特開 2022-133074 弁動作異常検知システム、弁動作異常検知方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022133074

(43)【公開日】2022-09-13

(54)【発明の名称】弁動作異常検知システム、弁動作異常検知方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20220906BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 R

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021031919

(22)【出願日】2021-03-01

(71)【出願人】

【識別番号】000006208

【氏名又は名称】三菱重工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】青田 浩美

(72)【発明者】

【氏名】久保 博義

(72)【発明者】

【氏名】木津 哲也

(72)【発明者】

【氏名】深田 恒

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA02

3C223BA01

3C223CC01

3C223EB01

3C223FF13

3C223FF22

3C223FF24

3C223FF26

3C223FF35

3C223GG01

3C223HH02

(57)【要約】

【課題】制御弁の開閉動作の異常検知をより精度良く行う。
【解決手段】弁動作異常検知システムは、予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定する条件設定部と、制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでの時間が到達許容時間の範囲内である場合、制御弁が正常であると判定し、弁開度が規定開度となるまでの時間が到達許容時間の範囲外である場合、制御弁が異常であると判定する異常判定部と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定する条件設定部と、
前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する異常判定部と、
を備える弁動作異常検知システム。

【請求項2】

前記制御弁の弁開度のデータを取得するデータ取得部と、
前記弁開度のデータを所定の時間範囲で切り出した時系列データを作成するデータ整形部と、
複数の前記時系列データにおいて弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部と、
をさらに備え、
前記条件設定部は、複数の前記特徴量に統計処理を施して、前記到達許容時間を設定する請求項１に記載の弁動作異常検知システム。

【請求項3】

前記条件設定部は、機械学習により、前記到達許容時間を随時更新する請求項２に記載の弁動作異常検知システム。

【請求項4】

前記条件設定部は、前記異常判定部による判定の正否結果を取得し、前記正否結果を前記機械学習に反映させて前記到達許容時間を設定する請求項３に記載の弁動作異常検知システム。

【請求項5】

前記条件設定部は、前記制御弁および前記制御弁が使用される設備の設計情報に基づいて予め決定された時間を前記到達許容時間として設定する請求項１に記載の弁動作異常検知システム。

【請求項6】

前記条件設定部は、時間軸方向における前記制御弁の開閉動作の挙動に影響を与えるパラメータに応じた関数で前記到達許容時間を規定する請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の弁動作異常検知システム。

【請求項7】

予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定し、
前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する弁動作異常検知方法。

【請求項8】

予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定し、
前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する、
ことをコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、弁動作異常検知システム、弁動作異常検知方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、種々のプロセスにおいて、管理すべきプロセス量をモニタしておき、モニタしたプロセス量に基づいて設備に異常が発生しているか否かを判定するための技術が知られている。例えば、特許文献１には、半導体基板処理において、温度といったモニタデータに対して、基準値と基準値に対する上下限値で規定されるバンド範囲を予め設定しておき、モニタデータがバンド範囲を超えた回数が閾値以上である場合に、異常が発生していると判定する管理方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－２１６６９７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、例えば石炭ガス化複合発電設備（IGCC：Integrated Coal Gasification Combined Cycle）といったプラント設備においては、様々な装置や配管、貯留部等に複数の制御弁が設けられる。このような制御弁には、弁の摩耗や弁体の固着といった不具合が発生する可能性があり、制御弁の開閉動作を正常に行えているか否かを監視することが必要となる。

【0005】

ここで、監視対象とする制御弁が特定のパターンで開閉動作する場合、制御弁の開度の時系列データにおいて、特許文献１に記載の方法のように開度の基準値に対する上下限値のバンド範囲を予め設定しておくことで、弁の開閉動作の異常検知を行うことが考えられる。しかしながら、制御弁を特定のパターンで開閉動作する場合であっても、例えばプラント設備の処理負荷といったパラメータの変動に応じて、制御弁の開度の時系列データが時間軸方向において変動する場合がある。このように、制御弁の開閉動作のパターンに時間軸方向の変動が許容される場合、開度に対するバンド範囲を比較的に大きく設けなければ、正常動作を異常と検知する可能性がある。一方で、開度に対するバンド範囲を大きく設定することは、異常検知の感度低下を招く可能性がある。

【0006】

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、制御弁の開閉動作の異常検知をより精度良く行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定する条件設定部と、前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する異常判定部と、を備える。

