[go: up one dir, main page]

JP2018106432A - オンライン監視装置、及びオンライン監視方法 - Google Patents

オンライン監視装置、及びオンライン監視方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2018106432A
JP2018106432A JP2016252256A JP2016252256A JP2018106432A JP 2018106432 A JP2018106432 A JP 2018106432A JP 2016252256 A JP2016252256 A JP 2016252256A JP 2016252256 A JP2016252256 A JP 2016252256A JP 2018106432 A JP2018106432 A JP 2018106432A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
screen
online monitoring
displayed
monitoring device
image display
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2016252256A
Other languages
English (en)
Inventor
孝朗 関合
Takao Sekiai
孝朗 関合
林 喜治
Yoshiharu Hayashi
喜治 林
光浩 丹野
Mitsuhiro Tanno
光浩 丹野
正博 村上
Masahiro Murakami
正博 村上
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2016252256A priority Critical patent/JP2018106432A/ja
Priority to CN201711415434.8A priority patent/CN108241360B/zh
Publication of JP2018106432A publication Critical patent/JP2018106432A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/30Monitoring
    • G06F11/3089Monitoring arrangements determined by the means or processing involved in sensing the monitored data, e.g. interfaces, connectors, sensors, probes, agents

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】本発明の目的は、監視対象の状態確認のための画面操作作業を省力化するオンライン監視装置を提供することにある。【解決手段】上記課題を解決する為に本発明では、監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視装置において、複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定する画像表示情報生成手段を備えることを特徴とする。【選択図】図1

Description

本発明は、オンラインで機器・設備等を監視し、その監視結果を表示するオンライン監視装置、及びオンライン監視方法に関する。
近年、ICT (Information and Communication Technology )、IoT(Internet of Thing)の技術革新に伴い、高速な計算機やネットワーク通信、大容量なデータ保存装置を利用できる環境が整いつつある。多くの産業分野で大量に蓄積したデータの利活用に注目が集まるなか、発電事業の分野でも、発電プラントの計測データや点検・保全データなどの現地サイトで収集したデータと、企業の経営及び資産情報を管理するシステムの統合により、より効率的な経営方針の策定が求められている。発電事業の分野では、風力発電や太陽光発電などの再生可能エネルギーの利用増加に伴う発電量の変動が電力系統の安定性を低下させるという懸念から、バックアップ電源としての火力発電プラントの重要性が増している。また、東日本大震災以後から、国内における原子力発電の比率が減少した結果、火力発電プラントは従来からの負荷調整としての役割だけでなく、ベースロード電源としての役割も担っているのが実態である。そのため火力発電プラントには稼働率、環境性能、効率などの重要業績評価指標(KPI:Key Performance Indicators)を考慮した運用が求められている。火力発電プラントのKPIを改善するため、特許文献1には、稼働率を向上させる技術として、リアルタイムに設備の状態を診断して故障の予兆を捉えることにより、適切な予防保全の実施を支援する異常診断装置が開示されている。また、特許文献2には環境性能である窒素酸化物濃度、一酸化炭素濃度を低減させる制御装置、特許文献3には効率維持のためのスートブロワ制御装置が開示されている。
これらの技術では、収集した運転データを分析し、分析結果を監視画面に表示することで、プラントの運転員に適時情報を提供している。このような監視装置として、特許文献4には、警報に対応した過去の監視画面の切り替え操作内容を含めて表示するプラント運転監視装置が開示されている。
特願2009-219901号公報 特願2006-91672号公報 特願平9-317189号公報 特願2010-263231号公報
発電プラントの事例で示した通り、一般にKPIの項目は複数あり、KPIの向上に寄与する装置・システムも複数存在している。監視対象の運転状態を確認し、必要な対処を実施するには、複数の装置から提供される情報を適切に選択して監視画面に表示させる必要があり、運転員による画面操作が必要である。また、情報を適切に選択するには、監視対象に対する深い経験と知識を備える必要があるが、経験の浅い運転員でも熟練者と同等の対処を実施するためには、必要な情報が自動的に選択されて監視画面上に表示されることが望ましい。さらに、監視すべき画面が複数ある場合には、画面を切り替えながら表示するが、各画面の表示時間が適切に決定されることが望ましい。そこで、本発明では上記事象に鑑み、複数の機能で構成する監視装置において、必要な画面を自動的に選択すると共に、各画面の表示時間を適切に決定するオンライン監視装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決する為に本発明では、監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視装置において、複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定する画像表示情報生成手段を備えることを特徴とする。
