラント構成図上の、どの部分を観測して
いるかという観測位置情報が記憶されている。The tenth embodiment relates to claim 10, and the plant state visualization system 34 has the same functional configuration as shown in the functional configuration diagram of FIG. It is composed of an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, and a state display unit 7. The state display unit 7 stores in advance a drawing showing the configuration of the plant and observation position information indicating which part of the plant configuration diagram the observation signals corresponding to all the change states are observed.
【0110】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。図23の表示画面図に示すように、表示画面46は状態
表示部7のディスプレイ手段における表示例で、この表
示画面46には、プラントを構成する各機器50〜55の概略
図及び配置と共に、変化した変化状態A,C,D,E,
Fを表示している。なお、変化状態A,C,D,E,F
のつながりは、前記伝播経路推定部6にて推定された結
果であり、変化状態はそれぞれプラント構成上のセンサ
ー等の観測位置に表示している。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the display screen diagram of FIG. 23, the display screen 46 is a display example in the display means of the status display unit 7, and on this display screen 46, together with the schematic view and the arrangement of the respective devices 50 to 55 that configure the plant, Changed state A, C, D, E,
F is displayed. The change states A, C, D, E, F
Is the result estimated by the propagation path estimation unit 6, and the change state is displayed at the observation position such as a sensor on the plant configuration.
【0111】このように、本第10実施の形態によれば、
プラント内の対象とする各機器類の配置と、観測位置を
示すプラント構成図上における伝播経路が表わされるの
で、これにより運転員は、プラント伝播経路を自己の保
有する当該プラント構成に係る知識と照合しながら、異
常の原因推定と異常の展開予測、さらに異常の処置対応
方法等について、空間的な伝播として容易に把握するこ
とが可能となる。As described above, according to the tenth embodiment,
Since the arrangement of each target device in the plant and the propagation path on the plant configuration diagram showing the observation position are represented, the operator can obtain knowledge about the plant configuration that the plant propagation path is owned by the operator. While collating, it is possible to easily grasp the estimation of the cause of the abnormality, the prediction of the development of the abnormality, the method for dealing with the abnormality, and the like as spatial propagation.
【0112】第11の実施の形態は請求項11に係り、この
プラント状態可視化システム34は、上記第2実施の形態
と同様に図11の機能構成図に示す機能構成で、入力処理
部3と異常状態判定部4、及び知識データベース5と伝
播経路推定部6、さらに事象推移予測部35と状態表示部
7とから構成されている。The eleventh embodiment relates to claim 11, and the plant state visualization system 34 has the same functional configuration as that shown in the functional configuration diagram of FIG. It is composed of an abnormal state determination unit 4, a knowledge database 5, a propagation route estimation unit 6, an event transition prediction unit 35, and a state display unit 7.
【0113】なお事象推移予測部35では、予測した変化
状態の変化する時刻を状態表示部7に受け渡し、状態表
示部7では、ディスプレイ手段において、空間的な推移
としてプラント構成図と共に表示されたプロパゲーショ
ン・シーケンスに加えて、事象推移予測部35で予測した
変化状態を表示させる。The event transition predicting unit 35 transfers the predicted change time of the change state to the state displaying unit 7, and the state displaying unit 7 displays the spatial transition on the display unit together with the plant configuration diagram. In addition to the gating sequence, the change state predicted by the event transition prediction unit 35 is displayed.
【0114】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。図24の表示画面図に示すように、表示画面47は状態
表示部7のディスプレイ手段における表示例で、プラン
トを構成する各機器50〜55の概略図と配置を表示してい
る。さらに、変化状態A,C,D,E,Fによるプロパ
ゲーション・シーケンスに加えて、変化状態Aを要因と
して変化すると予測された変化状態Vを、プラント構成
図上で予測された変化状態Vに対応する観測信号の観測
位置に表示する。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the display screen diagram of FIG. 24, the display screen 47 is a display example on the display means of the status display unit 7, and displays a schematic diagram and arrangement of the respective devices 50 to 55 that configure the plant. Furthermore, in addition to the propagation sequence by the change states A, C, D, E, and F, the change state V predicted to change due to the change state A is changed to the change state V predicted on the plant configuration diagram. Display at the observation position of the corresponding observation signal.
