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Gebiet der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung, ein Verfahren und
ein Computerprogrammprodukt zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem
und spezieller zur Modellierung von variabler Kausalität in dem
Flusssystem.
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Hintergrund der Erfindung
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Flusssysteme,
wie industrielle Systeme, können
auf verschiedene Weisen beschrieben und modelliert werden, und die
erhaltenen Modelle werden für
viele verschiedene Aufgaben verwendet, wie Überwachung, Steuerung, Messungsvalidierung, Alarmanalyse,
Fehlerdiagnose und Sensorfehlerermittlung.
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Flusssysteme
können
zum Beispiel mittels eines Modells modelliert wer den, das qualitative
Beschreibungen des Systems umfasst, oder durch ein sogenanntes regelbasierendes
Modell, d. h. ein Modell, das das System unter Verwendung von Regeln oder
logischen Feststellungen, die beschreiben, wie verschiedene Komponenten
des Systems miteinander zusammenwirken, modelliert.
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Heute
sind komplexere Modelle zur Modellierung industrieller Systeme verfügbar, zum
Beispiel sogenannte Kausalmodelle. Ein Kausalmodell ist ein Modell,
das Teile des Systems und die kausale Beziehung zwischen verschiedenen
Teilen, bspw. Komponenten, des Systems modelliert, d. h. wie die
Teile einander beeinflussen.
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Ein
Beispiel eines Kausalmodells ist das sogenannte Funktionalmodell.
Funktionalmodelle werden verwendet, um Flusssysteme mittels Identifizierung
des Gesamtzweckes, den das System erreichen muss, der Funktionen,
die das System zur Erfüllung
des Zwecks erfüllen
muss, und des Verhaltens der physikalischen Struktur, um diese Funktionen
zu verwirklichen, zu modellieren. Zum Beispiel kann das modellierte
System eine elektronische Vorrichtung, ein Prozesssteuersystem in
einer Fabrik, Kundenserviceeinrichtungen in einer Bank, ein Roboter
oder das gesamte Internet sein.
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Die
Stärke
von funktionalem Modellieren liegt in ihrer Fähigkeit, der Komplexität in großen Flusssystemen
gerecht zu werden. Dies liegt daran, dass der Gesamtzweck und die
Funktionen in komplexen Flusssystemen vielfältig sind und häufig unter Verwendung
klassischer Modellierungsmethoden sehr schwer zu erkennen sind.
Daher wurde die funktionale Modellierung zur Beschreibung von Funktionen
von Mensch-Maschine-Systemen, zur Diagnose und Planung in industriellen
Anlagen und zur Identifizierung von Fehlern und ihren Konsequenzen
in solchen Anlagen verwendet.
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Ein
Beispiel eines Funktionalmodells ist das Multilevel-Flussmodell
(MFM). Die grundlegende Idee von MFM ist es, ein künstliches
System zu modellieren, das mit gewissen Zielvorstellungen gestaltet
und verwendet wird. Die hauptsächliche
Stärke
eines Multilevel-Flussmodells ist, dass es unter Verwendung von
MFM einfach ist, ein Modell eines Zielsystems zu erzeugen. Daher
wird MFM vorzugsweise bei der Modellierung von großen Flusssystemen verwendet.
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Multilevel-Flussmodelle
(MFM) sind Modelle, die eine grafische Sprache verwenden, die die
Ziele und Funktionen von komplexen Systemen darstellen. Die hauptsächliche
Stärke
von MFM ist die Eignung, sehr komplexe Systeme unter Verwendung
einer geringen Anzahl von Modellierungselementen, auch Funktionen
genannt, zu beschreiben. Für
jede der zulässigen
Verbindungen zwischen den MFM-Funktionen ist ein Satz aus kausalen
Regeln definiert. Diese kausalen Regeln beschreiben, wie qualitative
Zustände
der Funktionen einander beeinflussen. Die kausalen Regeln können mit
einem oder mehreren diagnostischen Verfahren, wie Alarmanalyse,
diskrete Sensorvalidierung oder Fehlermodusanalyse, verwendet werden.
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In
einem Flusssystem muss nicht immer zutreffen, dass zwei verbundene
Komponenten gegenseitig die Betriebsbedingung beeinflussen. Folglich muss dies
auch in dem Modell des Flusssystems implementiert sein, d. h. wie
zwei verbundene Funktionen gegenseitig den Zustand beeinflussen.
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Bei
MFM wird angenommen, dass alle verbundenen Funktionen, modellierende
Teile des Flusssystems, einander in beide Richtungen beeinflussen.
Zum Beispiel ist offensichtlich, dass eine Pumpe, die Wasser in
einen geschlossenen Behälter liefert,
den Wasserlevel im Behälter
beeinflusst und dass der Level im Behälter ebenfalls den Fluss durch die
Pumpe beeinflusst. Wenn der Level im Behälter zu hoch ist, wird die
Pumpe nicht in der Lage sein, mehr Wasser zu dem Behälter zu
transportieren, seitdem der Behälter
voll ist, und somit wird der Fluss durch den Behälter zu niedrig sein. Wenn
allerdings der Behälter
offen anstelle geschlossen ist, wird der Level im Behälter den
Fluss durch die Pumpe nicht beeinflussen, sondern das Wasser wird
eher einfach über
die Ränder
des Behälters
fließen
als den Fluss durch die Pumpe zu blockieren. Ein heutiger Nachteil mit
MFM ist, dass es den letzteren Fall nicht behandeln kann, da bei
MFM angenommen wird, dass alle verbundenen Komponenten oder Teile
des Flusssystems sich gegenseitig beeinflussen. Wie oben erläutert, muss
dies nicht immer der Fall sein.
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Ein
anderer Nachteil bei MFM ist, dass es nicht den Fall behandeln kann,
bei dem sich die kausale Beziehung zwischen verbundenen Komponenten
zum Beispiel mit der Zeit ändert.
Zum Beispiel kann MFM nicht den Fall behandeln, wenn der oben beschriebene
geschlossene Behälter
einen entfernbaren Deckel aufweist, welcher während des Betriebs des Flusssystems
entfernt wird. Folglich kann MFM nicht den Fall modellieren, bei
dem ein Flusssystem in einem ersten Betriebszustand einen Deckel
aufweist und in einem zweiten Betriebszustand keinen Deckel aufweist.
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Eine
Lösung
des oben beschriebenen Problems wäre, mehr MFM-Symbole oder Modellelemente
bereitzustellen, um verschiedene Typen von Objekten, wie offene
Behälter,
geschlossene Behälter,
Zentrifugalpumpen usw. zu repräsentieren.
Allerdings würde
diese Lösung
schnell nicht mehr handhabbar, da es schwierig sein kann, das geeignete Symbol
zur Verwendung in einem spezifischen System zu finden, und der Modellierungsaufwand
wird schnell schwierig.
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In
der Dissertation "Knowledge
based support for situation assessment in human supervisory control" ("Wissensbasierte Unterstützung zur
Situationsbewertung bei menschlich überwachter Steuerung") von Johannes Petersen,
DTU Lyngby, Dänemark,
2000, 00-A-897, ISBN 87-87950-84-7, wird ein MFM-Modell zur Behandlung einiger Spezialfälle von Kausalität beschrieben.
Allerdings liefert Petersen keine generelle Lösung des Problems, und folglich
ist die Kausalität
zwischen allen Funktionen, die zur Modellierung des Flusssystems
verwendet wird, nicht möglich.
In dem von Petersen offenbarten System ist es beispielsweise nicht
möglich,
Kausalität
einer Transportfunktion oder einer Barrierefunktion zu behandeln,
und Petersen schlägt
keine Lösung
des Problems vor.
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Außerdem ist
es bei dem beschriebenen System nicht möglich, die Kausalität dynamisch
zu behandeln, d. h. es ist nicht möglich den Fall zu behandeln,
wenn der Einfluss zweier verbundener Funktionen sich gegenseitig
beeinflusst mit Änderungen über der
Zeit oder aufgrund anderer Parameter, die die Betriebszustände der
Komponenten des Flusssystems steuern. (Anm. des Übersetzers: controlling kann
auch regeln bedeuten.)
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Das
von Petersen beschriebene System ist somit ein statisches System
und liefert keine allgemeine Lösung,
wie dynamische Kausalitäten
eines Flusssystems zu modellieren sind.
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Außerdem stellt
niemand, der den Erfindern der vorliegenden Erfindung bekannt ist,
eine Lösung bereit
für das
Problem des Modellierens auf eine allgemeine und dynamische Weise
der Kausalität
zwischen verbundenen Modellelementen, die ein Flusssystem modellieren,
ohne Vergrößerung der
Modellierkomplexität.
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Das
Patent
US 5914875 von
Monta et al. beschreibt Verfahren und Mittel zur Diagnose von Fehlern
und/oder abnormalen Bedingungen in Flussstrukturen eines Anlagenmodells.
Es wird eine Diagnose für
Flussstrukturen offenbart, die abnormale Elemente mittels Hypothese
und Test ermittelt, und abnormale Elemente werden mittels jeweiliger
Massenbalancen oder dergleichen evaluiert. Der Fehlerursprung wird
basierend auf Erfahrung abgeleitet.
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Ziel der Erfindung
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Ein
Ziel der Erfindung besteht somit in der Bereitstellung einer Vorrichtung,
eines Verfahrens und eines Computerprogramms zur Lösung der
oben beschriebenen Probleme. Spezifischer liegt die Aufgabe der
vorliegenden Erfindung darin, eine Vorrichtung, ein Verfahren und
ein Computerprogrammprodukt bereitzustellen, das auf eine allgemeine
und dynamische Weise die Kausalität zwischen verbundenen Modellelementen,
die ein Flusssystem modellieren, modelliert.
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Eine
Absicht der Zielsetzung ist es, eine Vorrichtung, ein Verfahren
und ein Computerprogramm bereitzustellen zur Beschreibung der Richtung
der kausalen Beziehungen zwischen Funktionen des Modells.
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Eine
weitere Absicht ist es, eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein
Computerprogramm bereitzustellen, das dynamisches Handling von Änderungen der
Richtung der kausalen Beziehungen über die Zeit hinweg zur Verfügung stellt.
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Zusammenfassung der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung, ein Verfahren
und ein Computerprogrammprodukt der/das die oben genannte Aufgabe
erfüllt.
Somit bezieht sich die Erfindung auf eine Vorrichtung, ein Verfahren
und ein Computerprogrammprodukt zur Modellierung von Kausalität in einem
Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten
des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht
ist.
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Die
Vorrichtung gemäß der Erfindung
umfasst ein Datenspeichermittel, das zum Speichern von Modellelementdaten
in Bezug auf die modellierten Komponenten vorgesehen ist, und ein
kausales Regelspeichermittel, das zur Speicherung einer Vielzahl
von kausalen Beziehungen, welche die kausalen Beziehungen zwischen
den Modellelementen bestimmen, vorgesehen ist. In einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung ist das kausale Regelspeichermittel vorgesehen, um
eine kausale Beziehung je Arbeitszustand des Modellelements zu speichern,
und die kausale Beziehung ist vorzugsweise als eine kausale Regelmatrix
gespeichert.
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Weiterhin
umfasst die Vorrichtung eine Zustandsbestimmungseinheit, die ein
Empfangsmittel umfasst, das zum Empfang oder zur Wiedergewinnung
von dem Flusssystem eines Statussignals betreffend eine Komponente
davon vorgesehen ist. Die Zustandsbestimmungseinheit umfasst außerdem ein Identifikationsmittel,
das zur Identifizierung der Komponente in Bezug auf das empfangene
Statussignal und zur Identifizierung eines Modellelementes, das die
identifizierte Komponente modelliert, vorgesehen ist. In der Zustandsbestimmungseinheit
ist ebenfalls ein Bestimmungsmittel eingeschlossen, das zur Bestimmung
des Betriebszustands der identifizierten Komponente, abhängig von
dem Statussignal, vorgesehen ist. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung
ist das Bestimmungsmittel dazu vorgesehen, um den Betriebszustand
basierend auf einer logischen Funktion des Statussignals zu bestimmen,
und das Bestimmungsmittel kann auch dazu vorgesehen werden, um einen
Zustand der identifizierten Komponente zu liefern.
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Außerdem umfasst
die Vorrichtung ein Verarbeitungsmittel, das mit dem Datenspeichermittel, mit
dem kausalen Regelspeichermittel und mit der Zustandsbestimmungseinheit
kommunizierend gekoppelt ist, und das dazu vorgesehen ist, um eine kausale
Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement und abhängig von
dem bestimmten Betriebszustand zu aktivieren oder zu deaktivieren. In
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung ist das Verarbeitungsmittel außerdem dazu vorgesehen, um eine
kausale Beziehung während
des Betriebs des Flusssystems dynamisch zu aktivieren oder deaktivieren.
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Die
Vorrichtung gemäß der Erfindung
kann auch mit einer Betriebseinheit kommunizierend verbunden sein,
welche kommunizierend gekoppelt ist mit und steuerbar ist mittels
des Verarbeitungsmittels. Die Betriebseinheit kann vorgesehen sein,
um Schritte eines diagnostischen Verfahrens, wie Messungsvalidierung,
Alarmanalyse, Fehlerdiagnose oder Sensorfehlerermittlung, unter
Verwendung des Zustands und der aktivierten kausalen Beziehung auszuführen.
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Das
Verfahren gemäß der vorliegenden
Erfindung umfasst die Schritte des Empfangens oder Wiedergewinnens
eines Statussignals von einem Flusssystem betreffend eine Komponente
davon, der Identifizierung der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals,
der Identifizierung eines Modellelements, das die identifizierte
Komponente modelliert, die Bestimmung eines Betriebszustands der identifizierten
Komponente, abhängig
von dem Statussignal, und die Aktivierung oder Deaktivierung einer
kausalen Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement
und abhängig
von dem bestimmten Betriebszustand.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung wird der Schritt des Aktivierens oder Deaktivierens
einer kausalen Beziehung dynamisch während des Betriebs des Flusssystems
durchgeführt.
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Das
kausale Regelspeichermittel speichert eine kausale Beziehung für einen
Betriebszustand eines Modellelements. Außerdem speichert das kausale
Regelspeichermittel die kausale Relation als einen Fall einer kausalen
Regelmatrix.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung umfasst der Schritt der Bestimmung des Betriebszustandes
außerdem
den Schritt der Bestimmung des Betriebszustandes basierend auf einer
logischen Funktion des Statussignals. Außerdem liefert das Bestimmungsmittel
einen Zustand der identifizierten Komponente.
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Gemäß einem
Ausführungsbeispiel
des erfindungsgemäßen Verfahrens
steuert das Verarbeitungsmittel eine Betriebseinheit, um Schritte
eines diagnos tischen Verfahrens unter Verwendung des Zustands und
der aktivierten kausalen Beziehung auszuführen.
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Die
Erfindung betrifft außerdem
ein Computerprogrammprodukt zur Verwendung in einer computergestützten Vorrichtung
zur Modellierung von Kausalität
in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung
von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den
Komponenten erdacht ist. Das Computerprogrammprodukt umfasst Mittel
zur Speicherung von Modellelementdaten bezüglich der modellierten Komponenten
und Mittel zur Speicherung einer Vielzahl von Fällen von kausalen Beziehungen,
welche die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen.
Das Computerprogrammprodukt umfasst außerdem Mittel zur Zustandsbestimmung, welche
Mittel Mittel zum Empfang eines Statussignals von dem Flusssystem
betreffend eine Komponente davon, Mittel zur Identifizierung der
Komponente bezüglich
des empfangenen Statussignals und zur Identifizierung eines Modellelements,
das die identifizierte Komponente modelliert, umfassen. Die Mittel
zur Zustandsbestimmung umfassen außerdem Mittel zur Bestimmung
eines Betriebszustands der identifizierten Komponente, abhängig von
dem Statussignal. Außerdem
umfasst das Computerprogrammprodukt Mittel zur Aktivierung oder
Deaktivierung eines Falles einer kausalen Beziehung in Bezug auf
das identifizierte Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand.
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Das
Modell, das in der vorliegenden Erfindung zur Modellierung des Flusssystems
verwendet wird, ist ein qualitatives Modell, ein regelbasierendes Modell
oder ein funktionales Modell, wie ein Multilevel-Flussmodell.
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Kurze Beschreibung der
Zeichnungen
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Die
vorliegende Erfindung wird mit Bezug auf die folgenden Zeichnungen
beschrieben, in welchen
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1a schematisch
ein Ausführungsbeispiel
einer Vorrichtung gemäß der Erfindung
zeigt und 1b schematisch funktionale Teile
eines Ausfüh rungsbeispiels
der Erfindung zeigt;
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2a schematisch
Zustandspartitionen bidirektionaler kausaler Beziehungen zwischen
einer Transportfunktion und einer in 2b gezeigten Speicherfunktion
zeigt;
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3a schematisch Zustandspartitionen von
unidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion
und einer Speicherfunktion, gezeigt in 3b,
zeigt;
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4a schematisch Zustandspartitionen von
anderen unidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion
und einer Speicherfunktion, gezeigt in 4b,
zeigt;
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5a schematisch Zustandspartitionen zeigt,
wenn weder die Transportfunktion noch die Speicherfunktion, gezeigt
in 5b, einander beeinflussen;
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6a, 7a und 8a schematisch Zustandspartitionen von
teilweisebidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und
einer Speicherfunktion, wie in 6b, 7b bzw. 8b gezeigt,
zeigt;
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9 ein
Ausführungsbeispiel
einer kausalen Regelmatrix für
die bidirektionalen kausalen Beziehungen, wie in 2 gezeigt,
zeigt;
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10 ein
Ausführungsbeispiel
einer kausalen Regelmatrix für
die unidirektionalen kausalen Beziehungen, wie in 4 gezeigt,
zeigt;
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11 ein
exemplarisches Ausführungsbeispiel
von Zustandspartitionen von bidirektionalen kausalen Beziehungen
zwischen einer ersten Funktion, die vier Zustände aufweist, und einer zweiten Funktion,
die zwei Zustände
aufweist, zeigt; und
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12 einen
schematischen Ablaufplan der allgemeinen Verfahrensschritte zur
Modellierung von Kausalität
gemäß einem
Ausführungsbeispiel
der Erfindung zeigt.
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Definitionen
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Die
folgenden Definitionen werden verwendet, um die vorliegende Erfindung
zu beschreiben:
Flusssystem bezieht sich auf ein System von
Komponenten und den Fluss von Einheiten zwischen diesen sowie die
Fähigkeiten
der Komponenten betreffend den Fluss, wie die Fähigkeiten zu speichern, zu transportieren,
bereitzustellen, zu verbrauchen und den Fluss von etwas zu steuern
(Anm. des Übersetzers:
control kann auch die Bedeutung von regeln besitzen). Diese Einheiten
können
alles sein, solange sie den Erhaltungssätzen gehorchen, z. B. Masse, Energie,
Geld oder Informationsflüsse.
In einem Massenflusssystem können
die Komponenten Pumpen, Behälter,
Transportbänder,
chemische Reaktionen, biologische Prozesse oder andere Komponenten,
die zum Erhalt von Massenfluss verwendet werden, sein. Bei einem
Energiefluss können
die Komponenten Radiatoren, Batterien, elektrische Ausgänge, Kabel
zur Übertragung
von elektrischer Energie und radioaktiver Zerfall sein. In einem
Informationsfluss können
die Komponenten PID-Regler, Sensoren und Aktuatoren sein, aber auch
abstraktere Komponenten wie Informationsspeicherung auf einem Internetserver,
Netzwerkschalter, Dokumentenbeschaffungssystem und Mittel zur verbalen
Kommunikation. Ein Geldflusssystem kann Komponenten enthalten wie
Bankschalter, Finanztransaktionen und Investments. Ein Flusssystem
kann auch als ein Target-System bezeichnet werden.
Ziel betrifft
den Zweck eines Flusssystems oder eines Teiles eines Flusssystems
und ist der Ausgang oder das Ergebnis, zu dem gewisse Aktivitäten des
Systems oder des Teils des Systems gerichtet sind. Ein Ziel könnte zum
Beispiel sein, den Wasserlevel in einem Behälter hoch genug zu halten,
und ein Unter-Ziel könnte
sein, elektrische Energie zu einer Pumpe zu führen, welche Wasser in den
Behälter pumpt,
wobei das Unter-Ziel für
das zu erfüllende Haupt-Ziel
erfüllt
werden muss.
Funktion betrifft die Fähigkeiten der Komponenten oder
Teile eines Flusssystems, welche zur Erfüllung der Ziele verwendet werden,
d. h. was die Komponenten tun, um den Zweck des Systems zu erfüllen. Eine
Quellfunktion kann beispielsweise verwendet werden, um die Fähigkeit
eines Behälters
zu modellieren, d. h. einen infiniten Betrag an Masse bereitzustellen,
oder die Fähigkeit
einer Energieanlage, einen infiniten Betrag an Energie bereitzustellen.
Weiterhin kann eine Transportfunktion beispielsweise verwendet werden,
um die Fähigkeit
einer Pumpe zu modellieren, d. h. einen Betrag an Masse zu bewegen,
oder den Transfer von Geld von einem Konto auf ein anderes, d. h.
Bewegung eines Betrages von Geld. Eine Punktion kann auch verwendet
werden, um die Fähigkeit
zu beschreiben, die Erfüllung
eines Zieles zu steuern (zu regeln). Die Managerfunktion kann verwendet
werden, um die Fähigkeit
des Operators einer Energieanlage zur Steuerung (Regelung) der Energieerzeugung
und dadurch Erfüllung
des Ziels der Energieanlage zu modellieren. Eine Netzwerkfunktion
repräsentiert
die Eigenschaft von Teilen des Systems, die Bedingungen bereitzustellen,
die notwendig sind, um anderen Teilen des Systems die Durchführung ihrer
Funktion zu erlauben. Die Netzwerkfunktion wird als ein Weg der
Gruppierung verschiedener verbundener Flussfunktionen in einer Flussstruktur
verwendet.
Das Multilevel-Flussmodell (MFM) beschreibt die funktionale
Struktur eines Flusssystems als ein Set aus in Wechselbeziehung
stehenden Flussstrukturen auf verschiedenem Abstraktionslevel. Die
Levels sind verbunden mittels Zielerreichungs- und Bedingungs-Beziehungen,
und die Flussstrukturen bestehen aus einem Set aus verbundenen Funktionen.
Betriebszustand
bezieht sich auf die Betriebsbedingung einer Einheit eines Flusssystems,
einer Komponente des Flusssystems oder des gesamten Flusssystems.
Zum Beispiel kann der Betriebszustand eines Behälters, der einen entfernbaren
Deckel aufweist, entweder sein, dass der Deckel aufgesetzt ist oder
dass der Deckel entfernt ist, d. h. dass der Behälter offen oder geschlossen
ist.
Zustand bezieht sich auf die qualitative Beschreibung einer
Einheit eines Systems oder einer Komponente eines Systems, zum Beispiel
den Level in ei nem Behälter,
den Fluss durch eine Leitung oder die Kapazität einer Batterie. Der Zustand
ist in den 2–10 als
Kreis dargestellt.
Zustandspartition bezieht sich auf eine
Sammlung von sich gegenseitig ausschließenden Zuständen für die gleiche Einheit eines
Systems. Zum Beispiel kann der Level in einem Behälter entweder
zu hoch, zu niedrig oder normal sein, wie durch einige externe Kriterien
definiert. Allerdings kann zu einer Zeit nur ein Zustand zutreffen,
beispielsweise kann der Level in dem Behälter zu der gleichen Zeit nicht
zu niedrig und zu hoch sein. Eine Zustandspartition wird, wie in den 2–10 gezeigt,
als eine Ellipse, die ein oder verschiedene Zustände enthält, dargestellt.
Kausale
Regel bezieht sich auf eine kausale Beziehung zwischen den Zuständen von
zwei Funktionen, die Teile eines Flusssystems modellieren. Man betrachte
zum Beispiel ein System, bei dem eine Pumpe Wasser in einen Behälter liefert.
Wenn die Pumpe zu wenig Wasser liefert, d. h. sich in einem Zustand geringen
Flusses befindet, beeinflusst dies den Level im Behälter, so
dass er sich in einem Zustand niedrigen Volumens befindet. Die Richtung
der kausalen Regeln wird, wie in den 2–10 gezeigt,
als ein Pfeil zwischen den Funktionen dargestellt.
Kausale
Beziehung bezieht sich auf ein Set aus einer oder mehreren kausalen
Regeln. In einigen Ausführungsbeispielen
der Erfindung bezieht sich kausale Beziehung auf kausale Beziehungen
zwischen zwei Funktionen und insbesondere zwischen zwei MFM-Funktionen.
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Es
wird betont, dass der Begriff "umfassend/umfasst", wenn dieser in
der Beschreibung verwendet wird, gewählt wird, um das Vorhandensein von
angegebenen Merkmalen, Schritten, Funktionen oder Komponenten zu
spezifizieren, aber dass dies nicht das Vorhandensein von einem
oder mehreren anderen Merkmalen, Integern, Schritten, Komponenten
oder Gruppen davon ausschließt.
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Detaillierte Beschreibung
der Erfindung
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Die
vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung, ein Verfahren
und ein Computerprogrammprodukt, das die oben genannte Aufgabe erfüllt. Im
allgemeinen erfüllt
die vorliegende Erfindung die Aufgabe der Erfindung durch Hinzufügung eines
Attributs zu der kausalen Beziehung, anzeigend in welchem Betriebszustand
oder Betriebszuständen
die kausale Beziehung aktiv ist oder nicht, d. h. anzeigend, in
welchem Betriebszustand die kausale Beziehung anwendbar ist.
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Allgemeine
Fassung
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Ein
Ausführungsbeispiel
einer Vorrichtung zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem mittels
eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten des Flusssystems
und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht ist, gemäß der vorliegenden
Erfindung ist in 1 gezeigt.
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Die
Vorrichtung 100 ist vorzugsweise eine computergestützte Vorrichtung 100,
wie ein Computer, und umfasst ein Datenspeichermittel 110,
das konfiguriert ist zur Speicherung von Modellelementdaten in Bezug
auf die modellierten Komponenten oder modellierten Teile des Flusssystems 200.
Weiterhin umfasst die Vorrichtung 100 ein kausales Regelspeichermittel 120,
das konfiguriert ist, um eine Vielzahl von kausalen Regeln zu speichern,
die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen,
d. h. zwischen Funktionen, die die Komponenten oder die Teile des
Flusssystems 200 modellieren.
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Die
Speichermittel 110 und 120 können in jeder per se bekannten
Speicherstruktur, wie einem Plattenspeicher, einem Festwertspeicher
(ROM), einem Random Access Memory (RAM) oder einem anderen Typ von
Speicherstruktur vorgesehen sein. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung
sind die Speichermittel 110 und 120 als Datenbanken
realisiert. Allerdings können
die Speichermittel 110 und 120 auch als eine einzelne
Datenbank realisiert sein oder in einer Datenbank enthalten sein.
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Weiterhin
umfasst die Vorrichtung 100 eine Zustandsbestimmungseinheit 130,
welche ein Empfangsmittel 132 umfasst, das konfiguriert
ist, um von einem Flusssystem 200 ein Statussignal betreffend eine
Komponente davon zu empfangen. Ein Identifikationsmittel 134 ist
außerdem
in der Zustandsbestimmungseinheit 130 enthalten und konfiguriert,
um die Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal zu identifizieren
und um ein Modellelement, das die identifizierte Komponente modelliert,
zu identifizieren. Die Zustandsbestimmungseinheit 130 umfasst
weiterhin ein Bestimmungsmittel 136, das konfiguriert ist,
um einen Betriebszustand und eventuell auch einen Zustand der identifizierten
Komponente zu bestimmen.
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Außerdem umfasst
die Vorrichtung 100 ein Verarbeitungsmittel 140,
wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), das mit dem Datenspeichermittel 110,
dem kausalen Regelspeichermittel 120 und der Zustandsbestimmungseinheit 130 kommunizierend gekoppelt
ist. Das Verarbeitungsmittel 140 ist konfiguriert, um eine
kausale Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement
abhängig
von dem bestimmten Betriebszustand zu aktivieren oder zu deaktivieren.
Das Verarbeitungsmittel 140 ist außerdem dazu vorgesehen, um
den bestimmten Betriebszustand und den eventuell bestimmten Zustand
in einem Speichermittel, derart wie das kausale Regelspeichermittel 120,
zu speichern.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung umfasst die Vorrichtung 100 auch ein Systeminterface 160,
das mit der Zustandsbestimmungseinheit 130 kommunizierend
gekoppelt ist. Das Systeminterface 160 umfasst ein oder
ist kommunizierend gekoppelt mit einem Benutzerinterface 170 zur
Kommunikation zwischen der Vorrichtung 100 und einem Benutzer
mittels eines Interaktionsmittels 300, einer Anzeigeeinheit,
einer Eingabevorrichtung wie einem Keyboard oder einer Maus. Außerdem kann
das Systeminterface 160 umfassen oder kommunizierend gekoppelt
sein mit einer nicht gezeigten Datenkommunikationsausstattung zur
Kommunikation zwischen der Vorrichtung 100 und einer anderen
Vorrichtung, wie einem Prüf-
und Steuer-System (nicht gezeigt) des Flusssystems 200 oder
einer Betriebseinheit 150. Die Kommunikation wird in einem
Ausführungsbeispiel
der Erfindung mittels einer Zwei-Wege-Kommunikations-Verbindung
bereit gestellt. Vorzugsweise ist die Kommunikations-Verbindung eine verdrahtete
Kommunikationsverbindung, die beispielsweise in einem lokalen Netzwerk
(LAN), wie dem Ethernet, enthalten ist. Allerdings kann auch ein
anderer Kommunikationsmodus, z. B. eine Punkt-Zu-Punkt-Kommunikation, unter
Verwendung eines Modems oder einer drahtlosen Kommunikations-Verbindung,
die die Anforderungen zur zuverlässigen Übertragung
von Information erfüllt,
verwendet werden.
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Die
Betriebseinheit 150 umfasst Mittel, welche zum Beispiel
zur Analyse der Performance des Flusssystems oder zur Durchführung von
diagnostischen Folgerungen verwendet werden, wie Alarmanalyse oder
Fehlerdiagnose, basierend auf dem Modell des Flusssystems, das in
dem Datenspeicher 110 enthalten ist.
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Die
computergestützte
Vorrichtung 100 kann auch Arbeitsweisen oder Abläufe enthalten,
die in einem nicht gezeigten Programmspeicher gespeichert sind,
was die Verifikation und Validierung des Modells erlaubt.
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Funktionale Teile
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1b zeigt
schematisch funktionale Teile, die in einer beispielhaften Ausführungsform
der Vorrichtung 100 gemäß der Erfindung
enthalten sind. Typischerweise sind die funktionalen Teile in einem Computerprogrammprodukt
zur Verwendung in einer Vorrichtung 100 zur Modellierung
von Kausalität
in einem Flusssystem enthalten, aber einzelne oder alle funktionale
Teile können
als Hardwareteile der Vorrichtung 110 realisiert werden.
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Bei
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung umfassen die funktionalen Teile ein Steuermittel (Regelmittel) 140 zur
Aktivierung oder Deaktivierung eines Falls einer kausalen Regelbeziehung
in Bezug auf ein identifiziertes Modellelement. Die Aktivierung
oder Deaktivierung wird abhängig
von dem bestimmten Betriebszustand ausgeführt. Das Steuermittel 140 ist
kommunizierend gekoppelt mit Mitteln 110 zur Speicherung
von Modellelementdaten in Bezug auf die modellierten Komponenten
oder modellierten Teile des Flusssystems und Mitteln 120 zur Speicherung
einer Vielzahl kausaler Regeln, welche die kausalen Beziehungen
zwischen miteinander verbundenen Modellelementen bestimmen. Weiterhin
ist das Steuermittel 140 kommunizierend gekoppelt mit Mitteln 130 zur
Zustandsbestimmung, welche Mittel 130 Mittel 132 zum
Empfang oder zur Wiedergewinnung eines Statussignals von dem Flusssystem
betreffend eine Komponente des Flusssystems umfassen oder damit
kommunizierend gekoppelt sind. Das Mittel 130 zur Bestimmung
umfasst oder ist kommunizierend mit Mitteln 134 zur Identifizierung der
Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal und zur Identifizierung
eines Modellelements, das die identifizierte Komponente modelliert. Mittel 136 zur
Bestimmung eines Betriebszustands und eventuell auch eines Zustands
der identifizierten Komponente sind außerdem enthalten in oder kommunizierend
gekoppelt mit den Mitteln 130 zur Bestimmung.
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Das
Mittel 130 zur Bestimmung eines Betriebszustands ist außerdem kommunizierend
verbunden mit einem Systeminterface 160, welches umfasst
oder kommunizierend verbunden ist mit einem Benutzerinterface 170 zur
Präsentation
von Information an einen Benutzer und zum Empfangen von eingegebenen
Befehlen oder Information betreffend die Modellierung des Flusssystems,
gewöhnlich
in Form eines Parameter-Updates. Weiterhin kann das Systeminterface 160 umfassen
oder kommunizierend gekoppelt sein mit einer nicht gezeigten Datenkommunikationsausstattung,
welche zum Transfer und Empfang von Daten an und von einer externen
Struktur, wie einer anderen computergestützten Vorrichtung, einer Betriebseinheit
oder einer Prüf-
und Steuer-Einheit
des Flusssystems, geeignet ist.
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In
den Zeichnungen zeigen die zwischen verschiedenen funktionalen Teilen
gezogenen Linien an, dass die Teile kommunizierend gekoppelt sind,
physisch oder durch ausgetauschte Parameterwerte. Dies betrifft
auch Einheiten, Strukturen und Teile die in dieser Beschreibung
irgendwo beschrieben sind.
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Kausale Regelspricherung
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Das
kausale Regelspeichermittel 120 ist konfiguriert, um eine
Vielzahl von Fällen
von kausalen Beziehungen zu speichern, die eine Vielzahl von kausalen
Regeln umfassen, die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen
bestimmen, d. h. zwischen Funktionen, welche die Komponenten oder
die Teile des Flusssystems modellieren. Die Fallregeln sind vorzugsweise
vorbestimmt und vorgespeichert in dem kausalen Regelspeicher 120.
Für jedes
Paar von gültig
miteinander verbundenen Funktionen sind die kausalen Regeln gespeichert, vorzugsweise
vorgespeichert, in einem Set aus Fällen von kausalen Regelmatrizen,
wobei jeder Fall der kausalen Regelmatrix gültig ist für einen vorbestimmten Betriebszustand
oder Betriebszustände
der Funktion oder Funktionen.
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Ein
Fall einer kausalen Regelmatrix umfasst somit Information wie die
Identität
einer ersten Funktion, den Betriebszustand der ersten Funktion,
die Identität
einer zweiten Funktion und den Betriebszustand der zweiten Funktion.
Weiterhin umfasst der Fall der kausalen Regelmatrix Information über die kausale
Beziehung zwischen der ersten Funktion und der zweiten Funktion,
d. h. Information, die den Zustand der zweiten Funktion entscheidet
oder liefert, wenn sich die erste Funktion in einem bestimmten Zustand
befindet.
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Ein
exemplarisches Ausführungsbeispiel
einer kausalen Regelmatrix ist in 9 gezeigt.
Die kausale Regelmatrix ist gültig
für gewisse
Betriebszustände
(nicht spezifiziert) der ersten bzw. der zweiten Funktion. Die erste
Funktion ist mittels einer Markierung (tag) identifiziert, in diesem
Beispiel S0, und die zweite Funktion ist
mittels S1 identifiziert. Allerdings kann
eine andere geeignete Identifizierung verwendet werden. Weiterhin
sind die verschiedenen Zustände
der Funktionen, zum Beispiel der erste, zweite und dritte Zustand,
mit Ziffern 0, 1 und 2 gekennzeichnet. In diesem Beispiel zeigt
S01 an, dass die erste Funktion sich in
dem zweiten Zustand befindet, und S11 zeigt,
dass sich die zweite Funktion in dem zweiten Zustand befindet. Die
Ziffer 1 in dem Kas ten, wo die Reihe von S01 die
Spalte von S11 schneidet, gibt an, dass,
wenn sich die erste Funktion in dem zweiten Zustand befindet, diese
bewirkt, dass die zweite Funktion sich in dem zweiten Zustand befindet.
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Weiterhin
sind die kausalen Regelspeichermittel 120 konfiguriert,
um eine Vielzahl von logischen Funktionen oder logischen Regeln
zu speichern, die verwendet werden zur Bestimmung des Betriebszustands
der Komponenten des Flusssystems, abhängig von einem Statussignal
oder von Statussignalen, die von dem Flusssystem empfangen werden.
Die logischen Funktionen sind vorzugsweise vorbestimmt aber können auch
während
des Betriebs des Flusssystems bestimmt werden.
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Zustandsbestimmungseinheit
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Wie
oben erwähnt,
umfasst die Zustandsbestimmungseinheit 130 ein Empfangsmittel 132,
ein Identifizierungsmittel 134 und ein Bestimmungsmittel 136.
Das Empfangsmittel 136 ist in einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung kommunizierend mit dem Systeminterface 160 gekoppelt,
wobei das Empfangsmittel 132 vorgesehen ist, um zumindest ein
Statussignal von einem modellierten Flusssystem zu empfangen, das
kommunizierend mit dem Systeminterface 160 verbunden ist.
Das Flusssystem überträgt oder
sendet Statussignale an das Empfangsmittel 132 entweder
auf Anfrage von dem Empfangsmittel 132 oder automatisch.
In einigen Ausführungsbeispielen
der Erfindung empfängt
das Empfangsmittel 132 ein Statussignal von dem Flusssystem
bei vorbestimmten Zeitintervallen, aber das Empfangsmittel 132 kann
auch vorgesehen sein, um Statussignale bei zufälligen Zeitpunkten zu empfangen.
Das Empfangsmittel 132 kann jedoch auch vorgesehen sein,
um Statussignale von dem Flusssystem oder von einem Speichermittel
wiederzugewinnen, worin die Statussignale zum Beispiel mittels des Flusssystems
gespeichert sind.
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Wenn
ein Statussignal mittels des Empfangsmittels 132 empfangen
oder wiedergewonnen wird, identifiziert das Identifizierungsmittel 134 die Komponente
in Bezug auf das empfangene Statussignal und die korrespondierende Funktion,
d. h. das Modellelement, das die Komponente modelliert. Weiterhin
ist das Bestimmungsmittel 136 vorgesehen, um den Betriebszustand
der Komponente als eine logische Funktion des Statussignals zu bestimmen.
In einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung können
die logischen Funktionen, die den Betriebszustand eines Behälters bestimmen,
z. B. Deckel darauf oder entfernt, zum Beispiel wie folgt beschrieben
werden:
WENN t001_Deckel = 1 DANN t_Betriebszustand = 0
WENN
t001_Deckel = 0 DANN t_Betriebszustand = 1
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In
diesem Beispiel ist t001_Deckel ein Statussignal, das anzeigt, ob
der Deckel sich auf oder entfernt von dem Behälter t_001 befindet; folglich
ist, wenn t001_Deckel gleich 1 ist, der Betriebszustand des Behälters gleich
0, z. B. der Deckel ist darauf, d. h. der Behälter ist geschlossen. Weiterhin
ist, wenn t00_1 gleich 0 ist, der Betriebszustand des Behälters gleich
1, z. B. ist der Deckel entfernt, d. h. der Behälter ist offen.
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Der
Betriebszustand für
eine Komponente oder einen Teil des Flusssystems kann jedoch mittels komplexerer
logischer Funktionen entweder als ein Mehrfaches logischer Aussagen,
die UND/ODER-Aussagen umfassen, oder als eine logische Funktion/logische
Funktionen verschiedener empfangener oder wiedergewonnener Statussignale bestimmt
werden.
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Das
Bestimmungsmittel 136 ist auch vorgesehen, um den Zustand
der Komponente oder des Teils des Flusssystems oder sogar des gesamten Flusssystems
zu bestimmen. In einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung wird der Zustand bestimmt mittels Vergleich der Information
des empfangenen Statussignals mit Grenzwerten, die angeben, dass
der Zustand zum Beispiel hoch, normal oder niedrig ist. Zum Beispiel
kann der Zustand eines Behälters
mittels logischer Funktionen abhängig
von dem Statussignal bestimmt werden, das den Level in dem Behälter anzeigt,
z. B. t001_Level. Die logischen Funktionen können in diesem Beispiel beschrieben
werden als
WENN t001_Level >=
0 und t001_Level < 25
DANN t_Zustand = 0
WENN t001_Level >= 25 und t001_Level < 50 DANN t_Zustand = 1
WENN t001_Level >= 50 DANN t_Zustand
= 2
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Das
heißt,
wenn der Level in dem Behälter gleich
oder größer ist
als 0 und niedriger als 25, dann ist der Zustand des Behälters t_Zustand
gleich 0, z. B. befindet sich der Behälter in einem Niedrigzustand.
Wenn der Level in dem Behälter
gleich oder größer ist
als 25 und niedriger als 50, dann ist der Zustand des Behälters gleich
1, z. B. in einem normalen Zustand, und wenn der Level in dem Behälter größer als
50 ist, ist der Zustand des Behälters
gleich 2, z. B. in einem hohen Zustand.
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Die
Grenzwerte, möglichen
logischen Funktionen und die korrespondierenden Zustände werden gespeichert,
vorzugsweise vorgespeichert, in dem Datenspeicher 110,
in dem kausalen Regelspeicher 120 oder in anderen Speichermitteln.
Allerdings umfasst in einigen Ausführungsbeispielen der Erfindung das
empfangene Statussignal Information über den Zustand der Komponente
oder der Funktion, die die Komponente modelliert, wobei es für das Bestimmungsmittel 136 nicht
erforderlich ist, den Zustand zu bestimmen.
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Einige
Flusssysteme sind mit einer Anzahl redundanter Sensoren versehen,
um die Zuverlässigkeit
der Sensorsignale zu erhöhen.
In einigen Fällen
kann das Bestimmungsmittel 136 mit Funktionalität versehen
sein, um die Sensorsignale zu vergleichen und um zu bestimmen, auf
welches der oder auf welche der Sensorsignale Verlass ist. Wenn
ein verlässliches
Sensorsignal oder Sensorsignale bestimmt ist/sind, bestimmt das
Bestimmungsmittel 136 den Betriebszustand als eine logische
Funktion des verlässlichen
Sensorsignals/der verlässlichen
Sensorsignale und eventuell auch die Zustände abhängig von der Information, die
in dem verlässlichen Sensorsignal/in
den verlässlichen
Sensorsignalen enthalten ist.
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Verarbeitungsmittel
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Wie
oben erwähnt,
umfasst die Vorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Erfindung
ein Verarbeitungsmittel 140, welches kommunizierend gekoppelt ist
mit dem Datenspeichermittel 110, dem kausalen Regelspeichermittel 120 und der
Zustandsbestimmungseinheit 130. Das Verarbeitungsmittel 140 ist konfiguriert,
um Information über
das identifizierte Modellelement und den Betriebszustand des Modellelements
von der Zustandsbestimmungseinheit 130 zu empfangen. Weiterhin
ist das Verarbeitungsmittel 140 konfiguriert, um eine kausale
Beziehung, d. h. einen Fall einer kausalen Regelmatrix, korrespondierend
zu dem identifizierten Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand
der Komponente oder der Funktion, die die Komponente modelliert,
zu aktivieren oder zu deaktivieren.
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In
einem Ausführungsbeispiel
der Erfindung hat das Verarbeitungsmittel 140 Information
zu empfangen über
beide miteinander verbundenen Funktionen, um in der Lage zu sein,
eine geeignete kausale Beziehung, d. h. einen Fall einer kausalen
Regelmatrix, zu aktivieren oder zu deaktivieren. Mit anderen Worten
muss das Verarbeitungsmittel 140 sowohl die Identität und den
Betriebszustand jeweils der ersten und der zweiten Funktion empfangen,
um in der Lage zu sein, einen geeigneten Fall einer kausalen Regelmatrix
zu aktivieren oder deaktivieren.
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Das
Verarbeitungsmittel 140 kann jedoch eine kausale Regelmatrix
auch aktivieren oder deaktivieren, wenn es ein Statussignal von
nur einer von zwei miteinander verbundenen Funktionen empfängt, z.
B. von einer ersten Funktion aber nicht von einer zweiten Funktion.
In diesem Fall gewinnt das Verarbeitungsmittel 140 den
Betriebszustand für
die zweite Funktion von einem Speichermittel, zum Beispiel dem kausalen
Regelspeichermittel 120. Folglich ist das Verarbeitungsmittel 140 geeignet
zur Aktivierung oder Deaktivierung eines Falls einer kausalen Regelmatrix
entsprechend den Betriebszuständen der
ersten und zweiten miteinander verbundenen Funktionen.
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Verfahren zur Modellierung
von Kausalität
in einem Flusssystem
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Allgemein
umfasst das Verfahren zur Modellierung von Kausalität in einem
Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Kompo nenten
des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten
erdacht ist, folgende Schritte (vgl. 12):
-
- 10
- von
dem Flusssystem empfangen oder wiedergewinnen eines Statussignals
betreffend eine Komponente davon;
- 12
- Identifizierung
der Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal;
- 14
- Identifizierung
eines Modellelements oder Funktion, die die identifizierte Komponente modelliert;
- 16
- Bestimmung
eines Betriebszustands der identifizierten Komponente;
- 18
- Aktivierung
oder Deaktivierung eines Falls einer Kausalbeziehung, d. h. eines
Falls einer kausalen Regelmatrix, in Bezug auf das identifizierte
Modellelement, abhängig
von dem bestimmten Betriebszustand; und
- 20
- Wiederholung
der Schritte von Schritt 10.
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In
Schritt 10 wird ein Statussignal betreffend eine Komponente
oder einen Teil des Flusssystems von dem Flusssystem in dem Empfangsmittel 132 empfangen,
wobei in Schritt 12 die Komponente oder der Teil des Flusssystems
mittels eines Identifizierungsmittels 134 identifiziert
wird. Weiterhin identifiziert in Schritt 14 das Identifizierungsmittel 134 das modellierende
Element, das die identifizierte Komponente oder den identifizierten
Teil des Flusssystems modelliert. Ein Bestimmungsmittel 136 bestimmt
in Schritt 16 einen Betriebszustand der identifizierten Komponente
oder des identifizierten Teils des Flusssystems. Das Bestimmungsmittel 136 kann
auch vorgesehen sein, um einen Zustand der identifizierten Komponente
oder des identifizierten Teils des Flusssystems zu bestimmen, entweder
durch Vergleichen von in dem Statussignal enthaltener Information
mit Grenzwerten oder durch direkte Aufnahme des Zustands von dem
Statussignal. In Schritt 18 aktiviert oder deaktiviert
ein Verarbeitungsmittel 140 eine kausale Beziehung, d.
h. einen Fall einer kausalen Regelmatrix, in Bezug auf das identifizierte
Modellelement und abhängig
von dem bestimmten Betriebszustand. In Schritt 20 werden
die Schritte von Schritt 10 an wiederholt.
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Eine
Betriebseinheit 150 kann weiterhin kommunizierend mit dem
Verarbeitungsmittel 140 gekoppelt sein, wobei die Betriebseinheit 150 mittels des
Verarbeitungsmittels 140 steuerbar (regelbar) ist. Die
Betriebseinheit 150 ist in einem Ausführungsbeispiel der Erfindung
vorgesehen, um den Zustand der Komponente und den aktivierten Fall
einer kausalen Regelmatrix zu verwenden, um Schritte eines diagnostischen
Verfahrens auszuführen.
Zum Beispiel ist die Betriebseinheit 150 vorgesehen, um
diagnostische Folgerungen auszuführen,
wie Alarmanalyse oder Fehlerdiagnose, basierend auf dem in dem Datenspeicher 110 enthaltenen
Modell des Flusssystems.
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Beispiel. Ein Multilevel-Flussmodell
(MFM)
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Bei
MFM zeigt das zu der kausalen Beziehung hinzugefügte Attribut an, in welchem
Zustand eine kausale Regel der kausalen Beziehung aktiv ist oder
nicht, und kann grafisch durch Hinzufügung eines neuen Modellelements
gezeigt werden, das die Richtung anzeigt, in welcher die MFM-Funktionen einander
beeinflussen. In den 3b, 4b, 5b, 6b, 7b und 8b sind Beispiele von Modellierungselementen, die
die Richtung, in welche die MFM-Funktionen einander beeinflussen,
als ein Pfeil zwischen den Funktionen veranschaulicht. Allerdings
ist in dem Fall von bidirektionalem Effekt kein Pfeil verwendet.
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Die
Erfindung wird nun mit Bezug auf die 2–10 exemplarisch
erläutert,
wobei die gezeigten Zustände
vom oberen Ende der Zustandspartitionen und abwärts hoch, normal und niedrig
sind. Es versteht sich allerdings, dass die Zustände nur als ein Beispiel angegeben
sind.
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In
der exemplarischen 2a ist eine bidirektionale
kausale Beziehung, die bidirektionale kausale Regeln aufweist, gezeigt,
anzeigend, dass die in 2b gezeigten
MFM-Funktionen, d. h. die Transportfunktion und die Speicherfunktion,
einander beeinflussen. Die in 2a gezeigte
linke Zustandspartition bezieht sich auf die Zustände der
Transportfunktion, und die rechte Zustandspartition bezieht sich
auf die Zustände
der Speicherfunktion. Aus 2a ist ersichtlich,
dass ein hoher Zustand der Transportfunktion einen hohen Zustand
der Speicherfunktion verursacht. Außerdem verursacht ein niedriger
Zustand in der Speicherfunktion einen hohen Zustand in der Transportfunktion.
Somit zeigt 2a, wie die verschiedenen
Zustände
der Transportfunktion die Zustände
der Speicherfunktion beeinflussen, und umgekehrt. In dem Fall einer
bidirektionalen kausalen Beziehung sind alle Zustände sowohl
der Transportfunktion als auch der Speicherfunktion aktiv, d. h.
alle die definierten kausalen Regeln der kausalen Beziehung sind
aktiviert oder anwendbar. Ferner zeigt 2b ein
Beispiel einer grafischen Darstellung der bidirektionalen kausalen
Beziehung zwischen der Transportfunktion und der Speicherfunktion.
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Eine
unidirektionale kausale Beziehung ist in den 3 und 4 gezeigt. 3a zeigt die Zustandspartitionen der unidirektionalen
kausalen Beziehung, wobei der Zustand der Transportfunktion den
Zustand der Speicherfunktion beeinflusst, aber nicht anders herum,
d. h. der Zustand der Speicherfunktion beeinflusst nicht den Zustand
der Transportfunktion. Die in 4a gezeigte
unidirektionale Beziehung veranschaulicht, dass der Zustand der
Speicherfunktion den Zustand der Transportfunktion beeinflusst,
aber nicht umgekehrt. Weiterhin sind in den 3b und 4b Beispiele grafischer Darstellungen der
unidirektionalen Beziehungen gezeigt.
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In 5 ist
der Fall gezeigt, wenn keine der Funktionen die andere Funktion
bewirkt. In diesem Fall ist weder ein Zustand der Transportfunktion
noch ein Zustand der Speicherfunktion aktiv. Folglich gibt es keine
aktiven kausalen Regeln, da es keine Ursache- und Wirkungs-Beziehungen
zwischen der Transportfunktion und der Speicherfunktion gibt.
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Die 6–8 zeigen
Beispiele von teilweise-bidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen
einer Transportfunktion und einer Speicherfunktion.
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In 6a ist gezeigt, wie die Zustände der Transportfunktion
die Zustände
der Speicherfunktion beeinflussen. Ferner zeigt 6a,
wie der normale Zustand und niedrige Zustand der Speicherfunktion den
normalen Zustand bzw. den hohen Zustand der Transportfunktion beeinflussen.
Allerdings beeinflusst, wie in diesem Beispiel gezeigt, der hohe
Zustand der Speicherfunktion nicht den Zustand der Transportfunktion.
In 6b ist ein Beispiel einer grafischen
Darstellung dieses Falles gezeigt.
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7a zeigt, wie die Zustände der Speicherfunktion die
Zustände
der Transportfunktion beeinflussen und wie der hohe Zustand und
der normale Zustand der Transportfunktion den hohen Zustand bzw.
den normalen Zustand der Speicherfunktion beeinflusst. Wie in 7a gezeigt, beeinflusst der niedrige Zustand
der Transportfunktion nicht den Zustand der Speicherfunktion. Weiterhin
ist in 7b eine exemplarische grafische
Darstellung dieses Falles gezeigt.
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8a zeigt einen anderen Fall, in dem der hohe
Zustand und der normale Zustand der Speicherfunktion den niedrigen
Zustand und den normalen Zustand der Transportfunktion beeinflusst.
Außerdem
beeinflusst der niedrige Zustand der Speicherfunktion nicht den
Zustand der Transportfunktion, und der hohe Zustand der Transportfunktion
beeinflusst nicht den Zustand der Speicherfunktion.
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In
den oben mit Bezug auf die 2–8 beschriebenen
Beispielen wurden nur zwei Arten von Funktionen, die die Kausalität von Teilen
eines Flusssystems modellieren, diskutiert. Allerdings versteht sich,
dass das erfinderische Konzept auch auf andere Funktionen, die Teile
des Flusssystems modellieren, anwendbar ist. Zum Beispiel können alle
gültig verbundenen
Funktionen die Kausalität
von Teilen eines modellierten Flusssystems modellieren.
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Weiterhin
ist in den Beispielen die Anzahl von Zuständen der Funktionen gleich
3, aber es versteht sich, dass die Anzahl von Zuständen für jede Funktion
beliebig variiert werden kann. Es versteht sich auch, dass die Anzahl
von Zuständen
für zwei Funktionen
nicht gleich sein muss. Zum Beispiel kann eine erste Funktion n
Zustände
und eine zweite Funktion m Zustände
aufweisen. Dieser letztere Fall kann mittels einer allgemeinen kausalen
Regelmatrix behandelt werden. Die Matrix besitzt dann die Größe von (m
+ n) × (m
+ n), worin n die Anzahl von Zuständen in der Zustandspartition
der ersten allgemeinen Funktion ist und m die Anzahl von Zuständen in
der Zustandspartition der zweiten allgemeinen Funktion ist.
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9 zeigt
die kausale Regelmatrix für
den mit Bezug auf 2 beschriebenen bidirektionalen Fall,
und 10 zeigt die kausale Regelmatrix für den mit
Bezug auf 4 beschriebenen unidirektionalen
Fall.
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Die
Zahl eins oder ein anderer Typ von tag (Markierung) in einer der
Zellen der Matrix repräsentiert
eine kausale Regel von dem Zustand, repräsentiert mittels der Reihe
in der Matrix, zu dem Zustand, repräsentiert in der Spalte der
Matrix. Die kausale Regel sollte interpretiert werden als: "Wenn sich eine erste
Funktion in einem durch eine Reihe gegebenen Zustand befindet, dann
veranlasst die erste Funktion eine zweite Funktion, sich in einem
durch eine Spalte gegebenen Zustand zu befinden."
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Wie
in 9 gezeigt, veranlasst eine erste Funktion, z.
B. eine Transportfunktion (vgl. 2a und 2b), wenn sich diese in einem Zustand S00 befindet, eine zweite Funktion, z. B.
eine Speicherfunktion, sich in dem Zustand S10 zu
befinden, und wenn sich die erste Funktion in einem Zustand S01 befindet, veranlasst sie die zweite Funktion,
sich in einem Zustand S11 zu befinden. Weiterhin
veranlasst die zweite Funktion, wenn sie sich in einem Zustand S10 befindet, die erste Funktion, sich in
einem Zustand S02 zu befinden.
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Wie
in 10 gezeigt, beeinflusst die erste Funktion, d.
h. die Transportfunktion (vgl. 3a und 3b), wenn sich diese in einem der Zustände S00, S01 oder S02 befindet, nicht den Zustand der zweiten Funktion,
d. h. der Speicherfunktion. Wenn sich jedoch die zweite Funktion,
d. h. die Speicherfunktion, in dem Zustand S10 befindet,
veranlasst sie die erste Funktion, sich in dem Zustand S02 zu befinden, und wenn die zweite Funktion
in dem Zustand S11 ist, veranlasst sie die
erste Funktion, sich in dem Zustand S01 zu
befinden. Schließlich
veranlasst die zweite Funktion, wenn sie sich in dem Zustand S12 befindet, die erste Funktion, sich in
dem Zustand S00 zu befinden.