本発明のオンライン監視装置を用いることで、監視対象の状態確認のための画面操作作業を省力化できる。
本発明の第1の実施例であるオンライン監視装置を説明するブロック図である。 オンライン監視装置の動作を説明するフローチャート図である。 プラントの実施例である石炭火力プラントの構成を示す概略図である。 画像表示装置に表示される画面を説明する図である。 画像表示装置に表示される画面を説明する図である。 運転状態把握手段の実施例を説明するブロック図である。 運転状態把握手段におけるデータの分類結果を説明する図である。 運転データデータベースと画面操作履歴データベースに保存されるデータの態様を説明する図である。 画像表示情報生成手段500の動作を説明する図である。 オンライン監視装置のユーザー認証方法を説明する図である。 本発明の第2の実施例であるオンライン監視装置の動作を説明するフローチャート図である。 本発明の第2の実施例であるオンライン監視装置におけるオンライン監視装置データベースに保存されるデータの態様を説明する図である。
以下、本発明の実施に好適な実施例について説明する。尚、下記はあくまでも実施の例に過ぎず、下記具体的内容に発明自体が限定されることを意図する趣旨ではない。
図1は本発明の第1の実施例であるオンライン監視装置200を説明するブロック図である。本実施例では、オンライン監視装置200は、監視対象であるプラント100と外部装置900と接続している。
オンライン監視装置200は、演算装置として運転状態把握手段300、関連付け手段400、画像表示情報生成手段500、運転データ分析手段250を備えている。運転データ分析手段250は、状態変化検知手段260、性能向上制御ガイダンス手段270で構成する。状態変化検知手段260として、特許文献1に開示されている適応共鳴理論を用いた技術を搭載している。また、性能向上制御ガイダンス手段270として、特許文献2に開示されている環境性能である窒素酸化物濃度、一酸化炭素濃度を低減させる制御、及び特許文献3に開示されている効率維持のためのスートブロワ制御装置を搭載している。尚、運転データ分析手段250は、本実施例で述べた分析手段に限定されず、他の分析手段を搭載して構成しても良い。
運転状態把握手段300、関連付け手段400、画像表示情報生成手段500の動作については、図2以降で説明する。
また、オンライン監視装置200は、データベースとして運転データデータベース600、画面操作履歴データベース700、オンライン監視装置データベース800を備える。尚、図1ではデータベースをDBと略記している。データベース280には、電子化された情報が保存されており、通常電子ファイル(電子データ)と呼ばれる形態で情報が保存される。
オンライン監視装置200は、外部とのインターフェイスとして外部入力インターフェイス210及び外部出力インターフェイス220を備えている。そして、外部入力インターフェイス210を介してプラント100にて収集している運転データ1と、外部装置900に備えられている外部入力装置910(キーボード910及びマウス920)の操作で作成する外部入力信号2がオンライン監視装置200に取り込まれる。オンライン監視装置200に取り込まれた運転データ3は運転データデータベース600に、外部入力信号4は画面操作履歴データベース700に保存する。また、外部出力インターフェイス220を介して、画像表示情報16を画面表示装置940に出力する。運転状態把握手段300では、運転データデータベース600に保存されている運転データに基づいて、プラントの運転状態を把握する。関連付け手段400では、運転状態把握結果と画面操作履歴信号を関連付けする。画像表示情報生成手段500では、関連付け結果に基づいて画像表示装置940に表示する画面と時間を決定する。運転状態把握手段300の詳細については、図6を用いて後述する。また、関連付け手段400、画像表示情報生成手段500の詳細については、図9を用いて後述する。なお、本実施例のオンライン監視装置200においては、演算装置、およびデータベースがオンライン監視装置200の内部に備えられているが、これらの一部の装置をオンライン監視装置200の外部に配置し、データのみを装置間で通信するようにしてもよい。また、各データベースに保存されている信号である信号データベース情報50は、その全ての情報を外部出力インターフェイス220を介して画面表示装置940に表示でき、これらの情報は外部入力装置910を操作して生成する外部入力信号2で修正できる。本実施例では、外部入力装置910をキーボード920とマウス930で構成しているが、音声入力のためのマイク、タッチパネルなど、データを入力するための装置であれば良い。
また、本発明の実施形態として、オンライン監視方法としても実施可能であることは言うまでもない。また、本実施例ではオンライン監視装置200の監視対象をプラントとしているが、監視対象をプラント以外の設備としても実施可能であることは言うまでもない。
図2はオンライン監視装置200の動作を説明するフローチャート図である。図2(a)(b)の各フローチャートは、各々独立して動作する。
まず、図2(a)のフローチャートについて説明する。ステップ1000では、運転データ分析手段250を動作させる。運転データ分析手段250は、運転データ5、オンライン監視装置データベース情報13を用いて運転データを分析し、運転データ分析結果14をオンライン監視装置データベース800に送信し、保存する。ステップ1010では終了判定を実施し、終了判定を満足しない場合はステップ1000に戻り、終了判定を満足した場合は終了する。終了判定の条件は任意に設定することが可能であり、例えば外部入力装置910から終了指示が入力された場合、所定の回数ステップ1000の処理を繰り返した場合に終了判定を満足する。
次に、図2(b)のフローチャートについて説明する。ステップ1110では、関連付け手段400を動作させる。関連付け手段400では、画面操作履歴信号6と前回までの運転状態把握結果10を関連付け処理を実施し、関連付け結果9をオンライン監視装置データベース800に送信し、保存する。ステップ1110では運転状態把握手段300を動作させる。運転状態把握手段300では、運転データ5と運転状態把握情報8を処理し、運転状態把握結果7をオンライン監視装置データベース800に送信し、保存する。ステップ1120では、運転状態把握結果7が前回と同じ状態であるかどうかを判定し、同じ状態である場合はステップ1170へ、異なる状態である時はステップ1130へ進む。