【0115】このように、本第11実施の形態によれば、
プラント内の対象とする各機器類の配置と、観測位置を
示すプラント構成図上における伝播経路と共に予測した
変化状態が表わされるので、運転員は今後の事象の空間
的な推移を容易に把握することが可能となる。Thus, according to the eleventh embodiment,
The predicted change state is displayed along with the location of each target device in the plant and the propagation path on the plant configuration diagram showing the observation position, so the operator can easily grasp the spatial transition of future events. It becomes possible.
【0116】第12の実施の形態は請求項12に係り、この
プラント状態可視化システム48は図25の機能構成図に示
すように、入力処理部3と異常状態判定部4、及び知識
データベース5と伝播経路推定部6、さらに事象推移予
測部35とセンサー診断部37、制御系診断部39とインター
ロック診断部41、及び機器特性診断部43と状態表示部7
とから構成されている。The twelfth embodiment relates to claim 12, and the plant state visualization system 48 includes an input processing section 3, an abnormal state judging section 4, and a knowledge database 5 as shown in the functional block diagram of FIG. Propagation path estimation unit 6, event transition prediction unit 35, sensor diagnosis unit 37, control system diagnosis unit 39, interlock diagnosis unit 41, device characteristic diagnosis unit 43, and status display unit 7
It is composed of
【0117】なお状態表示部7には、予めプラントの構
成を表す図面と、センサー診断部37と制御系診断部39、
及びインターロック診断部41と機器特性診断部43におけ
る全ての変化状態に対応する観測信号が、プラント構成
図上のどの部分を観測しているかというセンサー等の観
測位置情報を記憶している。It should be noted that the status display section 7 includes a drawing showing the configuration of the plant in advance, a sensor diagnosis section 37, a control system diagnosis section 39,
The observation signals corresponding to all the changed states in the interlock diagnosis unit 41 and the device characteristic diagnosis unit 43 store observation position information of a sensor or the like indicating which part on the plant configuration diagram is observed.
【0118】さらに、状態表示部7においては空間的な
推移として図示しないディスプレイ手段に、プラント構
成図と共に表示されたプロパゲーション・シーケンス
と、予測した変化状態に加えてセンサー診断部37と制御
系診断部39、及びインターロック診断部41と機器特性診
断部43にて、故障あるいは特性が変化していると診断さ
れた部分を形状あるいは色別表示するようにしている。Further, in the status display section 7, the propagation means displayed together with the plant configuration diagram on the display means (not shown) as a spatial transition and the predicted change status, as well as the sensor diagnosis section 37 and the control system diagnosis. The section 39, the interlock diagnosis section 41, and the device characteristic diagnosis section 43 are configured to display, by shape or color, the portion diagnosed as having a failure or a change in characteristics.
【0119】次ぎに上記構成による作用について説明す
る。図26の表示画面図に示すように、表示画面49は状態
表示部7のディスプレイ手段における表示例で、この表
示画面49には、プラントを構成する各機器50〜55の概略
図及び配置と共に、変化した変化状態A,C,D,E,
Fと、予測された変化状態Vを表示している。Next, the operation of the above configuration will be described. As shown in the display screen diagram of FIG. 26, the display screen 49 is a display example in the display means of the status display unit 7, and on this display screen 49, together with the schematic view and the arrangement of the respective devices 50 to 55 constituting the plant, Changed state A, C, D, E,
F and the predicted change state V are displayed.
