CN108369109B - 用于监控至少两个冗余传感器的方法 - Google Patents

用于监控至少两个冗余传感器的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108369109B
CN108369109B CN201680074083.6A CN201680074083A CN108369109B CN 108369109 B CN108369109 B CN 108369109B CN 201680074083 A CN201680074083 A CN 201680074083A CN 108369109 B CN108369109 B CN 108369109B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensor
signal
sensor signal
correlation
standard deviation
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.)
Active
Application number
CN201680074083.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108369109A (zh
Inventor
A.屈佩尔
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.)
Bayer AG
Original Assignee
Bayer AG
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 Bayer AG filed Critical Bayer AG
Publication of CN108369109A publication Critical patent/CN108369109A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108369109B publication Critical patent/CN108369109B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G01D3/036—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure on measuring arrangements themselves
    • G01D3/0365—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure on measuring arrangements themselves the undesired influence being measured using a separate sensor, which produces an influence related signal
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64D—EQUIPMENT FOR FITTING IN OR TO AIRCRAFT; FLIGHT SUITS; PARACHUTES; ARRANGEMENT OR MOUNTING OF POWER PLANTS OR PROPULSION TRANSMISSIONS IN AIRCRAFT
    • B64D43/00—Arrangements or adaptations of instruments
    • B64D43/02—Arrangements or adaptations of instruments for indicating aircraft speed or stalling conditions
    • 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
    • G01D3/08—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups with provision for safeguarding the apparatus, e.g. against abnormal operation, against breakdown
    • 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
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
    • G01D5/12—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means
    • G01D5/244—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means influencing characteristics of pulses or pulse trains; generating pulses or pulse trains
    • G01D5/24457—Failure detection
    • G01D5/24461—Failure detection by redundancy or plausibility
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B9/00—Safety arrangements
    • G05B9/02—Safety arrangements electric
    • G05B9/03—Safety arrangements electric with multiple-channel loop, i.e. redundant control systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B32—LAYERED PRODUCTS
    • B32B—LAYERED PRODUCTS, i.e. PRODUCTS BUILT-UP OF STRATA OF FLAT OR NON-FLAT, e.g. CELLULAR OR HONEYCOMB, FORM
    • B32B2605/00—Vehicles
    • B32B2605/18—Aircraft

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及用于监控至少两个冗余传感器的方法，其尤其是布置在化学设施或在飞机中，包括：提供第一传感器的第一传感器信号，其中第一传感器信号包括至少一个测量值；提供另一传感器的至少一个另外的传感器信号，其中该另外的传感器信号包括至少一个另外的测量值；由第一传感器信号生成第一分析信号；由另外的传感器信号生成至少一个另外的分析信号；至少根据第一分析信号和另外的分析信号在时间界限上确定在第一传感器信号和所述另外的传感器信号之间的至少一个关系；将所述关系与至少一个允许的范围进行比较；以及根据比较结果来确定两个冗余传感器中是否至少一个传感器有误。

Description

用于监控至少两个冗余传感器的方法
技术领域
本发明涉及用于监控至少两个冗余传感器的方法,所述冗余传感器尤其是布置在化学设施中。本发明还包括用于监控例如在化学设施或在飞机中的至少两个冗余传感器的监控装置。
背景技术
在化学工业中有许多化学设施，其由于在这些设施中所处理的物质而受到严格的安全性要求。一个示例性并且非决定性的（nicht abschliessend）化学设施是甲苯-2，4-二异氰酸酯（TDI）设备。为了监视，尤其是作为这种化学设施的安全性相关的保护功能的部分或作为经由自动驾驶仪开对重要飞行参数进行的自动检验的部分，监视装置和传感器尤其是用于测量过程变量，以便持续地获得关于至少一个在设备中执行的（化学）过程的当前数据。通过传感器检测的当前过程数据或过程变量通常被传送给监视装置并且由其来评估。在评估中，例如可以为至少一个所检测的过程变量预先给定允许的值范围。如果监视装置确定出由传感器检测的值处于允许的值范围之外，则可以中断该过程和/或输出警报。也可以执行调节，以便使由传感器所检测的物理参量回到额定值。由此，可以确保，例如对于环境有害的物质从化学设施中的排出及时地被探测并且可以防止进一步的排出并因此防止损害。
冗余传感器的示例性的另外的应用是在飞机中。例如在飞机中，检验针对稳定飞行位置重要的参数。为了检验而使用传感器来例如检测飞机速度。所检测的飞行参数被传送给自动驾驶仪，其在出现干扰时进行应对控制（gegensteuern）以便保持飞行位置稳定。
