成套設備的診斷裝置和診斷方法

成套設備的診斷裝置和診斷方法
【專利摘要】本發明提供一種成套設備的診斷裝置(400)和診斷方法，其能夠通過實施與運轉模式對應的診斷來提高診斷精度，根據短期間的運轉數據進行診斷。因此，本發明是一種成套設備的診斷裝置(400)，其具備使用測量成套設備的狀態量而得到的測量信號診斷成套設備的運轉狀態的檢測部(800)，并將診斷結果顯示在圖像顯示裝置(940)上，該成套設備的診斷裝置(400)的特征在于，檢測部(800)由以下部分構成：狀態變化檢測部(810)，其使用根據預定期間的數據構筑的診斷模型來檢測狀態變化；異常檢測部(820)，其使用根據與檢測出狀態變化時相同的運轉模式的數據構筑的診斷模型來檢測有無異常發生。
【專利說明】
成套設備的診斷裝置和診斷方法
技術領域
[0001] 本發明設及一種成套設備的診斷裝置和診斷方法。
【背景技術】
[0002] 成套設備的診斷裝置在成套設備中發生異常的過渡現象、事故等時，基于來自成 套設備的測量數據檢測該異常、事故的發生。
[0003] 在專利文獻1中，公開了 一種使用了自適應共振理論（Adaptive Resonance 化eory:ART)的診斷裝置。在此，自適應共振理論ART是指與其類似度對應地將多維的數據 分類到類別的理論。
[0004] 在專利文獻1的技術中，首先使用自適應共振理論ART將正常時的測量數據分類到 多個類別（正常類別）。接著，將當前的測量數據輸入到自適應共振理論ART中分類到類別。 在無法將該測量數據分類到正常類別時，生成新的類別(新類別）。新類別的發生意味著成 套設備的狀態變化了。因此，假設根據新類別的發生來判斷異常的發生，在新類別的發生率 超過闊值的情況下診斷為異常。
[0005] 但是，在無法將當前的測量數據分類到正常類別時，即成套設備的狀態變化時，生 成新類別。
[0006] 成套設備的狀態在運轉模式變化時也變化。在此，運轉模式是指設置成套設備的 場所的環境條件(大氣溫度、濕度等）、由操作者的操作決定的量(通過成套設備生成的發電 量)等與設備特性不直接相關的外在環境因素。與異常發生的有無無關，如果運轉模式變 化，則各種測量數據的值也變化。
[0007] 然而，運轉模式變化并不是異常，但在專利文獻1的方法中，有可能診斷為異常。會 將正常狀態診斷為異常，作為結果成為產生誤報的原因。
[000引為了解決該問題，在專利文獻2的技術中公開了 W下的技術，即通過區別運轉模式 變化、異常來抑制誤報產生率。在本技術中，用自適應共振理論ART對決定運轉模式的測量 值進行處理，如果產生新類別則判定為運轉模式變化了。
[0009] 此外，作為推定調整參數的代表值和變動范圍(標準偏差)的方法，在非專利文獻1 中記載了貝葉斯學習法。
[0010] 現有技術文獻
[0011] 專利文獻
[0012] 專利文獻1:日本特開2005-165375號公報
[0013] 專利文獻2:國際公表特許W02011-125130號公報
[0014] 非專利文獻
[0015] 非專利文獻1:統計科學的前沿12,計算統計2005年10月28日發行，伊庭幸人等5人 著，巖波書店，P222~P232

【發明內容】

[0016] 發明要解決的問題
[0017] 在專利文獻2的技術中，判定運轉模式是否發生變化，但無法根據該運轉模式判定 有無發生異常。另外，為了學習全部運轉模式的正常狀態，需要長期間的運轉數據。
[0018] 本發明的目的在于:提供一種成套設備的診斷裝置和診斷方法，其能夠通過實施 與運轉模式對應的診斷來提高診斷精度、根據短期間的運轉數據進行診斷。
[0019] 用于解決問題的手段
[0020] 根據W上說明，本發明的診斷裝置具備使用測量成套設備的狀態量而得到的測量 信號診斷成套設備的運轉狀態的檢測部，將診斷結果顯示在圖像顯示裝置上，該成套設備 的診斷裝置的特征在于，檢測部由W下部分構成:狀態變化檢測部，其使用根據預定期間的 數據構筑的診斷模型來檢測狀態變化;異常檢測部，其使用根據與檢測出狀態變化時相同 的運轉模式的數據構筑的診斷模型來檢測有無異常發生。
[0021] 另外，本發明的診斷方法使用測量成套設備的狀態量所得的測量信號而診斷成套 設備的運轉狀態，并顯示診斷結果，該成套設備的診斷方法的特征在于，使用根據預定期間 的數據構筑的診斷模型來檢測狀態變化，使用根據與檢測出狀態變化時相同的運轉模式的 數據構筑的診斷模型來檢測有無異常發生。
[0022] 另外，本發明的診斷方法使用測量成套設備的狀態量所得的測量信號而診斷成套 設備的運轉狀態，并顯示診斷結果，該成套設備的診斷方法的特征在于，使用根據預定期間 的數據構筑的診斷模型而求出類別，在產生了新類別的情況下，確認成套設備的運轉模式 有無變化，檢索與檢測出新類別的時刻相同的運轉模式的期間，使用該期間的運轉模式下 的測量信號而構筑診斷模型，評價該診斷模型下有無新類別產生來進行異常判定。
[0023] 發明效果
[0024] 通過實施與運轉模式對應的診斷，能夠提高診斷精度。另外，診斷對象成套設備的 運轉數據可W為短期間，因此能夠縮短診斷裝置導入的時間。
【附圖說明】