【0120】ここで、例えば機器特性診断部43にて、機
器53の特性が変化したと診断された場合には、表示画面
49における機器53を別の色彩に替えて表示する。また、
当該機器の概略図の形状を変えて区別しても良い。な
お、ここでは便宜上、斜線により色彩が変化したことを
示している。このように、本第12実施の形態によれば、
状態表示部7のディスプレイ手段を介して、プラント構
成図と共に伝播経路を表すことにより、運転員において
は、伝播経路を空間的な伝播として容易に把握すること
が可能となる。Here, for example, when the device characteristic diagnosis unit 43 diagnoses that the characteristic of the device 53 has changed, the display screen
The device 53 in 49 is displayed in a different color. Also,
You may distinguish by changing the shape of the schematic of the said apparatus. Note that, here, for the sake of convenience, a shaded area indicates that the color has changed. Thus, according to the twelfth embodiment,
By displaying the propagation route together with the plant configuration diagram via the display means of the state display unit 7, the operator can easily grasp the propagation route as spatial propagation.
【0121】本発明では、観測信号間の定性的な因果関
係を用いて、未だ軽微な異常状態であって警報が発信さ
れないような場合であっても、生じた異常の伝播経路を
検知すると共に、事象の推移を予測することが可能であ
る。従って、観測信号の因果関係が何によるものである
かの情報を用いることにより、センサーや制御系並びに
インターロックの健全性の診断、及び機器特性の診断を
行うことが可能である。In the present invention, the qualitative causal relationship between observed signals is used to detect the propagation path of an abnormality that has occurred, even when the alarm is not issued even in a slight abnormal state. , It is possible to predict the transition of events. Therefore, it is possible to diagnose the soundness of the sensor, the control system, and the interlock and to diagnose the device characteristics by using the information on what is the causal relationship of the observed signals.
【0122】また、これらの推定結果と予測結果、及び
診断結果を時系列な観点や空間的な観点に基づいて表示
することにより、プラント状態に応じた的確なプラント
情報を、認識し易い形で自動的に提供可能なことから、
プラントを監視する運転員の負担が軽減される。By displaying these estimation result, prediction result, and diagnosis result from a time-series viewpoint or a spatial viewpoint, accurate plant information according to the plant state can be easily recognized. Since it can be provided automatically,
The burden on operators to monitor the plant is reduced.
【0123】[0123]
【発明の効果】以上本発明によれば、プラントにおける
観測信号の変化方向により、異常の伝播経路を自動的で
早期に推定すると共に、今後、計画値を逸脱する観測信
号をその変化方向を含めて自動的に予測することが可能
であることから、センサーや制御系、及びインターロッ
クの健全性と機器の特性の診断を自動的に行なえる。As described above, according to the present invention, the propagation path of an anomaly is automatically and early estimated based on the changing direction of the observed signal in the plant, and the observed signal deviating from the planned value in the future is included in the changing direction. Since it is possible to make automatic predictions, the soundness of sensors and control systems, interlocks, and device characteristics can be automatically diagnosed.
【0124】また、伝播経路及び今後の異常推移を、時
系列的及び空間的な情報として表示すると共に、異常あ
るいは特性が変化している部分についても系統図上に表
示することから、運転状況に応じたプロセス状態を運転
員へ認知し易い情報として提供するので、運転員の負担
を軽減すると共にプラント運転の安定性及び安全性が向
上する。In addition, the propagation route and future abnormal transition are displayed as time-series and spatial information, and the part where the abnormality or the characteristic has changed is also displayed on the system diagram. Since the corresponding process state is provided to the operator as easily recognizable information, the burden on the operator is reduced and the stability and safety of plant operation are improved.
【図1】本発明に係る第1実施の形態のプラント状態可
視化システムの機能構成図。FIG. 1 is a functional configuration diagram of a plant state visualization system according to a first embodiment of the present invention.
【図2】本発明に係る第1実施の形態の処理フロー図。FIG. 2 is a process flow chart of the first embodiment according to the present invention.
【図3】本発明に係る第1実施の形態の知識データベー
スの構成図。FIG. 3 is a configuration diagram of a knowledge database according to the first embodiment of this invention.