但是在这种监视中的问题是，由于有误的传感器可能使所述检验本身是有误的。换句话说，只有当使用的传感器无误地工作并且提供正确的实际值、也即正确的物理过程变量时，才能保证正确的监视。在此情况下，尤其是有误的传感器的探测引起困难。通常，只有当由传感器提供的传感器信号或该传感器信号的测量值处于上述预先给定的允许范围外并且在关断之后检验整个化学设施或者在着陆之后检验飞机时，才探测到有误的传感器。但是这与明显的时间损失、成本和耗费相关联。如果有误的传感器提供有误的传感器信号，尽管实际的过程变量处于不允许的范围内，该传感器信号却处于允许范围内，则可能形成更大的损害。换句话说，由于有误的传感器，功能性故障使得例如有害物质从设施中的排出保持不被识别。
在监视飞机的情况下，例如传感器可能由于结冰而给自动驾驶仪提供有误的速度测量值。接着，可能发生飞机的坠落。针对有误的传感器不被探测的情况，这可能例如意味着，有误的速度测量对自动驾驶仪提示足够高的飞行速度，虽然飞机实际上太慢或者临近空气动力失速并且因此临近坠落。
发明内容
因此，本发明所基于的任务是，提供一种监控传感器的方法，其能实现对有误的传感器的可靠探测。
先前得出并且指明的任务按照本发明的第一方面、在按照专利权利要求1的方法中得以解决。该方法基于对至少两个冗余传感器的使用和由这些传感器所记录的测量信号的、计算机实现的比较。本申请的主题相应地是用于监控至少两个冗余传感器的方法，其尤其是布置在化学设施或在飞机中，所述方法包括下面的步骤：
a）提供两个冗余传感器其中的第一传感器的第一传感器信号，其中第一传感器信号包括至少一个测量值，
b）提供两个冗余传感器中其中另外的传感器的至少一个另外的传感器信号，其中该另外的传感器信号包括至少一个测量值，
c）由第一传感器信号生成至少一个第一分析信号，
d）由所述另外的传感器信号生成至少一个另外的分析信号，
e）通过比较来自c）和d）的分析信号与针对传感器信号的方差、稳定性或动态的预定义的极限度量而从a）、b）中选择针对传感器信号的界限（Horizont），
f）确定在第一传感器的第一分析信号和所述另外的传感器的分析信号之间的至少一个相关性或者在第一传感器的第一传感器信号和所述另外的传感器的传感器信号之间的差。
g）将所述相关性与至少一个允许的相关性范围比较或将所述差与允许的差范围进行比较，以及
h）取决于根据g）的比较结果来确定在这两个冗余传感器其中是否至少一个传感器有误。
按照本发明的方法典型地通过如下计算机来执行，所述计算机被设立用于执行这些步骤。
通过与现有技术不同地评估两个冗余传感器的传感器信号并且至少根据两个相应的分析信号导出在传感器信号之间的至少一个相关性或差，可以可靠地探测有误的传感器或者提示传感器的有误的行为。所监控的过程的安全性可以被提高。有误的传感器可以在没有大的耗费和与此相关联的低成本的情况下被替代。三个或更多个传感器的这些传感器信号又可以分别成对地被评估。
按照本发明，冗余传感器应理解为，关于第一传感器来布置至少一个另外的（相邻的）传感器，其在测量技术上检测至少一个类似的、优选相同的过程变量。如果这两个过程变量具有由于过程流程所引起的彼此类似的行为、例如在时间上类似的动态变化或者第一过程变量通过计算可以被换算为另外的过程变量（并且反之亦然），则第一过程变量当前被视为与另外的过程变量相似。
在一种实施方式中，至少一个传感器可以被设立用于，作为过程变量检测压力、质量流、温度、质量，诸如pH值、粘度、流速、飞行高度等等。代替地，却也可以涉及由测量值所计算的参量。优选地，冗余传感器可以测量相同的过程变量。理解为，也可以设置并且监控三个或者更多个冗余传感器，其中传感器信号的比较、也即相关性或差的求取于是按照该方法的步骤f）成对地进行。
由至少两个冗余传感器中的每个传感器分别提供至少一个传感器信号。尤其是可以规定：第一传感器经由合适的通信连接将第一传感器信号提供给监控装置，并且另外的传感器经由合适的通信连接将另外的传感器信号提供给监控装置。传感器信号在本申请意义上包括多个测量值，它们由传感器优选（近似）连续地经时间间隔上（也称间隔）被检测。
在申请的意义上，为了检验传感器，关于从当前时间点到过去的时间的界限或者关于用于当前测量的可用测量的数量的界限被定义。常见地，定义关于时间的界限（也称为时间界限）。在本申请的意义上，界限可以是移动的界限或者是时间间隔。
所知道的是，为了可靠地评估或错误探测，首先从至少两个所提供的传感器信号中分别确定、尤其是计算分析信号。在本申请意义上的分析信号是如下信号，所述信号再现对于由传感器最后检测的数据或测量值的方差、稳定性或动态的度量。
所知道的是，为了可靠地确定有误的传感器，分析信号应当具有足够数量的测量值，其中应当持续地包含最新的测量值。这可以由此来实现，即在移动的界限上创建分析信号。当存在新测量值时，在分析信号中考虑所述新测量值并且将最旧的测量值从分析信号中去除。
此外，已经知道的是，该界限的定义或选择对于所述检验的质量是起决定作用的。按照本发明，因此在步骤e）中，通过将来自c）和d）的分析信号与针对传感器信号的方差、稳定性或动态的预定义的极限度量进行比较，选择针对来自a）、b）中的传感器信号的界限。
为了确定至少一个有误的传感器，在所述界限上确定或求取在两个冗余传感器的传感器信号之间的差或者至少两个分析信号之间的相关性。也可能的是，在该界限上，直接在至少两个传感器信号之间提出相关性（不从传感器信号中计算分析信号），其缺点是：当相关性小的时候，该方法的可靠性较小。至少一个确定的相关性或差于是被与（可预给定的）可靠的相关性范围或差范围进行比较。可以理解为，尤其是在多个不同的相关性或差的情况下，可以设置相应的不同的允许的相关性范围或差范围。允许的相关性范围也可以隐含地通过明确说明的不允许的相关性范围和/或至少一个极限值来得出。这也适于差范围。
为了探测或确定有误的传感器，将确定的相关性或差与允许的相关性或差范围比较。在相关性或差处于允许的范围中的情况下，不存在有误的传感器。在相关性或差不处于允许范围内的情况下，存在有误的传感器。于是，例如可以输出警报。于是，例如可以（也自动地）引入用于消除错误的措施，如更换传感器。为了避免错误警报，优选在至少一个检验步骤中验证该比较结果。例如可以规定，首先输出警告，并且只有当在多次探测到（例如三次）偏离允许的相关性或差范围时才输出警报。
已经知道的是，可能出现各种错误。示例性的并且并非唯一的错误以及由此可通过本发明实施方式探测的有误的传感器是偏移错误、冻结错误和/或污染错误（Fouling-Fehler）。当前，偏移错误应理解为，传感器的测量值相对于至少两个冗余传感器中的另外的传感器的测量值的恒定的不精确性。在冗余传感器之间的测量值中的恒定偏差可以解释为传感器的固定的不精确性。冻结当前被表示为传感器信号的“冻住（einfrieren）”。换句话说，有关的传感器信号可能始终显示恒定的（有误的）值，而其他传感器则可以（正确地）显示所测量的过程变量的动态变化过程。污染当前尤其是理解为，其中一个传感器的测量信号的动态行为相对于所述至少两个冗余传感器的另外的传感器的测量信号的时间上的延迟。例如这可能由于传感器的弄脏、例如结壳（Verkrustung）来引起。这种弄脏可能导致传感器的（动态）惰性。
在该方法的第一实施方式中，作为分析信号，使用相应传感器信号与在移动界限上的平均值的所计算的标准偏差。标准偏差是对所测量的数据或传感器信号的测量值的方差、稳定性或动态的（良好的）度量。
为了尤其是探测偏移错误，在该方法的步骤e）中采用每个传感器信号的标准偏差作为分析信号。检验：对于每个传感器信号，当前测量数据点（换言之分析信号）在一界限上的动态的度量是否足够小，也即该过程是否稳定。典型地，传感器信号的稳定性在移动的时间界限（也称移动界限）上被求取。当第一传感器信号的标准偏差和所述另外的传感器信号的标准偏差分别针对相同时间段或时间点具有允许的或者足够的稳定性、也即例如不上升超过相应的极限值，这些数据或测量值对于偏移错误探测是足够静止的（ruhig）。否则，由于例如在飞机的速度中或化学过程中的短期动态而存在如下危险：以错误警报的方式而进行实际上不存在的偏移错误的通知。用于偏移检验的分析信号的移动界限典型地为几分钟。如果两个传感器的测量数据点在移动界限上分别仅仅具有小的动态，则在该方法的步骤f）之后，要么将两个传感器的测量信号（一系列测量数据点）的差，要么仅仅将两个传感器的当前测量数据点的差（也称为偏移值）与最大偏移极限值比较。根据比较结果可以确定：是否存在有误的传感器。如果所述比较得到：所确定的差不处于允许的（预给定）差范围中或者低于差极限值，则可以由该比较结果导出：存在偏移错误。换言之，可以以简单并且可靠的方式根据比较结果来确定是否存在有误的传感器。
在另一实施方式中，根据本发明的方法典型地包括带有下面的步骤的冻结和/污染检验：