【0008】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定し、前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する。

【0009】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される制御弁について、弁開度が閉状態から規定開度となるまでに許容される時間範囲である到達許容時間を設定し、前記制御弁について、前記弁開度が閉状態から前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲内である場合、前記制御弁が正常であると判定し、前記弁開度が前記規定開度となるまでの時間が前記到達許容時間の範囲外である場合、前記制御弁が異常であると判定する、ことをコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本開示にかかる弁動作異常検知システム、弁動作異常検知方法およびプログラムは、制御弁の開閉動作の異常検知をより精度良く行うことができる、という効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、第一実施形態にかかる弁動作異常検知システムの一例を示す概略図である。

【図2】図２は、異常検知の対象となる制御弁を備えた貯留ホッパを示す説明図である。

【図3】図３は、減圧弁の開閉動作パターンの一例を示す説明図である。

【図4】図４は、減圧弁の開閉動作パターンの１サイクルを複数並べてプロットした一例を示す説明図である。

【図5】図５は、減圧弁の開閉動作パターンの１サイクルの弁開度について、正常例と異常例とを複数並べてプロットした一例を示す説明図である。

【図6】図６は、第一実施形態にかかる弁動作異常検知方法の一例を示すフローチャートである。

【図7】図７は、第二実施形態にかかる弁動作異常検知システムの一例を示す概略図である。

【図8】図８は、第二実施形態にかかる弁動作異常検知方法の一例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、ＩＧＣＣの処理負荷に応じた到達許容時間を規定したマップの一例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に、本開示にかかる弁動作異常検知システム、弁動作異常検知方法およびプログラムの実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

【0013】

［第一実施形態］
図１は、第一実施形態にかかる弁動作異常検知システムの一例を示す概略図である。弁動作異常検知システム１００は、対象となる制御弁の開閉動作の異常を検知するためのシステムである。

【0014】

本実施形態において異常検知の対象となる制御弁および制御弁を備えた設備について説明する。図２は、異常検知の対象となる制御弁を備えた貯留ホッパを示す説明図である。貯留ホッパ１は、石炭ガス化複合発電設備（以下、「ＩＧＣＣ」と称する）において、紛体として燃料となる石炭（微粉炭）を貯留する貯留槽である。なお、紛体は、石炭に限らない。また、貯留ホッパ１は、紛体を貯留するものに限らず、気体または液体を貯留するものであってもよい。また、貯留ホッパ１は、ＩＧＣＣ以外のプラント設備に用いられるものであってもよい。

【0015】

貯留ホッパ１は、図示するように、供給ラインＬ１、出口ラインＬ２、加圧ラインＬ３および減圧ラインＬ４が接続される。供給ラインＬ１は、貯留ホッパ１の内部に紛体を供給するためのラインであり、供給を調整するための制御弁として供給弁２が設けられている。出口ラインＬ２は、次工程へと紛体を送出するためのラインであり、送出を調整するための制御弁として出口弁３が設けられている。加圧ラインＬ３および減圧ラインＬ４は、紛体を搬送するための搬送気体（例えば窒素等）を貯留ホッパ１内に出し入れして内圧を変化させるためのラインである。搬送空気の出し入れのための制御弁として、加圧ラインＬ３には、加圧弁４が設けられ、減圧ラインＬ４には、減圧弁５が設けられている。

【0016】

紛体を貯留する貯留ホッパ１に接続されたラインに設けられる各制御弁は、気体や液体の貯留槽に接続されるものに比べて、紛体（固体）による目詰まりといった動作不良が発生しやすい傾向にある。そのため、これらの制御弁について、開閉動作が正常に行われているか否かを適切にモニタリングすることが望ましい。本実施形態では、制御弁の１つとして、減圧弁５を対象とした異常検知について説明する。なお、減圧弁５に限らず、供給弁２、出口弁３または加圧弁４を対象として異常検知を行ってもよい。

【0017】

図３は、減圧弁の開閉動作パターンの一例を示す説明図である。図示するように、本実施形態において、減圧弁５は、一定の時間間隔を空けて、同じ開閉動作を繰り返すように設定されている。すなわち、弁開度０％から弁開度１００％まで開いた後、弁開度１００％から弁開度０％まで閉じる動作を一定時間ごとに繰り返す。このように、本実施形態では、予め定められた特定の開閉動作のパターンで制御される制御弁の異常検知を対象とする。なお、図３に示すパターンは、一例にすぎず、弁開度を何％の範囲内で開閉するかは、対象となる制御弁の使用の態様に応じたものでよい。また、パターン間の時間間隔は、一定である必要はなく、対象となる制御弁の使用の態様に応じたものでよい。

