JP2001501754A - 事象感知のためのプロセスシステム内の装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 処理装置（４０）は、プロセス制御ループ（６）に接続されている。処理装置（４０）は、プロセス信号を受け取る。処理装置（４０）内のメモリー（４８）には、公称パラメータ値（７８）とルール（８０）とが記憶されている。演算回路（４６）では、プロセス信号の統計パラメータが算定され、記憶されているルール（８０）に基づいて統計パラメータと公称パラメータに演算が施こされ、応答結果として、演算に基づいた事象出力が発生される。出力回路（４２）からは、事象出力に応じた信号が出力される。

Description

【発明の詳細な説明】 事象感知のためのプロセスシステム内の装置 発明の背景 本発明は、産業界で使うようなタイプのプロセス制御ループに接続される装置 に関する。特に、本発明は、プロセス信号をモニターすることによるプロセス制 御システム内の事象の感知に関する。 プロセス制御ループは、石油精製などのプロセスを制御するための産業で利用 されている。発信器は前記ループの代表的な構成部品であって、例えば、室内機 器類を制御するため、圧力、流量、温度などのプロセス変数を測定および伝送で きるように、現場に配置されている。バルブ制御器などの制御器もまたプロセス 制御ループの構成部品であって、制御回路を介して受信されるか、または内部で 生成された制御信号に基づいてバルブの位置を制御する。さらに、その他の制御 器により、電気モータやソレノイドなどが制御される。制御室内の機器もまたプ ロセス制御ループの構成部品であって、制御室内の作業者またはコンピュータに より、現場の発信器から入力されたプロセス変数に基づいてプロセスをモニター でき、これに応じて、関連する制御機器に制御信号を送ることによりプロセスを 管理できる。制御ループの構成部品となり得る別の処理装置として、プロセス制 御ループ上のプロセス信号をモニターおよび伝送できるような携帯通信装置があ る。通常、これら部品は、ループを形成する装置を構成するのに使われている。 前記のようなプロセス制御システムにおける事象の発生を感知することが要請 されている。一般的に従来技術では、簡単な感知技術に限定されていた。例えば 、圧力などのプロセス変数がモニターされて、プロセス変数が予定限度を越える と、警報が発せられるか、安全停止動作が行われる。しかし、警報の原因となる ような事象を特定するためには、大型コンピュータのための電源や資源（ｒｅｓ ｏｕｒｃｅｓ）が制限されるようなプロセス環境においては装備することが難し いような、複雑なモデルの利用が必要となる。 発明の概要 プロセス制御システム内の装置には、プロセス信号を受信できる入力端が備わ っている。また装置は、公称パラメータおよびルールが記憶されているメモリー を備えている。一つの実施例における公称パラメータは、プロセス信号の経験（ 学習）値（ｔｒａｉｎｅｄ ｖａｌｕｅ）と感度パラメータに関連するものであ る。装置の演算回路では、プロセス信号の統計パラメータが算定され、記憶され ているルールに基づいて統計パラメータおよび記憶されている公称パラメータが 演算処理される。 演算回路からは、ルールの評価に基づいてプロセス制御システム内の事象に関 連する事象出力が発生される。そして出力回路からは、事象出力に応じた出力が 発生される。一つの実施例における統計パラメータは、標準偏差、平均値、標本 分散値、範囲値、自乗平均値の平方根、および変動率からなる群から選択された ものである。ま た、一つの実施例におけるルールは、信号スパイク、信号ドリフト、信号バイア ス、信号ノイズ、信号スタック（ｓｔｕｃｋ）、信号ハードオーバー（ｈａｒｄ ｏｖｅｒ）、周期的信号、不安定（ｅｒｒａｔｉｃ）信号、非直線信号の群か ら選択されたものである。 本発明の装置には、発信器、制御器、モータ、センサー、バルブ、通信機、制 御室内機器などのすべての処理装置が備わっている。 