[0025] 圖1是說明本發明的第一實施例即診斷裝置400的框圖。
[0026] 圖2是說明診斷裝置400執行模型構筑處理模式和診斷模式的定時的圖。
[0027] 圖3(a)是說明分類部750的數據分類功能的結構的圖。
[00%]圖3(b)是表示F0層621的結構的框圖。
[0029] 圖3(c)是表示F1層622的結構的框圖。
[0030] 圖4(a)是說明對測量信號或仿真信號進行分類的結果的圖。
[0031 ]圖4(b)是表示分類為類別的分類結果的一個例子的圖。
[0032] 圖5是診斷裝置400的診斷模式的動作流程圖。
[0033] 圖6(a)是說明保存在測量信號數據庫510中的數據的狀況的圖。
[0034] 圖6(b)是說明保存在成套設備數據庫520中的數據的狀況的圖。
[0035] 圖6(c)是說明保存在診斷模型數據庫530中的數據的狀況的圖。
[0036] 圖7(a)是說明仿真信號生成部730的框圖。
[0037] 圖7(b)是表示將生成為參數數據735的參數數據的例子顯示為顯示畫面狀的事例 的圖。
[0038] 圖8(a)是說明作為使參數推定部734動作的結果而得到的參數采樣值的圖。
[0039] 圖8(b)是表示通過模擬器732生成的仿真數據的例子的圖。
[0040] 圖8(c)是顯示出使參數變化時的仿真數據的2個項目的圖。
[0041] 圖8(d)是顯示出使用平均值而制作仿真數據的情況下的仿真數據的2個項目的 圖。
[0042] 圖9(a)是表示顯示圖5的流程圖中的判定結果的畫面的圖。
[0043] 圖9(b)是表示顯示類似成套設備的測量信號和仿真信號、將仿真信號分類為類別 的結果、W及診斷對象成套設備和類似成套設備的設計信息的畫面的圖。
[0044] 圖9(c)是表示用于變更決定類別的分類性能的警戒(vigilance)參數P的畫面的 圖。
[0045] 圖10(a)是說明診斷對象成套設備100是燃氣輪機成套設備的情況下的結構的圖。
[0046] 圖10(b)是表示啟動時的運轉模式的變化的圖。
[0047] 圖11(a)是說明診斷對象成套設備100是鍋爐成套設備的情況下的結構的圖。
[0048] 圖11(b)是表示鍋爐成套設備的運轉模式的變化的圖。
[0049] 圖12是說明診斷多個站點的情況下的結構的圖。
【具體實施方式】
[0050] W下，參照【附圖說明】作為本發明的實施例的成套設備的診斷裝置和診斷方法。 [0化1]實施例1
[0052] 圖1是說明本發明的第一實施例即診斷裝置400的框圖。使用診斷裝置400監視成 套設備100。
[0053] 診斷裝置400具備監視數據生成部700、分類部750、檢測部800作為運算裝置。監視 數據生成部700由運轉模式評價部710、類似成套設備選定部720、仿真信號生成部730構成， 檢測部800由狀態變化檢測部810、異常檢測部820構成。
[0054] 另外，診斷裝置400具備測量信號數據庫510、成套設備數據庫520、診斷模型數據 庫530作為數據庫。此外，在圖1中，將數據庫簡記為DB。在測量信號數據庫510、成套設備數 據庫520、診斷模型數據庫530中保存有電子化的信息，W通常被稱為電子文件（電子數據） 的形式保存信息。
[0055] 另外，診斷裝置400具備外部輸入接口 410和外部輸出接口 420作為與外部的接口。
[0056] 另外，經由外部輸入接口410,將測量作為成套設備100的運轉狀態的各種狀態量 而得的測量信號1、通過由運轉管理室900所具備的鍵盤920和鼠標930構成的外部輸入裝置 910的操作而制作的外部輸入信號2取入診斷裝置400。另外，經由外部輸出接口420,將圖像 顯示信息11輸出到運轉管理室900所具備的圖像顯示裝置940。
[0057] 在圖1所示的診斷裝置400中，經由外部輸入接口410取入測量成套設備100的各種 狀態量所得的測量信號1。將取入到診斷裝置400的測量信號3保存在測量信號數據庫510 中。此外，測量信號1多數是模擬量，但取入診斷裝置400的測量信號3是時序的數字量，因此 區別地記載。
[005引診斷裝置400具有模型構筑處理和診斷處理運2個處理模式。在模型構筑處理中， 使用正常狀態的測量信號構筑診斷模型。通過聚類技術構筑診斷模型，將正常狀態的測量 信號分類為若干個數據組。在診斷處理中，對進行診斷的時刻的測量信號進行處理。如果測 量信號是與正常狀態時相同的特性，則分類為診斷模型的數據組的某一個。在特性不同的 情況下，不屬于診斷模型的數據組。
[0059] 如果在成套設備100中發生異常，則測量信號的特性與正常狀態不同。因此，不將 診斷的測量信號分類為使用正常狀態的測量信號構筑的診斷模型的數據組。利用該特性， 在前面所述的專利文獻1中，在測量信號不屬于診斷模型的數據組的情況下，診斷為異常。
[0060] 但是，成套設備100的特性與成套設備的運轉模式對應地變化。在此，運轉模式是 指設置了成套設備的場所的環境條件(大氣溫度、濕度等）、由操作者的操作決定的值(通過 成套設備生成的發電量的指令值)等與設備特性不直接相關的外在環境因素。