在该检验的步骤c）和d）中，生成/计算标准偏差和每个传感器信号关于时间的一阶和/或二阶导数作为各个传感器信号的分析信号。在步骤e）中，求取针对各个检验的合适界限，典型地为检验间隔（也称间隔），在其中，每个传感器信号的所检测的测量数据点具有动态行为。这里，如下数据点被表示为具有动态行为的数据点：这些数据点局部地（相对于相邻数据点）既不稳定、也不通过恒定趋势来表征，也即求取如下检验间隔，在其中相应传感器信号关于在所述检验间隔中的时间的梯度（一阶导数）充分变化。当相应传感器信号的所计算的二阶导数的数值足够大（在极限值之上）时，则这是该情况。这在后面被称为动态行为。如果相反，传感器信号表现出非动态行为，那么新测量数据点被添加到所考虑的检验间隔，直至包含有预给定的最小数量的动态测量数据点。
针对冻结检验于是在步骤f）中采用来自c）和d）的分析信号用于检验并且从第一分析信号（A1）和另外的分析信号（A2）中确定差信号（△A）。优选地，在步骤f）中分别采用传感器信号的标准偏差作为分析信号。为了冻结检验，但是也可以直接采用传感器信号或者其导数来作为分析信号。于是，在确定的差信号和第一分析信号之间确定第一交叉相关性Cov（A1，△A）。在确定的差信号和另外的分析信号之间确定另外的交叉相关性Cov（A2，△A）。然后确定第一交叉相关性和所述另外的交叉相关性的比例。在步骤g）中，将这个比例与允许的相关性范围、尤其是允许的（预给定的）比例范围进行比较。如果交叉相关性以数量级相区别，也即所计算的比例处于预给定的比例范围之外，则存在冻结并且可以确定有误的传感器。如果交叉相关性Cov（A1，△A）的数值小于另外的交叉相关性Cov（A2，△A），那么传感器1涉及冻结，或反之亦然。
针对按照根据本发明的方法的特别的实施方式的污染检验，至少一个相关性的确定（方法的步骤f））包括在第一分析信号和另外的分析信号之间的交叉相关性在不同的时间推移（△T）上的最大化。为此，典型地，在第一分析信号和另外的分析信号之间的协方差
Figure DEST_PATH_IMAGE001
在检验间隔上通过所述另外的分析信号的时间推移A2（△T）来最大化。换言之，在步骤f）中，作为相关性，计算在两个传感器信号之间的延迟时间（也称污染时间）。将污染时间与允许的延迟时间极限值进行比较。如果污染时间处于最大允许极限值之上，则存在有误的传感器。优选，在步骤f）中分别采用传感器信号的标准偏差作为分析信号。为了污染检验，也可以直接采用传感器信号或采用其导数作为分析信号。
至少两个待监控的传感器是冗余传感器。它们例如可以相互直接邻近地布置在化学设施的设备中。例如它们可以直接相互邻接和/或包括共同的壳体等等。按照一种实施方式，这些冗余传感器也可以相互隔有距离地布置。例如第一传感器位于流体管路的开始处，所述另外的传感器处于流体管路的末端。在另外的例子中，在这两个传感器之间的可以是仪器，或者将传感器布置在不同的、依次布置的仪器中。按照另一实施方式，可以确定在第一传感器和另外的传感器之间的结构关系。例如可以在安装这些传感器时（一次性）地进行所述确定。在预处理步骤中，可以根据传感器的结构关系来在时间上处理所提供的传感器信号至少之一。尤其是，可以由此考虑在第一传感器信号和所述另外的传感器信号之间的（已知的）由设施引起的延迟。这能够实现至少两个冗余的传感器的有误传感器的探测，即使当这些传感器不是直接相邻、而是相互隔有距离地布置。
按照一种优选的实施方式，可以根据传感器的结构关系利用一阶的延迟元件在时间上处理所提供的传感器信号的至少之一。附加地或代替地，可以根据传感器的结构关系利用死时间元件在时间上处理所提供的传感器信号至少之一。尤其已知的是，布置在两个冗余传感器之间的方法技术的仪器可以通过一阶延迟元件（PT1）或更高阶延迟元件（PTn）或者通过死时间元件（PTt）来描述。当方法技术的仪器的动态行为涉及死时间元件（PTt）的话，可以通过时间推移来延迟下游的测量信号。
为了改善所述错误探测所基于的数据质量，按照另一实施方式可以规定：在确定第一分析信号和/或所述另外的分析信号之前，在滤波步骤中例如借助常见的低通滤波器对至少一个所检测的传感器信号进行滤波（预处理），使得测量噪声可以从（相应的）传感器信号中被滤除。该滤波步骤可以取消，只要噪声是正态分布。
本发明的另一方面是用于监控至少两个冗余传感器的监控装置，这些传感器尤其是布置在化学设施中。该监控装置包括至少一个接收装置，其被设立用于接收两个冗余传感器其中的第一传感器的第一传感器信号以及接收这两个冗余传感器其中的另外的传感器的至少一个另外的传感器信号。第一传感器信号包括至少一个测量值，以及所述另外的传感器信号包括至少一个测量值。监控装置包括至少一个处理装置，该处理装置被设立用于由第一传感器信号生成第一分析信号以及用于由另外的传感器信号生成至少一个另外的分析信号。该处理装置被设立用于确定在第一传感器的第一分析信号和另外的传感器的分析信号之间的至少一个相关性或者在第一传感器的第一传感器信号和另外的传感器的传感器信号之间的差。该监控装置包括至少一个比较装置，其被设立用于将所述相关性或差与至少一个允许的相关性或差范围或极限进行比较。监控装置包括至少一个评估装置，用于根据比较结果确定是否至少一个传感器是有误的。
监控装置尤其是适合用于执行上面描述的方法。
本发明的又另一方面是化学设施，其包括至少两个冗余传感器和至少一个前面描述的监控装置。
本发明的又另一方面是飞机，其包括至少两个冗余传感器和至少一个前面描述的监控装置。
该方法、设备和设施的特征是可以自由组合的。尤其是，该说明书和/或从属权利要求的特征也在完全或部分地绕开独立权利要求特征的情况下单独或者自由组合地独立具有创造性。
附图说明
现在存在多种可能性，来构型并且改进根据本发明的监控装置、根据本发明的方法和根据本发明的化学设施。为此，一方面参考独立专利权利要求的从属专利权利要求，另一方面参考结合附图对实施例的描述。其中：
图1示出按照本发明的化学设施的实施例的示意性局部视图；
图2示出按照本发明的化学设施的另外的实施例的示意性局部视图；
图2a示出按照本发明的飞机的实施例的示意性局部视图；
图3示出按照本发明的监控装置的实施例的示意性视图；
图4示出按照本发明的方法的实施例的图表；
图5示出具有传感器信号的变化曲线的示例性图表；
图6示出具有分析信号的变化曲线的另一示例性图表；以及
图7示出具有分析信号的变化曲线的另一示例性图表。
下面，对于相同元件使用相同的附图标记。
具体实施方式
图1示出了按照本发明的化学设施100的实施例的示意性局部视图。尤其是，在本实施例中，绘出化学设施100的流体管路106的一部分。可以被冗余传感器102.1、102.2监控的流体流过流体管路106。
当前，在流体管路106中布置有两个冗余传感器102.1、102.2。在当前实施例中，传感器102.1、102.2具有彼此间的间距。在传感器102.1、102.2之间的结构关系可以在探测有误的传感器102.1、102.2时被考虑，如后面解释的一样。但是传感器102.1、102.2也可以直接并排地布置。此外，冗余传感器102.1、102.2被设立用于测量至少一个类似的过程变量。例如，该过程变量可以是流体温度、流体管路106内的压力、流通量、流体的pH值等等。
第一传感器102.1的第一传感器信号可以经由监控装置104的通信连接108来提供。另外的传感器信号可以由另外的传感器102.2经由监控装置104的通信连接108来提供。每个传感器信号可以从多个测量值中构成。监控装置104尤其是被设立用于探测有误的传感器102.1、102.2。在探测到有误的传感器102.1、102.2的情况下，可以将相应的信息经由监控装置104的输出端110输出。
监控装置104可以是计算设备的至少一部分，所述计算设备包括处理器设备、存储器设备等等。
图2示出按照本发明的化学设施200的另外的实施例的示意性局部视图。在该实施例中，与上面的实施例不同，设置有布置在冗余的传感器202.1和202.2之间的化学仪器212。化学仪器212可以被设立用于处理物质或流体。在冗余的传感器202.1、202.2之间的结构关系可以在探测到有误的传感器传感器202.1、202.2的情况下被考虑。第一和另外的传感器传感器202.1、202.2的相应的传感器信号可以被提供给监控装置204。
图2a 示出按照本发明的飞机250的实施例的示意性局部视图。飞机的速度当前通过传感器252.1、252.2来监控。第一传感器252.1的第一传感器信号可以经由监控装置254的通信连接258来提供。另外的传感器信号可以由另外的传感器252.2经由监控装置254的通信连接258来提供。每个传感器信号可以由多个测量值构成。监控装置254尤其是被设立用于探测有误的传感器252.1、252.2。在探测到有误的传感器252.1、252.2时，可以经由监控装置254的输出端260来输出相应的信息。
接着，进一步阐述监控装置104、204、254的实施例。
图3示出按照本发明的监控装置304的实施例的示意性视图。如可以看出的一样，监控装置304当前具有被设立用于接收第一传感器信号的第一接收装置314.1和被设立用于接收另外的传感器信号的另外的接收装置314.2。可以理解为，也可以设置共同的接收装置。
