CN117129203A - 可疑控制阀性能检测 - Google Patents

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Abstract

本文描述了用于在过程工厂中检测节流控制阀(本文也称之为“阀”)的可疑性能的技术。对于N个时间段中的每个时间段，计算设备确定和分析与阀相关的过程参数的过程参数值，以确定该时间段的阀的状态。计算设备对N个时间段内的阀状态进行比较，以确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀是否正运行良好。响应于确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀未运行良好，计算设备确定阀被怀疑性能不佳，并且向用户界面提供可疑阀的指示以向用户显示。

Description

可疑控制阀性能检测
技术领域
本公开涉及过程控制系统，更具体地，涉及用于检测过程控制系统中的节流控制阀(本文也称为“阀”)的可疑性能的技术。
背景技术
分布式过程控制系统(如在化学、石油、制药、纸制品加工或其它过程工厂中使用的那些分布式过程控制系统)通常包括一个或多个过程控制器，这些过程控制器经由模拟、数字或组合的模拟/数字总线或者无线通信链路或网络通信地耦合到一个或多个现场设备。现场设备(其可以是例如阀、阀定位器、开关和变送器(例如，温度、压力、液位和流速传感器)位于过程环境内，并且通常执行物理或过程控制功能，诸如调节阀的位置、测量过程参数(诸如压力、温度等)以控制在过程工厂或系统内执行的一个或多个过程。智能现场设备(诸如符合公知的Fieldbus协议的现场设备)还可以执行控制计算、报警功能以及通常在控制器内实现的其它控制功能。通常也位于工厂环境中的过程控制器接收指示由现场设备进行的过程测量的信号和/或与现场设备有关的其它信息，并且执行控制器应用，该控制器应用运行例如不同的控制模块(这些控制模块进行过程控制决策、基于接收到的信息生成控制信号以及与在现场设备(诸如和/>Fieldbus现场设备)中执行的控制模块或块进行协调)。控制器中的控制模块通过通信线路或链路将控制信号发送到现场设备，从而控制过程工厂或系统的至少一部分的操作。
来自现场设备和控制器的信息通常通过数据高速通道而可用于一个或多个其它硬件设备，例如操作员工作站、个人计算机或计算设备、数据历史库、报告生成器、集中式数据库或其它集中式管理计算设备，这些硬件设备通常放置在控制室内或其它远离较苛刻的工厂环境的位置。这些硬件设备中的每一个通常集中在整个过程工厂或整个过程工厂的一部分。这些硬件设备运行应用，该应用例如可以使操作员能够执行关于控制过程和/或操作过程工厂的功能，诸如改变过程控制例程的设置、修改控制器内的控制模块或现场设备的操作、查看过程的当前状态、查看由现场设备和控制器生成的警报、出于培训人员或测试过程控制软件的目的模拟过程的操作、保持和更新配置数据库等。由硬件设备、控制器和现场设备使用的数据高速通道可以包括有线通信路径、无线通信路径、或有线和无线通信路径的组合。
作为示例，由艾默生自动化解决方案公司出售的DeltaVTM控制系统包括存储在位于过程工厂内的不同场所的不同设备内并由这些设备执行的多个应用。驻留在一个或多个工作站或计算设备中的配置应用使用户能够创建或改变过程控制模块，并且经由数据高速通道将这些过程控制模块下载到专用分布式控制器。通常，这些控制模块由通信地互连的功能块构成，这些功能块是基于到其的输入执行控制方案内的功能并且向控制方案内的其它功能块提供输出的面向对象编程协议中的对象。配置应用还可以允许配置设计者创建或改变由查看应用使用的操作员界面来向操作员显示数据，并且使操作员能够在过程控制例程内改变诸如设定点之类的设置。每个专用控制器以及在某些情况下一个或多个现场设备存储并执行运行向其分配和下载的控制模块以执行实际的过程控制功能的相应控制器应用。可以在一个或多个操作员工作站上(或在与操作员工作站和数据高速通道通信连接的一个或多个远程计算设备上)执行的查看应用经由数据高速通道接收来自控制器应用的数据，并且使用用户界面将该数据显示给过程控制系统设计者、操作员或用户，并且可以提供诸如操作员视图、工程师视图、技术人员视图等的多个不同视图中的任何一个。数据历史库应用通常存储在数据历史库设备中并且由其执行，其中数据历史库设备收集并存储跨数据高速通道提供的部分或全部数据，同时配置数据库应用可以在附接到数据高速通道的又一个计算机中运行以存储当前过程控制例程配置和与其相关联的数据。或者，配置数据库可以与配置应用位于相同的工作站中。
例如，过程工厂在从控制炼油厂的过程流体到保持罐区的液位的各种应用中使用阀。阀(通常是自动化的)被用于通过与可变孔或可变通道类似地运作来管理这种流体流动或压降。通过控制内部阀部件(如阀塞)的位置，产品的通过量或由阀体产生的压差可以被精确地调节。图2示出了一种典型的比例-积分-微分(PID)控制回路。如图2所示，在该PID控制回路中，控制器具有设定值并生成且传输控制器输出(OUT)到控制阀，该控制阀以使过程变量(PV)达到设定点的值的方式来改变过程。该阀根据控制器的输出打开或关闭，且过程参数值根据阀的行程进行调整。然后，调整后的过程参数值经由变送器反馈给控制器，并且控制器相应地继续对输出进行调整。
在某些情况下，阀可能由于死区、分辨率、空转、内摩擦、可变流量增益、可变响应时间等无法正确地响应控制输出信号。这可能导致性能下降，造成劣质的产品、增加的能耗、生产能力降低等。因此，在一些过程控制系统中，控制阀的性能状态(本文也称为“状态”)被监控以确保过程工厂的一致性、经济性和安全性。然而，常规的阀监控系统并不准确且会产生过多的假警报。
发明内容
参考图2，注意到负载的变化、L的变化、过程上的变化可能改变过程参数与阀位置之间的关系，这会导致不良阀性能的错误指示。为了准确地检测过程工厂中被怀疑为执行不佳的阀，诸如操作员工作站或便携式用户接口设备之类的计算设备使用移动时间窗在N个窗口或时间段内分析阀性能。例如，N个窗口中的每个窗口可具有30分钟的时段并且N可以是10个窗口。在这一场景中，过程可持续5小时。对于每个时间段，计算设备分析与阀相关的过程参数的过程参数值，以确定特定时间段的阀的状态。在一些实施方式中，阀状态可能是良好的、可疑的、或者指示应当忽略该时间段的阀状态的另一状态，诸如设定点变化。随后，在阀按照要求执行低于N个时间段的阈值部分(例如，20％)、或在没有忽略阀状态的情况下低于N个时间段的子集的阈值部分时，计算设备检测到被怀疑为执行不佳的阀(本文也称之为“可疑阀”)。
通过使用移动时间窗并且使用N个时间段内的多个阀状态来检测可疑阀，可以大大减少错误检测的数量或错误警报率。当运行良好的阀在一些时间段内可能偶然地执行不佳时，相比于被怀疑为执行不佳的阀，计算设备将通过移动时间窗更频繁地检测到良好的运行。因此，移动时间窗允许计算设备更加准确的区分运行良好的阀与低于要求执行的阀。
此外，计算设备基于时间段期间与阀相关的过程参数的过程参数值确定特定时间段期间的阀状态。过程参数可包括阀行程、控制器输出、设定点(SP)、过程增益、耦接到阀的过程工厂实体的过程变量(PV)。例如，过程工厂实体可以是罐，并且过程变量可以是罐的填充液位、罐的填充容量、流体压力、或流速。
在一些实施方式中，阀行程传感器获得阀的阀行程值并将阀行程值提供给计算设备。在这些实施方式中，计算设备通过使用时间段内的控制器输出值和时间段内的阀行程值来估计阀的性能度量，诸如控制器输出的变化、阀行程的变化、和/或时间段内死区，来确定在特定时间段的阀状态。死区可以是贯穿其中输入信号可能带有方向反转进行变化、但未引起输出信号的可观察到的变化的范围。死区可以是输入跨度的百分比。分辨率可以是输入信号在观察到输出变化的一个方向上的最小步长增量。分辨率也可以是输入跨度的百分比。
计算设备可使用椭圆拟合算法估计控制器输出的变化、阀行程的变化、和/或时间段内的死区。例如，计算设备可绘制阀行程值作为控制器输出值的函数的图表，将椭圆拟合到这些值，并且使用椭圆的特性来估计控制器输出的变化、阀行程的变化、和/或时间段内的死区。在其它实施方式中，计算设备可使用阀指数计算来估计控制器输出的变化、阀行程的变化、和/或时间段内的死区。例如，计算设备可绘制阀行程值作为控制器输出值的函数的图表，并使用图表顶点估计控制器输出的变化、阀行程的变化、和/或时间段内的死区。
