DE102018125909A1

DE102018125909A1 - Verfahren zur Bestimmung zur Bestimmung einer Prozessgröße

Info

Publication number: DE102018125909A1
Application number: DE102018125909.3A
Authority: DE
Inventors: Rebecca PAGE; Dieter Waldhauser; Thomas Alber; Philipp Leufke; Markus Kilian; Tobias Brengartner; Sergey Lopatin
Original assignee: Endress and Hauser Flowtec AG; Flowtec AG
Current assignee: Endress and Hauser Flowtec AG
Priority date: 2018-10-18
Filing date: 2018-10-18
Publication date: 2020-04-23

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren, insbesondere computerimplementiertes Verfahren, zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße (P) eines Mediums, umfassend folgende Verfahrensschritte:
- Bestimmen zumindest eines Referenzwertes (R) mittels einer Referenzeinheit (1), und
- Bestimmen zumindest eines Berechnungswerts (B) für die Prozessgröße (P) mittels einer Berechnungseinheit (2),
wobei der Referenzwert (R) der Berechnungseinheit (2) zur Verfügung gestellt wird, und
wobei die Berechnungseinheit (2) dazu ausgestaltet ist, die Bestimmung des Berechnungswerts (B) zumindest anhand des Referenzwerts (R) zu erlernen. Ferner betrifft die vorliegende Erfindung ein zur Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens geeignetes Computerprogramm sowie ein Computerprogrammprodukt mit einem erfindungsgemäßen Computerprogramm.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren, insbesondere ein computerimplementiertes Verfahren, zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße eines Mediums. Ferner betrifft die vorliegende Erfindung ein Computerprogramm zur Bestimmung einer Prozessgröße, sowie ein Computerprogrammprodukt mit einem entsprechenden Computerprogramm.
Feldgeräte zur Bestimmung, Überwachung und/oder Beeinflussung verschiedener Prozessgrößen werden vielfach in der Prozess- und/oder Automatisierungstechnik eingesetzt. Beispiele für derartige Feldgeräte bzw. Messgeräte sind Füllstandsmessgeräte, Durchflussmessgeräte, Druck- und Temperaturmessgeräte, pH- und/oder pH-Redoxpotentialmessgeräte, oder auch Leitfähigkeitsmessgeräte, welche der Erfassung der jeweils entsprechenden Prozessgrößen, wie einem Füllstand, einem Durchfluss, dem Druck, der Temperatur, einem pH-Wert, eines Redoxpotentials, oder einer Leitfähigkeit dienen. Die jeweils zugrundeliegenden Messprinzipien sind aus dem Stand der Technik hinlänglich bekannt, und werden an dieser Stelle nicht einzeln angeführt. Bei Durchflussmessgeräten handelt es sich insbesondere um Coriolis-, Ultraschall-, Vortex-, thermische und/oder magnetisch induktiven Durchflussmessgeräte. Füllstandsmessgeräte wiederum sind insbesondere Mikrowellen-Füllstandsmessgeräte, Ultraschall-Füllstandsmessgeräte, zeitbereichsreflektometrische Füllstandsmessgeräte (TDR), radiometrische Füllstandsmessgeräte, kapazitive Füllstandsmessgeräte, konduktive Füllstandsmessgeräte und/oder temperatursensitive Füllstandsmessgeräte. Bei Druckmessgeräten dagegen handelt es sich bevorzugt um sogenannte Absolut-, Relativ- oder Differenzdruckgeräte, während Temperaturmessgeräte häufig Thermoelemente oder temperaturabhängige Widerstände zur Ermittlung der Temperatur aufweisen.
Im Rahmen der vorliegenden Anmeldung werden im Prinzip alle Geräte als Feldgerät bezeichnet, die auf Feldebene angeordnet sind, also prozessnah eingesetzt werden und prozessrelevante Informationen liefern oder verarbeiten. Neben Sensoren und Aktoren werden als Feldgeräte allgemein auch solche Einheiten bezeichnet, die direkt an einem Feldbus angeschlossen sind, und zur Kommunikation mit einer Steuerstelle wie einem Leitsystem dienen, wie z.B. Remote I/Os, Gateways, Linking Devices und Wireless Adapter bzw. Funkadapter. Eine Vielzahl solcher Feldgeräte wird von Firmen der Endress+Hauser-Gruppe hergestellt und vertrieben.
