CN102549385A - 温度预测发射器 - Google Patents

温度预测发射器 Download PDF

Info

Publication number
CN102549385A
CN102549385A CN2011800040501A CN201180004050A CN102549385A CN 102549385 A CN102549385 A CN 102549385A CN 2011800040501 A CN2011800040501 A CN 2011800040501A CN 201180004050 A CN201180004050 A CN 201180004050A CN 102549385 A CN102549385 A CN 102549385A
Authority
CN
China
Prior art keywords
filtered1
estimate
parameter
processor
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2011800040501A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102549385B (zh
Inventor
S·K·豪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Schneider Electric Systems USA Inc
Original Assignee
Invensys Systems Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Invensys Systems Inc filed Critical Invensys Systems Inc
Publication of CN102549385A publication Critical patent/CN102549385A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102549385B publication Critical patent/CN102549385B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K7/00—Measuring temperature based on the use of electric or magnetic elements directly sensitive to heat ; Power supply therefor, e.g. using thermoelectric elements
    • G01K7/42—Circuits effecting compensation of thermal inertia; Circuits for predicting the stationary value of a temperature
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D3/00—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups
    • G01D3/028—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure
    • G01D3/032—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure affecting incoming signal, e.g. by averaging; gating undesired signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K1/00—Details of thermometers not specially adapted for particular types of thermometer

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Temperature Or Quantity Of Heat (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

提供了一种系统和方法，用于预测物理参量，比如温度，其测量结果趋于由与时间有关的障碍所阻碍。单个传感器被配置为实时地检测物理参量Qdetect，并且一个或多个无限脉冲响应滤波器以与时间有关的障碍相关的时间常数配置。无限脉冲滤波器(a)被配置为滤波Qdetect以输出滤波的参量测量结果(Qfiltered)。处理器被配置为使用Qdetect和Qfiltered实时地计算估计的或预测的参量Qestimate。