随后，计算设备可基于诸如所估计的控制器输出的变化、所顾忌的阀行程的变化、和/或所估计的时间段内的死区之类的性能度量，确定该时间段的阀状态。例如，当该时间段的死区超过阈值死区百分比时，计算设备可确定该时间段的阀状态为可疑。当该时间段的死区未超过阈值死区百分比时，计算设备可确定该时间段的阀状态为良好。在另一示例中，当控制器输出的变化大于该时间段的阀行程的变化、或者大于阀行程的变化乘以预定常数(γ)时，计算设备可确定该时间段的阀状态为可疑。当控制器输出的变化不大于该时间段的阀行程的变化、或者不大于阀行程的变化乘以预定常数(γ)时，计算设备可确定该时间段的阀状态为良好。总体而言，计算设备可根据性能度量，在阀正确地响应控制输出信号时检测到该阀正运行良好。计算设备可根据性能度量，在阀未正确地响应控制输出信号时检测到该阀被怀疑是执行不佳。
在其它实施方式中，阀行程数据是不能使用的或难以获得的。例如，阀未通信地耦合到阀行程传感器。在这些实施方式中，计算设备通过使用该时间段内的控制器输出值、该时间段内的过程变量值来估计控制器输出的变化、过程变量的变化、和/或该时间段内的死区，来确定特定时间段的阀状态。计算设备可使用椭圆拟合算法估计控制器输出的变化、过程变量的变化、和/或时间段内的死区。例如，计算设备可以绘制过程变量值作为控制器输出值的函数的图表，将椭圆到拟合这些值，并且使用椭圆的特性来估计控制器输出的变化、过程变量的变化、和/或时间段内的死区。
随后，计算设备可基于所估计的控制器输出的变化、所估计的过程变量的变化、和/或所估计的时间段内的死区，确定该时间段的阀状态。例如，当该时间段的死区超过阈值死区百分比时，计算设备可确定该时间段的阀状态为可疑。当该时间段的死区未超过阈值死区百分比时，计算设备可确定该时间段的阀状态为良好。在另一示例中，当控制器输出的变化和过程增益的乘积大于该时间段的过程变量的变化、或者大于过程变量的变化乘以预定常数(γ)时，计算设备可确定该时间段的阀状态为可疑。当控制器输出的变化和过程增益的乘积不大于该时间段的过程变量的变化、或者不大于过程变量的变化乘以预定常数(γ)时，计算设备可确定该时间段的阀状态为良好。
此外，在一些实施方式中，控制器输出值是动态的控制器输出值。计算设备可基于控制器输出值、过程增益、时间常数(TC)、以及死区时间(DT)来确定动态的控制器输出值。随后，计算设备使用动态的控制器输出值确定死区、控制器输出的变化、以及阀行程或过程变量的变化。通过使用动态的控制器输出值，借助减小输出与PV之间的非线性和/或减小噪声，死区估计的准确性得以提高。
在一个实施方式中，一种方法检测过程工厂中的可疑阀。对于N个时间段中的每个时间段，方法包括确定所述时间段期间与阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值，并且对一个或多个过程参数值进行分析以确定时间段的阀状态。方法还包括将N个时间段内的阀状态进行比较，以确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀是否正运行良好。响应于确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀未运行良好，方法包括确定阀为可疑阀，并且向用户界面提供可疑阀的指示以向诸如操作员、工程师、仪器技术人员、维护人员、或一些其它过程工厂人员之类的用户显示。指示可以被提供为状态、警报、或通知。
在另一个实施方式中，用于在过程工厂中检测可疑阀的计算设备包括一个或多个处理器以及非暂时性计算机可读存储器，该非暂时性计算机可读存储器耦合到一个或多个处理器并在其上存储指令。当指令被所述一个或多个处理器执行时使得计算设备执行以下操作：对于N个时间段中的每个时间段，确定时间段期间与阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值，以及对一个或多个过程参数值以确定时间段的阀的状态。指令还使得计算设备执行以下操作：将N个时间段内的阀状态进行比较，以确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀是否正运行良好。响应于确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀未运行良好，指令使得计算设备确定阀为可疑阀，并且向用户界面提供可疑阀的指示以向诸如操作员、工程师、仪器技术人员、维护人员、或一些其它过程工厂人员之类的用户显示。指示可以被提供为状态、警报、或通知。
在又一个实施方式中，一种过程控制系统包括被配置为控制阀的控制器、阀、以及计算设备，所述阀被配置为控制在过程工厂中执行的过程工厂实体的运行。计算设备包括一个或多个处理器以及非暂时性计算机可读存储器，该非暂时性计算机可读存储器耦合到一个或多个处理器并在其上存储指令。当指令被一个或多个处理器执行时使得计算设备执行以下操作：对于N个时间段中的每个时间段，确定时间段期间与阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值，一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：来自控制器的输出、阀行程、过程工厂实体的过程变量、在过程变量与控制器输出之间的过程增益、或死区，并且对一个或多个过程参数值进行分析以确定时间段的阀的状态。指令还使得计算设备将N个时间段内的阀状态进行比较，以确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀是否正运行良好。响应于确定对于N个时间段的至少子集的至少阈值部分，阀未运行良好，指令使得计算设备确定阀为可疑阀，并且向用户界面提供可疑阀的指示以向诸如操作员、工程师、仪器技术人员、维护人员、或一些其它过程工厂人员之类的用户显示。指示可以被提供为状态、警报、或通知。
在另一个实施方式中，一种方法使用移动时间窗来降低可疑阀检测中的错误警报率。方法包括确定对于N个时间段中每个时间段的过程工厂中的阀的状态，确定在N个时间段的至少子集中阀状态指示阀正运行良好的比例，以及响应于确定该比例小于阈值比例，向用户界面提供阀是可疑阀的指示以向用户显示。
在又一个实施方式中，一种方法在过程工厂中检测可疑阀。方法包括确定与阀相关的一个或多个动态过程参数的一个或多个动态过程参数值。一个或多个动态过程参数包括基于时间常数、过程增益、或死区时间中的至少一个所确定的动态控制器输出。方法还包括对一个或多个动态过程参数值进行分析以确定阀的状态，以及根述阀状态向用户界面提供阀为可疑阀的指示以向诸如操作员、工程师、仪器技术人员、维护人员、或一些其它过程工厂人员之类的用户显示。指示可以被提供为状态、警报、或通知。
附图说明
图1是示例性过程工厂的框图，该框图尤其示出了过程工厂或过程控制系统的各种示例部件、过程控制系统本身、以及其它示例系统和/或网络之间的互连；
图2是包括控制器、阀、以及耦接到阀的过程工厂实体的示例控制回路的框图；
图3示出了控制器输出值和过程变量值作为时间的函数的示例图表、以及过程变量值作为控制器输出值的函数的示例图表；
图4A-图4C示出了控制器输出值和阀行程值作为时间的函数的示例图表、以及阀行程值作为控制器输出值的函数的示例图表；
图5示出了控制器输出值与使用过程动态所确定的动态控制器输出值之间的关系的示例框图；
图6示出了通过绘制过程变量值作为控制器输出值的函数的第一图表以及绘制过程变量值作为动态控制器输出值的函数的第二图表，使用椭圆拟合算法的死区估计的示例比较；
图7是用于当阀行程数据可用时使用移动时间窗在过程工厂中检测可疑阀的示例方法的流程图，其可由诸如操作员工作站的计算设备实施；
图8是图7的方法中用于对N个时间段的特定时间段确定阀的状态的具体方法的流程图；
图9是用于当阀行程数据不可用时使用移动时间窗在过程工厂中检测可疑阀的示例方法的流程图，其可由诸如操作员工作站之类的计算设备实施；
图10是图9的方法中用于针对N个时间段的特定时间段确定阀的状态的具体方法的流程图；
图11A-图11B示出了包括N个时间段中每个时间段的阀状态的可疑阀分析以及将N个时间段与N个时间段的至少子集的阈值部分的阀状态进行比较以确定阀是否为可疑阀的示例结果。
具体实施方式
图1是示例性过程工厂100的框图，过程工厂100被配置为在在线或运行时操作期间控制工业过程。过程工厂100(在本文中也可互换地被称为过程控制系统100或过程控制环境100)包括一个或多个过程控制器，这些过程控制器接收指示由现场设备进行的过程和/或其它类型的测量的信号、处理该信息以执行控制例程、并且生成通过有线或无线过程控制通信链路或网络发送到其它现场设备以控制工厂100中的工业过程的操作的控制信号。通常，至少一个现场设备执行物理功能(例如，打开或关闭阀、升高或降低温度、进行测量、感测状况等)以控制过程的操作。某些类型的现场设备通过使用I/O设备与控制器通信。过程控制器、现场设备和I/O设备可以是有线的或无线的，并且在过程工厂环境或系统100中可以包括任何数量的有线和无线过程控制器、现场设备和I/O设备及它们的组合。