Bei der Bestimmung und/oder Überwachung der jeweiligen Prozessgröße ist unter anderem die jeweils erzielbare Messgenauigkeit von entscheidender Bedeutung. Die mittels eines Feldgeräts ermittelten Messwerte sind grundsätzlich mit einem Messfehler behaftet, welcher beispielsweise in Form einer Messwertabweichung bzw. Messunsicherheit erfasst wird. Diese Messunsicherheit kann unterschiedlichste Ursachen haben. Beispielsweise können Einflüsse verschiedenster Prozess- und/oder Umgebungsparameter, oder intrinsische Eigenschaften des jeweiligen Feldgeräts, unter anderem aufgrund von Fertigungstoleranzen oder ähnlichem, eine Rolle spielen. Prozessparameter sind dabei insbesondere verschiedene physikalische oder chemische Eigenschaften des Mediums, beispielsweise die Temperatur, der Druck, die Dichte oder die Viskosität. Umgebungsparameter betreffen dagegen die Umgebung des jeweiligen Prozesses, beispielsweise die Luftfeuchtigkeit oder die Umgebungstemperatur.
Zur Bestimmung der jeweiligen Prozessgröße wird üblicherweise von einer Sensoreinheit des Feldgeräts ein Sensorsignal empfangen. Die jeweilige Prozessgröße ist dann eine Funktion des Sensorsignals, wobei die verschiedenen weiteren Einflussgrößen, wie beispielsweise die Prozessparameter und/oder Umgebungsparameter ebenfalls eine Rolle spielen.
Zur Gewährleistung einer zuverlässigen Bestimmung der jeweiligen Prozessgröße werden Feldgeräte einmalig oder wiederholt im fortlaufenden Betrieb kalibriert, verifiziert, und/oder justiert. Dabei wird das Sensorsignal, eine davon abgeleitete Größe, oder die jeweils aus dem Sensorsignal bestimmte Prozessgröße, mit einer Referenz verglichen. Die jeweilige Referenz kann beispielsweise durch ein, insbesondere gattungsgleiches, Feldgerät gegeben sein. Aber auch berechnete Werte für das Sensorsignal, die davon abgeleitete Größe oder die Prozessgröße können herangezogen werden.
Um eine zuverlässige Aussage über das jeweilige Feldgerät treffen zu können, muss unter anderem sichergestellt werden, dass das Feldgerät und die jeweilige Referenz den gleichen Randbedingungen unterliegen. Bei der Bestimmung der Prozessgröße relevante Prozess- und/oder Umgebungsparameter sollten also idealerweise identisch sein. Dies kann je nach Fall ggf. problematisch oder aufwendig sein.
Aus der DE102016117733A1 ist beispielsweise eine Messeinrichtung bekannt geworden, bei der mittels eines ersten und zweiten Messgeräts eine Messgröße eines Mediums ermittelt wird. Die beiden Messwerte werden dann miteinander verglichen um mit dem zweiten Messwert wird eine Verifizierung, Kalibrierung und/oder Justierung des ersten Messgeräts durchgeführt. Um mit dem zweiten Messgerät den Messwert bestimmen zu können, wird ferner mittels einer Probennahmevorrichtung eine Probe des Messmediums entnommen.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Bestimmung einer Prozessgröße eines Mediums bereitzustellen, bei welchem auf einfache Art und Weise eine hohe Genauigkeit gewährleistet werden kann.
Diese Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren nach Anspruch 1, durch das Computerprogramm nach Anspruch 14 und durch das Computerprogrammprodukt nach Anspruch 15.
Hinsichtlich des Verfahrens wird die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe gelöst durch ein Verfahren, insbesondere durch ein computerimplementiertes Verfahren, zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße eines Mediums. Das Verfahren umfasst folgende Verfahrensschritte:

- Bestimmen zumindest eines Referenzwertes mittels einer Referenzeinheit, und
- Bestimmen zumindest eines Berechnungswerts für die Prozessgröße mittels einer Berechnungseinheit,
- wobei der Referenzwert der Berechnungseinheit zur Verfügung gestellt wird, und
- wobei die Berechnungseinheit dazu ausgestaltet ist, die Bestimmung des Berechnungswerts zumindest anhand des Referenzwerts zu erlernen.

