工厂状态监视方法、工厂状态监视用计算机程序以及工厂状态监视装置的制作方法

专利名称：工厂状态监视方法、工厂状态监视用计算机程序以及工厂状态监视装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及判定工厂(plant)是否在正常地运转的工厂状态监视方法、工厂状态 监视所使用的计算机程序和工厂状态监视装置。
背景技术：
在燃气轮机发电厂和核发电厂、或者化工厂这样的各种工厂中，为了监视工厂是 否在正常地运转，获得并监视温度和压力这样的工厂的状态量。在进行工厂的监视中，需 要监视多个状态量，此外，就监视状态量的趋势来判定工厂是否在正常地运转来说，需要熟 练。在专利文献1中，公开了用马哈拉诺比斯距离，根据年间季节变动等而分开使用多个基 准空间(也称为单位空间)，监视冷冻循环装置的运转状态的技术。通过将该技术适用于工 厂的监视，在监视多个状态量的情况下，能够比较容易地进行监视。
专利文献1 :特开2005-207644号公报

发明内容
发明要解决的课题 但是，在上述专利文献1中公开的现有技术中，尽管根据由额定负载时获得的状 态量生成的单位空间和马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis distance)之间的关系，可以判定 额定负载时的有无异常，但由于在起动时运转状态与额定负载时不同，所以即使在正常的 状态下起动也有可能判定为异常。 此外，上述工厂，例如有发生设备的老化造成的性能下降的情况，而有时预先估计 这样的老化造成的性能下降，从而将某种程度的性能下降看作正常而继续进行工厂的运 转。在专利文献1中公开的技术中，使用在年间不同的基准空间，但在使用相同的基准空间 的期间，有可能将发生了老化造成的性能下降的情况判定为异常。 本发明考虑了这样的情况而完成，其目的在于，提供无论在运转状态与额定负载 时不同的起动时，还是在设备的老化造成的被容许的等级(level)的性能下降时，都能够 以高精度判定工厂的状态是否正常的工厂状态监视方法、其计算机程序和工厂状态监视装置。 用于解决课题的方案 本发明的工厂状态监视方法第一形态，使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距 离监视所述工厂的运转状态，在方法中，基于所述工厂的起动运转期间中的状态量生成作 为判定所述工厂的起动运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空间， 基于所述工厂的负载运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的负载运转期间的运转 状态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间。 在本发明的工厂状态监视方法的第一形态中，也可以从所述工厂的负载变化时、 固定负载时的双方收集所述第二单位空间中的数据。
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在本发明的工厂状态监视方法的第一形态中，也可以基于在从评价所述工厂的起 动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时刻开始，至从该时刻起进一 步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第一单位空 间。进而，可以基于在从评价所述工厂的负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过 去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期间中的 所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。 在本发明的工厂状态监视方法的第一形态中，也可以基于以规定的时间间隔定期 地收集到的状态量生成所述第一单位空间和所述第二单位空间。 本发明的工厂状态监视用计算机程序的第一形态是，其由使用基于工厂的状态量 的马哈拉诺比斯距离监视工厂的运转状态的工厂状态监视装置的计算机执行，该程序包 括基于所述工厂的起动运转期间中的状态量和所述工厂的负载运转期间中的状态量而分 别生成作为判定所述工厂的起动运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第一单位 空间、以及作为判定所述工厂的负载运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第二单 位空间的步骤；基于评价所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态量，求马哈拉诺比斯距 离的步骤；以及基于所述马哈拉诺比斯距离和从所述第一单位空间、第二单位空间获得的 规定的阈值，判定所述工厂的状态的步骤。 在本发明的工厂状态监视用计算机程序的第一形态中，也可以基于在从评价所述 工厂的起动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时刻开始，至从该时 间起进一步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第一 单位空间。进而，可以基于在从评价所述工厂的负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追 溯到过去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期 间中的所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。 本发明的工厂状态监视装置，使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距离监视所
述工厂的运转状态，它包括单位空间生成单元，基于所述工厂的起动运转期间中的状态量
生成作为判定所述工厂的起动运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空
间，基于所述工厂的负载运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的负载运转期间的状
态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间；马哈拉诺比斯距离运算单元，基于在评价
所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态量，求马哈拉诺比斯距离；以及工厂状态判定单
元，基于由所述马哈拉诺比斯距离运算单元求出的马哈拉诺比斯距离和从所述单位空间生
成单元生成的所述第一单位空间、第二单位空间获得的规定的阈值，判定所述工厂的状态。 在本发明的工厂状态监视装置的第一形态中，所述单位空间生成单元也可以基
于在从评价所述工厂的起动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时
刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态
量，生成所述第一单位空间。进而，所述单位空间生成单元可以基于在从评价所述工厂的
负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进
一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。 本发明的工厂状态监视方法的第二形态是，用于监视工厂的运转状态的工厂状态 监视方法，在该方法中，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态
量，生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间。 本发明的工厂状态监视方法的第三形态是，用于采用与工厂的状态量有关的马哈
拉诺比斯距离监视工厂的运转状态的工厂状态监视方法，该方法包括从所述工厂获得用
于生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间所