図面の簡単な説明 図１は、発信器、制御器、携帯通信機、および制御室から成るプロセス制御ル ープの簡略図である。 図２は、本発明による処理装置のブロックである。 図３は、演算された統計パラメータや感度パラメータにルールを適用してプロ セス事象の出力を生成する処理を示す図である。 図４は、様々なタイプの事象を示すプロセス信号出力の時間変化を示すグラフ である。 図５は、プロセス事象に作用する本発明の推論演算（エンジン）部を示すブロ ック図である。 図６は、本発明で使われる推測演算の概略フローチャート図である。 好適な実施例の詳細な説明 一般的にプロセス変数は、プロセスにおいて制御される主要な変数である。こ こで言うプロセス変数は、例えば、圧力、流量、温度、 品質、ｐＨ値、濁度、振動、位置、モータ電流、その他のプロセス特性などのプ ロセスの状態を表わす変数を意味する。制御信号は、プロセスを制御するのに使 われる（プロセス変数以外の）すべての信号を意味する。例えば、制御信号は、 制御器で調整できる、つまり、プロセスを制御するのに使われる所望温度、圧力 、流量、品質、ｐＨ値、または濁度などの所望のプロセス変数値（設定点）を意 味する。制御信号にはさらに、校正値、警報、警報条件、バルブアクチュエータ に入力されるバルブ位置信号などのような、制御素子に供給される信号、加熱素 子に供給されるエネルギーレベル、ソレノイド入切信号の他、プロセスの制御に 関するその他のあらゆる信号も含まれる。 ここで言う診断信号は、プロセス制御ループにおける装置や素子の動作に関す る情報を意味するが、プロセス変数や制御信号は含まない。例えば、診断信号に は、バルブステム位置、印加されたトルクまたは応力、アクチュエータ圧力、バ ルブを駆動するのに使う圧縮ガスの圧力、電圧、電流、電力、抵抗、キャパシタ ンス、インダクタンス、装置の温度、スティクション、摩擦、全入切位置、移動 量、周波数、振幅、スペクトルおよびその成分、剛性（スティフネス）、電界ま たは磁界強度、期間、強度、動き、モータ逆起電力、モータ電流、ループ関連パ ラメータ（制御ループの抵抗値、電圧、電流など）、および、システム内で感知 または測定されることのある他のすべてのパラメータなどが含まれる。さらにま た、プロセス 信号は、プロセス変数、制御信号、診断信号などのプロセス自体またはプロセス 内の要素に関するすべての信号を意味する。処理装置は、プロセス制御ループの 構成部品またはそのループに接続された部品であって、プロセスの制御やモニタ ーに使われるものである。 図１は、プロセス流体を通すプロセスパイプ４と回路電流Ｉが流れる２線式プ ロセス制御ループ６とから成るプロセス制御システム２の一例を示した図である 。発信器８、アクチュエータ、バルブ、ポンプ、モータ、またはソレノイドなど のループ内の最終段制御素子に接続された制御器１０、通信機１２、および制御 室１４によってプロセス制御ループ６の全体が構成されている。ループ６の構成 は一例であって、４〜２０ｍＡループ、２、３、または４線式ループ、マルチド ロップ（ｍｕｌｔｉ−ｄｒｏｐ）ループ、ＨＡＲＴ（登録商標）標準によるルー プ、フィールドバス、その他のデジタル式またはアナログ式の通信プロトコルに したがって作動する回路などの、その他の適切なプロセス制御ループが利用可能 なことも理解できよう。 動作時において、発信器８が、センサー１６を用いて流量などのプロセス変数 を感知し、感知したプロセス変数をループ６を介して伝送する。プロセス変数は 、制御器／バルブアクチュエータ１０、通信機１２、および／または制御室内の 機器１４で受信することも可能である。バルブ１８に接続されるように図示され た制御器１０により、バルブ１８が調整されてプロセスの制御が可能となり、パ イプ４内の流量が変化する。制御器１０は、例えば制御室１４、発信器８または 通信機１２などからループ６経由で制御入力を受け取り、これに応じてバルブ１ ８を調整する。 