JP7612465B2 - Delay time monitoring device, delay time monitoring program, and delay time monitoring method - Google Patents
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Description
本発明は、空気の供給開始又は供給停止の指令が発せられてから空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間を監視する遅れ時間監視装置、遅れ時間監視プログラム、及び、遅れ時間監視方法に関する。 The present invention relates to a delay time monitoring device, a delay time monitoring program, and a delay time monitoring method that monitor the delay time from when a command to start or stop air supply is issued until the air supply state reaches a specified state.
燃焼装置で空気の供給開始又は供給停止の指令が発せられてから前記空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間を監視することで、空気供給系統が正常であるかを確認するための技術が開発されている。特許文献1には、この遅れ時間が所定範囲から外れたときに、空気供給系統が不調であると判定する技術が開示されている。
A technology has been developed to check whether an air supply system is normal by monitoring the delay time from when a command to start or stop air supply is issued in a combustion device until the air supply state reaches a specified state.
上記特許文献1に記載の技術も有用であるが、当該技術は、遅れ時間が所定範囲から外れたときに空気供給系統が不調であると判定するのみで、遅れ時間の変化の傾向などが考慮されていない。従って、当該技術についても改良の余地がある。
The technology described in
本発明は、ユーザが空気供給系統の不調を適切に把握できる、遅れ時間監視装置、遅れ時間監視プログラム、及び、遅れ時間監視方法を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a delay time monitoring device, a delay time monitoring program, and a delay time monitoring method that allow users to properly understand malfunctions in the air supply system.
上記課題を解決するため、本発明の第1の観点に係る遅れ時間監視装置は、燃焼装置で空気の供給開始又は供給停止の指令が発せられてから前記空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間を取得するように構成された取得部と、前記取得部により取得された複数回分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を統計的に解析し、当該集合の統計データを第1統計データとして得るように構成された解析部と、前記第1統計データと、前記指令が複数回発せられたときの前記遅れ時間の集合の統計データとして用意された基準となる第2統計データとを比較し、比較結果を出力するように構成された比較部と、を備える。 To solve the above problem, the delay time monitoring device according to the first aspect of the present invention includes an acquisition unit configured to acquire the delay time from when a command to start or stop the supply of air is issued in a combustion device until the air supply state reaches a predetermined state, an analysis unit configured to statistically analyze a set of the delay times for each of the multiple commands acquired by the acquisition unit and obtain statistical data of the set as first statistical data, and a comparison unit configured to compare the first statistical data with second statistical data that serves as a reference and is prepared as statistical data of the set of delay times when the command is issued multiple times, and output the comparison result.
前記解析部は、前記取得部により取得された、前記燃焼装置の空気供給系統に不調が発生する前に発せられた前記複数回分と同回数分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を、前記第1統計データを得るときと同じ手法で統計的に解析し、当該集合の統計データを前記第2統計データとして得るように構成されている、ようにしてもよい。 The analysis unit may be configured to statistically analyze a set of delay times for the same number of commands issued before a malfunction occurred in the air supply system of the combustion device, acquired by the acquisition unit, using the same method as when the first statistical data was acquired, and to acquire the statistical data of the set as the second statistical data.
前記第1統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第1分布データを含み、前記第2統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第2分布データを含む、ようにしてもよい。 The first statistical data may include first distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class, and the second statistical data may include second distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class.
前記比較部は、第1軸を遅れ時間の階級とし、第2軸を遅れ時間の個数として、前記第1分布データと前記第2分布データとを互いに関連付けてグラフ化することで、前記第1統計データと前記第2統計データとを比較し、互いに関連付けられてグラフ化された前記第1分布データ及び前記第2分布データの各グラフを前記比較結果として出力する、ように構成されている、ようにしてもよい。 The comparison unit may be configured to compare the first statistical data with the second statistical data by graphing the first distribution data and the second distribution data in association with each other, with a first axis representing delay time classes and a second axis representing the number of delay times, and to output, as the comparison result, each graph of the first distribution data and the second distribution data in association with each other and graphed.
前記比較部は、前記第1統計データと前記第2統計データとの差に基づいて、前記燃焼装置の空気供給系統の不調の有無を推定し、推定の結果を前記比較結果として出力するように構成されている、ようにしてもよい。 The comparison unit may be configured to estimate the presence or absence of a malfunction in the air supply system of the combustion device based on the difference between the first statistical data and the second statistical data, and to output the result of the estimation as the comparison result.
前記第1統計データ及び前記第2統計データは、遅れ時間の平均値と、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布における最頻値と、前記分布における中央値と、のいずれかの統計量を含み、前記比較部は、前記第1統計データの前記統計量が前記第2統計データの前記統計量よりも大きい場合に、前記空気供給系統に不調があると推定し、その旨を前記推定の結果として出力する、ようにしてもよい。 The first statistical data and the second statistical data may include any one of the following statistical quantities: an average value of the delay time, a mode in a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class, and a median in the distribution; and the comparison unit may be configured to estimate that there is a malfunction in the air supply system when the statistical quantity of the first statistical data is greater than the statistical quantity of the second statistical data, and to output a result of the estimation to that effect.
本発明の第2の観点に係る遅れ時間監視プログラムは、コンピュータに、燃焼装置で空気の供給開始又は供給停止の指令が発せられてから前記空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された複数回分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を統計的に解析し、当該集合の統計データを第1統計データとして得る解析ステップと、前記第1統計データと、前記指令が複数回発せられたときの前記遅れ時間の集合の統計データとして用意された基準となる第2統計データとを比較し、比較結果を出力する比較ステップと、を実行させる。 The delay time monitoring program according to the second aspect of the present invention causes a computer to execute an acquisition step of acquiring the delay time from when a command to start or stop air supply is issued in a combustion device until the air supply state reaches a predetermined state, an analysis step of statistically analyzing a set of the delay times for each of the multiple commands acquired in the acquisition step and acquiring statistical data of the set as first statistical data, and a comparison step of comparing the first statistical data with second statistical data that is prepared as a reference for the statistical data of the set of delay times when the command is issued multiple times, and outputting the comparison result.
本発明の第3の観点に係る遅れ時間監視方法は、燃焼装置で空気の供給開始又は供給停止の指令が発せられてから前記空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間を監視する遅れ時間監視方法であって、複数回分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を統計的に解析し、当該集合の統計データを第1統計データとして得る解析ステップと、前記第1統計データと、前記指令が複数回発せられたときの前記遅れ時間の集合の統計データとして用意された基準となる第2統計データとを比較する比較ステップと、を有する。 The delay time monitoring method according to the third aspect of the present invention is a delay time monitoring method for monitoring the delay time from when a command to start or stop air supply is issued in a combustion device until the air supply state becomes a predetermined state, and includes an analysis step of statistically analyzing a set of the delay times for each of a plurality of the commands and obtaining statistical data of the set as first statistical data, and a comparison step of comparing the first statistical data with second statistical data that serves as a reference and is prepared as statistical data of the set of the delay times when the command is issued a plurality of times.
本発明によれば、ユーザが空気供給系統の不調を適切に把握できる。 The present invention allows users to properly understand malfunctions in the air supply system.
以下、本発明の実施形態及びその変形例について、図面を参照して説明する。 The following describes an embodiment of the present invention and its variations with reference to the drawings.
(実施形態)
図1に示すように、本発明の一実施形態に係る遅れ時間監視装置20は、燃焼システム10に使用される。遅れ時間監視装置20は、燃焼システム10の後述の燃焼装置30で空気の供給開始の指令が発せられてから空気の供給状態が所定の状態になるまでの遅れ時間Tdを監視する。ユーザは、この監視結果(後述の比較結果)を確認することで、空気供給系統60の不調の有無を確認する。「不調」とは、燃焼装置30が運転不可となる前の燃焼装置30が動作可能な程度の異常つまり軽度の異常をいう。
(Embodiment)
As shown in Fig. 1, a delay
燃焼システム10は、遅れ時間監視装置20の他、燃焼を行う燃焼装置30と、燃焼装置30を制御する燃焼制御装置70と、を備えている。以下、燃焼装置30及び燃焼制御装置70を先に説明してから遅れ時間監視装置20について説明する。
The
燃焼装置30は、燃焼機器40と、燃料供給系統50と、空気供給系統60と、制御モータMと、高開度位置センサHSと、低開度位置センサLSと、を備えている。
The
燃焼機器40は、燃焼室R内で燃料(ここでは、燃料ガス)を燃焼させる。燃焼機器40は、燃焼室Rを形成する燃焼炉41と、燃料を燃焼させて燃焼室R内を加熱するメインバーナ42と、燃料を燃焼させてメインバーナ42を点火するパイロットバーナ43と、パイロットバーナ43を点火する点火装置(イグナイター)44と、を備えている。点火装置44により点火されたパイロットバーナ43は、メインバーナ42の着火に使用される。このため、点火装置44は、メインバーナ42を着火するときに使用される装置ともいえる。点火装置44は、点火スパークを発生させる放電電極等のスパーク発生部44Aを備える。
The
燃焼機器40は、さらに、メインバーナ42及びパイロットバーナ43の火炎の活発度を検出する火炎検出器45と、燃焼室R内の温度を検出する温度センサ46と、を備えている。火炎の活発度は、火炎がどの程度活発に発生しているかを示す度合いであり、例えば、火炎の強さである。火炎検出器45のタイプは任意であるが、ここでは、メインバーナ42又はパイロットバーナ43の火炎から放射される電磁波(ここでは、紫外線とする)の強度を火炎の活発度として検出する。
The
図1に戻り、燃料供給系統50は、外部からの燃料を燃焼機器40に供給する。燃料供給系統50は、燃焼機器40に供給される燃料が流れる燃料流路51を備えている。燃料流路51は、外部から燃料が供給される主流路51Aと、主流路51Aが分岐した第1流路51Bおよび第2流路51Cと、を含む。第1流路51Bはメインバーナ42に接続され、第2流路51Cはパイロットバーナ43に接続されている。
Returning to FIG. 1, the
燃料供給系統50は、さらに、主流路51Aに設けられたガス圧スイッチ52と、第1流路51Bに設けられた安全遮断弁であるメインバルブ54A及び54Bと、第2流路51Cに設けられた安全遮断弁であるパイロットバルブ54C及び54Dと、を備える。ガス圧スイッチ52は、外部から供給される燃料の圧力が所定の圧力以上であるときにONとなるセンサである。メインバルブ54A及び54Bは、第1流路51Bを開閉する。パイロットバルブ54C及び54Dは、第2流路51Cを開閉する。燃料供給系統50は、主流路51Aに設けられた燃料流量調整用のダンパ55も備える。
The
空気供給系統60は、燃焼機器40に空気を供給する。空気供給系統60は、燃焼機器40に供給される空気が流れる空気流路61と、空気流路61に空気を供給する送風機62と、を備えている。空気流路61は、送風機62に接続された主流路61Aと、主流路61Aが分岐した第1流路61B及び第2流路61Cと、を備える。第1流路61Bは、メインバーナ42に接続されている。第2流路61Cは、パイロットバーナ43に接続されている。送風機62は、例えば、ファン、ブロワ、又は、コンプレッサであればよい。
The
空気供給系統60は、さらに、主流路61Aに設けられ、送風機62から送風される空気の風圧が所定の風圧以上であるときにONとなるセンサである風圧スイッチ63も備える。空気供給系統60は、さらに、主流路61Aに設けられた空気流量調整用のダンパ65を備える。
The
燃料又は空気流量調整用のダンパ55及び65は、制御モータMにより、リンケージして駆動され、燃料流路51及び空気流路61の開度を制御する。リンケージによる駆動により、ダンパ55及び65の各開度は、メインバーナ42に供給される燃料と空気との比である空燃比が所望の比率(燃焼に理想的な範囲の比率)を維持するように制御される。ダンパ55及び65の各開度によって、メインバーナ42に供給される燃料及び空気の量が調整され、これにより、各バーナの火炎の活発度が調整されることで、燃焼室Rを加熱する加熱温度が制御される。
The
高開度位置センサHSは、ダンパ55及び65の開度位置が所定の高開度位置へ達したことを検出する。低開度位置センサLSは、ダンパ55及び65の開度位置が所定の低開度位置へ達したことを検出する。各センサHS及びLSは、ダンパ55及び65の開度位置が高開度位置又は低開度位置に達したときにONとなる。
The high opening position sensor HS detects when the opening positions of the
燃焼制御装置70は、PLC(Programmable Logic Controller)、パーソナルコンピュータ等の各種のコンピュータからなる。燃焼制御装置70は、バーナコントローラとも呼ばれる。燃焼制御装置70は、ガス圧スイッチ52、風圧スイッチ63、高開度位置センサHS、及び、低開度位置センサLSなどの状態(ON/OFF)を監視する。燃焼制御装置70には、火炎検出器45及び温度センサ46などからの各種信号が入力される。燃焼制御装置70は、監視結果及び各種信号に基づいて、点火装置44、メインバルブ54A及び54B、パイロットバルブ54C及び54D、送風機62、及び、ダンパ55及び65などを制御する。
The
燃焼制御装置70は、メインバーナ42及びパイロットバーナ43を着火して燃料を燃焼させる燃焼シーケンスを実行して、燃焼装置30の運転を制御する。この燃焼シーケンスは、予め定められており、「スタートチェック」、「プレパージ」、「点火待ち」、「パイロット点火」、「パイロットオンリー」、「メイン着火」、「メイン安定」、「定常燃焼」といったサブシーケンスを含む。
The
図2に、燃焼装置30の起動から定常燃焼に至るまでの燃焼シーケンスのタイムチャートを示す。燃焼制御装置70は、外部から起動入力(チャートAのt1点)があると、空気供給系統60の送風機62に対して空気の供給開始指令(ここでは、動作開始のON信号)を発する(チャートBのt1点)。これを受けて送風機62は、ONして空気流路61への空気の送風を開始する。燃焼制御装置70は、空気の供給開始指令とともに、制御モータMに対して開方向への駆動指令も送る(チャートDのt1点)。開方向への駆動指令によりダンパ55及び65が開かれる。
Figure 2 shows a time chart of the combustion sequence from the start of the
その後、送風機62による送風の風圧が所定の風圧に達すると、風圧スイッチ63がONとなる(チャートCのt2点)。t1点からt2点までの期間P1が「スタートチェック」の時間帯である。風圧スイッチ63は、ONのときにON信号を燃焼制御装置70に供給する。燃焼制御装置70は、このON信号を受信したときに、風圧スイッチ63がONとなってことを認識する(他のスイッチ、センサのONも同様)。
After that, when the wind pressure of the air blown by the
期間P1は、空気供給系統60(ここでは送風機62)に対して空気の供給開始指令が発せられてから、空気の供給状態(ここでは風圧)が所定の状態(ここでは風圧が所定の風圧に達した状態)になることがセンサ(ここでは風圧スイッチ63)により検出されるまでの期間であり、上述した遅れ時間Tdでもある。燃焼制御装置70は、燃焼シーケンス実行時に、この遅れ時間Tdを計時する。
The period P1 is the period from when a command to start supplying air is issued to the air supply system 60 (here, the blower 62) until the sensor (here, the wind pressure switch 63) detects that the air supply state (here, the wind pressure) has reached a predetermined state (here, the state in which the wind pressure has reached a predetermined wind pressure), and is also the delay time Td mentioned above. The
燃焼制御装置70は、風圧スイッチ63がONとなり、かつ、高開度位置センサHSがダンパ55及び65の開度位置が高開度位置に達したことを検出してONとなると(チャートEのt3点)、この時点を起点としてプレパージ時間の計時を開始する。
When the
燃焼制御装置70は、プレパージ時間の経過後、制御モータMへ閉方向への駆動指令を送る(チャートDのt4点)。これにより、ダンパ55及び65が閉じる方向に動作する。t3点からt4点までの期間P2が「プレパージ」の時間帯である。
After the pre-purge time has elapsed, the
燃焼制御装置70は、低開度位置センサLSがダンパ55及び65の開度位置が低開度位置に達したことを検出してONになると(チャートFのt5点)、所定の待ち時間の経過後、パイロットバルブ54C及び54Dを開とし(チャートGのt6点)、点火装置44を作動させる(チャートHのt6点)。これらにより、パイロットバーナ43への燃料供給が開始され、点火装置44の作動によって発生する点火スパークによりパイロットバーナ43が点火される。所定の待ち時間は、例えば、低開度位置の検出後、燃料の供給が開始されて、ガス圧スイッチ52がONとなるまでの時間などである。t4点からt6点までの期間P3が「点火待ち」の時間帯である。この実施の形態では、空気供給系統60から燃料の燃焼に必要な空気もパイロットバーナ43に供給される。パイロットバーナ43は、周囲の空気により点火するように構成されてもよい。
When the low opening position sensor LS detects that the opening position of the
パイロットバーナ43の点火は、火炎検出器45により検出される。火炎検出器45は、パイロットバーナ43の火炎の活発度を示す検出信号を燃焼制御装置70に出力する。燃焼制御装置70は、検出信号が示す火炎の活発度が所定の第1閾値を超えたと判別したときに、パイロットバーナ43の点火を検出する。ここでは、チャートIに示すように、t7点でパイロットバーナ43が点火され、この点火が検出されたものとする。
The ignition of the
燃焼制御装置70は、パイロットバーナ43の点火を検出した場合、点火装置44の作動つまり点火スパークの発生を終了させる(チャートHのt8点)。点火装置44を差動させているt6点からt8点までの期間P4が「パイロット点火」の時間帯である。
When the
燃焼制御装置70は、パイロットバーナ43の点火を検出して点火装置44の作動を終了させたあと、t9点までの所定期間の間待機する。この所定期間つまりt8点からt9点までの期間P5がパイロットバーナ43を単独で燃焼させる「パイロットオンリー」の時間帯である。燃焼制御装置70は、上記所定期間中に、火炎検出器45からの検出信号に基づく火炎の活発度が所定の強さ以下となったときに、パイロットバーナ43が失火したとして燃焼シーケンスを中止する。
After detecting the ignition of the
上記所定期間の経過後、燃焼制御装置70は、メインバルブ54A及び54Bを開とする(チャートJのt9点)。メインバルブ54A及び54Bが開となることで、すでに空気供給系統60から空気が供給されているメインバーナ42への燃料の供給が開始され、メインバーナ42は、パイロットバーナ43の火炎を種火として着火する。火炎検出器45は、メインバーナ42及びパイロットバーナ43の各火炎の活発度の和を示す検出信号を燃焼制御装置70に出力する。燃焼制御装置70は、検出信号が示す火炎の活発度の和が所定の第2閾値を超えたと判別したときに、メインバーナ42が着火したと判別する。ここでは、チャートKに示すように、t10点でメインバーナ42が着火され、この着火が検出されたものとする。
After the above-mentioned predetermined period has elapsed, the
燃焼制御装置70は、メインバーナ42の着火を検出すると、パイロットバルブ54C及び54Dを閉じて、パイロットバーナ54の燃焼を終了させる(チャートG及びIのt11点参照)。t9点からt11点までの期間P6がメインバーナ42を着火する「メイン着火」の時間帯である。
When the
燃焼制御装置70は、メインバーナ42の着火を検出してパイロットバルブ54C及び54Dを閉じたあと、t12点までの所定期間の間待機する。この所定期間つまりt11点からt12点までの期間P7がメインバーナ42を単独で燃焼させる「メイン安定」の時間帯である。燃焼制御装置70は、前記の所定期間中に、火炎の活発度が所定の強さ以下となったときに、メインバーナ42が失火したとして燃焼シーケンスを中止する。
After detecting the ignition of the
燃焼制御装置70は、上記の所定期間の待機後、温度センサ46から供給される検出信号が示す燃焼室R内の温度をフィードバック値として、当該温度が目標値となるように、制御モータMをフィードバック制御することを開始する(チャートDのt12点)。t12点以降は、メインバーナ42を定常燃焼させる「定常燃焼」の期間である。定常燃焼でのフィードバック制御の具体的方法は任意であるが、例えば、比例制御(P制御)、比例・積分制御(PI制御)、又は、比例・積分・微分制御(PID制御)が採用される。
After waiting for the above-mentioned predetermined period, the
燃焼制御装置70は、上記一連の燃焼シーケンスを実行するごとに計測する遅れ時間Tdを遅れ時間監視装置20に出力する。
The
次に遅れ時間監視装置20について説明する。遅れ時間監視装置20は、燃焼制御装置70からの遅れ時間Tdを監視する処理を行う。遅れ時間監視装置20は、パーソナルコンピュータ等の各種のコンピュータを含んで構成されている。遅れ時間監視装置20は、図3に示すように、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ21と、プロセッサ21のメインメモリとして機能するRAM(Random Access Memory)22と、プロセッサにより実行する遅れ時間監視プログラムを記憶する不揮発性の記憶装置23と、を備える。記憶装置23には、後述の遅れ時間群、直近統計データ、基準統計データも記憶する。遅れ時間監視装置20は、さらに、後述の各種画面を表示するディスプレイ24と、ユーザにより操作される操作装置25と、プロセッサ21が燃焼制御装置70と通信を行うための通信モジュール26と、を備える。
Next, the delay
この実施の形態では、プロセッサ21は、記憶装置23に記憶された遅れ時間監視プログラムを実行することにより、図4に示す、取得部21A、解析部21B、及び、比較部21Cとして動作する。
In this embodiment, the
取得部21Aは、燃焼制御装置70と通信モジュール26を介して通信し、燃焼シーケンスが実行されるたびに燃焼制御装置70から出力される遅れ時間Tdを取得し、記憶装置23に格納する。例えば、取得部21Aは、遅れ時間Tdを取得するたびに、図5に示す遅れ時間格納処理を実行する。
The
取得部21Aは、図5の遅れ時間格納処理において、燃焼制御装置70から取得した遅れ時間Tdを、図6に示す記憶装置23に設けられた0~49番目の記憶領域のうちのN番目(初期値は0)の記憶領域に格納する(ステップS11)。その後、取得部21Aは、Nが49であるか判別し(ステップS12)、Nが49でない場合(No)、Nに1を加算する(ステップS13)。取得部21Aは、Nが49である場合(ステップS12;Yes)、Nを0に初期化する(ステップS14)。このような一連の処理により、図6に示すように、N=0~49の50個の遅れ時間Tdが記憶装置23に格納されると、その後に得られる遅れ時間Tdは、N=0から上書きされていく。これにより、記憶装置23には、最新50回の燃焼シーケンスそれぞれで発せられた空気の供給開始の指令それぞれに対する最新50個の遅れ時間Tdが常に格納される。この50個の遅れ時間Tdのデータ群が遅れ時間群である。
In the delay time storage process of FIG. 5, the
図4に戻り、解析部21Bは、燃焼装置30の製造後の初期の時期において、記憶装置23に記憶されている遅れ時間群を構成するN=0~49の遅れ時間Tdの集合を統計的に解析し、この解析で得られる当該集合の統計データを基準統計データとして得る。
Returning to FIG. 4, the
解析部21Bは、燃焼装置30の製造後、最初の稼働開始から図7に示す基準統計データ生成処理を開始することで、基準統計データを得る。図7に示す基準統計データ生成処理において、解析部21Bは、まず、記憶装置23のN=0~49の各記憶領域を監視し、これら全てに遅れ時間Tdが格納されるまで待機する(ステップS21)。N=0~49の各記憶領域に遅れ時間Tdが格納されたとき(ステップS21;Yes)、解析部21Bは、これら記憶領域それぞれから50個の遅れ時間Tdの集合を読み出す(ステップS22)。その後、解析部21Bは、読み出した50個の遅れ時間Tdの集合を統計的に解析し(ステップS23)、この解析により得られる遅れ時間Tdの集合の統計データを基準統計データとして記憶装置23に格納する(ステップS24)。
After the
ステップS24の統計的な解析では、図8にその結果を示すように、予め設定された同じ階級に属する遅れ時間Tdの個数を度数としてカウントする。基準統計データは、図8に示すような、遅れ時間Tdの階級それぞれに属する遅れ時間Tdの個数の分布を示す分布データを含む。当該分布データを、以下では基準分布データともいう。基準分布データは、後述の直近分布データとの比較の基準となる。前記の階級は、遅れ時間Tdの値そのものであってもよい。例えば、遅れ時間Tdが、1m秒単位で特定され、小数点以下は四捨五入される場合、遅れ時間Tdがとることができる、1m秒,2m秒,3m秒・・・の各数値を、遅れ時間Tdの階級として扱ってもよい。この場合、正確には、0.5以上1.5未満の範囲などが階級といえ、前記の1,2,3・・・は階級値ともいえる。 In the statistical analysis of step S24, the number of delay times Td belonging to the same preset class is counted as a frequency, as shown in FIG. 8. The reference statistical data includes distribution data showing the distribution of the number of delay times Td belonging to each class of delay times Td, as shown in FIG. 8. The distribution data is also referred to as reference distribution data below. The reference distribution data is a standard for comparison with the most recent distribution data described below. The class may be the value of the delay time Td itself. For example, when the delay time Td is specified in units of 1 ms and is rounded off to the nearest whole number, each of the values of 1 ms, 2 ms, 3 ms, etc. that the delay time Td can take may be treated as a class of the delay time Td. In this case, to be precise, a range of 0.5 to 1.5 can be considered a class, and the above 1, 2, 3, etc. can be considered as class values.
図8に示す基準分布データを、横軸を遅れ時間Tdの階級、縦軸を遅れ時間Tdの個数(度数)としてグラフ化すると、図9に示すようなグラフ(度数折れ線)となる。なお、図9のグラフの黒丸は階級の階級値に付されている。図9のように、基準分布データのグラフは、横軸方向の幅の狭いつまり標準偏差の小さいガウシアン分布を有する。 When the reference distribution data shown in FIG. 8 is graphed with the horizontal axis representing the classes of delay time Td and the vertical axis representing the number (frequency) of delay times Td, a graph (frequency line) like that shown in FIG. 9 is obtained. Note that the black circles in the graph in FIG. 9 represent the class values. As shown in FIG. 9, the graph of the reference distribution data has a Gaussian distribution with a narrow width in the horizontal axis direction, i.e., a small standard deviation.
図7に示す基準統計データ生成処理は、燃焼装置30の製造後の動作テスト前から開始されてもよいし、動作テストの終了後の燃焼装置30の本稼働に入ってから開始されてもよい。前記の製造には、燃焼装置30、特に、空気供給系統60を補修、修理、改造、交換することで、当該燃焼装置30又は空気供給系統60が新しくなることも含む。また、基準統計データ生成処理は、ユーザが基準統計データを登録したいと考えた任意のタイミングで開始されてもよい。この場合、ユーザは、操作装置25を介してその旨を指示する。基準統計データ生成処理は、空気供給系統60に不調が発生していない時期に実行されればよい。
The reference statistical data generation process shown in FIG. 7 may be started before an operational test after the manufacture of the
図4に戻り、解析部21Bは、基準統計データが得られた後の任意のタイミングで、そのときに記憶装置23に記憶されている遅れ時間群を構成する遅れ時間Tdの集合を取得する。この集合は、直近に実行された50回分であり、基準統計データを生成する際と同じ回数分の燃焼シーケンスでの空気の供給開始の指令それぞれに対する遅れ時間Tdの集合である。解析部21Bは、遅れ時間Tdの集合を統計的に解析し、この解析で得られる当該集合の統計データを直近統計データとして得て記憶装置23に格納する。直近統計データは、基準統計データとの比較に使用される。なお、直近基準データと基準統計データの生成に使用される遅れ時間Tdの数は、50個に限らず任意である。ユーザは、この比較の結果に基づいて、空気供給系統60に不調が発生しているかを検討する。そこで、ユーザは、空気供給系統60に不調が発生しているかの検討をしたいときに、前記の比較の指示を操作装置25に入力する。この入力を受けて解析部21Bは、前記統計的な解析を行い、直近統計データを得る。
Returning to FIG. 4, the
解析部21Bは、例えば、図7に示す基準統計データ生成処理のステップS22~S24と同様の処理を行うことで、基準統計データを得るときと同じ手法の解析により、直近統計データを得て記憶装置23に格納する。直近統計データは、基準統計データと同様、遅れ時間Tdの階級それぞれに属する遅れ時間Tdの個数の分布を示す分布データ(図8も参照)を含む。この分布データを以下では直近分布データともいう。
The
図4に戻り、比較部21Cは、記憶装置23に直近統計データが記録されたことを契機として、直近統計データ及び基準統計データを記憶装置23から読み出し、これらを比較し、比較結果を出力する処理を行う。
Returning to FIG. 4, when the most recent statistical data is recorded in the
比較部21Cは、ここでは、図10~図12に模式的に示すように、横軸を振幅の階級(階級値)とし、縦軸を度数として、直近統計データの直近分布データと、基準統計データの基準分布データと、を互いに関連付けてグラフ化する。このグラフ化により、直近統計データと基準統計データとが比較される。ここでは、共通の座標平面に、直近分布データと基準分布データとが重畳してグラフ化されていることで、両者が互いに関連付けてグラフ化されている。比較部21Cは、グラフ化した直近分布データ及び基準分布データの各グラフの画像(図10~図12のような画像)を、直近統計データと基準統計データとの比較結果としてディスプレイ24に出力し、当該グラフをディスプレイ24に表示する。
As shown in Figs. 10 to 12, the
空気供給系統60に不調が生じていないとき(不調が生じる前)、直近分布データのグラフと基準分布データのグラフとは、図10に示すように、ほぼ重なる。他方、空気供給系統60に不調が生じているときの両グラフは、図11及び図12に示すようにずれる。なお、不調が進行すると、両グラフのずれは大きくなっていく。ユーザは、ディスプレイ24に表示された比較結果を確認することで、空気供給系統60に不調が生じているか否かを視覚的に容易に確認できる。
When there is no malfunction in the air supply system 60 (before the malfunction occurs), the graph of the most recent distribution data and the graph of the reference distribution data almost overlap, as shown in FIG. 10. On the other hand, when there is a malfunction in the
図11では、直近分布データのグラフが、基準分布データのグラフに比べて、全体的に遅れ時間Tdが長い方向にシフトしている。このように遅れ時間Tdが非異常時に比べ長くなっている傾向がある場合、空気供給系統60の送風機62の吸気口の目詰まり、又は、空気流路61を形成している配管からの空気漏れ等が生じている可能性がある。図11のような比較結果を確認したユーザは、空気供給系統60に不調が生じていることを確認でき、その不調が前記の目詰まり又は空気漏れ等であると推定できる。なお、目詰まり又は空気漏れ等の発生により、図12に示すように、直近分布データのグラフの方が基準分布データのグラフよりも、最頻値は変わらないが、中央値及び平均値は長くなることもある。図12のような比較結果を確認したユーザも、空気供給系統60に不調が生じていることを確認でき、その不調が前記の目詰まり又は空気漏れ等であると推定できる。
In FIG. 11, the graph of the most recent distribution data is shifted in the direction of a longer delay time Td overall compared to the graph of the reference distribution data. If the delay time Td tends to be longer than when there is no abnormality, there is a possibility that the intake of the
以上のように、ユーザは、直近分布データのグラフと基準分布データのグラフとを見比べることで、両グラフが異なっていれば、空気供給系統60に不調が生じている旨を把握できる。本実施形態では、直近分布データと基準分布データとが、遅れ時間Tdの集合の統計的な解析により得られており、遅れ時間Tdの変化の傾向つまり、空気供給系統60の不調の傾向は、直近分布データと基準分布データとの比較結果(両グラフのずれ)に反映されやすい。従って、ユーザは、比較結果を確認することで、空気供給系統60の不調を早期に把握できる。また、空気供給系統60の不調に由来しない突発的な事象により遅れ時間Tdが大きく変化したとしても、この影響が統計的解析により軽減されるので、ユーザは、空気供給系統60の不調の有無を高い確度で把握できる。以上のように、本実施の形態によれば、ユーザは、比較結果つまり、直近分布データ及び基準分布データの各グラフを見ることにより、空気供給系統60の不調を適切に(ここでは早期に又は高い確度で)把握することができる。
As described above, by comparing the graph of the most recent distribution data with the graph of the reference distribution data, if the two graphs are different, the user can know that the
空気供給系統60の不調は、徐々に深刻となっていく。遅れ時間Tdは、不調の深刻度が増すにつれて徐々に長くなる傾向にある。従来のように、遅れ時間Tdを統計的に解析せずに閾値と比較して不調を検出する場合、閾値によっては、空気供給系統60に不調が深刻になってからでないと不調が検出されない場合がある。この実施の形態では、統計的な解析を用いて不調をユーザに把握させるので、このような不都合は生じない。
Malfunctions in the
送風機62の吸気口の目詰まり、空気流路61を形成している配管からの空気漏れ等の空気供給系統60の不調は、燃料と空気との比である空燃比の乱れにもつながる。従って、ユーザが、直近分布データ及び基準分布データの各グラフを確認して、空気供給系統60の不調を早期に把握して対処することで、空燃比の乱れを早期に解消できる。これにより、燃焼効率の悪い状態が続くことが抑制される。
Malfunctions in the
上記実施の形態では、比較結果として、直近分布データ及び基準分布データの各グラフを表示することにより、ユーザは、直近分布データと基準分布データとの差を直観的に把握しやすい。このため、空気供給系統60のメンテンナンスの効率化が図られる。
In the above embodiment, by displaying graphs of the most recent distribution data and the reference distribution data as the comparison results, the user can easily intuitively grasp the difference between the most recent distribution data and the reference distribution data. This makes it possible to efficiently maintain the
本実施形態での直近統計データと比較される基準統計データは、例えば、燃焼シーケンスが複数回実行されたときつまり空気の供給開始の指令が複数回発せられたときの遅れ時間Tdの集合の統計データとして用意された、前記比較の基準となるデータであればよい。このため、基準統計データは、燃焼装置30と同型の燃焼装置を用いた実験の結果などから求められ予め用意されたデータであってもよいが、この実施の形態では、燃焼装置30で実際に実行された燃焼シーケンスで測定された遅れ時間Tdの集合に基づいて基準統計データが用意される。これにより、複数生産される燃焼装置30の個々の癖を反映した基準統計データが得られるので、ユーザは、燃焼装置30の不調をより適切に把握できる。
In this embodiment, the reference statistical data to be compared with the most recent statistical data may be, for example, data prepared as a set of statistical data of delay times Td when the combustion sequence is executed multiple times, i.e., when a command to start supplying air is issued multiple times, and serves as a basis for the comparison. For this reason, the reference statistical data may be data obtained in advance from the results of experiments using a combustion device of the same type as the
(変形例)
上記実施の形態の構成は、任意に変更可能である。以下変形例を例示する。各変形例は、少なくとも一部同士組み合わせることもできる。
(Modification)
The configuration of the above embodiment can be modified as desired. Modifications are shown below as examples. Each modification can be combined with at least a portion of the others.
(変形例1)
燃焼装置30の構成は、任意である。例えば、燃焼装置30は、パイロットバーナ43がないメインバーナ42のみを有するタイプであってもよい。また、燃焼装置30は、パイロットバーナ43を常時点火させた状態としてもよい。この場合、メインバーナ42用の火炎検出器と、パイロットバーナ43用の火炎検出器と、を用意するとよい。
(Variation 1)
The configuration of the
(変形例2)
比較部21Cは、縦軸を遅れ時間Tdの階級とし、横軸を遅れ時間Tdの個数として、直近統計データの直近分布データと、基準統計データの基準分布データと、を互いに関連付けてグラフ化してもよい。関連付けてグラフ化する手法は、上記のように、縦軸及び横軸を共通にした座標平面で各グラフを重畳する方法に限定されない。例えば、座標軸のスケールを共通とした異なる座標平面それぞれに各グラフがあらわされてもよい。このように、関連付けてグラフ化する手法は、例えば、ユーザが各分布データを比較可能な手法でグラフ化する手法であればよい。両データを関連付けたグラフ化により、ユーザは空気供給系統60の不調の有無を容易に把握することができる。
(Variation 2)
The
(変形例3)
上記統計的な解析の対象の遅れ時間Tdの集合のうち、突発的に異常な数値の遅れ時間Tdについては、解析対象から除外してもよい。
(Variation 3)
Among the set of delay times Td that are the subject of the statistical analysis, delay times Td that suddenly have abnormal values may be excluded from the analysis.
(変形例4)
比較部21Cは、直近分布データと基準分布データの各値を併記した画像を出力してもよい。このような数値でも、ユーザは空気供給系統60の不調を容易に把握することができる。直近統計データ及び基準統計データは、平均値、最頻値、中央値等の各種統計量を含んでもよく、比較部21Cは、直近分布データと基準分布データとのそれぞれの各統計量を併記した画像を出力してもよい。
(Variation 4)
The
(変形例5)
解析部21Bは、例えば、記憶装置23に新たな遅れ時間Tdが格納されるたびに、最新の直近統計データを生成してもよい。比較部21Cは、図13に示すように、基準統計データと直近統計データとのそれぞれの差に基づいて、燃焼装置30の不調の有無を推定し(ステップS31)、不調ありの場合(ステップS32;Yes)、その旨の推定結果を比較結果として出力してもよい(ステップS33)。比較部21Cは、不調なしの場合(ステップS32;No)、その旨の比較結果を出力しなくてもよいし、出力してもよい。
(Variation 5)
The
解析部21Bは、直近統計データ及び基準統計データの少なくとも一部として、遅れ時間Tdの平均値と、遅れ時間Tdの階級それぞれに属する遅れ時間Tdの個数の分布(上記分布データ)における最頻値と、前記分布つまり分布データにおける中央値と、のいずれかの統計量を得てもよい。
The
図11及び図12のように、前記3つの統計量のうちのいずれかにおいて、直近統計データの方が基準統計データよりも高ければ(その差が所定の閾値以上である場合を含む)、空気供給系統60に不調の傾向があることがわかる。そこで、比較部21Cは、直近統計データの前記平均値が、基準統計データの前記平均値よりも高い場合に、空気供給系統60に不調があることを推定し、その旨を推定の結果として出力してもよい。比較部21Cは、直近統計データの前記最頻値が、基準統計データの前記最頻値よりも高い場合に、空気供給系統60に不調があることを推定し、その旨を推定の結果として出力してもよい。比較部21Cは、直近統計データの前記中央値が、基準統計データの前記中央値よりも高い場合に、空気供給系統60に不調があることを推定し、その旨を推定の結果として出力してもよい。比較部21Cは、空気供給系統60に不調がある旨を出力する場合、例えば、その旨の情報をディスプレイ24に表示する。このような情報としては、例えば、「空気供給系統が不調です」、「空気供給系統に不調の傾向があります」などのメッセージが挙げられる。
11 and 12, if the most recent statistical data is higher than the reference statistical data in any of the three statistical quantities (including the case where the difference is equal to or greater than a predetermined threshold), it is found that the
上述のように、遅れ時間Tdの変化の傾向つまり、空気供給系統60の不調の傾向は、直近分布データと基準分布データとの比較結果に反映されやすい。従って、比較部21Cによる上記推定により、比較部21Cは、空気供給系統60に不調が生じていることを早期に検出できる。また、空気供給系統60の不調に由来しない突発的な事象により遅れ時間Tdが大きく変化したとしても、この影響が統計的解析により軽減されるので、比較部21Cは、空気供給系統60の不調の有無を高い確度で推定できる。そして、ユーザは比較部21Cによる推定の結果により、空気供給系統60の不調を適切に把握することができる。
As described above, the tendency of changes in the delay time Td, that is, the tendency of malfunction of the
(変形例6)
上述した実施の形態では、空気供給系統60(送風機62)に対して空気の供給開始の指令が発せられてから、当該空気の供給状態が所定の状態になるまで(風圧スイッチ63がONとなるまで)の遅れ時間Tdの集合を統計的解析等の処理対象としている。この処理対象を、前記の遅れ時間Tdに加えて又は代えて、空気供給系統60(送風機62)に対して発せられる空気の供給停止の指令(ここでは、送風機62に対するOFF信号など)の発令タイミングから始まる遅れ時間Td2としてもよい。供給停止指令は、燃焼シーケンスの終了時などに燃焼制御装置70から空気供給系統60に供給される。遅れ時間Td2は、送風機62がOFFとなり空気の供給量が少なくなって、風圧スイッチ63がOFFとなるまでの期間である。取得部21A、解析部21B、及び、比較部21Cは、遅れ時間Td2についても、遅れ時間Tdと同様の処理を行う。送風機62の停止後には、ファンが惰性で回り続けるなど、空気の供給開始時とは異なった挙動があるため、不調の現れ方が違う可能性がある。このような変形例においても、上記で説明したのと同様の効果が適宜得られる。
(Variation 6)
In the above-described embodiment, a set of delay times Td from when a command to start supplying air is issued to the air supply system 60 (blower 62) until the supply state of the air becomes a predetermined state (until the
(変形例7)
風圧スイッチ63は、上記実施形態では空気流量調整用のダンパ65の上流に設けているが、空気流量調整用のダンパ65の下流に設けるようにしてもよい。このようにすると、ダンパ65の不調も把握の対象となる。
(Variation 7)
In the above embodiment, the
(変形例8)
また、上述した実施形態では、空気の供給状態(送風状態)が所定の状態に達したタイミングとして、送風機62からの空気の風圧が所定値に達したことを風圧スイッチ63が検出したタイミングが採用されている。この変形例として、風圧スイッチ63に加えて又は代えて空気の流量を検出するセンサである流量計を設けてもよい。この場合、燃焼制御装置70は、送風機62から送られる空気の流量を流量計で検出し、検出した流量が所定値に達したタイミングを、前記空気の供給状態が所定の状態に達したタイミングとし、遅れ時間Td又はTd2の計測を終了してもよい。
(Variation 8)
In the above-described embodiment, the timing when the air supply state (blowing state) reaches a predetermined state is determined by detecting that the wind pressure of the air from the
(変形例9)
解析部21Bによる統計的な解析の具体的方法、及び、比較部21Cによる直近統計データと基準統計データとの比較の具体的方法は、任意である。上記のように、遅れ時間Td(又はTd2)の変化の傾向つまり、空気供給系統60の不調の傾向は、直近分布データと基準分布データとの比較結果に反映されやすい。従って、ユーザは、比較結果を確認することで、空気供給系統60の不調を早期に把握できる。また、空気供給系統60の不調に由来しない突発的な事象により遅れ時間Tdが大きく変化したとしても、この影響が統計的解析により軽減されるので、ユーザは、空気供給系統60の不調の有無を高い確度で把握できる。以上のように、本実施の形態によれば、ユーザは、空気供給系統60の不調を適切に(ここでは早期に又は高い確度で)把握することができる。
(Variation 9)
The specific method of statistical analysis by the
(変形例10)
火炎の活発度は、火炎検出器45で起こる放電の単位時間当たりの放電回数により示されてもよい。火炎の活発度が大きい、例えば、紫外線強度が大きい場合、単位時間中の放電回数は多くなる。つまり、放電回数の増加は、上記でのフレーム電圧の電圧値の増加に対応する。このような場合、燃焼制御装置70に、当該放電回数をカウントするカウント部及びカウントする期間を計測する計測部を設けるとよい。
(Variation 10)
The flame activity may be indicated by the number of discharges per unit time that occur in the flame detector 45. When the flame activity is high, for example when the ultraviolet ray intensity is high, the number of discharges per unit time increases. In other words, an increase in the number of discharges corresponds to an increase in the voltage value of the flame voltage described above. In such a case, it is preferable to provide the
(変形例11)
遅れ時間監視装置20のハードウェア構成は任意である。取得部21A、解析部21B、及び、比較部21Cは、それぞれ、一以上のコンピュータ又は制御回路(ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又は、FPGA(Field-Programmable Gate Array)など)から構成されてもよい。前記各部21A~21Cのうちの少なくとも一部は、燃焼制御装置70が備えてもよい。遅れ時間監視装置20は、サーバコンピュータ、クラウドコンピュータ等であってもよい。比較結果の出力先は、ユーザ端末などのディスプレイであってもよい。比較結果の出力先は、プリンタ、記憶媒体、ネットワーク、他のコンピュータ等であってもよい。遅れ時間監視装置20などの各装置は、装置の構成要素が一つの筐体にまとめられた装置の他、装置の構成要素が複数の筐体に分散して収容されたシステムを含む。
(Modification 11)
The hardware configuration of the delay
(遅れ時間監視方法)
上記遅れ時間監視装置20が実行する処理により、統計的な解析、及び、直近統計データと基準統計データとの比較を行う遅れ時間監視方法が行われているが、当該方法の少なくとも一部は、遅れ時間監視装置20以外の物又は人により行われてもよい。ユーザは、直近統計データと基準統計データとの比較で得られる比較結果を確認することで、上記のように、空気供給系統60の不調を適切に把握できる。
(Delay time monitoring method)
The delay time monitoring method includes a process executed by the delay
(本発明の範囲)
以上、実施形態及び変形例を参照して本発明を説明したが、本発明は、上記実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、本発明には、本発明の技術思想の範囲内で当業者が理解し得る、上記実施形態及び変形例に対する様々な変更が含まれる。上記実施形態及び変形例に挙げた各構成は、矛盾の無い範囲で適宜組み合わせることができる。
(Scope of the present invention)
Although the present invention has been described above with reference to the embodiments and modifications, the present invention is not limited to the above embodiments and modifications. For example, the present invention includes various modifications to the above embodiments and modifications that can be understood by a person skilled in the art within the scope of the technical concept of the present invention. The configurations listed in the above embodiments and modifications can be appropriately combined within a range without contradiction.
10…燃焼システム、20…遅れ時間監視装置、21…プロセッサ、21A…取得部、21B……解析部、21C…比較部、23…記憶装置、25…操作装置、40…燃焼機器、42…メインバーナ、43…パイロットバーナ、44…点火装置、45…火炎検出器、50…燃料供給系統、60…空気供給系統、61…空気流路、62…送風機、63…風圧スイッチ、70…燃焼制御装置。 10...combustion system, 20...delay time monitoring device, 21...processor, 21A...acquisition unit, 21B...analysis unit, 21C...comparison unit, 23...storage device, 25...operation device, 40...combustion equipment, 42...main burner, 43...pilot burner, 44...ignition device, 45...flame detector, 50...fuel supply system, 60...air supply system, 61...air flow path, 62...blower, 63...air pressure switch, 70...combustion control device.
Claims (6)
前記取得部により取得された複数回分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を統計的に解析し、当該集合の統計データを第1統計データとして得るように構成された解析部と、
前記第1統計データと、前記指令が複数回発せられたときの前記遅れ時間の集合の統計データとして用意された基準となる第2統計データとを比較し、比較結果を出力するように構成された比較部と、を備え、
前記第1統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第1分布データを含み、
前記第2統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第2分布データを含み、
前記比較部は、
第1軸を遅れ時間の階級とし、第2軸を遅れ時間の個数として、前記第1分布データと前記第2分布データとを互いに関連付けてグラフ化することで、前記第1統計データと前記第2統計データとを比較し、
互いに関連付けられてグラフ化された前記第1分布データ及び前記第2分布データの各グラフを前記比較結果として出力する、ように構成されている、
遅れ時間監視装置。 An acquisition unit configured to acquire a delay time from when a command to start or stop supplying air is issued in the combustion device until the supply state of the air becomes a predetermined state;
an analysis unit configured to statistically analyze a set of the delay times for each of the multiple commands acquired by the acquisition unit, and obtain statistical data of the set as first statistical data;
a comparison unit configured to compare the first statistical data with second statistical data that is prepared as a reference statistical data of a set of delay times when the command is issued a plurality of times, and to output a comparison result ;
The first statistical data includes first distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class,
The second statistical data includes second distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class,
The comparison unit is
a first axis representing the delay time class and a second axis representing the number of delay times, the first distribution data and the second distribution data being correlated with each other and graphed, thereby comparing the first statistical data and the second statistical data;
and outputting, as the comparison result, each graph of the first distribution data and the second distribution data graphed in association with each other.
Delay time monitoring device.
請求項1に記載の遅れ時間監視装置。 The analysis unit is configured to statistically analyze a set of delay times for the same number of commands as the multiple commands issued before a malfunction occurred in the air supply system of the combustion device, which are acquired by the acquisition unit, using the same method as that used to acquire the first statistical data, and to acquire the statistical data of the set as the second statistical data.
2. The delay time monitoring device according to claim 1.
請求項1又は2に記載の遅れ時間監視装置。 The comparison unit is configured to estimate the presence or absence of a malfunction in the air supply system of the combustion device based on a difference between the first statistical data and the second statistical data, and output a result of the estimation as the comparison result.
3. The delay time monitoring device according to claim 1 or 2 .
前記比較部は、前記第1統計データの前記統計量が前記第2統計データの前記統計量よりも大きい場合に、前記空気供給系統に不調があると推定し、その旨を前記推定の結果として出力する、
請求項3に記載の遅れ時間監視装置。 the first statistical data and the second statistical data include any one of statistics of an average value of delay times, a mode in a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class, and a median in the distribution,
When the statistical amount of the first statistical data is greater than the statistical amount of the second statistical data, the comparison unit estimates that there is a malfunction in the air supply system and outputs a result of the estimation to that effect.
4. The delay time monitoring device according to claim 3 .
複数回分の前記指令それぞれに対する前記遅れ時間の集合を統計的に解析し、当該集合の統計データを第1統計データとして得る解析ステップと、
前記第1統計データと、前記指令が複数回発せられたときの前記遅れ時間の集合の統計データとして用意された基準となる第2統計データとを比較する比較ステップと、を有し、
前記第1統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第1分布データを含み、
前記第2統計データは、遅れ時間の階級それぞれに属する遅れ時間の個数の分布を示す第2分布データを含み、
前記比較ステップでは、第1軸を遅れ時間の階級とし、第2軸を遅れ時間の個数として、前記第1分布データと前記第2分布データとを互いに関連付けてグラフ化することで、前記第1統計データと前記第2統計データとを比較する、
遅れ時間監視方法。 A delay time monitoring method for monitoring a delay time from when a command to start or stop supplying air is issued in a combustion device until a supply state of the air reaches a predetermined state, comprising:
an analysis step of statistically analyzing a set of the delay times for each of the multiple commands and obtaining statistical data of the set as first statistical data;
a comparison step of comparing the first statistical data with second statistical data that serves as a reference and is prepared as statistical data of a set of the delay times when the command is issued a plurality of times,
The first statistical data includes first distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class,
The second statistical data includes second distribution data indicating a distribution of the number of delay times belonging to each delay time class,
In the comparing step, the first distribution data and the second distribution data are graphed in association with each other, with a first axis representing the class of delay times and a second axis representing the number of delay times, thereby comparing the first statistical data and the second statistical data.
Delay time monitoring method.
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| JPH1122967A (en) * | 1997-07-02 | 1999-01-26 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Combustion control device for forced exhaust water heater |
-
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