例如，图1示出了经由输入/输出(I/O)卡126和128通信连接到有线现场设备115-122的过程控制器111，并且该过程控制器111经由无线网关135和过程控制数据高速通道或主干网110通信连接到无线现场设备140-146。过程控制数据高速通道110可以包括一个或多个有线和/或无线通信链路，并且可使用任何期望的或合适的诸如以太网协议、IP或其它分组协议等通信协议来实施。在一些配置中(未示出)，控制器111可以使用一个或多个不同于主干网110或除了主干网110之外的通信网络通信地连接到无线网关135，诸如通过使用支持一个或多个通信协议、数据协议和/或工业自动化协议(例如，Wi-Fi或其它符合IEEE802.11的无线局域网协议、移动通信协议(例如，WiMAX、LTE或其它ITU-R兼容协议)、 HART-IP、Profibus、/> Fieldbus，等等)的任何数量的其它有线或无线通信链路。
控制器111(其可以是例如艾默生过程管理公司出售的DeltaVTM控制器)可以操作为使用现场设备115-122和140-146中的至少一些来执行批次过程或连续过程。在一个实施例中，除了通信地连接到过程控制数据高速通道110之外，控制器111还使用与诸如标准4-20mA设备、I/O卡126、128和/或任何智能通信协议(例如， Fieldbus协议、/>协议、/>协议等)相关联的任何期望的硬件和软件通信地连接到现场设备115-122和140-146中的至少一些。在图1中，控制器111、现场设备115-122和I/O卡126、128是有线设备，并且现场设备140-146是无线现场设备。当然，有线现场设备115-122和无线现场设备140-146可以符合任何其它期望的标准或协议，诸如任何有线或无线协议，包括将来开发的任何标准或协议。
图1的过程控制器111包括执行或监督一个或多个过程控制例程138(例如，其存储于存储器132中)的处理器130。处理器130被配置为与现场设备115-122和140-146以及通信连接到控制器111的其它节点通信。值得注意的是，如果需要的话，本文所描述的任何控制例程或模块可以使其部分由不同的控制器或其它设备实施或执行。同样，本文所描述的要在过程控制系统100中实施的控制例程或模块138可以采取任何诸如软件、固件、硬件等形式。控制例程可以以任何期望的软件格式来实施，诸如使用面向对象编程、梯形逻辑、顺序功能图、功能框图，或者使用任何其它软件编程语言或设计范例。控制例程138可以存储于任何期望类型的存储器132，诸如随机存取存储器(RAM)或只读存储器(ROM)。同样，控制例程138可以被硬编码到诸如一个或多个EPROM、EEPROM、专用集成电路(ASIC)或任何其它硬件或固件元件中。因此，控制器111可以被配置为以任何期望的方式实施控制策略或控制例程。
控制器111使用通常所谓的功能块来实施控制策略，其中每个功能块是整体控制例程的对象或其它部分(例如，子例程)，每个功能块结合其它功能块(通过称为链路的通信)来操作以实现过程控制系统100内的过程控制回路。基于控制的功能块通常执行输入功能(例如与变送器、传感器或其它过程参数测量设备相关联)、控制功能(例如与执行PID、模糊逻辑等控制的控制例程相关联)、或者输出功能(其控制诸如阀之类的某些设备的操作)中的一者，以在过程控制系统100内执行某些物理功能。当然，存在混合和其它类型的功能块。功能块可以存储于控制器111中并由其执行，当这些功能块用于控制，与标准4-20mA设备和诸如设备或Profibus设备的某些类型的智能现场设备相关联时通常是这种情况，或者功能块可以存储在现场设备或IO卡自身中并由其执行，对于/>Fieldbus设备可以是情况。控制器111可以包括一个或多个控制例程138，控制例程138可以包括一个或多个控制回路，控制回路通过执行功能块中的一个或多个来执行。
有线现场设备115-122可以是任何类型的设备，诸如传感器、阀、变送器、定位器等，而I/O卡126和128可以是符合任何期望通信或控制器协议的任何类型的I/O设备。在图1中，现场设备115-118是通过模拟线路或组合的模拟和数字线路与I/O卡126通信的标准4-20mA设备或设备，而现场设备119-122是使用/> Fieldbus通信协议通过数字总线与I/O卡128通信的智能设备(诸如/> Fieldbus现场设备)。然而，在一些实施例中，有线现场设备115、116和118-121中的至少一些和/或I/O卡126、128中的至少一些附加地或可替换地使用过程控制数据高速通道110和/或通过使用其它合适的控制系统协议(例如，Profibus、DeviceNet、Foundation Fieldbus、ControlNet、Modbus、HART等)与控制器111通信。
在图1中，无线现场设备140-146使用无线协议(诸如协议)经由无线过程控制通信网络170进行通信。这样的无线现场设备140-146可以直接与无线网络170的一个或多个也被配置为无线通信(例如，使用该无线协议或另一无线协议)的其它设备或节点通信。为了与未被配置为无线通信的其它节点通信，无线现场设备140-146可以利用连接到过程控制数据高速通道110或另一过程控制通信网络的无线网关135。无线网关135提供对无线通信网络170的各种无线设备140-158的接入。特别地，无线网关135提供无线设备140-158、有线设备115-128和/或过程控制工厂100的其它节点或设备之间的通信耦合。例如，无线网关135可以通过使用过程控制数据高速通道110和/或通过使用过程工厂100的一个或多个其它通信网络来提供通信耦合。
与有线现场设备115-122类似，无线网络170的无线现场设备140-146在过程工厂100内执行诸如打开或关闭阀、或测量过程参数之类的物理控制功能。然而，无线现场设备140-146被配置为使用网络170的无线协议进行通信。因此，无线网络170的无线现场设备140-146、无线网关135和其它无线节点152-158是无线通信分组的生产者和消费者。
在过程工厂100的一些配置中，无线网络170包括非无线设备。例如，在图1中，图1的现场设备148是传统的4-20mA设备，现场设备150是有线设备。为了在网络170中进行通信，现场设备148和150经由相应的无线适配器152A、152B连接到无线通信网络170。无线适配器152A、152B支持诸如WirelessHART的无线协议，并且还可以支持诸如 Fieldbus、PROFIBUS、DeviceNet等的一个或多个其它通信协议。此外，在一些配置中，无线网络170包括一个或多个网络接入点155A、155B，这些网络接入点可以是与无线网关135有线通信的独立物理设备或者可以与无线网关135一起作为集成设备来提供。无线网络170还可以包括一个或多个路由器158以在无线通信网络170中将分组从一个无线设备转发到另一个无线设备。在图1中，无线设备140-146和152-158通过无线通信网络170的无线链路160和/或通过过程控制数据高速通道110相互通信以及与无线网关135通信。
在图1中，过程控制系统100包括一个或多个通信连接到数据高速通道110的操作员工作站171。通过操作员工作站171，操作员可以查看和监控过程工厂100的运行时操作，以及采取可能需要的任何诊断、纠正、维护和/或其它动作。操作员工作站171中的至少一些可以位于工厂100内或附近的各种受保护区域(例如，在工厂100的后端环境中)，并且在某些情况下，操作员工作站171中的至少一些可以位于远程但仍然与工厂100通信连接。操作员工作站171可以是有线或无线计算设备。
示例性过程控制系统100还被示出为包括配置应用172A和配置数据库172B，它们中的每一个也通信地连接到数据高速通道110。如上所述，配置应用172A的各种实例可以在一个或多个计算设备(未示出)上执行，以使用户能够创建或改变过程控制模块和/或其它类型的模块，并经由数据高速通道110将这些模块下载到过程控制系统100的控制器111和/或其它设备，以及使用户能够创建或更改操作员界面，操作员通过该界面能够查看数据并更改过程控制例程内的数据设置。配置数据库172B存储创建的(例如，配置的)模块和/或操作员界面。通常，配置应用172A和配置数据库172B是集中式的并且对于过程控制系统100具有单一的逻辑外观，尽管配置应用172A的多个实例可以在过程控制系统内同时执行，并且配置数据库172B可以跨多个物理数据存储设备实现。因此，配置应用172A、配置数据库172B及其用户界面(未示出)包括配置或开发系统172以用于控制和/或显示模块。通常但非必须，配置系统172的用户界面不同于操作员工作站171，因为配置系统172的用户界面由配置和开发工程师使用而不管工厂100是否在实时运行，而操作员工作站171由操作员在过程工厂100的实时操作(此处也可互换地称为过程工厂100“运行时”操作)期间使用。