ステップ1130〜1160の処理は、画像表示情報生成手段500を動作させて実行する。画像表示情報生成手段500では、関連付け結果12と運転データ分析結果14を処理して画像表示情報を生成し、画像表示情報11をオンライン監視装置データベース800に送信して保存すると共に画像表示情報15を外部出力インターフェイス220に送信する。
画像表示情報生成手段500は、各画面の表示履歴評価(ステップ1130)、各画面の質評価(ステップ1140)、各画面の情報量評価(ステップ1150)の処理を実行した後、画像表示装置940に表示する画面と表示する時間を決定する(ステップ1160)。
画像表示情報生成手段500の動作の詳細については、図9を用いて後述する。
このように、本発明のオンライン監視装置200では、複数の画面候補の中から、表示する画面と画面の表示時間を決定する画像表示情報生成手段500が備えられていることから、監視対象の状態確認のための画面操作作業を省力化できる。
図3はプラント100の実施例である石炭火力プラントの構成を示す概略図である。先ず、石炭火力プラントによる発電の仕組みについて簡単に説明する。
図3において、石炭火力プラント100を構成するボイラ101には、ミル134で石炭を細かく粉砕した燃料である微粉炭と、微粉炭搬送用の1次空気及び燃焼調整用の2次空気とを供給する複数のバーナ102が設けられており、このバーナ102を通じて供給した微粉炭を、ボイラ101の内部で燃焼させる。バーナ102の構造は、図示しているようにボイラ101の前後に複数段配置され、各段は複数のバーナが1列に配置される。図3に示されたバーナ構造、配置により、ボイラ101の内部ではボイラの前面(以降、缶前と表記)と背面(以降、缶後と表記)から微粉炭を燃焼させる。缶前後のバーナ燃焼バランスを改善することにより、ボイラの熱回収効果が向上し、プラントの熱効率も改善する。
尚、微粉炭と1次空気は配管139から、2次空気は配管141から夫々バーナ102に導かれる。1次空気は、ファン120から配管130に導かれ、途中でボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104を通過する配管132と、エアーヒーター104を通過せずにバイパスする配管131とに分岐するが、エアーヒーター104の下流側に配設した配管133となって再び合流し、バーナ102の上流側に設置された微粉炭を製造するミル134に導かれる。エアーヒーター104を通過する1次空気は、ボイラ101を流下する燃焼ガスと熱交換することによって加熱される。この加熱された1次空気と共に、エアーヒーター104をバイパスした1次空気は、ミル134において粉砕した微分炭をバーナ102に搬送する。
ミル134は各バーナ段に対応するように配置され(図3では4台)、各段を構成するバーナへ微粉炭と1次空気を供給する。すなわち、発電出力低下時など石炭供給量を低下させる場合にはミルを停止してバーナ段毎にバーナ休止させることができる。ミル134では、ボイラ101の燃焼性を考慮し、使用する石炭の性質に応じて望ましい粒度の微粉炭が得られるよう、ミルの回転数を調整する。また、石炭バンカ136に貯蔵された石炭は石炭コンベア137を経由して給炭機135へ導かれ給炭機135によって供給量を調整される。その後、石炭コンベア138を介してミル134に供給される。
また、ボイラ101には、2段燃焼用の空気をボイラ101に投入するアフタエアポート103が設けられている。2段燃焼用の空気は、配管142からアフタエアポート103に導かれる。図3に示したボイラ101において、ファン121を用いて配管140から投入された空気は、エアーヒーター104で同様にして加熱された後に、2次空気用の配管141とアフタエアポート用の配管142とに分岐して、夫々、ボイラ101のバーナ102とアフタエアポート103とに導かれる。この、バーナ102及びアフタエアポート103へ供給される空気流量は、夫々の配管141及び142に設置された空気ダンパ(図示せず)の操作によって調整できる。
ボイラ101の内部で微粉炭を燃焼することによって発生した高温の燃焼ガスは、ボイラ101の内部の経路に沿って下流側に流下して、ボイラ101の内部に配置された熱交換器106で給水と熱交換して蒸気を発生させた後に、排ガスとなってボイラ101の下流側に設置されたエアーヒーター104に流入し、このエアーヒーター104で熱交換してボイラ101に供給する空気を昇温する。
そして、このエアーヒーター104を通過した排ガスは、図示していない排ガス処理を施した後に、煙突から大気に放出される。
ボイラ101の熱交換器106を循環する給水は、給水ポンプ105を介して熱交換器106に供給され、熱交換器106においてボイラ101を流下する燃焼ガスによって過熱され、高温高圧の蒸気となる。尚、本実施例では熱交換器の数を1つとしているが、熱交換器を複数配置するようにしてもよい。
熱交換器106で発生した高温高圧の蒸気は、タービンガバナ107を介して蒸気タービン108に導かれ、蒸気の持つエネルギーによって蒸気タービン108を駆動して発電機109で発電する。
上記第1実施例のプラント100には、石炭火力プラントの運転状態を示す状態量を検出する様々な計測器が配置されている。
前記プラント100に配置された計測器から取得された石炭火力プラントの計測信号は、図1に示すよう運転データデータベース600に保存される。
計測器としては、例えば図3に示すように、熱交換器106から蒸気タービン108に供給される高温高圧の蒸気の温度を計測する温度計測器151、蒸気の圧力を計測する圧力計測器152、発電機109で発電される電力量を計測する発電出力計測器153がある。
蒸気タービン108の復水器(図示せず)によって蒸気を冷却して生じた給水は、給水ポンプ105によってボイラ101の熱交換器106に供給されるが、この給水の流量は流量計測器150によって計測されている。
ボイラ101から排出する燃焼ガスである排ガス中に含まれている成分(窒素酸化物(NOx)、一酸化炭素(CO)、及び硫化水素(HS)など)の濃度に関する状態量の計測信号は、ボイラ101の下流側に設けた濃度計測器154によって計測される。
また、給炭系統に関する計測器としては、配管133を通ってミル134へ供給される1次空気の流量を計測する1次空気流量計155、給炭機135より石炭コンベア138を通りミル134へ供給される石炭の給炭量を計測する給炭量計156、及びミル134の回転数を計測する回転数計157があり、夫々のミル及び給炭機について上記情報を計測できる構成となっている。
即ち、本発明の運転データデータベース600には、上記各計測器によって計測した石炭火力プラント100の状態量であるボイラ101に供給される石炭流量、ミル134の回転数、ボイラ101に供給される1次及び2次空気流量、ボイラ101の熱交換器106に供給される給水流量、ボイラ101の熱交換器106で発生して蒸気タービン108に供給される蒸気温度、ボイラ101の熱交換器106に供給される給水の給水圧力、ボイラ101から排出される排ガスのガス温度、前記排ガスのガス濃度、及びボイラ101から排出される排ガスの一部をボイラ101に再循環させる排ガス再循環流量等が含まれる。
尚、一般的には図3に図示した以外にも多数の計測器が石炭火力プラント100に配置されるが、ここでは図示を省略する。
図4と図5は、画像表示装置に表示される画面を説明する図である。
図4(a)は、運転データの経時変化のトレンドを表示する画面の実施例であり、運転データデータベース600に保存されている運転データを可視化した画面である。プラントの運転状態が変化した場合、プラントの運転員は必要に応じて、図4(a)に示す画面を画像表示装置940に表示して、運転データの変化時刻、変化幅、変化順番などを確認している。
図4(b)(c)は、状態変化検知手段260を動作させて生成する画面の実施例である。
状態変化検知手段260では、複数の監視グループを設定し、設定した監視グループ毎に診断し、診断結果を出力する。図4(b)では、効率監視、過熱器監視、再熱器監視、蒸気タービン監視など、機器、監視目的毎に監視グループを設定している。そして、状態変化検知手段260にてプラントの異常を検知した場合には異常が発生したことを色とメッセージで運転員に通知する。図4(b)では、給炭機にて異常が発生したことを示している。
また、状態変化検知手段260は、図4(c)に示すようにプラントの系統図上にて異常の発生した機器を表示する。図4(c)は、給炭機の監視グループで監視している計測値と、系統図の関係を表示している。
異常が発生した時は、まず図4(b)の警報窓にて異常を検知した監視グループを確認し、次に図4(c)にて系統図を確認、最後に図4(a)にて運転データの経時変化を確認する。
本発明のオンライン監視装置200を用いることで、上記の順番に画面を自動的に切り替えて表示することが可能である。また、警報窓の画面よりも、系統図、トレンドグラフの画面の方が情報量が多く、確認するのに時間を要することが想定されるため、図4(b)よりも図4(a)(c)の表示時間を長くすることが可能である。また、上流に位置する機器で発生した異常が、時間の経過とともに下流側に波及すると考えられることから、上流に位置する機器、及び早期に異常を検知した監視グループに関する系統図、トレンドグラフを優先的に表示することも可能である。
図5は性能向上制御ガイダンス手段270の動作で生成される画面の実施例である。
図5(a)は、性能向上制御ガイダンス手段270で、プラントを構成する機器の性能に関する計算結果が表示される。火力発電プラントにおける熱交換器は、石炭の灰付着の汚れに伴い伝熱性能が変化しており、図5(a)には各熱交換器の伝熱性能が表示される。
図5(b)は、性能向上制御ガイダンス手段270において、スートブロワ噴射に関するガイダンスを表示する画面である。各熱交換器の汚れ度合い、前回スートブロワ噴射を実施した時刻からの経過時間を参考情報として表示している。
図5(c)は、効率向上制御ガイダンス手段270の動作により、燃焼状態を最適化する空気流量制御のガイダンスを表示している。ボイラ燃焼状態を最適化することで、燃料となる石炭削減と環境負荷物質排出削減を同時に実現できる。本技術により、プラントにて使用する石炭の種類に合わせて、空気流量制御に関するパラメータの最適解をガイダンスできる。
本発明のオンライン監視装置では、運転状態把握手段300での運転状態把握結果と画面操作内容を関連付けして記憶することができる。そのため、前回スートブロワ噴射した時のプラントの運転状態と同じ状態となった時に、スートブロワ噴射を促す画面を表示できる。また、石炭の種類に合わせて空気流量制御を促す画面を表示できる。
図6は、運転状態把握手段300の実施例として、適応共鳴理論(ART)を用いた場合のブロック図を説明する図である。
ARTには、運転データ、及び原料情報データを設定した正規化範囲に基づいて0から1の範囲に正規化したデータNxi(n)及び正規化したデータの補数CNxi(n)(=1−Nxi(n))を含むデータを入力データIi(n)として入力する。
ARTモジュール310は、F0レイヤー311、F1レイヤー312、F2レイヤー313、メモリ314及び選択サブシステム315を備え、これらは相互に結合している。F1レイヤー312及びF2レイヤー313は、重み係数を介して結合している。重み係数は、入力データが分類されるカテゴリのプロトタイプ(原型)を表している。ここで、プロトタイプとは、カテゴリの代表値を表すものである。
次に、ART310のアルゴリズムについて説明する。
ART310に入力データが入力された場合のアルゴリズムの概要は、下記の処理1〜 処理5のようになる。
処理1:F0レイヤー311により入力ベクトルを正規化し、ノイズを除去する。
処理2:F1レイヤー312に入力された入力データと重み係数との比較により、ふさわしいカテゴリの候補を選択する。
処理3:選択サブシステム315で選択したカテゴリの妥当性がパラメータρとの比により評価される。妥当と判断されれば、入力データはそのカテゴリに分類され、処理4に進む。一方、妥当と判断されなければ、そのカテゴリはリセットされ、他のカテゴリからふさわしいカテゴリの候補を選択する(処理2を繰り返す)。パラメータρの値を大きくするとカテゴリの分類が細かくなる。すなわち、カテゴリサイズが小さくなる。逆に、ρの値を小さくすると分類が粗くなる。カテゴリサイズが大きくなる。このパラメータρをビジランス(vigilance)パラメータと呼ぶ。
処理4:処理2において全ての既存のカテゴリがリセットされると、入力データが新規カテゴリに属すると判断され、新規カテゴリのプロトタイプを表す新しい重み係数を生成する。
処理5:入力データがカテゴリJに分類されると、カテゴリJに対応する重み係数WJ(new)は、過去の重み係数WJ(old)及び入力データp(又は入力データから派生したデータ)を用いて数1により更新される。
(数1)
WJ(new)=Kw・p+(1−Kw)・WJ(old)
ここで、Kwは、学習率パラメータ(0<Kw<1)であり、入力ベクトルを新しい重み係数に反映させる度合いを決定する値である。
尚、数1及び後述する数2乃至数12の各演算式は前記ART310に組み込まれている。
ART310のデータ分類アルゴリズムの特徴は、上記の処理4にある。
処理4においては、学習した時のパターンと異なる入力データが入力された場合、記録されているパターンを変更せずに新しいパターンを記録することができる。このため、過去に学習したパターンを記録しながら、新たなパターンを記録することが可能となる。
このように、入力データとして予め与えた運転データを与えると、ART310は与えられたパターンを学習する。したがって、学習済みのART310に新たな入力データが入力されると、上記アルゴリズムにより、過去におけるどのパターンに近いかを判定することができる。また、過去に経験したことのないパターンであれば、新規カテゴリに分類される。
図6(b)は、F0レイヤー311の構成を示すブロック図である。F0レイヤー311では、入力データIiを各時刻で再度正規化し、F1レイヤー312、及び選択サブシステム315に入力する正規化入力ベクトルui 0作成する。
始めに、入力データIから、数2に従ってWi 0を計算する。ここでaは定数である。
Figure 2018106432
次に、Wi 0を正規化したXi 0を、数3を用いて計算する。ここで、||W||は、Wのノルムを表す。
Figure 2018106432
そして、数4を用いて、Xi 0からノイズを除去したVi 0を計算する。ただし、θはノイズを除去するための定数である。数4の計算により、微小な値は0となるため、入力データのノイズが除去される。
Figure 2018106432
最後に、数5を用いて正規化入力ベクトルui 0を求める。ui 0はF1レイヤーの入力となる。
Figure 2018106432
図6(c)は、F1レイヤー512の構成を示すブロック図である。F1レイヤー512では、数5で求めたui 0を短期記憶として保持し、F2レイヤー313に入力するPiを計算する。F2レイヤーの計算式をまとめて数6乃至数12に示す。ただし、a、bは定数、f(・)は数4で示した関数、TjはF2レイヤー313で計算する適合度である。
Figure 2018106432
Figure 2018106432
Figure 2018106432
Figure 2018106432
Figure 2018106432
Figure 2018106432
但し、
Figure 2018106432
図7は運転状態把握手段300におけるデータの分類結果を説明する図である。
図7(a)は、運転データをカテゴリに分類した分類結果の一例を示す図である。
図7(a)は、一例として、運転データのうちの2項目を表示したものであり、2次元のグラフで表記した。また、縦軸及び横軸は、それぞれの項目の運転データを規格化して示した。
運転データは、ARTモジュール310によって複数のカテゴリ319(図7(a)に示す円)に分割される。1つの円が、1つのカテゴリに相当する。
本実施例では、運転データは4つのカテゴリに分類されている。カテゴリ番号1は、項目Aの値が大きく、項目Bの値が小さいグループ、カテゴリ番号2は、項目A、項目Bの値が共に小さいグループ、カテゴリ番号3は項目Aの値が小さく、項目Bの値が大きいグループ、カテゴリ番号4は項目A、項目Bの値が共に大きいグループである。
図7(b)は、運転データをカテゴリに分類した結果、及び運転データの例を説明する図である。横軸は、時間、縦軸は計測信号、カテゴリ番号である。
図7(b)に示すように、運転データはカテゴリ1〜4に分類された。
本発明のオンライン監視装置200では、運転データを運転状態把握手段300にて分類した結果であるカテゴリ番号と、その時の画面操作内容を関連付けして記憶することが可能である。そして、同じカテゴリが発生した時には関連付けられた画面を自動的に表示することで、運転状態に合わせた情報を運転員に提供できる。このように、本発明のオンライン監視装置では、運転員による画面操作の方法を学習できる。
図8は、運転データデータベース600と画面操作履歴データベース700に保存されるデータの態様を説明する図である。
図8(a)は運転データデータベース600に保存されるデータの態様を説明する図である。図8(a)に示すようにセンサで計測した運転データがサンプリング周期毎に保存される。運転データのトレンドグラフは、図4(a)に示した通り画像表示装置940に表示可能である。
図8(b)は画面操作履歴データベース700に保存されるデータの態様を説明する図である。図8(b)に示す通り、画面操作した時刻、表示画面、操作内容が保存される。また、図8(b)には図示していないが、画面の遷移情報、すなわち関連性の高い画面同士の情報も保存するようにしても良い。
本発明のオンライン監視装置では、運転データを運転状態把握手段300にて分類した結果であるカテゴリ番号と、画面操作履歴を関連付け手段400にて関連付ける。
図9は、画像表示情報生成手段500の動作を説明する図である。
図9(a)(b)は、オンライン監視装置データベース800に保存されるデータの態様を説明する図である。
図9(a)に示すように、オンライン監視装置データベース800には、画面内容と、各画面に対する情報量、履歴、質に関する重み係数が保存されている。履歴、質に関する重み係数は、カテゴリ番号、すなわちプラントの運転状態毎に保存される。
情報量に関する重み係数は、画面上に表示される数字や文字数、機器数が多い時など、画面に含まれる情報量が多い程、値を高くする。履歴に関する重み係数は、過去に表示した回数、時間が多い程、値を高くする。質に関する重み係数は、例えば異常検知機器に関する運転データのトレンド表示画面、性能低下機器、計測値の変化幅の大きい機器に関する画面など、運転状態に対する対応を決定する際に役立つ画面程、値を高くする。
また、上流に位置する機器で発生した異常が、時間の経過とともに下流側に波及することが考えられることから、上流に位置する機器、及び時間的に早く検知した監視グループに関する系統図、トレンドグラフに関する画面は、質に関する重み係数を高くする。このように、質に関する重み係数は、系統図、異常検知時刻に基づいて決定しても良い。
尚、情報量に関する重み係数、履歴に関する重み係数、質に関する重み係数の決定方法は上述した方法に限定されるものではない。
図9(b)は、画像表示情報生成手段500にて、現在のプラントの運転状態における画面の表示有無と時間を計算した結果である。
画像表示情報生成手段500では、各画面の重み係数を数13に従って算出する。
(数13)
Wsn = Win + Wrn + Wcn
ここで、nは画面番号、Wiは現在のカテゴリ番号における画面nの情報量に関する重み係数、Wrは現在のカテゴリ番号における画面nの履歴に関する重み係数、Wcnは画面nの質に関する重み係数である。
尚、上記の数13は上述した計算式に限定されるものではなく、各画面に対する情報量、履歴、質に関する重み係数を考慮してWsnを決定する計算式であれば良い。
そして、画像表示情報生成手段500では、各画面の表示時間を数14に従って算出する。
(数14)
Tn = Tb + ( Wsn / ΣWsn ) × Tc
ここで、Tnは画面nの表示時間、TbはWsnが一定値以上の場合のデフォルト表示時間、Tcは1サイクルの時間から、Tb×表示画面数 を引いた値である。Tb及び1サイクルの時間は、任意に設定できる値である。
尚、上記の数14は上述した計算式に限定されるものではなく、重み係数が高い程表示時間が長くなる計算式であれば良い。
図9(c)は、画像表示装置940に表示される画面の経時変化を説明する図である。画像表示情報生成手段500にて決定した表示画面(本実施例では画面1〜4)、表示時間に従って、繰り返し表示される。
尚、前記画像表示情報生成手段を用いて表示した画面は一定時間後に別の画面に切り替わるが、ある特定の画面を異なる画像表示装置に表示し続けるようにオンライン監視装置を構成しても良い。
また、画像表示情報生成手段500では、予め登録した業務フロー、すなわち予め作成した図9(b)を参照して、表示する画面、表示時間を決定することも可能である。
図10は、オンライン監視装置のユーザーの認証方法を説明する図である。
ユーザー認証のために、オンライン監視装置データベース800には、図10(a)に示すように、ユーザーID、運転員の名前、権限の情報が保存されている。プラントの運転員は、担当の業務に応じて、確認すべき画面が異なる。そこで、本発明のオンライン監視装置では、各データベースを運転員のID毎、もしくは業務内容(権限)に応じて構築し、区別して管理できる。
運転員は、図10(b)に示すログイン画面にて認証を受けてから、オンライン監視装置200を使用する。尚、ユーザーの認証方法は、本実施例の方法に限定されるものではなく、例えば監視カメラの映像でユーザー認証するようにしても良い。
このように、本発明のオンライン監視装置200では、業務内容に合わせて画像表示装置940に表示する内容が自動的に決定される。
本発明の第2の実施例であるオンライン監視装置200は、画面を複数に分割して表示することが可能な画像表示装置940に対応する監視装置である。
図11は本発明の第2の実施例であるオンライン監視装置200の動作を説明するフローチャート図である。
ステップ1200、1210、1220、1230、1240、1250、1270は、図2に示したステップ1100、1110、1120、1130、1140、1150、1170とそれぞれ同じ動作であるので、ここでは説明を省略する。
ステップ1260では、画像表示情報生成手段500を動作させて、画像表示装置940に表示する画面、表示する時間、及び表示サイズを決定する。
図12(a)は、オンライン監視装置データベース800に保存されるデータの態様を説明する図である。
画像表示情報生成手段500では、数13、14に従って各画面の重み係数、表示時間を決定すると共に、各画面の表示サイズを数15に従って算出する。
(数15)
Sn = Sb + ( Wsn / ΣWsn ) × Sc
ここで、Snは画面nの表示サイズ、SbはWsnが一定値以上の場合のデフォルト表示サイズ、Scは1画面のサイズから、Sb×表示画面数 を引いた値である。Sbは、任意に設定できる値である。
尚、上記の数15は上述した計算式に限定されるものではなく、重み係数が高い程表示サイズが大きくなる計算式であれば良い。
図12(b)は、画像表示装置940に表示される画面の実施例であり、本実施例では表示画面を5分割して表示している。
重み係数の高い画面の表示サイズが大きく設定されており、重要な情報を見落とすことを防止できる。
実施例1及び2ではオンライン監視装置にて処理するデータがプラントの運転データである場合について述べたが、処理するデータはプラント運転データに限定されるものではなく、監視カメラの映像、GPSによる所在地など、多種多様なデータを処理できる。
監視カメラの映像を処理する場合は、例えば挙動不審な人物を映した画面を長時間表示するようにオンライン監視装置をカスタマイズすることが可能である。また、GPSの所在値のデータに対して、利用者に役立つ地図情報、店舗情報の画面を長時間表示するように、オンライン監視装置を活用しても良い。
本発明は、監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視装置として、幅広く利用可能である。
1 運転データ
2 画面操作履歴信号を含む外部入力信号
3 運転データ
4 画面操作履歴信号を含む外部入力信号
5 運転データ
6 画面操作履歴信号
7 運転状態把握結果
8 運転状態把握情報
9 関連付け結果
10 運転状態把握結果
11 画像表示情報
12 関連付け結果
13 オンライン監視装置データベース情報
14 運転データ分析結果
15 画像表示情報
16 画像表示情報
50 信号DB情報
100 プラント
200 オンライン監視装置
210 外部入力インターフェイス
220 外部出力インターフェイス
250 運転データ分析手段
260 状態変化検知手段
270 性能向上制御ガイダンス手段
300 運転状態把握手段
400 関連付け手段
500 画像表示情報生成手段
600 運転データデータベース
700 画面操作履歴データベース
800 オンライン監視装置データベース
900 外部装置
910 外部入力装置
920 キーボード
930 マウス
940 画像表示装置

Claims (14)

  1. 監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視装置において、
    複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定する画像表示情報生成手段を備えること
    を特徴としたオンライン監視装置。
  2. 請求項1に記載のオンライン監視装置において、
    前記画像表示情報生成手段は、前記表示する画面の画面サイズを決定すること
    を特徴とするオンライン監視装置。
  3. 請求項1又は2の何れかに記載のオンライン監視装置において、
    前記画像表示情報生成手段では、
    画面の情報量に関する重み係数、履歴に関する重み係数、又は質に関する重み係数の内少なくとも一つに基づいて、複数の画面候補の中から、表示する画面、画面の表示時間、又は画面サイズの内少なくとも一つを決定すること
    を特徴とするオンライン監視装置。
  4. 請求項3に記載のオンライン監視装置において、
    前記情報量に関する重み係数は、画面上に表示される数字、文字数、又は機器数が多い場合に、画面に含まれる情報量が大きくなると値が高くなる係数を表すこと
    を特徴とするオンライン監視装置。
  5. 請求項3に記載のオンライン監視装置において、
    前記履歴に関する重み係数は、過去に表示した回数、又は時間が多い場合に、値が高くなる係数を表すこと
    を特徴とするオンライン監視装置。
  6. 請求項3に記載のオンライン監視装置において、
    前記質に関する重み係数は、運転状態に対する対応を決定する際に用いる画面の場合に、値が高くなる係数を表すこと
    を特徴とするオンライン監視装置。
  7. 請求項3に記載のオンライン監視装置において、
    前記オンライン監視装置には監視対象の運転状態を把握する運転状態把握手段と、
    過去の画面操作履歴が保存されている画面操作履歴データベースと、
    前記運転状態把握手段で把握した結果と過去の画面操作履歴を関連付けする関連付け手段が備えられており、
    前記画像表示情報生成手段では前記関連付けの結果に基づいて履歴に関する重み係数を決定すること
    を特徴とするオンライン監視装置。
  8. 請求項6に記載のオンライン監視装置において、
    前記質に関する重み係数は系統図情報、又は異常検知時刻に基づいて決定する係数であること
    を特徴としたオンライン監視装置。
  9. 請求項1乃至8の何れかに記載のオンライン監視装置において
    前記画像表示情報生成手段を用いて表示した任意の画面を、異なる画像表示装置に表示し続けること
    を特徴としたオンライン監視装置。
  10. 請求項1乃至9の何れかに記載のオンライン監視装置において
    前記オンライン監視装置では少なくともID又は権限の情報に基づいてユーザーの情報を管理し、
    前記画像表示情報生成手段では、ユーザー毎に複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定すること
    を特徴としたオンライン監視装置。
  11. 請求項1に記載のオンライン監視装置において、
    前記オンライン監視装置にはプラントの状態変化検知手段、及び性能向上制御ガイダンス手段を含むデータ分析手段を備え、
    前記画像表示情報生成手段では、前記状態変化検知手段で異常を検知したことを通知する警報窓画面、系統図画面、前記性能向上制御ガイダンス手段で算出した機器性能の表示画面、スートブロワ噴射制御画面、又は空気流量調整制御画面の内少なくとも一つについて、表示する画面、画面の表示時間、又は画面サイズの少なくとも一つを決定すること
    を特徴としたオンライン監視装置。
  12. 監視対象からデータを収集し、データの分析結果を表示するオンライン監視方法において、
    複数の画面候補の中から、表示する画面及び画面の表示時間を決定するステップを含むこと
    を特徴としたオンライン監視方法。
  13. 請求項12に記載のオンライン監視方法において、
    前記表示する画面及び画面の表示時間に加えて前記表示する画面の画面サイズを決定するステップを含むこと
    を特徴とするオンライン監視方法。
  14. 請求項12又は13の何れかに記載のオンライン監視方法において、
    画面の情報量に関する重み係数、履歴に関する重み係数、又は質に関する重み係数の内少なくとも一つに基づいて、前記複数の画面候補の中から、表示する画面、画面の表示時間、又は画面サイズの内少なくとも一つを決定するステップを含むこと
    を特徴とするオンライン監視方法。
JP2016252256A 2016-12-27 2016-12-27 オンライン監視装置、及びオンライン監視方法 Pending JP2018106432A (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016252256A JP2018106432A (ja) 2016-12-27 2016-12-27 オンライン監視装置、及びオンライン監視方法
CN201711415434.8A CN108241360B (zh) 2016-12-27 2017-12-21 在线监视装置以及在线监视方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016252256A JP2018106432A (ja) 2016-12-27 2016-12-27 オンライン監視装置、及びオンライン監視方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2018106432A true JP2018106432A (ja) 2018-07-05

Family

ID=62700209

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016252256A Pending JP2018106432A (ja) 2016-12-27 2016-12-27 オンライン監視装置、及びオンライン監視方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP2018106432A (ja)
CN (1) CN108241360B (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021019147A (ja) * 2019-07-23 2021-02-15 ヤマハ発動機株式会社 表示装置、表面実装機、及び、表示方法
CN112751818A (zh) * 2019-10-31 2021-05-04 安碁资讯股份有限公司 异常流量检测方法与异常流量检测装置
WO2022209902A1 (ja) * 2021-03-30 2022-10-06 住友重機械工業株式会社 表示装置、制御装置、制御方法及びプログラム
KR20230087454A (ko) 2020-10-14 2023-06-16 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤 표시장치, 표시방법, 제어장치 및 컴퓨터프로그램

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7239354B2 (ja) * 2019-03-12 2023-03-14 株式会社日立製作所 データ分類装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5377317A (en) * 1991-12-20 1994-12-27 International Business Machines Corporation Method and apparatus for distinctively displaying windows on a computer display screen