当前，提供处理装置316的两个传感器信号。处理装置316被设立用于，从第一传感器信号中生成第一分析信号并且从另外的传感器信号中生成另外的分析信号。此外，处理装置316被设立用于确定在第一传感器的第一分析信号和另外的传感器的分析信号之间的至少一个相关性或者在第一传感器的第一传感器信号和另外的传感器的传感器信号之间的差。
所述相关性或差可以提供给比较装置318，其被设立用于与至少一个允许的（预给定）的相关性范围或差范围或极限的比较。比较结果可以被提供给评估装置320。评估装置320被设立用于确定“是否至少一个传感器有误”。如果评估装置320确定出“监控的传感器至少之一有误地工作”，则它将其转发给输出装置322，以便例如通过输出端310输出警告和/或警报。
化学设施或飞机的前面描述的监控装置在下面借助图4详细描述。图4示出了按照本发明的方法的实施例的图表。对于下面的实施方案应当注意，这些传感器用索引s标识，传感器的测量值用m标识。
在第一步骤401中，由所述至少两个冗余传感器分别提供传感器信号。尤其是监控装置接收第一传感器的至少一个第一传感器信号和另外的传感器的另外的传感器信号。所述另外的传感器构成对于待研究的第一传感器的参照。第一传感器是反过来是对于所述另外的传感器的参照。因此，可以总是将至少两个传感器共同作为传感器对来研究。对错误的探测于是可以涉及该传感器对。该错误尤其是应解释为相对错误。探测到的错误因此可以要么被解释为其中一个传感器的正错误，要么被解释为所述另外的传感器的负错误。
在可选的下一步骤402中可以考虑在冗余传感器之间的结构关系、尤其是在第一传感器信号和所述另外的传感器信号之间的、由设施引起的延迟。由设施引起的延迟例如可能由第一传感器例如在流体管路的第一端部处的和另外的传感器例如在流体管路的另外的端部处的不同的测量定位导致（参见图1）。另外的例子是，第一传感器布置在化学仪器之前以及另外的传感器布置在化学仪器之后（参见图2）。
优选地，在步骤402中，（粗略地）通过一阶延迟元件（PT1）和/或通过死时间元件（PTt）描述结构关系或由此导致的动态行为。在上述的例子中，利用一阶延迟元件（PT1）或者更高阶的延迟元件（PTn）或者通过死时间元件（PTt）延迟上游的传感器，以便尤其是实现：用同样的时间上适配的过程动态来表征两个传感器的测量。这允许对传感器行为进行更可靠分析。
借助在两个测量位置之间的体积流量测量
Figure 952908DEST_PATH_IMAGE002
，可以计算时间常数Tdelay作为在第一和另外的传感器的这两个测量位置之间的延迟时间。
Figure DEST_PATH_IMAGE003
（1）
其中V是流体导管的已知假定的体积或化学仪器的填充体积等等。
当处于测量位置之间的仪器的动态行为是一阶延迟元件（PT1）时，可以尤其是经由PT1滤波器在时间上延迟上 游的测量信号：
Figure 870048DEST_PATH_IMAGE004
其中
Figure 462835DEST_PATH_IMAGE006
是原始的测量值和
Figure DEST_PATH_IMAGE007
是在所测量的测量值或数据点之间的采样时间以及tk表示当前时间点。
一般地，测量信号的滤波可以如下地用公式表述：
Figure 858044DEST_PATH_IMAGE008
。
当处于测量位置之间的仪器的动态行为是死时间元件（PTt）时，可以优选通过时间推移来延迟下游的测量信号。
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是原始测量值。
应当理解，如果在传感器之间由于基本上相同的测量位置而不考虑结构关系、例如由设施引起的延迟，可以取消步骤402。
在可选的步骤403中，可以对传感器信号滤波以便改善信号质量。例如，可以规定：第一和/或所述另外的传感器信号通过滤波器、例如一阶滤波器PT1被预处理，以便将测量噪声和/或短期动态趋势滤除：
Figure 937995DEST_PATH_IMAGE012
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE013
是在时间点tk相应传感器的测量，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
是经滤波的测量，Tfil是滤波时间，以及Tsamp是测量的采样时间（例如在过程控制系统中或者在单独的分析计算机中）。
一般而言，测量信号的滤波如下地用公式表述：
Figure 760458DEST_PATH_IMAGE016
。
接着可选择的步骤402和403，可以在步骤404中由第一传感器信号生成、尤其是计算出第一分析信号、优选为标准偏差，以及由另外的传感器信号生成、尤其是计算出另外的分析信号、优选标准偏差。如已经描述地，可以在步骤402和403中预处理传感器信号。例如于是可以在步骤404中，在移动界限上计算经滤波的传感器信号的标准偏差
Figure 135813DEST_PATH_IMAGE018
或者
Figure 334713DEST_PATH_IMAGE020
：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
其中
Figure 3592DEST_PATH_IMAGE022
是平均值，其可以如下地被计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
。
移动界限尤其是考虑从当前时间点起最后n个数据点的数据点或测量值。如名称已经表示的那样，移动界限随着时间流逝尤其是实时地一起移动。如果新的测量值可用，则最后的数据点从该界限脱出，剩余的数据点向后推移一个时间步长并且带有新测量值的当前数据点加入。一般地，分析信号（（7）和（8））的计算可以如下地用公式来表达：
Figure 262535DEST_PATH_IMAGE024
。
在步骤404中尤其是可以生成分析信号，其特别是适于作为探测偏移错误和/或冻结错误的初始点。尤其是知道，为了可靠地探测偏移错误和/或冻结错误需要具有比在探测污染错误的情况下更少的数据值的分析信号。为了下面描述的偏移和冻结计算，可以在相对短的界限n上评估分析信号x（tk）。于是可以及时地在出现可能的偏移错误和冻结错误时进行传感器的监控，而污染错误的监控则可能要求更大的界限并且污染错误因此仅仅可以延迟地被探测到。当该过程短期稳定时，针对偏移计算这可以尤其是足够的。以比较短的界限基于分析信号进行的冻结计算也足够鲁棒性地起作用。为了鲁棒性的污染计算，长期的动态趋势是更重要的，从而这里可以在步骤422中在较长的界限n上确定单独的分析信号x（tk），如后面描述地一样。
为了探测偏移错误，可以在可选的步骤406中考虑至少一个由设施引起的过程偏差。尤其是可以确定如下校正值
Figure 16865DEST_PATH_IMAGE026
，其考虑至少一个由设施引起的过程偏差。尤其是当在所述另外的传感器上的测量m2的过程值由设施引起地不同于在上游的第一传感器上的测量m1的过程值时，那么可能需要校正值
Figure DEST_PATH_IMAGE027
。该校正值可以是已知的并且尤其是预给定的。
在下一可选步骤408中可以检验：用于偏移检验的（分析信号的）分析数据是否足够静止。每个化学设施经历（连贯的）动态变化，所述动态变化例如可能通过干扰或额定值改变而引起。换言之，化学设施并不连续地稳定运行。即使传感器相邻地布置，待研究的传感器并不精确地处于该化学设施的同一位置上。这导致在通过两个传感器检测的物理变量之间的、由设施引起的时间延迟。例如基于干扰或额定值变化的短期动态变化不能事先被预测并且因此也不能根据步骤402或以类似方式被滤除。但是，它们在偏移探测时要考虑，防止错误探测。换言之，目标是，如下动态变化的出现并不被评价为在这两个传感器之间的偏移，所述动态变化导致在冗余传感器的位置上的短暂相互偏差的物理值。因此，针对特别可靠的偏移错误探测优选地，在步骤408中检验：第一分析信号和所述另外的分析信号是否足够稳定，也即在设施中的动态变化是否比较小。
如已经描述地，以标准偏差形式的分析信号是对于数据的方差（Streuung）的度量或者对于数据的、也即相应传感器信号的稳定性的度量。为了保证在偏移错误的进一步确定时仅仅使用足够稳定的分析信号，可以将第一分析信号
Figure 753876DEST_PATH_IMAGE028
和另外的分析信号
Figure DEST_PATH_IMAGE029
与至少一个（预给定的）极限值
Figure DEST_PATH_IMAGE031
进行比较。可以在步骤408中执行下面的比较：
Figure 887049DEST_PATH_IMAGE032
如果（10）的比较结果是正面的，则可以继续进行步骤410。尤其是，于是可以根据分析信号来确定在传感器信号之间的差（=平均偏差
Figure DEST_PATH_IMAGE033
）。在（10）的比较结果为负面的时，尤其是可以一直中断该过程，直至所述检验得出足够正面的结果。
在步骤410中，可以确定传感器信号的测量值m的平均偏差
Figure 379210DEST_PATH_IMAGE033