[0061] 即使運轉狀態正常，如果運轉模式不同，則測量信號的傾向也變化。因此，如果應 用專利文獻1的技術，則有可能產生將正常狀態判定為異常的誤報。
[0062] 因此，在本發明中，通過組合狀態變化的檢測和異常的檢測運巧中檢測方式而進行 診斷，來避免誤報的發生。
[0063] 首先，說明模型構筑處理模式的動作。在模型構筑處理模式中，構筑用于檢測狀態 變化的監視模型。
[0064] 首先，監視數據生成部700針對預先確定的數據項目，從測量信號數據庫510中提 取出預定期間的測量信號信息4。可W與成套設備100的運用周期對應地任意地設定此處的 預定期間，在DSS(化ily Stad and Stop:每日開啟和關停)運轉的情況下設定為1日，在 WSS(Weekly Start and Stop:每周開啟和關停)運轉的情況下設定為1周，在MSS(Monthly Start and Stop:每月開啟和關停)運轉的情況下設定為1個月等。將包含通過監視數據生 成部700提取出的測量信號信息4的監視數據信息6發送到分類部750。在分類部750中，通過 聚類技術對監視數據信息6進行分類。將作為分類結果的分類結果信息7發送到診斷模型數 據庫530并保存。
[0065] 接著，說明診斷處理模式的動作。在診斷處理模式中，首先使用在模型構筑處理模 式下構筑的診斷模型，通過狀態變化檢測部810判定有無狀態變化。
[0066] 在檢測到狀態變化的情況下，使用相同的運轉模式的數據構筑診斷模型，通過異 常檢測部820判定有無異常。在沒有相同的運轉模式的數據的情況下，運用類似成套設備的 過去的運轉數據，制作正常數據的仿真數據，基于使用仿真數據構筑的診斷模型進行診斷。 在后面使用圖5說明診斷處理模式的細節。將使診斷處理模式進行動作所得到的檢測結果 信息10輸出到外部輸出接口 420。
[0067] 此外，在本實施例的診斷裝置400中，在診斷裝置400的內部具備監視數據生成部 700、分類部750、檢測部800、測量信號數據庫510、成套設備數據庫520、診斷模型數據庫 530,但也可W將它們的一部分裝置配置在診斷裝置400的外部，在裝置之間僅通信數據。
[0068] 另外，雖然沒有圖示，但能夠與運轉管理室900對保存在設置于診斷裝置400中的 測量信號數據庫510、成套設備數據庫520、診斷模型數據庫530中的信息進行數據通信，能 夠將數據庫的信息顯示在圖像顯示裝置940中。另外，能夠用操作由鍵盤920和鼠標930構成 的外部輸入裝置910而生成的外部輸入信號2來修正運些信息。
[0069] 另外，作為本發明的實施方式，也包含安裝了向運轉員提供使診斷裝置400動作而 得到的信息的信息提供服務、診斷裝置400的運轉控制裝置。
[0070] 圖2是說明診斷裝置400執行模型構筑處理模式和診斷模式的定時的圖。在每個預 定的設定期間使正常狀態學習模式(模型構筑處理模式)動作，在每個采樣周期使診斷處理 模式動作來進行診斷。
[0071] 圖3是說明分類部750的圖。在本實施例中，說明作為對信號進行分類的技術，應用 了自適應共振理論(Adaptive Resonance Theory:ART)的情況。此外，也可W使用向量量子 化、支持向量機等其他聚類方法。
[0072] 如圖3(a)所示，數據分類功能由數據預處理裝置610和ART模塊620構成。數據預處 理裝置610將運轉數據變換為ART模塊620的輸入數據。
[0073] W下，說明上述數據預處理裝置610和ART模塊620的運些步驟。
[0074] 首先，在數據預處理裝置610中，對每個測量項目將數據標準化。將包含對測量信 號進行標準化所得的數據Nxi (η)和標準化后的數據的補數CNxi (η) (= 1-Nxi (η))的數據作 為輸入數據1 i (η)。將該輸入數據1 i (η)輸入到ART模塊620。
[0075] 在ART模塊620中，將作為輸入數據的分類用數據信號702、或檢測用數據信號6分 類為多個類別。
[0076] ART模塊620具備F0層62UF1層622、F2層623、存儲器624W及選擇子系統625,它們 相互結合。F1層622和F2層623經由加權系數結合。加權系數表示輸入數據被分類的類別的 原型(prototype)。在此，原型表示類別的代表值。
[0077] 接著，說明ART模塊620的算法。將輸入數據輸入至IjART模塊620的情況下的算法的 概要如下述的處理1~處理5那樣。
[0078] 處理1:通過F0層621對輸入向量進行標準化，除去噪聲。
[0079] 處理2:通過比較輸入到F1層622的輸入數據和加權系數，來選擇相稱的類別的候 選。
[0080] 處理3:根據與參數P的比，評價通過選擇子系統625選擇出的類別的妥當性。如果 判斷為妥當，則將輸入數據分類為該類別，前進到處理4。另一方面，如果沒有判斷為妥當， 則將該類別復位，從其他類別選擇相稱的類別的候選(重復進行處理2)。如果增大參數P的 值，則類別的分類變得細致，如果減小P的值，則分類變得粗略。將該參數P稱為警戒 (vigilance)參數。
[0081] 處理4:如果在處理2中將全部現存的類別復位，則判斷為輸入數據屬于新類別，生 成表示新類別的原型的新的加權系數。
