特許 7490637 監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-05-17

(45)【発行日】2024-05-27

(54)【発明の名称】監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240520BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 V

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021509392

(86)(22)【出願日】2020-03-23

(86)【国際出願番号】 JP2020012724

(87)【国際公開番号】W WO2020196405

(87)【国際公開日】2020-10-01

【審査請求日】2023-01-18

(31)【優先権主張番号】P 2019056599

(32)【優先日】2019-03-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000002107

【氏名又は名称】住友重機械工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】門脇 正法

(72)【発明者】

【氏名】小野 佳代子

【審査官】影山 直洋

(56)【参考文献】

【文献】特開２０００－０９９３３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２００８／０８７９６８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第１変化量を検出する第１変化検出部と、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第２変化量を検出する第２変化検出部と、
前記第１変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する第１個別判定部と、
前記第２変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定する第２個別判定部と、
前記第１個別判定部による判定結果及び前記第２個別判定部による判定結果を統合して、前記プラントの運転状態を判定する統合判定部と、
前記第１個別判定部、前記第２個別判定部及び前記統合判定部による各判定結果を一覧表示する表示部と、
を備える監視装置。

【請求項2】

前記取得部は、前記プラントに関する複数種類のプロセスデータを取得し、
前記第１変化検出部及び前記第２変化検出部は、前記複数種類のプロセスデータ毎に構成されている、
請求項１に記載の監視装置。

【請求項3】

前記第１期間及び前記第２期間の入力を受け付ける入力部をさらに備える、
請求項１又は２に記載の監視装置。

【請求項4】

前記第１変化検出部は、現時点の前記プロセスデータの確率分布及び前記第１基準時における前記プロセスデータの確率分布から算出される統計量に基づいて、前記第１変化量を検出し、
前記第２変化検出部は、現時点の前記プロセスデータの確率分布及び前記第２基準時における前記プロセスデータの確率分布から算出される統計量に基づいて、前記第２変化量を検出する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の監視装置。

【請求項5】

プラントに関するプロセスデータを現時点と前記現時点から第１期間遡った第１基準時とで比較して検出された第１変化量に基づく前記プラントの運転状態の第１個別判定結果と、前記プロセスデータを前記現時点と前記現時点から第２期間遡った第２基準時とで比較して検出された第２変化量に基づく前記プラントの運転状態の第２個別判定結果と、前記第１個別判定結果及び前記第２個別判定結果を統合した前記プラントの運転状態の統合判定結果とを一覧表示する、
表示装置。

【請求項6】

プラントを監視する監視装置に、
前記プラントに関するプロセスデータを取得することと、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第１変化量を検出することと、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第２変化量を検出することと、
前記第１変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第２変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第１変化量に基づく第１判定結果及び前記第２変化量に基づく第２判定結果を統合して、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第１判定結果、前記第２判定結果、並びに、前記第１判定結果及び前記第２判定結果を統合した統合判定結果を一覧表示することと、
を実行させる監視方法。

【請求項7】

プラントを監視する監視装置に、
前記プラントに関するプロセスデータを取得することと、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第１変化量を検出することと、
現時点の前記プロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時における前記プロセスデータと比較して、前記プロセスデータの第２変化量を検出することと、
前記第１変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第２変化量に基づいて、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第１変化量に基づく第１判定結果及び前記第２変化量に基づく第２判定結果を統合して、前記プラントの運転状態を判定することと、
前記第１判定結果、前記第２判定結果、並びに、前記第１判定結果及び前記第２判定結果を統合した統合判定結果を一覧表示することと、
を実行させる監視プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、プラントの運転状態に関する時系列データであるプロセスデータを測定し、過去のプロセスデータと比較して、プラントの状態を判定することがある。

【0003】

例えば、下記特許文献１には、複数のセンサから観測データを取得し、正常データからなる学習データをモデル化し、観測データとモデル化した学習データとの類似度により観測データの異常の有無を検知し、各センサ信号の影響度の評価、判定条件ルールの構築、異常に応じたセンサ信号の選択と表示を行う異常検知方法が記載されている。

【0004】

また、下記特許文献２には、設備または装置の出力する時系列のセンサ信号に基づき特徴ベクトルを抽出し、特徴ベクトルのデータチェックに基づき使用する特徴及び使用する学習データを選択し、選択された学習データに基づき正常モデルを作成し、学習データの十分性に応じてしきい値を設定して、正常モデルと特徴ベクトルの比較により異常測度を算出する設備状態監視方法が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１１－５９７９０号公報

