成套设备的诊断方法以及装置的制作方法

专利名称：：成套设备的诊断方法以及装置的制作方法
技术领域：
：本发明涉及在由多个设备构成的成套设备(plant)的异常诊断中，即使在开始运营后的保养中新追加或删除与异常诊断相关的过程时也不进行再构建，能够持续成套设备的异常诊断的成套设备的诊断方法以及装置。
背景技术：
：关于以火力或原子能设备为代表的发电成套设备或以医药品/食品/化学成套设备为代表的产业成套设备中，为了实现成套设备的稳定运用，将多个过程信号作为监视对象。具体而言，为了掌握成套设备的状态，将用于测量压力、温度、流量、水位等的测量器设置于各部，并将所获得的过程信号值显示提供给运行人员。另外，在几乎所有成套设备中，基于异常或故障对策或者保养的观点，将获得的过程信号值保存在作为专用计算机的过程计算机(processcomputer)中。运行人员在成套设备的状态中存在变化的情况下，为了确认相关联的过程信号的值是否也存在变化，在监视画面上显示该过程信号的值。另外，若有必要，将过程计算机中存储的该过程信号的过去的值也显示在监视画面上。通常，成套设备的运行控制装置与监视装置成为一体，能够实时地实施成套设备状态的监视或控制。现有技术中，成套设备状态有变化时，运行人员使与监视装置关联的过程信号的值显示在监视画面上。根据监视装置的取入周期，在线地更新所显示的过程信号的值。以该过程值的状态为基础来掌握成套设备的运行状态。运行控制装置或监视装置(以下，称为“监视控制装置”)与基于过程值的状态的警报装置进行连动。例如，在某个压力值比设定值高时，使用于对运行人员进行通知的告警灯进行点灯。并且，起动用于从异常的状态恢复至正常状态的控制，以促使运行人员进行操作。最近，研讨在异常状态产生之前，对成套设备的异常征象进行预测的装置或其方法。另外，还有在异常产生之后，对其原因进行特定并分析原因的辅助装置或其方法。在专利文献I的系统中，利用与电平相应的警告等级来进行成套设备的诊断。在专利文献2中，公开了具备用于传输运行控制信息、现场信息、设备信息的网络以及显示这些信息的信息终端装置的装置以及方法。专利文献IJP特开2005-258649号公报专利文献2JP特开2011-70334号公报非专利文献I:G.A.CarpenterandS.Grossberg:“ART2Self-Organizationofstablecategoryrecognitioncodesforanaloginputpatterns，，，AppliedOptics,Vol.26，No.23，(1987)成套设备由多个设备构成。另外，各设备的规模也大小不一。在诊断成套设备时，根据规模或功能，以相关联的过程信号为基础，使用其中利用以统计性处理或神经网络为代表的学习等所构建的统计模型这样的情况较多。统计模型将所输入的过程信号的相关关系进行模型化。专利文献I以及专利文献2所述的方法均是利用了自适应共振理论(AdaptiveResonanceTheory,ART)的成套设备的诊断方法。ART是将输入的数据分类成多个归类的分类器的一种。在此，将不含异常的成套设备过程信号输入至ART，分类成多个归类。在异常产生时的诊断中，通过将过程信号输入到ART，在生成不属于已有归类的新的归类(category)时，由于产生了到此为止没有的成套设备状态，故发出警告。可是，发电成套设备等由于运用年数较长，在途中可能追加新的设备，可能追设或者撤去测量器。在利用了ART的诊断中，由于上述那样的维护，所输入的过程信号发生变化或者进行增减时，不能直接进行诊断，需要再次实施基于ART的归类分类。但是，运用年数变长时，由于到此为此所蓄积的过程信号的时间序列数据量巨大，故难以再构建。
发明内容本发明的目的在于提供一种解决上述课题的成套设备的诊断方法以及装置。为了解决前述课题，本发明的成套设备的诊断方法中，保持将输入变量的相关关系进行了模型化后的模型，根据输入变量的相关关系，将所输入的数据分类为多个归类，并根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，其中，关于根据成套设备的修改而产生了输入变量的追加或删除这样的改变的模型，通过利用了该模型的归类编号的改变来构建新模型。另外，在对已有的模型追加了输入变量的情况下，仅以追加的输入变量来构建诊断模型，基于从已有的模型所获得的归类编号与从所追加的诊断模型所获得的归类编号来生成新的归类编号的模型。另外，在从已有的模型中删除输入变量的情况下，将被归一化并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变。另外，在从已有的模型中删除输入变量的情况下，将被归一化后并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变，且在的追加处理结束后进行删除处理。为解决前述课题，本发明的成套设备的诊断方法中，将从监视对象获得的输入变量的相关关系进行模型化，将输入到模型的数据分类成多个归类，并根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，其中，将第I输入变量的相关关系进行模型化并作为要素模型而保持，并根据第1输入变量的相关关系将所输入的数据分类成多个归类，并且将所追加的第2输入变量的相关关系也进行模型化，将所输入的数据分类成多个归类，形成基于要素模型与所模型化后的第2输入变量的综合模型。