【0018】

図４は、減圧弁の開閉動作パターンの１サイクルを複数並べてプロットした一例を示す説明図である。すなわち、図４は、減圧弁５の開閉制御において、１サイクルごとの開始時点（図４の時刻０：００）を揃えて時系列に重ねて並べている。図４中の実線は、ＩＧＣＣの定格処理負荷運転時における減圧弁５の弁開度の挙動を示す。一方、図４中の破線および一点鎖線は、定格処理負荷よりも低い処理負荷でＩＧＣＣを運転させたときの減圧弁５の弁開度の挙動を示す。減圧弁５は、図示しない制御装置から入力される開度指令値に従って開閉動作するが、実際には、図４に示すように、弁開度の挙動は完全には一致せず、ある程度のばらつきが発生する。また、図中の実線と破線および一点鎖線とに示すように、ＩＧＣＣを定格処理負荷よりも低い処理負荷で運転させた場合には、ＩＧＣＣを定格処理負荷で運転させる場合に比べて、減圧弁５の弁開度の挙動が遅れることになる。これは、ＩＧＣＣを定格処理負荷よりも低い処理負荷で運転させる場合、貯留ホッパ１から次工程へと単位時間あたりに送出する紛体（微粉炭）の量が低下するためである。したがって、本実施形態の減圧弁５は、ＩＧＣＣの処理負荷に応じて、弁開度の１サイクルの挙動が時間軸方向において変動する。このとき、弁開度が上下限値を定めたバンド範囲内に収まっているか否かで減圧弁５の正常および異常を判定すると、バンド範囲を大きくとる必要があり、異常検知の精度が落ちてしまう可能性がある。以下、このように弁開度の１サイクルの挙動が時間軸方向において変動する減圧弁５について、異常検知を行うための構成および方法について、説明する。

【0019】

（弁動作異常検知システム）
図１の説明に戻る。弁動作異常検知システム１００は、対象となる制御弁の開閉動作の異常を検知するためのシステムである。弁動作異常検知システム１００は、コンピュータであり、記憶部１０と、制御部２０とを備える。なお、弁動作異常検知システム１００は、マウスやキーボード等のデータ入力のためのインターフェース、ディスプレイ等の表示装置を備えてもよい。

【0020】

記憶部１０は、制御部２０の演算内容やプログラムなどの各種情報を記憶するメモリであり、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）のような主記憶装置と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの外部記憶装置とのうち、少なくとも１つ含む。

【0021】

制御部２０は、演算装置、すなわちＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。制御部２０は、図１に示すように、データ取得部２１と、データ整形部２２と、特徴量抽出部２３と、条件設定部２４と、異常判定部２５とを備えている。制御部２０は、記憶部１０からプログラム（ソフトウェア）を読み出して実行することで、データ取得部２１、データ整形部２２、特徴量抽出部２３、条件設定部２４および異常判定部２５を実現し、各種処理を実行する。

【0022】

（データ取得部）
データ取得部２１は、異常検知の対象となる制御弁、すなわち減圧弁５の弁開度のデータを複数取得する。ここで、弁開度とは、減圧弁５の実際の弁開度を直接計測した値に限らず、減圧弁５の開度状態を反映した他のプロセス量に基づいて算出される値を含む。他のプロセス量とは、例えば減圧弁５を流れる紛体の流量等であるが、これに限られない。さらに、弁開度のデータは、他のプロセス量（例えば流量）を直接に用いてもよい。いずれにせよ、図４に示したような減圧弁５の開閉動作の挙動を反映した値であればよい。以下、弁開度に関するデータを扱う場合は、すべて同様である。弁開度のデータは、減圧弁５の開閉制御を行う図示しない制御装置から入力される。データ取得部２１は、取得した弁開度のデータをデータ整形部２２に出力する。