【文献】特開２０１１－７０６３５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１又は２に記載のように、過去の正常なプロセスデータを現在のプロセスデータと比較して、プラントの状態を判定する技術が用いられている。しかしながら、比較基準とする正常なプロセスデータをどの程度過去のものとするかを適切に設定しなければ、プラントの状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがある。

【0007】

そこで、本発明は、プラントの状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがより少なくなる監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様に係る監視装置は、プラントに関するプロセスデータを取得する取得部と、現時点のプロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第１変化量を検出する第１変化検出部と、現時点のプロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第２変化量を検出する第２変化検出部と、第１変化量及び第２変化量に基づいて、プラントの運転状態を判定する判定部と、を備える。

【0009】

この態様によれば、比較基準とするプロセスデータを、第１基準時におけるプロセスデータ及び第２基準時におけるプロセスデータとすることで、一方の基準では捉えづらい変化を他方の基準で捉えられるようになる。また、一方の基準だけではノイズに起因する変化であるか否かを見分けづらい場合であっても、他方の基準で適切な判定ができるようになる。そのため、プラントの状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがより少なくなる。

【0010】

本発明の他の態様に係る表示装置は、現時点のプラントに関するプロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第１変化量を検出し、現時点のプロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第２変化量を検出し、第１変化量及び第２変化量に基づいて、プラントの運転状態を判定した判定結果を表示する。

【0011】

本発明の他の態様に係る監視方法は、プラントを監視する監視装置に、プラントに関するプロセスデータを取得することと、現時点のプロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第１変化量を検出することと、現時点のプロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第２変化量を検出することと、第１変化量及び第２変化量に基づいて、プラントの運転状態を判定することと、を実行させる。

【0012】

本発明の他の態様に係る監視プログラムは、プラントを監視する監視装置に、プラントに関するプロセスデータを取得することと、現時点のプロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第１変化量を検出することと、現時点のプロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第２変化量を検出することと、第１変化量及び第２変化量に基づいて、プラントの運転状態を判定することと、を実行させる。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、プラントの状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがより少なくなる監視装置、表示装置、監視方法及び監視プログラムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の実施形態に係る監視装置の機能ブロックを示す図である。

【図2】本実施形態に係る監視装置の物理的構成を示す図である。

【図3】本実施形態に係る監視装置により取得されるプロセスデータの一例を示す図である。

【図4】本実施形態に係る監視装置により算出される変化度の一例を示す図である。

【図5】本実施形態に係る監視装置による個別判定及び総合判定の概要を示す図である。

【図6】本実施形態に係る監視装置により表示される判定結果レポートの一例を示す図である。

【図7】本実施形態に係る監視装置により変化スパンの入力を受け付ける場合に表示される画面例を示す図である。

【図8】本実施形態に係る監視装置により実行される監視処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

【0016】

図１は、本発明の実施形態に係る監視装置１０の機能ブロックを示す図である。監視装置１０は、取得部１１、フィルタ部１２、変化検出部１３、個別判定部１４、統合判定部１５、入力部１０ｅ及び表示部１０ｆを備える。

【0017】

取得部１１は、プラント１００に関する少なくとも１種類のプロセスデータを取得する。ここで、プラント１００は、任意のプラントであってよいが、例えば、ボイラを含む発電プラントや焼却プラントであったり、化学プラントであったりしてよい。また、プロセスデータは、プラント１００に関する任意のデータであってよいが、例えば、プラント１００の状態をセンサで測定したデータであってよく、より具体的には、プラント１００の温度、圧力及び流量等の測定値を含んでよい。取得部１１は、所定の時間間隔でプロセスデータを取得したり、連続的にプロセスデータを取得したりして、プラント１００に関する時系列データを取得してよい。