，尤其是平均偏差
Figure 620835DEST_PATH_IMAGE033
的数值。在此，可以考虑在步骤406中所确定的校正值
Figure 895959DEST_PATH_IMAGE034
。优选地，可以在步骤412中执行所述处理装置的下面的计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE035
。
比较装置可以在步骤412中将在步骤410中确定的平均偏差
Figure 539430DEST_PATH_IMAGE033
、尤其是平均偏差
Figure 389443DEST_PATH_IMAGE033
的数值与允许的偏差进行比较。优选，偏差
Figure 118365DEST_PATH_IMAGE033
可以事先被缩放到传感器的测量范围（Messbereich）。可以执行下面的比较运算：
Figure 197179DEST_PATH_IMAGE036
。
尤其是按照（12）来检验，平均偏差
Figure 695157DEST_PATH_IMAGE033
是否处于允许的范围内，也即（预给定的）极限值
Figure 325858DEST_PATH_IMAGE038
是否没有被超过。根据比较结果尤其是由评估装置来确定：是否存在有误的传感器。如果极限值
Figure 276496DEST_PATH_IMAGE038
被超过，也即在传感器信号之间的偏差因此处于不允许的范围中，那么这两个冗余传感器之一具有错误、尤其是偏移错误。
在下一步骤414中，在这样的比较结果的情况下输出警告和/或警报。例如可以规定：为了避免错误警报，首先仅仅输出警告。如果该警告在
Figure DEST_PATH_IMAGE039
个彼此相继的采样步骤上重复（其中所述过程还应当在各个采样步骤上是稳定的（10）），则进行关于传感器对的错误行为的警报。
图5示出具有第一传感器信号532和另外的传感器信号534的示例性变化曲线的图表。用附图标记536表示时间点，从该时间点起出现偏移错误。可以理解为，所示的变化曲线是示意性变化曲线。
如已经描述地，可以附加地或代替地规定：通过该方法来探测传感器的冻结错误，其方式是，根据在步骤404中生成的分析信号来以如下面讲述的方式确定相关性。尤其是，可以进行关于这两个分析信号的交叉相关性的评估的冻结计算。
在步骤416中，可以从第一分析信号
Figure 159002DEST_PATH_IMAGE040
和所述另外的分析信号
Figure DEST_PATH_IMAGE041
中确定差信号
Figure 324535DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
。
如已经描述地，冻结当前应被理解为，传感器的传感器信号“冻结”在恒定的值上并且从而其标准偏差也即分析信号变成零。
于是可以在步骤416中，可以在差信号
Figure 267083DEST_PATH_IMAGE042
和第一传感器的分析信号
Figure 705018DEST_PATH_IMAGE040
以及差信号
Figure 187952DEST_PATH_IMAGE042
和另外的传感器的分析信号
Figure 660521DEST_PATH_IMAGE041
之间分析交叉相关性。例如，为了在带有长度
Figure 773971DEST_PATH_IMAGE044
的间隔p上的分析，可以收集相应的分析信号（9）（例如1000个测量值）。当间隔p被分析信号的数据点填充时，计算在差信号
Figure 699202DEST_PATH_IMAGE042
和分析信号
Figure 235094DEST_PATH_IMAGE040
之间的交叉相关性。这相应于在分析信号
Figure DEST_PATH_IMAGE045
和差信号
Figure 296591DEST_PATH_IMAGE046
之间的协方差
Figure DEST_PATH_IMAGE047
：
Figure 846521DEST_PATH_IMAGE048
。
以相应的方式，可以计算在差信号
Figure 259048DEST_PATH_IMAGE042
和分析信号
Figure DEST_PATH_IMAGE049
之间的交叉相关性。这相应于在分析信号
Figure 896834DEST_PATH_IMAGE050
和差信号
Figure 78416DEST_PATH_IMAGE046
之间的协方差
Figure DEST_PATH_IMAGE051
：
Figure 268089DEST_PATH_IMAGE052
。
下面描述用于确定协方差的详细的可能性。在差信号
Figure 230229DEST_PATH_IMAGE042
和分析信号
Figure 796340DEST_PATH_IMAGE040
之间的协方差可以如下地来计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE054A
。
相应地，在差信号
Figure 489487DEST_PATH_IMAGE042
和分析信号
Figure 663111DEST_PATH_IMAGE041
之间的交叉相关性可以被计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE056A
。
为了这些计算而计算第一分析信号
Figure DEST_PATH_IMAGE057
的均值
Figure 112547DEST_PATH_IMAGE058
Figure DEST_PATH_IMAGE060A
另外的分析信号
Figure 793933DEST_PATH_IMAGE041
的均值
Figure DEST_PATH_IMAGE061
Figure DEST_PATH_IMAGE063
以及差信号
Figure 746845DEST_PATH_IMAGE042
的均值
Figure 356949DEST_PATH_IMAGE064
Figure 965785DEST_PATH_IMAGE066
一旦当前间隔以
Figure 139277DEST_PATH_IMAGE068
个数据或测量值来填充，就可以实施该计算。当间隔和冻结计算结束时，可以收集下一个间隔的（当前时间点）的当前数据，直到又存在
Figure DEST_PATH_IMAGE069
个数据。
接着，在步骤416中确定这两个交叉相关性
Figure DEST_PATH_IMAGE071
和
Figure 212276DEST_PATH_IMAGE072
的比例作为相关性。可以在比较步骤418中，将该比例与允许的（预给定的）比例范围进行比较。例如可以预给定极限值
Figure 180232DEST_PATH_IMAGE074
（例如
Figure DEST_PATH_IMAGE075
=1000）。如果该比例处于允许的比例范围之内时，不存在错误。否则，可以推导出有误的传感器。当存在错误时，尤其是可以如下地识别故障传感器。当
Figure 276364DEST_PATH_IMAGE076
，则该比例于是处于另外的不允许的子范围中。所述另外的传感器是故障的（冻结的）。当
Figure DEST_PATH_IMAGE077
时，则该比例于是处于第一个不允许的子范围中。该第一传感器是故障的（冻结的）。
在该情况下，在步骤420中，输出警告和/或警报。例如可以规定：为了避免错误警报，首先仅仅输出警告。尤其是当（21）或（22）被满足时，可以输出针对相应传感器的警告。如果该警告在（预给定的）
Figure 299552DEST_PATH_IMAGE078
个彼此相继的间隔上重复，则可以进行关于所识别的传感器的错误行为的警报。
图6示出具有第一示例性分析信号638、另外的示例性分析信号640和由这些信号638、640得到的差信号642的图表。用附图标记644表示时间点，从该时间点起所述另外的传感器被冻结，所得到的分析信号因此得出0。如可以看出地，所述另外的信号的分析信号与这些分析信号的差信号相关。由此可以导出：第一传感器是冻结的。可以理解为，所示的变化曲线是示意性的变化曲线。
如已经描述地，可以附加地或代替地规定：通过该方法探测传感器的污染错误。污染错误的探测同样可以经由对两个分析信号的交叉相关性的评估来进行。它们可以基于在分析信号之间的协方差的最大化。两个冗余传感器的前面描述的分析信号可以在长度为
Figure DEST_PATH_IMAGE079
的间隔q上存储。尤其是，间隔q以数据来被扩展出
Figure DEST_PATH_IMAGE081
。
Figure DEST_PATH_IMAGE083
当前表示下面介绍的污染计算的搜索空间。
Figure 227057DEST_PATH_IMAGE084
当前表示间隔q的实际核心的长度。只要间隔q用数据来填充，就可以执行污染分析。对于污染计算重要的是，在间隔q中存在有说服力的数据组，其特征在于在数据中的足够的动态。因此，间隔