【0023】

（データ整形部）
データ整形部２２は、減圧弁５の過去の弁開度のデータに基づいて、時系列データＤ（図４参照）を作成するデータ整形部である。時系列データＤは、データ取得部２１で取得された減圧弁５の弁開度のデータを所定の時間範囲で切り出したデータである。本実施形態では、時系列データＤは、図４の実線、破線または一点鎖線で示した弁開度の１サイクルの挙動のデータとなる。時系列データＤを切り出す際には、対象となるデータの変化自体を捉えてもよいし、他の信号（例えば減圧弁５のオンオフ信号）に基づいて弁開度の１サイクルの挙動を捉えてもよい。データ整形部２２は、作成した時系列データＤを特徴量抽出部２３に出力する。

【0024】

（特徴量抽出部）
特徴量抽出部２３は、時系列データＤに基づいて、弁開度が閉状態から規定開度Ｖ（図４参照）となるまでの時間を特徴量として抽出する。規定開度Ｖは、予めユーザーにより設定される減圧弁５の弁開度であり、記憶部１０に記憶されている。なお、上述したように、弁開度のデータは、減圧弁５の開閉動作の挙動を反映した値であればよいため、規定開度Ｖについても同様であり、他のプロセス量（例えば流量）等を用いてもよい。本実施形態では、４つの規定開度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４が設定されている。規定開度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４は、減圧弁５を全開にしたときの開度を１００％としたとき、Ｖ１＝２０％、Ｖ２＝４０％、Ｖ３＝６０％、Ｖ４＝８０％に設定される。なお、規定開度Ｖの数および値は、任意に設定してよい。本実施形態では、規定開度Ｖをより細かく多数設定する場合に比べて、数をまびいて計算処理負荷を低減させている。特徴量抽出部２３は、例えば図４の実線、破線および一点鎖線で示す時系列データＤについて、弁開度が０％から各規定開度Ｖに到達するまでの実時間を抽出する。特徴量抽出部２３は、抽出した特徴量を条件設定部２４および異常判定部２５に出力する。

【0025】

（条件設定部）
条件設定部２４は、複数の特徴量に統計処理を施して、到達許容時間Ｔ（図４参照）を設定する。到達許容時間Ｔは、弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでに許容される時間範囲であり、異常判定部２５において異常判定の基準となる時間である。条件設定部２４は、図１に示すように、機械学習部２４Ａを有する。

【0026】

機械学習部２４Ａは、教師無し機械学習により、特徴量を随時蓄積して、蓄積した複数の特徴量に統計処理を施して、到達許容時間Ｔを設定する。なお、ここでの教師無し機械学習とは、蓄積されたすべてのデータを用いて到達許容時間Ｔを設定することを意味する。教師有り機械学習については、第二実施形態において説明する。機械学習部２４Ａは、ＩＧＣＣの稼働中において、特徴量抽出部２３が抽出した特徴量を蓄積し、統計処理を施す。統計処理は、例えば、蓄積された特徴量の標準偏差をσとすると、特徴量の平均値に対して±３σの範囲とするといったように、周知の統計手法を用いればよい。機械学習部２４Ａは、すべての規定開度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４について、到達許容時間Ｔを設定する。図４に示す例では、規定開度Ｖ１に対応した到達許容時間Ｔ１、規定開度Ｖ２に対応した到達許容時間Ｔ２、規定開度Ｖ３に対応した到達許容時間Ｔ３、規定開度Ｖ４に対応した到達許容時間Ｔ４が設定されることになる。条件設定部２４は、以上のように設定した到達許容時間Ｔを異常判定部２５に出力する。

【0027】

機械学習部２４Ａによる学習モードは、ユーザーの指示に基づいてオンオフすることができる。ユーザーが学習モードをオンにしたときには、機械学習部２４Ａは、機械学習により、特徴量を随時蓄積して、蓄積した特徴量に基づいて到達許容時間Ｔを更新する。一方、ユーザーが学習モードをオフにしたときは、特徴量の蓄積および到達許容時間Ｔの更新を一旦停止し、それまでに設定された値が到達許容時間Ｔとして固定される。