【図4】本発明に係る第1実施の形態の変化状態の関連
図。FIG. 4 is a related diagram of a changed state of the first embodiment according to the present invention.
【図5】本発明に係る第1実施の形態の処理過程におけ
る変化状態の関連図。FIG. 5 is a related diagram of a change state in a processing process of the first embodiment according to the present invention.
【図6】本発明に係る第1実施の形態の処理過程で最上
流と最下流を表した変化状態の関連図。FIG. 6 is a related diagram of change states showing the most upstream and the most downstream in the processing process of the first embodiment according to the present invention.
【図7】本発明に係る第1実施の形態の変化状態の経路
図。FIG. 7 is a route diagram of a changed state of the first embodiment according to the present invention.
【図8】本発明に係る第1実施の形態の伝播経路推定部
の処理フロー図。FIG. 8 is a processing flowchart of a propagation route estimation unit according to the first embodiment of this invention.
【図9】本発明に係る第1実施の形態の伝播経路推定部
での判定結果の伝播経路図。FIG. 9 is a propagation path diagram of a determination result by the propagation path estimation unit according to the first embodiment of the present invention.
【図10】本発明に係る第1実施の形態の伝播経路推定
部における処理手順図。FIG. 10 is a processing procedure diagram in the propagation route estimation unit of the first embodiment according to the present invention.
【図11】本発明に係る第2実施の形態の機能構成図。FIG. 11 is a functional configuration diagram of a second embodiment according to the invention.
【図12】本発明に係る第2実施の形態の事象推移予測
部の処理フロー図。FIG. 12 is a process flow diagram of an event transition prediction unit according to the second embodiment of the present invention.
【図13】本発明に係る第3実施の形態の機能構成図。FIG. 13 is a functional configuration diagram of a third embodiment according to the invention.
【図14】本発明に係る第3実施の形態のセンサー診断
部の処理フロー図。FIG. 14 is a processing flowchart of the sensor diagnosis unit according to the third embodiment of the present invention.
【図15】本発明に係る第4実施の形態の機能構成図。FIG. 15 is a functional configuration diagram of a fourth embodiment according to the invention.
【図16】本発明に係る第4実施の形態の制御系診断部
の処理フロー図。FIG. 16 is a process flow chart of a control system diagnosis unit according to the fourth embodiment of the present invention.
【図17】本発明に係る第5実施の形態の機能構成図。FIG. 17 is a functional configuration diagram of a fifth embodiment according to the invention.
【図18】本発明に係る第5実施の形態のインターロッ
ク診断部の処理フロー図。FIG. 18 is a processing flowchart of the interlock diagnosis unit according to the fifth embodiment of the present invention.
【図19】本発明に係る第6実施の形態の機能構成図。FIG. 19 is a functional configuration diagram of a sixth embodiment according to the invention.
【図20】本発明に係る第6実施の形態の機器特性診断
部の処理フロー図。FIG. 20 is a processing flowchart of a device characteristic diagnosis unit according to the sixth embodiment of the present invention.
【図21】本発明に係る第8実施の形態の表示画面図。FIG. 21 is a display screen diagram of the eighth embodiment according to the present invention.
【図22】本発明に係る第9実施の形態の表示画面図。FIG. 22 is a display screen diagram of the ninth embodiment according to the present invention.
【図23】本発明に係る第10実施の形態の表示画面図。FIG. 23 is a display screen diagram of the tenth embodiment according to the invention.
【図24】本発明に係る第11実施の形態の表示画面図。FIG. 24 is a display screen diagram of the eleventh embodiment according to the present invention.
【図25】本発明に係る第12実施の形態の機能構成図。FIG. 25 is a functional configuration diagram of a twelfth embodiment according to the invention.
【図26】本発明に係る第12実施の形態の表示画面図。FIG. 26 is a display screen diagram of the twelfth embodiment according to the present invention.