另外，综合模型包含通过将要素模型的归类与所模型化后的第2输入变量的归类的组合所确定的新归类。为解决前述课题，本发明的成套设备的诊断装置根据来自对监视对象进行控制的监视控制装置的控制信号或从输入监视对象的过程信号的过程计算机中获得的测量信号，来探测监视对象的异常，该成套设备的诊断装置具备要素模型部，其将输入的信号的相关关系进行模型化来制作要素模型，根据输入信号的相关关系将输入到要素模型中的数据分类成多个归类，并且根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常；以及综合模型部，其具备至少包含I个以上的要素模型的综合模型，根据输入信号的相关关系将输入到综合模型的数据分类成多个归类，并且根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，关于根据控制对象的修改而产生了输入信号的追加的要素模型，仅以追加的输入信号来构建诊断模型，基于从已有的要素模型获得的归类编号与从所追加的诊断模型获得的归类编号来生成新的归类编号，进而将生成新的归类编号而得到的模型作为综合模型而存储于综合模型部。另外，在从已有的模型中删除输入变量的情况下，将被归一化并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变。发明效果在本发明的成套设备的诊断方法以及装置中，即使在作为诊断模型的输入信号而·应监视或者确认的过程信号发生变更或者追加/删除的情况下，能够持续地将诊断结果或走势显示提示给运行人员或者保养员，能够有利于发电成套设备或产业成套设备的稳定运用。图I是将本发明的成套设备的诊断装置应用于发电成套设备的图。图2是表示作为诊断对象的火力发电成套设备的构成的系统框图。图3是火力发电成套设备中的配管部以及空气加热器部的放大图。图4是表示过程计算机300中所存储的数据的存储格式的图。图5是表示模型信息数据库450中所存储的信息的一个示例的图。图6是表示模型信息数据库450中所存储的信息的一个示例的图。图7是表示诊断结果数据库480中所存储的诊断结果的信息的一个示例的图。图8是表示要素模型制作部420的处理内容的流程图。图9是表示综合模型制作部430的处理内容的流程图。图10是表示要素诊断部460以及综合诊断部470的处理内容的流程图。图11是表示图像显示装置所显示的初始画面的图。图12是表示图像显示装置所显示的诊断模型设定画面的图。图13是表示图像显示装置所显示的过程信号的走势图表的图。图14是表示图像显示装置所显示的诊断结果显示设定画面的图。图15是表示图像显示装置所显示的诊断结果的显示例的图。标号说明100:发电成套设备200:监视控制装置300:过程计算机400:成套设备诊断装置410:外部输入接口420:要素模型制作部430:综合模型制作部450:模型信息数据库460:要素诊断部470:综合诊断部480:诊断结果数据库490:外部输出接口900:输入装置·901:键盘902鼠标910:辅助工具920:外部输入接口930:数据发送接收处理部940:外部输出接口950:图像显示装置具体实施例方式以下，参照附图，对最佳实施方式的成套设备的诊断方法以及装置进行说明。实施例图I是说明将本实施方式所涉及的成套设备的诊断装置应用于作为某一对象的发电成套设备100中的示例的图。在发电成套设备100中，为了掌握成套设备的状态而设置有多个测量器。经由专用线或者通用发送用线，将通过各测量器所测量的过程信号10的值传输给监视控制装置200以及用于存储测量值的过程计算机300。监视控制装置200输出以过程信号10的值为基础的用于将成套设备运行保持为期望的状态的控制信号20。输出的控制信号20被输入到发电成套设备100，并且也输入到成套设备诊断装置400。在过程计算机300中蓄积从发电成套设备100所获得的过程信号10的值。所蓄积的过程信号10根据其用途，作为过程信号30而输出给异常/成套设备诊断装置400。关于存储格式，其后参照图4进行详细说明。成套设备诊断装置400将诊断所需的控制信号20或过程信号30介由外部输入接口410而进行取入。另一方面，成套设备诊断装置400介由外部输出接口490、外部输入接口410与辅助工具910连接，输入用户的操作信号，例如输入操作员的操作信号并将必要的信息显示在显示装置950。成套设备诊断装置400的外部输入接口410根据来自辅助工具910的指令，切换模型构建模式与诊断模式。在为模型构建模式时，对要素模型制作部420输出所输入的控制信号20或过程信号30，在诊断模式时，对要素诊断部460输出所输入的控制信号20或过程信号30。要素模型制作部420中，制作与诊断对象相应的ART模型。在有多个诊断对象的情况下，制作相同数量的ART模型。在制作ART模型时，将正常状态的过程信号30输入至ART模型。在ART模型中，根据所输入的过程信号30的相关关系而对输入数据进行分类。将其称为归类(category)。该归类的分辨率受报警参数的大小所左右。关于该报警参数的适当设定方法，已在前述的专利文献I或者专利文献2中提出。