【0028】

（異常判定部）
異常判定部２５は、異常検知の対象となる制御弁、すなわち減圧弁５について、特徴量と到達許容時間Ｔとに基づいて、正常に動作しているか否かを判定する。具体的には、異常判定部２５は、特徴量抽出部２３で抽出された特徴量、すなわち現在制御されている減圧弁５の弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでの時間を取得する。そして、異常判定部２５は、現在制御されている減圧弁５の特徴量、すなわち現在制御されている減圧弁５の弁開度が閉状態から規定開度Ｖ（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４）となるまでの時間が、対応した到達許容時間Ｔ（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４）の範囲内であるか否かを判定する。異常判定部２５は、特徴量が各到達許容時間Ｔの範囲内である場合、減圧弁５が正常であると判定し、特徴量が各到達許容時間Ｔの範囲外である場合、減圧弁５が異常であると判定する。

【0029】

図５を参照しながら、異常判定部２５による異常検知判定について、より詳細に説明する。図５は、減圧弁の開閉動作パターンの１サイクルの弁開度について、正常例と異常例とを複数並べてプロットした一例を示す説明図である。図中の実線は、減圧弁５が正常である場合の弁開度の挙動例を示す。一方、図中の点線および破線は、減圧弁５が異常である場合の弁解度の挙動例である。点線の場合、減圧弁５に何らかのひっかかりが生じ、正常時に比べて開動作に時間がかかっている。また、破線の場合、減圧弁５の開動作が途中で止まってしまっている。図５の実線で示す正常例では、規定開度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４に到達する時間が各到達許容時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４の範囲内にあるため、異常判定部２５は、減圧弁５が正常であると判定する。一方、図５の点線で示す異常例では、規定開度Ｖ２に到達するまでの時間が到達許容時間Ｔ２の範囲外となるため、異常判定部２５は、減圧弁５に異常が発生していると判定する。また、図５の破線で示す異常例では、到達許容時間Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４を過ぎても、弁開度が規定開度Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４に到達していないことから、異常判定部２５は、減圧弁５に異常が発生していると判定する。

【0030】

このように、減圧弁５の異常検知に用いる基準を時間軸方向で規定した到達許容時間Ｔとすることで、例えば図４の破線および一点鎖線で示す低処理負荷時の例のように、減圧弁５の開閉動作の挙動が時間軸方向に変動したとしても、減圧弁５が正常に動作していると判定しやすくなる。また、図５の点線および破線で示すような異常例では、いずれかのタイミングで到達許容時間Ｔの範囲内に弁開度の挙動が収まらないことになり、減圧弁５の異常を検知することができる。

【0031】

（弁動作異常検知方法）
次に、第一実施形態にかかる弁動作異常検知方法について、図６を参照しながら説明する。図６は、第一実施形態にかかる弁動作異常検知方法の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、制御部２０により所定時間ごとに繰り返し実行される。

【0032】

制御部２０は、ステップＳ１として、データ取得部２１により、現在の減圧弁５の弁開度のデータを取得する。弁開度のデータは、減圧弁５の開閉制御を行う図示しない制御装置から入力される。上述したように、弁開度のデータは、実際の弁開度を直接計測した値に限らず、減圧弁５の開閉動作の挙動を反映した値であればよい。データ取得部２１は、取得した弁開度のデータをデータ整形部２２に出力する。

【0033】

制御部２０は、ステップＳ２として、データ整形部２２により、時系列データＤを作成する。上述したように、時系列データＤは、図４の実線、破線および一点鎖線で示した弁開度の１サイクルの挙動のデータとなる。データ整形部２２は、作成した時系列データＤを特徴量抽出部２３に出力する。

【0034】

制御部２０は、ステップＳ３として、特徴量抽出部２３により、弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでの時間を特徴量として抽出する。規定開度Ｖは、図４に示すように、本実施形態ではＶ１＝２０％、Ｖ２＝４０％、Ｖ３＝６０％、Ｖ４＝８０％に設定される。特徴量抽出部２３は、時系列データＤについて、弁開度が０％から各規定開度Ｖに到達するまでの実時間を特徴量として抽出し、抽出した特徴量を条件設定部２４および異常判定部２５に出力する。

【0035】

制御部２０は、ステップＳ４として、学習モードがオンであるか否かを判定する。学習モードは、ユーザーの指示に基づいてオンオフが切替られる。制御部２０は、学習モードがオンになっていると判定した場合（ステップＳ４でＹｅｓ）、ステップＳ５として、教師無し機械学習により、特徴量に基づいて到達許容時間Ｔを設定する。具体的には、条件設定部２４の機械学習部２４Ａにおいて、ステップＳ３で抽出された特徴量を複数蓄積し、蓄積した複数の特徴量に周知の統計処理を施して、到達許容時間Ｔを設定する。機械学習部２４Ａは、すべての規定開度Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４について、対応した到達許容時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４を設定する。なお、本ルーチンの開始直後には、十分に特徴量が蓄積されていないことになるため、事前に過去の弁開度のデータを用いて特徴量を蓄積しておき、統計処理を行って予め到達許容時間Ｔを設定しておけばよい。条件設定部２４は、以上のように設定した到達許容時間Ｔを異常判定部２５に出力し、ステップＳ６に進む。