【0018】

取得部１１は、プラント１００に関する複数種類のプロセスデータを取得してよい。取得部１１は、プラント１００に設置された複数のセンサにより測定された複数種類のプロセスデータを取得してよい。ここで、複数種類のプロセスデータは、例えば、温度と圧力のように異なる物理量を表すデータであったり、プラント１００の異なる箇所で測定された温度のように同じ物理量を表すデータであったりしてよい。本実施形態では、取得部１１は、プラント１００に関する信号Ａ及び信号Ｂを複数種類のプロセスデータとして取得する。なお、取得部１１は、２種類のプロセスデータを取得する場合に限定されず、３種類以上のプロセスデータを取得してもよい。複数種類のプロセスデータを取得することで、プラント１００の状態変化をより詳細に監視することができる。

【0019】

フィルタ部１２は、プロセスデータを信号処理によってフィルタリングする。フィルタ部１２は、フィルタ部（信号Ａ用）１２Ａ及びフィルタ部（信号Ｂ用）１２Ｂを含む。フィルタ部（信号Ａ用）１２Ａは、信号Ａのフィルタリングを行い、フィルタ部（信号Ｂ用）１２Ｂは、信号Ｂのフィルタリングを行う。フィルタ部１２によるフィルタリングは、公知の処理によって実現されてよく、例えば、ハイパスフィルタ、ローパスフィルタ、バンドパスフィルタ及びバンドストップフィルタを組み合わせたフィルタリングであってよい。

【0020】

変化検出部１３は、少なくとも２以上の期間を基準として用いる変化検出部を含み、本実施形態では、短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａ、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａ、長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａ、短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂ、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂ及び長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂを含む。ここで、「短期」、「中期」及び「長期」は、ユーザによって任意に設定することができる期間であり、例えば、１時間、１２時間、１日、１週間、１ヶ月、６ヶ月及び１年のように設定することができる。なお、変化検出部１３は、３以上の信号それぞれについて、４以上の期間を基準として用いる変化検出部を含んでよい。すなわち、変化検出部１３は、「短期」、「中期」及び「長期」の３種類の期間を基準として用いる場合に限定されず、４種類以上の期間を基準として用いる変化検出部を含んでよい。複数種類の期間を基準として用いることで、様々なタイムスパンにおけるプラント１００の状態変化をより詳細に
捉えることができる。

【0021】

短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａ、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａ及び長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａのうち任意の２つは、本発明の第１変化検出部及び第２変化検出部に相当する。また、短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂ、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂ及び長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂのうち任意の２つは、本発明の第１変化検出部及び第２変化検出部に相当する。第１変化検出部は、現時点のプロセスデータを、現時点から第１期間遡った第１基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第１変化量を検出する。また、第２変化検出部は、現時点のプロセスデータを、現時点から第２期間遡った第２基準時におけるプロセスデータと比較して、プロセスデータの第２変化量を検出する。

【0022】

短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａは、現時点の信号Ａを、例えば、現時点から１時間遡った第１基準時における信号Ａと比較して、第１変化量を検出してよい。同様に、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａは、現時点の信号Ａを、例えば、現時点から１日遡った第２基準時における信号Ａと比較して、第２変化量を検出してよい。また、長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａは、現時点の信号Ａを、例えば、現時点から１週間遡った第３基準時における信号Ａと比較して、第３変化量を検出してよい。

【0023】

短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂは、現時点の信号Ｂを、例えば、現時点から１時間遡った第１基準時における信号Ｂと比較して、第１変化量を検出してよい。同様に、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂは、現時点の信号Ｂを、例えば、現時点から１日遡った第２基準時における信号Ｂと比較して、第２変化量を検出してよい。また、長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂは、現時点の信号Ｂを、例えば、現時点から１週間遡った第３基準時における信号Ｂと比較して、第３変化量を検出してよい。

【0024】

本実施形態に係る監視装置１０では、第１変化検出部及び第２変化検出部は、複数種類のプロセスデータ毎に構成されている。すなわち、変化検出部１３は、信号Ａ用の短期変化検出部１３１Ａ、中期変化検出部１３２Ａ及び長期変化検出部１３３Ａと、信号Ｂ用の短期変化検出部１３１Ｂ、中期変化検出部１３２Ｂ及び長期変化検出部１３３Ｂとを含む。このように、複数種類のプロセスデータを用いることで、ある種類のプロセスデータでは捉えづらいプラント１００の状態変化を他の種類のプロセスデータによって捉えられるようになる。また、ある種類のプロセスデータだけではノイズに起因する変化であるか否かを見分けづらい場合であっても、他の種類のプロセスデータを用いることで適切な判定ができるようになる。そのため、プラント１００の状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがより少なくなる。

【0025】

個別判定部１４は、短期個別判定部（信号Ａ用）１４１Ａ、中期個別判定部（信号Ａ用）１４２Ａ、長期個別判定部（信号Ａ用）１４３Ａ、短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂ、中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂ及び長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂを含む。ここで、「短期」、「中期」及び「長期」は、ユーザによって任意に設定することができる期間であり、変化検出部１３における設定と同じ期間であってよい。なお、個別判定部１４は、３以上の信号それぞれについて、４以上の期間を基準として検出された変化量を用いる個別判定部を含んでよい。個別判定部１４が、複数種類の期間を基準として変化量を検出する複数種類の個別判定部を含むことで、様々なタイムスパンにおけるプラント１００の状態変化を判定することができる。

【0026】

短期個別判定部（信号Ａ用）１４１Ａ、中期個別判定部（信号Ａ用）１４２Ａ及び長期個別判定部（信号Ａ用）１４３Ａのうち任意の２つは、本発明の第１個別判定部及び第２個別判定部に相当する。また、短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂ、中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂ及び長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂのうち任意の２つは、本発明の第１個別判定部及び第２個別判定部に相当する。第１個別判定部は、第１変化検出部により検出された第１変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。第２個別判定部は、第２変化検出部により検出された第２変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。

【0027】

短期個別判定部（信号Ａ用）１４１Ａは、短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａにより検出された第１変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。同様に、中期個別判定部（信号Ａ用）１４２Ａは、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａにより検出された第２変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。また、長期個別判定部（信号Ａ用）１４３Ａは、長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａにより検出された第３変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。短期個別判定部（信号Ａ用）１４１Ａ、中期個別判定部（信号Ａ用）１４２Ａ及び長期個別判定部（信号Ａ用）１４３Ａは、例えば、プラント１００の運転状態が正常であるか異常であるかを判定してよい。

【0028】

短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂは、短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂにより検出された第１変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。同様に、中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂは、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂにより検出された第２変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。また、長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂは、長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂにより検出された第３変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定する。短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂ、中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂ及び長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂは、例えば、プラント１００の運転状態が正常であるか異常であるかを判定してよい。

【0029】

統合判定部１５は、第１個別判定部による判定結果及び第２個別判定部による判定結果を統合して、プラント１００の運転状態を判定する。本実施形態に係る監視装置１０では、統合判定部１５は、短期個別判定部（信号Ａ用）１４１Ａによる判定結果、中期個別判定部（信号Ａ用）１４２Ａによる判定結果、長期個別判定部（信号Ａ用）１４３Ａによる判定結果、短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂによる判定結果、中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂによる判定結果及び長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂによる判定結果を統合して、プラント１００の運転状態を判定する。なお、統合判定部１５は、３以上の信号それぞれについて、４以上の期間を基準として検出された変化量を用いて判定された判定結果を統合して、プラント１００の運転状態を判定してもよい。複数種類の信号によってプラント１００の状態変化をより詳細に測定し、複数種類の期間を基準として検出された変化量を用いることで、様々なタイムスパンにおけるプラント１００の状態変化を判定することができ、統合判定部１５によってそれらの判定結果を統合して、プラント１００の運転状態をより適切に判定することができる。

【0030】

個別判定部１４及び統合判定部１５を備え、第１基準時を比較基準とした第１変化量と、第２基準時を比較基準とした第２変化量とにそれぞれ特化した個別判定を行い、個別判定の結果を統合することで、プラント１００の運転状態についてより安定した判定を行うことができる。

【0031】

本実施形態に係る監視装置１０によれば、比較基準とするプロセスデータを、第１基準時におけるプロセスデータ及び第２基準時におけるプロセスデータとすることで、一方の基準では捉えづらい変化を他方の基準で捉えられるようになる。また、一方の基準だけではノイズに起因する変化であるか否かを見分けづらい場合であっても、他方の基準で適切な判定ができるようになる。例えば、短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａでは捉えづらい変化を、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａ又は長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａで捉えられる場合がある。また、短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂ及び短期個別判定部（信号Ｂ用）１４１Ｂだけではノイズに起因する変化であるか否かを見分けづらい場合であっても、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂ及び中期個別判定部（信号Ｂ用）１４２Ｂ又は長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂ及び長期個別判定部（信号Ｂ用）１４３Ｂで適切な判定ができる場合がある。そのため、本実施形態に係る監視装置１０によれば、プラント１００の状態変化を見逃したり、誤検出してしまったりすることがより少なくなる。

