【課題】プラント内の情報を共有化することで、業務の効率化を図ることができるプラント解析システムを提供する。
【解決手段】 保存手段は、受付手段を介して定義されたロジックを保存する。監視データ生成手段は、保存手段に保存された前記ロジックを用い、プラントから取得されるデータに基づいてキー情報をプラント監視用のデータとしてリアルタイムに生成する。解析データ生成手段は、前記保存手段に保存された前記ロジックを用い、履歴データ蓄積手段に蓄積された履歴データに基づいてキー情報を過去のプラント状態を解析するための解析用データとして生成する。 （もっと読む）

【課題】回転体の大きなトラブルが発生する前の予兆を検出できる回転体の振動監視装置を提供することである。
【解決手段】振動ベクトル演算手段２３は定常運転状態判定手段２２により回転体が定常運転状態になったと判定されたとき回転体の振動を所定周期で入力し、回転体の回転速度と同一周波数成分の振幅及び位相で表される振動ベクトルを所定周期毎に演算し、振動ベクトル変化量演算手段２４は振動ベクトル演算手段２３で得られた最新の周期の振動ベクトルの振幅とｎ周期前に得られた振動ベクトルの振幅との変化量を求め、振動ベクトル変化量判定手段２５は振動ベクトル変化量演算手段２４で得られた振動ベクトル変化量が予め定めた設定値を超えたか否かを判定し、警報出力手段２６は振動ベクトル変化量判定手段２５により振動ベクトル変化量が予め定めた設定値を超えたと判定されたときは警報を出力する。 （もっと読む）

圧縮機を診断するための方法、システムおよびコンピュータソフトウェア。その方法は、圧縮機の様々な部分の状態を説明する成分を含む圧縮機の特徴ベクトルを生成するステップ、ファジィ制約に基づいて、特徴ベクトルに対応する集約異常ベクトルを決定するステップ、圧縮機の考えられる障害／故障モードのプリセットリスト用の規則を定義するステップ、集約異常ベクトルと規則との間の補強尺度を算出するステップ、ならびに、補強尺度の結果に基づいて、圧縮機の障害／故障モードを特定するステップを含む。 （もっと読む）

【課題】処理装置の動作を示す動作データや、ユースポイントでの処理状況を指すプロセスデータの特徴量を抽出し、動作データの特徴量と設定値を比較し、更に、直接設定値と比較できないプロセスデータの特徴量と基準値を比較して、プロセス条件に左右されることなく、プロセス処理の正常／異常を判断する方法を提供する。
【解決手段】装置の動作に関するデータを動作データとして収集し、この動作データから動作データの特徴量として算出し設定値と比較して動作の異常の有無を判断すると共に、制御条件が動作データの前記特徴量と一致する場合の出力を基準値として予め定め、一方、装置の動作中の出力に関するデータをプロセスデータとして収集し、このプロセスデータから前記基準値に対応する数値をプロセスデータの特徴量として算出し、このプロセスデータの特徴量を前記基準値と比較して、出力の異常の有無を判断することを特徴とする異常検出方法。 （もっと読む）

【課題】プラントの状態変化や故障の要因と波及範囲を示す監視情報を、オペレータが画面上から容易に把握できるようにした監視制御支援機能を有する監視制御システムを提供する。
【解決手段】監視制御システムは、プラントの運転状態またはプロセス状態を検出する検出装置と、前記検出装置から得られる検出データに基づいて、前記プラントの運転状態またはプロセス状態の履歴情報を生成する装置と、前記検出データ及び前記履歴情報を蓄積する装置と、前記検出データ及び前記履歴情報に基づいて、変化又は故障の要因を抽出し、その要因と波及範囲を示す監視情報を生成して、表示画面上に表示する監視制御支援装置とを具備する。監視制御支援装置は、システムの各要素の連結部の信号伝送部に正常判定タイマを設け、そのタイマ値の過去のデータに基づいて該当構成要素間の伝送部異常診断を実行し、当該診断結果を前記表示画面上に表示する手段を含む。 （もっと読む）

【課題】経時変化が周期的に変化し、その変化が多数現れ、その傾向の定量化や定式化が困難な装置に対しても異常を検出する異常判定装置を提供する。
【解決手段】異常判定装置１０は、収集部１１と一時記憶部１２と分類済みデータ記憶部１３と分類部１４と異常判定部１５とを有する。第１のフェーズで、判定対象の製造データがどの分類に属するかを決定し、第２のフェーズで、その製造データが、属する分類グループのなかで、時間推移とともに逸脱してしまっているかを監視することで、異常かどうかを判定する。 （もっと読む）

【課題】システムは、処理プラントに関連する異常状態を検出する。
【解決手段】該システムは、複数のデバイスによってインプリメントされる信号処理データ収集ブロックによって生成される信号処理データを受信する。該信号処理データ収集ブロックは、統計データ、周波数解析データ、自動回帰データ、ウェーブレットなどを生成し得る。該システムは、該処理プラントに関連する少なくとも一つの異常状態を検出すべく構成される解析エンジンを含む。信号処理データは、該解析エンジンに提供され、該解析エンジンがアクションを取るべきかを判断する。 （もっと読む）

１つまたは複数の水素消費車両の車隊の燃料補給予定を決定、監督し、水素製造率およびかかる車両にサービスを提供する在庫レベルを管理するためのシステムおよび方法。特定の実施形態では、開示されているシステムおよび方法は、車両がいつ燃料補給ステーションを使用してよいのかを決定することに関する。また、開示されているシステムおよび方法は、燃料在庫、消費率、および／または車隊の燃料補給パターンに基づいて、車両隊が利用可能な１つまたは複数の水素製造プラントによって水素が製造される速度および予定を制御することにも関係する。 （もっと読む）

【課題】プラントの監視対象を決定する方法であって、簡便且かつ誤判定の少ない監視を実現することのできる監視対象決定方法等を提供する。
【解決手段】プラントの監視対象の決定処理を実行するコンピューターにおける監視対象決定方法が、複数回の正常稼働時におけるデータでプラントの状態を表す複数の指標の経過時間に対する値である正常データと、複数回の特定の異常が発生した際のデータで前記指標の経過時間に対する値である異常データを取得する工程と、当該プラントの進行度合いを最も表わす主指標を決定し主指標の経過時間に対する値を取得する工程と、正常データ及び異常データを主指標の値に基づいて主指標に対する値に変換する工程と、各指標の主指標の各値について変換後の正常データと異常データの隔たり度合いを求める工程と、隔たり度合いが大きい指標と主指標の値の組合を監視対象とする工程とを有する。 （もっと読む）

【課題】プラントなどの異常予兆検知方法では関連するセンサ情報を取得していない場合は異常検知できず、また、人為的な操作がなされたときにはセンサ出力が変化して異常検知される可能性があるが、センサ信号のみからこのような異常と検知すべき実際の異常との区別をつけるのは困難である。
【解決手段】センサ情報を取得できないユニットの状態に基づく信号や人の操作に基づく信号が含まれるイベント信号を利用し、設備から出力されるイベント信号からイベント列を切出し、クラスタリングにより分類し、イベント列と所定期間以内に発生したアラームの頻度マトリクスを作成しておき、これに基づきイベント列に対して発生確率の高いアラームの予報を出力する。 （もっと読む）

【課題】
プラントなどの設備における異常予兆検知では、正常状態をモデル化しモデルとの比較に
より異常判定を行うが、設備は運転条件などの違いにより多様な正常状態を持つため、従
来の手法ではモデル化が困難であり、正常を異常と判定する誤報が発生する場合があった
。また、異常診断では、異常判定の根拠の説明や、異常予兆と事象の関連付けが困難であ
った。
【解決手段】
異常予兆検知では、設備から出力されるイベント信号をもとに運転状態別にモード分割し
、モード毎に正常モデルを作成し、モード毎に学習データの十分性をチェックし、その結
果に応じて設定したしきい値を用いて異常識別を行うようにした。また、診断では、横軸を結果事象、縦軸を原因事象とする頻度マトリクスに作成しておきそれを利用して故障の発生を予測する。結果事象は故障イベント、原因事象は、異常測度がしきい値を超えたセンサ信号を量子化したものとする原因事象の入力とした。 （もっと読む）

【課題】監視対象の状態に応じて監視条件を変更することにより、監視対象の劣化の見落としを防ぐことを目的とする。
【解決手段】監視対象には監視対象を構成する複数の構成要素それぞれにセンサ１０１が設置されている。各センサ１０１は自己が設置された構成要素の特定量（温度、照度、速度など）をセンサパラメータ管理部１４０により設定されたパラメータに従って計測する。データ蓄積管理部１１０は各センサ１０１の計測値をセンサデータテーブル１９１に記録する。数値化処理部１２０はセンサデータテーブル１９１に基づいて異常値を計測した異常センサを検出する。多次元データリアルタイム管理部１３０は異常センサの計測値に基づいて異常要因である構成要素を特定する。センサパラメータ管理部１４０は異常要因に設置されているセンサ１０１に異常時のパラメータを設定し、通知部１５０は異常の発生と異常要因とを通知する。 （もっと読む）

【課題】プラントの運転に利用するプロセスの状態を監視する。
【解決手段】プラントの運転に利用するプロセスの状態を表す値として計測されたプロセス値を取得し、前記プロセス値と前記プロセス値が計測された時刻とを関連付けて計測データとして記憶装置に記憶するデータ取得手段１０１と、前記記憶装置から計測データを読出し、プロセス値の波形を特定する波形特定手段１０２と、前記波形特定手段で特定されたプロセス値の波形から、正弦理論又は余弦理論を利用して、プロセスで問題が繰り返し発生しているか否かを判定する判定手段１０３とを備える。 （もっと読む）

【課題】製造条件の一時的な変動を監視することができ、良否判定精度が高いバッチ式製造プロセスの監視方法及び監視装置を提供する。
【解決手段】監視装置１は、製品のバッチ式製造装置１０１から入力された時系列の装置ログデータをウェーブレット変換し、各周波数成分が正常であるか異常であるかを判定する。そして、正常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値を０とすると共に異常と判定された周波数成分のウェーブレット係数の値はそのままとした一組の採用ウェーブレット係数を生成する。次に、この一組の採用ウェーブレット係数を逆ウェーブレット変換して再生波形データを求め、この再生波形データを主成分分析してホッテリングＴ^２と残差Ｑの２つの統計量を求め、この２つの統計量に上限閾値を設定し、その上限閾値を超えているかいないかによって、そのバッチ式製造プロセスが正常であるか異常であるかを判定する。 （もっと読む）

【課題】シミュレーションにより得られるプラントの動的挙動の予測を適切に評価ことを可能とする。
【解決手段】実プラントから取得した実データによりシミュレーションモデルのパラメータを修正するプロセスシミュレーション部からのデータに基づき、シミュレーション結果を評価するシミュレーション評価システムにおいて、規定された時間分の予測データを出力する定期予測シミュレーション部と、現在値及び予測データを入力し、この予測データを所定条件でグループ化したラベリング情報を出力すると共に、状態の変化が所定値を超えたときに解析実行メッセージを出力する状態判別部と、予測データ並びにラベリング情報及び現在値を保存するシミュレーションデータベースと、解析実行メッセージを入力したとき、保存されている予測データ、ラベリング情報、現在値を取得して予測データに対する解析を実行し、解析結果を出力する予測データ解析部とを備える。 （もっと読む）

【課題】プロセス決定支援システムを設ける方法。このような決定支援システムは、製造プロセス、特に工業用製造プロセスで用いて、プロセス性能のモニタリングを、プロセスを制御してプロセス生産および品質を最適化するために行なう。
【解決手段】本方法は、プロセスのプロセス・データを収集することと、プロセスの運転データを収集することと、プロセス・データと運転データとを融合して、プロセス決定（たとえば、制御決定）を行なっても良い、プロセスの融合されたデータ・セット（たとえば統合ルール・セット）を形成することと、を含む。プロセス・データと運転データは、ルール・ベースの知識融合、数学的な知識融合、または事例ベースの推論の知識融合の方法に従って融合しても良い。 （もっと読む）

【課題】プロセスデータの予測値を精度高く行うことができるプロセス監視装置およびプロセス監視方法を提供すること。
【解決手段】取得されたプロセスデータＤＶのうち、現時点から一定時間前のプロセスデータ群をもとに近似式を最小二乗法によって算出する近似式算出部５と、この近似式をもとに所定時間後のプロセスデータの予測値を算出する予測値算出部６と、この予測値および傾向予測を出力するとともに、この予測値が所定範囲を越えた場合に警報を出力する出力処理部を備える。なお、近似式のもとになる基準式は、１次式に限らず、高次式が適用可能であり、プロセスデータに応じて最適なものを適用することが好ましい。 （もっと読む）

【課題】回帰分析により化学プラントの状態を推定し、異常な状態が発生したと判定された場合には、自動的に異常の原因を特定することができる異常診断装置を提供する。
【解決手段】プラントの異常を診断するために、プラント内の測定対象を測定した測定値に基づいて回帰分析を行うことにより、異常検出対象の推定値を求め、該推定値を予め決められたしきい値と比較することにより異常発生を予測する異常診断装置であって、異常検出対象の推定値に大きく寄与している測定値を特定する測定値特定手段を備えた。 （もっと読む）

【課題】観測データの異常を検知するための正常事例の学習データを取捨選択して精度をあげる学習データの生成方法により、ユーザ負荷を軽減し、さらに早期に異常を高感度に検知することが可能な異常検知方法および異常検知方法システムを提供する。
【解決手段】（１）データ間の類似度に着目し、正常事例からなるコンパクトな学習データを生成、（２）類似度と異常有無により、新規データを学習データに追加、（３）設備のアラーム発生区間を学習データから削除、（４）随時更新された学習データを部分空間法でモデル化し、観測データと部分空間の距離関係に基づき、異常候補を検知、（５）イベント情報を対象にした解析を組み合わせて、異常候補から異常を検知、（６）学習データの活用頻度分布に基づいて、観測データの乖離度を求め、観測データの異常要素（センサ信号）を特定する。 （もっと読む）

【課題】装置異常診断システムに係わり、最初及び新規の故障事例に対して容易に異常診断モデルを作成及び追加・更新することができ、そのモデルを用いることで異常の診断や対策指示等を、的確に、効率的に実現できる技術を提供する。
【解決手段】本異常診断システムにおいて、異常診断モデル作成処理部は、保守作業データの取得に基づき、保守作業種類とそれに関連するアラーム及び稼動イベントとの因果関係をグラフネットワーク構造によって表現する因果関係モデルを作成する（Ｓ１０４）。そして、それを既存の因果関係モデルに対し合成することで、異常診断モデルを更新する（Ｓ１０６）。 （もっと読む）