[0082] 處理5:如果將輸入數據分類為類別J，則使用過去的加權系數WJ(old)和輸入數據 P(或從輸入數據派生的數據），根據下述式(1)更新與類別J對應的加權系數WJ(new)。
[0083] WJ(new)=Kw · p+(l-Kw) · WJ(old) ...(1)
[0084]在此，Kw是學習率參數(0<Kw<l)，是決定將輸入向量反映到新的加權系數的程度 的值。
[0085] 此外，將式（1)和后述的式(2)~式（12)的各運算式組合到上述ART模塊620中。
[0086] ART模塊620的數據分類算法的特征在于上述處理4。即，在處理4中，在輸入了與學 習時的模式不同的輸入數據的情況下，不變更已記錄的模式就能夠記錄新的模式。因此，能 夠一邊記錄過去學習了的模式，一邊記錄新的模式。
[0087] 如果運樣賦予預先賦予為輸入數據的運轉數據，則ART模塊620學習所賦予的模 式。因此，如果將新的輸入數據輸入到已經學習了的ART模塊620，則能夠通過上述算法判定 接近過去的哪個模式。另外，如果是過去沒有經驗的模式，則分類為新類別。
[0088] 圖3(b)是表示F0層621的結構的框圖。在F0層621中，在各時刻再次對輸入數據I進 行標準化，制作輸入到F1層621和選擇子系統625的標準化輸入向量ιΛ
[0089] 首先，根據輸入數據1依照式(2)計算*<^。在此，3是常數。此外，在附圖、式中，有時 作為下標符號向運些記號附加 i，運表示是第i個數據的處理。
[0090] [數學式。 幽]
…（2)
[0092] 接著，使用式(3)計算對/進行標準化所得的/。此外，在式(3)中，/的兩側的雙重 豎線是表示范數的記號。
[0093] [數學式2]
[0094]
... (3)
[0095] 然后，使用式(4)，計算從/除去噪聲所得的/。其中，Θ是用于除去噪聲的常數。通 過式(4)的計算，微小的值成為0,因此除去了輸入數據的噪聲。
[0096] [數學式3]
[0097]
... (4)
[0098] 最后，使用式(5)求出標準化輸入向量1^1/^成為。1層的輸入。
[0099] [數學式4]
[誦]
...(5)
[0101] 圖3(c)是表示F1層622的結構的框圖。在F1層622中，作為短期存儲而保存根據式 (5)求出的ιΛ計算輸入到F2層722的pi。匯總F2層的計算式而在式(6)~式（12)中表示。其 中，a、b是常數，f是式(4)所示的函數，Tj是在F2層722中計算的適合度。
[0102] [數學式引
[0106] [數學式7]
[0107] Vi 二 f (Xi)+bf (qi) ...(8)
[0108] [數學式8]
[0117] 圖4是說明通過分類部750對包含在監視數據信息6中的測量信號或仿真信號進行 分類的結果的圖。
[0118] 圖4(a)是說明將從成套設備100取得的測量信號1或仿真信號分類為類別的結果 的圖。橫軸是時間，縱軸是測量信號、類別編號。根據該結果，在正常期間中，隨著時間變化， 將項目A、B分類為類別編號1，然后順序地分類為類別編號2、3。另外，在診斷期間中，其狀態 變化為將起初分類為類別編號2的項目在短時間內分類為類別編號4。
[0119] 圖4(b)是表示通過分類部750分類為類別的分類結果的一個例子的圖。
[0120] 在該例子中，顯示出測量信號中的2個項目，用二維的圖表表示。另外，縱軸和橫軸 標準化地表示出各個項目的測量信號。根據該顯示結果，可W看出類別編號1分類為項目A 大而項目B小的組，類別編號2分類為項目A和項目B都小的組，類別編號3分類為項目B大而 項目A小的組，類別編號4分類為項目A和項刖都大的組。運樣，通過圖3(a)的ART模塊620將 測量信號分割為多個類別630(圖4(b)所示的圓）。一個圓相當于一個類別。
[0121] 如圖4(a)所示，診斷開始前的正常期間的數據被分類為類別1~3。分類為類別1~ 3的數據是模型數據。與此相對，監視開始后的診斷期間前半的數據被分類為類別2,是與模 型數據相同的類別1~3中所包含的數據。在該情況下，數據的傾向相同，因此判斷為狀態沒 有變化。
[0122] 另一方面，監視開始后的診斷期間后半的數據被分類為類別4,分類為與模型數據 (類別1~3)不同的類別。數據的傾向不同，因此判斷為成套設備的狀態變化了。
[0123] 此外，在本實施例中，說明了將2個項目的測量信號A、B分類為類別的例子，但也可 W針對3個項目W上的測量信號，使用多維的坐標分類為類別。
[0124] 圖5是診斷裝置400的診斷模式的動作流程圖。
[0125] 在本發明中，在作為通過狀態變化檢測部810診斷的結果產生了新類別時，判定運 轉模式是否發生變化。在運轉模式發生變化的情況下，另外通過異常檢測部820進行診斷。 根據本方式，能夠在避免發生將運轉模式變化診斷為異常的誤報的同時，縮短收集正常狀 態的運轉數據的期間。
[0126] 在圖5的診斷模式的動作流程圖中，首先在步驟1000中，使狀態變化檢測部810動 作而進行診斷。接著，在步驟1010中，評價步驟1000的診斷結果，在沒有產生新類別的情況 下，前進到步驟1100(正常判定），在產生了新類別的情況下，前進到步驟1020。