【0036】

一方、制御部２０は、学習モードがオフになっていると判定した場合（ステップＳ４でＮｏ）、機械学習による到達許容時間Ｔの更新を行わずに、ステップＳ６へと進む。すなわち、本ルーチンが十分な時間にわたって実行され、到達許容時間Ｔが機械学習によって十分に更新されている場合には、ユーザー判断により学習モードをオフにしてもよい。この場合、それまでに設定された到達許容時間Ｔが固定された値として設定される。また、上述したように、事前に過去の弁開度のデータを複数取得しておき、特徴量を複数蓄積しておいて、統計処理によって予め到達許容時間Ｔを設定しておく場合にも、ユーザー判断により学習モードをオフにしてもよい。

【0037】

制御部２０は、ステップＳ６として、異常判定部２５により、減圧弁５の弁開度が到達許容時間Ｔの範囲内に規定開度Ｖに到達したか否かを判定する。言い換えると、異常判定部２５は、ステップＳ３で抽出した特徴量が到達許容時間Ｔの範囲内であるか否かを判定する。異常判定部２５は、特徴量が各到達許容時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４の範囲内である場合（ステップＳ６でＹｅｓ）、ステップＳ７として、減圧弁５が正常であると判定する。一方、異常判定部２５は、特徴量が各到達許容時間Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４の範囲外である場合（ステップＳ６でＮｏ）、ステップＳ８として、減圧弁５が異常であると判定する。

【0038】

以上の処理により、減圧弁５の開閉動作の挙動が正常または異常であるか、リアルタイムに判定することができる。なお、異常判定部２５は、判定結果を図示しない表示部に出力し、表示部に結果を表示させる。それにより、ユーザーが表示結果を見て、減圧弁５について異常が発生しているか否かを判断し、異常がある場合には、減圧弁５の点検を行うといった対応を取ることができる。

【0039】

以上説明したように、第一実施形態にかかる弁動作異常検知システム１００は、予め定められた開閉パターンに従って開閉制御される減圧弁５（制御弁）について、弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでに許容される時間範囲である到達許容時間Ｔを設定する条件設定部２４と、減圧弁５について、弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでの時間が到達許容時間Ｔの範囲内である場合、減圧弁５が正常であると判定し、弁開度が規定開度Ｖとなるまでの時間が到達許容時間Ｔの範囲外である場合、減圧弁５が異常であると判定する異常判定部２５を備える。

【0040】

この構成により、減圧弁５の開閉動作において、弁開度が規定開度Ｖとなるまでに許容される時間範囲としての到達許容時間Ｔを規定し、弁開度の変化が到達許容時間Ｔの範囲内におさまるか否かで減圧弁５の正常および異常を判定することができる。そのため、減圧弁５の開閉動作の挙動が時間軸方向において変動したとしても、到達許容時間Ｔの範囲を必要以上に大きく設定しなくても、減圧弁５の正常動作を異常と検知したり、異常動作の検知を取り漏らしたりする可能性を低減させることができる。したがって、本実施形態にかかる弁動作異常検知システム１００および弁動作異常検知方法によれば、減圧弁５（制御弁）の開閉動作の異常検知をより精度良く行うことが可能となる。

【0041】

また、第一実施形態にかかる弁動作異常検知システム１００は、減圧弁５の弁開度のデータを取得するデータ取得部２１と、弁開度のデータを所定の時間範囲で切り出した時系列データＤを作成するデータ整形部２２と、複数の時系列データＤにおいて弁開度が閉状態から規定開度Ｖとなるまでの時間を特徴量として抽出する特徴量抽出部２３と、をさらに備え、条件設定部２４は、複数の特徴量に統計処理を施して、到達許容時間Ｔを設定する。この構成により、弁開度の開閉動作の挙動データを複数用いて、統計処理によって実態にあわせた到達許容時間Ｔを設定することが可能となる。