Figure 365914DEST_PATH_IMAGE084
的核心必须被选择得足够长，使得如下时间间隔可以被跨过，在所述时间间隔中该过程为稳定的。该间隔的核心的长度
Figure 949342DEST_PATH_IMAGE084
可以选择为恒定的。代替地，该长度
Figure 199058DEST_PATH_IMAGE084
也可以保持可变。这里，可以通过在步骤424中能够执行的可选计算来这样计算该长度，即这些数据通过足够的动态来激发，以便能够实现更可靠的污染错误探测。
尤其是，可以在生成第一分析信号和另外的分析信号之后在步骤422中执行下面的确定：
所述确定的目标尤其是，在这两个分析信号中，具有足够的动态的数据点分别地处于该间隔中。动态的测量数据点这里通过与其相邻测量数据点相比较而言的动态行为被表征，也即，在所观察的数据点处关于时间的一阶导数不是恒定的，过程值或测量值于是不以恒定的斜率上升（或下降）或稳定。二阶导数是如下度量：在所观察的数据点处该一阶导数关于时间是恒定的。
在步骤424中的用于间隔长度计算的确定尤其是研究数据点或测量值关于时间的二阶导数。这里，使用（6）经滤波的测量值
Figure DEST_PATH_IMAGE085
的信号。
针对时间点tk的数据点mf,k可以借助在时间点tk-1的相邻的数据点mf,k-1和在时间点tk-2的数据点mf,k-2来计算带有采样时间Tsamp的二阶导数
Figure 997381DEST_PATH_IMAGE086
：
Figure DEST_PATH_IMAGE087
。
满足针对非动态行为的条件例如:
Figure 369456DEST_PATH_IMAGE088
的数据点可以被收集在数据集合
Figure DEST_PATH_IMAGE089
中。
Figure 440181DEST_PATH_IMAGE090
是小的（可预给定的）正容差，其当前用作对动态行为的度量。
Figure DEST_PATH_IMAGE091
在间隔q中的
Figure DEST_PATH_IMAGE093
个数据点不是特别适用于污染探测。足够动态的、于是不满足条件（24）的数据被收集在数据集合
Figure DEST_PATH_IMAGE095
中：
Figure 867489DEST_PATH_IMAGE096
。
当在间隔q中的探测到非动态数据点时，间隔q的核心的长度
Figure DEST_PATH_IMAGE097
可以这样增大，使得至少
Figure 520318DEST_PATH_IMAGE098
个动态数据点的（预给定的）动态条件在针对至少一个传感器的间隔q中被包括。优选地，针对这两个传感器的动态条件如在公式（27）中提及地那样被要求。
Figure DEST_PATH_IMAGE099
索引s这里代表第一传感器或所述另外的传感器。换言之，优选地针对这两个传感器而言足够动态的数据点或测量值在间隔q中必须存在。
在步骤426中于是可以由处理装置对在两个传感器之间的交叉相关性进行最大化，其方式是，第一传感器的第一分析信号相对所述另外的传感器的另外的分析信号被推移，使得这两个分析信号一致。
尤其是，可以实现交叉相关性的最大化，其方式是，根据所述另外的分析信号的推移在间隔q上对在第一分析信号和另外的分析信号之间的协方差及进行最大化。可以经z个时间步长来朝负方向或正方向进行所述另外的分析信号的推移。在间隔q中，协方差
Figure DEST_PATH_IMAGE101
可以借助于作为自由度的z被最大化，其中z是所述另外的分析信号的被推移的时间步长的数量。所述推移z可以以
Figure 978DEST_PATH_IMAGE102
来限制。在间隔q中，协方差
Figure 293419DEST_PATH_IMAGE101
借助于分析信号来计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE104AA
。
尤其是，针对第一分析信号x1和所述另外的分析信号的最大化可以如下地进行：
Figure DEST_PATH_IMAGE106A
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE108A
以及
Figure DEST_PATH_IMAGE110AA
。
从执行的推移z、也即数据点的数量z和采样时间Tsample可以确定污染时间
Figure DEST_PATH_IMAGE111
作为相关性条件，其中所述另外的分析信号x2被推移了所述z个数据点。例如，污染时间
Figure 467960DEST_PATH_IMAGE111
可以如下地来计算：
Figure 162247DEST_PATH_IMAGE112
。
在比较步骤428中，可以将该相关性条件与允许的污染时间范围进行比较。
Figure DEST_PATH_IMAGE113
根据比较结果确定：是否存在有误的传感器。如果极限值
Figure 125393DEST_PATH_IMAGE114
被超过，相关性条件于是处于不允许的范围中，则这两个冗余传感器之一具有错误、尤其是污染错误。
在下一步骤430中，可以输出警告和/或警报。例如可以规定，为了避免错误警报首先仅仅输出警告。如果该警告在（可预给定的）
Figure DEST_PATH_IMAGE115
个彼此相继的间隔上重复的话，则可以进行关于传感器对的错误行为的警报。
图7示出具有第一分析信号746、另外的分析信号750、和被推移了752的分析信号748的示例性图表。752这里是由计算得到的时间常数，其被表示为污染时间。可以理解为，所示的变化曲线是示意性变化曲线。用附图标记754表示搜索空间。

Claims (15)

1.一种计算机实现的、用于监控至少两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）的方法，所述方法包括：
a）提供两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）其中的第一传感器（102.1、202.1、252.1）的第一传感器信号，其中所述第一传感器信号包括至少一个测量值，
b）提供所述两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；251.1、252.2）其中的另外的传感器（102.2、202.2、252.2）的至少一个另外的传感器信号，其中所述另外的传感器信号包括至少一个另外的测量值，
c）由所述第一传感器信号生成至少一个第一分析信号，其中生成所述第一传感器信号的二阶导数作为所述第一分析信号，
d）由所述另外的传感器信号生成至少一个另外的分析信号，其中生成所述另外的传感器信号的二阶导数作为所述另外的分析信号，
e）通过比较来自c）和d）的所述分析信号与极限度量而从a）、b）中选择针对所述传感器信号的时间界限，其中所述极限度量是针对所述传感器信号的方差、稳定性或动态的预定义的，其中求取在其中存在最小数量的数据点的所述时间界限，其中所述数据点通过二阶时间导数来表征，其中所述二阶时间导数的数值处于所述二阶导数的预给定的动态极限值之上，
f）确定在所述第一传感器的所述第一分析信号和所述另外的传感器的所述分析信号之间的至少一个相关性或者在第一传感器的第一传感器信号和所述另外的传感器的传感器信号之间的差，
g）将所述相关性与至少一个允许的相关性范围进行比较或将差与允许的差范围进行比较，以及
h）根据g）的比较结果来确定所述两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）其中是否至少一个传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）有误，
i）输出根据h）的所述确定。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
-在步骤c）中生成所述第一传感器信号的标准偏差，以及
-在步骤d）中生成所述另外的传感器信号的标准偏差，以及
-在步骤e）中所述界限是移动界限，在其中所述第一传感器信号的所述标准偏差和所述另外的传感器信号的所述标准偏差分别针对相同的时间段或者针对相同的时间点不超过预给定的稳定性极限，在步骤f）中，确定在所述第一传感器信号的所述至少一个测量值和所述另外的传感器信号的所述至少一个测量值之间的平均偏差，以及在步骤g）中将所述平均偏差与允许的平均偏差进行比较。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
-在步骤c）中附加地生成所述第一传感器信号的标准偏差，以及
-在步骤d）中附加地生成所述另外的传感器信号的标准偏差，以及
在步骤f）中
确定所述第一传感器信号的所述标准偏差和所述另外的传感器信号的所述标准偏差的差信号，然后
-确定在所确定的所述差信号和所述第一传感器信号的所述标准偏差之间的第一交叉相关性，以及
-确定在所确定的所述差信号和所述另外的传感器信号的所述标准偏差之间的另外的交叉相关性，