Description

温度预测发射器
相关申请的交叉引用
本申请要求2010年3月9日提交的标题为TemperaturePrediction Transmitter的美国专利申请序列号12/720355的利益，为了一切目的，其全部内容在此引用作为参考。
技术领域
本发明涉及具有物理时间延迟的信号的估计，更确切地说，涉及使用无限脉冲响应(“IIR”)滤波器缩短或补偿信号中由物理障碍引起的时间延迟的系统。
背景技术
来自各种各样物理现象(比如压力、温度、流量、加速度、热通量和光强度)传感器的信号可能被物理障碍延迟。例如，为了测量流过管道的处理流体的温度，温度传感器可以被安置在流体流中。不过，往往需要将温度传感器与流体流在物理上分开，如由于相容性问题。例如，要测量的处理流体可能在化学上与金属的温度传感器不相容，如导致溶液和/或电极的化学腐蚀或玷污。此外，该流体可能损坏温度传感器，并且处理流体在传感器上积累可能降低传感器的灵敏度。该流体也可能是清洁处理的一部分，其中外来物体(比如传感器)不应当接触该处理流体。因此，这些问题可能趋于阻止以直接接触处理流体的方式放置常规的温度检测器。
常规的方式是将温度传感器放置在保护外壳之内。利用这样的外壳，可以将温度传感器放置在处理流体流之内，同时受到所述外壳保护与处理流体分开。这种方式依靠将热量经过外壳壁传导至温度传感器，以便获得温度数据。这种传统解决方案的缺点是外壳担当了温度绝缘体，从而阻碍了传感器检测温度变化的能力。
在若干典型实例中，被放置在含有腐蚀性流体的管道中的温度检测器的外壳由聚合物制作，比如PFA(全氟烷氧基聚合物树脂)、PTFE(聚四氟乙烯)、聚氯乙烯(PVC)或者其多种组合，比如全氟烷氧基-聚四氟乙烯共聚体。这些材料相对不良热传导性趋于对由这样的外部温度检测方法所提供的准确度和响应时间有不利影响。补偿这样的温度传感器的不准确和延迟的某些技术涉及使用附加的温度传感器，包括使用在处理流体流导管之外安置的传感器。从这多个传感器捕获的信号之间的差异可以用于帮助估计或以其他方式补偿时间延迟。不过，这些技术对许多应用可能不切实际，比如涉及相对复杂、昂贵外壳的那些应用，比如可能除传感器外还包含其他设备的那些外壳。从而可能在成本上就禁止了在导管上使用多个这些相对昂贵、复杂的外壳。
参考图1A的曲线图，相对于实际处理流体的温度21绘制了由聚合物外壳中的常规温度传感器所检测的温度23。正如从该曲线图能够看出，在处理流体温度21与传感器检测的温度23之间有时间滞后。此外，检测的温度23具有相对平坦的振幅，并且未能到达处理温度21的高值和低值。
转向图1B，克服这些缺点的一种尝试包括通过常规的滤波器9传送由外壳5内的温度传感器3产生的信号7。常规的滤波器9被用于处理该信号以降低噪声(如来自电子硬件的电气干扰)，比如通过使用平均技术滤除电子噪声并输出常规地估计的温度11。
正如在图1C中能够看出，这种常规地滤波的信号25，虽然它可能趋于降低信号噪声，但是不趋于补偿时间滞后。相反，常规地滤波的信号25可以被视为增大了时间滞后。
所以需要一种系统补偿以或以其他方式减轻时间有关的障碍对准确参量测量的影响而不需要多个传感器。
发明内容
在本发明的一方面，实时地预测对准确测量有障碍的物理参量的系统包括被配置为检测物理参量(Qdetect)的传感器，其中所述物理参量的测量结果遭受障碍。所述系统包括被配置为滤波Qdetect并实时输出第一滤波的参量测量结果(Qfiltered1)的无限脉冲响应滤波器(IIR)。处理器被配置为使用Qdetect和Qfiltered1计算估计的参量Qestimate。
在前述方面的变种中，所述物理参量是处理流体的温度，由电阻温度检测器(RTD)检测出，其中物理障碍是热绝缘保护外壳。
在本发明的另一方面，将原始物理参量数据变换为估计的测量的参量的方法包括获得表示物理参量(Qdetect)的原始数据，其中对所述物理参量的检测存在着障碍。所述方法还包括通过IIR滤波Qdetect，使得所述IIR输出Qfiltered1；以及所述处理器实时地使用Qfiltered1和Qdetect计算所述估计的测量参量(Qestimate)。
在前述方面的每个变种中，都可以使用多个IIR滤波器增强输出准确度。
附图说明
连同附图阅读本发明多个方面的以下详细说明，本发明以上的和其他的特征和优点将更容易明了，其中：
图1A是流经管道的处理流体的现有技术温度检测的模型曲线图；
图1B是现有技术的框图；
图1C是基于图1B现有技术的模型曲线图；
图2A是与本发明实施例相关联的系统框图；
图2B是与本发明实施例相关联的系统框图；
图3A是与本发明实施例相关联的系统框图；
图3B是与本发明实施例相关联的系统框图；
图4是与本发明实施例相关联的方法流程图；
图5是与本发明实施例相关联的方法流程图；
图6是与本发明实施例相关联的方法流程图；
图7是与本发明实施例相关联的系统框图；
图8是与本发明实施例相关联的计算机模拟结果的曲线图；
图9是与本发明另一个实施例相关联的计算机模拟结果的曲线图。
具体实施方式
在以下详细说明中，对形成其一部分的附图进行了参考，其中作为展示显示了其中可以实践本发明的若干特定实施例。这些实施例被足够详细介绍，以便使本领域技术人员能够实践本发明，并且应当理解，可以利用其他实施例。还应当理解，可以进行结构、过程和系统改变而不脱离本发明的实质和范围。所以不应当将以下详细说明视为限制意义，本发明的范围由附带的权利要求书及其等效内容限定。为了清楚讲解，附图中显示的同样特征将以同样的引用号表明，并且附图中在替代实施例中所示的类似特征将用类似引用号表明。
简而言之，本发明人发现在其他另外的情况下常规的无限脉冲响应(IIR)滤波器(如“卡尔曼”或其他低通滤波器)可以被配置为实时地模仿某物理系统，其中某物理障碍(如时间相关的障碍)是造成传感器检测物理性质时有害的时间延迟的原因。作为特定实例，本发明人发现，这样的IIR滤波器可以被配置为模仿前述RTD(或热敏电阻或热电偶等)的外壳将产生使处理温度延迟到达传感器的效应。确切地说，本发明人假设以与物理障碍的时间相关的时间常数编程IIR将模仿这种物理障碍。本发明人然后发现，这种专门配置的IIR滤波器可以用于有效地预测将最终到达该RTD的温度，从而基本上消除了时间延迟而提供了增强的(即几乎是瞬时的)实时温度检测。
正如以上提到，试图使用滤波器减小时间延迟是违反直觉的，因为这些滤波器本身就趋于使其中通过信号的实际传输减慢和衰减(见如以上讨论的图1C)。不过，正如将在后文讨论的，本发明人惊奇地发现，使用以与物理障碍相关的时间常数配置的IIR滤波器，将可能被用于有效地减小或基本上消除传感器检测温度时的时间延迟。本发明人进一步发现，添加又一个滤波器可以进一步增强处理后数据的质量，也就是通过提供附加输出用于能够预测参量(比如温度)的数学模型中。
从而这些方法从单个温度传感器捕获了多个顺序的输出，并且有效地预测了这单个温度传感器的温度将最终停留在何处，以改进温度的响应时间。
可选的，第二无限脉冲滤波器可以连同第一滤波器使用，其中两个滤波器之差被用于进行进一步的校正。正如以下将更详细地讨论，第二滤波器基本上可以是第一滤波器的复制品，但是在特定实施例中它使用的时间常数可以大于在第一滤波器中使用的时间常数。(所用的时间常数可以变化，取决于温度传播必须经过的特定材料，如外壳。)
在功能上，这些滤波器类似于常规的RC电路，其中新测量结果的某个部分与先前读数的某个部分被线性地混合在一起(如新测量结果的某分数(fraction)与最近读数的互补分数)。从而响应类似于RC电路的指数响应，以有效地提供来自单个传感器的指数或“无限”响应。因此本发明的一方面实现了使用这种单一或双重滤波的方式，可以基本上精确地模拟经过外壳到温度传感器来自测量的温度的变化的响应。利用正确的时间常数，这些实施例使人们能够有效地观察到还有多少剩余的(指数的)热传输尚未到达，然后可选地以更长的时间常数再次滤波从而有效地校正该差异。
作为本文所用，术语“实时”是指与实际事件几乎同时实现的操作，比如提供名义上仅仅被所用处理器的执行速度所延迟的结果。
转向图2A，显示为系统100的本发明实施例包括传感器14，具有物理约束(障碍)12。传感器14被配置为检测物理参量Qdetected16。IIR滤波器IIR118被配置为使用常数k1滤波Qdetected16，并且输出第一滤波的读数Qfiltered120。常数τ1被预定为与已知的物理障碍12相关。处理器26被配置为接受输入Qdetected16和Qfiltered120，并且使用这两个输入产生Qestimate28，如使用下面的等式1。
等式1：Qestimate＝2×Qdetected-Qfiltered1
尽管如所示可以使用单个IIR滤波器，但是应当认识到，可以使用另外的IIR滤波器，以便在许多应用中提供增强的结果，正如以下将讨论。
在具体实例中，参量Q可以是温度而常数τ1可以是与某时间延迟相关的时间常数，时间延迟与为相对差的热导体的某障碍相关联，正如以下关于图2B的讨论。对于在腐蚀性处理流体中使用的温度传感器，这个实施例可能特别有用。例如，可以将阻抗型温度检测器(“RTD”)埋入聚丙烯中并插入相对腐蚀性的化学处理流体中。虽然聚丙烯可以保护RTD免受处理流体的腐蚀，但是它具有相对低的热传导性，所以具有相对大的时间常数(延迟)，如可能以分钟而不是秒种度量。
现在参考图2B中系统102所示的实施例，传感器14是温度传感器14，在保护外壳12之内，其中温度传感器14被配置为检测Tdetected16，它是外壳12内部的温度。在这个实施例中，IIR滤波器IIR118被配置为使用常数τ1滤波Tdetected16，并且输出第一滤波的读数Tfiltered120。时间常数τ1被设置为外壳12的相对低的热传导性导致的已知时间延迟的大约一半。在所示的实施例中，处理器26被配置为接受输入Tdetected16和Tfiltered120，并且使用这两个输入产生Testimate28。
现在参考图3A和图3B，本发明人注意到在某些应用中，结合两个(或更多)IIR滤波器的输出产生了改进的结果。(后文参考图7至图9讨论特定的实验结果。)这样的多滤波器系统显示为图3A的200，并且基本上类似于系统100，但是添加了第二IIR滤波器IIR222，IIR222被配置为接收和处理Qfiltered120并输出Qfiltered224。IIR222从而被配置为再滤波Qfiltered120以提供处理器26的第二输入Qfiltered224。第一和第二IIR的每一个都以与延迟了传感器14的检测结果的物理障碍12相关的时间常数编程。一般来说，第二IIR滤波器的时间常数(τ2)可以被配置为大于或基本上等于第一IIR滤波器的时间常数(τ1)。在本文显示和介绍的特定示范实施例中，两个IIR都以大约为物理障碍12时间常数一半的时间常数编程。
处理器26从而被配置为既从IIR118接收Qfiltered120又从IIR222接收Qfiltered224。处理器26还被配置为处理这些输入以产生估计的温度Qestimate28。在具体实施例中，例如，处理器可以被配置为按以下等式2计算Qestimate28，也就是从Qfiltered120值的两倍减去Qfiltered224的值，或者按等式3计算，已经发现两个等式已经在许多应用中产生类似的结果。
等式2：Qestimate＝(2×Qfiltered1)-Qfiltered2
等式3：Qestimate＝Qfiltered2+(Qfiltered2-Qfiltered1)
可选地，可以添加附加的IIR，比如图3A中以虚线所示的IIR322’。这样的附加IIR可以与任何其他的IIR串联或并联地部署。这些附加的IIR可以用于或者进一步改进估计出的参量，或者模拟在系统内可能存在的另一种物理障碍，比如RTD外壳放置在另一个外壳内的情况下。例如，附加的IIR 22’可以与IIR 22并联地放置，它们两个都接收Qdetected或Qfiltered1，然后向处理器26分别供给其输出Qfiltered2和Qfilteredadd。然后处理器26可以使用以下等式4计算Qestimate：
等式4：Qestimate＝Qfiltered1+(Qfiltered1-Qfiltered2)+(Qfiltered1-Qfilteredadd)。
正如以上讨论，本文公开的任何实施例都可以被配置为其中要测量的物理参量是温度。这样的系统显示为图3B的202，它基本上类似于系统200(图3A)，其中传感器14是温度传感器，物理障碍是外壳12的相对差的热传导性，并且IIR滤波器IIR118和IIR222的时间常数与外壳的时间常数相关。
在这个实施例中，第二IIR滤波器IIR222被配置为接收和再滤波Tfiltered120以输出Tfiltered224。处理器26被配置为既从IIR118接收Tfiltered120又从IIR222接收Tfiltered224，并且产生估计的温度Testimate28。因此在这个实例中，来自单一温度传感器的原始信号经由第一和第二IIR滤波器被串联处理，创建了“串联”输出，并且还经由第一IIR滤波器被分开处理，创建了“第一滤波器”输出。“串联”输出和“第一滤波器”输出可以结合以确定估计的温度。
正如以上陈述，在具体实施例中，处理器26可以被配置为使用上述等式1、2、3和/或4，结合这些滤波后的输出以产生Testimate28，其中Q＝温度T。
正如以上讨论，时间常数与外壳材料匹配，如在具体实施例中它们被设置为外壳时间常数的一半。具体外壳的时间常数可以经验地发现，如经由导管发送已知温度的处理流体并测量外壳中温度传感器到达已知流体温度所需要的时间。
本发明的多个实施例都可以相对于常规方式提供改进的速度和准确度，方式为模拟预期延迟以有效地预测所测量的参量(如温度)将停留在何处。不仅如此，这些实施例的任何一个都可以进一步被配置为使用后文讨论的等式5，以便进一步减小时间延迟，得到增强的名义上实时的输出。
要求权利的本发明实施例还包括若干方法，用于在包含时间相关障碍的应用中预测物理参量，比如使用在外壳内放置的温度传感器预测处理流体的温度。为了方便，将关于在绝缘外壳内放置的传感器所测量的温度或者关于在传感器与正测量物质之间放置的任何其他障碍显示和介绍这些方法。不过应当认识到，本文显示和介绍的任何一个或多个实施例可以用于分析某种物理障碍可能阻碍其检测速度的基本上任何参量。这样的参量的某些非排它实例可以包括温度、压力、流量、密度、浓度、pH、ORP、折射率、混浊度、重量、质量、亮度、位置等。不仅如此，应当认识到这些参量可以用基本上任何类型的传感器测量，包括电子的、机械的、机电的、化学的和/或电化学的传感器等。
现在转向图4，将表示具有物理时间常数(延迟)的物理参量的原始传感器数据变换为估计的或预测的值的方法被显示为方法300。这个方法包括302，获得表示处理流体流之内的外壳内部温度(Tdetected)的原始数据；304，经过第一IIR(IIR1)滤波Tdetected，使得IIR1输出Tfiltered1；306，可选地经过第二IIR(IIR2)滤波Tfiltered1，使得IIR2输出Tfiltered2；以及308，使用Tfiltered1和可选地Tfiltered2计算估计的温度(Testimate)。还可以以不止两个IIR滤波器使用这种方法，比如在310处可选地显示。
现在转向图5，显示的方法400用于模拟处理流体流的估计的温度。这个方法包括402，将温度传感器装入外壳；404，将外壳插入处理流体流；406，经由温度传感器读取外壳内部的温度(Tdetected)；408，经过第一IIR(IIR1)滤波Tdetected，使得IIR1输出第一滤波的温度(Tfiltered1)。方法400可选地包括410，经过第二IIR(IIR2)滤波Tfiltered1，使得IIR2输出第二滤波的温度(Tfiltered2)。在414，使用Tfiltered1和可选地Tfiltered2计算估计的温度(Testimate)。
图6的方法500是估计处理流体流温度的方法。这个方法包括502，检测外壳内部的温度(Tdetected)，该外壳被插入导管的处理流体流；以及504，使用温度估计发射器506(图7)处理Tdetected。如图所示，发射器506可以是另外的常规处理可变发射器，比如InvensysSystems，Inc.(Foxboro，MA)出品的发射器，它包括上述IIR118、处理器26和可选地虚线显示的IIR222。
转向图8，本发明人以假设处理流体的计算机模拟测试了其发明的若干实施例，比如关于图3A至图3B显示和介绍的实施例。以摄氏度计的温度(y轴)被表示为以秒计的时间(x轴)的函数。实际处理温度30由实线表示。该曲线图表示100℃的处理流体(如沸水)被通过管道发送，随后在大约71秒处为0℃的处理流体(如冰水)。因此该处理温度线30遵循台阶形式。该曲线图还表示该处理流体的温度逐渐升高和降低，所以处理温度线30形成了正弦波。
在这个实例中，以上介绍的Testimate28更接近地跟踪实处理线30。尽管Testimate28稍微滞后处理线30，但是Testimate28接近实际处理温度的幅度。该曲线图指明Testimate28在大约50秒处达到100℃，而在大约95秒处降低到15℃左右。由于处理流体30在95秒处温度正在上升，所以Testimate28的温度没有降低到0℃的低位。
这个计算机模型还允许本发明人将Testimate28与(在这幅图8中由虚线32表示的)温度传感器检测的温度(Tdetected)16进行对比。则可见，在俘获处理的温度波动30的全幅度(高低幅度)方面，Testimate28明显优于Tdetected线32。
现在转向图9，任何前述实施例都可以使用预测处理温度的另一方面，它涉及传感器检测的温度变化的斜率。本发明人实验了导管中的处理流体的模拟，使处理流体流过外壳。在利用图4和图5的计算机模型的实验期间，使用关于图3A、图3B显示和介绍的配置，本发明人发现传感器线32的斜率与传感器温度读数与实际处理温度之差成正比。本发明人发现可以使用以下等式5进一步增强估计的结果，其中确定斜率(Qestimatefinal)估计34的方式为传感器输出(Qdetected)线32的斜率乘以预定的常数K，并将该结果加到传感器线32。
等式5：Qestimatefinal＝(SlopeQdetected×K)+(Qdetected)
正如能够从图9的实施例看出，斜率估计34紧紧地跟踪实际处理流体温度30，名义上没有任何延迟，以有效地补偿物理障碍(如RTD外壳导致的时间延迟等)，以提供名义上真正实时的结果。因此这个实施例在温度实际被检测之前有效地预计了传感器将检测的温度。正如也显示出，名义上捕获了处理流体温度的全幅度。
在这个具体实例中，用于常数K的值是40。不过应当认识到，常数K与以上讨论的热量时间常数τ有关。因此，常数K的值预期根据具体应用改变，并且可以由本文以上讨论的经验实验确定。
可以看出，在这个特殊实例中，斜率估计34不是形成清楚的线，而是似乎有点散布在处理温度30的周围。这可能反映了已经变为斜率估计一部分的噪声。所以，处理器26可以进一步以常规的平滑算法编程，如它可以平均或使用数据的标准差，以平滑估计34从而增强清晰度。
本文参考电子传感器14(比如RTD)的使用，已经显示和介绍了本发明的多个实施例。不过应当认识到，基本上任何类型的传感器，包括机械的(如气动的)、机电的和/或电化学的传感器/控制系统都可以使用而不脱离本发明的范围。
在前述说明书中，为了展示和说明的目的已经参考特定的示范实施例介绍了本发明。不试图排它或将本发明限制为所公开的严格形式。根据这个公开，许多修改和变种都是可能的。意在本发明的范围不是由这个详细说明而是由其附带的权利要求书限制。

Claims (33)

1.一种预测对准确测量有障碍的物理参量的系统，包括：
传感器，被配置为实时地检测物理参量(Qdetect)，其中，所述物理参量的测量结果遭受与时间有关的障碍；
第一无限脉冲响应滤波器，被配置为滤波Qdetect并输出第一滤波的参量测量结果(Qfiltered1)；以及
处理器，被配置为使用Qdetect和Qfiltered1实时地计算估计的参量Qestimate。
2.根据权利要求1的系统，包括：
第二无限脉冲响应滤波器，被配置为滤波Qfiltered1并输出第二滤波的参量测量结果(Qfiltered2)；以及
其中，所述处理器被配置为使用Qfiltered1和Qfiltered2计算所述估计的参量Qestimate。
3.根据权利要求2的系统，包括：
附加的无限脉冲响应滤波器，被配置为滤波Qfiltered1并输出附加的滤波的参量测量结果(Qfilteredadd)；以及
其中，所述处理器被配置为使用Qfilteredadd计算所述估计的参量Qestimate。
4.根据权利要求3的系统，其中，所述处理器被配置为使用公式Qestimate＝Qdetected1+(Qdetected1-Qfiltered2)+(Qdetected1-Qfilteredadd)计算所述估计的参量Qestimate。
5.根据权利要求1的系统，其中，所述参量包括物质的温度并且所述障碍包括在所述传感器与所述物质之间布置的障碍物。
6.根据权利要求5的系统，其中，所述物质包括处理流体并且所述障碍物包括在所述温度传感器周围布置的外壳，所述外壳被配置为延伸到处理流体流中。
7.根据权利要求6的系统，包括：
第二无限脉冲响应滤波器，被配置为滤波Qfiltered1并输出第二滤波的参量测量结果(Qfiltered2)；以及
其中，所述处理器被配置为使用Qfiltered1和Qfiltered2计算所述估计的参量Qestimate。
8.根据权利要求7的系统，包括不多于一个温度传感器。
9.根据权利要求7的系统，包括附加的无限脉冲响应滤波器。
10.根据权利要求7的系统，其中，所述第一无限脉冲响应滤波器被配置为采用与所述时间有关的障碍相关的第一时间常数(τ1)。
11.根据权利要求10的系统，其中，所述第二无限脉冲响应滤波器被配置为采用与所述时间有关的障碍相关的第二时间常数(τ2)。
12.根据权利要求11的系统，其中，τ2大于或基本上等于τ1。
13.根据权利要求2的系统，其中，所述处理器被配置为通过从两倍Qfiltered1值减去Qfiltered2的值而计算Qestimate。
14.根据权利要求2的系统，其中，所述处理器被配置为通过计算Qfiltered1与Qfiltered2之差并将所述差加到Qfiltered1而计算Qestimate。
15.根据权利要求1的系统，其中，所述处理器被配置为记录Qdetected随时间的多个数据点。
16.根据权利要求15的系统，其中，所述处理器被配置为在所述多个数据点确定Qdetected的斜率。
17.根据权利要求16的系统，其中，所述处理器被配置为在所述多个数据点使用Qdetected的斜率确定Qestimate。
18.根据权利要求17的系统，其中，所述处理器被配置为按公式Qestimatefinal＝(SlopeQdetected×K)+(Qestimate)确定表示为Qestimatefinal的Qestimate的最终值，其中K是数值与所述时间有关的障碍相关的常数。
19.一种将物理参量数据变换为估计的测量的参量的方法，包括：
(a)以传感器实时地获得表示物理参量(Qdetect)的数据，其中，对所述物理参量的检测存在障碍；
(b)经过第一IIR滤波器(IIR1)滤波Qdetect，其中IIR1输出Qfiltered1；
(c)以所述处理器实时地使用Qfiltered1和Qdetect计算估计的测量的参量(Qestimate)。
20.根据权利要求19的方法，其中，所述获得(a)包括以温度传感器获得以温度形式表示物理参量(Qdetect)的数据，其中所述障碍包括在所述温度传感器与所述物质之间布置的障碍物；以及所述滤波(b)和计算(c)受到温度补偿发射器的影响。
21.根据权利要求20的方法，其中，所述物质包括处理流体并且所述障碍物包括在所述温度传感器周围布置的外壳，其中所述外壳被配置为延伸到处理流体流中。
22.根据权利要求21的方法，进一步包括：
e)将所述温度传感器布置在所述外壳内；以及
f)将所述外壳插入所述处理流体流。
23.根据权利要求19的方法，包括：
d)经过被配置为输出另一个滤波的参量测量结果(Qfiltered2)的另一个无限脉冲响应滤波器滤波Qfiltered1；以及
其中，所述计算(c)包括使用Qfiltered1和Qfiltered2计算估计的参量Qestimate。
24.根据权利要求23的方法，其中，所述计算(c)包括利用所述处理器通过从两倍Qfiltered1值减去Qfiltered2值而计算Qestimate。
25.根据权利要求23的方法，其中，所述计算(c)包括利用所述处理器通过计算Qfiltered1与Qfiltered2之差并将所述差加到Qfiltered1而计算Qestimate。
26.根据权利要求23的方法，包括配置所述无限脉冲响应滤波器以采用与所述时间有关的障碍相关的第一时间常数(τ1)。
27.根据权利要求26的方法，包括配置其它无限脉冲响应滤波器以采用与所述时间有关的障碍相关的第二时间常数(τ2)。
28.根据权利要求23的方法，包括：
经过被配置为输出附加的滤波的参量测量结果(Qfilteredadd)的附加无限脉冲响应滤波器滤波Qfiltered1；以及
其中，所述计算(c)包括使用Qfiltered1、Qfiltered2和Qfilteredadd计算所述估计的参量Qestimate。
29.根据权利要求28的系统，其中，所述处理器被配置为使用公式Qestimate＝Qfiltered1+(Qfiltered1-Qfiltered2)+(Qfiltered1-Qfilteredadd)计算所述估计的参量Qestimate。
30.根据权利要求19的方法，包括利用所述处理器记录Qdetected随时间的多个数据点。
31.根据权利要求30的方法，包括利用所述处理器实时地在所述多个数据点确定Qdetected的斜率。
32.根据权利要求31的方法，其中，所述计算(c)包括在所述多个数据点使用Qdetected的斜率确定Qestimate。
33.根据权利要求32的方法，其中，所述计算(c)包括利用所述处理器实时地按公式Qestimatefinal＝(SlopeQdetected×K)+(Qestimate)计算表示为Qestimatefinal的Qestimate的最终值，其中K是数值与所述时间有关的障碍相关的常数。
CN201180004050.1A 2010-03-09 2011-01-27 温度预测发射器 Active CN102549385B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/720,355 US8301408B2 (en) 2010-03-09 2010-03-09 Temperature prediction transmitter
US12/720,355 2010-03-09
PCT/US2011/022746 WO2011112288A1 (en) 2010-03-09 2011-01-27 Temperature prediction transmitter

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102549385A true CN102549385A (zh) 2012-07-04
CN102549385B CN102549385B (zh) 2015-12-02

Family

ID=44560768

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201180004050.1A Active CN102549385B (zh) 2010-03-09 2011-01-27 温度预测发射器

Country Status (4)

Country Link
US (2) US8301408B2 (zh)
EP (1) EP2545341B1 (zh)
CN (1) CN102549385B (zh)
WO (1) WO2011112288A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106155129A (zh) * 2015-05-12 2016-11-23 莫恩股份有限公司 使用预测算法的下游流体的温度控制系统和方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8301408B2 (en) 2010-03-09 2012-10-30 Invensys Systems, Inc. Temperature prediction transmitter
DE102011089808A1 (de) * 2011-12-23 2013-06-27 Endress + Hauser Flowtec Ag Verfahren bzw. Meßsystem zum Ermitteln einer Dichte eines Fluids
US9404812B2 (en) 2013-03-14 2016-08-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for detecting environmental value in electronic device and electronic device
CN104914800A (zh) * 2014-03-12 2015-09-16 株洲南车时代电气股份有限公司 一种惰性数据滤波方法
JP6123741B2 (ja) * 2014-06-20 2017-05-10 トヨタ自動車株式会社 冷却器
US11226242B2 (en) 2016-01-25 2022-01-18 Rosemount Inc. Process transmitter isolation compensation
US20180238741A1 (en) * 2017-02-21 2018-08-23 Rosemount Inc. Process transmitter isolation compensation
DE102016104922A1 (de) 2016-03-16 2017-10-12 Endress+Hauser Conducta Gmbh+Co. Kg Verfahren zur Vorhersage eines Messwerts und Leitfähigkeitssensor zur Ausführung des Verfahrens
US11226255B2 (en) 2016-09-29 2022-01-18 Rosemount Inc. Process transmitter isolation unit compensation
US11592200B2 (en) * 2019-07-23 2023-02-28 Schneider Electric USA, Inc. Detecting diagnostic events in a thermal system
TWI824487B (zh) * 2022-04-15 2023-12-01 中國鋼鐵股份有限公司 溫控決策指引方法及系統

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040024559A1 (en) * 2002-08-01 2004-02-05 Down John Harry Method, system and computer product for building calibration lookup tables from sparse data
CN1653411A (zh) * 2002-05-06 2005-08-10 3M创新有限公司 用于提高确定的触摸输入的定位精度的方法
US20060156830A1 (en) * 2002-12-06 2006-07-20 Endress + Hauser Flowtec Ag Process meter
US20070027639A1 (en) * 2002-03-29 2007-02-01 Invensys Systems, Inc. Startup Techniques for a Digital Flowmeter

Family Cites Families (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3417617A (en) * 1965-12-13 1968-12-24 Rall Dieter Fluid stream temperature sensor system
US3487213A (en) * 1966-02-24 1969-12-30 Rca Corp Circuits for thermistor bolometer with increased responsivity
US3493949A (en) * 1966-04-11 1970-02-03 Continental Sensing Inc Methods of and apparatus for measuring and/or locating temperature conditions
US3759083A (en) * 1972-04-19 1973-09-18 Atomic Energy Commission Sensing element response time measuring system
US3878724A (en) * 1972-11-16 1975-04-22 Gerald F Allen Physically realizable optimum predictor filter technique for transducers, sensors, and other massive devices, based upon inverse transfers function synthesis
US3969943A (en) * 1974-03-06 1976-07-20 Nippon Steel Corporation Method of measuring the temperature of furnace hot stock and apparatus therefor
US3972237A (en) * 1974-05-28 1976-08-03 American Medical Electronics Corporation Electronic thermometer
US3892281A (en) * 1974-07-31 1975-07-01 Us Navy Temperature measuring system having sensor time constant compensation
US4140999A (en) * 1976-05-03 1979-02-20 Robertshaw Controls Company Transformer hot spot detection system
US4092863A (en) * 1977-01-12 1978-06-06 Johnson & Johnson Electronic thermometer circuit
DE2757180A1 (de) * 1977-12-22 1979-06-28 Bosch Gmbh Robert Verfahren und einrichtung zum ermitteln des bezogenen kraftstoffverbrauches bei brennkraftmaschinen
US4232682A (en) * 1978-08-21 1980-11-11 United States Surgical Corporation Physiological parameter measuring system
US4221125A (en) * 1979-03-09 1980-09-09 Emhart Industries, Inc. Apparatus and method for detecting the presence of a substance on a liquid surface
US4380155A (en) * 1979-08-20 1983-04-19 Whirlpool Corporation Temperature sensing circuit with high noise immunity
US4470710A (en) * 1980-12-11 1984-09-11 Commonwealth Of Australia I. R. Radiation pyrometer
US4537067A (en) * 1982-11-18 1985-08-27 Wilson Industries, Inc. Inertial borehole survey system
US4556329A (en) * 1982-12-01 1985-12-03 General Electric Company Resistor temperature device trip unit
SE451409B (sv) * 1983-01-13 1987-10-05 Lars Stenmark Anordning for bestemning av temperaturen hos ett metobjekt genom detektering av den elektromagnetiska stralning som metobjektet avger
US4562554A (en) * 1983-06-09 1985-12-31 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Universal microcomputer for individual sensors
US4815323A (en) * 1985-06-28 1989-03-28 Simmonds Precision Products, Inc. Ultrasonic fuel quantity gauging system
US4858155A (en) * 1985-12-24 1989-08-15 Beckman Instruments, Inc. Reaction temperature control system
US4926791A (en) * 1987-04-27 1990-05-22 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Microwave plasma apparatus employing helmholtz coils and ioffe bars
US4842417A (en) * 1987-07-01 1989-06-27 Norsk Hydro A.S. Method and apparatus for indirectly measuring a solid-liquid interface equilibrium temperature
US4993419A (en) * 1988-12-06 1991-02-19 Exergen Corporation Radiation detector suitable for tympanic temperature measurement
US5619066A (en) * 1990-05-15 1997-04-08 Dallas Semiconductor Corporation Memory for an electronic token
US5140609A (en) * 1990-10-18 1992-08-18 Rosemount Inc. Trd temperature sensor
DE4034115C1 (zh) * 1990-10-26 1992-04-02 Bayer Ag, 5090 Leverkusen, De
DE69126885T3 (de) * 1990-12-12 2001-10-18 Sherwood Services Ag, Schaffhausen Kalibrierung eines infrarot-thermometers mittels flächenhafter eichkurven-darstellung
WO1993018494A1 (en) * 1992-03-11 1993-09-16 The Boeing Company Thermal condition sensor system for monitoring equipment operation
DE4216082C2 (de) 1992-05-15 2000-01-20 Stn Atlas Elektronik Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Korrektur von Geschwindigkeitsmessungen
US5655403A (en) * 1992-07-01 1997-08-12 Whessoe Varec, Inc. Reversible float for use in a tank gauging system
US5484206A (en) * 1993-12-28 1996-01-16 Houldsworth; John Method and apparatus for sensing a cold junction temperature
FI96066C (fi) * 1994-03-24 1996-04-25 Polar Electro Oy Menetelmä ja laite rakenteen sisälämpötilan ja sisäisen lämmönjohtavuuskertoimen määrittämiseksi
CA2126481C (en) * 1994-06-22 2001-03-27 Andreas Mandelis Non-contact photothermal method for measuring thermal diffusivity and electronic defect properties of solids
US5553013A (en) * 1994-09-30 1996-09-03 Ford Motor Company Delay generation filter
US5601366A (en) * 1994-10-25 1997-02-11 Texas Instruments Incorporated Method for temperature measurement in rapid thermal process systems
DE19514410A1 (de) 1995-04-19 1996-10-24 Bosch Gmbh Robert Einrichtung zur Erfassung einer pulsierenden Größe
US5738441A (en) * 1995-07-11 1998-04-14 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Electronic clinical predictive thermometer using logarithm for temperature prediction
NL1000888C2 (nl) * 1995-07-26 1997-01-28 Oce Nederland Bv Temperatuurmeetsysteem en sensoreenheid van een dergelijk temperatuur- meetsysteem.
FI98659C (fi) * 1995-09-27 1997-07-25 Henrik Saxen Menetelmä masuunin kuilussa vallitsevan kaasuvuojakauman määrittämiseksi
US5751510A (en) * 1996-01-02 1998-05-12 International Business Machines Corporation Method and apparatus for restoring a thermal response signal of a magnetoresistive head
US5857777A (en) * 1996-09-25 1999-01-12 Claud S. Gordon Company Smart temperature sensing device
US5874736A (en) * 1996-10-25 1999-02-23 Exergen Corporation Axillary infrared thermometer and method of use
US7133726B1 (en) * 1997-03-28 2006-11-07 Applera Corporation Thermal cycler for PCR
US6286994B1 (en) * 1998-04-29 2001-09-11 Qualcomm Incorporated System, method and computer program product for controlling a transmit signal using an expected power level
DE19821773C1 (de) * 1998-05-14 1999-10-07 Reinhausen Maschf Scheubeck Meßwertaufnehmer zur Temperaturmessung an ölgefüllten Betriebsmitteln und dafür geeignetes Verfahren zur Temperaturmessung
US6088661A (en) * 1998-09-09 2000-07-11 Chrysler Corporation Ambient temperature learning algorithm for automotive vehicles
US6292685B1 (en) * 1998-09-11 2001-09-18 Exergen Corporation Temporal artery temperature detector
US6349269B1 (en) * 1998-12-11 2002-02-19 Dell U.S.A., L.P. Thermal management data prediction system
US6270252B1 (en) * 1999-05-18 2001-08-07 Alaris Medical Systems, Inc. Predictive temperature measurement system
TW393572B (en) * 1999-11-30 2000-06-11 Taidoc Technology Co Ltd Fast clinical thermometer and its forecast method
US6384384B1 (en) * 2000-07-28 2002-05-07 General Electric Company Boil dry detection in cooking appliances
DE10049979C5 (de) * 2000-10-06 2005-12-22 Behr-Hella Thermocontrol Gmbh Vorrichtung zur Ermittlung der Temperatur im Innenraum eines Fahrzeuges
US6616331B2 (en) * 2000-11-02 2003-09-09 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd Method for predicting temperature and test wafer for use in temperature prediction
US6564561B2 (en) * 2000-12-22 2003-05-20 General Electric Company Methods and apparatus for refrigerator temperature display
US6901173B2 (en) * 2001-04-25 2005-05-31 Lockheed Martin Corporation Scene-based non-uniformity correction for detector arrays
US6839651B2 (en) * 2001-06-27 2005-01-04 Sherwood Services Ag Probe tip thermal isolation and fast prediction algorithm
GB0115731D0 (en) * 2001-06-27 2001-08-22 Isis Innovation Temperature profile determination
US6928379B2 (en) * 2002-06-21 2005-08-09 Emerson Electric Co. Apparatus and method for sensing temperature
US6887108B2 (en) 2002-08-01 2005-05-03 Hon Hai Precision Ind. Co., Ltd. Electrical adapter
US6952639B2 (en) * 2002-11-12 2005-10-04 General Electric Company Method and system for temperature estimation of gas turbine combustion cans
US6966693B2 (en) * 2003-01-14 2005-11-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Thermal characterization chip
US20040192196A1 (en) * 2003-03-27 2004-09-30 In-Kyung Kim Method and apparatus for establishing a clear sky reference value
US6869216B1 (en) * 2003-03-27 2005-03-22 National Semiconductor Corporation Digitizing temperature measurement system
US6910804B2 (en) * 2003-09-09 2005-06-28 Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. Resistive temperature device (RTD) module with improved noise immunity
US7180211B2 (en) * 2003-09-22 2007-02-20 Micro Technology, Inc. Temperature sensor
US20050247266A1 (en) * 2004-05-04 2005-11-10 Patel Nital S Simultaneous control of deposition time and temperature of multi-zone furnaces
US7347621B2 (en) * 2004-07-16 2008-03-25 International Business Machines Corporation Method and system for real-time estimation and prediction of the thermal state of a microprocessor unit
US7193461B2 (en) * 2004-08-16 2007-03-20 Agere Systems Inc. Method and apparatus for performing digital pre-distortion
US7156552B2 (en) * 2004-09-07 2007-01-02 University Corporation For Atmospheric Research Temperature sensor system for mobile platforms
US7364353B2 (en) * 2005-01-26 2008-04-29 Carrier Corporation Dynamic correction of sensed temperature
US7387437B2 (en) * 2005-03-16 2008-06-17 Ford Global Technologies, Llc Method of determining ambient air temperature
US7318004B2 (en) * 2005-04-01 2008-01-08 Cardinal Health 303, Inc. Temperature prediction system and method
US7321325B2 (en) * 2005-07-07 2008-01-22 Realtek Semiconductor Corp. Background calibration of continuous-time delta-sigma modulator
FI118829B (fi) 2005-07-08 2008-03-31 Valtion Teknillinen Mikromekaaninen sensori, sensoriryhmä ja menetelmä sekä pitkittäisten akustisten aaltojen uusi käyttö
US7539587B2 (en) * 2005-09-22 2009-05-26 University Of Tennessee Research Foundation Rate-based sensors for advanced real-time analysis and diagnostics
US7324028B2 (en) * 2005-09-23 2008-01-29 Realtek Semiconductor Corp. Self-calibrating continuous-time delta-sigma modulator
DE102006002904B4 (de) * 2006-01-20 2008-11-27 Infineon Technologies Ag Bauelementanordnung und Verfahren zur Ermittlung der Temperatur in einem Halbleiterbauelement
US7372384B1 (en) * 2006-12-15 2008-05-13 Bin Xu High-speed, high-resolution, low-power analog-to-digital converter
FR2939508B1 (fr) * 2008-12-09 2011-01-07 Snecma Procede et systeme de correction d'un signal de mesure d'une temperature.
US8301408B2 (en) 2010-03-09 2012-10-30 Invensys Systems, Inc. Temperature prediction transmitter

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070027639A1 (en) * 2002-03-29 2007-02-01 Invensys Systems, Inc. Startup Techniques for a Digital Flowmeter
US20090277281A1 (en) * 2002-03-29 2009-11-12 Invensys Systems, Inc. Startup techniques for a digital flowmeter
CN1653411A (zh) * 2002-05-06 2005-08-10 3M创新有限公司 用于提高确定的触摸输入的定位精度的方法
US20040024559A1 (en) * 2002-08-01 2004-02-05 Down John Harry Method, system and computer product for building calibration lookup tables from sparse data
US20060156830A1 (en) * 2002-12-06 2006-07-20 Endress + Hauser Flowtec Ag Process meter

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106155129A (zh) * 2015-05-12 2016-11-23 莫恩股份有限公司 使用预测算法的下游流体的温度控制系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20110224940A1 (en) 2011-09-15
US20130158937A1 (en) 2013-06-20
US8301408B2 (en) 2012-10-30
WO2011112288A1 (en) 2011-09-15
EP2545341A1 (en) 2013-01-16
US8594968B2 (en) 2013-11-26
EP2545341B1 (en) 2019-07-10
CN102549385B (zh) 2015-12-02
EP2545341A4 (en) 2017-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102549385A (zh) 温度预测发射器
Huang et al. Numerical model of turbidity currents with a deforming bottom boundary
CN105793783B (zh) 冷却塔系统的动态监控、诊断和控制
Liu et al. Advances in the heat‐pulse technique: Improvements in measuring soil thermal properties
Moubayed et al. Water leak detection survey: Challenges & research opportunities using data fusion & federated learning
Schwartz et al. Estimating hydraulic properties of a fine‐textured soil using a disc infiltrometer
Diaz‐Aguiló et al. Adaptive soil model for real‐time thermal rating of underground power cables
CN105157554B (zh) 一种测量金属表面水垢厚度的装置及方法
Navarro et al. Real‐Time Leak Isolation Based on State Estimation with Fitting Loss Coefficient Calibration in a Plastic Pipeline
CN111062127A (zh) 管道漏点的检测方法及装置、存储介质、终端
Weibo et al. Estimated infiltration parameters and Manning roughness in border irrigation
Seppänen et al. State estimation in process tomography—reconstruction of velocity fields using EIT
Maharmi et al. Water Flow Measurement-Based Data Acquisition Using Arduino Microcontroller and PLX-DAQ Software
Al Hadad et al. Characterization of a heat exchanger by virtual temperature sensorsbased on identified transfer functions
Ru et al. Neural networks in electrical capacitance tomography (ECT)-based interface detection
Tan et al. A three-dimensional three-phase automatic history matching model: reliability of parameter estimates
Varga et al. Modeling and model identification of a pressurizer at the Paks Nuclear Power Plant
CN101556255A (zh) 一种围护结构热阻现场检测数据分析方法
Issa et al. Algorithm to enforce uniform density in liquid atomistic subdomains with specular boundaries
Kamai Development of heat pulse sensors to measure vadose zone thermal properties, water content, and water flux density
Liu et al. Local flow regime identification for boiling two-phase flow by BP neural networks approach
Rees et al. Ground-penetrating radar signal characterization for non-destructive evaluation of low-range concrete sub-surface boundary conditions
RU2697408C1 (ru) Способ измерения параметров жидкости
Liu et al. Analytical solution of the heat pulse method in a parallelepiped sample space
Gudmunsson et al. Comparison of fouling detection between a physical method and a black box model

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: Massachusetts, USA

Patentee after: Schneider electronic systems, American Inc

Address before: Massachusetts, USA

Patentee before: Invensys System Inc.

CP01 Change in the name or title of a patent holder