1…プラント、2,34,36,38,40,42,48…プラント
状態可視化システム、3…入力処理部、4…異常状態判
定部、5…知識データベース、6…伝播経路推定部、7
…状態表示部、8…第1ステップ、9…第2ステップ、
10…第3ステップ、11…第4ステップ、12〜33…伝播経
路推定部におけるフローのステップ、35…事象推移予測
部、37…センサー診断部、39…制御系診断部、41…イン
ターロック診断部、43…機器特性診断部、44〜47,49…
画面、50〜55…プラントを構成する機器。1 ... Plant, 2, 34, 36, 38, 40, 42, 48 ... Plant state visualization system, 3 ... Input processing unit, 4 ... Abnormal state determination unit, 5 ... Knowledge database, 6 ... Propagation path estimation unit, 7
... Status display section, 8 ... First step, 9 ... Second step,
10 ... Third step, 11 ... Fourth step, 12-33 ... Flow step in propagation path estimation unit, 35 ... Event transition prediction unit, 37 ... Sensor diagnosis unit, 39 ... Control system diagnosis unit, 41 ... Interlock diagnosis Part, 43 ... Device characteristic diagnosis part, 44 to 47, 49 ...
Screen, 50-55 ... Equipments that make up the plant.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G21D 3/00 G21D 3/00 B ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI Technical display location G21D 3/00 G21D 3/00 B
Claims (12)
力処理部と、前記観測信号が計画値から逸脱したか否か
を判定する異常判定処理部と、前記観測信号相互の関係
を記憶した知識データベースと、前記異常判定処理部に
おいて異常状態と判定された場合に前記観測信号と前記
知識データベースを用いて当該異常の伝播経路を推定す
る伝播経路推定部と、前記伝播経路推定部における推定
結果をディスプレイ手段に表示させる状態表示部とから
なることを特徴とするプラント状態可視化システム。1. An input processing unit for inputting an observation signal in a plant, an abnormality determination processing unit for determining whether or not the observation signal deviates from a planned value, and a knowledge database storing the relationship between the observation signals. A propagation route estimating unit that estimates a propagation route of the abnormality using the observation signal and the knowledge database when the abnormality determining processing unit determines an abnormal state; and a display unit that displays the estimation result in the propagation route estimating unit. A plant status visualization system, comprising: a status display unit for displaying on a plant.
て、前記観測信号と知識データベースを用いて事象の推
移とプロセスの挙動を予測する事象推移予測部を設け
て、前記異常判定処理部で異常状態と判定した場合にそ
の判定結果を前記状態表示部によりディスプレイ手段に
表示して異常発生時の当該異常の伝播経路及び異常の推
移予測を提示することを特徴とする請求項1記載のプラ
ント状態可視化システム。2. The plant state visualization system includes an event transition prediction unit that predicts event transitions and process behaviors using the observation signals and a knowledge database, and the abnormality determination processing unit determines an abnormal state. The plant state visualization system according to claim 1, wherein the determination result is displayed on the display unit by the state display unit to present a propagation path of the abnormality and a prediction of transition of the abnormality when the abnormality occurs.
て、前記事象推移予測部で予測したプロセスの挙動と前
記観測信号の挙動を比較評価してセンサーの値が正常か
否かを判定するセンサー診断部を設けて、前記センサー
診断部における判定結果を前記状態表示部によりディス
プレイ手段に表示することを特徴とする請求項2記載の
プラント状態可視化システム。3. In the system for visualizing a plant state, a sensor diagnostic unit for judging whether or not a sensor value is normal by comparing and evaluating the behavior of the process predicted by the event transition prediction unit and the behavior of the observation signal. 3. The plant state visualization system according to claim 2, wherein the plant state visualization system is provided, and the determination result of the sensor diagnosis unit is displayed on the display means by the state display unit.