-确定所述第一交叉相关性和所述另外的交叉相关性的比例，以及
-在步骤g）中将所确定的所述比例与允许的比例范围进行比较。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，当所计算的所述比例处于所述允许的比例范围之外时，对有误的传感器和相应的通知进行输出，其中所述有误的传感器是具有较小的所述交叉相关性的数值的传感器。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
-在步骤c）中生成所述第一传感器信号的标准偏差作为所述第一传感器信号的另外的分析信号，以及
-在步骤d）中生成所述另外的传感器信号的标准偏差作为所述另外的传感器信号的另外的分析信号，以及
-在步骤f）中对相关性的所述确定包括：在所述第一传感器信号的所述标准偏差和所述另外的传感器信号的所述标准偏差之间的交叉相关性的最大化。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，最大化所述交叉相关性，其方式是，经不同的时间推移来最大化在所述第一传感器信号的所述标准偏差和所述另外的传感器信号的所述标准偏差之间的协方差。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，
-由所进行的所述时间推移中确定污染时间作为相关性，
-将所述污染时间与允许的污染时间范围进行比较，以及
-根据比较结果确定：是否存在有误的传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）。
8.如前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，
-确定在所述第一传感器（102.1、102.2、252.1）和所述另外的传感器（102.2、202.2、252.2）之间的空间间距，以及
-根据在所述传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）之间的体积流量测量和所述空间间距来在时间上处理所提供的所述传感器信号其中至少之一。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，
-根据在所述第一传感器（102.1、202.1、252.1）和所述另外的传感器（102.2、202.2、252.2）之间的所述空间间距利用至少一阶的延迟元件来在时间上处理所提供的所述传感器信号之一，和/或
-根据在所述传感器（102.1、202.1、252.1）和所述另外的传感器（102.2、202.2、252.2）之间的所述体积流量测量和所述空间间距利用死时间元件来在时间上处理所提供的所述传感器信号之一。
10.如权利要求1至7之一所述的方法，其特征在于，在确定所述第一分析信号和/或所述另外的分析信号之前在滤波步骤中对所检测的所述传感器信号其中至少之一进行滤波，使得至少将测量噪声从所述传感器信号中滤除。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器被布置在化学设施（100,200）或在飞机（250）中。
12.一种用于监控至少两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）的监控装置（104,204,254,304），所述监控装置包括：
-至少一个接收装置（314.1、314.2），所述接收装置被设立用于，接收所述两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）其中的第一传感器（102.1、202.1、252.1）的第一传感器信号并且接收所述两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）其中的另外的传感器（102.2、202.2、252.2）的至少一个另外的传感器信号，
-其中，所述第一传感器信号包括至少一个测量值，以及所述另外的传感器信号包括至少一个测量值，
-至少一个处理装置（316），所述处理装置被设立用于，由所述第一传感器信号生成第一分析信号以及用于由所述另外的传感器信号生成至少一个另外的分析信号，
-其中所述处理装置（316）被设立用于，根据按照权利要求1所述的方法至少根据所述第一分析信号和所述另外的分析信号来在所述第一传感器信号和所述另外的传感器信号之间确定至少一个相关性，
-至少一个比较装置（318），所述比较装置被设立用于，将所述相关性与至少一个允许的相关性范围进行比较，以及
-至少一个评估装置（320），所述评估装置被设立用于，根据比较结果来确定是否至少一个传感器（102.1、102.2；202.1、202.2；252.1、252.2）是有误的。
13.根据权利要求12所述的监控装置（104,204,254,304），其特征在于，所述传感器被布置在化学设施（100,200）或者在飞机（250）中。
14.一种化学设施（100,200），所述化学设施包括：
-至少两个冗余传感器（102.1、102.2；202.1、202.2）以及
-至少一个根据权利要求12所述的监控装置（104、204、304）。
15.一种飞机（250），所述飞机包括：
-至少两个冗余传感器（252.1、252.2），以及
-至少一个如权利要求12所述的监控装置（254,304）。
CN201680074083.6A 2015-12-18 2016-12-16 用于监控至少两个冗余传感器的方法 Active CN108369109B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15200994 2015-12-18
EP15200994.0 2015-12-18
PCT/EP2016/081406 WO2017103093A1 (de) 2015-12-18 2016-12-16 Verfahren zum überwachen von mindestens zwei redundanten sensoren

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108369109A CN108369109A (zh) 2018-08-03
CN108369109B true CN108369109B (zh) 2021-02-12

Family

ID=55068786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680074083.6A Active CN108369109B (zh) 2015-12-18 2016-12-16 用于监控至少两个冗余传感器的方法

Country Status (8)

Country Link
US (2) US11262214B2 (zh)
EP (1) EP3390967B1 (zh)
JP (1) JP2019505888A (zh)
CN (1) CN108369109B (zh)
AU (1) AU2016369392B2 (zh)
CA (1) CA3008708A1 (zh)
ES (1) ES2752648T3 (zh)
WO (1) WO2017103093A1 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10819719B2 (en) * 2016-10-11 2020-10-27 General Electric Company Systems and methods for protecting a physical asset against a threat
BR112021018695A2 (pt) * 2019-04-25 2021-11-23 Abb Schweiz Ag Método e sistema para contagem de produção em indústrias de processo usando inteligência artificial
DE102019209293A1 (de) 2019-06-26 2020-12-31 Infineon Technologies Ag Erzeugung eines Ausgangssignalwerts aus Sensorsignalwerten von zumindest drei redundanten Sensoren
DE102019219820A1 (de) * 2019-12-17 2021-06-17 Robert Bosch Gmbh Verfahren, Computerprogramm, elektronisches Speichermedium und Vorrichtung zur Überwachung eines Sensorsystems.