[0127] 在步驟1020中，使運轉模式評價部710動作而確認有無運轉模式的變化，在沒有變 化的情況下前進到步驟1110(異常判定），在有變化的情況下前進到1030。
[0128] 在步驟1030中，從測量信號數據庫510檢索與當前時刻(檢測到狀態變化的時刻） 相同的運轉模式的期間，在沒有相應期間的情況下前進到步驟1040,在有相應期間的情況 下前進到步驟1060。
[0129] 在步驟1040中，根據由運轉員預先設定的條件決定有無制作仿真信號，在制作仿 真信號的情況下前進到步驟1050,在不制作的情況下前進到步驟1120(預兆判定）。在此，預 兆判定是雖然成套設備的運轉狀態發生變化但并不限于發生了異常的狀態，由運轉員實施 異常發生的最終判斷。
[0130] 在步驟1050中，首先使類似成套設備選定部720動作，從成套設備數據庫520提取 與診斷對象成套設備100類似的成套設備。在類似成套設備選定部720中，對診斷對象成套 設備的設計信息和保存在成套設備數據庫520中的成套設備的設計信息進行比較，提取出 W下的式（13)的評價函數F為最小的成套設備。其中，在式（13)中，用式（14)表示Ci。在此， 如已經說明的那樣，P是F2層722的輸入，W是通過式(2)求出的值。
[0131] F=ZwiXCi ……(13)
[0132] Ci = (Pli P2i)'2 ……（14)
[0133] 接著，通過仿真信號生成部730制作仿真信號，前進到步驟1060。此外，將在后面使 用圖7說明仿真信號生成部730的細節。
[0134] 在步驟1060中，使用從測量信號數據庫510提取出的同一運轉模式的測量信號、或 在步驟1050中生成的仿真信號來構筑診斷模型，使用本診斷模型通過異常檢測部820進行 診斷。在步驟1070中，評價步驟1060中有無新類別產生，在沒有產生的情況下前進到步驟 1130(正常判定），在產生了的情況下前進到步驟1140(異常判定）。
[01巧]在執行了步驟1100、1110、1120、1130、1140后，在步驟1080中實施結束判定。在從 成套設備運轉員有了診斷系統的停止請求的情況下，使系統結束，在除此W外的情況下返 回到步驟1000。
[0136] 在圖5中表示一連串的處理流程的本發明的診斷裝置中，在步驟1060中使用利用 了同一運轉模式的測量信號的診斷模型執行診斷，由此與在步驟1010中進行診斷的情況相 比，能夠抑制伴隨著運轉模式變更而產生誤報的情況，提高診斷精度。另外，在沒有診斷對 象成套設備的同一運轉數據的情況下，能夠在步驟1050中生成仿真信號而構筑診斷模型。 因此，診斷對象成套設備的運轉數據可W為短期間，因此能夠得到縮短導入診斷裝置的時 間的效果。
[0137] 圖6是說明保存在測量信號數據庫510、成套設備數據庫520、診斷模型數據庫530 中的數據的形態的圖。此外，在此表示出在監視畫面上標記了運些數據的狀態。因此，在監 視畫面上，能夠適當地通過左右、上下方向的滾動來參照顯示范圍W外的數據。另外，也能 夠通過選項卡來選擇多個監視組。
[0138] 圖6(a)表示出保存在測量信號數據庫510中的數據的形態。
[0139] 在此，在每個采樣周期(縱軸的時刻)保存通過成套設備100測量出的運轉數據即 測量信號1(在圖中，記載了數據項目A、B、C)的值。另外，通過在顯示畫面511中使用能夠在 縱軸上移動的滾動塊512和513，能夠對大范圍的數據進行滾動顯示。
[0140] 圖6(b)表示出保存在成套設備數據庫520中的數據的形態。
[0141] 在此，保存成套設備名、輸出、蒸汽壓力、蒸汽溫度等各種成套設備的設計值。另 夕h在成套設備數據庫520中，W圖6(a)所示的格式保存各種成套設備的過去的運轉數據。 進而，在成套設備數據庫520中，保存傳感器的配置位置、測量個數等傳感器設置信息、大氣 溫度、濕度等環境信息。
[0142] 圖6(c)表示出保存在診斷模型數據庫530中的數據的形態。在此，對每個診斷模型 (通過監視組的選項卡選擇來選擇)保存類別編號和加權系數之間的關系。在此，加權系數 是指類別的中屯、坐標。
[0143] 圖7(a)是說明仿真信號生成部730的框圖。作為運算裝置，仿真信號生成部730具 備模擬器732、參數推定部734,作為存儲器具備參數數據735。此外，存儲器也可W為數據庫 的形式。
[0144] 在模擬器732中，使用保存在測量信號數據庫510和成套設備數據庫520中的信息， 根據W下的模型式(15)計算正常狀態的測量信號的仿真數據。
[0145] dx/dt = f (χ，α，β) ......(15)
[0146] 在上述式中，X是成套設備100的狀態量，α是根據類似成套設備的測量數據進行調 整的調整參數，β是根據保存在成套設備數據庫520中的成套設備的設計值而決定的固定參 數。
[0147] 通過參數推定部734來推定調整參數α。本發明并不限定參數的推定方法，可W使 用各種推定算法。