另外，关于ART模型的详细动作，其在非专利文献I中已被详细记载，故省略详细说明。各ART模型的报警参数或归类数等存储于模型信息数据库450中。另外，根据需要，从模型信息数据库450中提取信息。关于要素模型制作部420内的详细动作或模型信息数据库450的构成，将在后详细说明。模型信息数据库450的构成例如图5、图6所示。接下来，在综合模型制作部430中，制作将要素模型制作部420内制作的ART模型的输出即归类编号作为输入数据的新的ART模型。与要素模型制作部420相同地，将ART模型的报警参数或归类编号等，输出到模型信息数据库450以及外部输出接口490。另外，根据需要，从模型信息数据库450中提取信息。关于综合模型制作部430内的详细动作或模型信息数据库450的构成，将在后详细说明。通过外部输入接口410接受了诊断模式的指令的情况下，对要素诊断部460输入数据。在要素诊断部460中，从模型信息数据库450中加载诊断模型的信息。对所被加载的诊断模型，输入输入数据，进行诊断。根据输入到诊断模型的数据，分类为预先制作的归类或基于新的输入数据的相关关系来制作新归类。在制作了新归类的情况下，意味着检测出与正常状态不同的状态，诊断为异常的预兆。包含此时的输出归类编号等地存储到诊断结果数据库480中。另外，也输出至综合诊断部470。关于要素诊断部460内的详细的动作或诊断结果数据库480的构成，将在后详细说明。诊断结果数据库480的构成例如图7所示。在综合诊断部470中，从模型信息数据库450中加载诊断模型的信息，将来自要素诊断部460的输出输入至诊断模型，相同地进行诊断。诊断结果被存储于外部输出接口490以及诊断结果数据库480中。另外，关于综合诊断部470内的详细的动作，将在后详细说明。外部输出接口490将综合模型制作部430或者综合诊断部470的输出结果输出到保养辅助工具910。作为与发电成套设备100相关的用户，例如操作员通过利用由键盘901与鼠标902构成的输入装置900以及与图像显示装置950连接的辅助工具910，能够看到发电成套设备100相关的各种信息。另外，能够访问来自监视控制装置200的控制信号20、来自过程计算机300的过程信号30、成套设备诊断部400的诊断结果、模型信息数据库450、诊断结果数据库480的信息。辅助工具910由外部输入接口920、数据发送接收处理部930、外部输出接口940来构成。在输入装置900生成的输入信号91介由外部输入接口920而被取入到辅助工具910中。另外，辅助工具910中，关于来自监视控制装置200的控制信号20、来自过程计算机300的过程信号30、来自成套设备诊断装置400的诊断结果40、模型信息数据库450、诊断结果数据库480的信息，也相同地通过外部输入接口920进行取入。数据发送接收处理部930中，根据来自用户的输入信号91的信息来处理输入信号92，并作为输出信号93而发送给外部输出接口940。输出信号94在图像显示装置950进行显示。在以下的说明中，以将本发明的数据处理装置应用于火力发电成套设备的情况为例，关于数据库中所保存的信息、以及信号的处理功能来进行说明。图2是表示作为诊断的对象的火力发电成套设备的构成的系统框图。在该事例中，对煤燃烧的火力发电成套设备中的发电的构造进行说明。在以煤为燃料的情况下，从储藏煤的煤库111介由供煤器112对研磨机110提供煤。在研磨机Iio中，通过内部的转辊，将煤磨碎变细成粉煤状。介由燃烧器102将该粉煤与煤传送用的I次空气以及燃烧调整用的2次空气提供给锅炉101。粉煤与I次空气从配管134被导引至锅炉101，2次空气从配管141被导引至锅炉101。另外，将2级燃烧用的后风(afterair)由配管142介由后风口103而投入到锅炉101中。通过煤的燃烧而产生的高温气体沿着锅炉101的路径而流动后，通过空气加热器104。其后,在排气处理后介由烟囱排放至大气中。另一方面，锅炉101内循环的给水介由给水泵105导引至锅炉101，在热交换器106中通过气体而被加热，成为高温高压的蒸汽。另外，本实施方式中将热交换器的个数设为I个，但也可以配置多个热交换器。通过了热交换器106后的高温高压的蒸汽介由涡轮调节阀107而导引至蒸汽涡轮108。由蒸汽的所具有的能量来驱动蒸汽涡轮108，通过发电机109进行发电。发电得到的电力提供给电力系统。蒸汽涡轮108的排气在冷凝器113被冷却后再次被送到给水泵105。途中，利用从涡轮抽取的蒸气，配置对给水进行加热的装置，使热效率提高。如上那样大概构成的火力发电成套设备中配置有各种测量器，从该测量器所取得的信息作为测量信息10(过程信号10)而传输给图I的监视控制装置200等。例如，在图2中图示了流量测量器150、温度测量器151、压力测量器152、发电输出测量器153以及浓度测量器154。另外，流量测量器150对从给水泵105提供给锅炉101的给水的流量进行测量。另夕卜，温度测量器151、压力测量器152分别对提供给蒸汽涡轮108的蒸汽的温度、压力进行测量。在发电机109所发电得到的电能通过发电输出测量器153进行测量。与正通过锅炉101的气体所含的成分(CO、NOx等)的浓度相关的信息则能够通过浓度测量器154来进行测量得到。另外，一般而言，在图2图示的以外，还在火力发电成套设备配置有众多测量器，在图2中进行了省略。