CN101014916B - 用于检测与反应器相关的异常情况的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于检测与加工厂内的反应器相关的异常情况的系统,其接收与反应器容器内的压力相关的统计数据。例如,至少部分地置于所述反应器容器内的压力传感器设备可以基于压力信号生成统计数据。分析这些统计数据以检测是否存在一个或更多与所述反应器的搅拌器相关的异常情况。例如,可以分析所述统计数据以检测所述搅拌器是否不再转动,所述搅拌器是否未以期望的速率转动,所述搅拌器是否失去平衡,所述搅拌器是否故障等等。如果检测到异常情况,可以生成异常情况指示符。
Description
技术领域
本发明一般地涉及在加工厂中进行诊断和维护,更具体地说,涉及提供与反应器相关的诊断功能。
背景技术
过程控制系统,例如用于化学、石油或者其他过程中的那些过程控制系统,通常包括一个或多个集中式或分布式过程控制器,这些过程控制器通过模拟总线、数字总线或者数模混合总线,与至少一个主机或者操作员工作站以及与一个或者多个类似现场设备这样的过程控制和仪表设备通信连接。现场设备,例如可以是阀、阀定位器、开关、变送器或者传感器(例如温度传感器、压力传感器以及流速传感器),被设置在加工厂环境中,并且执行过程中的各项功能,例如开关阀、测量过程参数、增大或者减小流体流动等等。智能现场设备,例如符合众所周知的FOUNDATIONTM现场总线(下文中称为“现场总线(Fieldbus)”)协议或者HART协议的现场设备,还可以执行控制计算、告警功能以及其他通常在过程控制器中实现的控制功能。
过程控制器通常位于加工厂环境中,接收由现场设备做出的或者与现场设备相关的表示过程测量结果或者过程变量的信号和/或有关该现场设备的其他信息,并且执行控制器应用程序。控制器应用程序实现例如不同的控制模块,这些控制模块做出过程控制决策、基于收到的信息生成控制信号,以及与在诸如HART和Fieldbus现场设备的现场设备中执行的控制模块或控制块协调一致。过程控制器中的控制模块在通信线路或者信号路径上向现场设备发送控制信号,从而控制过程中的操作。
来自现场设备和过程控制器的信息通常可用于一个或更多硬件设备,例如用于操作员工作站、维护工作站、个人计算机、手持设备、数据历史库、报告生成器以及集中数据库等等,以使操作员或者维护员可以执行所需要的关于该过程的功能,例如改变过程控制例程的设置、修改过程控制器或者智能现场设备中控制模块的操作,查看该过程或者加工厂中特定设备的当前状态,查看现场设备和过程控制器产生的告警,用于人员培训或者过程控制软件测试的目的而对过程的操作进行仿真,以及诊断加工厂中的问题或者硬件故障等等。
虽然典型的加工厂可能具有许多连接到一个或更多过程控制器的过程控制和仪表设备,例如阀、变送器、传感器等等,但是同时还存在许多过程操作所必需的或者与过程操作相关的其他支持设备。举例来说,这些附加设备包括放置在典型工厂的许多地方的供电装置、发电和配电装置、以及诸如涡轮和马达之类的旋转装置等等。虽然这些附加装置并不一定产生或者使用过程变量,并且在多数情况下,也不会为了实现过程操作的目的而由过程控制器来控制,甚至也不与过程控制器连接,但是这些装置对于正确的过程操作而言仍然是重要的,并且归根结底是必需的。
所周知的是,加工厂环境中时常出现问题,特别是拥有大量现场设备和支持装置的加工厂。这些问题的形式可以是设备故障或者失灵、诸如软件例程的逻辑元件处于不当模式、过程控制回路被不正确的调节以及加工厂的设备之间的一个或者多个通信故障等等。大量这样或其它的故障通常导致过程工作在异常状态(即加工厂处于异常情况),而这些异常状态通常与加工厂的非最优性能有关。已经有许多诊断工具和应用程序被开发出来,以在一旦问题出现并且被检测到时,用于检测和确定加工厂中问题的原因,并且帮助操作员或者维护员对这些问题进行诊断和纠正。例如,通过诸如直接总线或无线总线、以太网、调制解调器、电话线之类的通信连接通常与过程控制器相连的操作员工作站,其具有适于运行软件或者固件的处理器和内存,例如由爱默生过程管理公司(Emerson Process Management)出售的具有大量控制模块和控制回路诊断工具的DeltaVTM和Ovation控制系统。类似的,通过与控制器应用软件相同的通信连接或者通过诸如OPC连接、手持连接之类的不同的通信连接而与例如现场设备这样的过程控制设备相连的维护工作站,其通常包括一个或多个应用软件,以查看由加工厂中的现场设备生成的维护告警或者警报,测试加工厂中的设备,以及对加工厂中的现场设备和其他设备进行维护行为。类似的诊断应用程序已经被开发出来,以用于对加工厂中的支持设备的问题进行诊断。
这样,举例来说,由爱默生过程管理公司出售的资产管理解决方案(AMS)应用程序(其中的至少一部分由专利号为5,960,214,标题为“用于现场设备管理系统的集成通信网络”的美国专利所公开),可以与现场设备通信并且保存有关现场设备的数据,从而确定并追踪现场设备的操作状态。在一些情况下,AMS应用程序可以用于与现场设备通信,来改变现场设备中的参数,使现场设备自行运行例如自校准例程或者自诊断例程这样的应用程序,并且获取现场设备的状态或健壮信息,等等。举例来说,这些信息可以包括状态信息(例如,是否发生了告警或者其他类似事件)、设备配置信息(例如,现场设备当前所处的或者可以被配置成的方式以及现场设备所用的测量单元的类型)、设备参数(例如,现场设备范围值和其他参数),等等。当然,这些信息可以被维护员用来监控、维护、和/或诊断现场设备的问题。
类似的,许多加工厂包括装置监控和诊断应用程序,例如由CSI系统提供的RBMware软件,或者其他已知的用于监控、诊断以及优化各种旋转装置运行状态的应用软件。维护员通常利用这些应用软件来维护和检查工厂中旋转装置的性能,以确定旋转装置的问题,以及确定旋转装置是否和在什么时候需要修理或替换。类似的,许多加工厂包括电力控制和诊断应用软件,例如由Liebert和ASCO公司提供的那些应用软件,以控制和维护发电和配电装置。已知的还有通过在加工厂中运行控制优化应用软件,例如实时优化器(RTO+)来优化加工厂中的控制行为。这些优化应用软件通常使用复杂的算法和/或加工厂模型,以预报怎样通过改变输入来优化加工厂的操作,从而达到一些例如效益的目标优化值。
这样或者其它的诊断和优化应用程序通常在基于一个或者多个操作员或者维护工作站的系统尺度上实现,并且可以向操作员或者维护人员提供关于加工厂或者加工厂内设备和装置的运行状态的预先配置的显示器。典型的显示器包括:告警显示器,其接收由加工厂内的过程控制器或者其他设备产生的告警;控制显示器,其表示加工厂内的过程控制器或者其他设备的运行状态;维护显示器,表示加工厂内设备的运行状态,等等。类似的,这样或者其它的诊断应用程序可以使操作员或者维护员能够重调节控制环或者重置其他控制参数,在一台或者多台现场设备上运行测试以确定这些现场设备的当前状态,校准现场设备或者其他装置,或者在加工厂的设备和装置上进行其他的问题检测和纠正行为。
虽然这些各种应用程序和工具有助于确定和纠正加工厂中的问题,但是这些诊断应用程序通常被配置为只有在加工厂中已经发生问题后,也就是在工厂中已经存在异常情况后,才能起作用。不幸的是,在被这些工具检测、确定和纠正之前,异常情况可能已经存在了一段时间,从而导致在问题被检测、确定和纠正的时间段里加工厂的非最优性能。在许多情况下,基于告警、警报或者加工厂的不良表现,控制操作员最先检测到问题的存在。操作员会将潜在的问题告知维护人员。维护人员可能会检测到实际发生的问题,也可能检测不到,并且在实际运行测试或者其他诊断程序之前可能需要更多的提示,或者进行确定实际问题所需要的其他行为。一旦问题被确定,维护人员可能会需要整理各部分并且安排维护程序,所有这些都会导致在问题发生和问题纠正之间需要大量的时间,而在这段时间中,加工厂运行在通常与工厂的非最优操作相关的异常情况中。
此外,许多加工厂可能都经历过在较短时间内就对加工厂造成大量开销或者破坏的异常情况。例如,一些异常情况可能导致对装置的显著破坏,对原料的浪费,或者加工厂内的长时间意外停工,即使这些异常情况仅仅存在了很短时间。这样,仅仅在工厂的问题发生之后才检测问题,无论问题被纠正得多快,都仍然可能导致加工厂中的重大损失或者破坏。结果是,需要首先努力防止异常情况的出现,而不是仅仅在异常情况出现后试图对加工厂中的问题进行反应和纠正。
一种可以用于收集数据从而让用户可以在加工厂内的异常情况出现之前就预测到异常情况的发生的技术,其用于采取措施来在加工厂中的重大损失发生之前阻止所预测到的异常情况。该程序由申请序列号为09/972,078,标题为“根本原因诊断”的美国专利申请(部分基于申请序列号为08/623,569,专利号为6,017,143的美国专利)所公开。这些申请所公开的内容整体在此通过引用并入。一般而言,这些技术在加工厂内许多例如现场设备这样的设备的每一个中,放入统计数据收集和处理块或者统计处理监视(SPM)块。举例来说,统计数据收集和处理块收集过程变量数据,并且确定与所收集的数据相关的统计测量结果,例如平均值、中值、标准差,等等。之后这些统计测量结果可以发送给用户,并且被分析以识别出暗示在未来会发生的已知异常情况的模式。一旦检测到特定的被怀疑的未来异常情况,就可以采取措施来纠正潜在的问题,从而首先避免异常情况。
反应器通常用于化学和制药工业中。一般来说,反应器包括用于将不同物质混合在一起的搅拌器。在一些过程中,所述混合导致放热反应。物质被加到反应器的速度至少部分地基于反应器的冷却能力,因为如果反应器变得过热,可能发生爆炸或者可能降低反应器输出的质量和/或数量。如果搅拌器意外地停止工作,过程的成份可能沉入反应器内的未反应原料层中。如果搅拌器重新启动,大量的成分可能突然之间反应而引发爆炸。
用于监控搅拌器是否在工作的一种技术包括监控驱动所述搅拌器的马达。例如,如果马达正在运转,则可以假定搅拌器正在工作。然而,存在搅拌器停止工作而马达继续运转的情况。例如,搅拌器的轴可能与马达断开。再例如,马达和轴之间的连接机制可能产生故障。
另外,如果搅拌器故障,可能导致反应器的损坏。例如,一些反应器是搪玻璃制的。举例来说,当搅拌器的叶轮脱落时,可能导致昂贵的搪玻璃反应器无法使用。然而,使用现有技术却难以预测这样的故障。
发明内容
一种用于检测与加工厂内的反应器相关的异常情况的系统,其接收与反应器容器内的压力相关的统计数据。例如,至少部分地置于所述反应器容器内的压力传感器设备可以基于压力信号生成统计数据。分析这些统计数据以检测是否存在一个或更多与所述反应器的搅拌器相关的异常情况。例如,可以分析所述统计数据以检测所述搅拌器是否不再转动,所述搅拌器是否未以期望的速率转动,所述搅拌器是否失去平衡,所述搅拌器是否故障等等。如果检测到异常情况,可以生成异常情况指示符。
附图说明
图1是示例加工厂控制和诊断网络的结构图;
图2是基于压力信号生成异常情况指示符的示例子系统的结构图;
图3是用于检测与加工厂中反应器的搅拌器相关的异常情况的示例性方法的流程图;
图4是用于检测反应器的搅拌器故障和/或停止移动的示例方法的流程图;
图5是用于检测搅拌器故障和/或移动得比期望的慢的示例方法的流程图;
图6是用于检测搅拌器故障和/或移动得比期望的慢的另一示例方法的流程图;
图7是用于检测不平衡和/或故障的搅拌器的示例方法的流程图;和
图8是可以实现图2中子系统的全部或者部分的示例性基于规则的系统的结构图。
具体实施方式
图1是示例加工厂控制和诊断网络10的结构图,示例加工厂控制和诊断网络10包括通过通信链路15连接到工作站14的过程控制器12。通信链路15可以包括例如以太网通信连接,或者其他任何类型的有线、光学或者无线通信连接。另外,通信链路15可以是连续的或者间歇的链路。控制器12还通过输入/输出(I/O)设备(未示出)和一组通信线路或者总线18而连接到加工厂中的设备或者装置。在图1的示例中,控制器12连接到与反应器单元16相关的设备和装置。控制器12,仅仅为了示例可以是爱默生过程管理有限公司出售的DeltaVTM控制器,其能够与诸如遍布加工厂的现场设备和现场设备中的功能块这样的控制元件通信,以执行一个或更多过程控制例程,从而实现期望的对反应器单元16的控制。这些过程控制例程可以是连续的或者分批的过程控制例程或程序。工作站14(可以包括例如个人计算机、服务器等等)可以由一个或更多工程师或者操作员使用,以设计将由控制器12执行的过程控制例程,并且与控制器12通信从而下载这些过程控制例程,以及在加工厂的运行期间接收和显示关于反应器单元16的信息,或者以其它方式与由控制器12执行的过程控制例程交互。
工作站14包括用于存储应用程序和数据的存储器(未示出),所述应用程序诸如配置设计应用程序、维护应用程序、用户接口应用程序、诊断应用程序等等,而所述数据诸如与反应器单元16的配置相关的配置数据、维护数据、诊断数据等等。工作站14还包括处理器(未示出),所述处理器执行应用程序以使得使用者可以设计过程控制例程并且将这些过程控制例程下载到控制器12。类似地,控制器12包括存储器(未示出)和处理器(未示出),所述存储器用于存储配置数据和将用于控制反应器单元16的过程控制例程,所述处理器执行过程控制例程以实现过程控制策略。如果控制器12是DeltaVTM处理器,其与一个或更多由工作站14实现的应用程序一起,可以向使用者提供控制器12中的过程控制例程的图形描述,该图形描述用于图示过程控制例程中的控制元件以及配置这些控制元件以提供对反应器单元16的控制的方式。
在图1所示的示例加工厂控制和诊断网络10中,控制器12通过总线18与反应器单元16通信地连接。反应器单元16包括反应器容器20;两个输入阀22和24,其被连接以控制从例如原料罐(未示出)向反应器容器20提供流体的流体入口线路;和输出阀26,其被连接以控制通过出口流体线路从反应器容器20流出的流体。搅拌器30被放置于反应器容器20内。搅拌器30包括轴32和连接到轴32的叶轮34。连接到轴32的马达36使得轴32和叶轮34旋转。马达控制元件40被用来控制马达36,并从而控制搅拌器30。可以包括例如振动传感器、当前负载传感器等的马达传感器42,其可以用来监控马达40的运转。
压力感测设备50可以至少部分地放置于反应器容器20内从而允许对反应器容器20内的压力进行感测,所述压力感测设备50可以包括法兰式差压传感器和吹气管压力传感器等等。压力感测设备50还可以用于感测反应器容器20内部的原料水平。
如图1所示,控制器12通过总线18而通信地连接到阀22、24和26、马达控制元件40、马达传感器42以及压力感测设备50,从而控制这些元件的运转和/或从这些元件接收数据。当然,控制器12可以通过另外的总线,以及诸如4-20ma线路、HART通信线路之类的专用通信线路而连接到反应器单元16的元件。
图1中所示的阀、传感器和其他装置可以是期望的任何类型或类别的装置,其包括例如Fieldbus现场设备、标准的4-20ma现场设备、HART现场设备等等,并且可以通过诸如Fieldbus协议、HART协议、4-20ma模拟协议之类的已知的或期望的任何通信协议与控制器12通信。更进一步,可以用期望的任何方式将其他类型的设备连接到控制器12并且由控制器12来控制。另外,其他的控制器可以通过例如通信链路15而连接到控制器12和工作站14,以控制与加工厂相关的其他设备或区域,并且这些其他控制器的运转可以以期望的或者已知的任何方式而与如图1所示的控制器12的运转相协调。
压力感测设备50可以包括用于存储例程的存储器(未示出),所述例程诸如用于实现与由压力感测设备50感测到的压力有关的统计数据收集的例程。压力感测设备50还可以包括处理器(未示出),所述处理器执行的例程诸如实现统计数据收集的例程。由压力感测设备50存储和实现的例程可以包括一个或更多块54,所述块54用于收集和/或处理与压力感测设备50相关的统计数据。例如,块54可以包括高级诊断块(ADB),该ADB是已知的Foundation Fieldbus功能块,其可以加入到Fieldbus设备以收集和处理Fieldbus设备中的统计数据。其他类型块或者模块也可以用于收集设备数据,并且为该数据计算、确定和/或处理一个或更多统计测量结果或者参数。并且,压力感测设备50无需包括Fieldbus设备。进一步,块54可以由压力感测设备50内的软件、固件和/或硬件的任意组合来实现。
虽然块54被示为位于压力感测设备50内,不过块54或者类似的块可以部分地或者全部地位于其他现场设备22、24、26、40和42的任何构件中,并且可以部分地或者全部地位于诸如控制器12、I/O设备(未示出)、工作站14或者其他一些设备的其他设备中。应该理解,其他设备22、24、26和40中的一些或者全部可以实现其他块或者模块,以收集与那些其他设备相关的数据,并且为该数据计算、确定和/或处理一个或更多统计测量结果或者参数。
一般来说,块54或者块54的子元件用于收集数据并且对该数据进行统计处理或者分析,所述数据诸如与反应器容器20中感测到的压力相关的数据。块54可以包括诸如一个或更多统计处理监控(SPM)块或单元的子元件,其可以收集与反应器容器20中感测到的压力相关的数据,或者与压力感测设备50相关的数据,并且对所收集的数据进行一个或更多统计计算,以确定所收集数据的例如平均值、中值、标准差等等。
这里使用对术语“统计处理监控(SPM)块”所描述的功能执行对至少一个过程变量或者其他过程参数的统计过程监控,并且该功能可以用期望的任何软件、固件或者硬件执行,而所述软件、固件或硬件由对其进行数据收集的设备实现,或者在该设备内部甚至是该设备外部实现。应该理解,由于SPM通常由收集到设备数据的设备实现,或者作为该设备的一部分,SPM可以得到数量上更多并且质量上更加精确的过程变量数据。结果是,较之在进行过程变量数据收集的设备外部实现的块,SPM块通常能够确定关于所收集过程变量数据的更佳的统计计算。
虽然此处描述的SPM块是ADB的子元件,不过作为替换地,SPM块可以是位于设备内的独立块。同样,虽然此处所阐述的SPM块可以是已知的Foundation Fieldbus SPM块,不过术语统计过程监控(SPM)块在这里用于表示任何类型的完成下列功能的块或者元件,即收集诸如过程变量数据的数据,并且对这些数据执行某些统计处理以确定诸如平均值、标准差之类的统计测量结果。其结果是,该术语意图覆盖执行这种功能的软件、固件、硬件和/或其他元件,而不管这些元件采用功能块的形式或者其他类型的块、程序、例程或者元件,也不管这些元件是否符合Foundation Fieldbus协议或者诸如Profibus、HART、CAN之类协议的一些其他协议。如果需要,可以如同在美国专利No.6,017,143中描述的那样执行或者实现块54的潜在运行。
然而,应该理解,可以使用不同于美国专利No.6,017,143中所描述的技术而完成或者实现块54。仅仅作为一个实例,Blevins等的美国专利No.6,615,090描述了可变性索引发生器,其为加工厂中的功能块生成可变指示。一般来说,该可变指示提供对与设备或者功能块相关的参数相对与设备或者功能块相关的设定点或者其他值的偏离的统计测量结果。出于所有目的,美国专利No.6,615,090通过引用以其全部内容合并于此。
由块54收集和生成的数据可以通过控制器12和通信链路15而被诸如工作站14的外部客户端访问。作为增加地或者作为替换地,由块54收集和生成的数据可以通过例如通信服务器60而被工作站14访问。通信服务器60可以包括例如用于过程控制的对象链接和嵌入(OLE)(OPC)服务器、被配置为运行在Ovation通信网络中的服务器,以及网络服务器等等。通信服务器60可以通过通信连接来接收由块54收集和生成的数据,所述通信连接诸如无线连接、硬连线连接、间歇连接(例如使用一个或更多手持设备的那种)或者其他任何使用期望的或者合适的任何通信协议的期望通信连接。当然,此处描述的任何通信连接可以使用OPC通信服务器来集成从不同类型的设备接收到的具有共同或者一致格式的数据。
更进一步地,可以在工作站、服务器、个人计算机等或者从设备50分离的其他现场设备中实现SPM块,从而在收集或者生成诸如压力数据的原始数据的设备50外部执行统计过程监控。这样,例如,一个或更多SPM块可以由工作站14实现。这些SPM块可以通过例如控制器12或者通信服务器60收集原始压力数据,并且可以为该压力数据计算某些统计测量结果或者参数,例如计算平均值、标准差等。虽然这些SPM块并不位于收集数据的设备50内,并且由于对这些数据的通信需要而通常不能收集那么多的压力数据来进行统计计算,但是这些块有助于为不具有或者不支持SPM功能的设备确定统计参数。这样,在下面的阐述中应该理解,任何被描述为由SPM块生成的统计测量结果或者参数,可以由设备50或者其他设备所实现的SPM块生成。
一般来说,图1中的过程控制和诊断系统可以被用来实现分批过程,在所述分批过程中,例如工作站14执行分批执行系统,而所述分批执行系统实现并且合并使用反应器单元16的不同批运行。这样的分批执行系统可以存储在图1的工作站14。可以在其他工作站中存储并执行所述分批执行系统,或者可以在其他以任何期望的方式,包括任何无线方式,通信地连接到通信链路15或者总线18的计算机中存储并执行所述分批执行系统。类似地,分批执行系统可以被分为各种部件,或者与存储并执行于加工厂中的不同计算机或者工作站的各种部件相关联。图1的过程控制和诊断系统可以类似地被用来实现连续过程。
在运行中,控制器12可以通过马达控制元件40而让马达36使搅拌器30转动。马达传感器42可以提供指示马达36是否运转或者以何种速度运转的数据。然而,基于马达传感器42所提供的数据,难以确定搅拌器32是否的确在转动。例如,如果轴32故障或者马达36和轴32之间的连接机制(未示出)故障,马达36可以继续运转但是搅拌器30可能不转动或者转动得远远低于所期望的速度。
由于搅拌器30的叶轮34经过压力感测设备50而移动,由压力感测设备50感测到的压力可能变化。例如,可能出现压力峰值。如果搅拌器30包括两个叶轮34,搅拌器30每次旋转都可能出现两次压力峰值。类似地,如果搅拌器30包括三个叶轮34,搅拌器30每次旋转都可能出现三次压力峰值。由压力感测设备50感测到的压力可以用来检测与搅拌器30相关的异常情况。例如,由压力感测设备50感测的压力可以用来检测所述搅拌器停止转动或者低于所期望速度转动。同样,由压力感测设备50感测的压力可以用来检测其他异常情况,例如搅拌器30失去平衡、叶轮34故障等等。
虽然在图1中仅仅示出了一个压力感测设备,但是也可以包括一个或者更多附加的压力感测设备。这些附加的压力感测设备中的每一个均可以包括或者关联到一对应的块,其用于收集和/或处理统计数据,这类似于块54。类似地,可以包括其他类型的感测设备,例如音频传感器,以生成与反应器容器相关的附加数据,这些附加数据可以用来确定是否存在与搅拌器30相关的异常情况。
图2是用于生成与压力感测设备50相关的统计数据的示例子系统100的结构图。子系统100可以例如作为图1的块54的一部分实现,并且可以全部地或者部分地由压力感测设备50实现。进一步,图2所示的每个块可以全部地或者部分地由压力感测设备50实现。这样,子系统100的一些或者全部可以由一个或者更多其他设备实现,所述其他设备例如加工厂中的现场设备、控制器12、工作站14、通信服务器60或者一些其他与加工厂相关的计算设备。子系统100包括类似于美国专利No.6,017,143所描述的过程设备的各方面。
统计参数发生器104接收由压力感测设备50生成的压力信号,并且为该压力信号计算统计参数。这些统计参数可以包括例如压力信号的标准差、平均值、采样方差、均方根(RMS)、范围(ΔR)和变化率(ROC)中的一个或多个。生成这些参数的等式的例子如下:
ΔR=XMAX-XMIN (等式5)
其中N是采样时期中的数据点总数,xi和xi-1是压力信号的两个连续取值,T是这两个连续取值之间的时间间隔。进一步地,XMAX和XMIN分别是采样时期或者训练时期中压力信号的最大值和最小值。这些统计参数也可以使用不同的等式或算法进行计算。
并且,作为对这些参数的补充或者替换,也可以生成其他类型的参数。例如,压力信号可以被滤波(例如,使用低通、高通、带通等滤波器)以生成相应的参数。可以包括一个或更多滤波器,并且每个均包括例如有限脉冲响应或者无限脉冲响应滤波器。进一步,可以使用例如模拟或者数字滤波器。更进一步,可以生成相关性参数。例如,可以生成压力信号与模式的、与压力信号的过去段的、与对应于其他过程信号的信号的相关性。在一个例子中,统计参数发生器104可以包括一个或更多ADB和/或SPM块。
统计参数中的一个或多个可以提供给事件检测器108。事件检测器108也可以从存储器116接收标称值112和灵敏度参数114。标称值112可以包括例如与由统计参数发生器104所生成的统计参数对应的标称或(即典型)统计参数取值。标称值是可以由例如统计参数发生器104生成,所述统计参数发生器104在过程的正常运转期间生成或者获得标称的或者正常的统计参数。这些统计参数可以用来生成存储器116中的标称值112以备使用。这可以允许例如针对不同的运转条件对标称值112进行的动态调整。在本例子中,可以在用户可选的一段时间内监控由统计参数发生器104生成的统计参数。作为另一个例子,标称值可以由压力感测设备50的制造者提供,并且在制造器件存储在存储器116中。作为又一个例子,可以通过周期性地或者以其他方式通过总线18(图1)向压力感测设备50发送标称值而更新标称值。
每个灵敏度参数值114可以提供例如容许的范围或者关系,所述范围或者关系由所计算的统计参数114和由统计参数发生器104生成的恰当标称值之间的恰当规则来确定。灵敏度参数取值114可以例如由制造者设置,或者通过总线18接收等等。可以针对特定的应用程序而调整灵敏度参数114。
事件检测器108可以生成对与一个或更多由参数发生器104生成的参数相关的一个或更多事件的指示。下面描述事件检测器108所能检测的事件的例子。事件检测器108可以检测对这些事件进行补充或者替换的其他事件。
漂移
例如当压力信号随着事件从标称值改变的时候,可以生成漂移事件的指示。在一个例子中,可以分析压力信号的平均值、平均值的标称值(平均值’)和调谐参数阿尔法(α)从而检测漂移事件。漂移事件检测灵敏度可以由灵敏度参数α控制,该参数可以表示在检测到漂移事件之前可以容许的高于或者低于标称平均值的百分比。事件检测器108可以根据以下示例规则来确定漂移事件是否发生:
如果平均值<平均值’(1-α)则检测到负向漂移事件
如果平均值>平均值’(1+α)则检测到正向漂移事件,其中平均值的取值是由统计参数发生器104生成的压力信号的当前平均值,并且平均值’的取值和是从存储器116得到的。可选地,可以长时间监控平均值,并且只有在平均值离开标称值达到一系列连续的采样时期时才检测到漂移事件。平均值(平均值’)的标称值可以由子系统100在过程的正常运转期间获得。
偏移
例如当发生暂时的漂移“稳定”在高于或者低于标称压力值的某个水平上时,可以生成偏移事件的指示。一旦漂移停止,结果信号具有对标称值的偏移或者偏置。可以至少部分地通过例如上述针对漂移所讨论的相同规则来检测偏移。另外,可以长时间监控平均值,并且如果平均值不再继续离开标称平均值取值(平均值’),则可以确定事件为偏移事件而不是漂移事件。
噪声
如果压力信号的标准差升高到超过阈值,则可以生成噪声事件的指示。在一个例子中,噪声检测灵敏度可以由灵敏度参数贝塔(β)调整,该参数是产生噪声事件的指示之前,当前的标准差可以高于标称的标准差取值(标准差’)的量。例如,如果使用者期望在压力信号为标称值两倍嘈杂的时候检测到噪声事件,则β应该被设置为2.0。范围(ΔR)也可以用来确定是否生成噪声事件。例如,ΔR可以用来从正常信号变化中区分出噪声。用于确定是否发生噪声事件的示例规则为:
如果标准差>β·标准差’并且(AND)
如果ΔR>ΔR’则检测到噪声事件
其中“标准差”和ΔR分别是由统计参数发生器104生成的当前标准差和当前范围,而β从存储器116获取到。
卡锁
卡锁事件(stuck event)是压力信号的条件不随事件变化的事件。可以通过调整灵敏度参数伽马(γ)来控制卡锁灵敏度。γ的取值可以表示为标称标准差(标准差’)的百分比,并且可以代表标准差从标称值的变化小到何种程度时指示卡锁事件。例如,如果使用者希望在过程信号噪声水平为标称值一半的时候检测卡锁事件,那么γ应该被设置为等于50%(0.5)。进一步,范围(ΔR)也可以用来降低对于小信号可能发生的卡锁事件检测误差。一个示例规则为:
如果(标准差+ΔR)≤γ(标准差’+ΔR’)
则检测到卡锁事件。
峰值
峰值事件是压力信号瞬间达到极值的事件。可以通过调整灵敏度参数德尔塔(δ)来控制对压力信号中的峰值的灵敏度,该参数可以指示在检测到峰值事件之前,压力信号中两个连续数据点之间的最大变化率(ROCMAX)。例如,如果使用者希望检测具有高于ROCMAX30%的变化率(ROC)的峰值,那么δ应该被设置为1.30。一个示例规则为:
如果ROC>δ·ROCMAX 则检测到峰值事件。
其他检测峰值的方法可以包括检测压力信号是否停留在正向阈值之上,或者停留在负向阈值之下而达到一定时间长度。可以针对峰值事件的不同灵敏度而调整阈值。
可以检测的其他事件包括循环事件,其指示压力信号中的循环振荡,还包括不稳定事件,其指示压力信号中的不稳定行为。应该理解,可以实现其他规则来观测以上讨论的事件以及关于压力信号的其他事件,并且不同的方程、等式、计算技术等可以用来检测事件。
对事件的检测可以包括分析一个以上由统计参数发生器104生成的统计参数,基于除了压力信号以外的其他信号分析统计参数等等。例如,可以由马达传感器42(例如使用类似于子系统100的子系统)基于由马达传感器42得到的数据生成统计数据。事件检测器108可以接收由马达传感器42生成的统计参数中的一个或多个,并且使用这些参数来分析是否发生了事件。类似地,统计参数发生器104可以分析来自附加的压力传感器设备或者其他设备的统计参数或者其他类型的数据,从而检测与压力信号相关的事件。
作为一个例子,可以通过首先确定压力或者过程是稳定的,然后在一可选择的时间段生成统计参数,而得到标称值。这些统计参数值可以存储为标称值。可选择的时间段应该大约与采样周期或者用于在运转期间生成统计数据的块相同,但是在某些例子或者实现中,可选择的时间段可能不同(甚至是明显不同)于采样周期或者用于在运转期间生成统计数据的块。这样的过程可以例如是使用者发起的,也可以是自动的。
可以使用任何数目的技术来实现事件检测器108。例如,事件检测器108可以包括基于规则机、模糊逻辑机、模式检测器、神经网络等中的一个或多个。另外,上面讨论的示例事件检测器108基于规则的运转来提供事件是否发生的指示。应该理解,在其他例子中,对应于事件的事件检测器108的输出具有多个离散的或连续的取值。
子系统100进一步包括异常情况检测器120。异常情况检测器120分析由事件检测器108生成的输出,从而生成是否存在关于搅拌器30的异常情况的指示符(或多个指示符)。异常情况检测器120还可以分析压力信号和存储在存储器116中的数据。进一步,异常情况检测器120可以通过例如总线18(图1)接收其他数据,例如由对应于加工厂内其他设备的、类似于子系统100的子系统生成的其他过程或控制信号、统计参数和事件指示符等。作为一个例子,统计参数和/或统计事件可以由马达传感器42(例如使用类似于子系统100的子系统)基于马达传感器42所得到的数据而生成。异常情况检测器120可以接收这些统计参数和统计数据中的一个或多个,并且将这些参数和事件用于分析是否存在一个或更多关于搅拌器30的异常情况。作为另一个例子,异常情况检测器120可以分析来自附加压力传感器设备或其他设备的统计数据或其他类型数据,从而生成是否存在异常情况的指示符(或多个指示符)。
由异常情况检测器120生成的一个或更多指示符可以包括,例如,警报、告警等等。也参照图1,如果异常情况检测器120由设备50实现,那么一个或更多指示符可以传送到诸如控制器12、工作站14、通信服务器60之类的另一个设备,从而使得例如操作员可以知晓这一个或更多指示符。设备50可以自发的或者在某些其他设备的请求下传送指示符。例如,诸如控制器12、工作站14、通信服务器60之类的一些其他设备可以查询设备50关于其是否检测到与搅拌器相关的异常情况。作为响应,设备50可以通过总线18或者某些其他通信链路传送指示符。作为另一个例子,指示符可以存储在存储器中,而一些其他设备读取存储器,以确定是否检测到关于搅拌器的异常情况。
异常情况检测器120的输出不仅可以用来通知操作员,还可以用来例如直接影响对反应器单元16或者加工厂的某些其他部分的控制。例如,由异常情况检测器生成的指示符可以提供给控制块或者控制例程的一个或者多个,提供给维护系统等。例如,异常情况检测器120的输出可以提供给控制器12,如果检测到一个或更多异常情况,则控制器12可以关闭反应单元16。
可以使用任何数目的技术来实现异常情况检测器120。例如,异常情况检测器120可以包括基于规则机、模糊逻辑机、模式检测器、神经网络等中的一个或多个。在一些实现中,事件检测器108可以省略,而由统计参数发生器104生成的参数可以直接提供给异常情况检测器120。
可选地,在将压力信号提供给统计数据发生器104和/或异常情况检测器120之前,可以使用例如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等对压力信号进行滤波。类似地,压力信号和滤波后的压力信号可以提供给统计参数发生器104和/或异常情况检测器120。例如,统计参数发生器104可以基于未滤波的压力信号生成一个统计数据,而基于滤波后的压力信号生成另一个统计参数。
图3是可以由图2的子系统100实现以检测与反应器的搅拌器相关的异常情况的示例方法150的流程图。例如,方法150可以用来检测搅拌器是否故障和/或是否停止转动。虽然将参照图2来描述图3,但是可以理解,方法150或者类似的方法可以由不同于子系统100的系统实现。
在块154,接收到与反应器的反应器容器中感测到的压力相关的统计数据。关于图2的示例子系统100,异常情况检测器120可以从统计参数发生器104接收统计参数和/或从事件检测器108接收事件的指示。从另一个角度,事件检测器108可以从统计参数发生器104接收统计参数。
一般来说,在块154接收到的统计数据可以包括例如,与压力信号相关的平均值、方差、标准差、均方根、变化率、范围等中的一个或多个。作为增加地或者作为替换地,统计数据可以包括一个或更多诸如漂移、偏移、噪声、卡锁、峰值、循环等的事件的指示符。统计数据可以包括与压力信号相关的、补充或者替换以上明确列出的统计测量结果和指示符的其他统计测量结果或者指示符。仅仅作为一个例子,统计数据可以包括与压力信号有关的相关数据。
在块158,可以分析在块154接收到的统计数据,以确定是否存在与搅拌器相关的异常情况。例如,异常情况检测器120和/或事件检测器108可以分析从统计参数发生器104接收到的数据。也可以分析作为对在块154收到的统计数据的补充的其他数据。例如,可以分析生成统计数据的压力信号。作为另一个例子,可以分析与生成压力信号的设备相关的其他数据(例如,由设备生成的警告和/或报警、诊断数据等)。作为又一个例子,可以分析从其他现场设备、控制器、工作站等接收到的数据。例如,可以分析指示带动搅拌器的马达的当前运转的数据、与用于控制马达的控制信号相关的数据等等。进一步,可以分析由附加压力感测设备生成的压力信号和/或从这些压力信号生成的统计数据。
在块162,如果未检测到异常情况,方法可以结束。然而,如果检测到异常情况,流程可以进入块166。在块166,可以生成异常情况的指示符。指示符可以包括例如告警或者警报以通知操作员。作为另一个例子,指示符可以作为增加地或者作为替换地包括用于影响控制例程或者控制块的数据。
以下提供若干用于检测与反应器的搅拌器相关的示例异常情况的附加示例方法。虽然参照图2描述这些方法,但是应该理解,这些方法和类似的方法可以由不同于子系统100的系统实现。
图4是可以由图2的子系统100实现以检测搅拌器故障和/或不移动的示例方法200的流程图。在块204,异常情况检测器120可以等待一特定时间段以接收峰值事件指示符。可以在例如存储器116中存储该特定时间段的指示。作为另一个例子,该特定时间段可以基于搅拌器的旋转期望速率或者周期来计算。该时间段可以为例如特定的时间量,也可以是基于搅拌器的旋转期望速率或者周期而计算出的时间量。例如,所述时间量可以是旋转期望周期的一些分数(例如,1/4、1/3、1/2等)或者一些倍数(例如,1、2、3、4等)。
接下来,在块208,可以确定是否在块154的时间段期间发生任何峰值事件。如果发生至少一个峰值事件,方法可以结束。然而,如果没有发生峰值事件,在块212可以生成指示符。该指示符可以指示例如没有检测到压力峰值,指示没有检测到搅拌器的旋转,指示搅拌器可能故障,等等。所生成的指示符可以包括例如告警或者警报以通知操作员。作为另一个例子,操作符可以作为增加地或者作为替换地包括用于影响控制例程或者控制块的数据。
图5是可以由图2的子系统100实现以检测搅拌器不移动、移动得低于期望速率和/或故障(例如,叶轮脱落或者故障)的示例方法230的流程图。在块234,异常情况检测器120可以等待一特定时间段以接收峰值事件指示符。可以在例如存储器116中存储该特定时间段的指示。作为另一个例子,该特定时间段可以基于搅拌器的旋转期望速率或者周期来计算。该时间段可以为例如特定的时间量,也可以是基于搅拌器的旋转期望速率或者周期而计算出的时间量。例如,所述时间量可以是旋转期望周期的一些分数(例如,1/4、1/3、1/2等)或者一些倍数(例如,1、2、3、4等)。
接下来,在块238,可以确定是否在块154的时间段期间出现最小数目的峰值事件。可以在例如存储器116中存储峰值事件的最小数目的指示。所述峰值数目的最小数目可以包括一些峰值事件的最小数目,这些数目在搅拌器以期望速率移动的时候是可以预料的。如果至少出现最小数目次,则方法可以结束。然而,出现的次数小于最小数目,在块242可以生成指示符。该指示符可以指示例如检测到少于最小数目的压力峰值,指示搅拌器运行得比期望的慢或者可能故障,等等。所生成的指示符可以包括例如告警或者警报以通知操作员。作为另一个例子,指示符可以作为增加地或者作为替换地包括用于影响控制例程或者控制块的数据。
图6是可以由图2的子系统100实现以检测搅拌器不移动、未以期望速率移动和/或故障的示例方法260的流程图。在块264,可以计算峰值事件之间的期望时间段。这些期望时间段可以被存储在例如存储器116中。可以基于例如搅拌器旋转的期望速率或者时间周期、搅拌器上的叶轮数目等来计算期望时间段。接下来,在块268,可以计算峰值事件之间的实际时间段。例如,异常情况检测器120可以测量由事件检测器108指示的峰值事件之间的时间段。
接下来,可以确定在块272计算的实际时间段是否基本上等于在块264确定的期望时间段。例如,可以确定在块272计算的实际时间段是否处于在块264确定的期望时间段的某个范围或者某些范围内。可以在例如存储器116中存储这个或者这些范围的指示或者多个指示。作为一个例子,如果某一最小数目的实际时间段不处于在对应期望时间段的范围内,则可以确定实际时间段不是基本上等于期望时间段。最小数目可以是例如1、2、3。作为另一个例子,如果在块272计算出的实际时间段大于在块264确定的期望时间段,或者大于期望时间段加上某个或某些范围,则可以进行确定。
如果在块272计算的实际时间段基本上等于在块264确定的期望时间段,则方法可以结束。然而,如果实际时间段不是基本上等于期望时间段,则可以在块276生成指示符。该指示符可以指示例如峰值之间的时间段不在期望范围之内,指示搅拌器可能以不同于期望的速率移动,指示搅拌器可能故障,等等。所生成的指示符可以包括例如告警或者警报以通知操作员。作为另一个例子,操作符可以作为增加地或者作为替换地包括用于影响控制例程或者控制块的数据。可以使用与方法260类似的方法,在该方法中,可以将期望峰值事件出现率与实际峰值事件出现率比较。
图7是可以由图2的子系统100实现以检测不平衡的和/或故障搅拌器的示例方法300的流程图。在块304,确定压力信号中峰值的幅度。例如,异常情况检测器120可以在对应于峰值事件的时刻分析压力信号,以确定峰值的幅度。作为另一个例子,异常情况检测器120可以分析压力信号以识别出压力信号中的峰值,并且确定所识别出的峰值的幅度。
在块308,可以确定峰值的幅度是否基本相等。例如,可以确定对应于不同峰值时间的峰值幅度之间的差别是否在指定范围之内。作为另外一个例子,可以确定每个压力峰值的幅度是否在指定范围之内。指定的范围或者多个范围可以存储在例如存储器116中。
如果在块304确定的峰值幅度基本上相等,方法可以结束。但是,如果峰值幅度不是基本相等,可以在块312生成指示符。指示符可以指示例如压力峰值幅度不在期望的范围内,指示搅拌器可能不平衡,指示搅拌器可能故障等等。所生成的指示符可以包括,例如告警或者警报以通知操作员。作为另一个例子,操作符可以作为增加地或者作为替换地包括用于影响控制例程或者控制块的数据。
虽然关于图4-7描述的示例方法使用压力信号中的峰值来检测搅拌器的异常情况,但是也可以使用其他数据。例如,可以使用基于压力信号生成的其他统计参数和/或事件通知(例如,平均值、RMS、标准差、方差、范围、漂移事件指示符、偏移事件指示符、噪声事件指示符、卡锁事件指示符、循环事件指示符等)。作为另一个例子,可以分析其他与生成压力信号的设备相关的数据(例如由该设备生成的告警和/或警报、诊断数据等)。作为又一个例子,可以分析从其他现场设备、控制器、工作站等接收到的数据。例如,可以分析指示带动搅拌器的马达的当前运转的数据、与用于控制马达的控制信号相关的数据等等。进一步,可以分析由附加压力感测设备生成的压力信号、从那些压力信号生成的统计数据、来自那些其他设备的诊断数据等。
再参照图2,事件检测器108和/或异常情况检测器120可以通过例如基于规则的专家机实现。图8是实现事件检测器108和/或异常情况检测器120,或者事件检测器108和/或异常情况检测器120的一部分的示例规则系统400的结构图。
规则系统400可以包括规则机404和一组规则408,所述规则机404可以是任意类型基于规则的专家机,所述规则可以存储在规则机404可访问的数据库中(例如在设备50的存储器中,在控制器12的存储器中,在工作站14的存储器中等等)。规则机404分析由如前所述可以包括一个或更多SPM块的统计参数发生器108所生成的统计数据。
规则机404也可以分析其他数据,例如由压力感测设备生成的压力信号、由加工厂内的其他设备生成的其他过程或控制信号、统计参数、事件指示符、告警、警报、诊断数据等。作为一个例子,规则机404可以分析由马达传感器42生成的统计参数和/或统计事件。作为另一个例子,规则机404可以分析来自附加压力传感器设备或者其他设备的统计参数或其他类型的数据。
规则机404将规则408应用于统计参数以及可选地其他数据,以确定是否存在异常情况,所述异常情况根据规则408中的至少一个指示应该向例如用户发送告警或警报。当然,如果需要,除了提供或者设置警报,如果规则指示存在问题,规则机404可以采取其他行动。这些行动可以包括例如关闭过程的或者更多部件、切换控制参数以改变过程的控制等。
可选地,规则开发应用程序或者例程412可以让用户能够基于统计数据模式及其相关性开发一个或更多专家系统规则(例如,用作规则408之一),从而检测与搅拌器30相关的异常情况。这样,虽然规则机404使用的规则408的至少一些可以预先设置或者预先配置,但是规则开发应用程序412使得用户可以基于对所监控的加工厂的经验来创建其他规则。例如,如果使用者知道SPM参数条件或者事件的特定组合指示搅拌器30的特定问题,使用者可以使用规则开发应用程序412来创建正确的规则,以检测该条件和/或如果需要的话生成告警或警报或者基于检测到的该条件的存在而采取某种其他行动。于2004年3月3日递交的题目为“加工厂中的异常情况防止”的美国临时专利申请No.60/549,796描述示例规则开发应用程序和配置屏幕,该示例规则开发应用程序和配置屏幕可以用来创建规则以检测异常情况和/或,如果需要的话用来生成告警或警报,或者用来基于检测到的该条件的存在而采取某种其他行动。也可以使用类似或者不同的规则开发应用程序来开发规则408。出于各种目的,美国临时专利申请No.60/549,796在此通过引用以其全部内容合并于此。
当然,在加工厂的运转期间,可以被配置为接收例如SPM数据(以及任何其他所需数据)的规则机404,施加规则408以检测是否匹配任何规则。如果基于规则408中的一个或多个检测到与搅拌器30相关的异常情况,可以向工厂操作员显示警报,或者将警报发送给另一个恰当的人选,或者可以采取某种其他行动。
规则机404可以至少是部分地由压力感测设备50实现。作为增加地或者作为替换地,规则机404可以至少是部分地由诸如一个或更多其他压力检测设备、一个或更多其他现场设备、控制器12、工作站14之类的某个其他设备实现。如果规则机404至少是部分地由除了压力检测设备50以外的某个设备实现,规则机404可以至少部分地是客户端系统统计参数。
另外,规则机404可以使用的数据的一些是可以在SPM数据被生成的设备中检测到的SPM条件。在这种情况下,规则机404可以是客户端系统或者是客户端系统的一部分,其通过例如通信服务器60、控制器12等从设备50读取SPM参数和条件。
图2和图8的块的一部分或者全部可以全部地或者部分地使用软件、固件或者硬件实现。类似地,关于图3-7描述的示例方法可以全部地或者部分地使用软件、固件或者硬件实现。如果至少是部分地使用软件程序来实现,则该程序可以被配置为由处理器执行并且可以被具体化为存储在有形介质上的软件指令,所述有形介质诸如CD-ROM、软盘、硬驱动、数字通用盘(DVD)或者与处理器相关的存储器,但是本领域的普通技术人员可以容易地理解,整个程序或者其一部分可以众所周知的方式作为替换地由处理器以外的设备执行,和/或被具体化为固件和/或专用硬件。例如,统计参数发生器104、事件检测器108、异常情况检测器120和规则机404中的任何一个或者全部可以由软件、硬件和/或固件实现。进一步,虽然参照图3-7描述了示例方法,不过本领域普通技术人员可以容易地理解,可替换地,可以使用实现图2的示例子系统100的许多其他方法。例如,可以改变执行这些块的顺序,和/或可以改变、消除或者组合这些块。
虽然本发明允许不同的修改和作为替代的构造,但是在附图中示出了并且在此详细描述了其示例性的实施例。然而,应该理解,并不意图将本发明限制在所公开的具体形式,相反地,意图在于覆盖所有落入由所附权利要求所限定的本发明精神和方法的修改、作为替代的构造和等同替换。
Claims (35)
1.一种用于检测与加工厂系统中的反应器相关的异常情况的方法,其中该反应器包括容器、放置于所述容器内的搅拌器、连接至所述搅拌器以使得所述搅拌器在所述容器内移动以混合过程的成分的马达,以及至少部分地放置于所述容器内的压力传感器,其中所述搅拌器具有叶轮,该方法包括:
接收与所述容器内的压力相关的第一统计数据,所述第一统计数据根据由所述压力传感器生成的压力信号计算出;
分析所述第一统计数据以检测由所述叶轮经过所述压力传感器的移动导致的模式;
分析所述第一统计数据中的所述模式,以检测是否存在一个或更多与所述搅拌器相关的异常情况;以及
如果检测到所述一个或更多异常情况中的一个或更多个,则生成异常情况指示符。
2.根据权利要求1所述的方法,其中接收所述第一统计数据包括接收下列至少之一:所述压力信号的平均值、所述压力信号的标准差、所述压力信号的方差、所述压力信号的均方根、所述压力信号的变化率、所述压力信号的范围、对所述压力信号进行滤波所生成的参数,以及相关性参数。
3.根据权利要求1所述的方法,进一步包括计算所述第一统计数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其中计算所述第一统计数据包括基于所述压力信号计算至少一个统计参数,其中所述至少一个统计参数包括下列至少之一:所述压力信号的平均值、所述压力信号的标准差、所述压力信号的方差、所述压力信号的均方根、所述压力信号的变化率、所述压力信号的范围、对所述压力信号进行滤波所生成的参数,以及相关性参数。
5.根据权利要求3所述的方法,其中计算所述第一统计数据包括计算下列指示中的至少一个:所述压力信号中出现峰值的指示、所述压力信号包括偏移的指示、所述压力信号的标准差高于第一阈值的指示、所述压力信号的标准差低于第二阈值的指示、所述压力信号包括循环振荡的指示,以及所述压力信号不稳定的指示。
6.根据权利要求4所述的方法,其中所述计算第一统计数据的步骤进一步包括基于所述至少一个统计参数计算与所述压力信号相关的至少一个统计事件的指示,其中所述至少一个统计事件的指示包括下列至少一个:所述压力信号中出现峰值的指示、所述压力信号包括偏移的指示、所述压力信号的标准差高于第一阈值的指示、所述压力信号的标准差低于第二阈值的指示、所述压力信号包括循环振荡的指示,和所述压力信号不稳定的指示。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述分析第一统计数据以检测由所述叶轮经过所述压力传感器的移动导致的模式的步骤包括检测所述压力信号中的峰值。
8.根据权利要求1所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤包括确定在一时间段内是否在所述压力信号中出现最小数目的峰值。
9.根据权利要求8所述的方法,其中所述确定是否在所述压力信号中出现最小数目的峰值的步骤包括确定在一特定时间段内是否在所述压力信号中出现至少一个峰值。
10.根据权利要求8所述的方法,其中所述确定是否在所述压力信号中出现最小数目的峰值的步骤包括确定在所述特定时间段内是否在所述压力信号中出现至少N个峰值,其中N大于1。
11.根据权利要求1所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤包括:
确定所述压力信号中的峰值之间的时间段;以及
将所确定的时间段与期望的时间段进行比较。
12.根据权利要求1所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤包括:
确定所述压力信号中的峰值出现率;以及
将所确定的出现率与期望的出现率进行比较。
13.根据权利要求1所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤包括确定所述压力信号中的峰值的幅度。
14.根据权利要求13所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤进一步包括确定是否每个幅度均在一范围内。
15.根据权利要求13所述的方法,其中所述分析所述第一统计数据中的所述模式的步骤进一步包括确定所述压力信号中的峰值的幅度之间的差别是否在一范围内。
16.根据权利要求1所述的方法,进一步包括分析所述压力信号,以检测是否存在所述一个或更多异常情况。
17.根据权利要求1所述的方法,进一步包括分析第二统计数据,以检测是否存在所述一个或更多异常情况,其中所述第二统计数据基于一个或更多与所述压力信号分离的过程信号。
18.根据权利要求1所述的方法,其中所述系统进一步包括至少部分地放置于所述容器内的至少第二压力传感器;
该方法进一步包括分析至少第二统计数据,以检测是否存在所述一个或更多异常情况,其中所述至少第二统计数据基于由所述至少第二压力传感器所生成的至少第二压力信号。
19.一种包括反应器的系统,该反应器包括容器、放置于所述容器内的搅拌器、连接至所述搅拌器以使得所述搅拌器在所述容器内移动以混合过程的成分的马达,以及至少部分地放置于所述容器内的第一压力传感器,其中所述搅拌器具有叶轮,该系统包括:
统计参数发生器,其用于基于由所述第一压力传感器所生成的第一压力信号,生成一个或更多第一统计参数;和
异常情况检测器,其用于分析所述一个或更多第一统计参数以检测由所述叶轮经过所述第一压力传感器的移动导致的模式,以基于所述模式来检测与所述搅拌器相关的至少一个异常情况,并且在检测到所述至少一个异常情况时生成一个或更多指示符。
20.根据权利要求19所述的系统,其中所述一个或更多第一统计参数包括下列至少之一:所述第一压力信号的平均值、所述第一压力信号的标准差、所述第一压力信号的方差、所述第一压力信号的均方根、所述第一压力信号的变化率,以及所述第一压力信号的范围。
21.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定在一时间段内是否在所述第一压力信号中出现最小数目的峰值。
22.根据权利要求21所述的系统,其中所述峰值的最小数目为一个。
23.根据权利要求21所述的系统,其中所述峰值的最小数目为大于一的整数。
24.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定所述第一压力信号中的峰值之间的时间段,并且将所确定的时间段与期望的时间段进行比较。
25.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定所述第一压力信号中的峰值出现率,并且将所确定的出现率与期望的出现率进行比较。
26.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定所述第一压力信号中的峰值的幅度。
27.根据权利要求26所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定每个幅度是否都在一范围内。
28.根据权利要求26所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为确定所述第一压力信号中的峰值的幅度之间的差别是否在一范围内。
29.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为进一步基于所述第一压力信号来检测所述一个或更多异常情况。
30.根据权利要求19所述的系统,其中所述异常情况检测器被配置为进一步基于一个或更多第二统计参数来检测所述至少一个异常情况,其中所述第二统计参数基于由至少部分地放置于所述反应器的容器内的至少第二压力传感器所生成的至少第二压力信号。
31.根据权利要求19所述的系统,进一步包括事件检测器,其基于所述一个或更多第一统计参数,生成一个或更多统计事件的一个或更多指示符;
其中所述异常情况检测器被配置为基于所述一个或更多统计事件的一个或更多指示符来检测所述至少一个异常情况。
32.根据权利要求31所述的系统,其中所述一个或更多统计事件的一个或更多指示符包括下列指示符中的至少一个:所述第一压力信号中出现峰值的指示符、所述第一压力信号包括偏移的指示符、所述第一压力信号的标准差高于第一阈值的指示符、所述第一压力信号的标准差低于第二阈值的指示符、所述第一压力信号包括循环振荡的指示符,和所述第一压力信号不稳定的指示符。
33.一种用于检测与加工厂中的反应器相关的异常情况的系统,该反应器包括容器、放置于所述容器内的搅拌器、连接至所述搅拌器以使得所述搅拌器在所述容器内移动以混合过程的成分的马达,以及至少部分地放置于所述容器内的压力传感器,其中所述搅拌器具有叶轮,该系统包括:
用于基于由所述压力传感器生成的压力信号计算统计数据的装置;
用于分析所述统计数据以检测由所述叶轮经过所述压力传感器的移动导致的模式,并检测是否存在一个或更多与所述搅拌器相关的异常情况的装置;和
如果检测到所述一个或更多异常情况中的一个或更多个则用于生成异常情况指示符的装置。
34.根据权利要求33所述的系统,其中所述用于计算统计数据的装置基于所述压力信号计算至少一个统计参数,其中所述至少一个统计参数包括下列至少之一:所述压力信号的平均值、所述压力信号的标准差、所述压力信号的方差、所述压力信号的均方根、所述压力信号的变化率,以及所述压力信号的范围。
35.根据权利要求33所述的系统,其中所述用于计算统计数据的装置用于计算下列指示中的至少一个:所述压力信号中出现峰值的指示、所述压力信号包括偏移的指示、所述压力信号的标准差高于第一阈值的指示、所述压力信号的标准差低于第二阈值的指示、所述压力信号包括循环振荡的指示,和所述压力信号不稳定的指示。
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---|---|---|---|
US10/944,610 US7181654B2 (en) | 2004-09-17 | 2004-09-17 | System and method for detecting an abnormal situation associated with a reactor |
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PCT/US2005/028242 WO2006036314A1 (en) | 2004-09-17 | 2005-08-08 | System and method for detecting an abnormal situation associated with a reactor |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101014916A CN101014916A (zh) | 2007-08-08 |
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Family
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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2005800300683A Active CN101014916B (zh) | 2004-09-17 | 2005-08-08 | 用于检测与反应器相关的异常情况的系统和方法 |
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---|---|
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Families Citing this family (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8290721B2 (en) | 1996-03-28 | 2012-10-16 | Rosemount Inc. | Flow measurement diagnostics |
US7799273B2 (en) * | 2004-05-06 | 2010-09-21 | Smp Logic Systems Llc | Manufacturing execution system for validation, quality and risk assessment and monitoring of pharmaceutical manufacturing processes |
US7444197B2 (en) | 2004-05-06 | 2008-10-28 | Smp Logic Systems Llc | Methods, systems, and software program for validation and monitoring of pharmaceutical manufacturing processes |
US20050267709A1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-12-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | System and method for detecting an abnormal situation associated with a heater |
US7536274B2 (en) * | 2004-05-28 | 2009-05-19 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | System and method for detecting an abnormal situation associated with a heater |
US7567887B2 (en) * | 2004-09-10 | 2009-07-28 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Application of abnormal event detection technology to fluidized catalytic cracking unit |
US7349746B2 (en) * | 2004-09-10 | 2008-03-25 | Exxonmobil Research And Engineering Company | System and method for abnormal event detection in the operation of continuous industrial processes |
US20060074598A1 (en) * | 2004-09-10 | 2006-04-06 | Emigholz Kenneth F | Application of abnormal event detection technology to hydrocracking units |
US7424395B2 (en) * | 2004-09-10 | 2008-09-09 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Application of abnormal event detection technology to olefins recovery trains |
JP2008535123A (ja) * | 2005-04-04 | 2008-08-28 | フィッシャー−ローズマウント システムズ, インコーポレイテッド | 工業用プロセス制御システムにおける診断システムおよび方法 |
US7761172B2 (en) * | 2006-03-21 | 2010-07-20 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Application of abnormal event detection (AED) technology to polymers |
US7720641B2 (en) * | 2006-04-21 | 2010-05-18 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Application of abnormal event detection technology to delayed coking unit |
US7778797B2 (en) * | 2006-09-28 | 2010-08-17 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and system for detecting abnormal operation in a stirred vessel |
US7770459B2 (en) * | 2007-07-20 | 2010-08-10 | Rosemount Inc. | Differential pressure diagnostic for process fluid pulsations |
WO2009014658A1 (en) * | 2007-07-20 | 2009-01-29 | Rosemount Inc. | Pressure diagnostic for rotary equipment |
US8898036B2 (en) | 2007-08-06 | 2014-11-25 | Rosemount Inc. | Process variable transmitter with acceleration sensor |
US8924877B2 (en) * | 2007-10-29 | 2014-12-30 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for displaying changes in statistical parameters in a process control system |
US8862250B2 (en) | 2010-05-07 | 2014-10-14 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Integrated expert system for identifying abnormal events in an industrial plant |
US9207670B2 (en) | 2011-03-21 | 2015-12-08 | Rosemount Inc. | Degrading sensor detection implemented within a transmitter |
US9927788B2 (en) | 2011-05-19 | 2018-03-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Software lockout coordination between a process control system and an asset management system |
CN102320081B (zh) * | 2011-06-21 | 2013-06-05 | 有利华建筑预制件有限公司 | 具有安全保护措施的混凝土搅拌装置及其混凝土搅拌方法 |
US9052240B2 (en) | 2012-06-29 | 2015-06-09 | Rosemount Inc. | Industrial process temperature transmitter with sensor stress diagnostics |
US9602122B2 (en) | 2012-09-28 | 2017-03-21 | Rosemount Inc. | Process variable measurement noise diagnostic |
EP2988186B1 (en) * | 2014-08-22 | 2018-03-14 | Siemens Aktiengesellschaft | Detection of consistent steady-state behavior in process plants |
TWI552096B (zh) * | 2015-06-26 | 2016-10-01 | 東元電機股份有限公司 | 用於管理馬達零組配件之即時工作資訊之系統 |
CN106979794B (zh) * | 2016-01-18 | 2021-03-02 | 中兴通讯股份有限公司 | 传感器测试方法及装置 |
EP3208677A1 (en) * | 2016-02-18 | 2017-08-23 | Siemens Aktiengesellschaft | Method for detecting a failure in a turbomachine component |
CN109690641B (zh) * | 2016-08-29 | 2022-11-22 | 韩国水力原子力株式会社 | 包括确定设备重要度和警报有效性的处理程序的用于预检核电站设备异常迹象的方法及系统 |
EP3618019B1 (en) * | 2018-08-30 | 2021-11-10 | Infineon Technologies AG | Apparatus and method for event classification based on barometric pressure sensor data |
CN110935337B (zh) * | 2018-09-21 | 2022-04-15 | 三菱电机自动化(中国)有限公司 | 搅拌系统及搅拌方法 |
US11962959B2 (en) | 2019-05-29 | 2024-04-16 | Sintokogio, Ltd. | Information processing system, gateway, server, and information processing method |
WO2020240939A1 (ja) * | 2019-05-29 | 2020-12-03 | 新東工業株式会社 | 情報処理装置および情報処理方法 |
US11669065B2 (en) * | 2019-06-09 | 2023-06-06 | Honeywell International Inc. | Digital input edge detection with smart filtering algorithm |
CN112578824B (zh) * | 2020-11-13 | 2022-11-18 | 云南国钛金属股份有限公司 | 一种反应器压力稳定控制装置及方法 |
CN115077962B (zh) * | 2022-06-13 | 2024-10-11 | 杭州康吉森自动化科技有限公司 | 一种生产装置稳定性的监测方法、系统和存储介质 |
CN117606590B (zh) * | 2023-10-19 | 2024-09-10 | 河北白沙烟草有限责任公司 | 蒸汽仪表的校准方法、装置、电子设备及存储介质 |
Family Cites Families (132)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US566297A (en) * | 1896-08-25 | Albert jay cooley | ||
JPS5864503A (ja) * | 1981-10-14 | 1983-04-16 | Hitachi Ltd | 装置の異常状態に対する原因推定方法 |
US4607325A (en) * | 1981-10-21 | 1986-08-19 | Honeywell Inc. | Discontinuous optimization procedure modelling the run-idle status of plural process components |
US4483192A (en) * | 1982-03-24 | 1984-11-20 | Wachter William J | Water level indicator for nuclear reactor vessel |
US4527271A (en) * | 1982-08-17 | 1985-07-02 | The Foxboro Company | Process control system with improved fault isolation |
US4734873A (en) * | 1984-02-02 | 1988-03-29 | Honeywell Inc. | Method of digital process variable transmitter calibration and a process variable transmitter system utilizing the same |
US4763243A (en) * | 1984-06-21 | 1988-08-09 | Honeywell Bull Inc. | Resilient bus system |
US4657179A (en) * | 1984-12-26 | 1987-04-14 | Honeywell Inc. | Distributed environmental/load control system |
FR2594548B1 (fr) * | 1986-02-19 | 1989-05-19 | Bp Chimie Sa | Procede et dispositif pour detecter des anomalies dans un lit fluidise et application aux reacteurs a lit fluidise de polymerisation d'alphaolefines en phase gazeuse |
US4908746A (en) * | 1986-10-15 | 1990-03-13 | United States Data Corporation | Industrial control system |
US5043863A (en) * | 1987-03-30 | 1991-08-27 | The Foxboro Company | Multivariable adaptive feedforward controller |
US5541833A (en) * | 1987-03-30 | 1996-07-30 | The Foxboro Company | Multivariable feedforward adaptive controller |
US4885694A (en) | 1987-04-29 | 1989-12-05 | Honeywell Inc. | Automated building control design system |
US4910691A (en) * | 1987-09-30 | 1990-03-20 | E.I. Du Pont De Nemours & Co. | Process control system with multiple module sequence options |
US4965742A (en) | 1987-09-30 | 1990-10-23 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Process control system with on-line reconfigurable modules |
US5006992A (en) * | 1987-09-30 | 1991-04-09 | Du Pont De Nemours And Company | Process control system with reconfigurable expert rules and control modules |
US4907167A (en) * | 1987-09-30 | 1990-03-06 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Process control system with action logging |
US5193143A (en) * | 1988-01-12 | 1993-03-09 | Honeywell Inc. | Problem state monitoring |
US5488697A (en) * | 1988-01-12 | 1996-01-30 | Honeywell Inc. | Problem state monitoring system |
US4853175A (en) * | 1988-03-10 | 1989-08-01 | The Babcock & Wilcox Company | Power plant interactive display |
US5050095A (en) | 1988-05-31 | 1991-09-17 | Honeywell Inc. | Neural network auto-associative memory with two rules for varying the weights |
US4956793A (en) | 1988-06-24 | 1990-09-11 | Honeywell Inc. | Method and apparatus for measuring the density of fluids |
US4944035A (en) * | 1988-06-24 | 1990-07-24 | Honeywell Inc. | Measurement of thermal conductivity and specific heat |
US5373452A (en) | 1988-09-02 | 1994-12-13 | Honeywell Inc. | Intangible sensor and method for making same |
US5008810A (en) * | 1988-09-29 | 1991-04-16 | Process Modeling Investment Corp. | System for displaying different subsets of screen views, entering different amount of information, and determining correctness of input dependent upon current user input |
US5140530A (en) * | 1989-03-28 | 1992-08-18 | Honeywell Inc. | Genetic algorithm synthesis of neural networks |
US5070458A (en) | 1989-03-31 | 1991-12-03 | Honeywell Inc. | Method of analyzing and predicting both airplane and engine performance characteristics |
US5015934A (en) * | 1989-09-25 | 1991-05-14 | Honeywell Inc. | Apparatus and method for minimizing limit cycle using complementary filtering techniques |
US5187674A (en) * | 1989-12-28 | 1993-02-16 | Honeywell Inc. | Versatile, overpressure proof, absolute pressure sensor |
US5442544A (en) | 1990-01-26 | 1995-08-15 | Honeywell Inc. | Single input single output rate optimal controller |
US5134574A (en) * | 1990-02-27 | 1992-07-28 | The Foxboro Company | Performance control apparatus and method in a processing plant |
US5018215A (en) * | 1990-03-23 | 1991-05-21 | Honeywell Inc. | Knowledge and model based adaptive signal processor |
EP0462815B1 (en) * | 1990-06-21 | 1996-09-25 | Honeywell Inc. | Receding horizon based adaptive control having means for minimizing operating costs |
US5121467A (en) * | 1990-08-03 | 1992-06-09 | E.I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. | Neural network/expert system process control system and method |
US5167009A (en) | 1990-08-03 | 1992-11-24 | E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) | On-line process control neural network using data pointers |
US5224203A (en) * | 1990-08-03 | 1993-06-29 | E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. | On-line process control neural network using data pointers |
US5197114A (en) * | 1990-08-03 | 1993-03-23 | E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. | Computer neural network regulatory process control system and method |
US5282261A (en) * | 1990-08-03 | 1994-01-25 | E. I. Du Pont De Nemours And Co., Inc. | Neural network process measurement and control |
US5142612A (en) | 1990-08-03 | 1992-08-25 | E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) | Computer neural network supervisory process control system and method |
US5212765A (en) * | 1990-08-03 | 1993-05-18 | E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. | On-line training neural network system for process control |
ES2112853T3 (es) * | 1990-10-10 | 1998-04-16 | Honeywell Inc | Identificacion de sistemas de proceso. |
DE69225723T2 (de) | 1991-01-22 | 1998-12-03 | Honeywell, Inc., Minneapolis, Minn. | Zweistufige Systemidentifikationsvorrichtung mit Optimierung |
US5291190A (en) * | 1991-03-28 | 1994-03-01 | Combustion Engineering, Inc. | Operator interface for plant component control system |
US5161013A (en) | 1991-04-08 | 1992-11-03 | Honeywell Inc. | Data projection system with compensation for nonplanar screen |
US5189232A (en) * | 1991-06-27 | 1993-02-23 | University Of Utah | Method of making jet fuel compositions via a dehydrocondensation reaction process |
US5333298A (en) * | 1991-08-08 | 1994-07-26 | Honeywell Inc. | System for making data available to an outside software package by utilizing a data file which contains source and destination information |
ES2161696T3 (es) * | 1991-10-23 | 2001-12-16 | Honeywell Inc | Aparato para medir, sin combustion, la calidad de un gas combustible. |
US5396415A (en) * | 1992-01-31 | 1995-03-07 | Honeywell Inc. | Neruo-pid controller |
US5398303A (en) * | 1992-02-28 | 1995-03-14 | Yamatake-Honeywell Co., Ltd. | Fuzzy data processing method and data smoothing filter |
US5353207A (en) | 1992-06-10 | 1994-10-04 | Pavilion Technologies, Inc. | Residual activation neural network |
US5369599A (en) | 1992-08-04 | 1994-11-29 | Honeywell Inc. | Signal metric estimator |
US5692158A (en) | 1992-08-28 | 1997-11-25 | Abb Power T&D Company Inc. | Methods for generating models of non-linear systems and components and for evaluating parameters in relation to such non-linear models |
US5384698A (en) * | 1992-08-31 | 1995-01-24 | Honeywell Inc. | Structured multiple-input multiple-output rate-optimal controller |
JP2794142B2 (ja) | 1992-09-14 | 1998-09-03 | 株式会社山武 | 情報処理装置 |
US5477444A (en) * | 1992-09-14 | 1995-12-19 | Bhat; Naveen V. | Control system using an adaptive neural network for target and path optimization for a multivariable, nonlinear process |
DE69332980T2 (de) * | 1992-11-24 | 2004-03-04 | Pavilion Technologies, Inc., Austin | Betreiben eines neuronalen netzwerks mit fehlenden und/oder inkompletten daten |
US5729661A (en) * | 1992-11-24 | 1998-03-17 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and apparatus for preprocessing input data to a neural network |
JP2952124B2 (ja) * | 1992-11-25 | 1999-09-20 | 富士写真フイルム株式会社 | 写真処理機の故障診断システム |
US5311562A (en) * | 1992-12-01 | 1994-05-10 | Westinghouse Electric Corp. | Plant maintenance with predictive diagnostics |
JP3234949B2 (ja) * | 1992-12-14 | 2001-12-04 | ハネウエル・インコーポレーテッド | プロセス制御システムにおいてレシピを作成するフレキシブルな方法 |
US5486996A (en) * | 1993-01-22 | 1996-01-23 | Honeywell Inc. | Parameterized neurocontrollers |
US5351184A (en) | 1993-01-26 | 1994-09-27 | Honeywell Inc. | Method of multivariable predictive control utilizing range control |
AU6358394A (en) * | 1993-03-02 | 1994-09-26 | Pavilion Technologies, Inc. | Method and apparatus for analyzing a neural network within desired operating parameter constraints |
JPH06273151A (ja) * | 1993-03-18 | 1994-09-30 | Hitachi Ltd | 異常軸振れ検知装置 |
US5390326A (en) * | 1993-04-30 | 1995-02-14 | The Foxboro Company | Local area network with fault detection and recovery |
US5909541A (en) * | 1993-07-14 | 1999-06-01 | Honeywell Inc. | Error detection and correction for data stored across multiple byte-wide memory devices |
US5486920A (en) * | 1993-10-01 | 1996-01-23 | Honeywell, Inc. | Laser gyro dither strippr gain correction method and apparatus |
US5408406A (en) * | 1993-10-07 | 1995-04-18 | Honeywell Inc. | Neural net based disturbance predictor for model predictive control |
US5596704A (en) * | 1993-11-11 | 1997-01-21 | Bechtel Group, Inc. | Process flow diagram generator |
JP2929259B2 (ja) * | 1993-12-27 | 1999-08-03 | 株式会社山武 | コントローラ |
US5666297A (en) | 1994-05-13 | 1997-09-09 | Aspen Technology, Inc. | Plant simulation and optimization software apparatus and method using dual execution models |
US5461570A (en) | 1994-06-10 | 1995-10-24 | Johnson & Johnson Vision Products, Inc. | Computer system for quality control correlations |
US5533413A (en) * | 1994-06-30 | 1996-07-09 | Yokogawa Electric Corporation | Equipment diagnosis system |
US5546301A (en) | 1994-07-19 | 1996-08-13 | Honeywell Inc. | Advanced equipment control system |
US5687090A (en) | 1994-09-01 | 1997-11-11 | Aspen Technology, Inc. | Polymer component characterization method and process simulation apparatus |
US5704011A (en) | 1994-11-01 | 1997-12-30 | The Foxboro Company | Method and apparatus for providing multivariable nonlinear control |
US5566065A (en) | 1994-11-01 | 1996-10-15 | The Foxboro Company | Method and apparatus for controlling multivariable nonlinear processes |
US5570282A (en) | 1994-11-01 | 1996-10-29 | The Foxboro Company | Multivariable nonlinear process controller |
CA2216862A1 (en) | 1995-03-31 | 1996-10-03 | Abb Power T & D Company Inc. | System for optimizing power network design reliability |
US5572420A (en) | 1995-04-03 | 1996-11-05 | Honeywell Inc. | Method of optimal controller design for multivariable predictive control utilizing range control |
US5574638A (en) | 1995-04-03 | 1996-11-12 | Lu; Zhuxin J. | Method of optimal scaling of variables in a multivariable predictive controller utilizing range control |
US5561599A (en) | 1995-06-14 | 1996-10-01 | Honeywell Inc. | Method of incorporating independent feedforward control in a multivariable predictive controller |
US5680409A (en) | 1995-08-11 | 1997-10-21 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and apparatus for detecting and identifying faulty sensors in a process |
US6076124A (en) * | 1995-10-10 | 2000-06-13 | The Foxboro Company | Distributed control system including a compact easily-extensible and serviceable field controller |
US6033257A (en) * | 1995-11-20 | 2000-03-07 | The Foxboro Company | I/O connector module for a field controller in a distributed control system |
FR2743642B1 (fr) * | 1996-01-11 | 1999-05-21 | Toshiba Kk | Procede et appareil de diagnostic d'anomalies d'une installation |
US5761086A (en) * | 1996-02-13 | 1998-06-02 | Westinghouse Electric Corporation | Apparatus and method for monitoring pressure-temperature margins |
US5764891A (en) * | 1996-02-15 | 1998-06-09 | Rosemount Inc. | Process I/O to fieldbus interface circuit |
US5761518A (en) * | 1996-02-29 | 1998-06-02 | The Foxboro Company | System for replacing control processor by operating processor in partially disabled mode for tracking control outputs and in write enabled mode for transferring control loops |
US5819050A (en) | 1996-02-29 | 1998-10-06 | The Foxboro Company | Automatically configurable multi-purpose distributed control processor card for an industrial control system |
US5819232A (en) | 1996-03-22 | 1998-10-06 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Method and apparatus for inventory control of a manufacturing or distribution process |
US6539267B1 (en) * | 1996-03-28 | 2003-03-25 | Rosemount Inc. | Device in a process system for determining statistical parameter |
US7085610B2 (en) * | 1996-03-28 | 2006-08-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Root cause diagnostics |
US6017143A (en) * | 1996-03-28 | 2000-01-25 | Rosemount Inc. | Device in a process system for detecting events |
US5768119A (en) * | 1996-04-12 | 1998-06-16 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system including alarm priority adjustment |
US5828851A (en) * | 1996-04-12 | 1998-10-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system using standard protocol control of standard devices and nonstandard devices |
US5809490A (en) | 1996-05-03 | 1998-09-15 | Aspen Technology Inc. | Apparatus and method for selecting a working data set for model development |
US5877954A (en) * | 1996-05-03 | 1999-03-02 | Aspen Technology, Inc. | Hybrid linear-neural network process control |
US6047221A (en) * | 1997-10-03 | 2000-04-04 | Pavilion Technologies, Inc. | Method for steady-state identification based upon identified dynamics |
US5742513A (en) * | 1996-05-15 | 1998-04-21 | Abb Power T&D Company Inc. | Methods and systems for automatic testing of a relay |
US5918233A (en) * | 1996-05-30 | 1999-06-29 | The Foxboro Company | Methods and systems for providing electronic documentation to users of industrial process control systems |
US5805442A (en) | 1996-05-30 | 1998-09-08 | Control Technology Corporation | Distributed interface architecture for programmable industrial control systems |
US5715158A (en) * | 1996-05-31 | 1998-02-03 | Abb Industrial Systems, Inc. | Method and apparatus for controlling an extended process |
US5907701A (en) * | 1996-06-14 | 1999-05-25 | The Foxboro Company | Management of computer processes having differing operational parameters through an ordered multi-phased startup of the computer processes |
US5847952A (en) | 1996-06-28 | 1998-12-08 | Honeywell Inc. | Nonlinear-approximator-based automatic tuner |
US5839291A (en) * | 1996-08-14 | 1998-11-24 | Multiplex Company, Inc. | Beverage cooling and dispensing system with diagnostics |
US5777872A (en) * | 1996-09-13 | 1998-07-07 | Honeywell-Measurex Corporation | Method and system for controlling a multiple input/output process with minimum latency |
US5796609A (en) | 1996-09-13 | 1998-08-18 | Honeywell-Measurex Corporation | Method and apparatus for internal model control using a state variable feedback signal |
US5892679A (en) * | 1996-09-13 | 1999-04-06 | Honeywell-Measurex Corporation | Method and system for controlling a multiple input/output process with minimum latency using a pseudo inverse constant |
US5898869A (en) * | 1996-09-20 | 1999-04-27 | The Foxboro Company | Method and system for PCMCIA card boot from dual-ported memory |
US6041263A (en) * | 1996-10-01 | 2000-03-21 | Aspen Technology, Inc. | Method and apparatus for simulating and optimizing a plant model |
US5970430A (en) * | 1996-10-04 | 1999-10-19 | Fisher Controls International, Inc. | Local device and process diagnostics in a process control network having distributed control functions |
US5892939A (en) * | 1996-10-07 | 1999-04-06 | Honeywell Inc. | Emulator for visual display object files and method of operation thereof |
US5859964A (en) * | 1996-10-25 | 1999-01-12 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for performing real time data acquisition, process modeling and fault detection of wafer fabrication processes |
US5909586A (en) * | 1996-11-06 | 1999-06-01 | The Foxboro Company | Methods and systems for interfacing with an interface powered I/O device |
US5905989A (en) * | 1996-11-27 | 1999-05-18 | Bently Nevada Corporation | Knowledge manager relying on a hierarchical default expert system: apparatus and method |
JP4643771B2 (ja) * | 1996-12-31 | 2011-03-02 | ローズマウント インコーポレイテッド | フィールド装置からの制御信号の有効性を確認するための方法および装置 |
US6078843A (en) * | 1997-01-24 | 2000-06-20 | Honeywell Inc. | Neural network including input normalization for use in a closed loop control system |
US6067505A (en) * | 1997-04-10 | 2000-05-23 | The Foxboro Company | Method and apparatus for self-calibration of a coordinated control system for an electric power generating station |
US6055483A (en) * | 1997-05-05 | 2000-04-25 | Honeywell, Inc. | Systems and methods using bridge models to globally optimize a process facility |
JPH10337468A (ja) * | 1997-06-05 | 1998-12-22 | Ohbayashi Corp | 反応装置の漏洩検査方法及びその漏洩検査装置 |
US5901058A (en) * | 1997-08-22 | 1999-05-04 | Honeywell Inc. | System and methods for achieving heterogeneous data flow between algorithm blocks in a distributed control system |
US6282454B1 (en) * | 1997-09-10 | 2001-08-28 | Schneider Automation Inc. | Web interface to a programmable controller |
US5909370A (en) * | 1997-12-22 | 1999-06-01 | Honeywell Inc. | Method of predicting overshoot in a control system response |
US6093211A (en) * | 1998-04-09 | 2000-07-25 | Aspen Technology, Inc. | Polymer property distribution functions methodology and simulators |
US7562135B2 (en) * | 2000-05-23 | 2009-07-14 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Enhanced fieldbus device alerts in a process control system |
US7206646B2 (en) * | 1999-02-22 | 2007-04-17 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and apparatus for performing a function in a plant using process performance monitoring with process equipment monitoring and control |
US6875401B1 (en) * | 2000-02-23 | 2005-04-05 | Hitachi, Ltd. | Automatic analyzer |
US6421571B1 (en) * | 2000-02-29 | 2002-07-16 | Bently Nevada Corporation | Industrial plant asset management system: apparatus and method |
JP3612032B2 (ja) * | 2001-04-04 | 2005-01-19 | 轟産業株式会社 | 化学反応装置における異常反応の制御システム |
US7162534B2 (en) * | 2001-07-10 | 2007-01-09 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Transactional data communications for process control systems |
US7226789B2 (en) * | 2001-12-17 | 2007-06-05 | Unication Technolofies, Llc | Method of applying non-linear dynamics to control a gas-phase polyethylene reactor operability |
-
2004
- 2004-09-17 US US10/944,610 patent/US7181654B2/en not_active Expired - Lifetime
-
2005
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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JP特开平6-273151A 1994.09.30 |
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Publication number | Publication date |
---|---|
US7181654B2 (en) | 2007-02-20 |
WO2006036314A1 (en) | 2006-04-06 |
JP4625845B2 (ja) | 2011-02-02 |
CN101014916A (zh) | 2007-08-08 |
JP2008513879A (ja) | 2008-05-01 |
EP1792241B1 (en) | 2010-12-22 |
DE602005025505D1 (de) | 2011-02-03 |
EP1792241A1 (en) | 2007-06-06 |
US20060064182A1 (en) | 2006-03-23 |
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