[0148] 在模型式（15)和成套設備特性中存在誤差，將其稱為模型化誤差。在本發明中，通 過假定調整參數α在一定范圍內變動來模擬模型化誤差。在本實施例中，使用貝葉斯學習法 作為推定參數α的代表值和變動范圍(標準偏差)的方法。
[0149] 在非專利文獻1中記載了貝葉斯學習法，因此W下省略算法的詳細，說明參數推定 部734和模擬器732的動作結果。
[0150] 圖7(b)表示在顯示畫面中顯示出生成為參數數據735的參數數據的例子的事例。 在屬性的欄中，區分地示出根據類似成套設備的測量數據進行調整的調整參數〇、根據保存 在成套設備數據庫520中的成套設備的設計值決定的固定參數β，與運些參數的名稱一起顯 示(存儲)代表值和標準偏差。
[0151] 圖8是說明參數推定部734和模擬器732的動作結果的圖。其中，圖8(a)是說明作為 使參數推定部734動作的結果而得到的參數采樣值的圖。在貝葉斯推定法的馬可夫鏈蒙特 卡洛法中，逐次地產生參數的推定采樣值。參數的采樣值在采樣次數少的情況下變化大，但 隨著采樣次數增多而變化變小。將采樣次數為一定值W上的區間作為評價區間，根據評價 區間的參數的采樣值計算平均值、標準偏差。
[0152] 圖8(b)是通過模擬器732制作的仿真數據的例子。用實線表示將調整參數設定為 該采樣值的平均值來使模擬器動作時的值，用虛線表示在標準偏差的范圍內使其變化而使 模擬器動作時的值的范圍。在該例子中，能夠理解項目A表現出在大致固定的上下限值的范 圍內保持為固定的傾向，項目B是表現出在周期性變動的上下限值的范圍內同樣地周期性 變動的傾向的仿真數據。
[0153] 圖8(c)、（d)示出仿真數據的2個項目，用二維的圖表表示。圖8(c)是使參數變化時 的圖表，圖8(d)是使用平均值制作仿真數據的情況下的圖表。
[0154] 通過使參數變化，能夠考慮到模型誤差來生成覆蓋了測量信號的可取值范圍的仿 真信號。通過使用該仿真信號構筑診斷模型，能夠抑制因模型誤差造成的誤報發生。另外， 也可W使用對根據平均值制作的仿真數據進行分類而構筑的診斷模型、對使參數變動時的 仿真數據進行分類而構筑的診斷模型運2個診斷模型進行診斷，輸出各自的診斷結果。 [0155] 圖9是說明顯不在圖像顯不裝置940中的畫面的實施例的圖。其中，圖9(a)是顯不 圖5的流程圖中的判定結果的畫面，顯示每個監視組的診斷結果(正常判定、異常判定、預兆 判定的某一個)。
[0156] 圖9(b)顯示類似成套設備的測量信號和仿真信號、將仿真信號分類為類別的結 果、W及診斷對象成套設備和類似成套設備的設計信息。通過本畫面，能夠確認類似成套設 備選定部720、仿真信號生成部730的動作結果。根據該顯示畫面，對比顯示出在診斷對象成 套設備AAAA的輸出、蒸汽壓力、蒸汽溫度分別是100、25、500時，類似成套設備BBBB的該數據 是90、25、520。
[0157] 圖9(c)是用于變更決定類別的分類性能的警戒參數P的畫面。能夠根據圖9(b)評 價在圖9(c)中變更了加寸的影響。根據評價結果，能夠將P設定為恰當的值。
[015引實施例2
[0159] 圖10是表示成套設備100是燃氣輪機成套設備時的實施方式的圖。圖10(a)是說明 診斷對象成套設備100是燃氣輪機成套設備的情況下的結構的圖。成套設備100包括燃氣輪 機發電機110、控制裝置120W及數據發送裝置130。燃氣輪機發電機110包括發電機111、壓 縮機112、燃燒器113 W及滿輪機114。
[0160] 在發電時，通過壓縮機112對吸入的空氣進行壓縮而成為壓縮空氣，將該壓縮空氣 送到燃燒器113,與燃料混合而燃燒。利用通過燃燒產生的高壓氣體使滿輪機114旋轉，通過 發電機111進行發電。
[0161] 在控制裝置120中，與電力需求對應地控制燃氣輪機發電機110的輸出。另外，控制 裝置120將通過設置在燃氣輪機發電機110中的傳感器(未圖示)測量出的運轉數據102作為 輸入數據。運轉數據102是吸氣溫度、燃料投入量、滿輪機排氣溫度、滿輪機轉速、發電機發 電量、滿輪機軸振動等狀態量，在每個采樣周期測量。另外，還測量大氣溫度等氣象信息。
[0162] 在控制裝置120中，使用運些運轉數據102計算用于控制燃氣輪機發電機110的控 制信號101。另外，在控制裝置120中，實施在運轉數據102的值超出預先設定的范圍時產生 警報的處理。將警報信號處理為在運轉數據102超出預先設定的范圍時為1、在范圍內時為0 的數字信號。在警報信號為1時，通過聲音、畫面顯示等向操作者通知警報的內容。
[0163] 信號數據發送裝置130向成套設備狀態監視裝置200發送包括通過控制裝置120測 量出的運轉數據102、W及通過控制裝置120計算出的控制信號101和警報信號的測量信號 1〇
[0164] 如圖10(b)所示，作為本成套設備的啟動時的運轉模式的變化，有啟動模式A、控制 模式B。啟動模式A是與設備的保溫狀態對應的啟動方法，有熱啟動、溫啟動、冷啟動等模式。 另外，控制模式B是與控制目的對應地決定的控制方法，有啟動時間最短控制、壽命消耗量 最小控制、啟動中發電量最大控制等模式。
[0165] 在實現本發明的情況下，在圖1的運轉模式評價部710中，與啟動模式A和控制模式 B各自所屬的模式對應地，區別運轉模式即可。此外，在實施本發明時，對模式的種類、各模 式的內容當然沒有限制。