JPWO2021177306A1 (zh) * 2020-03-06 2021-09-10
DE102021132005A1 (de) * 2021-12-06 2023-06-07 Trumpf Laser Gmbh Steuerungsverfahren und Steuerungseinrichtung für eine Laserbearbeitungsmaschine
CN116714634A (zh) * 2023-08-10 2023-09-08 北京城建智控科技股份有限公司 一种全电子联锁动态冗余监测方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1984000071A1 (en) * 1982-06-16 1984-01-05 Boeing Co Autopilot flight director system
DE10242128A1 (de) * 2002-09-11 2004-03-25 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung einer redundanten Sensoranordnung
DE102004044335A1 (de) * 2004-09-09 2006-04-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen von redundanten Sensorsignalen
DE102011113316A1 (de) * 2011-09-14 2012-03-22 Daimler Ag Verfahren zur Analyse von Sensordaten
CN102785253A (zh) * 2011-04-06 2012-11-21 发那科株式会社 具有机器人的异常检测功能的机器人系统及其控制方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01163614A (ja) * 1987-12-21 1989-06-27 Yamatake Honeywell Co Ltd センサ信号処理方法
US7530257B2 (en) * 2002-09-27 2009-05-12 Honeywell International Inc. Phased micro analyzer VIII
JP3897740B2 (ja) * 2003-07-23 2007-03-28 トヨタ自動車株式会社 車両の自動誘導装置及び車両位置推定装置
US7451003B2 (en) * 2004-03-04 2008-11-11 Falconeer Technologies Llc Method and system of monitoring, sensor validation and predictive fault analysis
US20070241930A1 (en) * 2006-04-18 2007-10-18 Zeewaves Automatic Meter-Reading Interface for Fluid Sensing Meters
WO2012050474A1 (en) * 2010-10-11 2012-04-19 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for detecting shifts in redundant sensor signals
CN102116755B (zh) * 2011-02-28 2012-12-05 天津大学 基于多截面阻抗式长腰内锥及相关测速的多相流测量方法
US9026241B2 (en) * 2012-02-24 2015-05-05 Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd. Closed loop control for reliability
FR3017705B1 (fr) * 2014-02-18 2017-07-07 Airbus Operations Sas Procede de fusion de donnees de capteurs.
WO2017058772A1 (en) * 2015-09-28 2017-04-06 Thomas Johnson Circuit loops to control fluids

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1984000071A1 (en) * 1982-06-16 1984-01-05 Boeing Co Autopilot flight director system
DE10242128A1 (de) * 2002-09-11 2004-03-25 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung einer redundanten Sensoranordnung
DE102004044335A1 (de) * 2004-09-09 2006-04-06 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen von redundanten Sensorsignalen
CN102785253A (zh) * 2011-04-06 2012-11-21 发那科株式会社 具有机器人的异常检测功能的机器人系统及其控制方法
DE102011113316A1 (de) * 2011-09-14 2012-03-22 Daimler Ag Verfahren zur Analyse von Sensordaten

Also Published As

Publication number Publication date
EP3390967B1 (de) 2019-08-21
US20180372506A1 (en) 2018-12-27
ES2752648T3 (es) 2020-04-06
US20220099460A1 (en) 2022-03-31
US11262214B2 (en) 2022-03-01
WO2017103093A1 (de) 2017-06-22
CA3008708A1 (en) 2017-06-22
CN108369109A (zh) 2018-08-03
AU2016369392A1 (en) 2018-06-14
EP3390967A1 (de) 2018-10-24
JP2019505888A (ja) 2019-02-28
AU2016369392B2 (en) 2021-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108369109B (zh) 用于监控至少两个冗余传感器的方法
US7415328B2 (en) Hybrid model based fault detection and isolation system
US7233884B2 (en) Methodology for temporal fault event isolation and identification
EP3130976B1 (en) Failure detection device
EP3580623B1 (en) Method for detection and isolation of faulty sensors
EP3229093B1 (en) Abnormality diagnosing method and abnormality diagnosing system
Chen et al. Status self-validation of sensor arrays using gray forecasting model and bootstrap method
RU2733006C1 (ru) Мониторинговое устройство и способ мониторинга системы
Lu et al. Double-model adaptive fault detection and diagnosis applied to real flight data
US11472568B2 (en) Prognostic monitoring of complementary air data system sensors
JP5164954B2 (ja) 機器診断方法及び機器診断装置
CN110582626B (zh) 用由磨损因子校正的异常检测来监视涡轮机的系统和方法
CN103797347A (zh) 用于监视涡轮喷气发动机引擎的测量链的系统
US11422024B2 (en) Method for detecting a defect in a vibration sensor, associated device and computer program
WO2016114736A1 (en) A real-time data verification and data reconciliation system for petroleum refineries
US20170073064A1 (en) Rotor system structural fault estimation
EP3190519B1 (en) Monitoring device and monitoring method thereof, monitoring system, and recording medium in which computer program is stored
CN113678107B (zh) 检测和定位采集系统中故障的方法和计算装置
KR20220085866A (ko) 기체 센서의 이상 감지 장치 및 방법
US20170159486A1 (en) Method for Validation of an Investigated Sensor and Corresponding Machine
JP4786670B2 (ja) 計測器ドリフト検知装置
RU2705929C1 (ru) Способ диагностики измерительного канала
JPS5994075A (ja) プロセス信号異常検出装置
JPH02187626A (ja) プラント異常診断システム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant