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JPH061206B2 - Plant equipment diagnosis system - Google Patents
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JPH061206B2 - Plant equipment diagnosis system - Google Patents

Plant equipment diagnosis system

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Publication number
JPH061206B2
JPH061206B2 JP63288855A JP28885588A JPH061206B2 JP H061206 B2 JPH061206 B2 JP H061206B2 JP 63288855 A JP63288855 A JP 63288855A JP 28885588 A JP28885588 A JP 28885588A JP H061206 B2 JPH061206 B2 JP H061206B2
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JP
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data
factor
reliability
change
plant
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JP63288855A
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俊博 野田
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Toshiba Corp
Original Assignee
Tokyo Shibaura Electric Co Ltd
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Publication date
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  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
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Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 (産業上の利用分野) 本発明は例えば火力発電プラント機器の劣化微候等を診
断し、予防保全の支援を行なうプラント設備診断システ
ムに関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Object of the Invention (Industrial field of application) The present invention relates to a plant facility diagnosis system for diagnosing, for example, deterioration signs of thermal power plant equipment and supporting preventive maintenance.

(従来の技術) 火力発電プラント等においては、経済性の重要な指標と
して、発電効率ならびにプラントの各構成機器について
の効率を把握するため、定期的に運転データを採取し
て、性能評価ならびに解析評価が行なわれる。これによ
りプラント全体の経年的な劣化状況ならびに主要機器の
性能把持を行ない、他のプラントを含めた運用計画なら
びに劣化状況から機器の異常状態を推定し、予防保全の
ための詳細点検や補修等の計画を行なうものである。
(Prior art) In thermal power plants, in order to grasp the power generation efficiency and the efficiency of each component of the plant as an important indicator of economic efficiency, operation data is periodically collected for performance evaluation and analysis. An evaluation is done. This allows us to grasp the deterioration status of the entire plant over time and the performance of main equipment, estimate the abnormal status of equipment from the operation plan and deterioration status including other plants, and perform detailed inspections and repairs for preventive maintenance. It is a plan.

しかし、定期的な性能評価の作業は、データ採取、解析
評価、性能計算など各段階で各々計算機を使用して作業
を行なうものの、データ採取のための性能試験の設定
や、計算データの詳細、判断等は手作業で行なわれてお
り、多大な労力が必要である。
However, the performance of periodic performance evaluation is done by using a computer at each stage such as data collection, analysis evaluation, performance calculation, etc., but setting of performance test for data collection, calculation data details, Judgment etc. is done by hand and requires a lot of labor.

そこで、これまでに、火力発電プラントの監視や異常診
断の機能を自動化し、支援を行なうための診断システム
が種々提案されている。例えば管理用計算機のシステム
では、蒸気温度、圧力、各抽気部の温度、給水流量、発
電機出力等の制御ならびに監視用として収録される各種
センサからの測定データを、定期的に保存するととも
に、そのデータに基づき、要求に応じて性能評価を行な
うようになっている。
Therefore, various diagnostic systems have been proposed so far for automating the functions of monitoring and abnormality diagnosis of thermal power plants. For example, in the management computer system, the measurement data from various sensors recorded for control and monitoring of steam temperature, pressure, temperature of each extraction part, feed water flow rate, generator output, etc. are periodically saved, Based on the data, performance evaluation is carried out upon request.

第7図は火力発電プラントの設備診断システムの従来例
を示している。第7図において、火力発電プラント1
は、ボイラ2、タービン3、発電機4、復水器5、復水
ポンプ6、低圧給水加熱器7、脱気器8、給水ポンプ
9、高圧給水加熱器10等から構成されている。この火
力発電プラント1に制御計算機12、運転盤13および
管理用計算機14が接続されている。管理用計算機14
はデータ処理部15、性能計算部16、データバンク1
7、結果表示部18、外部情報入力部19等から構成さ
れている。
FIG. 7 shows a conventional example of a facility diagnostic system for a thermal power plant. In FIG. 7, thermal power plant 1
Is composed of a boiler 2, a turbine 3, a generator 4, a condenser 5, a condenser pump 6, a low-pressure feed water heater 7, a deaerator 8, a feed water pump 9, a high-pressure feed water heater 10, and the like. A control computer 12, an operation panel 13, and a management computer 14 are connected to the thermal power plant 1. Management computer 14
Is a data processing unit 15, a performance calculation unit 16, a data bank 1
7, a result display unit 18, an external information input unit 19, and the like.

データ処理部15は要求時点ならび定期的に保存された
データバンク17のデータベースから必要な測定データ
を抽出するとともに、センサの計測誤差を防ぐための平
均化処理、データのばらつきを標準偏差等により算出す
る処理、破断などセンサ異常で発生する不合理な数値の
検出、排除等の機能を有する。
The data processing unit 15 extracts necessary measurement data from the database of the data bank 17 which is stored at the time of request and periodically, and also performs an averaging process for preventing measurement error of the sensor and calculates the dispersion of data by standard deviation or the like. It has functions such as processing, detection and elimination of irrational numerical values that occur due to sensor abnormalities such as breakage.

また、性能計算部16は蒸気温度、圧力等から蒸気表に
よるエントロピ等の算出、予め与えられた性能計算式に
基づく解析、大気圧や冷却水温度等の測定条件に基づく
修正係数等の算出を行なう。
The performance calculation unit 16 calculates the entropy and the like from the steam table from the steam temperature and pressure, analyzes based on the performance calculation formula given in advance, and calculates the correction coefficient and the like based on the measurement conditions such as atmospheric pressure and cooling water temperature. To do.

さらに結果表示部18は、性能計算結果ならびに各種デ
ータの表示をリスト等により表示出力するものである。
Further, the result display unit 18 displays and outputs the performance calculation result and various data displays as a list or the like.

この表示結果を基に、各機器の劣化が進んでいる場合に
は、例えば運転中に行なえる手段として、復水器細管の
汚れ洗浄のための逆洗操作等の計画、予防保全の立場か
ら劣化機器の詳細な点検計画や補修等の計画が行なわれ
る。
If the deterioration of each equipment is progressing based on this display result, for example, as a means that can be done during operation, from the standpoint of preventive maintenance, such as backwash operation for cleaning the condenser thin tube Detailed inspection plans and repair plans for deteriorated equipment are implemented.

(発明が解決しようとする課題) プラントの性能評価により長期的な劣化の傾向を把握
し、プラントを構成する各機器の予防保全を行なうため
には、劣化の判定とともに変化の状態を判定することが
不可欠である。即ち、劣化が同程度のものであっても、
その変化が徐々に進行したもの(以下、漸変という)で
あるか、またはある期間を境に急激に進行したもの(以
下、突変という)であるかにより、機器内部の異常要因
が異なる。例えば蒸気タービンの内部効率のうち、第1
段落内部効率が徐々に変化する漸変の段階では、第1段
ノズルのエロージョンかスケール付着が要因と考えられ
る。この場合は過去の定期点検時の経緯を基に比較的長
期的な計画に沿った対策ならびにその発生原因である水
質管理等の処置を行なう必要がある。一方、突変の場合
には、第1段ノズルの欠損、動翼の損傷、異物の詰り、
あるいはバルブ類の異常等が考えられ、早急な精密点検
が必要となる。
(Problems to be Solved by the Invention) In order to grasp the tendency of long-term deterioration by performance evaluation of a plant and to perform preventive maintenance of each device constituting the plant, it is necessary to judge the state of change together with the judgment of deterioration. Is essential. That is, even if the deterioration is about the same,
The abnormality factor inside the device differs depending on whether the change is a gradual progress (hereinafter referred to as a gradual change) or a rapid progress after a certain period (hereinafter referred to as a sudden change). For example, the first of the internal efficiencies of a steam turbine
At the gradual stage where the internal efficiency of the paragraph gradually changes, it is considered that the erosion or scale adhesion of the first stage nozzle is a factor. In this case, it is necessary to take measures in accordance with a relatively long-term plan and measures such as water quality control, which is the cause of occurrence, based on the history of past regular inspections. On the other hand, in the case of sudden change, loss of the first stage nozzle, damage to the moving blade, clogging of foreign matter,
Or, there may be an abnormality in the valves, etc., and urgent precision inspection is required.

このような測定データならびに性能評価データに基づく
判定は、従来熟練運転者または補修担当者等が行なって
おり、個人の判定基準により左右される。また、異常微
候の変化状態を判定するアルゴリズムについても、例え
ば軸振動変化に基づく異常微候を診断する異常診断シス
テムにおいては、データ中に異常微候を検出した後、繰
り返しデータが変化するかの確認が行なえることから、
例えば特願昭62−260193号等で示された手段が
ある。
Judgment based on such measurement data and performance evaluation data is conventionally performed by a skilled driver or a person in charge of repair, etc., and depends on individual judgment criteria. In addition, regarding the algorithm for determining the change state of abnormal signs, for example, in an abnormality diagnosis system that diagnoses abnormal signs based on changes in shaft vibration, whether the repeated data changes after detecting the abnormal signs in the data. Since you can check
For example, there is a means disclosed in Japanese Patent Application No. 62-260193.

ところが劣化診断の如く、定期的データを処理するもの
であっても、その測定間隔が1日または1週間単位で与
えられるような長期に亘るものでは同様のアルゴリズム
が使用できず、オフラインでの人間の判定に依存せざる
を得なかった。
However, even if it processes periodic data such as deterioration diagnosis, the same algorithm cannot be used for a long period in which the measurement interval is given in units of one day or one week. I had no choice but to rely on Judgment.

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、これ
まで主に人間が行なっていた劣化診断における変化状況
の判定を自動化することにより、計算機による性能評価
システム上において、各プラント構成機器の劣化要因を
判定することを可能にし、各機器の予防保全の支援を確
実なものとし、プラント運転の効率向上ならびに一層の
安全性向上が図れるプラント設備診断システムを提供す
ることを目的とする。
The present invention has been made in view of such a situation, by automating the determination of the change situation in the deterioration diagnosis that has been performed mainly by humans so far, on a performance evaluation system by a computer, of each plant constituent device An object of the present invention is to provide a plant facility diagnosis system that enables determination of deterioration factors, ensures reliable support for preventive maintenance of each device, and improves plant operation efficiency and further safety.

〔発明の構成〕[Structure of Invention]

(課題を解決するための手段) 本発明は、プラントの運転中のデータに基づいてそのプ
ラントの性能評価等を行なうプラント設備診断システム
において、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段と、処理したデータの計算解析を行なう計算解析手段
と、前記データの信頼性およびデータ変化の推移時間に
基づく劣化要因を診断する要因診断手段と、測定データ
および解析結果情報を保存するデータバンクと、これら
のデータを表示するデータ表示手段とを備え、前記要因
診断手段は、データの信頼度を評価するデータ信頼度評
価手段と、過去の一定期間のデータを使用し今回データ
の予測値とデータのバラツキ度により定めた突変基準裕
度の範囲を今回算出データが超えたか否かで突変判定を
行なうとともに、今回データが前記突変判定基準裕度の
範囲内にあり、かつ今回データを含めて求めた診断対象
値が劣化診断を始める際に定義した初期値ならびに初期
段階の一定期間のデータで定めた変化有無の判定基準裕
度の範囲にあるか否かで漸変判定を行なう突変/漸変判
定手段と、劣化に至った要因を推定する要因判定手段
と、計測データの信頼度評価と要因判定の信頼度を加算
し総合評価を下す診断信頼度評価手段とを有することを
特徴とする。
(Means for Solving the Problem) The present invention relates to a plant equipment diagnostic system for performing performance evaluation of a plant based on data during operation of the plant, data processing means for processing data during operation, and processing. Calculation analysis means for performing calculation analysis of the data, factor diagnosis means for diagnosing deterioration factors based on reliability of the data and transition time of data change, data bank for storing measured data and analysis result information, and The factor diagnosing means includes a data displaying means for displaying data, and the factor diagnosing means uses the data reliability evaluating means for evaluating the reliability of the data, and the predicted value of the current data and the variation degree of the data by using the data for a certain period in the past. The sudden change judgment is made based on whether or not the current calculated data exceeds the range of the sudden change reference margin defined by the above. It is within the fixed standard margin, and the diagnostic target value obtained by including the current data is the initial value defined when starting the deterioration diagnosis and the standard margin for judging the presence or absence of change defined by the data for a certain period of the initial stage. The sudden change / gradual change determining means for making a gradual change determination depending on whether or not it is within the range, the factor determining means for estimating the factor that has led to deterioration, and the reliability evaluation of the measurement data and the reliability of the factor determination are added. And a diagnostic reliability evaluation means for making a comprehensive evaluation.

(作用) 本発明においては、プラントの運転状態値を常時センサ
からのデータとして取込み、運転条件が満足されると一
定間隔で診断・評価が行なわれる。
(Operation) In the present invention, the operating state value of the plant is always taken in as data from the sensor, and when the operating conditions are satisfied, diagnosis / evaluation is performed at regular intervals.

性能評価等の際は、まずデータ処理部へデータバングか
ら必要な運転状態データが送られ、性能計算のための平
均値計算等の必要な前処理が行なわれる。この結果がデ
ータバンクへ保管されるとともに、用い診断手段に送ら
れ、データの信頼性およびデータ変化の推移時間に基づ
き、その変化が突然的なものであるか、漸次表われたも
のであるか等の診断が行なわれる。また、その結果はデ
ータ表示手段にて表示される。
In performance evaluation and the like, first, necessary operation state data is sent from the data bang to the data processing unit, and necessary preprocessing such as average value calculation for performance calculation is performed. This result is stored in a data bank and sent to the diagnostic means used, and whether the change is sudden or gradual, based on the reliability of the data and the transit time of the data change. Etc. are diagnosed. The result is displayed on the data display means.

(実施例) 以下、本発明の一実施例を第1図〜第5図を参照して説
明する。なお、この実施例は火力発電プラントを対象と
するもので、従来と共通な部分については第7図も参照
し、重複説明は省略する。
(Embodiment) An embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. 1 to 5. In addition, this embodiment is intended for a thermal power plant, and the portions common to the conventional ones are also referred to FIG. 7, and the duplicated description will be omitted.

第1図はプラント設備診断システムの手順を示してい
る。即ち、この方法を実施するプラント性能評価システ
ム20は、運転中のデータの処理を行なうデータ処理手
段としてのデータ処理部15、処理したデータの計算解
析を行なう計算解析手段としての性能(効率)計算部1
6、データの信頼度を評価し要因を判定した上で診断の
信頼度を評価する要因診断手段としての要因診断部2
1、結果表示部18、表示結果よりデータの再計算ある
いは確認後完了手続を行なうデータ再計算部22、測定
データならびに解析結果を保存し必要により比較データ
を与えるデータバンク17、センサの取換情報や機器の
交換情報等システム外部環境の訂改正情報を管理するセ
ンサ管理部23で構成される。
FIG. 1 shows the procedure of the plant equipment diagnosis system. That is, the plant performance evaluation system 20 for carrying out this method includes a data processing unit 15 as a data processing means for processing data during operation, and a performance (efficiency) calculation as a calculation analysis means for carrying out calculation analysis of the processed data. Part 1
6. Factor diagnosing unit 2 as factor diagnosing means for evaluating reliability of data after evaluating reliability of data and determining factors
1, result display unit 18, data recalculation unit 22 for performing recalculation of data from display result or completion procedure after confirmation, data bank 17 for storing measurement data and analysis result and giving comparison data if necessary, sensor replacement information And a sensor management unit 23 that manages revision information of the system external environment such as device exchange information.

要因診断部21はデータ信頼度評価手段24、突変/漸
変判定手段25、要因判定手段26および診断信頼度評
価手段27により構成される。
The factor diagnosis unit 21 is composed of a data reliability evaluation means 24, a sudden change / gradual change judgment means 25, a factor judgment means 26, and a diagnosis reliability evaluation means 27.

特変/漸変判定手段25において、突辺の判定は今回の
算出データがデータバンクに保管している過去の一定期
間のデータの平均値ならびにバラツキ度から求められる
突変判定基準値を超えることで行なわれる。同じく、漸
辺の判定は上記データによる予測値(一次近似値)が劣
化診断を開始する時点での初期データで認められる判定
基準値を超えることで行なわれ、本判定手段を付加する
ことで劣化の自動判定が可能となる。即ち、突変の判定
は第2図に示すように、過去の一定期間 (第2図では
1ヶ月間)のデータを使用し最小二乗法等を用いて外挿
した今回データの予測値AOS′とデータのバラツキ度
等により定めた突変判定基準裕度DAOで定義される範
囲を今回算出したデータAが超えた否かで判定する。こ
の基準裕度は、標準偏差等により算出し、次の条件とな
る。
In the special variation / gradual variation determination means 25, the determination of a stub is that the calculated data this time exceeds the average value of the data for a certain fixed period in the past stored in the data bank and the stub determination reference value obtained from the degree of variation. Done in. Similarly, the determination of the gradual edge is performed when the predicted value (first-order approximation value) based on the above data exceeds the determination reference value recognized in the initial data at the time when the deterioration diagnosis is started. Can be automatically determined. That is, as shown in FIG. 2, the judgment of the sudden change uses the data of the past fixed period (one month in FIG. 2) and extrapolates using the least square method or the like to predict the predicted value AOS ′ of the present data. It is determined by whether or not the data A calculated this time exceeds the range defined by the sudden change criterion tolerance DAO defined by the variation degree of the data. This reference margin is calculated by standard deviation or the like, and is the following condition.

|A−AOS′|≧DAO 一法、漸変の判定は第3図に示すように、過去一定期間
のデータを基に外挿して求めた今回データの予測値AO
S′と突変判定基準裕度DAOで定義される範囲内に今
回のデータAがあり、かつ、今回のデータを含めて求め
た診断対象値AOSが劣化診断を始める際に定義した初
期値AOならびに初期段階の一定期間(第3図では1ヶ
月間)のデータで定めた変化有無の判定基準裕度DA1
で定めた範囲外になった時に漸変と判定する。
| A−AOS ′ | ≧ DAO One method, the judgment of the gradual change is, as shown in FIG. 3, the predicted value AO of the present data obtained by extrapolation based on the data of the past certain period.
The current data A is within the range defined by S ′ and the sudden change criterion tolerance DAO, and the diagnosis target value AOS obtained by including this data is the initial value AO defined when starting the deterioration diagnosis. In addition, the judgment reference margin DA1 for the presence or absence of change defined by the data for a certain period of time (one month in FIG. 3) at the initial stage
When it is out of the range specified in, it is judged to be gradual.

即ち、|A−AOS′|<DAO AND |AO−AOS|≧DA1 である。That is, | A-AOS '| <DAO AND | AO-AOS | ≧ DA1.

次に、要因判定手段21は各部の劣化状況の判定を基に
劣化に至った要因を推定する方法を提示するものであ
る。
Next, the factor determining means 21 presents a method of estimating the factor that led to deterioration based on the determination of the deterioration status of each part.

第4図に判定手段の一実施例の概要を示す。即ち、各ブ
ロック毎の、例えば高圧タービンセクションあるいは給
水加熱器性能の如く一系列の全体効率変化を評価した
後、向上と認められる場合はセンサ管理部23で支援さ
れる改造・修理判定ルーチンの手段を実行し、劣化ない
し変化無しの場合は各部の効率変化を評価する。
FIG. 4 shows an outline of an embodiment of the judging means. That is, after evaluation of a series of changes in overall efficiency such as performance of each block, for example, high-pressure turbine section or feed water heater performance, if improvement is recognized, means for modification / repair determination routine supported by the sensor management unit 23. If there is no deterioration or change, evaluate the change in efficiency of each part.

ここでも向上の場合は改造・修理判定ルーチンを実行
し、劣化が認められる場合は要因判定Aのルーチンを実
行し、変化無しの場合はセンサ異常等をチェックする要
因判定Bのルーチンを実行する。 各部の効率変化を逐
次行ない全体の判定が終了した段階で結果出力の段階と
なる。
Also here, if it is improved, the modification / repair determination routine is executed, if deterioration is recognized, the factor determination A routine is executed, and if there is no change, the factor determination B routine for checking the sensor abnormality etc. is executed. When the efficiency of each part is sequentially changed and the overall determination is completed, the result output stage is reached.

第5図に要因判定Aに使用する判定基準の一例を示す。
変化状況の判定が要因判定の主要な項目である。
FIG. 5 shows an example of the judgment criteria used for the factor judgment A.
Judgment of change status is the main item of factor judgment.

診断信頼度の評価手段27は先に示した計測データ等の
信頼度評価と要因判定の信頼度等を加算し、総合評価を
下すものである。
The diagnostic reliability evaluation means 27 adds the reliability evaluation of the measurement data and the like and the reliability of the factor determination, etc., described above, and makes a comprehensive evaluation.

以下の劣化診断ならびに要因判定結果はデータバンク1
7に保管するとともにマンマシンインタフェースを介し
て結果を表示を行なう。
The following deterioration diagnosis and factor determination results are in data bank 1
7 and display the result via the man-machine interface.

この表示結果を基に、確認後終了手続または判定基準や
不合理なデータを変更し、診断再計算の手続が可能であ
る。
Based on this display result, it is possible to complete the procedure after confirmation or change the judgment criteria or irrational data to perform the procedure for recalculation of diagnosis.

また、センサ管理部23では診断をする際の重要なファ
クターであるセンサの取換情報や器差補正のデータ、被
診断機器の改造・修理の履歴データを入・出力し継続管
理するものである。
Further, the sensor management unit 23 inputs and outputs the sensor replacement information, instrumental error correction data, and history data of remodeling / repair of the device to be diagnosed, which are important factors for diagnosis, and continuously manages the data. .

以上延べた如く、本実施例のプラント設備診断システム
では突変/漸変判定手段を付加することにより劣化傾向
における変化状態を人間を介在させることなく判定する
ことができ、引き続き要因判定手段によって、劣化に至
った要因を推定することが可能となる。
As described above, by adding the sudden change / gradual change determining means in the plant equipment diagnosing system of the present embodiment, it is possible to determine the change state in the deterioration tendency without human intervention, and subsequently by the factor determining means, It is possible to estimate the factors that led to deterioration.

なお、第3図で示した漸変判定基準においては、突変判
定基準裕度DAOを算出するデータとして一定期間のデ
ータが全て使用できるものとして判定した。しかしなが
ら、比較的長期的な履歴データが必要となる本システム
の基準データにおいては所定期間中に突変状態等異常値
を示すことがわかる。第6図はそのような状態を模示し
たものであり、状態Bのデータが突変と診断される値で
ある。したがってこのような異常値と判定した場合には
データバンクに保存する場合に所定のフラッグを立てて
保存し、基準データ作成の際に使用制限を行なうことが
できる。
In the gradual change criterion shown in FIG. 3, it was determined that all data for a certain period can be used as data for calculating the sudden change criterion tolerance DAO. However, it can be seen that the reference data of the present system, which requires comparatively long-term history data, shows an abnormal value such as a sudden change during a predetermined period. FIG. 6 illustrates such a state, and the data of the state B is the value that is diagnosed as a sudden change. Therefore, when it is determined that such an abnormal value is set, a predetermined flag is set in the data bank when the data is stored, and the data can be restricted when the reference data is created.

また、前実施例では性能評価を対象としたが、本発明は
これに限らず、余寿命管理等の長期的な変化傾向を管理
し、その変化状態によって要因を判定する種々の自動化
システムに適用することができる。
Further, although the performance evaluation was targeted in the previous example, the present invention is not limited to this, and is applied to various automated systems for managing long-term change trends such as remaining life management and determining factors depending on the change state. can do.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上のように、本発明よれば、突変/漸変の判定等の劣
化傾向における変化状態が自動的に判定できるようにな
り、診断に不可欠な要因判定の指標が確実に得られ、プ
ラントの運転支援および予防保全が効果的に行なえると
いう効果が奏される。
As described above, according to the present invention, it is possible to automatically determine the change state in the deterioration tendency such as the determination of sudden change / gradual change, and it is possible to reliably obtain the index of the factor determination that is indispensable for diagnosis. The effect that driving support and preventive maintenance can be effectively performed is exhibited.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明の一実施例を示すプラント性能評価シス
テム図、第2図および第3図は突変および漸変の判定方
法を説明するためのグラフ、第4図は要因判定の手段を
示すシステム図、第5図は要因判定基準を説明する図、
第6図は本発明の他の実施例を説明するためのグラフ、
第7図は従来例を説明するための機能ブロック図であ
る。 1…火力発電プラント、2…高・中圧タービン、3…低
圧タービン、4…発電機、5…復水器、6…復水ポン
プ、7…低圧給水加熱器、8…脱気器、9…給水ポン
プ、10…高圧給水加熱器、11…ボイラ、12…制御
計算機、13…運転盤、14…管理用計算機、15…デ
ータ処理手段(データ処理部)、16…計算解析手段
(性能(効率)計算部)、17…データバンク、18…
データ表示手段(表示部)、19…外部情報入力部、2
0…性能評価システム、21…要因診断手段(要因診断
部)、22…再計算部、23…センサ管理部、24…デ
ータ信頼度評価手段、25…突変/漸変判定手段、26
…要因判定手段、27…診断信頼度評価手段。
FIG. 1 is a plant performance evaluation system diagram showing an embodiment of the present invention, FIGS. 2 and 3 are graphs for explaining a method of determining a sudden change and a gradual change, and FIG. 4 is a factor determining means. FIG. 5 is a system diagram shown in FIG.
FIG. 6 is a graph for explaining another embodiment of the present invention,
FIG. 7 is a functional block diagram for explaining a conventional example. 1 ... Thermal power plant, 2 ... High / medium pressure turbine, 3 ... Low pressure turbine, 4 ... Generator, 5 ... Condenser, 6 ... Condensate pump, 7 ... Low pressure feed water heater, 8 ... Deaerator, 9 ... water supply pump, 10 ... high-pressure water heater, 11 ... boiler, 12 ... control computer, 13 ... operation panel, 14 ... management computer, 15 ... data processing means (data processing unit), 16 ... calculation analysis means (performance ( Efficiency) calculation unit), 17 ... data bank, 18 ...
Data display means (display section), 19 ... External information input section, 2
0 ... Performance evaluation system, 21 ... Factor diagnosis means (factor diagnosis section), 22 ... Recalculation section, 23 ... Sensor management section, 24 ... Data reliability evaluation means, 25 ... Sudden variation / gradual change determination means, 26
... factor determination means, 27 ... diagnostic reliability evaluation means.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】プラントの運転中のデータに基づいてその
プラントの性能評価等を行なうプラント設備診断システ
ムにおいて、運転中のデータの処理を行なうデータ処理
手段と、処理したデータの計算解析を行なう計算解析手
段と、前記データの信頼性およびデータ変化の推移時間
に基づく劣化要因を診断する要因診断手段と、測定デー
タおよび解析結果情報を保存するデータバンクと、これ
らのデータを表示するデータ表示手段とを備え、前記要
因診断手段は、データの信頼度を評価するデータ信頼度
評価手段と、過去の一定期間のデータを使用し今回デー
タの予測値とデータのバラツキ度により定めた突変基準
裕度の範囲を今回算出データが超えたか否かで突変判定
を行なうとともに、今回データが前記突変判定基準裕度
の範囲内にあり、かつ今回データを含めて求めた診断対
象値が劣化診断を始める際に定義した初期値ならびに初
期段階の一定期間のデータで定めた変化有無の判定基準
裕度の範囲にあるか否かで漸変判定を行なう突変/漸変
判定手段と、劣化に至った要因を推定する要因判定手段
と、計測データの信頼度評価と要因判定の信頼度を加算
し総合評価を下す診断信頼度評価手段とを有することを
特徴とするプラント設備診断システム。
1. A plant facility diagnostic system for evaluating the performance of a plant based on the operating data of the plant, and a data processing means for processing the operating data, and a calculation for analyzing the processed data. Analysis means, factor diagnosis means for diagnosing deterioration factors based on reliability of the data and transition time of data change, data bank for storing measurement data and analysis result information, and data display means for displaying these data The factor diagnosing means comprises a data reliability evaluating means for evaluating the reliability of the data, and a sudden change reference margin defined by the predicted value of the current data and the degree of variation of the data using data of a certain period in the past. The sudden change judgment is made depending on whether or not the calculated data exceeds the range of this time, and the present time data is within the range of the sudden change judgment reference margin, 2) The value to be diagnosed including the data this time is gradually changed depending on whether it is within the range of the initial value defined when starting the deterioration diagnosis and the judgment reference margin for the presence or absence of change defined by the data for a certain period in the initial stage. A sudden change / gradual change determining means for making a determination, a factor determining means for estimating a factor leading to deterioration, and a diagnostic reliability evaluating means for adding a reliability evaluation of measurement data and a reliability of factor determination to make a comprehensive evaluation. A plant equipment diagnostic system comprising:
JP63288855A 1988-11-17 1988-11-17 Plant equipment diagnosis system Expired - Lifetime JPH061206B2 (en)

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JPH02136713A (en) 1990-05-25

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