并且，对于在图2中从燃烧器102所投入的I次空气以及2次空气、从后风口103所投入的后风的路径进行说明。I次空气从风扇120导引至配管130中，途中分支为通过空气加热器104的配管132与不通过空气加热器104的配管131，并再次在配管133进行合流后导引至研磨机110。通过空气加热器104的空气被气体加热。利用该I次空气，将研磨机110中所生成的粉煤经由配管134而传送给燃烧器102。2次空气以及后风从风扇121导引至配管140中，被空气加热器104加热后，分支为2次空气用的配管141与后风用的配管142，分别导引至燃烧器102与后风口103中。图3是I次空气、2次空气以及后风所通过的配管部以及空气加热器104的放大图。如图3所示，在配管中配置有风门(airdamper)160、161、162、163。通过操作风门，能够变更配管133、141、142中的空气所通过的面积，因此通过风门的操作能够调整通过配管的空气流量。以下，说明过程计算机300中所存储的过程信号10的信息、模型信息数据库500以及诊断结果数据库所保存的信息、以及在要素模型制作部420、综合模型制作部430、要素诊断部460、综合诊断部470中的运算功能。首先，对过程计算机300所保存的过程信号10的信息进行说明。图4是用于说明各个过程计算机300所保存的信息的一个示例的图。在发电成套设备100所测量得到的信息如图4所示，按每个测量器而与各测量时刻一并保存。例如，将图4的纵轴项目中存储有测量时刻，在横轴项目中按对测量器固有地赋予的PID编号关联对应地存储有测量值的类另U、单位。例如，关于PID编号，PID150意味着在图2的给水流量的流量测量器150所测量得到的数据，PID151意味着在主蒸汽的温度测量器151所测量得到的数据，PID152意味着在主蒸汽的压力测量器152所测量得到的数据，PID153意味着在发电输出测量器153所测量得到的数据，PID154意味着在燃烧气体的浓度测量器154所测量得到的数据。另外，作为类别，F意味着流量，T意味着温度，P意味着压力，E意味着发电输出，D意味着排出气体中所含的NOx浓度。这些的单位分别为kg/s、°C、Mps、丽、ppm。这样地，如此地将PID编号与类别、单位所表现的测量值与时间的信息一并进行保存。另外，在图4中，以I秒的周期获取数据并进行保存，关于数据收集的取样周期，可以任意地设定。为了易于有效利用过程计算机300中所存储的数据，能够以对各测量值固有设定的PID编号为基础，对过程信号进行特定化，或者能够作为对期望的过程信号进行探索时的关键字(key)来利用。其次，对模型信息数据库450所保存的信息进行说明。图5、图6是表示在基于ART的诊断模型中所需的信息的样式的图。如图5、图6所示，模型信息数据库450中准备有要素模型用表TB420与综合模型用表TB430。要素模型用表TB420是存储与要素模型制作部420所处理的要素模型相关的信息的表，综合模型用表TB430是存储与综合模型制作部430所处理的综合模型相关的信息的表。在图5的要素模型用表TB420中搭载有模型编号、模型名称、输入至模型中的输入变量的PID编号、报警参数、模型制作时所生成的归类的最大编号。在该记载事例中，模型编号设为E-001，模型名称设为与图2的发电成套设备的主蒸汽相关的主蒸汽模型、输入变量设为PID150(给水流量的流量测量器150)、PID151(主蒸汽的温度测量器151)，报警参数设为O.82，模型制作时生成的归类的最大编号设为21。在这样的该要素模型的例中，主蒸汽模型由给水流量与主蒸汽温度来表现。在图5的综合模型用表TB430中搭载有模型编号、模型名称、输入至模型中的要素模型的模型编号、报警参数、模型制作时所生成的归类的最大编号。在该记载事例中，模型编号设为T-001，模型名称设为与图2的发电成套设备的主蒸汽相关的主蒸汽循环模型，输入模型设为要素模型用表TB420中所使用的主蒸汽模型E-001并加进了PID152(主蒸汽的压力测量器152)，报警参数设为O.89，模型制作时所生成的归类的最大编号设为25。在这样的该综合模型的例中，作为主蒸汽循环模型，表现为对要素模型用表TB420中使用的主蒸汽模型E-001加进了主蒸汽压力的而得到模型。由以上可知，作为综合模型，在该事例中是指，对要素模型追加了新的过程量而构成的复合模型。图示事例中虽无图示，但作为综合模型，也可以是将要素模型彼此复合而得到的模型。另外，在该事例中，作为要素模型，是模拟主蒸汽单体得到的模型，作为综合模型，是模拟了主蒸汽循环的模型。如此，综合模型能称作是表现更广范围，更上位的范围的模型，通过对要素模型或过程量进行综合利用，成为能够实现广范围化、上位化的模型。另外，要素模型或综合模型能够通过利用非专利文献I等所公开的将多个输入数据分类成多个归类的监督学习型的自适应共振理论(ART)网络来实现，在该情况下，只要将要素模型作为下位网络，则可将综合模型定位为上位网络。另外，在将要素模型中使用的过程量的个数(次数)设为N次(在图5的例中为2次)，综合模型是(N+M)次(在图5的例中为3次)的模型，基于此来制作的综合模型是可视为使用要素模型来制作了更高次的模型。基于此，本发明的解决课题成套设备中的新设备的追加、测量器的追设时的诊断装置内模型的改变被理解为能够将要素模型保持不变，通过增加所追加的过程量而制作综合模型来实现。