別の実施例では、制御器１０は、ループ６から受信したプロセス信号に基づい た制御信号を、その内部で発生できる。通信機１２は、図１のような携帯式通信 機でもよいし、プロセスをモニターして演算を行う固定搭載の処理装置であって も構わない。処理装置には、例えば図１に示されている発信器８（ローズマウン ト社＝Ｒｏｓｅｍｏｕｎｔ Ｉｎｃ．の３０９５型発信器など）、制御器１０、 通信機１２、および制御室１４が備わっている。処理装置の別の例としては、モ ニター、管理、および／またはループを介した伝送を行えるように、適当なＩ／ Ｏ回路でループに接続されたＰＣ、プログラム可能論理部（ＰＬＣ）やその他の コンピュータが適当である。 図１の処理装置８、１０、１２、または１４のいずれも、本発明による事象モ ニター回路を備えることができる。図２は、ループ６の一部を構成する処理装置 ４０のブロック図である。装置４０は一般的な構成のものとして図示されており 、発信器８、制御器１０、通信機１２、または制御室機器１４などのような適当 な処理装置でもよい。制御室機器１４は、例えば、ＰＬＣから成るＤＣＳ装置で 構成でき、制御器１０もまた「スマート」（ｓｍａｒｔ）モータおよびポンプで 構成できる。処理装置４０には、端子４４でループ６ に接続できるＩ／Ｏ回路４２が備わっている。Ｉ／Ｏ回路４２は、装置４０との 通信入出力を簡単にするため、予め決められた既知の入力および出力インピーダ ンス値を有している。また装置４０には、Ｉ／Ｏ回路４２に接続されたマイクロ プロセッサー４６、マイクロプロセッサー４６に接続されたメモリー４８、およ びマイクロプロセッサー４６に接続されたクロック５０が備わっている。マイク ロプロセッサー４６はプロセス信号入力５２を受信する。 ブロック入力はプロセス信号の入力を特定するためのもので、前述のように、 プロセス信号入力はプロセス変数または制御信号であり、Ｉ／Ｏ回路４２経由で ループ６から入力されるか、あるいは、現場装置４０内で生成される。現場装置 ４０は、センサー入力チャンネル５４と制御チャンネル５６とを持つように図示 されている。通常、発信器８などの発信装置用にはセンサー入力チャンネル５４ が専用に備わっており、一方、制御器１０などの制御装置用には制御チャンネル ５６が専用に備わっている。通信機１２や制御室機器１４などのループ６上の他 の構成部品には、そのようなチャンネル５４や５６は備わっていない。装置４０ に、複数のプロセス変数のモニターおよび／または適当な複数の制御素子の制御 のための複数のチャンネルを備えることができることも理解できよう。 センサー入力チャンネル５４にはセンサー１６が備わっており、プロセス変数 を感知してそのセンサー出力を増幅器５８に送り、その出力がアナログ／デジタ ル変換器６０によってデジタル化される。 チャンネル５４は、一般的に発信器８などの発信装置内に配備される。補償回路 ６２では、デジタル化された信号が補償処理されて、デジタルプロセス変数信号 としてマイクロプロセッサー４６へ送られる。別の実施例では、チャンネル５４ は診断信号を受信する診断チャンネルよりなる。 処理装置４０が制御器８などの制御装置として動作する場合は、装置４０には 、例えばバルブなどの制御素子１８をもつ制御チャンネル５６が備えられる。制 御素子１８は、アクチュエータ６８、増幅器６６、デジタル／アナログ変換器６ ４を経てマイクロプロセッサー４６に接続されている。デジタル／アナログ変換 器６４でマイクロプロセッサー４６からの命令信号がデジタル化され、増幅器６ ６で増幅される。アクチュエータ６８は、増幅器６６からの出力に基づいて制御 素子１８を制御する。実施例では、アクチュエータ６８は、ループ６に直接に接 続されており、ループ６を流れる電流Ｉに応じて制御素子１８の位置決めを行え るように、圧力ガス供給源（図示しない）を制御する。別の実施例では、制御器 １０には、制御素子を制御する制御チャンネル５６、およびバルブステム位置、 力、トルク、アクチュエータ圧力、圧縮空気源の圧力などの診断信号を提供する センサー入力チャンネル５４が備わっている。 