使用的所述工厂的单位空间生成用状态量的步骤；在评价所述工厂的状态时获得所述工厂
的状态量的步骤；基于获得的所述状态量，求马哈拉诺比斯距离的步骤；以及基于求出的
所述马哈拉诺比斯距离和规定的阈值，判定所述工厂的状态的步骤。所述第三单位空间，基
于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一
步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量生成。 本发明的工厂状态监视装置的第二形态是，监视工厂的运转状态的工厂状态监视 装置，包括单位空间生成单元，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五 期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工 厂的状态量，生成作为判定所述工厂的状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空 间；马哈拉诺比斯距离运算单元，基于在评价所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态量， 求马哈拉诺比斯距离；以及工厂状态判定单元，基于所述马哈拉诺比斯距离运算单元求出 的所述马哈拉诺比斯距离和从所述单位空间生成单元生成的第三单位空间获得的规定的 阈值，判定所述工厂的状态。 这样，基于在从评价工厂的状态的时刻起仅追溯到过去规定的期间的时刻开始， 至从该时刻起仅追溯到过去规定的期间的时刻为止的期间中的工厂的状态量，生成作为判 定工厂的状态是否正常时的判定基准的数据集即单位空间。由此，随着工厂的评价时间的 推移而使获得在生成所述单位空间中使用的信息的期间移动，所以不仅是季节变动，而且 例如，即使状态量因老化造成的影响而变化的情况下，也可以使该影响反映到所述单位空 间中。其结果，抑制燃气轮机发电厂的状态的判定精度的下降，可以可靠地判定正常、异常。 这里，作为判定工厂的状态是否正常时的判定的基准的数据集是，在求马哈拉诺比斯距离 时或判定工厂是否正常时使用的数据集，称为单位空间。 在本发明的工厂状态监视方法或所述工厂状态监视装置中，在从评价所述工厂的 状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间 的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量、即单位空间生成用状态量中，也可以采用在实 施状态量收集的期间内的每日的某个时刻、或多个时刻中的所述工厂的状态量。由此，可以 降低在生成作为判定工厂的状态是否正常时的判定基准的数据集即单位空间时使用的工 厂的状态量。 在本发明的工厂状态监视方法或所述工厂状态监视装置中，所述单位空间生成用 状态量，从随着时间成为了旧的单位空间生成用状态量起，被依次从所述单位空间的生成 中除去。 将获得在生成单位空间中使用的状态量(单位空间生成用状态量)的期间随着评 价时间的推移、即随着时间而移动，从相当于经过的时间的旧的单位空间生成用状态量起， 被依次从单位空间的生成中除去，从而每个评价生成新的单位空间。这样，由于随着评价时 间的推进而使获得在单位空间的生成中使用的信息(单位空间生成用状态量)的期间移动，除去旧的信息，所以例如状态量因部件的磨损等产生的老化而变化的情况那样，即使状
态量变化的情况，也可以使该影响反映在单位空间中。其结果，状态量因季节变动以外，如
老化这样被容许、假定的因素而变化的情况下，也可以可靠地判定正常、异常。 本发明的工厂状态监视用计算机程序的第二形态是，由监视工厂的运转状态的工
厂状态监视装置的计算机执行的工厂状态监视用计算机程序，在该程序中，基于在从评价
所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过
去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成作为判定所述工厂的运转状态
是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间。 本发明的工厂状态监视用计算机程序的第三形态是，由使用与工厂的状态量有关
的马哈拉诺比斯距离监视工厂的运转状态的工厂状态监视装置的计算机执行的工厂状态
监视用计算机程序，该程序包括从所述工厂获得用于生成作为判定所述工厂的运转状态
是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间所使用的所述工厂的单位空间生成用状
态量的步骤；在评价所述工厂的状态时获得所述工厂的状态量的步骤；基于获得的所述状
态量，求马哈拉诺比斯距离的步骤；以及基于求出的所述马哈拉诺比斯距离和规定的阈值，
判定所述工厂的状态的步骤。所述第三单位空间，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起
追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的
期间中的所述工厂的状态量生成。 发明效果 根据本发明，无论在运转状态与额定负载时不同的起动时，还是在设备的老化造 成的被容许的等级的性能下降时，都可以高精度判定工厂的运转状态是否正常。


图1是表示本发明的第一实施方式的工厂状态监视装置的结构例的示意图。 图2是用于说明第一实施方式的工厂状态监视方法中的单位空间的概念图。 图3是表示第一实施方式的工厂状态监视方法的步骤的流程图。 图4是表示马哈拉诺比斯距离的概念的概念图。 图5是表示马哈拉诺比斯距离的时间变化的概念图。 图6是用于说明第一实施方式的工厂状态监视方法中的单位空间的生成方法的 概念图。 图7是表示第二实施方式的工厂状态监视方法的步骤的流程图。 标号说明 1...燃气轮机发电厂 2...压縮机 3...燃烧器 4.汽轮机 5...发电机 6...燃气轮机 10...工厂状态监视装置 11...输入输出单元
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12..处理单元12a..单位空间生成单元12b..马哈拉诺比斯距离运算单元12c..工厂状态判定单元13..存储单元14..控制面板
具体实施例方式(第一实施方式) 以下，参照

本发明的第一实施方式。再有，本发明不因用于实施本发明的 优选形态(以下，称为实施方式)受到限定。此外，在下述实施方式的构成要素中，包含本 领域技术人员能够容易地设想的构成要素、实质上相同的构成要素、所谓同等范围的构成 要素。在本实施方式中，说明将本发明适用于燃气轮机的发电厂的状态监视的例子，但能够 适用本发明的对象不限定于此。例如，对于核发电厂、化工厂等需要监视多个状态量的所有 工厂，都可以适用本发明。 本实施方式是，将燃气轮机的全部运转期间分成起动运转期间(低于额定速度)、 额定速度运转期间(额定速度以上，主要为负载运转)两个期间，在各个期间的状态量监视 中，使用马哈拉诺比斯距离来判定工厂的状态是否正常，其特征是，分别对于起动运转期间 和额定速度运转期间的两个运转期间，基于工厂的状态量生成在求马哈拉诺比斯距离时、 或在判定工厂是否正常时使用的单位空间。 图1是表示本实施方式的工厂状态监视装置的结构例的示意图。工厂状态监视装 置10监视使用了燃气轮机6的发电厂(燃气轮机发电厂)1的状态(运转中的状态)，并判 定燃气轮机发电厂1是否在正常地运转。而且，在判断为燃气轮机发电厂1没有在正常地 运转的情况下，工厂状态监视装置10 —边通知该情况，一边确定被判断为不正常的状态量 (例如，燃气轮机6的各个部分的温度或压力等)。 作为监视对象的燃气轮机发电厂1通过燃气轮机6驱动发电机5而产生电力。燃 气轮机6包括压縮机2、燃烧器3和使压縮机2旋转的汽轮机4。从压縮机2的吸气口吸入 的空气被压縮机2压縮，成为高温、高压的空气并被导入燃烧器3。在燃烧器3中，燃料被供 给高温、高压的空气，进行燃烧。在燃烧器3中燃烧过的燃料成为高温、高压的燃烧气体被 供给到汽轮机4，驱动该汽轮机。由此，汽轮机4旋转。 燃气轮机6的输出轴、即汽轮机4和压縮机2的旋转轴连结到发电机5。由此，通 过燃气轮机6运转从而汽轮机4旋转所获得的输出被传递到发电机5。通过这样的结构，燃 气轮机6驱动发电机5，从而使发电机5产生电力。 工厂状态监视装置IO监视燃气轮机发电厂1的状态。再有，在本实施方式中，工 厂状态监视装置IO监视一台的燃气轮机发电厂1的状态，但也可以监视多台的燃气轮机发 电厂1的运转状态。工厂状态监视装置10例如是计算机，包括输入输出单元(I/O) 11、处理 单元12、存储单元13而构成。工厂状态监视装置10可以利用所谓的个人计算机来构成，也 可以将CPU(CentralProcessing Unit ;中央处理器)和存储器组合来构成。