示例性过程控制系统100包括数据历史库应用173A和数据历史库数据库173B，它们中的每一个也通信地连接到数据高速通道110。数据历史库应用173A操作为收集跨数据高速通道110提供的一些或全部数据，并将数据历史化或存储于历史库数据库173B以长期储存。与配置应用172A和配置数据库172B类似，数据历史库应用173A和历史库数据库173B是集中式的并且对于过程控制系统100具有单一的逻辑外观，尽管数据历史库应用173A的多个实例可以在过程控制系统100内同时执行，并且数据历史库数据库173B可以跨多个物理数据存储设备实现。
在一些配置中，过程控制系统100包括一个或多个其他无线接入点174，这些无线接入点使用其他无线协议(诸如Wi-Fi或其他符合IEEE 802.11的无线局域网协议、移动通信协议(诸如WiMAX(全球微波接入互操作性)、LTE(长期演进)或其他ITU-R(国际电信联盟无线电通信部门)兼容协议)、短波长无线电通信(诸如近场通信(NFC)和蓝牙)或其他无线通信协议)与其他设备通信。通常，这些无线接入点174允许手持或其他便携式计算设备(例如，用户接口设备175)通过不同于无线网络170并且支持与无线网络170不同的无线协议的相应的无线过程控制通信网络进行通信。例如，无线或便携式用户接口设备175可以是由操作员在过程工厂100内使用的移动工作站或诊断测试设备(例如，操作员工作站171中的一个操作员工作站的实例)。无线或便携式用户接口设备175也可以是智能手机、平板电脑、膝上型计算机、或用户(诸如操作员、工程师、仪器技术员、维护人员或一些其他过程工厂人员)使用的接收通知的其他设备。在一些场景中，除了便携式计算设备外，一个或多个过程控制设备(例如，控制器111、现场设备115-122或无线设备135、140-158)还使用由接入点174支持的无线协议进行通信。
在一些配置中，过程控制系统100包括通向在当前过程控制系统之外的系统的一个或多个网关176、178。通常，这样的系统是由过程控制系统100生成或进行操作的信息的消费者或供应者。例如，过程控制工厂100可以包括网关节点176以将当前过程工厂100与另一个过程工厂通信连接。附加地或可替换地，过程控制工厂100可以包括网关节点178以将当前过程工厂100与外部的公共或私有系统(诸如实验室系统(例如，实验室信息管理系统或LIMS)、操作员巡回数据库、材料处理系统、维护管理系统、产品库存控制系统、生产调度系统、天气数据系统、运输和处理系统、包装系统、互联网、另一供应商的过程控制系统、或其他外部系统)通信连接。
值得注意的是，虽然图1仅示出了包括在示例性过程工厂100中的单个控制器111以及有限数量的现场设备115-122和140-146、无线网关35、无线适配器152、接入点155、路由器1158和无线过程控制通信网络170，但这仅是说明性和非限制性实施例。任意数量的控制器111可以包括在过程控制工厂或系统100中，并且控制器111中的任何控制器可以与任何数量的有线或无线设备和网络115-122、140-146、135、152、155、158和170通信以控制工厂100中的过程。
操作员的职责之一可以是针对可疑阀通过操作员工作站171或便携式用户接口设备175监控过程工厂100的运行时操作。当检测到可疑阀时，操作员工作站171可以在用户界面上呈现可疑阀的指示，诸如状态、警示、警报或通知。然后，操作员可以通过进一步监控阀的性能以确信阀是否运行不良，并在阀运行不良时关闭该过程的操作以修理或更换阀，来响应该指示。在其他实施方式中，该过程可以响应于确定阀运行不良而自动关闭(例如，根据来自操作员工作站171或另一计算设备的控制信号)。其他用户(例如控制工程师、维护技术员、仪器技术员或一些其他过程工厂人员)也可以通过操作员工作站171或便携式用户接口设备175执行阀监控职责。
为了确定阀的状态，诸如操作员工作站171或便携式用户接口设备175的计算设备从过程控制系统100内的控制器、现场设备和/或过程工厂实体(例如，泵、罐、混合器等)接收传感器数据。传感器数据可以包括与阀相关的过程参数的过程参数，诸如阀行程值、控制器输出值、SP值或耦接到阀的过程工厂实体的PV值。计算设备可以在特定的时间段(例如30分钟)上的多个时刻(instance)处获得这些值。然后，计算设备可以使用该时间段的阀行程值、控制器输出值、SP值和/或PV值来估计该阀的性能度量，诸如在该时间段上控制器输出的变化、阀行程的变化、PV的变化和/或死区。然后，该计算设备可以基于该时间段上控制器输出的估计变化、阀行程的估计变化和/或估计死区来确定该时间段的阀状态。
在一些实施方式中，当阀行程值可用时，计算设备使用阀行程值来确定阀状态。否则，当阀行程值不可用或不可访问时，计算设备使用PV值来确定阀状态。
另外在一些实施方式中，计算设备使用椭圆拟合算法来估计该时间段上的控制器输出的变化、PV的变化和/或死区。例如，计算设备可以绘制作为控制器输出值的函数的PV值的图表，将椭圆拟合到该值，并且使用椭圆的特性来估计该时间段上的控制器输出的变化、PV的变化和/或死区。图3示出了控制器输出值和过程变量值作为时间函数的第一示例图表300，以及过程变量值作为控制器输出值的函数的第二示例图表350。为了估计控制器输出的变化、PV的变化和/或死区，计算设备将椭圆352与图表350中的值拟合。然后，计算设备识别该椭圆的特性，诸如椭圆的长轴长度、椭圆的短轴长度以及椭圆的旋转角度。计算设备然后使用椭圆的特性来估计控制器输出的变化、PV的变化和/或死区。更具体地，计算设备根据以下公式对控制器输出的变化、PV的变化和/或死区进行估计：
其中，m是椭圆的长轴长度，n是椭圆的短轴长度，以及是椭圆的旋转角度。
然后，计算设备可以将死区估计值与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较。计算设备还可以将控制器输出的变化(ΔOUT估计)和过程增益(Kp)的乘积与PV的变化(ΔPV估计)或PV的变化乘以预定常数(γ)进行比较，其中γ可以在1和1.1之间。如果死区估计值小于或等于阈值死区百分比(死区估计≤2％)和/或控制器输出的变化与过程增益(Kp)的乘积小于或等于PV的变化乘以预定常数(ΔOUT估计*Kp≤γΔPV估计)，则计算设备确定阀在该特定时间段内运行良好。否则，计算设备确定阀状态在该特定时间段内是可疑的。在一些实施方式中，计算设备然后在用户界面上提供可疑阀的诸如警示、报警或通知的指示。在其他实施方式中，计算设备在做出阀是否可疑的最终确定并向用户提供状态、警示、警报或通知之前，在N个时间段上分析阀状态。
在某些情况下，诸如当阀行程值可用时，椭圆拟合算法可能高估控制器输出的变化、阀行程/阀位置回读(readback，RB)的变化和/或死区度量。例如，当系统被设置为自动模式，并且在没有任何SP变化或负载扰动的稳定状态下，阀仅经历如图4A所示的连续的斗杆跳跃(stick-jump)步骤时，椭圆拟合算法可能高估了这些度量。在这种情况下，计算设备可以使用阀指数(index)计算来估计控制器输出的变化、RB的变化和/或死区。
图4A示出了控制器输出值和阀行程值作为时间函数的示例图表400。如图表400所示，阀行程值在阶跃函数中从一个值阶跃或跳到下一个值。图4B示出了阀行程值作为控制器输出值函数的示例图表430。图表430中的值形成矩形432，并且椭圆434高估了图表430中的值。因此，计算设备使用阀指数计算来代替椭圆拟合算法。计算设备使用矩形432的四个顶点的坐标，并使用这些坐标来估计死区和阀跳变。更具体地，计算设备根据以下公式估计控制器输出的变化、RB的变化和/或死区：
其中，Hmax是图4C示出的矩形462的右下坐标(x2，y2)，Hmin是矩形462的左上坐标(x4，y4)，HSmax是矩形462的右上坐标(x3，y3)，以及HSmin是矩形462的左下坐标(x1，y1)。在一些实施方式中，计算设备首先使用椭圆拟合算法来确定控制器输出的变化、RB的变化和/或死区。然后，当控制器输出的变化减去RB的变化(ΔOUT估计-ΔRB估计)大于或等于阈值差值(例如，5％)时，计算设备可以切换为使用阀指数计算来代替椭圆拟合算法。
在某些情况下，过程动态可能会影响过程，这导致假阳性(false positive)的可疑阀检测的增加。这种情况在控制器处于手动模式时发生得较为频繁，过程动态在手动模式下可能会夸大死区估计。在这些情况下，动态控制器输出值被用于代替控制器输出值来确定阀状态，例如，使用椭圆拟合算法或阀指数计算。图5示出了控制器输出值502和动态控制器输出值504之间关系的示例性框图500。更具体地，动态控制器输出值根据以下公式确定：