JP3240501B2 (ja) * 1995-12-01 2001-12-17 株式会社日立製作所 プラントの運転状態表示方法及び装置
US7061450B2 (en) * 2001-04-09 2006-06-13 Microvision, Inc. Electronically scanned beam display
GB2395804A (en) * 2002-11-27 2004-06-02 Sony Uk Ltd Information retrieval
US9359882B2 (en) * 2006-09-27 2016-06-07 Halliburton Energy Services, Inc. Monitor and control of directional drilling operations and simulations
IN2012DN02779A (ja) * 2009-10-02 2015-09-18 Hitachi Ltd
CN102917110B (zh) * 2011-08-01 2016-03-23 浪潮乐金数字移动通信有限公司 显示屏待机时间的动态设定方法和装置
KR102021612B1 (ko) * 2012-12-24 2019-09-16 두산인프라코어 주식회사 건설기계의 화면 표시 방법
CN104391631B (zh) * 2014-11-12 2017-10-24 来安县新元机电设备设计有限公司 一种电子阅读器翻页的控制方法和系统
CN105162683B (zh) * 2015-08-04 2018-08-03 广州华多网络科技有限公司 显示窗口信息发布方法及系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021019147A (ja) * 2019-07-23 2021-02-15 ヤマハ発動機株式会社 表示装置、表面実装機、及び、表示方法
JP7265951B2 (ja) 2019-07-23 2023-04-27 ヤマハ発動機株式会社 表示装置、表面実装機、及び、表示方法
CN112751818A (zh) * 2019-10-31 2021-05-04 安碁资讯股份有限公司 异常流量检测方法与异常流量检测装置
CN112751818B (zh) * 2019-10-31 2023-02-24 安碁资讯股份有限公司 异常流量检测方法与异常流量检测装置
KR20230087454A (ko) 2020-10-14 2023-06-16 스미도모쥬기가이고교 가부시키가이샤 표시장치, 표시방법, 제어장치 및 컴퓨터프로그램
WO2022209902A1 (ja) * 2021-03-30 2022-10-06 住友重機械工業株式会社 表示装置、制御装置、制御方法及びプログラム
TWI888705B (zh) * 2021-03-30 2025-07-01 日商住友重機械工業股份有限公司 顯示裝置、控制裝置、控制方法及程式

Also Published As

Publication number Publication date
CN108241360A (zh) 2018-07-03
CN108241360B (zh) 2021-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105992977B (zh) 成套设备的诊断装置和诊断方法
JP2018106432A (ja) オンライン監視装置、及びオンライン監視方法
JP5663510B2 (ja) 石炭火力プラントの制御装置及び、石炭火力プラント
JP5918663B2 (ja) 火力プラントの制御装置及び制御方法
JP6037954B2 (ja) ボイラチューブリーク検出装置、ボイラチューブリーク検出方法、並びにこれらを用いたデータ監視センタ、情報提供サービス、ボイラプラント。
WO2011046869A2 (en) Targeted equipment monitoring system and method for optimizing equipment reliability
CN108954375A (zh) 锅炉节煤控制方法
CN108073145B (zh) 运转支援装置以及记录介质
JPWO2011089649A1 (ja) 診断装置及び診断方法
JP5856899B2 (ja) 石炭火力プラントの制御装置
WO2019082491A1 (ja) プラントの運転支援装置及び運転支援方法
JP6830414B2 (ja) 診断装置及び診断方法
Manatura et al. Gas turbine heat rate prediction in combined cycle power plant using artificial neural network
Sujatha et al. Soft sensor for flame temperature measurement and IoT based monitoring in power plants
JP2017228102A (ja) 原料選定支援装置、及び原料選定支援方法
JP7374590B2 (ja) Kpi改善支援システム及びkpi改善支援方法
JP5203763B2 (ja) 石炭焚きボイラの炭種判別装置及び石炭焚きボイラの炭種判別方法
JP7474208B2 (ja) 運転支援装置、運転支援方法および運転支援プログラム
JP2010237892A (ja) データ分類方法及び装置
Xu et al. AT-DBN: A Novel Deep Learning Approach for Accurate Flue Gas Pressure Forecasting in Power Plants
JP7222943B2 (ja) 運用改善支援システム、運用改善支援方法及び運用改善支援プログラム
JP7368332B2 (ja) ガイダンス操作支援装置、ガイダンス操作支援方法およびガイダンス操作支援プログラム
Valliappan Application of Joint Time-Frequency Methods and Artificial Neural Networks for Monitoring Co-Firing Burners
OTERO On-Line Supervision System of Unit Energetic Efficiency for Co