处理单元12通过输入输出单元11从安装在燃气轮机发电厂1中的各种状态量检测部件(传感器类)，接受燃气轮机发电厂1的状态量。各种状态量检测部件从起动开始 起以规定的时间间隔定期地获得对应的状态量，通过输入输出单元11输入到处理单元12。 燃气轮机发电厂1的状态量，例如有发电机5的输出、压縮机2的吸入空气温度、或者燃气 轮机6的各个部分的温度、压力、振动、转速等。在监视燃气轮机发电厂1的状态的情况下， 例如，使用50个 60个左右的状态量。燃气轮机发电厂1的状态量以电信号的形式被传 送到工厂状态监视装置10的处理单元12。处理单元12例如由CPU构成，顺序地读入在存 储单元13上存在的称为程序(计算机程序)的命令串，进行解释，并根据其结果而移动并 加工数据。 再有，处理单元12也可以由专用的硬件来实现。此外，也可以通过将用于实现处
理单元12的功能的计算机程序存储在计算机可读取的存储媒体中，使计算机系统读入在
该存储媒体中存储的计算机程序处理并执行该程序，从而执行本实施方式的工厂状态监视
方法的处理步骤。再有，这里所谓的'计算机系统'包含OS和外围设备等硬件。 此外，'计算机可读取的存储媒体'是指软盘、光磁盘、R0M、 CD-ROM等的移动式媒
体，或者指内置在计算机系统内的硬盘那样的存储装置。而且，'计算机可读取的存储媒
体'包含通过如因特网、电话线路等通信线路来发送计算机程序的情况下的通信线路那样，
在短时间的期间，动态地保持计算机程序的存储媒体，如该情况下的服务器、作为客户机
(client)的计算机系统内部的易失性存储器那样，保持一定时间的计算机程序的存储媒
体。此外，上述计算机程序可以是用于实现一部分上述功能的程序，也可以是将上述功能与
已经存储在计算机系统中的计算机程序组合来实现的程序。 再有，本实施方式的工厂状态监视方法，可以通过由个人计算机或工作站等的计 算机执行预先准备的计算机程序来实现。该计算机程序可以通过因特网等通信线路来散 发。此外，该计算机程序也可以被存储在硬盘、软盘(FD)、CD-R0M、M0、DVD等计算机可读取 的存储媒体中，通过计算机从该存储媒体中读出而被执行。 处理单元12包括作为单位空间生成部件的单位空间生成单元12a ;作为马哈拉 诺比斯距离运算部件的马哈拉诺比斯距离运算单元12b ;以及作为工厂状态判定部件的工 厂状态判定单元12c。本实施方式的工厂状态监视装置10的功能通过单位空间生成单元 12a、马哈拉诺比斯距离运算单元12b和工厂状态判定单元12c来实现。单位空间生成单元 12a从通过输入输出单元11获得的有关燃气轮机发电厂1的状态的电信号中，基于用于生 成马哈拉诺比斯的单位空间的状态值(单位空间生成用状态值)，按照本实施方式的工厂 状态监视方法生成单位空间。单位空间是作为判定燃气轮机发电厂1的状态是否正常时的 判定基准的数据集。在本实施方式中，基于该工厂的起动运转期间中的状态量，生成作为判 定燃气轮机发电厂1的起动运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即起动时用 单位空间(即，第一单位空间)。此外，基于该工厂的负载运转期间中的状态量，生成作为判 定燃气轮机发电厂1的负载运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即额定速度 用单位空间(即，第二单位空间)。 马哈拉诺比斯距离运算单元12b从在评价燃气轮机发电厂1的状态时获得的燃气 轮机发电厂1的状态值和单位空间生成单元12生成的单位空间，求马哈拉诺比斯距离。工 厂状态判定单元12c基于马哈拉诺比斯距离运算单元12求出的马哈拉诺比斯距离和从单 位空间生成单元12a生成的单位空间获得的规定的阈值，判定燃气轮机发电厂1的状态。
在工厂状态监视装置10的输入输出单元11上，连接作为输出部件的控制面板14。 控制面板14设有作为显示部件的显示器14D和输入对于工厂状态监视装置10的指令的输 入部件14C。工厂状态监视装置10的存储单元13例如由RAM (Random Access Memory ;随 机存取存储器)那样的易失性存储器、ROM (Read Only Memory ;只读存储器)那样的非易 失性存储器、硬盘装置、光磁盘装置、CD-ROM等那样的只可读出的存储媒体构成，或者组合 它们而构成。存储单元13中，存储着用于实现本实施方式的工厂状态监视方法的计算机程 序和数据等。处理单元12使用这些计算机程序和数据，实现本实施方式的工厂状态监视方 法，并且控制燃气轮机发电厂1的动作。再有，也可以构成为在工厂状态监视装置10的外 部设置存储单元13，工厂状态监视装置IO可通过通信线路访问(access)存储单元13。
图2是用于说明本实施方式的工厂状态监视方法中的单位空间的概念图。图2的 下段表示燃气轮机的转速随着时间变化的一例，该图的上段表示发电机的输出随着时间变 化的一例。燃气轮机6通过起动电动机而被起动，在达到规定的转速时，燃烧器3中燃烧过 的燃料被供给到汽轮机4，一边提高转速一边达到额定转速，并以持续额定转速进行运转。 此时，将达到额定速度为止的期间设为起动运转期间，将额定速度下的期间设为额定速度 运转期间。 在本实施方式中，从起动运转期间和额定速度运转期间两个运转状态，生成在求
马哈拉诺比斯距离时、判定工厂是否正常时使用的单位空间(起动时用单位空间、额定速
度用单位空间)，并且在额定速度运转期间中，从图2上段示出的输出变化的负载变化时的
Ll、 L3、 L5、产生大致一定的输出的固定负载时的L2、 L4双方获得用于生成单位空间的数
据，从而生成单位空间(在现有技术中，仅有固定负载时的L2、L4)。 图3是表示本实施方式的工厂状态监视方法的步骤的流程图。 图4是表示马哈拉诺比斯距离的概念的概念图。图5是表示马哈拉诺比斯距离的
时间变化的概念图。图6是用于说明本实施方式的工厂状态监视方法中的单位空间的生成
方法的概念图。本实施方式的工厂状态监视方法，在基于多个状态量判定燃气轮机发电厂1
的状态是否正常时，利用马哈拉诺比斯距离判定燃气轮机发电厂1是否正常。马哈拉诺比
斯距离作为处理多个变量(状态量)的方法而被广泛使用。 使用马哈拉诺比斯距离判定燃气轮机发电厂1是否正常的情况下，将多维数据使 用马哈拉诺比斯距离改编为一维数据。然后，用马哈拉诺比斯距离观察单位空间和信号空 间(为单位空间以外的数据，例如，评价燃气轮机发电厂l的状态时的状态量)之间的不 同。在本实施方式中，使用由单位空间形成的矩阵来求信号空间的马哈拉诺比斯距离。由 此，可以表现数据的异常性。下面，说明马哈拉诺比斯距离。 将表示燃气轮机发电厂1的状态的多个状态量的合计数设为u，将各个状态量分 配给各个变量X，用变量XI Xu定义u个状态量(u为2以上的整数)。接着，在作为基准 的燃气轮机发电厂l的运转状态中，分别收集合计为v个(2以上)的变量Xl Xu的状态 量(单位空间生成用状态量)。在本实施方式中，作为从评价燃气轮机发电厂1的起动运转 中的该发电厂的状态的时刻起追溯到仅过去规定的期间(第一期间)的时刻开始，至从该 时刻起进一步追溯到过去规定的期间(即，第二期间)的时刻为止的状态量收集期间中的 燃气轮机发电厂1的状态量(即，单位空间生成用状态量)，并基于该状态量而生成起动时 用单位空间。
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此外，作为从评价燃气轮机发电厂1的额定运转中的该发电厂的状态的时刻起追
溯到仅过去规定的期间(第三期间)的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到仅过去规定
的期间(即，第四期间)的时刻为止的状态量收集期间中的燃气轮机发电厂1的状态量
(即，单位空间生成用状态量)，并基于该状态量而生成额定速度用单位空间。
因此，作为基准的燃气轮机发电厂1的运转状态是，从评价燃气轮机发电厂1的状