【0042】

また、条件設定部２４は、機械学習により、到達許容時間Ｔを随時更新する。この構成により、機械学習によって、到達許容時間Ｔを随時更新し、異常検知の精度向上を図ることができる。

【0043】

なお、第一実施形態では、条件設定部２４が時系列データＤに基づいて到達許容時間Ｔを設定するものとしたが、到達許容時間Ｔの設定手法は、これに限られない。例えば、条件設定部２４は、対象となる減圧弁５（制御弁）および減圧弁５が使用される設備であるＩＧＣＣの設計情報に基づいて、予め決定された時間を到達許容時間Ｔとして設定してもよい。つまり、ユーザーが、減圧弁５の仕様、ＩＧＣＣでの使用条件といった設計情報に基づいて、弁開度が規定開度Ｖに到達するまでに必要とされる時間のばらつきを予め決定しておき、その時間を到達許容時間Ｔとして設定してもよい。

【0044】

［第二実施形態］
図７は、第二実施形態にかかる弁動作異常検知システムの一例を示す概略図である。第二実施形態にかかる弁動作異常検知システム２００は、第一実施形態にかかる弁動作異常検知システム１００の構成に加えて、正否結果取得部２６を備えている。弁動作異常検知システム２００の他の構成は、弁動作異常検知システム１００と同様であるため、同じ構成については同一の符号を付し、説明を省略する。

【0045】

（正否結果取得部）
正否結果取得部２６は、異常判定部２５による判定の正否結果を取得する。ここで、判定の正否結果とは、図６のステップＳ３からステップＳ５における判定結果が正しいものであったか否かを確認した結果である。例えば、減圧弁５が異常であると判定された場合に、ユーザーが事後的に減圧弁５を点検する。このとき、実際に減圧弁５が異常であれば正否結果は正であり、実際には減圧弁５が正常であれば正否結果は否となる。また、減圧弁５が正常であると判定された場合に、例えば貯留ホッパ１まわりで何らかの異常が発生し、点検の結果、それが減圧弁５の異常に起因するものであった場合にも、正否結果は否となる。このように、事後的に図６のステップＳ３からステップＳ５における判定結果が正しいものであったか否かを確認した正否結果を、ユーザーが弁動作異常検知システム２００に入力する。言い換えると、弁動作異常検知システム２００に、過去の減圧弁５の弁開度のデータについて、判定結果が正の場合と否の場合とがカテゴリ分けされた情報が入力される。正否結果取得部２６は、ユーザーにより入力された正否結果を取得し、取得した正否結果を機械学習部２４Ａへと出力する。なお、ユーザーは、図示しないＩＧＣＣの制御装置に正否結果を入力してもよく、正否結果取得部２６は、図示しないＩＧＣＣの制御装置から正否結果の情報を取得してもよい。

【0046】

第二実施形態において、機械学習部２４Ａは、正否結果取得部２６から入力された正否結果を機械学習に反映させた教師有り機械学習により、到達許容時間Ｔを設定する。すなわち、機械学習部２４Ａは、蓄積している各時系列データＤの特徴量に関して、判定結果が正の場合と否の場合とでカテゴリ分けされた情報を得る。それにより、機械学習部２４Ａは、機械学習を行うとき、判定結果が否にカテゴリ分けされた特徴量を削除した上で、蓄積した特徴量に統計処理を施して到達許容時間Ｔを設定する。

【0047】

図８は、第二実施形態にかかる弁動作異常検知方法の一例を示すフローチャートである。図８のステップＳ１からステップＳ４は、図６のステップＳ１からステップＳ４と同様の処理であり、図８のステップＳ７からステップＳ９は、図６のステップＳ６からステップＳ８と同様の処理であるため、説明を省略する。

【0048】

制御部２０は、学習モードがオンになっていると判定した場合（ステップＳ４でＹｅｓ）、ステップＳ５として、正否結果取得部２６により、異常判定部２５による判定の正否結果を取得する。上述したように、判定の正否結果は、ユーザーにより入力される。そして、制御部２０は、ステップＳ６として、取得した判定の正否結果を機械学習に反映させる教師有り機械学習により、特徴量に基づいて到達許容時間を設定する。具体的には、上述したように、機械学習部２４Ａは、蓄積している各時系列データＤの特徴量に関して、判定結果が否にカテゴリ分けされた特徴量を削除した上で、蓄積した特徴量に統計処理を施して到達許容時間Ｔを設定する。

【0049】

以上説明したように、第二実施形態にかかる弁動作異常検知システム２００では、条件設定部２４は、異常判定部２５による判定の正否結果を取得し、正否結果を機械学習に反映させて到達許容時間Ｔを設定する。この構成により、機械学習において、異常判定部２５での判定結果が実際の現象とは異なっていた特徴量のデータを考慮しないようにして、到達許容時間Ｔをより適切に設定することができる。

【0050】

第一実施形態、第二実施形態では、ＩＧＣＣの処理負荷の変動に関わらず、到達許容時間Ｔを設定するものとしたが、到達許容時間Ｔは、処理負荷に応じた値に設定されてもよい。すなわち、条件設定部２４は、第一実施形態、第二実施形態で説明した到達許容時間Ｔを、さらに、ＩＧＣＣの処理負荷の関数として規定してもよい。図９は、ＩＧＣＣの処理負荷に応じた到達許容時間を規定したマップの一例を示す説明図である。図示するように、条件設定部２４は、規定開度Ｖ（Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ４）ごとに、処理負荷と到達許容時間Ｔとの関係を規定したマップに従って、到達許容時間Ｔを設定する。

【0051】

規定開度Ｖ４（＝８０％）のマップを参照しながら、より詳細に説明する。図中の実線は、統計処理により到達許容時間Ｔを決定する際の特徴量の平均値であり、破線および点線は、当該平均値に対する±３σの範囲を示している。このとき、処理負荷に応じて、平均値および±３σの範囲、すなわち到達許容時間Ｔが変化するように、予め関数を決定しておく。具体的には、関数は、処理負荷が大きくなるほど平均値および±３σの範囲が低下する傾向に規定される。また、処理負荷が大きくなるほど±３σの範囲が広がる傾向に規定される。それにより、図示するように、例えば処理負荷が１００％のときの到達許容時間Ｔは、処理負荷が５０％のときの到達許容時間Ｔよりも短く、かつ、±３σの範囲が広くなる。これは、処理負荷が大きいほど減圧弁５の開弁速度が速くなる（規定開度Ｖまで開く時間が短くなる）こと、および、開弁速度が速くなることに起因して規定開度Ｖまで開く時間にばらつきが生じやすいためである。このように、規定開度Ｖごとに、処理負荷に応じた関数で到達許容時間Ｔを規定することで、到達許容時間Ｔを処理負荷に対応した範囲に規定することができ、到達許容時間Ｔが不必要に大きく設定しなくとも済む。その結果、異常検知の精度をより向上させることが可能となる。

【0052】

この場合、機械学習において到達許容時間Ｔを設定する際に、特徴量を処理負荷ごとにカテゴリ分けしておき、カテゴリ分けされた特徴量ごとに統計処理を行って、処理負荷に応じた到達許容時間Ｔを設定するものとしてもよい。

【0053】

また、ここでは、処理負荷に応じた関数で到達許容時間Ｔを規定するものとしたが、到達許容時間は、時間軸方向における減圧弁５（制御弁）の開閉動作の挙動に影響を与える何らかのパラメータに応じた関数で規定されてもよい。例えば、ＩＧＣＣにおいては、処理負荷に代えて、消費されるカロリーに応じた関数で到達許容時間Ｔを規定してもよい。また、貯留ホッパ１に貯留される紛体（ここでは、微粉炭）の種類によって、開閉動作の挙動に影響が生じうる場合、紛体の種類に応じて到達許容時間Ｔを変化させてもよい。

【符号の説明】

【0054】

１ 貯留ホッパ
２ 供給弁
３ 出口弁
４ 加圧弁
５ 減圧弁
１０ 記憶部
２０ 制御部
２１ データ取得部
２２ データ整形部
２３ 特徴量抽出部
２４ 条件設定部
２４Ａ 機械学習部
２５ 異常判定部
２６ 正否結果取得部
１００，２００ 弁動作異常検知システム
Ｄ 時系列データ
Ｌ１ 供給ライン
Ｌ２ 出口ライン
Ｌ３ 加圧ライン
Ｌ４ 減圧ライン
Ｔ，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４ 到達許容時間
Ｖ，Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３，Ｖ４ 規定開度

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】