计算设备使用模型估计算法基于特定时刻的SP值、控制器输出值和/或PV值之间的差确定特定时刻的过程增益(Kp)、死区时间(dead time，DT)和时间常数(TC)。例如，DT可以基于控制器输出值改变时的时间与PV值开始改变时的时间之间的时间差来确定。TC可以基于PV值开始改变时的时间与PV值由于控制器输出值的变化而达到PV值的总变化的阈值比例(例如，63％)之间的时间差来确定。过程增益可以被确定为PV的变化率的变化与控制器输出的变化的比率。
计算设备可以根据公式(6)确定动态控制器输出值。然后，计算设备可以通过绘制作为动态控制器输出值的函数的PV/阀行程值的图表、将椭圆拟合到这些值并使用椭圆的特性来估计控制器输出的变化、PV/阀行程的变化、和/或死区。在其他实施方式中，计算设备可以绘制作为动态控制器输出值的函数的PV/阀行程值的图表，并且可以使用阀指数计算来估计控制器输出的变化、PV的变化/阀行程的变化、和/或死区。
图6示出了通过绘制作为控制器输出值的函数的PV值的第一图表600和绘制作为动态控制器输出值的函数的PV值的第二图表650，使用椭圆拟合算法的死区估计的示例性比较。使用拟合到不包括动态控制器输出值的第一图表600的椭圆602，计算设备估计出死区为12.38％，这可导致计算设备识别阀状态为可疑。相比之下，使用拟合到包括动态控制器输出值的第二图表650的椭圆652，计算设备估计出死区为0.21％，这可导致计算设备识别阀状态为良好。例如，当阈值死区百分比为1％或2％时，在这种情况下使用动态控制器输出值避免了假阳性的可疑阀检测。
除了基于使用动态控制器输出值所确定的死区来确定阀状态之外或作为基于使用动态控制器输出值所确定的死区来确定阀状态的替代，计算设备可以使用动态控制器输出值，基于控制器输出的变化和/或PV/阀行程的变化来确定阀状态。在一些实施方式中，计算设备然后基于阀状态来确定是否在用户界面上提供可疑阀的指示，诸如状态、警示、警报或通知。在其他实施方式中，计算设备在做出阀是否可疑的最终确定并向用户提供状态、警示、警报或通知之前，在N个时间段上分析阀状态。
图7是用于在阀行程数据可用时使用移动时间窗来检测过程工厂100中的可疑阀的示例性方法700的流程图，该方法可由计算设备(诸如操作员工作站171或便携式用户接口设备175)实现。
在框702，计算设备确定阀行程数据可用，并确定要使用阀行程(RB)、SP和控制器输出值(OUT)来确定阀状态。在一些实施方式中，计算设备通过将控制器输出值与过程动态(诸如过程增益、死区时间和时间常数)相结合来使用动态控制器输出值而不是控制器输出值(例如，当控制器处于手动模式时)。
在框704处，计算设备选择用于确定阀状态的N个时间段或时间窗口。计算设备可以选择每个移动时间窗的持续时间、以及N个时间窗口的数量。在一些实施方式中，每个时间段/窗口可具有相同的持续时间。此外在一些实施方式中，计算设备可以基于控制器111正在执行的过程的类型来选择每个移动时间窗的持续时间。例如，如果该过程是自调节过程，则计算设备可以选择移动时间窗为30分钟。如果该过程是集成的，则计算设备可以选择移动时间窗为60分钟。更具体地，计算设备可以根据以下分别针对自调节过程和集成过程的公式选择每个移动时间窗的持续时间：
h＝max(1800,120*Reset) (7)
h＝max(3600,50*Reset) (8)
其中，h是移动时间窗的以秒为单位的持续时间，并且Reset是该过程的重置值或时间常数(TC)。
计算设备还可以选择在每个时间段内用于收集阀行程、控制器输出、和/或SP值的采样率。例如，计算设备可以每秒一次、每分钟一次等收集新的阀行程、控制器输出、和/或SP值。在一些实施方式中，计算设备可以将采样率设定为控制器111改变SP或控制器输出的速率。采样率可能受到过程时间常数(图5中的TC)的影响。
随后，在框706和框708处，计算设备获得N个时间段中当前(i)时间段的控制器输出值(OUTi)、SP值(SPi)、和阀行程值(RBi)。控制器输出值、SP值、和阀行程值中的每个可包括值的阵列，其中每个阵列中元素的数量是基于采样率和时间段的持续时间。
在框710处，计算设备通过绘制RBi作为OUTi的函数的图表并且将椭圆拟合到图表中的值，来执行第i个时间段的椭圆拟合算法。随后，计算设备识别该椭圆的特性，诸如椭圆的长轴长度、椭圆的短轴长度、和椭圆的旋转角度。随后，计算设备根据上文所示出的公式(1)-(3)，使用椭圆的特性来估计第i个时间段的控制器输出的变化(ΔOUT)、阀行程的变化(ΔRB)、和/或死区(框712)。
在框714处，计算设备将ΔOUT与ΔRB进行比较，以确定是否使用阀指数计算而不是椭圆拟合算法来确定ΔOUT、ΔRB、和死区估计。例如，当ΔOUT减去ΔRB大于或等于阈值差值(例如，5％)时，计算设备可以切换到使用阀指数计算。如果ΔOUT减去ΔRB大于或等于阈值差值，则计算设备使用阀指数计算(框716)，并且使用阀指数计算更新第i个时间段的ΔOUT、ΔRB、和死区估计(框718)。更具体地，计算设备使用由作为OUTi的函数的RBi的图表所形成的矩形432的四个顶点的坐标，并且根据上文所示出的公式(4)和(5)估计ΔOUT、ΔRB、和死区。
随后，在框720处，计算设备使用经由椭圆拟合算法(框712)或阀指数计算(框718)所确定的ΔOUT、ΔRB、和死区估计来确定第i个时间段的阀状态。在一些实施方式中，阀状态可以是良好的、可疑的、或者指示对于第i个时间段阀状态应当被忽略的另一状态，诸如设定点变化。参考图8更详细地描述用于确定阀状态的方法。
如图8所示，在框802处，计算设备使用第i个时间段的ΔOUTi、ΔRBi、和死区估计来确定在第i个时间段的阀状态。在框804处，计算设备确定由控制器11所执行的过程的过程类型是否为集成过程。如果过程是集成过程，则任何设定点变化(SPi＞0)将导致计算设备确定阀状态为设定点变化，并且对于第i个时间段该阀状态将被忽略(框806)。否则，如果过程类型是诸如自调节过程的另一种过程类型，则将设定点值的变化(SPi)与阈值设定点变化(例如，1％)进行比较(框808)。如果SPi超过阈值设定点变化(例如，SPi＞1％)，则计算设备确定阀状态为设定点变化，并且对于第i个时间段该阀状态将被忽略。
否则，如果设定点变化没有超过对应过程类型的阈值设定点变化，则计算设备确定控制器111的操作模式(框810)。如果控制器111正在手动模式中被操作，则计算设备将死区估计与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较(框814)。如果第i个时间段的死区估计超过阈值死区百分比，则计算设备确定对于第i个时间段阀状态为可疑。另一方面，如果第i个时间段的死区估计未超过阈值死区百分比，则计算设备确定对于第i个时间段阀状态为良好。
如果控制器111不在手动模式中被操作而是例如在自动模式中被操作，则计算设备将死区估计与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较，并且将ΔOUTi与乘以预定常数(γ)的ΔRBi进行比较，其中γ可在1和1.1之间(框812)。如果死区估计大于阈值死区百分比并且ΔOUTi大于γΔRBi，则计算设备确定对于第i个时间段阀状态为可疑。否则，计算设备确定对于第i个时间段阀状态为良好。
转回到图7，响应于确定第i个时间段的阀状态，计算设备确定i是否等于N(框722)。如果i不等于N，则计算设备递增i并且确定下一个时间段的阀状态(框708)。随后，计算设备对每个时间段重复这一过程，直到i等于N。
响应于确定i等于N，并且已经针对N个时间段中的每个时间段确定了阀状态，计算设备生成针对N个时间段中的每个时间段的阀状态集合(框724)，并且计算其中阀状态为良好的时间段的比例或百分比(框726)。在一些实施方式中，计算设备移除或忽略不是良好也不是可疑的阀状态。随后，计算设备计算在N个时间段的剩余子集中阀状态为良好的比例或百分比。例如，如图11A所示，计算设备确定针对45个时间段的阀状态。在N个移动时间窗/时间段上，阀状态有20次为良好，阀状态有22次为可疑，并且阀状态有3次既不是良好也不是可疑，其中该状态是设定点变化。相应地，计算设备移除或忽略针对3个实例(instance)的阀状态，并且计算在45个时间段中的具有42个时间段的剩余子集中阀状态为良好的比例或百分比，如图11B所示的20除以42或者说47.62％。
随后，计算设备将该比例或百分比与阈值比例或百分比(例如，20％)进行比较，以确定该阀是否为可疑阀。如果在N个时间段的剩余子集中阀状态为良好的比例或百分比未超过阈值比例或百分比，则计算设备确定该阀为可疑阀。随后，计算设备可以在用户界面上提供该可疑阀的指示，诸如状态、警示、警报、或通知。用户可以通过进一步监控阀性能以确信阀是否运行不良来响应状态、警示、警报、或通知，并且在阀运行不良时关闭过程的操作以修理或更换阀。在其它实施方式中，该过程响应于确定阀为可疑，可以自动地关闭(例如，根据来自操作员工作站171或另外的计算设备的控制信号)。