另外，报警参数的个数随着所适用的调整手法而不同。在该情况下，利用报警参数设定有多个的情况下的各表。图6是报警参数设为单个的情况下的示例，图7示出了将报警参数设为多个的情况下的各表的示例。图7与图6的不同点在于，报警参数按照归类编号而搭载的样式。图7是表示诊断结果数据库480中所存储的诊断结果的信息的一个示例的图。在诊断结果数据库480中准备有要素模型用表TB460与综合模型用表TB470。要素模型用表TB460是存储与在要素诊断部460中处理的要素模型相关的诊断结果信息的表，综合模型用表TB470是存储与在综合诊断部470中处理的综合模型相关的诊断结果信息的表。在图7的要素模型用表TB460中搭载有模型编号、时刻、归类编号、诊断结果。在该记载事例中存储有模型编号为E-001，时刻为“2010/01/0100:00:00”，归类编号I的诊断结果为正常。另外，图7的综合模型用表TB470也以同样项目构成，在该记载事例中存储有模型编号为T-001，时刻为“2010/01/0400:10:11”，归类编号3的诊断结果为“异常”。在构成本发明中的要素诊断部460、综合诊断部470时，可应用专利文献I以及专利文献2所述的方法。专利文献I以及专利文献2所述的方法均是利用了自适应共振理论(AdaptiveResonanceTheory,ART)的成套设备的诊断方法。ART是将所输入的数据分类成多个归类中的分类器的一种。在此，将不含异常的成套设备的过程信号输入至ART，而分类为多个归类。在异常产生时的诊断中，通过将过程信号输入至ART中，而生成了不属于已有归类的新的归类时，由于产生了到此为止没有的成套设备状态，因而发出警告。另外，诊断结果除了正常、异常外，还有生成了不属于过去的任何状态的新归类的情况。在该情况下，作为未知，介由辅助工具910而对用户提示该信息。其后只要该状态是正常或者异常的判定得到确定，就置换诊断结果数据库480内的诊断结果。以后，在产生了同样归类的情况下，基于本结果来输出诊断结果。以上，作为本发明装置所适用的成套设备而说明了发电成套设备的构成。另外，关于要素模型用表、综合模型用表的具体事例，以该情况下的过程量的例进行了说明。在理解了该内容的基础上，接下来对要素模型制作部420的处理内容进行说明。图8是表示在要素模型制作部420的动作的流程图。首先在步骤S421，判断是新制作的模型还是对已有的模型施加了修正。在为新制作的情况下，进入步骤S422，在不是新制作的情况下进入步骤S425。另外，模型的新制作或修正通过与发电成套设备100相关的用户例如操作员根据输入装置900所赋予的指示内容来进行判明。由此，未从用户赋予与模型的改变相关的指示时，不执行图8的处理。用户根据发电成套设备100的改变而赋予模型改变的指示。利用图12在后面叙述模型改变指示的具体手法。在模型改变的指示是新制作的情况下，在步骤S422中，利用图4所存储的过去的过程信号，来制作新的ART模型。其后，在步骤S423中，将制作的ART模型的信息存储在模型信息数据库450中。制作该结果，在模型信息数据库450所存储的新的ART模型成为例如图5的主蒸汽模型E-001，成为以给水流量与主蒸汽温度确定的要素模型。在步骤S424中，判断所有对应的监视项目的模型构建是否完成。如全部已完成，则结束，如未完成则返回步骤S421，反复进行其后的步骤，直到构建完成所有的监视项目用模型。在模型改变的指示是已有模型的修正的情况下，在步骤S425中，判断是追加还是删除已有模型的输入变量。如为追加则进入步骤S426，如为删除则进入步骤S427。在追加了输入变量时的步骤S426中，仅利用对已有模型追加的变量来制作基于ART的诊断模型。在此，假设已有模型为图5的主蒸汽模型E-001，所追加的变量为PID152(主蒸汽的压力测量器152)。由此，在步骤S426中，仅利用所追加的变量PID152来制作基于ART的诊断模型。完成后，在步骤S423(将制作的ART模型的信息存储在模型信息数据库450中)，进入步骤S424(确认是否与所有的监视项目对应)。另外，在步骤S423中，将已有的模型编号E-001与追加的模型编号(设为PID152)存储到图5的模型信息数据库450的综合模型用表TB430的输入模型栏中。在删除了已有模型的输入变量时的步骤S427中，没有发生变更的输入变量将保持不变，对于删除后的变量而输入固定值，在此输入O.5。其中，在本实施例中，假设ART模型的输入变量均被进行了归一化。即，作为将最大值设为“I”且将最小值设为“O”的范围的值来进行掌握。由此，“将O.5输入”意味着作为中间值的不发生变动的值，在以后进行处理。在此，假设已有模型是图5的主蒸汽模型E-001，被删除的变量是PID151(主蒸汽的温度测量器151)。在该情况下，由于对PID151输入O.5，因此以后的主蒸汽模型E-001事实上作为仅以输入变量PID150的给水流量进行确定的模型来实施处理。在步骤S428中，接受将删除的信号PID151设为O.5的固定值，将已有的归类变换为本次的模型用的归类。另外，在图5的主蒸汽模型E-001中存在有21个归类，所以这些成为变换的对象。为了该变换，参照图7的诊断结果数据库480的要素模型用表TB460，利用相对于主蒸汽模型E-001的栏所存储的归类编号的时刻、输入至该模型中的变量的PID信息，来取出过程计算机300所保存的各输入变量的时间序列数据。