Die Berechnungseinheit ist demnach eine mit künstlicher Intelligenz versehene Einheit, welche zumindest anhand eines Referenzwerts die Bestimmung der Prozessgröße erlernt. Hierbei kann es sich sowohl um einen überwachten (engl. supervised) als auch um einen nicht-überwachten (engl. unsupervised) Lernprozess handeln. Der Referenzwert kann der Berechnungseinheit dabei zu vorgebbaren Zeitpunkten, periodisch, oder auch kontinuierlich zur Verfügung gestellt werden.
Bei einem überwachten Lernprozess wird beispielsweise das Verhalten der Prozessgröße anhand von bereits bekannten Situationen, insbesondere anhand von Trainingsdatensätzen, erlernt, welche Datenpaare bestehend aus Input- und Output-Werten, bzw. Referenzwerten und zugehörigen Werten für die Prozessgröße, enthalten. Die Berechnungseinheit umfasst dann zumindest ein derart erlerntes Modell, welches den Zusammenhang zwischen Input- und Output-Werten beschreibt. Nach vollendetem Training bestimmt die Berechnungseinheit die jeweilige Zielgröße, bzw. den jeweiligen Wert für die Prozessgröße für einen jeweils zugeführten Input-Wert anhand des erlernten Modells und gibt diesen aus. Beispiele für überwachte Lernprozess sind beispielsweise die sogenannten Recurrent Neural Networks (RNN) mit Long Short Term Memory (LSTM) Zellen, welche sich bestens für Zeitreihen eignen.
Bei einem sogenannten bestärkenden Lernvorgang (engl. reinforcement learning) werden einem Agenten Verhaltensregeln, Input-Werte aus der Umgebung, sowie die Aufgabe, ein bestimmtes Ziel möglichst zu erreichen, vorgegeben. Der Agent wählt dabei zur Erreichung des Ziels selbst ein bestimmtes Verhalten aus, wobei der Agent für jeden Versuch Feedback (engl. reward) erhält. Anhand des Feedbacks kann der Agent sein jeweiliges Vorgehen geeignet bewerten. Wird beispielsweise das jeweilige Ziel erreicht, erhält der Agent positives Feedback. Beim nächsten Versuch das Ziel zu erreichen wählt der Agent auf Basis des Feedbacks ein geeignetes bereits versuchtes oder neues Verhalten aus, ggf. mit dem Bestreben, positives Feedback zu maximieren, auswählt. Dabei wird in vielen Fällen nicht direkt Feedback für jeden einzelnen Arbeitsschritt des Agenten gegeben, sondern für das Ergebnis einer Vielzahl an nacheinander ausgeführten Verfahrensschritten, also für die Qualität hinsichtlich aller Schritte zur Erreichung des jeweiligen Ziels. Dann kann der Agent sein Verhalten für bestimmte einzelne Verfahrensschritte nicht unmittelbar bewerten, sondern muss aus unterschiedlichen Kombinationen aus Entscheidungen und dem jeweils entsprechenden Feedback ein optimales Verhalten bestimmen.
Die Methode des bestärkenden Lernens eignet sich insbesondere für solche Anwendungen, bei denen unterschiedliche Prozesse sequentiell geschaltet werden, oder bei welchen eine Dosierung notwendig ist. Eine mögliche Anwendung betrifft außerdem Batchprozesse. Das jeweilige Verhalten des Agenten könnte in diesen Fällen beispielsweise gegeben sein durch die jeweilige Dosiermenge oder die Wahl zumindest eines Batchparameters. Das Ziel könnte wiederum beispielsweise darin bestehen, die gewünschte Veränderung und/oder Veränderungszeit der jeweiligen Mess- oder Prozesswerte, oder eine möglichst genaue Erkennung, Berechnung oder Vorhersage der Mess- oder Prozesswerte zu ermöglichen. Als Verhaltensregeln wiederum kommen beispielsweise Angaben zu einer maximalen und/oder minimalen Dosiermenge oder auch Grenzwerte für den zumindest einen Batchparameter in Frage.
Durch das erfindungsgemäße Verfahren kann eine hochgenaue und zuverlässige Erfassung der Prozessgröße gewährleistet werden. Beispielsweise kann anhand der Referenz auf einfache Weise eine, insbesondere fortlaufende oder punktuelle, Überprüfung bzw. Korrektur der Bestimmung der Prozessgröße mittels der Referenzeinheit vorgenommen werden. In diesem Fall handelt es sich beispielsweise um eine intelligente Kalibrierung, Justage oder Verifizierung anhand der Referenzeinheit. Dies erfolgt vorteilhafterweise ohne aufwendige separate Messvorgänge, bei denen ein Feldgerät aus dem Prozess entfernt werden muss, und auch ohne aufwendige Probenentnahmen, um mit einem Referenzgerät eine Referenzmessung durchführen zu können.
Vielmehr berechnet die Berechnungseinheit fortlaufend Berechnungswerte für die Prozessgröße, die ausgegeben werden können. Die Referenzeinheit wird dagegen lediglich als Referenz und für den Lernprozess der Berechnungseinheit herangezogen. So kann eine hohe Bestimmungsfrequenz der Prozessgröße gewährleistet werden, selbst wenn die Prozessgröße mittels anderer aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren, oder aus konstruktiven Gründen nicht oder lediglich punktuell oder mit großem Aufwand bestimmt werden könnte.
Eine Ausgestaltung des Verfahrens beinhaltet, dass die Berechnungseinheit Teil eines Soft-Sensors oder Teil eines lernfähigen mathematischen Modells ist.
Bei einem Soft-Sensor handelt es sich im Prinzip um einen virtuellen Sensor, mittels welchem die Prozessgröße nicht direkt gemessen, sondern berechnet wird. In Hinblick auf Soft-Sensoren, insbesondere auf mögliche Realisierungen von Soft-Sensoren, sei in diesem Zusammenhang beispielsweise auf die Artikel „Data-driven Soft Sensors in the Process Industrie“ von P. Kadlec et al. in der Zeitschrift Computers & Chemical Engineering (doi: 10.1016/j.compchemeng-2008.12.012), oder „State oft the Art in the Development of Adaptive Soft Sensors based Just-In-Time Models“ von A. Saptoro in der Zeitschrift Procedia Chemistry (doi: 10.1016/j.proche.2014.05.027) verwiesen, auf welche im Rahmen der vorliegenden Anmeldung Bezug genommen wird.
Im Kontext der vorliegenden Erfindung bietet die Verwendung eines Softsensors in Kombination mit einer mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Berechnungseinheit den Vorteil, dass das dynamische Verhalten des jeweiligen Prozesses, insbesondere auch im Falle eines nicht linearen Verhaltens, berücksichtigt werden kann. Erfindungsgemäß ist es möglich, längerfristige Muster und vor allem Sequenzen, welche im fortlaufenden Prozess stattfinden, zu erkennen, zu berücksichtigen und vorherzusagen.
Beispielsweise können in der Berechnungseinheit parallel mehrere Modelle mit unterschiedlichen Laufzeiten implementiert werden. Dies erlaubt beispielsweise das Erkennen von Ausreißern, Fehlern und Abweichungen für den Wert der Prozessgröße durch ein erstes Modell mit kurzer Vorhersage bei häufiger Referenzwertverfügbarkeit. Gleichzeitig oder alternativ kann mittels eines ersten Modells mit längerer Vorhersage, beispielsweise auch mit azyklischen Referenzwerten, die Informationsverfügbarkeit erhöht werden und mittels eines zweiten Modells längerer Vorhersage mit selteneren Referenzwerten eine Erkennung von Drift, Belag oder Alterung erkannt werden. Darüber hinaus ist auch eine Vorhersage mit mehreren Input-Werten, basierend auf mehreren Prozessgrößen oder Prozessparametern die Prozessgröße bestimmt werden.
Die Berechnungseinheit kann aber auch Teil eines lernfähigen mathematischen Modells oder Verfahrens sein. Dieses kann beispielsweise in Form einer Software implementiert werden.
In einer Ausgestaltung umfasst die Referenzeinheit zumindest einen Datensatz mit Referenzwerten oder zumindest einen Referenzsensor zur Bestimmung des zumindest einen Referenzwertes. Im Falle eines Datensatzes kann es sich insbesondere um mittels eines, insbesondere gattungsgleichen, Feldgeräts ermittelte Werte handeln. Ein derartiges Feldgerät kann entweder separat oder auch am gleichen Ort wie die Berechnungseinheit angeordnet sein.
Eine weitere Ausgestaltung beinhaltet, dass die Referenzeinheit dazu dient, zumindest einen Referenzwert für die Prozessgröße zu ermitteln. Alternativ oder darüber hinaus können mittels der Referenzeinheit auch andere für die Bestimmung der Prozessgröße relevante Einflussgrößen, beispielsweise Prozess- und/oder Umgebungsparameter, bestimmt und zur Verfügung gestellt werden.
In einer bevorzugten Ausgestaltung wird mittels einer Messvorrichtung zur Bestimmung der Prozessgröße zumindest ein Messwert für die Prozessgröße ermittelt. In diesem Falle wird die Prozessgröße zumindest von der Berechnungseinheit berechnet und von der Messvorrichtung bestimmt. Die Prozessgröße wird insbesondere redundant erfasst.
Der Berechnungswert kann beispielsweise mit dem Messwert verglichen werden. Anhand des Vergleichs kann eine Zustandsüberwachung der Berechnungseinheit oder der Messvorrichtung getätigt werden. Darüber hinaus, kann der Messwert auch mit dem Referenzwert verglichen werden, sofern es sich bei dem Referenzwert um einen Referenzwert für die Prozessgröße handelt.
Es ist von Vorteil, wenn der Messwert der Berechnungseinheit zur Verfügung gestellt wird, wobei die Berechnungseinheit den Messwert bei der Berechnung des Berechnungswerts berücksichtigt, insbesondere wobei die Berechnungseinheit dazu ausgestaltet ist, die Bestimmung des Berechnungswerts zumindest anhand des Referenzwerts und/oder des Messwerts zu erlernen. Die Berechnungseinheit kann demnach beispielsweise anhand des Referenzwerts und/oder anhand des Messwerts trainiert werden. Hierbei können der Referenzwert und/oder der Messwert kontinuierlich, periodisch oder punktuell zur Verfügung gestellt werden. Mit dieser Ausgestaltung wird also ein kontinuierlicher Lernprozess der Berechnungseinheit anhand der von der Messeinrichtung erfassten Messwerte ermöglicht.
Es ist ebenfalls von Vorteil, wenn der Messwert zu vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Messintervall bestimmt wird, und wenn der Berechnungswert zu vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Berechnungsintervall bestimmt wird. Das Messintervall und das Berechnungsintervall können dabei gleich oder unterschiedlich lang sein. Der Messwert und der Berechnungswert können zudem zum gleichen Zeitpunkt oder zumindest teilweise zu unterschiedlichen Zeitpunkten gemessen bzw. berechnet werden.
Bevorzugt ist das Berechnungsintervall kleiner ist als das Messintervall.
Es ist von Vorteil, wenn zu zumindest einem ersten Zeitpunkt, an welchem der Messwert bestimmt wird, der Messwert als Wert für die Prozessgröße ausgegeben wird, und wenn zu zumindest einem zweiten Zeitpunkt, an welchem kein Messwert bestimmt wird, der Berechnungswert als Wert für die Prozessgröße ausgegeben wird.
Zu Zeitpunkten, zu denen kein Messwert verfügbar ist, wird also jeweils ein Berechnungswert für die Prozessgröße ausgegeben.
Für diese Ausgestaltung werden bevorzugt sogenannte rekurrente neuronale Netze (engl. Recurrent Neural Networks, kurz RNN) eingesetzt. Diese eignen sich besonders für die Vorhersage von Zeitreihen, da der aktuelle Zustand für die Vorhersage eines zukünftigen Zustands, sowie historische Muster berücksichtigt werden können. Diese Netze können bevorzugt um die Technik des langen Kurzzeitgedächtnisses (engl. long short-term memory, kurz LSTM) erweitert werden, um selten auftretende Ereignisse ebenfalls betrachten zu können.
Im Unterschied zu klassischen Interpolationen, sogenannten Kalman-Filtern, oder Taylor-Reihen werden im Falle von neuralen Netzen datenbasierte Lernmethoden verwendet. Dabei können die spezifischen Eigenschaften des Prozesses gezielt berücksichtigt werden. Dies ist bei den klassischen Methoden nicht der Fall. Besondere Vorteile ergeben sich, falls Zusammenhänge zwischen mehreren Zeitschritten vorhanden sind.
Eine weitere Ausgestaltung beinhaltet, dass zu zumindest einem dritten Zeitpunkt, an welchem ein Messwert und ein Berechnungswert bestimmt wird, ein Vergleich des Messwerts und des Berechnungswerts durchgeführt wird.
Bevorzugt wird zu dem dritten Zeitpunkt der Messwert, der Berechnungswert oder ein Mittelwert aus dem Messwert und dem Berechnungswert als Wert für die Prozessgröße ausgegeben.
Eine weitere Ausgestaltung beinhaltet, dass anhand des Vergleichs eine Zustandsüberwachung der Messvorrichtung, der Berechnungseinheit und/oder der Referenzeinheit durchgeführt wird, insbesondere, wobei eine Alterung der Messvorrichtung oder Referenzeinheit, eine Belagsbildung an der Messvorrichtung oder Referenzeinheit, eine Drift über einen vorgebaren Grenzwert hinaus, eine Störung der Messvorrichtung oder Referenzeinheit, eine fehlerhafte Berechnung der Berechnungseinheit, oder eine Periodizität oder ein Muster im Prozess erkannt wird.
Das erfindungsgemäße Vorgehen in einer der Ausgestaltung mit einer Messvorrichtung bietet verschiedene Vorteile. Bei einem Feldgerät mit begrenzter Messfrequenz können zwischen zwei Zeitpunkten, zu denen jeweils Messwerte bestimmt werden, Berechnungswerte für die jeweilige Prozessgröße bestimmt werden. Eine begrenzte Messfrequenz kann sich einerseits aus dem angewendeten Messprinzip oder aus einem begrenzten zur Verfügung stehenden Energie, beispielsweise im Falle einer für eine 4-20mA-Schnittstelle ausgelegten Feldgerät, ergeben.
Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren kann also eine kurze Periode für die Ausgabe eines Werts für die Prozessgröße unabhängig von messtechnischen Restriktionen, wie einer begrenzten zur Verfügung stehenden Energie, gewährleistet werden. Die zeitliche Entwicklung der Prozessgröße kann also genauestens betrachtet werden. Insbesondere können Zeitpunkte zur Vornahme bestimmter Prozessschritte, die anhand der Prozessgröße gesteuert werden, genau bestimmt werden. Dies betrifft beispielsweise die Einstellung von Regelgeschwindigkeiten anhand der Prozessgröße.
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe wird ferner gelöst durch ein Computerprogramm zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße eines Mediums mit computerlesbaren Programmcodeelementen, die, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden, den Computer dazu veranlassen, ein erfindungsemäßes Verfahren auszuführen.
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe wird schließlich ebenfalls gelöst durch ein Computerprogrammprodukt mit einem erfindungsgemäßen Computerprogramm und zumindest einem computerlesbaren Medium, auf dem zumindest das Computerprogramm gespeichert ist.
Zusammenfassend bietet die vorliegende Erfindung verschiedene Vorteile gegenüber dem Stand der Technik:

- Prozessgrößen, die nur unter großem Aufwand oder nicht kontinuierlich erfassbar sind, können mittels der Berechnungseinheit auf einfache Art und Weise erfasst werden
- Es kann eine Zustandsüberwachung einer Messvorrichtung vorgenommen werden, mit der sonst schwer zugängliche Informationen über den Prozess und die Messvorrichtung gewonnen werden können; beispielsweise Drift, Belagsbildung oder Alterung
- Die Bestimmungsfrequenz zur Bestimmung der Prozessgröße kann gegenüber singulär eingesetzten Messvorrichtung erhöht werden
- Die Berechnungseinheit kann im Falle eines Ausfalls der Messvorrichtung weiter Werte für die Prozessgröße liefern
- Eine Referenzeinheit kann für eine Vielzahl von Berechnungseinheiten zur Verfügung gestellt werden.

Die vorliegende Erfindung wird im Folgenden anhand der Figuren 1 - 3 näher erläutert: Es zeigt:

1 eine erste schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit einer Referenzeinheit und einer Berechnungseinheit in Form eines Blockdiagramms,
2 eine zweite schematische Darstellung eines erfindungsgemäßen Verfahrens mit einer Referenzeinheit, einer Berechnungseinheit und einer Messeinheit in Form eines Blockdiagramms, und
3 eine schematische Illustrierung der Ermittlung der Prozessgröße unter Verwendung einer Messvorrichtung und Berechnungseinheit, welche in unterschiedlichen Zeitintervallen Werte für die Prozessgröße ermitteln.

In den Figuren sind gleiche Elemente je mit dem gleichen Bezugszeichen versehen.
1 zeigt eine erste Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens. Ein mittels einer Referenzeinheit 1 bestimmter Referenzwert R wird einer Berechnungseinheit 2 zur Verfügung gestellt. Die Berechnungseinheit 2 ist eine lernfähige Einheit, beispielsweise Teil eines lernfähigen mathematischen Modells oder eines Soft-Sensors. Die Berechnungseinheit 2 ist dazu ausgestaltet, die Bestimmung des Berechnungswerts B zumindest anhand des Referenzwerts R zu erlernen. Dabei kann die Referenzeinheit 2 einen maschinellen Lernprozess durchlaufen. Vorzugsweise wird ein überwachtes oder bestärkendes Lernverfahren eingesetzt. Möglich ist es hierbei sowohl, dass die Berechnungseinheit 2 offline, also vor Inbetriebnahme des Verfahrens im Prozess, oder online, also im fortlaufenden Prozess, trainiert wird. Die Berechnungseinheit 2 dient demnach zur Bestimmung eines Berechnungswerts B für die Prozessgröße P.
Bei dem Referenzwert R handelt es sich beispielsweise um einen mittels eines Referenz-Feldgeräts ermittelten Wert oder um einen analytisch oder numerisch ermittelten Wert für die Prozessgröße P. Aber auch Prozessparameter und/oder Umgebungsparameter können als Referenzwerte R herangezogen werden. Auch ist es denkbar, dass mehrere unterschiedliche Referenzwerte R bestimmt und der Berechnungseinheit B zur Verfügung gestellt werden.
Eine zweite mögliche Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist in 2 gezeigt. Hier ist zusätzlich zu der in 1 gezeigten Ausgestaltung eine Messvorrichtung 3 vorhanden, welche zur Ermittlung eines Messwertes M für die Prozessgröße P dient. Es ist für diese Ausgestaltung möglich, den Berechnungswert B, den Messwert M, oder einen Mittelwert aus dem Berechnungswert B und dem Messwert M für die Prozessgröße P auszugeben.
Ebenso ist es optional möglich, der Berechnungseinheit 2 neben dem Referenzwert R auch den Messwert M zur Verfügung zu stellen, wie durch den gestrichten Pfeil angedeutet. In diesem Falle kann die Berechnungseinheit das Bestimmen des Berechnungswerts B anhand des Referenzwerts R und/oder anhand des Messwerts M erlernen. Die Berechnungseinheit B berücksichtigt also ebenfalls den Messwert M.
In dieser Hinsicht sind unterschiedlichste Vorgehensweisen denkbar. Eine beispielhafte, besonders bevorzugte Ausgestaltung der Verwertung der von der Messvorrichtung 3 und Berechnungseinheit 2 zur Verfügung gestellten Werte ist in 3 dargestellt.
Zu vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Messintervall Δt_M wird jeweils ein Messwert M bestimmt, während Berechnungswerte B zur vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Berechnungsintervall Δt_B bestimmt werden. Dabei ist das Berechnungsintervall Δt_B kleiner als das Messintervall Δt_M .
Zu zumindest einem ersten Zeitpunkt t₁ , zu welchem nur der Messwert M bestimmt wird, wird der Messwert M als Wert für die Prozessgröße P ausgegeben. Zu Zeitpunkten t₂ dagegen, zu welchen nur der Berechnungswert B bestimmt wird, wird dagegen der Berechnungswert B als Wert für die Prozessgröße P ausgegeben. Zu diesen Zeitpunkten t₂ wird also kein Messwert M bestimmt.
Weiterhin kann zu zumindest einem dritten Zeitpunkt t₃ , zu welchem ein Messwert M und ein Berechnungswert B bestimmt wird, ein Vergleich des Messwerts M und des Berechnungswerts B durchgeführt werden. Anhand des Vergleichs kann wiederum eine Zustandsüberwachung vorgenommen werden. Zudem kann entweder der Messwert M, der Berechnungswert B oder ein Mittelwert aus dem Berechnungswert B und Messwert M als Wert für die Prozessgröße P ausgegeben werden.