て、前記知識データベースに制御系を介しての前記観測
信号相互の関係を記憶させると共に、前記事象推移予測
部における制御系を介した事象伝播の予測結果と前記観
測信号とを比較評価して制御系が正常に動作しているか
否かを判定する制御系診断部を設けて、前記制御系診断
部における判定結果を前記状態表示部によりディスプレ
イ手段に表示することを特徴とする請求項2記載のプラ
ント状態可視化システム。4. In the plant state visualization system, the knowledge database stores the relationship between the observation signals via a control system, and a prediction result of event propagation via the control system in the event transition prediction unit. And a control system diagnostic unit for determining whether or not the control system is operating normally by comparing and evaluating the observed signal with the observation signal, and the determination result in the control system diagnostic unit is displayed on the display means by the state display unit. The plant state visualization system according to claim 2, wherein
て、前記知識データベースにインターロックを介しての
前記観測信号相互の関係を記憶させると共に、前記事象
推移予測部におけるインターロックを介した事象伝播の
予測結果と前記観測信号とを比較評価することによりイ
ンターロックが正常に動作しているか否かを判定するイ
ンターロック診断部を設けて、前記インターロック診断
部における判定結果を前記状態表示部によりディスプレ
イ手段に表示することを特徴とする請求項2記載のプラ
ント状態可視化システム。5. The plant state visualization system stores a relationship between the observation signals via an interlock in the knowledge database, and predicts a result of event propagation via the interlock in the event transition predicting unit. An interlock diagnostic unit for determining whether or not the interlock is operating normally by comparing and evaluating the observed signal with the observation signal is provided, and the determination result in the interlock diagnostic unit is displayed on the display unit by the status display unit. The plant state visualization system according to claim 2, which is displayed.
て、前記知識データベースに機器単体の特性による前記
観測信号相互の関係を記憶させると共に、前記事象推移
予測部における機器単体の特性による事象伝播の予測結
果と前記観測信号とを比較評価して機器単体の特性が変
化しているか否かを判定する機器特性診断部を設けて、
前記機器特性診断部における判定結果を前記状態表示部
によりディスプレイ手段に表示することを特徴とする請
求項2記載のプラント状態可視化システム。6. In the plant state visualization system, the knowledge database stores the relationship between the observed signals due to the characteristics of the individual devices, and the event propagation prediction result due to the characteristics of the individual devices in the event transition prediction unit. By providing a device characteristic diagnosis unit that compares and evaluates the observed signal to determine whether the characteristics of the device itself have changed,
3. The plant state visualization system according to claim 2, wherein the determination result of the device characteristic diagnosis unit is displayed on the display means by the state display unit.
判定処理部において、各観測信号毎に対数平均処理を施
すと共に、その対数平均値と現在値との偏差により異常
か否かを早期に判定することを特徴とする請求項2記載
のプラント状態可視化システム。7. The abnormality determination processing unit of the plant state visualization system performs logarithmic averaging processing for each observation signal, and early determines whether or not there is an abnormality based on the deviation between the logarithmic average value and the current value. The plant state visualization system according to claim 2.
表示部において、前記伝播経路推定部における推定結果
を時間軸と共にブロック図にてディスプレイ手段に表示
して、時系列な推移として伝播経路を提示することを特
徴とする請求項2記載のプラント状態可視化システム。8. The state display unit of the plant state visualization system displays the estimation result of the propagation route estimation unit on a display means in a block diagram together with a time axis, and presents the propagation route as a time-series transition. The plant state visualization system according to claim 2.
表示部において、前記事象推移予測部における予測結果
を時間軸と共にブロック図にてディスプレイ手段に表示
して、時系列な推移予測を前記伝播経路推定部における
推定結果と共に提示することを特徴とする請求項8記載
のプラント状態可視化システム。9. The state display unit of the plant state visualization system displays a prediction result in the event transition prediction unit on a display means in a block diagram together with a time axis, and a time-series transition prediction is performed by the propagation path estimation. The plant state visualization system according to claim 8, which is presented together with the estimation result in the department.