在其它实施方式中，阀行程数据是不可用的或不可访问的。例如，阀没有通信地耦接到阀行程传感器。图9是用于在阀行程数据不可用时使用移动时间窗检测过程工厂中的可疑阀的示例性方法900的流程图，该方法可由诸如操作员工作站171或便携式用户界面设备175之类的计算设备实现。
在框902处，计算设备确定阀行程数据是可用的，并且确定要使用PV、SP、以及控制器输出值来确定阀状态。在一些实施方式中，计算设备通过将控制器输出值与诸如过程增益、死区时间、以及时间常数之类的过程动态相结合来使用动态控制器输出值替代控制器输出值(例如，当控制器处在手动模式时)。
在框904处，计算设备选择用于确定阀状态的N个时间段或窗口。计算设备可以选择每个移动时间窗的持续时间以及N个时间窗的数量。在一些实施方式中，每个时间段/窗口可具有相同的持续时间。此外在一些实施方式中，计算设备可以基于控制器111正在执行的过程的类型来选择每个移动时间窗的持续时间。例如，如果该过程是自调节过程，则计算设备可以选择移动时间窗为30分钟。如果该过程是集成的，则计算设备可以选择移动时间窗为60分钟。更具体地，计算设备可以根据公式(7)和(8)选择每个移动时间窗的持续时间。
计算设备还可以选择在每个时间段内用于收集PV、控制器输出、和/或SP值的采样率。例如，计算设备可以每秒一次、每分钟一次等收集新的阀行程、控制器输出、和/或SP值。在一些实施方式中，计算设备可以将采样率设定为控制器111改变SP或控制器输出的速率。
随后，在框906和框908处，计算设备获得N个时间段中当前(i)时间段的控制器输出值(OUTi)、SP值(SPi)、和PV值(PVi)。控制器输出值、SP值、和PV值中的每个可包括值的阵列，其中每个阵列中元素的数量是基于采样率和时间段的持续时间。
在框910处，计算设备通过绘制PVi作为OUTi的函数的图表并且将椭圆拟合到图表中的值，来执行第i个时间段的椭圆拟合算法。随后，计算设备识别该椭圆的特性，诸如椭圆的长轴长度、椭圆的短轴长度、和椭圆的旋转角度。随后，计算设备根据上文所示出的公式(1)-(3)，使用椭圆的特性来估计第i个时间段的控制器输出的变化(ΔOUT)、阀行程的变化(ΔPV)、和/或死区(框912)。
随后，在框914处，计算设备使用ΔOUT、ΔRB、和死区估计来确定第i个时间段的阀状态。在一些实施方式中，阀状态可以是良好的、可疑的、或者指示对于第i个时间段阀状态应当被忽略的另一状态，诸如设定点变化。参考图10更详细地描述用于确定阀状态的方法。
如图10所示，在框1002处，计算设备使用第i个时间段的ΔOUTi、ΔPVi、和死区估计来确定在第i个时间段的阀状态。在框1004处，计算设备确定由控制器111所执行过程的过程类型是否为集成过程。如果该过程为集成过程，那么任何设定点的变化(SPi＞0)将会使得计算设备确定阀状态为设定点的变化，并且第i个时间段的阀状态将被忽略(框1006)。否则，如果过程类型是诸如自调节过程之列的另一种过程类型，那么将设定点值(SPi)的变化与阈值设定点变化(例如，1％)进行比较(框1008)。如果SPi超过阈值设定点变化(例如，SPi＞1％)，那么计算设备确定阀状态为设定点变化，并且第i个时间段的阀状态将被忽略。
否则，如果设定点的变化未超过对应过程类型的阈值设定点变化，那么计算设备确定控制器111的操作模式(1010)。如果控制器111正在手动模式中操作，那么计算设备将死区估计与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较(框1014)。如果第i个时间段的死区估计超过阈值死区百分比，那么计算设备确定第i个时间段的阀状态可疑。另一方面，如果第i个时间段的死区估计未超过阈值死区百分比，那么计算设备确定第i个时间段的阀状态为良好。
如果控制器111当前不在手动模式中操作而是例如在自动模式中操作，那么计算设备确定过程类型是否是自调节的，以及过程增益(Kp)是否可用(框1011)。如果该过程不是自调节的或者过程增益不可用，那么计算设备如上文所述将死区估计与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较(框1014)。否则，如果该过程是自调节的并且具有过程增益，那么计算设备将死区估计与阈值死区百分比(例如，2％)进行比较，并且将ΔOUTi和Kp的乘积与乘以预定常数(γ)的ΔPVi进行比较，其中γ可能在1和1.1之间。如果死区估计大于阈值死区百分比并且ΔOUTi*Kp大于γΔPVi，那么计算设备确定第i个时间段的阀状态可疑。否则，计算设备确定第i个时间段的阀状态为良好。
回到图9，响应于对第i个时间段的阀状态的确定，计算设备确定i是否等于N(框916)。如果i不等于N，那么计算设备增加i并且确定下一个时间段的阀状态(框908)。随后，计算设备对每个时间段重复这一过程，直到i等于N。
响应于确定i等于N，并且已经确定N个时间段中的每个时间段的阀状态，计算设备生成针对N个时间段中的每个时间段的阀状态集合(框918)，并且计算其中阀状态为良好的时间段的比例或百分比(框920)。在一些实施方式中，计算设备移除或忽略不是良好也不是可疑的阀状态。随后，计算设备计算在N个时间段的剩余子集中阀状态为良好的比例或百分比。
随后，计算设备将该比例或百分比与阈值比例或百分比(例如，20％)进行比较，以确定该阀是否为可疑阀。如果在N个时间段的剩余子集中阀状态为良好的比例或百分比未超过阈值比例或百分比，那么计算设备确定该阀为可疑阀。随后，计算设备可以在用户界面上提供该可疑阀的指示，诸如状态、警示、警报、或通知。用户可以通过监控阀的性能以进一步确保阀是否未良好运行，来响应状态、警示、警报、或通知，并且在阀为良好运行时关闭过程的操作以维修或更换阀。在其它实施方式中，该过程可以响应于确定阀可疑而自动地关闭(例如，根据来自操作员工作站171或另外的计算设备的控制信号)。
当以软件实现时，本文所描述的应用、服务、引擎中的任何一个可以储存在任何有形的、非暂时性的计算机可读存储器中，诸如在磁盘、激光盘、固态存储器设备、分子存储器储存设备、或其它储存介质上，在计算机或处理器的RAM或ROM中等。虽然本文公开的示例系统被公开为包括在硬件上执行的软件和/或固件以及其它部件，但应该指出，这样的系统仅仅是说明性的，并且不应该被认为是限制性的。例如，可以想到，这些硬件、软件和固件部件中的任何一个或全部可以专门以硬件、专门以软件、或硬件和软件的任意组合来体现。相应地，尽管本文所描述的示例系统被描述为在一个或多个计算机设备的处理器上执行的软件中实现，但是本领域普通技术人员将容易地意识到，所提供的示例不是实现这种系统的唯一方式。
因此，虽然已经参考了特定实施例来描述本发明，但是这些特定实施例仅仅旨在是说明性的而非对发明进行限制，对于本领域普通技术人员而言显而易见的是，可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下对所公开的实施例进行改变、添加或者删除。
任何特定实施方式的特定的特征、结构和/或特性可以以任何合适的方式组合，和/或与一个和/或多个其它实施例来组合，包括利用或不利用其它特征的对应使用来使用选择的特征。此外，可做出许多修改以使特定的应用、情形和/或材料适应于本发明的实质范围和精神。应当理解的是，根据本文的教导，本文描述和/或示出的本发明的实施例的其它变型和/或修改是可能的，并应被视为本发明的精神或范围的一部分。本文描述的发明的特定方面是示例性的方面。

Claims (46)

1.一种用于在过程工厂中检测可疑阀的方法，所述方法包括：
对于N个时间段中的每个时间段执行以下操作：
由一个或多个处理器确定所述时间段期间与阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值；以及
由所述一个或多个处理器对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述时间段的所述阀的状态；
由所述一个或多个处理器将所述N个时间段内的所述阀状态进行比较，以确定对于所述N个时间段的至少子集的至少阈值部分，所述阀是否正运行良好；
响应于确定对于所述N个时间段的至少所述子集的至少所述阈值部分，所述阀未运行良好，而确定所述阀为可疑阀；以及
由所述一个或多个处理器向用户界面提供所述可疑阀的指示以向用户显示。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：阀行程、控制器输出、设定点、过程增益、或过程变量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态包括：
对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的一个或多个性能度量，所述一个或多个性能度量包括死区值；