[0166] 實施例3
[0167] 圖11是表示成套設備100是鍋爐成套設備時的實施方式的圖。圖11(a)是表示診斷 對象成套設備100是鍋爐成套設備的情況下的結構的圖。該成套設備是W鍋爐200、通過由 鍋爐200產生的蒸汽而驅動的蒸汽滿輪機300作為主要構成要素的火力發電成套設備(未圖 示發電機）。鍋爐成套設備100根據負荷請求指令，控制為所指定的負荷(發電輸出）。通過調 節蒸汽增減閥290的閥開度，導向滿輪機300的蒸汽流量261變化，發電輸出變化。
[0168] 除此W外，在水/蒸汽系統中，具有對從蒸汽滿輪機300輸出的蒸汽進行冷卻而成 為液體的冷凝器310、將通過冷凝器310冷卻后的水作為鍋爐供水再次送入到鍋爐200的供 水累320。另外，雖然沒有圖示，但在實際的成套設備中，還具有將從蒸汽滿輪機300的中途 段抽取的一部分蒸汽作為加熱源而對鍋爐供水進行預熱的供水加熱器。
[0169] 另一方面，在從鍋爐排出的燃燒氣體201的系統中，具有用于對排氣進行凈化的排 氣處理裝置330、釋放凈化后的氣體331的煙畫340。
[0170] 作為燃料的煤381經由燃料供給量調整閥380送到煤粉碎機(mill)350。另外，在煤 輸送和燃料調整中使用的空氣382經由空氣量調整閥370供給到煤粉碎機350和燃燒器310。 在煤粉碎機350中成為粉末(細粉煤）的煤通過空氣輸送而供給到燃燒器210。在燃燒器210 的上部配置有后氣口 220，經由空氣量調整閥360向后氣口 220供給空氣383。
[0171] 接著，說明鍋爐200的結構。具有使燃料燃燒的燃燒器210的火爐，其爐內成為高 溫，因此具有對壁面整體進行冷卻并且回收燃燒氣體的熱的被稱為水壁的冷卻壁。在鍋爐 200內，除此W外還具有由節碳器280、一次過熱器270、二次過熱器240、Ξ次過熱器250、四 次過熱器260構成的熱交換器，通過它們回收燃燒氣體的熱而生成高溫蒸汽。
[0172] 此外，在圖中沒有記載，但在成套設備中配置有許多用于測量氣體的組分、溫度、 壓力、蒸汽的溫度、壓力、熱交換器的金屬溫度等的傳感器，將該測量結果從數據發送裝置 390作為測量信息1發送到鍋爐管道連接檢測裝置400。另外，沒有圖示，但一般鍋爐的燃燒 器210在火爐前后在水平方向上設置有多條，在高度方向上設置有多段，后氣口在火爐前后 在水平方向上配置有多條。
[0173] 如圖11(b)所示，作為本成套設備的運轉模式的變化，有燃燒器模式、燃料種類模 式、控制模式。
[0174] 鍋爐的燃燒器210在火爐前后在水平方向上設置有多條，在高度方向上設置有多 段，與成套設備的輸出對應地決定點火的燃燒器的個數。能夠任意地設定點火的燃燒器的 位置，因此點火燃燒器的組合模式有多個。另外，根據在鍋爐中使用的煤的品牌，煤的成分 不同。如果燃燒器模式、燃料種類不同，則火爐的熱吸收特性變化，因此對蒸汽溫度等成套 設備特性有影響。另外，控制模式是與控制目的對應地決定的控制方法，有燃料消耗量最小 控制、NOx最小控制等模式。
[0175] 在實現本發明的情況下，在圖1的運轉模式評價部710中，與燃燒器模式A、燃料種 類模式B、控制模式C對應地區別運轉模式。此外，在實施本發明時，對模式的種類、各模式的 內容當然沒有限制。
[0176] 實施例4
[0177] 圖12是說明本發明的第四實施例的框圖。
[0178] 在本實施例中，數據監視中屯、950、站點970通過信息通信網絡960相互連接。發電 站970有多個，在本實施例中記載了3個站點，但也可W構成為將任意個數的站點連接起來。 在站點之間通信的通信信息20包含模型式、W及調整參數α的信息。在數據監視中屯、950中， 確認在通信信息20中不包含成套設備的設計信息、W及測量信號的情況。
[0179] 在實施例1所述的診斷裝置400所具備的成套設備數據庫520中，除了診斷對象的 成套設備設計信息W外，還保存有其他成套設備的設計信息、W及測量信號。但是，一般難 W得到其他成套設備的設計信息、測量信號。另外，在運些信息的管理中，為了防止信息安 全事故，需要很大的成本。
[0180] 在本實施例中，雖然沒有圖示，但在診斷裝置400a~400c所具備的成套設備數據 庫520中，保存診斷對象的成套設備設計信息，不保存其他成套設備的設計信息W及測量信 號。使用在站點之間通信的通信信息12所包含的模型式、調整參數值，根據式(4)計算仿真 信號。
[0181] 在本實施例中，可W不向其他站點提供成套設備的設計信息W及測量信號的信 息，而在各站點使診斷裝置動作，得到強化信息安全的效果。
[0182] 工業上的可利用性
[0183] 本發明能夠作為診斷裝置而應用于火力發電成套設備、原子能發電成套設備等各 種成套設備。
[0184] 符號說明