Bezugszeichenliste

1: Referenzeinheit
2: Berechnungseinheit
3: Messvorrichtung
R: Referenzwert
B: Berechnungswert
M: Messwert
P: Prozessgröße
Δt_M: Messintervall
Δt_B: Berechnungsintervall
t₁: erster Zeitpunkt
t₂: zweiter Zeitpunkt
t₃: dritter Zeitpunkt

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 102016117733 A1 [0008]

Claims

Verfahren, insbesondere computerimplementiertes Verfahren, zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße (P) eines Mediums, umfassend folgende Verfahrensschritte: - Bestimmen zumindest eines Referenzwertes (R) mittels einer Referenzeinheit (1), und - Bestimmen zumindest eines Berechnungswerts (B) für die Prozessgröße (P) mittels einer Berechnungseinheit (2), wobei der Referenzwert (R) der Berechnungseinheit (2) zur Verfügung gestellt wird, und wobei die Berechnungseinheit (2) dazu ausgestaltet ist, die Bestimmung des Berechnungswerts (B) zumindest anhand des Referenzwerts (R) zu erlernen.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Berechnungseinheit (2) Teil eines Soft-Sensors oder Teil eines lernfähigen mathematischen Modells ist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei die Referenzeinheit (1) zumindest einen Datensatz mit Referenzwerten (R) oder zumindest einen Referenzsensor zur Bestimmung des zumindest einen Referenzwertes (R) umfasst.
Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Referenzeinheit (2) dazu dient, zumindest einen Referenzwert (R) für die Prozessgröße (P) zu ermitteln.
Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche wobei mittels einer Messvorrichtung (3) zur Bestimmung der Prozessgröße (P) zumindest ein Messwert (M) für die Prozessgröße (P) ermittelt wird.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Messwert (M) der Berechnungseinheit (2) zur Verfügung gestellt wird, und wobei die Berechnungseinheit (2) den Messwert (M) bei der Berechnung des Berechnungswerts (B) berücksichtigt, insbesondere wobei die Berechnungseinheit (2) dazu ausgestaltet ist, die Bestimmung des Berechnungswerts (2) zumindest anhand des Referenzwerts (R) und/oder des Messwerts (M) zu erlernen.
Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, wobei der Messwert (M) zu vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Messintervall (Δt_M) bestimmt wird, und wobei der Berechnungswert (B) zu vorgebbaren Zeitpunkten entsprechend einem Berechnungsintervall (Δt_B) bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei das Berechnungsintervall (Δt_B) kleiner ist als das Messintervall (Δt_M).
Verfahren nach einem der Ansprüche 7 oder 8, wobei zu zumindest einem ersten Zeitpunkt (t₁), an welchem der Messwert (M) bestimmt wird, der Messwert (M) als Wert für die Prozessgröße (P) ausgegeben wird, und wobei zu zumindest einem zweiten Zeitpunkt(t2), an welchem kein Messwert (M) bestimmt wird, der Berechnungswert (B) als Wert für die Prozessgröße (P) ausgegeben wird.
Verfahren nach zumindest einem der Ansprüche 7-9, wobei zu zumindest einem dritten Zeitpunkt (t₃), zu welchem ein Messwert (M) und ein Berechnungswert (B) bestimmt wird, ein Vergleich des Messwerts (M) und des Berechnungswerts (B) durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei zu dem dritten Zeitpunkt (t₃) der Messwert (M), der Berechnungswert (B) oder ein Mittelwert aus dem Messwert (M) und dem Berechnungswert (B) als Wert für die die Prozessgröße (P) ausgegeben wird.
Verfahren nach Anspruch 10 oder 11, wobei anhand des Vergleichs eine Zustandsüberwachung der Messvorrichtung (3), der Berechnungseinheit (2) und/oder der Referenzeinheit (1) durchgeführt wird, insbesondere, wobei eine Alterung der Messvorrichtung (3) oder Referenzeinheit (1), eine Belagsbildung an der Messvorrichtung (3) oder Referenzeinheit (1), eine Drift über einen vorgebaren Grenzwert hinaus eine Störung der Messvorrichtung (3) oder Referenzeinheit (1), eine fehlerhafte Berechnung der Berechnungseinheit (2), oder eine Periodizität oder ein Muster im Prozess erkannt wird.
Computerprogramm zur Bestimmung zumindest einer Prozessgröße (P) eines Mediums mit computerlesbaren Programmcodeelementen, die, wenn sie auf einem Computer ausgeführt werden, den Computer dazu veranlassen, ein Verfahren nach zumindest einem der vorhergehenden Ansprüche auszuführen.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm nach Anspruch 13 und zumindest einem computerlesbaren Medium, auf dem zumindest das Computerprogramm gespeichert ist.