態表示部において、前記伝播経路推定部における推定結
果をプラント構成図上にブロック図でディスプレイ手段
に表示して、プラント内での空間的な伝播として伝播経
路を提示することを特徴とする請求項2記載のプラント
状態可視化システム。10. The state display unit of the plant state visualization system displays the estimation result of the propagation path estimation unit on a display means in a block diagram on a plant configuration diagram and propagates as spatial propagation in the plant. The plant state visualization system according to claim 2, wherein a route is presented.
態表示部において、前記事象推移予測部における予測結
果をプラント構成図上にブロック図でディスプレイ手段
に表示して、プラント内での空間的な推移予測を前記伝
播経路推定部における推定結果と共に提示することを特
徴とする請求項10記載のプラント状態可視化システ
ム。11. The state display unit of the plant state visualization system displays a prediction result in the event transition prediction unit on a display means in a block diagram on a plant configuration diagram and displays spatial transition prediction in the plant. 11. The plant state visualization system according to claim 10, wherein is presented together with the estimation result in the propagation path estimation unit.
態表示部において、前記センサー診断部と制御系診断部
及びインターロック診断部と機器特性診断部により異常
あるいは特性が変化したと診断されたセンサーや制御系
及びインターロックあるいは機器について、プラント構
成図上に色彩あるいは形状を変えてディスプレイ手段に
表示すると共に、異常あるいは特性が変化しているプラ
ント構成要素を前記事象推移予測部における予測結果と
前記伝播経路推定部における推定結果を共に提示するこ
とを特徴とする請求項3乃至請求項6及び請求項11記
載のプラント状態可視化システム。12. A sensor or control system in the status display section of the plant status visualization system, which is diagnosed as abnormal or changed in characteristics by the sensor diagnostic section, control system diagnostic section, interlock diagnostic section, and device characteristic diagnostic section. The interlock or equipment is displayed on the display means by changing the color or shape on the plant configuration diagram, and the plant component whose abnormality or characteristic has changed is predicted by the event transition prediction unit and the propagation path. The plant state visualization system according to any one of claims 3 to 6 and 11, wherein the estimation result of the estimation unit is presented together.
Priority Applications (1)
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JP10004996A JPH09288512A (en) | 1996-04-22 | 1996-04-22 | Plant state visualized system |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10004996A JPH09288512A (en) | 1996-04-22 | 1996-04-22 | Plant state visualized system |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09288512A true JPH09288512A (en) | 1997-11-04 |
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---|---|---|---|
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Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH09288512A (en) |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004199655A (en) * | 2002-10-22 | 2004-07-15 | Fisher Rosemount Syst Inc | Smart process module and smart process object in process plant |
WO2007086113A1 (en) * | 2006-01-25 | 2007-08-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system |
WO2007086101A1 (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant control system and method of specifying primary-factor for interlock |
WO2007086102A1 (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system control program creation/display device |
JP2009169645A (en) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Toshiba Corp | Monitoring control device |
AU2011202744B2 (en) * | 2006-01-24 | 2012-08-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant control system and method of specifying primary-factor for interlock |
US8881039B2 (en) | 2009-03-13 | 2014-11-04 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Scaling composite shapes for a graphical human-machine interface |
US9046881B2 (en) | 2002-10-22 | 2015-06-02 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Updating and utilizing dynamic process simulation in an operating process environment |
JP2016099938A (en) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社日立製作所 | Event analysis system and method |
US9904263B2 (en) | 2002-10-22 | 2018-02-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Smart process objects used in a process plant modeling system |
JP2018522309A (en) * | 2015-04-29 | 2018-08-09 | ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・アクチボラグ | System and method for intuitive visual management by users of bioprocess automation |
US10878140B2 (en) | 2016-07-27 | 2020-12-29 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Plant builder system with integrated simulation and control system configuration |
JPWO2021241576A1 (en) * | 2020-05-29 | 2021-12-02 | ||
US11418969B2 (en) | 2021-01-15 | 2022-08-16 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Suggestive device connectivity planning |