在该事例的情况下，利用与归类编号“I”对应的时刻“2010/01/0100:00:00”、输入至主蒸汽模型E-001中的变量的PID信息(PID150、PID151)，参照图4，来取出过程计算机300所保存的各输入变量(PID150，PID151)的时间序列数据。将该时间序列数据输入到ART模型中。对于全部的归类(21个)实施该操作。在对全部的归类实施后，与至此为止相同地，进入步骤S423、步骤S424。另外，在同一模型存在追加与删除的情况下，在步骤S425先执行追加侧的流程图，在步骤S424再次返回至步骤S421，再次在步骤S425执行删除的流程图。图9是表示在综合模型制作部430的动作的流程图。首先，在步骤S431判断是否新制作了要素模型。如为新制作，则进入步骤S436，否则(有要素模型的改变的情况下)进入步骤S432。另外，在为新制作的情况下，由于作为综合模型制作部430而没有应处理的处理，所以，经由步骤S436而转移至步骤S431来对其他的项目进行判断或结束处理。在有要素模型的改变的情况下，在步骤S432中判断输入变量的状态。如为追加则进入步骤S433，否则(删除输入变量的情况下)进入步骤S436。另外，由于在删除了输入变量删除的情况下，作为综合模型制作部430而没有应处理的处理，所以，经由步骤S436而转移至步骤S431来对其他的项目进行判断或结束处理。在步骤S433中，在要素模型制作时，再次输入对已有模型与新制作的追加模型输入的过程信号。例如在图8的追加事例处理(步骤S425)中，对已有模型(主蒸汽模型E-001)追加了PID152，作为与这些关联的过程信号，参照图4再次输入给水流量PID150与主蒸汽温度PID151与主蒸汽压力PID152。另外，在图8的步骤S423的处理中，将已有的模型编号E-001与所追加的模型编号(设为PID152)，存储在图5的模型信息数据库450的综合模型用表TB430的输入模型栏中。在步骤S434中，构建将从各前述的模型中输出的归类编号作为输入变量的ART模型。例如将所输入的归类编号的组合分类为新归类，并将其作为综合模型。具体而言，假设关于已有的模型编号E-001，存在10个归类编号(从AO至A9)，关于追加的模型编号PID152，存在5个归类编号(从BO至B4)。在该情况下，如AO(正常)与BO(正常)的组合均为正常，则将新的归类编号定义为CO“正常”。另外在AO(正常)、BI(异常)时，将新的归类编号定义为Cl“异常”。直至将该操作到最终的组合为止进行执行，将具有新的一群的归类编号的模型作为综合模型而保存在综合模型用表TB430中。另外，在产生了测量器等的新设的情况下，关于全部的过程信号的新的模型可能再次全制作，例如即使参照过去I年份的输入数据，而将成为处理巨大的量的数据的情形。关于这点，本发明中参照过去I年分的输入数据进行模型化，新获取归类编号仅是所追加的输入变量。既设的要素模型对归类编号进行关注，所以，过去I年份的输入数据量汇总于多个归类编号。模型制作完成时进入步骤S436。在步骤S436中，针对全部的监视项目判断是否对应。在未完成时返回至步骤S431，直到全部的项目完成为止进行反复。如已完成则结束。其次，图10表示要素诊断部460与综合诊断部470的算法的流程图。在此，首先在步骤S461，从模型信息数据库450的要素模型用表TB420中加载各要素模型的信息。接下来在步骤S462中，从模型信息数据库450的综合模型用表TB430中加载各综合模型的信息。由此，图5、图6的数据提供给要素诊断部460。在步骤S463中，判断是仅在要素模型下的诊断还是包含综合模型下的诊断。在仅为要素模型下的诊断的情况下，进入步骤S464，在为需要综合模型下的诊断的情况下进入步骤S466。在步骤S464中，实施各要素模型下的诊断。这是实施要素模型用表TB420的诊断。在步骤S465中，将要素模型的诊断结果存储于诊断结果数据库480的要素模型用表TB460。一方面，在步骤S466中，首先实施各要素模型下的诊断。这是实施综合模型用表TB430内的各要素模型的诊断。例如在为主蒸汽循环模型T-001的情况下，对要素模型E-001与追加模型PID152的各个进行诊断。要素模型的诊断结果存储于诊断结果数据库480的要素模型用表TB460中。在步骤S467中，参照诊断结果数据库480的要素模型用表TB460，将从各要素模型输出的归类编号作为输入来进行诊断。在步骤S468中，将诊断结果存储于诊断结果数据库480的综合模型用表TB480中。其后，在步骤S469中，判断是否对全部的监视项目实施了诊断。在未完成时返回步骤S461，直到全部的监视项目完成为止进行反复。在完成后结束。·在该流程图中，步骤S467与步骤S468成为综合诊断部470进行的动作，其他的步骤S由要素诊断部460来实施。在外部输出接口490中，将各诊断结果作为输出结果而发送给辅助工具910。其次，对用户利用辅助工具910使图像显示装置950显示控制信号20、过程信号30、诊断结果40或模型信息数据库450以及诊断结果480的信息的方法进行说明。图11图15是图像显示装置950所显示的画面例。用户利用键盘901、鼠标902对这些画面90的成为空栏的位置，执行输入参数值等的操作。