実施例においては、Ｉ／Ｏ回路４２が、ループ６から受取る電力を利用して、 処理装置４０内のその他の回路に全電力を供給するための電源出力ＰＷＲを発生 する。通常は、発信器８や制御器１０な どの現場装置はループ６で電力制御されるが、通信機１２や制御室１４は別の電 源を備えている。前記のように、プロセス信号入力部５２からは、プロセス信号 がマイクロプロセッサー４６へ送られる。プロセス信号は、センサー１６からの プロセス変数、制御素子１８へ送られる制御出力、センサー１６で感知された診 断信号、ループ６を介して受信された制御信号、プロセス変数または診断信号、 あるいは、別のＩ／Ｏチャンネルなどの手段によって受信または発生されたプロ セス信号などである。 前記のマイクロプロセッサー４６には、ユーザＩ／Ｏ回路７６も接続されてお り、装置４０とユーザの間の通信を行う。一般的に、ユーザＩ／Ｏ回路７６には 、出力用の表示装置と音声装置、および入力用のキーパッドが備わっている。ユ ーザＩ／Ｏ回路７６は通常は通信機１２と制御室１４に備えられており、後述す るように、ユーザが経験値、ルール、感度パラメータと共に、プロセス変数など のプロセス信号や制御信号（設定点、校正値、警報、警報条件など）のモニター や入力を行えるようになっている。またユーザは、通信機１２または制御室１４ 内の回路７６を使って、ループ６経由で発信器８や制御器１０との間で前記のよ うなプロセス信号を送受信できる。さらに、発信器８、制御器１０、その他の処 理装置４０内に、そのような回路を直接に取り付けることも可能である。 前記のマイクロプロセッサー４６は、メモリー４８内に記憶されている命令に 従って動作する。メモリー４８には、本発明に従って 経験値７８、ルール８０および感度パラメータ８２も記憶されている。感度パラ メータ８２と経験値７８の組合せから、公称値７９が作成できる。 図３は、装置４０の論理処理部を示すブロック図８３である。論理ブロック８ ４はプロセス信号を受け取って、プロセス信号の統計パラメータを算定する。そ れらの統計パラメータには、例えばプロセス信号の標準偏差、平均値、標本分散 、自乗平均平方根（ＲＭＳ）、範囲（△Ｒ）、変動率（ＲＯＣ）などが含まれる 。これらはいずれも、下記の式で演算できる。 √σ＝√標準偏差＝分散 △Ｒ＝Ｘ_MAX−Ｘ_MIN …式５ ただし、Ｎはサンプル期間におけるデータポイントの総数、Ｘ_iとＸ_i-iはプロセ ス信号の２つの連続値、Ｔはその２つの連続値間の間隔時間である。また、Ｘ_{MA X} とＸ_MINは、サンプル期間または経験（学習）期間中におけるプロセス信号のそ れぞれ最大値と最少値である。これらの統計パラメータは、単独でも適当な組合 せでも算出できる。本発明には、以上において明記した以外のいかなる統計パラ メータでも、プロセス信号を分析するのに有用なものが含まれ得ることが、理解 できよう。算定された統計パラメータは、メモリー４８に記憶されているルール ８０に従って機能するルール演算ブロック８６へ送られる。ルールブロック８６ にはまた、メモリー４８から経験値７８も入力される。 経験値とは、プロセス信号の公称値つまり（典型的な）統計パラメータであっ て、論理ブロック８４で使われるのと同じ統計パラメータ、すなわち標準偏差、 平均値、標本分散、自乗平均平方根（ＲＭＳ）、範囲（△Ｒ）および変動率（Ｒ ＯＣ）などから成る。ある実施例では、経験値は製造者によって提供されるもの であって、製造工程中に処理装置４０（図２）のメモリー４８に記憶される。別 の実施例における経験値は、ループ６を介して装置４０をアドレスすることによ り、周期的に更新される。さらに別の実施例では、入力回路７６が経験値を生成 または受信したり、あるいは入力回路 ７６からループ６を介して別の処理装置へ経験値を伝送させたりすることもでき る。 さらにまた別の実施例として、プロセスの正常動作中に公称値つまり通常の統 計パラメータを作成または学習できる統計パラメータ論理ブロック８４で、経験 値を生成することも可能である。