JP2023013810A (en) * | 2021-07-16 | 2023-01-26 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | Estimation device, estimation method and estimation program |
US11579596B2 (en) * | 2018-07-26 | 2023-02-14 | Nec Corporation | Plant monitoring apparatus, plant monitoring method, and computer readable recording medium |
CN115981222A (en) * | 2022-12-29 | 2023-04-18 | 易思维(杭州)科技有限公司 | Visual tracking display device for state of multi-channel equipment |
-
1996
- 1996-04-22 JP JP10004996A patent/JPH09288512A/en active Pending
Cited By (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9904268B2 (en) | 2002-10-22 | 2018-02-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Updating and utilizing dynamic process simulation in an operating process environment |
US9904263B2 (en) | 2002-10-22 | 2018-02-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Smart process objects used in a process plant modeling system |
US9983559B2 (en) | 2002-10-22 | 2018-05-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Updating and utilizing dynamic process simulation in an operating process environment |
US9069344B2 (en) | 2002-10-22 | 2015-06-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Smart process modules and objects in process plants |
US9046881B2 (en) | 2002-10-22 | 2015-06-02 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Updating and utilizing dynamic process simulation in an operating process environment |
JP2004199655A (en) * | 2002-10-22 | 2004-07-15 | Fisher Rosemount Syst Inc | Smart process module and smart process object in process plant |
JP5038161B2 (en) * | 2006-01-24 | 2012-10-03 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | Plant control system control program creation and display device |
KR100938179B1 (en) * | 2006-01-24 | 2010-01-21 | 도시바 미쓰비시덴키 산교시스템 가부시키가이샤 | Control program creation and display device of plant control system |
AU2006336827B2 (en) * | 2006-01-24 | 2010-01-21 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system control program creation/display device |
AU2011202744B2 (en) * | 2006-01-24 | 2012-08-30 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant control system and method of specifying primary-factor for interlock |
JPWO2007086102A1 (en) * | 2006-01-24 | 2009-06-18 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | Plant control system control program creation and display device |
US8656358B2 (en) | 2006-01-24 | 2014-02-18 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant control system and interlock factor specifying method |
WO2007086102A1 (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system control program creation/display device |
WO2007086101A1 (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Plant control system and method of specifying primary-factor for interlock |
JP4928471B2 (en) * | 2006-01-25 | 2012-05-09 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | Plant control system |
JPWO2007086113A1 (en) * | 2006-01-25 | 2009-06-18 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | Plant control system |
AU2006336766B2 (en) * | 2006-01-25 | 2009-05-28 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system |
WO2007086113A1 (en) * | 2006-01-25 | 2007-08-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial Systems Corporation | Plant control system |
JP2009169645A (en) * | 2008-01-16 | 2009-07-30 | Toshiba Corp | Monitoring control device |
US8881039B2 (en) | 2009-03-13 | 2014-11-04 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Scaling composite shapes for a graphical human-machine interface |
JP2016099938A (en) * | 2014-11-26 | 2016-05-30 | 株式会社日立製作所 | Event analysis system and method |
JP2018522309A (en) * | 2015-04-29 | 2018-08-09 | ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・アクチボラグ | System and method for intuitive visual management by users of bioprocess automation |
US10878140B2 (en) | 2016-07-27 | 2020-12-29 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Plant builder system with integrated simulation and control system configuration |
US11579596B2 (en) * | 2018-07-26 | 2023-02-14 | Nec Corporation | Plant monitoring apparatus, plant monitoring method, and computer readable recording medium |
JPWO2021241576A1 (en) * | 2020-05-29 | 2021-12-02 | ||
US11418969B2 (en) | 2021-01-15 | 2022-08-16 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Suggestive device connectivity planning |
JP2023013810A (en) * | 2021-07-16 | 2023-01-26 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | Estimation device, estimation method and estimation program |
CN115981222A (en) * | 2022-12-29 | 2023-04-18 | 易思维(杭州)科技有限公司 | Visual tracking display device for state of multi-channel equipment |
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