首先，图11是图像显示装置950所显示的初始画面。在画面90，作为初始画面，显示诊断模型制作按钮951与诊断结果显示按钮952，用户从这些中选择必要的按钮，利用鼠标902来使光标953移动，通过点击鼠标902来显示期望的画面。图12是选择了初始画面中诊断模型制作按钮951时所显示的要素模型以及综合模型的设定画面。在画面90的上部栏中显示该画面是显示信息设定用的画面。另外，在画面90的各部形成显示以下说明的栏，对这些栏输入数据或者通过按钮选定来进行模型的设定。在过程信号显示栏961中，用户将要对诊断模型输入的测量信号或者操作信号输入到输入栏961中，一并输入其范围(上限/下限)。图示的例中，作为测量信号而按钮选择了主蒸汽流量，将上限值设为300(kg/s)，下限值设为O(kg/s)地进行数值输入。另外，单位(kg/s)作为测量信号在与按钮选择了主蒸汽流量相伴地显示默认值。另外，对诊断模型追加主蒸汽流量时，将模型制作中使用的要显示的时间带输入到时刻输入栏962中。在图示的例中，将2010/01/01的I日间作为开始、结束时刻而进行了设定。在画面90上，通过点击显示按钮963，如图13那样，走势图表在图像显示装置950进行显示。在图13的例中，能够显示多个各种过程量的随时间的变动的样子。通过点击图13的返回按钮971，返回至图12的画面。在图12的要素模型制作显示栏964显示要素模型制作所需的模型编号、模型名称、输入变量等。在要素模型制作显示栏964的右侧显示新增按钮965与修正按钮966。其中，在按压新增按钮965时，要素模型制作显示栏964显示空白而成为输入状态，通过用户的手输入能够制作新模型。在图示的要素模型制作显示栏964显示了选择修正按钮966时的画面的一个示例。图示出模型编号E-001、模型名称为主蒸汽模型且输入变量为PID150、PID151的示例。另外，新的模型制作以已有模型为基础进行修正是捷径，在该情况下，显示成为对象的模型，在按压了修正按钮966后，进行修正即可。由此，按照能够检索已有模型的方式而设定有检索关键字输入栏967，在输入了检索关键字后，若按压检索按钮968，则成为对象的模型的信息在要素模型显示栏964中显示。综合模型制作显示栏974基本上也与要素模型制作显示栏964相同地构成。在综合模型显示栏974中显示综合模型制作所需的模型编号、模型名称、输入模型等。在按压新增按钮975时，综合模型显示栏974成为输入状态，能够制作新模型。在以已有模型为基础来进行修正的情况下，显示成为对象的模型，在按压了修正按钮976后进行修正。按照能够检索已有模型的方式而存在检索关键字输入栏977，在输入了检索关键字后，若按压检索按钮978，则成为对象的模型的信息将显示在综合模型显示栏974。以上的设定后，通过按压制作按钮992，来制作各个模型。在图12中，通过点击返回按钮969，能返回至图11的画面。图14是用于使诊断结果显示于图像显示装置950的设定画面90。通过点击在图11的初始画面中诊断结果显示按钮952，显示图14的画面。在图14的画面90的上部栏中，显示该画面是诊断结果显示设定用的画面。另外，在画面90的各部形成显示以下说明的栏，对这些栏输入数据或者通过按钮选定，来进行模型的设定。在过程信号选择栏981中，用户将要使图像显示装置950的画面90显示的测量信号或者操作信号与其范围(上限/下限)一并输入至输入栏981中。在图示的例中，显示将发电机输出与主蒸汽流量与其范围(上限/下限)一并输入时的画面。另外，将要显示的时间输入至时刻输入栏982。在要显示的过程信号确定后，通过点击选择栏进行打记号来确定选择。在要素模型选择栏983中，与图12的显示信息设定画面相同地显示模型编号、模型名称、输入变量等。为了检索要显示的模型而存在有检索关键字输入栏984。在输入了检索关键字后，按压检索按钮985来进行检索。检索结果显示在要素模型选择栏983，通过点击选择栏进行勾选来确定选择。在图示的例中，显示模型E-001的实例。另外，综合模型选择栏986也基本上与要素模型选择栏983相同地构成。在综合模型选择栏986显示模型编号、模型名称、输入模型等。为了检索要显示的模型而存在有检索关键字输入栏987。在检索关键字输入后，按压检索按钮988进行检索。检索结果显示在要素模型选择栏986，通过点击选择栏进行勾选来确定选择。在图示的例中显示模型T-001的实例。在进行了以上的输入或选择后，通过点击显示按钮989，如图15那样地，走势图表显示在图像显示装置950的画面90。在图15的例中，通过过程信号选择栏981选择的发电机输出与主蒸汽流量的时间的变动进行对比性显示。另外，关于选择的要素模型E-001或者综合模型T-001与新追加的输入变量PID152，按照每归类编号，进行时间序列显示。如图15所示那样，新归类产生时，走势画面上的概要部分以别的颜色进行强调，由此通知用户。通过点击图15的返回按钮991，能够返回图14的设定画面。在按压图14的返回按钮999时返回至图11的初始画面。作为诊断结果的显示画面例而示出了图15，其他示出了成为诊断对象的成套设备的系统图，在新归类产生的情况下，也可以考虑使该位置显著化，通过点击该当位置时，显示图15所示的走势显示这样的显示手法。