[0185] 1:測量信號;2:外部輸入信號;3:測量信號;4:測量信號;5:成套設備數據庫信息； 6:監視數據信息;7:分類結果信息;8:診斷模型數據庫信息;9:診斷模型數據庫信息；10:檢 測結果信息；11:圖像顯示信息；100:成套設備;400:診斷裝置;410:外部輸入接口；420:外 部輸出接口； 510:測量信號數據庫;520:成套設備數據庫;530診斷模型數據庫;700:監視數 據生成部;710:運轉模式評價部;720:類似成套設備選定部;730:仿真信號生成部;800:檢 測部;810:狀態變化檢測部;820:異常檢測部;900:運轉管理室;910:外部輸入裝置;920:鍵 盤;930:鼠柄;;940:圖像顯不裝置。
【主權項】
1. 一種成套設備的診斷裝置，其具備使用測量成套設備的狀態量而得到的測量信號來 診斷成套設備的運轉狀態的檢測部，并將診斷結果顯示在圖像顯示裝置上，該成套設備的 診斷裝置的特征在于， 上述檢測部由以下部分構成： 狀態變化檢測部，其使用根據預定期間的數據構筑的診斷模型來檢測狀態變化；以及 異常檢測部，其使用根據與檢測出狀態變化時相同的運轉模式的數據構筑的診斷模型 來檢測有無異常發生。2. 根據權利要求1所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 該診斷裝置具備:仿真信號生成部，其根據診斷對象成套設備的測量信號、或類似成套 設備的過去的運轉數據，計算上述相同的運轉條件的數據。3. 根據權利要求2所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 上述仿真信號生成部具備： 模擬器，其是使用調整參數和固定參數而生成對診斷對象成套設備的特性進行模擬的 仿真信號的模型； 使用類似成套設備的運轉數據決定上述調整參數的功能；以及 參數推定部，其根據診斷對象成套設備的設計信息，決定上述固定參數。4. 根據權利要求3所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 上述參數推定部針對上述調整參數，推定參數值的代表值和標準偏差， 在上述模擬器中，使上述調整參數在標準偏差的范圍內變動來生成仿真信號。5. 根據權利要求1所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 在上述狀態變化檢測部中，在使用根據上述預定期間的數據構筑的診斷模型時，與上 述成套設備的運用周期對應地確定上述預定期間。6. 根據權利要求2所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 該診斷裝置具備：圖像顯示裝置，其顯示上述類似成套設備的測量信號和仿真信號、將 仿真信號分類為類別的結果、以及診斷對象成套設備和類似成套設備的設計信息。7. 根據權利要求1所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 上述成套設備是燃氣輪機成套設備， 根據與燃氣輪機的保溫狀態對應的啟動模式或與控制目的對應地決定的控制模式來 確定上述運轉模式。8. 根據權利要求1所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 上述成套設備是包含鍋爐的火力發電成套設備， 根據鍋爐的燃燒器模式或燃料種類模式或控制模式確定上述運轉模式。9. 根據權利要求3所述的成套設備的診斷裝置，其特征在于， 經由網絡收發上述調整參數的值。10. -種成套設備的診斷方法，其使用測量成套設備的狀態量而得到的測量信號來診 斷成套設備的運轉狀態，并顯示診斷結果，該成套設備的診斷方法的特征在于， 使用根據預定期間的數據構筑的診斷模型來檢測狀態變化， 使用根據與檢測出狀態變化時相同的運轉模式的數據構筑的診斷模型來檢測有無異 常發生。11. 根據權利要求10所述的成套設備的診斷方法，其特征在于， 根據診斷對象成套設備的測量信號、或類似成套設備的過去的運轉數據，求出上述相 同的運轉條件的數據。12. 根據權利要求10所述的成套設備的診斷方法，其特征在于， 使用根據預定期間的數據構筑的診斷模型求出類別，在產生新類別的情況下，確認成 套設備的運轉模式有無變化，檢索與檢測出新類別的時刻相同的運轉模式的期間，使用該 期間的運轉模式中的測量信號來構筑診斷模型，評價該診斷模型中有無新類別產生來進行 異常判定。13. 根據權利要求12所述的成套設備的診斷方法，其特征在于， 在不存在上述相同的運轉模式的期間的數據時，使用利用與診斷對象成套設備類似的 成套設備的設計信息制作的仿真信號來構筑診斷模型，評價該診斷模型中有無新類別產生 來進行異常判定。14. 根據權利要求13所述的成套設備的診斷方法，其特征在于， 使用模擬器來計算上述仿真信號，所述模擬器是利用調整參數和固定參數而生成對診 斷對象成套設備的特性進行模擬的仿真信號的模型，使用類似成套設備的運轉數據來決定 上述調整參數，根據診斷對象成套設備的設計信息來決定上述固定參數。
【文檔編號】G05B23/02GK105992977SQ201480064711
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2014年9月8日
【發明人】關合孝朗, 林喜治, 村上正博, 深井雅之
【申請人】株式會社日立制作所