将所述死区值与阈值死区百分比进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比，针对所述时间段为所述阀确定可疑状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述一个或多个性能度量还包括控制器输出的变化和阀行程的变化，并且其中，对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态还包括：
将所述时间段内所述控制器输出的变化与所述阀行程的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化未超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
确定执行所述过程工厂的过程的操作模式；
在第一情况中：
响应于确定所述操作模式为手动，将所述死区值与所述阈值死区百分比进行比较以确定所述阀状态；以及
在第二情况中：
响应于确定所述操作模式为自动，将所述死区值与所述阈值死区百分比进行比较并且将所述控制器输出的变化与所述阀行程的变化进行比较，以确定所述阀状态。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
确定所述过程的过程类型；
确定对于所述时间段的设定点值的变化；
响应于确定所述过程类型为集成过程，将所述设定点值的变化与第一阈值设定点变化进行比较；以及
响应于确定所述设定点值的变化超过所述第一阈值设定点变化，为所述阀确定设定点变化状态。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
响应于确定所述过程类型并非为集成过程，将所述设定点值的变化与第二阈值设定点变化进行比较；以及
响应于确定所述设定点值的变化超过所述第二阈值设定点变化，为所述阀确定所述设定点变化状态。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述过程的所述操作模式是响应于在所述过程类型为所述集成过程时确定所述设定点值的变化未超过所述第一阈值或者在所述过程类型并非为所述集成过程时确定所述设定点值的变化未超过所述第二阈值而进行确定的。
10.根据权利要求3所述的方法，其中，对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态包括：
确定所述时间段的控制器输出的变化；
确定所述时间段的过程变量值的变化；
确定所述时间段的过程增益值；
将所述控制器输出的变化和所述过程增益值的乘积与所述过程变量值的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
11.根据权利要求10所述的方法，还包括：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积未超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：
确定执行所述过程工厂的过程的操作模式；
在第一情况中：
响应于确定所述操作模式为手动，将所述死区值与所述阈值死区百分比进行比较以确定所述阀状态；以及
在第二情况中：
响应于确定所述操作模式为自动，将所述死区值与所述阈值死区百分比进行比较并且将所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积与所述过程变量的变化进行比较，以确定所述阀状态。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
确定所述过程的过程类型；
确定所述时间段的设定点值的变化；
响应于确定所述过程类型为集成过程，将所述设定点值的变化与第一阈值设定点变化进行比较；以及
响应于确定所述设定点值的变化超过所述第一阈值设定点变化，为所述阀确定设定点变化状态。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
响应于确定所述过程类型并非为集成过程，将所述设定点值的变化与第二阈值设定点变化进行比较；以及
响应于确定所述设定点值的变化超过所述第二阈值设定点变化，为所述阀确定所述设定点变化状态。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述过程的所述操作模式是响应于在所述过程类型为所述集成过程时确定所述设定点值的变化未超过所述第一阈值或者在所述过程类型并非为所述集成过程时确定所述设定点值的变化未超过所述第二阈值而进行确定的。
16.根据权利要求1所述的方法，还包括：
响应于检测到所述可疑阀，关闭所述过程工厂中执行的过程的操作。
17.根据权利要求1所述的方法，其中，对一个或多个过程参数值进行分析包括：
对所述一个或多个过程参数值进行分析，以使用椭圆拟合算法确定死区值、控制器输出的变化、或阀行程的变化中的至少一个。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，使用椭圆拟合算法确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述阀行程的变化中的至少一个包括：
绘制阀行程值作为控制器输出值的函数的图表；
将椭圆拟合到所述图表；以及
基于所述椭圆的一个或多个特性，确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述阀行程的变化中的至少一个。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述椭圆的所述一个或多个特性包括所述椭圆的长轴长度、所述椭圆的短轴长度、和所述椭圆的旋转角度。
20.根据权利要求1所述的方法，其中，对一个或多个过程参数值进行分析包括：
对所述一个或多个过程参数值进行分析，以使用椭圆拟合算法确定死区值、控制器输出的变化、或过程变量值的变化中的至少一个。
21.根据权利要求20所述的方法，其中，使用椭圆拟合算法以确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述过程变量值的变化中的至少一个包括：
绘制过程变量值作为控制器输出值的函数的图表；
将椭圆拟合到所述图表；以及
基于所述椭圆的一个或多个特性，确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述过程变量值的变化中的至少一个。
22.根据权利要求21所述的方法，其中，所述椭圆的所述一个或多个特性包括所述椭圆的长轴长度、所述椭圆的短轴长度、和所述椭圆的旋转角度。
23.一种用于在过程工厂中检测可疑阀的计算设备，所述计算设备包括：
一个或多个处理器；以及
非暂时性计算机可读存储器，其耦合到所述一个或多个处理器并在其上存储指令，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时使得所述计算设备执行以下操作：
对于N个时间段中的每个时间段：
确定所述时间段期间与阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值；以及
对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述时间段的所述阀的状态；
将所述N个时间段内的所述阀状态进行比较，以确定对于所述N个时间段的至少子集的至少阈值部分，所述阀是否正运行良好；
响应于确定对于所述N个时间段的至少所述子集的至少所述阈值部分，所述阀未运行良好，而确定所述阀为可疑阀；以及
向用户界面提供所述可疑阀的指示以向用户显示。
24.根据权利要求23所述的计算设备，其中，所述一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：阀行程、控制器输出、设定点、过程增益、或过程变量。
25.根据权利要求24所述的计算设备，其中，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令使得所述计算设备执行以下操作：
对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的一个或多个性能度量，所述一个或多个性能度量包括死区值；
将所述死区值与阈值死区百分比进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比，针对所述时间段为所述阀确定可疑状态。