另外，示出了在成套设备诊断装置400包含模型信息数据库450与诊断结果数据库480的实施例，分别也可以是在不含在成套设备诊断装置400而设为其他硬件的实施例。以下，说明针对发电成套设备100，以本发明的过程诊断方法以及装置的结果为基础而应用在成套设备的异常/预兆诊断的效果。将本发明的成套设备的诊断方法应用于发电成套设备的异常/预兆诊断时，在由于运用中设备的一部交换或维修而对诊断模型进行修正的情况下，能够有效地利用到此为·止蓄积的诊断数据，且能够进行诊断。其结果，能够易于实施诊断模型的再构建，通过有效利用到此为止的实绩，能够更好地检测异常或预兆倾向。另外，由于对运行人员也进行要素模型与综合模型的两结果的走势显示，基于目视的监视将进一步变得容易。并且以综合模型来综合多个诊断模型而设为阶层型，由此，能够容易地构成将发电成套设备的对象设为更广范围而进行诊断的模型。权利要求1.一种成套设备的诊断方法，其中，保持将输入变量的相关关系进行了模型化后的模型，根据所述输入变量的相关关系，将所输入的数据分类为多个归类，并根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，所述成套设备的诊断方法的特征在于，关于根据所述成套设备的修改而产生了输入变量的追加或删除这样的改变的所述模型，通过利用了该模型的所述归类编号的改变来构建新模型。2.根据权利要求I所述的成套设备的诊断方法，其特征在于，在对已有的模型追加了输入变量的情况下，仅以追加的输入变量来构建诊断模型，基于从已有的模型所获得的归类编号与从所追加的所述诊断模型所获得的归类编号来生成新的归类编号的模型。3.根据权利要求I所述的成套设备的诊断方法，其特征在于，在从已有的模型中删除了输入变量的情况下，将被归一化并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变。4.根据权利要求2所述的成套设备的诊断方法，其特征在于，在从已有的模型中删除了输入变量的情况下，将被归一化后并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变，且在所述的追加处理结束后进行删除处理。5.一种成套设备的诊断方法，其中，将从监视对象获得的输入变量的相关关系进行模型化，将输入至模型的数据分类成多个归类，并根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常或预兆的征象，所述成套设备的诊断方法的特征在于，将第I输入变量的相关关系进行模型化并作为要素模型而保持，并根据所述第I输入变量的相关关系将所输入的数据分类成多个归类，并且将所追加的第2输入变量的相关关系也进行模型化，将所输入的数据分类成多个归类，形成基于所述要素模型与模型化后的所述第2输入变量的综合模型。6.根据权利要求5所述的成套设备的诊断方法，其特征在于，所述综合模型包含通过将所述要素模型的归类与所模型化后的所述第2输入变量的归类的组合所确定的新归类。7.一种成套设备的诊断装置，根据来自对监视对象进行控制的监视控制装置的控制信号或从输入所述监视对象的过程信号的过程计算机中获得的测量信号，来探测所述监视对象的异常，所述成套设备的诊断装置的特征在于，具备要素模型部，其将输入的信号的相关关系进行模型化来制作要素模型，根据所述输入信号的相关关系将输入到要素模型中的数据分类成多个归类，并且根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常；以及综合模型部，其具备至少包含I个以上的要素模型的综合模型，根据所述输入信号的相关关系将输入到综合模型的数据分类成多个归类，并且根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，关于根据所述控制对象的修改而产生了所述输入信号的追加的所述要素模型，仅以追加的输入信号来构建诊断模型，基于从已有的要素模型获得的归类编号与从所追加的所述诊断模型获得的归类编号来生成新的归类编号，进而将生成新的归类编号而得到的模型作为综合模型而存储于所述综合模型部。8.根据权利要求7所述的成套设备的诊断装置，其特征在于，在从已有的模型中删除了输入变量的情况下，将被归一化并输入的输入变量中删除的输入变量的值设为固定值，并利用该模型的归类编号中的各输入变量的时间序列数据来执行模型的改变。·全文摘要本发明提供成套设备的诊断方法以及装置。在基于从成套设备中获得的过程信号来进行异常或预兆诊断的情况下，由于成为诊断对象的设备的交换或维修，不能使用到此为此所蓄积的诊断结果或诊断模型内所构建的诊断功能，从而需再次构建诊断模型。在本发明的成套设备的诊断方法中，保持将输入变量的相关关系进行了模型化后的模型，根据所述输入变量的相关关系，将所输入的数据分类为多个归类，根据分类后的不属于正常归类的归类的生成来探测成套设备的异常，其中，关于根据所述成套设备的修改而产生了输入变量的追加或删除这样的改变的所述模型，通过利用了该模型的所述归类编号的改变来构建新模型。文档编号G05B23/02GK102890495SQ20121024586公开日2013年1月23日申请日期2012年7月16日优先权日2011年7月19日发明者楠见尚弘,关合孝朗,江口彻,深井雅之,清水悟,村上正博申请人:株式会社日立制作所