【0032】

入力部１０ｅは、第１期間及び第２期間の入力を受け付ける。入力部１０ｅは、例えば、１時間、１２時間、１日、１週間、１ヶ月、６ヶ月及び１年等の複数の選択肢の中から変化検出部１３に設定する第１期間及び第２期間の入力を受け付けてもよいし、ユーザから第１期間及び第２期間を表す数値の入力を受け付けてもよい。本実施形態に係る監視装置１０の場合、入力部１０ｅは、短期変化検出部（信号Ａ用）１３１Ａ、中期変化検出部（信号Ａ用）１３２Ａ、長期変化検出部（信号Ａ用）１３３Ａ、短期変化検出部（信号Ｂ用）１３１Ｂ、中期変化検出部（信号Ｂ用）１３２Ｂ及び長期変化検出部（信号Ｂ用）１３３Ｂで用いる期間の入力を受け付けてよい。また、入力部１０ｅは、異なる期間を比較基準として用いる変化検出部の追加や削除の入力を受け付けてもよい。入力部１０ｅによって、監視対象とするプラント１００の特性に応じて比較基準を調整することができ、監視対象とするプラント１００の状態変化をより適切に検出することができるようになる。

【0033】

表示部１０ｆは、プラント１００の運転状態を判定した判定結果を表示する。表示部１０ｆは、個別判定部１４による個別の判定結果と、統合判定部１５による総合的な判定結果（最終判定結果）と両方を表示してもよいし、いずれか一方を表示してもよい。また、表示部１０ｆは、変化検出部１３により検出された変化量を表示してもよい。

【0034】

図２は、本実施形態に係る監視装置１０の物理的構成を示す図である。監視装置１０は、演算部に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆと、を有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では監視装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、監視装置１０は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図２で示す構成は一例であり、監視装置１０はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。

【0035】

ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、プラント１００に関するプロセスデータの変化量に基づいて、プラント１００の運転状態を判定するプログラム（監視プログラム）を実行する演算部である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。

【0036】

ＲＡＭ１０ｂは、記憶部のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するプログラム、プラント１００に関するプロセスデータといったデータを記憶してよい。なお、これらは例示であって、ＲＡＭ１０ｂには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。

【0037】

ＲＯＭ１０ｃは、記憶部のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば監視プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。

【0038】

通信部１０ｄは、監視装置１０を他の機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、インターネット等の通信ネットワークＮに接続されてよい。

【0039】

入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード及びタッチパネルを含んでよい。

【0040】

表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆは、前述の判定結果を表示したり、後に詳細に説明する判定結果レポートを表示したりしてよい。

【0041】

監視プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。監視装置１０では、ＣＰＵ１０ａが監視プログラムを実行することにより、図１を用いて説明した取得部１１、フィルタ部１２、変化検出部１３、個別判定部１４及び統合判定部１５の動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、監視装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。

【0042】

図３は、本実施形態に係る監視装置１０により取得されるプロセスデータの一例を示す図である。同図では、縦軸にプロセスデータの値を示し、横軸に時間（ｔｉｍｅ）を示して、プロセスデータの時間変化を示している。

【0043】

監視装置１０は、現時点から第１期間τ１遡った第１基準時におけるプロセスデータ（第１プロセスデータＤ１）の確率分布Ｐ１と、現時点のプロセスデータ（第２プロセスデータ）の確率分布Ｐ２とを推定する。監視装置１０は、例えば、以下の数式（１）によってプロセスデータの平均を推定し、以下の数式（２）によってプロセスデータの分散を推定することで、各時点での確率分布を推定してよい。

【0044】

【数1】

【0045】

【数2】

【0046】

ここで、ｘ（ｎ）は、時間ｎにおけるプロセスデータの値であり、バー付きのｘ（ｎ）は、ｘ（ｎ）の平均である。また、σ²（ｎ）は、時間ｎにおけるプロセスデータの分散である。また、γは、０以上１以下のメモリ係数である。

【0047】

第１変化検出部は、現時点のプロセスデータの確率分布及び第１基準時におけるプロセスデータの確率分布から算出される統計量に基づいて、第１変化量を検出してよい。また、第２変化検出部は、現時点のプロセスデータの確率分布及び第２基準時におけるプロセスデータの確率分布から算出される統計量に基づいて、第２変化量を検出してよい。具体的には、変化検出部１３は、現時点のプロセスデータの確率分布Ｐ２及び第１基準時におけるプロセスデータの確率分布Ｐ１算出される平均及び分散に基づいて、以下の数式（３）によって第１変化量ｄτ₁（ｎ）を算出してよい。

【0048】

【数3】

【0049】

変化検出部１３は、第１期間τ１のみならず、第２期間τ２について数式（３）によって第２変化量ｄτ₂（ｎ）を算出したり、第３期間τ３について数式（３）によって第３変化量ｄτ₃（ｎ）を算出したりしてよい。このように、プロセスデータそのものではなく、プロセスデータの確率分布から算出される統計量に基づいて変化量を算出することで、ノイズの影響をより低減することができ、プラント１００の運転状態についてより安定した判定を行うことができる。

【0050】

図４は、本実施形態に係る監視装置１０により算出される変化量の一例を示す図である。同図では、縦軸に変化量の値を示し、横軸に時間（ｔｉｍｅ）を示して、変化量の時間変化を示している。

【0051】

個別判定部１４は、変化検出部１３により検出された変化量の履歴に基づいて、変化量の確率分布を推定してよい。図４では、推定された変化量の確率分布Ｐ３を示している。個別判定部１４は、確率分布Ｐ３に基づいて、閾値を設定し、変化量が閾値以上となる場合に、プラント１００の運転状態が異常であると判定してよい。ここで、閾値は、例えば、１％基準で設定されてよい。また、個別判定部１４は、例えば対数正規分布を仮定して、変化量の確率分布を推定してよい。

【0052】

個別判定部１４は、第１変化量ｄτ₁（ｎ）及び閾値Ｔｈに基づいて、以下の数式（４）によって第１異常度ａτ₁（ｎ）を算出してよい。

【0053】

【数4】

【0054】

数式（４）によれば、過去の第１異常度ａτ₁（ｎ－１）が０であって、現時点の第１変化量ｄτ₁（ｎ）が閾値Ｔｈより小さい場合、第１異常度ａτ₁（ｎ）は０となる。一方、過去の第１異常度ａτ₁（ｎ－１）が正の値であって、現時点の第１変化量ｄτ₁（ｎ）が閾値Ｔｈより大きい場合、第１異常度ａτ₁（ｎ）は（ｄτ₁（ｎ）－Ｔｈ）だけ増え、累積的に増加していく。個別判定部１４は、第１異常度ａτ₁（ｎ）が０より大きい場合に、第１期間τ１の観点でプラント１００の運転状態が異常であると判定してよい。

【0055】

個別判定部１４は、第１期間τ１のみならず、第２期間τ２について数式（４）によって第２異常度ａτ₂（ｎ）を算出したり、第３期間τ３について数式（４）によって第３異常度ａτ₃（ｎ）を算出したりしてよい。このように、変化量から閾値を引いた値の累積和によって異常度を算出することで、ノイズの影響による瞬間的な変化量の増加を除外して、プラント１００の運転状態についてより安定した判定を行うことができる。

【0056】

図５は、本実施形態に係る監視装置１０による個別判定及び総合判定の概要を示す図である。同図では、信号Ａについて第１期間τ１でプラント１００の運転状態を判定した判定値（信号Ａ×τ１）を示す第１グラフＧ１と、信号Ｂについて第１期間τ１でプラント１００の運転状態を判定した判定値（信号Ｂ×τ１）を示す第２グラフＧ２と、判定値（信号Ａ×τ１）をフィルタリングした結果を示す第３グラフＧ３と、判定値（信号Ｂ×τ１）をフィルタリングした結果を示す第４グラフＧ４と、プラント１００の運転状態を総合判定した判定値を示す第５グラフＧ５と、を示している。

【0057】

個別判定部１４は、信号Ａに関する第１異常度ａτ₁（ｎ）が０より大きい場合に判定値を１として、信号Ａに関する第１異常度ａτ₁（ｎ）が０以下である場合に判定値を０として、第１グラフＧ１を出力してよい。同様に、個別判定部１４は、例えば、信号Ｂに関する第１異常度ａτ₁（ｎ）が０より大きい場合に判定値を１として、信号Ｂに関する第１異常度ａτ₁（ｎ）が０以下である場合に判定値を０として、第２グラフＧ２を出力してよい。

【0058】

ここで、第１グラフＧ１及び第２グラフＧ２は、それぞれスパイク状の判定値を含む。これらはノイズの影響によるものと考えられ、除去することで誤報を防止することができる。

【0059】

個別判定部１４は、判定値が所定期間にわたって継続的に１である場合に判定値を１のままとし、判定値が所定期間より短い期間だけ１である場合に判定値を０とすることで、判定値のフィルタリングを行ってよい。第１グラフＧ１についてフィルタリングを行った結果、第３グラフＧ３が得られ、第３グラフＧ３にはスパイク状の判定値が含まれていない。同様に、第２グラフＧ２についてフィルタリングを行った結果、第４グラフＧ４が得られ、第４グラフＧ４にはスパイク状の判定値が含まれていない。

【0060】

統合判定部１５は、第３グラフＧ３及び第４グラフＧ４の論理和によって、統合判定値を示す第５グラフＧ５を出力してよい。なお、統合判定部１５は、第３グラフＧ３及び第４グラフＧ４の論理積によって、統合判定値を示す第５グラフＧ５を出力してもよい。

【0061】

ここでは、信号Ａ及び信号Ｂについて第１期間τ１に関する個別判定結果をフィルタリングし、統合判定結果を出力する例について説明したが、監視装置１０は、複数種類のプロセスデータについて、複数の期間に関する個別判定結果をそれぞれフィルタリングして、統合判定結果を出力してよい。

【0062】

図６は、本実施形態に係る監視装置１０により表示される判定結果レポートの一例を示す図である。判定結果レポートは、統合判定結果Ｒ１と、個別判定結果Ｒ２とを含む。

【0063】

本例では、統合判定結果Ｒ１は「異常」であり、プラント１００の運転状態が異常であることを示している。また、個別判定結果Ｒ２は、「スパン０１ １時間」、「スパン０２ １２時間」…「スパン１０ ８週間」という１０の異なる期間について、信号Ａ、信号Ｂ…という複数種類のプロセスデータに関する個別判定結果をまとめて表示している。

【0064】

具体的には、信号Ａについて、「スパン０１ １時間」についての個別判定結果は「正常」であり、「スパン０２ １２時間」についての個別判定結果は「異常」であり、「スパン１０ ８週間」についての個別判定結果は「異常」である。このことから、信号Ａは、１２時間以上の中～長期の期間で観察した場合に異常であり、１時間程度の短期で観察した場合には正常であることが読み取れる。また、信号Ｂについて、「スパン０１ １時間」についての個別判定結果は「正常」であり、「スパン０２ １２時間」についての個別判定結果は「正常」であり、「スパン１０ ８週間」についての個別判定結果は「異常」である。このことから、信号Ｂは、長期の期間で観察した場合に異常であり、１時間～１２時間といった短期～中期で観察した場合には正常であることが読み取れる。

【0065】

このように、統合判定結果Ｒ１と、個別判定結果Ｒ２とを一覧表示することで、最終的な判定結果を直ちに把握できるとともに、複数種類のプロセスデータがどのタイムスパンで異常値を示しているかを容易に分析することができ、プラント１００の運転状態をより的確に判定できるようになる。

【0066】

図７は、本実施形態に係る監視装置１０により変化スパンの入力を受け付ける場合に表示される画面例を示す図である。本例の画面には、「変化検出器個数入力部」という説明テキストが表示され、検出器個数表示欄Ｂ１、スパン入力欄生成ボタンＢ２、採用ボタンＢ３、第１スパン表示欄Ｔ１、第２スパン表示欄Ｔ２及び第１０スパン表示欄Ｔ１０が表示されている。なお、変化検出器は、変化検出部１３に含まれる個別の検出器である。

【0067】

検出器個数表示欄Ｂ１には、現在設定されている変化検出器の個数が表示される。本例の場合、現在設定されている変化検出器の個数は「１０コ」である。

【0068】

スパン入力欄生成ボタンＢ２を押下すると、新しい期間を基準時とする変化検出器が新設される。本例の場合、既に１０コの変化検出器が設定されているため、スパン入力欄生成ボタンＢ２を押下すると、１１コ目の変化検出器が新設される。

【0069】

「変化スパン入力部」の欄には、第１スパン表示欄Ｔ１、第２スパン表示欄Ｔ２…第１０スパン表示欄Ｔ１０が表示されている。本例において、第１スパン表示欄Ｔ１には「スパン０１：１時間」と表示され、第２スパン表示欄Ｔ２には「スパン０２：１２時間」と表示され、第１０スパン表示欄Ｔ１０には「スパン１０：８週間」と表示されている。

【0070】

採用ボタンＢ３を押下すると、「変化スパン入力部」の欄に表示された変化検出器が監視装置１０の変化検出部１３に設定される。

【0071】

このように、監視対象とするプラント１００の特性に応じて変化検出に用いるタイムスパンの長さと数を調整することができ、監視対象とするプラント１００の状態変化をより適切に検出することができるようになる。なお、変化スパンの入力は、複数種類のプロセスデータ毎に受け付けてもよいし、まとめて受け付けて、複数種類のプロセスデータに対して同じタイムスパンの変化検出器を設定してもよい。

【0072】

図８は、本実施形態に係る監視装置１０により実行される監視処理のフローチャートである。監視装置１０は、はじめに、変化検出スパンの入力を受け付ける（Ｓ１０）。変化検出スパンの入力を行う場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、監視装置１０は、変化検出部１３に設定する変化検出器の数及びそれぞれの変化検出器で用いる変化スパンの入力を受け付け（Ｓ１１）、変化検出部１３の設定を行う。

【0073】

その後、監視装置１０は、プラント１００に関する複数種類のプロセスデータを取得し（Ｓ１２）、複数種類のプロセスデータをそれぞれフィルタリングし（Ｓ１３）、複数種類のプロセスデータについて、短期、中期、長期の変化量を検出する（Ｓ１４）。なお、短期、中期、長期という３つの変化スパンは一例であり、監視装置１０は、任意のタイムスパンを用いて変化量を算出してよい。

【0074】

監視装置１０は、複数種類のプロセスデータについて、短期、中期、長期の変化量に基づいて、個別にプラント１００の運転状態を判定する（Ｓ１５）。そして、監視装置１０は、個別の判定結果を統合して、プラント１００の運転状態を判定する（Ｓ１６）。

【0075】

最後に、監視装置１０は、個別判定結果及び統合判定結果を含む判定結果レポートを表示する（Ｓ１７）。監視装置１０は、処理Ｓ１２～Ｓ１７を継続的に実行してよく、ユーザからの入力に応じて、処理Ｓ１１を行ってよい。

【0076】

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

【0077】

監視装置１０の表示部１０ｆは、プラントに関するプロセスデータを現時点と現時点から第１期間遡った第１基準時とで比較して検出された第１変化量と、プロセスデータを現時点と現時点から第２期間遡った第２基準時とで比較して検出された第２変化量とに基づいて、プラント１００の運転状態を判定した判定結果を表示する、表示装置でもある。表示装置は、個別判定結果及び統合判定結果の少なくともいずれかを表示してよい。個別判定結果及び統合判定結果の少なくともいずれかを表示することで、プラント１００の運転状態を容易に把握することができるようになる。

【符号の説明】

【0078】

１０…監視装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…取得部、１２…フィルタ部、１２Ａ…フィルタ部（信号Ａ用）、１２Ｂ…フィルタ部（信号Ｂ用）、１３…変化検出部、１３１Ａ…短期変化検出部（信号Ａ用）、１３２Ａ…中期変化検出部（信号Ａ用）、１３３Ａ…長期変化検出部（信号Ａ用）、１３１Ｂ…短期変化検出部（信号Ｂ用）、１３２Ｂ…中期変化検出部（信号Ｂ用）、１３３Ｂ…長期変化検出部（信号Ｂ用）、１４…個別判定部、１４１Ａ…短期個別判定部（信号Ａ用）、１４２Ａ…中期個別判定部（信号Ａ用）、１４３Ａ…長期個別判定部（信号Ａ用）、１４１Ｂ…短期個別判定部（信号Ｂ用）、１４２Ｂ…中期個別判定部（信号Ｂ用）、１４３Ｂ…長期個別判定部（信号Ｂ用）、１５…統合判定部、１００…プラント

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】