26.根据权利要求25所述的计算设备，其中，所述一个或多个性能度量还包括控制器输出的变化和阀行程的变化，并且，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
将所述时间段内所述控制器输出的变化与所述阀行程的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
27.根据权利要求26所述的计算设备，其中，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化未超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
28.根据权利要求25所述的计算设备，其中，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
确定所述时间段的控制器输出的变化；
确定所述时间段的过程变量值的变化；
确定所述时间段的过程增益值；
将所述控制器输出的变化和所述过程增益值的乘积与所述过程变量值的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
29.根据权利要求28所述的计算设备，其中，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积未超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
30.一种过程控制系统，包括：
控制器，其被配置为控制阀；
所述阀被配置为控制在过程工厂内执行的过程工厂实体的运行；以及
计算设备，包括：
一个或多个处理器；以及
非暂时性计算机可读存储器，其耦合到所述一个或多个处理器并在其上存储指令，所述指令在被所述一个或多个处理器执行时使得所述计算设备执行以下操作：
对于N个时间段中的每个时间段：
确定所述时间段期间与所述阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值，所述一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：来自所述控制器的输出、阀行程、所述过程工厂实体的过程变量、所述过程变量与所述控制器输出之间的过程增益、或死区；以及
对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述时间段的所述阀的状态；
将所述N个时间段内的所述阀状态进行比较，以确定对于所述N个时间段的至少子集的至少阈值部分，所述阀是否正运行良好；
响应于确定对于所述N个时间段的至少所述子集的至少所述阈值部分，所述阀未运行良好，而确定所述阀为可疑阀；以及
向用户界面提供所述可疑阀的指示以向用户显示。
31.根据权利要求30所述的过程控制系统，其中，所述一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：阀行程、控制器输出、设定点、过程增益、或过程变量。
32.根据权利要求31所述的过程控制系统，其中，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令使得所述计算设备执行以下操作：
对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的一个或多个性能度量，所述一个或多个性能度量包括死区值；
将所述死区值与阈值死区百分比进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比，针对所述时间段为所述阀确定可疑状态。
33.根据权利要求32所述的过程控制系统，其中，所述一个或多个性能度量还包括控制器输出的变化和阀行程的变化，并且，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
将所述时间段内所述控制器输出的变化与所述阀行程的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
34.根据权利要求33所述的过程控制系统，其中，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化未超过所述阀行程的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
35.根据权利要求32所述的过程控制系统，其中，为了对所述一个或多个过程参数值进行分析以确定所述阀的状态，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
确定所述时间段的控制器输出的变化；
确定所述时间段的过程变量值的变化；
确定所述时间段的过程增益值；
将所述控制器输出的变化和所述过程增益值的乘积与所述过程变量值的变化进行比较；以及
响应于确定所述死区值大于所述阈值死区百分比并且所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定所述可疑状态。
36.根据权利要求35所述的过程控制系统，，其中，所述指令还使得所述计算设备执行以下操作：
响应于确定所述死区值不大于所述阈值死区百分比或者所述控制器输出的变化和所述过程增益值的所述乘积未超过所述过程变量值的变化，针对所述时间段为所述阀确定良好运行状态。
37.一种用于使用移动时间窗在可疑阀检测中降低错误警报率的方法，所述方法包括：
由一个或多个处理器确定对于N个时间段中每个时间段的过程工厂中阀的状态；
由所述一个或多个处理器确定在所述N个时间段的至少子集中所述阀状态指示所述阀正运行良好的比例；以及
由所述一个或多个处理器响应于确定所述比例小于阈值比例，向用户界面提供所述阀为可疑阀的指示以向用户显示。
38.根据权利要求37所述的方法，其中，确定所述阀的所述状态包括：
由所述一个或多个处理器确定所述N个时间段中每个时间段期间与所述阀相关的一个或多个过程参数的一个或多个过程参数值；以及
由所述一个或多个处理器对所述一个或多个过程参数值进行分析，以针对每个时间段确定所述阀的所述状态。
39.根据权利要求38所述的方法，其中，所述一个或多个过程参数包括以下各项中的至少一项：阀行程、控制器输出、设定点、过程增益、或过程变量。
40.根据权利要求38所述的方法，其中，对所述一个或多个过程参数值进行分析包括：
对所述一个或多个过程参数值进行分析，以使用椭圆拟合算法确定死区值、控制器输出的变化、或阀行程的变化中的至少一个。
41.根据权利要求40所述的方法，其中，使用椭圆拟合算法确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述阀行程的变化中的至少一个包括：
绘制阀行程值作为控制器输出值的函数的图表；
将椭圆拟合到所述图表；以及
基于所述椭圆的一个或多个特性，确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述阀行程的变化中的至少一个。
42.一种用于在过程工厂中检测可疑阀的方法，所述方法包括：
由一个或多个处理器确定与阀相关的一个或多个动态过程参数的一个或多个动态过程参数值，所述一个或多个动态过程参数包括基于时间常数、过程增益、或死区时间中的至少一个所确定的动态控制器输出；
由所述一个或多个处理器对所述一个或多个动态过程参数值进行分析以确定所述阀的状态；以及
由所述一个或多个处理器根据所述阀的所述状态向用户界面提供所述阀为可疑阀的指示以向用户显示。
43.根据权利要求42所述的方法，还包括：
由所述一个或多个处理器确定N个时间段中每个时间段的所述阀的所述状态，
其中，提供所述阀为可疑阀的指示包括：响应于基于所述N个时间段的所述阀状态确定对于所述N个时间段的至少所述子集的至少所述阈值部分所述阀未运行良好，而提供所述指示。
44.根据权利要求42所述的方法，其中，对所述一个或多个动态过程参数值进行分析包括：
对所述一个或多个动态过程参数值进行分析，以使用椭圆拟合算法确定死区值、控制器输出的变化、或过程变量值的变化中的至少一个。
45.根据权利要求44所述的方法，其中，使用椭圆拟合算法以确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述过程变量值的变化中的至少一个包括：
绘制过程变量值作为动态控制器输出值的函数的图表；
将椭圆拟合到所述图表；以及
基于所述椭圆的一个或多个特性，确定所述死区值、所述控制器输出的变化、或所述过程变量值的变化中的至少一个。
46.根据权利要求45所述的方法，其中，所述椭圆的所述一个或多个特性包括所述椭圆的长轴长度、所述椭圆的短轴长度、和所述椭圆的旋转角度。
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