态的时刻起追溯到仅过去规定的期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到仅过去规定
的期间的时刻为止的状态量收集期间中的燃气轮机发电厂1的运转状态。再有，在以下，在
简单地称为单位空间的情况下，如果是起动运转期间，则指起动时用单位空间，如果是额定
速度运转期间，则指额定速度用单位空间。 根据算式(1)及算式(2)来求变量XI Xu各自的平均值Mi及标准偏差o i (基 准数据的离散程度)。再有，i为项目数(状态量的数目，整数)，这里设定为1 u，从而表 示与变量XI Xu对应的值。j取1 v为止的任何一个的值，意味着各个状态量的个数为 v个。例如，在获得各自60个各个状态量的情况下，v二60。这里，标准偏差设为将状态量 和其平均值之间的差平方后的期待值的正平方根。
本的变』 的状态』
V
1 v
丄j = l
X广M
(2)
接着，使用表示运算的特征的状态量即上述平均值Mi和标准偏差o i，进行将基 tXl Xu通过下述的算式(3)变换为xl xu的基准化。即，将燃气轮机发电厂l t变换为平均为0、标准偏差为1的随机变量。再有，在下述的算式(3)中，j取1
v为止的任何一个的值(整数)，意味着各个状态量的个数为v
水
(3) = (Xij-Mi) / o i ........... 接着，为了用将变量标准化为平均为0、方差为1的数据进行分析，按下述算式(4) 定义变量XI Xu的相互关系、即表示变量之间的关联的协方差矩阵(相关矩阵)R，以及 协方差矩阵(相关矩阵)的逆矩阵R—、再有，在下述算式(4)中，k为项目数(状态量的数 目)，这里设为u。此外，i、 p表示各个状态量下的值，这里取1 u的值。
R
1
121
L12 1
r，
lk
L2k
、
Lk2
12<formula>formula see original document page 13</formula>j=i 在这样的运算处理之后，基于下述算式(5)求表示特征的状态量即马哈拉诺比斯 距离D。再有，在算式(5)中，j取l v为止的任何一个的值(整数)，意味着各个状态量 的个数为v个。此外，k是项目数(状态量的数目)，这里设为u。此外，an akk是上述算 式(4)中表示的协方差矩阵R的逆矩阵R—1的系数。
<formula>formula see original document page 13</formula>
马哈拉诺比斯距离D为基准数据，即单位空间的平均值为l，在燃气轮机发电厂1 的状态量为正常的状态时，大致落在4以下。但是，若燃气轮机发电厂1的状态量为异常， 则马哈拉诺比斯距离D的值增大。这样，马哈拉诺比斯距离D具有根据燃气轮机发电厂1 的状态量的异常程度(离开单位空间的离开程度)，值增大这样的性质。
下面，说明本实施方式的工厂状态监视方法的步骤。本实施方式的工厂状态监视 方法可以由图1所示的工厂状态监视装置10来实现。首先，如图2所示，在步骤S100中， 设定阈值Rm、 Rr，或将预先规定的值设为阈值Rm、 Rr。再有，在本实施方式中，将阈值Rm设 为300rpm，将阈值Rr设为2940rpm。接着，在步骤SIOI中，测量转速R，在步骤S102中，判 定测量出的转速R是否在阈值Rm以上，并在转速R为阈值Rm以上的情况下，在步骤S103 中，判定测量出的转速R是否低于阈值Rr。即，判定是图2所示的起动运转期间还是额定速 度运转期间。 然后，在转速R不在阈值Rm以上的情况下，返回到步骤SlOl，再次测量转速R，重 复进行是起动运转期间还是额定速度运转期间的判定。另一方面，在转速R为阈值Rm以上，并且为低于阈值Rr的情况下，判定为起动运转期间，在步骤S104中，设为对于起动时用单 位空间的状态量获得期间。此外，在转速R为阈值Rm以上，并且在阈值Rr以上的情况下， 判定为额定速度运转期间，并在步骤S105中，设为对于额定速度用单位空间的状态量获得 期间。即，在以下的处理中，在转速R为阈值Rm以上，并且低于阈值Rr的期间，通过起动时 用单位空间来判定是正常还是异常，在转速R为阈值Rr以上的期间，通过额定速度用单位 空间来判定是正常还是异常。 在步骤S106中，工厂状态监视装置10的单位空间生成单元12a在当前的状态量 获得期间中从燃气轮机发电厂1获得状态量。该状态量是燃气轮机发电厂1的运转中的状 态量，但不需要燃气轮机发电厂1 一定在运转中。状态量例如从燃气轮机发电厂1中安装的 各类的传感器以规定的时间间隔定期地获得，存储到工厂状态监视装置10的存储单元13 中。因此，在任何一个规定的日期中，都根据预先设定的时间间隔，从起动开始，在起动运转 期间和额定速度运转期间或额定速度运转期间，负载变化时的L1、 L3、 L5及固定负载时的 L2、 L4的任何一个中获得状态量。 接着，进至步骤S107，在该运转日中，进行当前的运转期间中的单位空间是否被生 成的判定。即，在从步骤S102、 S103的判定结果，转移到步骤S104而成为了起动时用运转 期间的状态量获得期间的情况下，进行起动时用单位空间是否已生成的判定。然后，在该运 转日中没有生成起动时用单位空间的情况下，转移到步骤S108。另一方面，在已经生成了起 动时用单位空间的情况下，省略以下说明的步骤S108、S109而转移到步骤S110。同样地，在 从步骤S102、 S103的判定结果转移到步骤S105而成为了额定速度运转期间的状态量获得 期间的情况下，进行额定速度用单位空间是否生成的判定。然后，同样地在没有生成额定速 度用单位空间的情况下转移到步骤S108，而在已经生成了额定速度用单位空间的情况下， 转移到步骤SllO。 在各个运转期间中，在没有生成对应的单位空间的情况下，作为步骤S108，单位空 间生成单元12a获得单位空间生成用状态量。S卩，在起动运转期间中，获得起动时用单位空 间状态量，在额定速度运转期间中，获得额定速度用单位空间状态量。单位空间生成用状态 量在步骤S106中获得，从存储单元13存储的燃气轮机发电厂1的状态量中选择。在本实 施方式中，基于在从评价燃气轮机发电厂1的状态的时刻起追溯到过去规定的期间的时刻 开始，至从该时刻起进一步追溯到过去规定的期间的时刻为止的期间中收集的燃气轮机发 电厂1的状态量，生成起动时用单位空间或额定速度用单位空间。 S卩，基于在从评价燃气轮机发电厂1的起动运转中的该发电厂的状态的时刻起追 溯到过去规定的期间(第一期间)的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去规定的期 间(第二期间)的时刻为止的期间中收集的发电厂的状态量，生成起动用单位空间。此外， 基于在从评价燃气轮机发电厂1的额定速度运转中的该发电厂的状态的时刻起追溯到过 去规定的期间(第三期间)的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去规定的期间(第 四期间)的时刻为止的期间中收集的发电厂的状态量，生成额定速度用单位空间。
例如，将评价燃气轮机发电厂1的状态的时间(称为评价时间)设为图6所示的 N日某一时刻，将一方的规定期间(第一期间或第三期间)设为m天间，将另一方的规定期 间(第二期间或第四期间)设为n天间。然后，将从评价时间起追溯到过去m天的时刻设 为基点，将从该时刻起进一步追溯到过去n天的时刻为止的期间设为发电厂1的状态量收
14集期间。这种情况下，使用在从N天的某个时刻的m+n天前起至m天为止的n天间获得的 燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N)。同样地，在评价时间为N+l天的某个时刻 的情况下，使用在从N+l天的某个时刻的m+n天前起至m天为止的n天间获得的燃气轮机 发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+1)。在评价时间为N+2天的某个时刻的情况下，使用 在从N+2天的某个时刻的m+n天前起至m天为止的n天间获得的燃气轮机发电厂1的状态 量，生成单位空间A(N+2)。 如果将N天的某个时刻设为基准，则在评价时间为N+l天的某个时刻的情况下，使 用在从N天的某个时刻的m+n-l天前起，至N+l天的某个时刻的m天前为止的n天间获得 的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+1)。在评价时间为N+2天的某个时刻的 情况下，使用在从N天的某个时刻的m+n-2天前起，至N+2天的某个时刻的m天为止的n天 间获得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+2)。 再有，例如，在从燃气轮机发电厂1被设置开始了运转的天起没有经过规定的m+n 天的情况下，不能执行上述处理而生成单位空间。因此，在这样的情况下，从开始了运转的 天起至经过n天为止，使用在所有天中获得的状态量来生成单位空间，此外，也可以在经过 n天以上，直到经过m+n天为止，使用在从开始了运转的天起n天间获得的状态量来生成单 位空间。 在本实施方式中，使用在从评价时间起追溯到过去设定的期间(在本实施方式中 为n天)获得的状态量来生成单位空间。因此，在单位空间的生成中，随着时间每天取入新 的状态量作为数据。与此同时，从随着推移了相当于评价时间的时间成为旧的状态量起，被 依次从单位空间的生成中除去。如上所述，在评价时间为N天的某个时刻的情况下，使用在 从评价时间起追溯到过去m天的时刻开始，至从该时刻情况追溯到过去n天的时刻为止的 n天间获得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N)。然后，在经过整整一天(24 小时)，评价时间从N天的某个时刻推移到N+l天的某个时刻的情况下，使用在从N天的某 个时刻起追溯到过去m-l天的时刻开始，至从该时刻起追溯到过去n天的时刻为止的n天 间获得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+1) 。 S卩，若评价时间从N天的某个 时刻起推移到N+l天的某个时刻，则在评价时间为N天的某个时刻时还未收集的状态量，即 在从N天的某个时刻起追溯到过去m-l天的时刻开始，至从该时刻起追溯到过去一天的时 刻为止的一天间收集的状态量，在单位空间A(N+1)的生成中被取入。与此同时，在评价时 间为N天的某个时刻时收集到的状态量，即在从N天的某个时刻起追溯到过去m+n-l天的 时刻开始，至从该时刻起追溯到过去一天的时刻为止的一天间收集到的状态量，被从单位 空间A(N+1)的生成中除去。 这样，在本实施方式中，使获得在单位空间的生成中使用的状态值(单位空间生 成用状态量)的期间随着评价时间的推移而移动，对燃气轮机发电厂1的每个评价生成新 的单位空间。这样，由于使获得在单位空间的生成中使用的信息的期间随着评价时间的推 移而移动，所以不仅季节变动，而且例如状态量因零件的磨损等造成的老化而变化的情况 那样，即使状态量因季节变动以外的因素而变化的情况，也可以使该影响反映到单位空间 中。其结果，不仅季节变动，而且状态量因季节变动以外还因如老化那样的被容许、假定的 因素而变化的情况下，也可以抑制燃气轮机发电厂1的状态的判定精度的下降，从而能够 可靠地判定正常、异常。
此外，在专利文献1中，对每个季节准备多个单位空间，而例如冷夏、暖冬那样，在 发生了异常气象的情况下，不能将该影响反映到单位空间中。其结果，在专利文献1中公开 的技术中，燃气轮机发电厂1的状态的判定精度下降，例如，即使正常也有判定为异常的可 能性。在本实施方式中，由于使获得在单位空间的生成中使用的信息的期间随着评价时间 的推移而移动，所以可以使异常气象等的影响反映到单位空间中。其结果，抑制燃气轮机发 电厂1的状态的判定精度的下降，可以可靠地判定正常、异常。 此外，在专利文献1中，需要对每个季节准备多个单位空间，而在本实施方式中， 由于使获得在单位空间的生成中使用的状态量(单位空间生成用状态量)的期间随着评价 时间的推移而移动，所以不需要准备多个单位空间。由此，由于可以抑制工厂状态监视装置 IO配备的存储单元13中占有的单位空间的存储区域，所以能够有效地利用工厂状态监视 装置10的硬件资源。此外，在本实施方式中，对燃气轮机发电厂1的每个评价生成新的单 位空间，所以能够对每个发电厂生成单位空间。其结果，由于考虑各个发电厂的特性来评价 发电厂的状态，所以评价精度提高。 再有，n在30天以上80天以下的范围内进行选择较好，在本实施方式中n = 60 天。此外，m在3天以上10以下的范围内进行选择较好，在本实施方式中m二 10天。
在本实施方式中，使获得在单位空间的生成中使用的状态量(单位空间生成用状 态量)的期间随着评价时间的推移而移动，而在燃气轮机发电厂1的状态量缓慢地变为异 常的情况下，若在所述期间中包含评价时间，则在单位空间的生成中加入了异常状态的影 响。其结果，有可能降低燃气轮机发电厂l的状态的判定精度。在本实施方式中，在单位空 间的生成中不使用在评价时间以前的规定的期间(在本实施方式中，将评价时间作为基点 的m天间)获得的状态值。由此，在单位空间的生成中，由于可以降低加入异常状态量的影 响的可能性，所以燃气轮机发电厂l的状态的判定精度下降的可能性被降低。其结果，即使 在燃气轮机发电厂1的状态量的异常缓慢地显现的情况下，也可以检测它。
根据上述方法获得了单位空间生成用状态量后，进至步骤S109。
在步骤S109中，单位空间生成单元12a从步骤S108中获得的单位空间生成用状 态量求单位空间(即，在起动运转期间的情况下为起动时用单位空间，在额定速度运转期 间的情况下为额定速度用单位空间)。在本实施方式中，状态量为u个，单位空间为u维的 空间。接着，进至步骤S110，工厂状态监视装置10的马哈拉诺比斯距离运算单元12b求评 价时的马哈拉诺比斯距离D。 根据算式(5)求马哈拉诺比斯距离D。这种情况下，算式(5)中的协方差矩阵R的 逆矩阵R—工是从步骤S109中求出的单位空间的数据(状态量)求得的矩阵。即，马哈拉诺 比斯距离D基于在作为对象的起动运转期间或负载运转期间的任一个中求出的起动时用 单位空间或额定速度用单位空间的任何一个来求。此外，算式(5)中的Xkj是将被分配了评 价时获得的燃气轮机发电厂1的状态量的变量Xkj，使用算式(3)变换为标准偏差为1的随 机变量所得到的。这里，k是状态量的数目u， j是在评价时获得的燃气轮机发电厂1的各 个状态量的个数。 接着，进至步骤Slll，设定阈值Dc。这里，不在意步骤SllO和步骤Slll的顺序。 如上所述，马哈拉诺比斯距离D表示根据越远离单位空间、即异常的程度而越大的值。马哈 拉诺比斯距离D在基准数据、即单位空间的平均值为l，燃气轮机发电厂1的状态量为正常状态下，大致落在4以下。因此，例如，阈值Dc可以按比单位空间的最大值大的值来适当设 定。此外，阈值Dc也可以考虑燃气轮机发电厂1的固有特性或燃气轮机发电厂1的制造偏 差等来设定。此外，阈值Dc也可以使用预先规定好的值。 图4表示将发电机5的输出P和压縮机2的吸入空气温度9作为单位空间生成 用状态量所生成的单位空间A。 B为状态量，即发电机5的输出P和压縮机2的吸入空气温 度9的测量值。表示单位空间A的实线表示阈值Dc。此外，D表示马哈拉诺比斯距离。如 果评价时的状态量(在图4所示的例子中为输出P和吸入空气温度e)进入到阈值Dc内 (图4的G)，则可以判定为燃气轮机发电厂1为正常，在评价时的状态量超过了阈值Dc的 情况下(图4的E、 F)，可以判定为燃气轮机发电厂1为异常。在图5所示的例子中，在时 间T = T6为止D < Dc，所以燃气轮机发电厂1被判定为正常，而在T = T7，D > Dc，所以可 以判定为燃气轮机发电厂1为异常。 在步骤S112中，工厂状态监视装置10的工厂状态判定单元12c将在步骤S110中 获得的马哈拉诺比斯距离D和在步骤Slll中设定的阈值Dc进行比较。在步骤S112中判 定为"是"的情况下，即，工厂状态判定单元12c判定为D在Dc以下的情况下，判定为燃气 轮机发电厂1的状态正常(步骤S113)。 在步骤S112中判定为"否"的情况下，即，工厂状态判定单元12c判定为D比Dc 大的情况下，能够判定为燃气轮机发电厂1的状态异常(步骤S114)。这种情况下，进至步 骤S115，工厂状态判定单元12c在控制面板14的显示器14D上，显示被判定为异常的马哈 拉诺比斯距离D。再有，这里显示的马哈拉诺比斯距离D是在步骤SllO中求出的距离。
接着，进至步骤S116，工厂状态判定单元12c例如从利用正交表分析的有无项目 的望大SN比之差，估计有异常的状态量的项目。从马哈拉诺比斯距离D可以判断有无异常， 但发生了异常的部位不能从马哈拉诺比斯距离D来判断。通过估计有异常的状态量的项 目，容易确定发生了异常的部位和调查清楚原因。工厂状态判定单元12c将估计出的有异 常的状态量显示在控制面板14的显示器14D上。利用正交表分析的有无项目要求大SN比 之差具有在有异常的项目的状态量中变大的性质，通过确认要求大SN比之差较大的项目， 例如前三位的项目，可以确定成为异常的因素。上述步骤SIOI S116以规定的时间间隔 重复执行，直至燃气轮机的运转结束为止。 根据上述本实施方式，在起动运转期间和额定速度运转期间的运转期间不同的各
个期间中，从对应的期间内获得的状态量生成不同的单位空间。然后，在求马哈拉诺比斯距
离时，或在基于求出的马哈拉诺比斯距离来判定工厂是否正常时，通过评价时间的期间为
起动运转期间还是额定速度运转期间来选择两个单位空间的其中一个，并求马哈拉诺比斯
距离，判定正常还是异常。因此，不仅额定负载时，而且在运转期间与额定负载时不同的起
动时，也可以高精度判定工厂的状态是否正常。此外，在额定速度运转期间中，通过从负载
变化时和固定负载时的双方收集数据，即使在额定速度运转期间中输出因输出需要等而变
化，也通过由上述数据生成的单位空间，可进行稳定的运用而不产生误判定。 此外，如上所述，从起动时起按规定的时间间隔定期地进行状态量的获得，按照获
得时的转速，判断适用在起动运转期间，还是适用在额定速度运转期间，并生成单位空间，
此外，求马哈拉诺比斯距离来进行是否正常的判定。即，在进行状态量的获得时，也可以不
指定规定的时刻或规定的转速来获得数据，不区别起动运转期间和额定速度运转期间而仅收集数据，可以降低数据的收集中的负荷。在另一方面，可以按照设定的时间间隔而将数据 作为集来收集，以在起动运转期间和额定速度运转期间的各自期间中，此外在额定速度运 转期间中包含负载变化时和固定负载时的各个数据，由此可以合适地生成各个期间的单位 空间。 此外，基于在从评价工厂的状态的时刻起追溯到过去规定的期间的时刻开始，至 从该时刻起进一步追溯到过去规定的期间的时刻为止的期间收集到的工厂的状态量，生成 在求马哈拉诺比斯距离时和判定工厂是否正常时使用的单位空间。由此，由于使获得在单 位空间的生成上使用的信息的期间随着评价时间的推移而移动，所以不仅季节变动，而且 即使在状态量因被容许的假设的因素、例如老化造成的影响而变化的情况下，也可以将该 影响反映到单位空间。其结果，由于可以将状态量变动的因素反映到单位空间，所以抑制燃 气轮机发电厂的状态的判定精度的下降，从而可以可靠地判定正常、异常。
(第二实施方式) 下面，参照

本发明的第二实施方式。再有，对于在上述第一实施方式中已 经说明过的事项，省略它们的说明。本发明不因用于实施本发明的优选形态(以下称为实 施方式)而受到限定。此外，在下述实施方式的构成要素中，包含本领域技术人员能够容易 地设想的构成要素、实质上相同的构成要素、所谓同等范围的构成要素。在本实施方式中， 说明将本发明适用于燃气轮机的发电厂的状态监视的例子，但能够适用本发明的对象不限 定于此。例如，对于核发电厂、化工厂等需要监视多个状态的所有工厂，都可以适用本发明。
在本实施方式中，使用在上述第一实施方式中说明过的马哈拉诺比斯距离，判定 工厂的状态是否正常。特别地，基于在从评价燃气轮机发电厂1的状态的时刻起追溯到过 去规定的期间(即，第五期间)的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去规定的期间 (即，第六期间)的时刻为止的期间中的燃气轮机发电厂1的状态量(即，单位空间生成用 状态量)，生成在求马哈拉诺比斯距离时或判定工厂是否正常时使用的单位空间(即，第三 单位空间)(省略有关马哈拉诺比斯距离的详细说明)。 下面说明本实施方式的工厂状态监视方法的步骤。本实施方式的工厂状态监视方 法可以由图l所示的工厂状态监视装置IO来实现(省略有关工厂状态监视装置的详细说 明)。 图7是表示本实施方式的工厂状态监视方法的步骤的流程图。
首先，如图7所示，在步骤S201中，工厂状态监视装置10的单位空间生成单元12a 从燃气轮机发电厂1获得状态量。该状态量是燃气轮机发电厂1的运转中的状态量，但不 需要燃气轮机发电厂1一定在运转中。状态量例如从燃气轮机发电厂1中安装的各类的传 感器以规定的时间周期定期地获得，存储到工厂状态监视装置10的存储单元13中。
接着，进至步骤S202，单位空间生成单元12a获得单位空间生成用状态量。单位空 间生成用状态量从在步骤S201中获得的、存储在存储单元13中的燃气轮机发电厂1的状 态量中选择。在本实施方式中，基于在从评价燃气轮机发电厂l的状态的时刻起追溯到过 去规定的期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到规定的期间的时刻为止的期间中收 集的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间。 例如，将评价燃气轮机发电厂l的状态的时间(称为评价时间)设为图6所示的N 天的某个时刻，将一方的规定的期间(第五期间)设为m天间，将另一方的规定的期间(第六期间)设为n天间。然后，将从评价时间起追溯到过去m天的时刻作为基点，将从该时刻 起进一步追溯到过去n天的时刻为止的期间设为工厂1的状态量收集期间。这种情况下， 使用在从N天的某个时刻的m+n天前至m天前为止的n天间收录到的燃气轮机发电厂1的 状态量，生成单位空间A(N)。同样地，在评价时间为N+l天的某个时刻的情况下，使用在从 N+l天的某个时刻的m+n天前至m天前为止的n天间获得的燃气轮机发电厂1的状态量， 生成单位空间A(N+1)。在评价时间为N+2天的某个时刻的情况下，使用在从N+2天的某个 时刻的m+n天前至m天前为止的n天间获得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间 A(N+2)。 如果将N天的某个时刻作为基准，则在评价时间为N+l天的某个时刻的情况下，使 用在从N天的某个时刻的m+n-l天前至N+l天的某个时刻的m天前为止的n天间获得的燃 气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+1)。在评价时间为N+2天的某个时刻的情况 下，使用在从N天的某个时刻的m+n-2天前至N+2天的某个时刻的m天前为止的n天间获 得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+2)。 在本实施方式中，使用在从评价时间起追溯到过去设定的期间(在本实施方式中 为n天)获得的状态量来生成单位空间。因此，在单位空间的生成中，随着时间每天取入新 的状态量作为数据。与此同时，从随着相当于推移了评价时间成为旧的状态量起，被依次从 单位空间的生成中除去。如上所述，在评价时间为N天的某个时刻的情况下，使用在从评价 时间起追溯到过去m天的时刻开始，至从该时刻起追溯到过去n天的时刻为止的n天间获 得的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N)。然后，在经过整整一天(24小时)， 评价时间从N天的某个时刻推移到N+l天的某个时刻的情况下，使用在从N天的某个时刻 起追溯到过去m-l天的时刻开始，至从该时刻起追溯到过去n天的时刻为止的n天间获得 的燃气轮机发电厂1的状态量，生成单位空间A(N+1) 。 S卩，若评价时间从N天的某个时刻推 移到N+l天的某个时刻，则在评价时间为N天的某个时刻时还未收集的状态量，即在从N天 的某个时刻起追溯到过去m-l天的时刻开始，至从该时刻起追溯到过去一天的时刻为止的 一天间收集的状态量，在单位空间A(N+1)的生成中被取入。与此同时，在评价时间为N天 的某个时刻时收集到的状态量，即在从N天的某个时刻起追溯到过去m+n-l天的时刻开始， 至从该时刻起追溯到过去一天的时刻为止的一天间收集到的状态量，被从单位空间A(N+1) 的生成中除去。 这样，在本实施方式中，使获得在单位空间的生成中使用的状态值(单位空间生 成用状态量)的期间随着评价时间的推进而移动，对燃气轮机发电厂1的每个评价生成新 的单位空间。这样，由于使获得在单位空间的生成中使用的信息的期间随着评价时间的推 移而移动，所以不仅季节变动，而且例如状态量因零件的磨损等造成的老化而变化的情况 那样，即使状态量因季节变动以外的因素而变化的情况，也可以使该影响反映到单位空间 中。其结果，不仅季节变动，而且状态量因季节变动以外，还因如老化那样被容许、假定的因 素而变化的情况下，也可以抑制燃气轮机发电厂1的状态的判定精度的下降，从而能够可 靠地判定正常、异常。 此外，在专利文献1中，对每个季节准备多个单位空间，而例如冷夏或暖冬那样， 在发生了异常气象的情况下，不能将该影响反映到单位空间。其结果，在专利文献1中公开 的技术中，燃气轮机发电厂1的状态的判定精度下降，例如，即使正常也有判定为异常的可
19能性。在本实施方式中，由于使获得在单位空间的生成中使用的信息的期间随着评价时间 的推进而移动，所以可以使异常气象等的影响反映到单位空间中。其结果，抑制燃气轮机发 电厂1的状态的判定精度的下降，可以可靠地判定正常、异常。 此外，在专利文献1中，需要对每个季节准备多个单位空间，而在本实施方式中， 由于使获得在单位空间的生成中使用的状态量(单位空间生成用状态量)的期间随着评价 时间的推进而移动，所以不需要准备多个单位空间。由此，由于可以抑制工厂状态监视装置 IO配备的存储单元13中占有的单位空间的存储区域，所以能够有效地利用工厂状态监视 装置10的硬件资源。此外，在本实施方式中，对燃气轮机发电厂1的每个评价生成新的单 位空间，所以能够对每个发电厂生成单位空间。其结果，由于考虑各个发电厂的特性来评价 发电厂的状态，所以评价精度提高。 作为单位空间生成用状态量使用的状态量，优选是使用一天中某个时刻中的信 息。由此，单位空间生成用信息每个状态量为m个即可，所以能够降低单位空间生成用信息 的量。由此，可以减轻工厂状态监视装置10配备的处理单元12的运算负荷，此外，由于可 以抑制在存储单元13中占有的单位空间生成用信息的存储区域，所以可以有效地利用工 厂状态监视装置10的硬件资源。n在30天以上80天以下的范围内进行选择较好，在本实 施方式中n = 60天。此外，m在3天以上10以下的范围内进行选择较好，在本实施方式中 m= 10天。再有，作为单位空间生成用状态量使用的状态量，也可以使用一天中多个时刻中 的信息。 在本实施方式中，使获得在单位空间的生成中使用的状态量(单位空间生成用状 态量)的期间随着评价时间的推进而移动，而在燃气轮机发电厂1的状态量缓慢地变为异 常的情况下，若在所述期间中包含评价时间，则在单位空间的生成中加入了异常状态量的 影响。其结果，有可能降低燃气轮机发电厂l的状态的判定精度。在本实施方式中，在单位 空间的生成中不使用在评价时间以前的规定的期间(在本实施方式中，将评价时间作为基 点的m天间)获得的状态值。由此，在单位空间的生成中，由于可以降低加入异常状态量的 影响的可能性，所以燃气轮机发电厂1的状态的判定精度下降的可能性被降低。其结果，即 使在燃气轮机发电厂1的状态量的异常缓慢地显现的情况下，也可以检测它。
根据上述方法获得了单位空间生成用状态量后，进至步骤S203。在步骤S203中， 单位空间生成单元12a从在步骤S202中获得的单位空间生成用状态量来求单位空间。在 本实施方式中，状态量为L个，单位空间为L维空间。接着，进至步骤S204，工厂状态监视装 置10的马哈拉诺比斯距离运算单元12b求评价时间中的马哈拉诺比斯距离D。
根据算式(5)求马哈拉诺比斯距离D。这种情况下，算式(5)中的协方差矩阵R的 逆矩阵R—工是从步骤S203中求出的单位空间的数据(状态量)求得的矩阵。即，马哈拉诺 比斯距离D基于单位空间来求。此外，算式(5)中的Xkj是将被分配了评价时获得的燃气轮 机发电厂1的状态量的变量Xkj，使用算式(3)变换为标准偏差为1的随机变量所得到的。 这里，k是状态量的数目u， j是在评价时获得的燃气轮机发电厂1的各个状态量的个数。
接着，进至步骤S205，设定阈值Dc。这里，不在意步骤S204和步骤S205的顺序。 如上所述，马哈拉诺比斯距离D表示根据越远离单位空间、即异常的程度而越大的值。马哈 拉诺比斯距离D在基准数据、即单位空间的平均值为l，燃气轮机发电厂1的状态量为正常 状态下，大致落在4以下。因此，例如，阈值Dc可以按比单位空间的最大值大的值来适当设定。此外，阈值Dc也可以考虑燃气轮机发电厂1的固有特性或燃气轮机发电厂1的制造偏 差等来设定。此外，阈值Dc也可以使用预先规定好的值。 图4表示将发电机5的输出P和压縮机2的吸入空气温度9作为单位空间生成 用状态量所生成的单位空间A。 B为状态量，即发电机5的输出P和压縮机2的吸入空气温 度9的测量值。表示单位空间A的实线表示阈值Dc。此外，D表示马哈拉诺比斯距离。如 果评价时的状态量(在图4所示的例子中为输出P和吸入空气温度e)进入到阈值Dc内 (图4的G)，则可以判定为燃气轮机发电厂1为正常，在评价时的状态量超过了阈值Dc的 情况下(图4的E、 F)，可以判定为燃气轮机发电厂1为异常。在图5所示的例子中，到时 间T = T6为止D < Dc，所以燃气轮机发电厂1被判定为正常，而在T = T7，D > Dc，所以可 以判定为燃气轮机发电厂1为异常。 在步骤S206中，工厂状态监视装置10的工厂状态判定单元12c将在步骤S204中 获得的马哈拉诺比斯距离D和在步骤S205中设定的阈值Dc进行比较。在步骤S206中判 定为"是"的情况下，即，工厂状态判定单元12c判定为D在Dc以下的情况下，判定为燃气轮 机发电厂1的状态正常(步骤S207)。这种情况下，本实施方式的工厂状态监视方法结束。
在步骤S206中判定为"否"的情况下，S卩，工厂状态判定单元12c判定为D比Dc大 的情况下，能够判定为燃气轮机发电厂l的状态异常(步骤S208)。这种情况下，进至步骤 S209，工厂状态判定单元12c在控制面板14的显示器14D上，显示被判定为异常的马哈拉 诺比斯距离D。再有，这里显示的马哈拉诺比斯距离D是在步骤S204中求出的距离。接着，进 至步骤S210，工厂状态判定单元12c例如从利用正交表分析的有无项目的望大SN (Signal/ Noise ;信号/噪声)比之差，估计有异常的状态量的项目。从马哈拉诺比斯距离D可以判 断有无异常，但发生了异常的部位不能从马哈拉诺比斯距离D来判断。通过估计有异常的 状态量的项目，容易确定发生了异常的部位和调查清楚原因。工厂状态判定单元12c将估 计出的有异常的状态量显示在控制面板14的显示器14D上。利用正交表分析的有无项目 要求大SN比之差具有在有异常的项目的状态量中变大的性质，通过确认要求大SN比之差 较大的项目，例如前三位的项目，可以确定成为异常的因素。 以上，在本实施方式中，基于在从评价工厂的状态的时刻起追溯到过去规定的期 间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去规定的期间的时刻为止的期间收集的工厂 的状态量，生成在求马哈拉诺比斯距离时、或基于求出的马哈拉诺比斯距离判定工厂是否 正常时使用的单位空间。由此，由于使获得在单位空间的生成上使用的信息的期间随着评 价时间的推进而移动，所以不仅季节变动，而且即使在状态量因被容许、假设的因素、例如 老化造成的影响而变化的情况下，也可以将该影响反映到单位空间中。其结果，由于可以将 状态量变动的因素反映到单位空间，所以抑制燃气轮机发电厂的状态的判定精度的下降， 从而可以可靠地判定正常、异常。本申请要求2008年2月27日申请的特愿2008-046696号以及2008年12月3日 申请的特愿2008-308802号的优先权，将其内容引用于此。
工业实用性 本发明的工厂状态监视方法和工厂状态监视用计算机程序、以及工厂状态监视装 置对监视工厂的状态，从而判定有无异常是有用的，特别适合提高有无异常的判定精度。
权利要求
工厂状态监视方法，用于使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距离监视所述工厂的运转状态，在该方法中，基于所述工厂的起动运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的起动运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空间，基于所述工厂的负载运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的负载运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间。
2. 如权利要求1所述的工厂状态监视方法，从所述工厂的负载变化时、固定负载时的双方收集所述第二单位空间中的数据。
3. 如权利要求1或2所述的工厂状态监视方法，基于在从评价所述工厂的起动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第一单位空间，基于在从评价所述工厂的负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。
4. 如权利要求1至权利要求3的任何一项所述的工厂状态监视方法，基于以规定的时间间隔定期地收集到的状态量生成所述第一单位空间和所述第二单位空间。
5. 工厂状态监视用计算机程序，其由使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距离监视工厂的运转状态的工厂状态监视装置的计算机执行，该程序包括基于所述工厂的起动运转期间中的状态量和所述工厂的负载运转期间中的状态量而分别生成作为判定所述工厂的起动运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空间、以及作为判定所述工厂的负载运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间的步骤；基于评价所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态量，求马哈拉诺比斯距离的步骤；以及基于所述马哈拉诺比斯距离和从所述第一单位空间、第二单位空间获得的规定的阈值，判定所述工厂的状态的步骤。
6. 如权利要求5所述的计算机程序，基于在从评价所述工厂的起动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第一单位空间，基于在从评价所述工厂的负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。
7. 工厂状态监视装置，使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距离监视所述工厂的运转状态，它包括单位空间生成单元，基于所述工厂的起动运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的起动运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空间，基于所述工厂的负载运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的负载运转期间的状态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间；马哈拉诺比斯距离运算单元，基于在评价所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态量，求马哈拉诺比斯距离；以及工厂状态判定单元，基于由所述马哈拉诺比斯距离运算单元求出的马哈拉诺比斯距离和从所述单位空间生成单元生成的所述第一单位空间、第二单位空间获得的规定的阈值，判定所述工厂的状态。
8. 如权利要求7所述的工厂状态监视装置，所述单位空间生成单元基于在从评价所述工厂的起动运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第一期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第二期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第一单位空间，基于在从评价所述工厂的负载运转中的所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第三期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第四期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成所述第二单位空间。
9. 工厂状态监视方法，用于监视工厂的运转状态，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间。
10. 工厂状态监视方法，用于采用与工厂的状态量有关的马哈拉诺比斯距离监视工厂的运转状态，该方法包括从所述工厂获得用于生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间所使用的所述工厂的单位空间生成用状态量的步骤；在评价所述工厂的状态时获得所述工厂的状态量的步骤；基于获得的所述状态量，求马哈拉诺比斯距离的步骤；以及基于求出的所述马哈拉诺比斯距离和规定的阈值，判定所述工厂的状态的步骤，所述第三单位空间，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量生成。
11. 如权利要求io所述的工厂状态监视方法，从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量是单位空间生成用状态量，在所述单位空间生成用状态量中，采用在实施状态量收集的期间内的每日的某个时刻、或多个时刻中的所述工厂的状态量。
12. 如权利要求10或权利要求11所述的工厂状态监视方法，所述单位空间生成用状态量，从随着时间成为了旧的单位空间生成用状态量起，被依次从所述第三单位空间的生成中除去。
13. 工厂状态监视用计算机程序，由监视工厂的运转状态的工厂状态监视装置的计算机执行，在该程序中，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量，生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间。
14. 工厂状态监视用计算机程序，由使用与工厂的状态量有关的马哈拉诺比斯距离监视工厂的运转状态的工厂状态监视装置的计算机执行，该程序包括从所述工厂获得用于生成作为判定所述工厂的运转状态是否正常时的判定基准的数 据集即第三单位空间所使用的所述工厂的单位空间生成用状态量的步骤；在评价所述工厂的状态时获得所述工厂的状态量的步骤；基于获得的所述状态量，求马哈拉诺比斯距离的步骤；以及基于求出的所述马哈拉诺比斯距离和规定的阈值，判定所述工厂的状态的步骤， 所述第三单位空间，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态量而生成。
15. 工厂状态监视装置，监视工厂的运转状态，包括单位空间生成单元，基于在从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到过去第五期间的时 刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中的所述工厂的状态 量，生成作为判定所述工厂的状态是否正常时的判定基准的数据集即第三单位空间；马哈拉诺比斯距离运算单元，基于在评价所述工厂的状态时获得的所述工厂的状态 量，求马哈拉诺比斯距离；以及工厂状态判定单元，基于所述马哈拉诺比斯距离运算单元求出的所述马哈拉诺比斯距 离和从所述单位空间生成单元生成的第三单位空间获得的规定的阈值，判定所述工厂的状 态。
16. 如权利要求15所述的工厂状态监视装置，从评价所述工厂的状态的时刻起追溯到 过去第五期间的时刻开始，至从该时刻起进一步追溯到过去第六期间的时刻为止的期间中 的所述工厂的状态量是单位空间生成用状态量，在所述单位空间生成用状态量中，采用在实施状态量收集的期间内的每日的某个时 刻、或多个时刻中的所述工厂的状态量。
17. 如权利要求15或权利要求16所述的工厂状态监视装置，所述单位空间生成用状态 量，从随着时间成为了旧的单位空间生成用状态量起，被依次从所述单位空间的生成中除 去。
全文摘要
本发明的工厂状态监视方法用于使用基于工厂的状态量的马哈拉诺比斯距离监视所述工厂的运转状态，基于所述工厂的起动运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的起动运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即第一单位空间，基于所述工厂的负载运转期间中的状态量生成作为判定所述工厂的负载运转期间的运转状态是否正常时的基准的数据集即第二单位空间。
文档编号F02C7/00GK101779171SQ200980100136
公开日2010年7月14日 申请日期2009年2月27日 优先权日2008年2月27日
发明者三上尚高, 井上将, 滨地义之, 高滨正幸 申请人:三菱重工业株式会社