それら統計パラメータは、将来に備えてメモリ ー４８内の経験値７８を作成するのに利用できる。これにより、特定のループや 動作条件のそれぞれについて、経験値７８のダイナミック調整が可能となる。本 実施例では、プロセスのダイナミック応答時間に基づいてユーザが選定可能な期 間の間中、統計パラメータ８４がモニターされる。 ルールブロック８６は、メモリー４８から感度パラメータ８２を受け取る。そ して、ルール論理ブロック８６からは、多数の異なるルールの例が出力される。 各感度パラメータ値８２は、算出された統計パラメータ８４と適当な経験値７８ との間の適当なルールによって決定される許容範囲または許容関係を発生する。 感度パラメータ値８２は、製造者が決めてもよいし、ループ６から入力したり、 または入力回路７６を使って入力しても構わない。感度パラメータは、所望の適 用例に合わせて調整可能である。例えば、高い精度が要求されるプロセス制御に おいては、経験値に対するプロセス信号のほんわずかな変動しか許容できないよ うに感度パラメータを設定する。感度パラメータの使用により、診断および事象 検知の決定操作が特定のプロセスとユーザの要件に基づいて制御できるようにな る。 図４には、本発明によって検知された異なるプロセス事象（例えば、正常、バ イアス、ドリフト、ノイズ、スパイク、スタック状態など）を示すプロセス信号 と時間との関係例が図示されている。図４に示すプロセス信号は、当初は正常状 態であるが、その後にバイアス状態へ変化している。続いて、プロセス信号はド リフト状態を経て、ノイズ状態になる。最後に、複数のスパイク事象がプロセス 信号に現れてから、スタック状態に移行している。これらの事象を検知するのに 使うルールを、以下に説明する。 ドリフト ドリフトは、ある時間にわたって（ｏｖｅｒ ｔｉｍｅ）、プロセス信号がそ の真値（公称値）から変動したときに発生する。本発明の実施例では、ドリフト を検知するために同調パラメータアルファ値（α）、統計パラメータ平均値（μ ）および経験パラメータ平均値（μ’）に作用するルールが含まれている。 ドリフト感度は、単独の感度パラメータであるアルファ値（α）で制御される 。アルファ値（α）は、ドリフトつまり事象が検知される前の許容限度内の正常 な平均信号レベルからのずれのパーセンテージである。ルール演算ブロック８６ で実行される以下のルールがら、ドリフト事象が検知できる。 μ＜μ’（１−α）の場合は、負のドリフト事象 μ＞μ’（１−α）の場合は、正のドリフト事象 ここで、μはブロック８４からのプロセス信号の平均現在値、μ’はブロック７ ８からの平均経験値、αは平均値からの許容内変動を特定するブロック８２から の感度パラメータである。さらに、その平均値は、ある時間にわたってモニター される。連続するサンプリング期間中に平均値が経験値から逸脱すると、ドリフ トが検知される。平均経験値（μ’）は、正常なプロセス中において経験（学習 ）装置４０によって学習される。 バイアス バイアスは、期待される信号レベル前後のあるレベルでの、一時的なドリフト の「安定化」の結果である。ドリフトが止むと、その結果得られる信号がバイア スされることになり、真値／公称値からのオフセットと呼ばれることがある。バ イアスも、ドリフトで使ったのと同じルールを使って検知できる。さらに、その 平均値が、ある時間にわたってモニターされる。平均値が平均経験値（μ’）か ら連続的にずれ続けていない場合には、その事象はドリフトではなくバイアスで あると判断される。 ノイズ ルール、同調パラメータおよび経験値の違った組合せにより、プロセス信号内 のノイズが検知される。ノイズ検知の感度は、感度パラメータのベータ値（β） を選定することにより調整できる。ベータ値（β）は、ノイズが検知される前に 、現在の標準偏差値（σ）が経験（学習）された標準偏差（σ’）以上になり得 る値である。 例えば、プロセス信号が経験値に比べて２倍のノイズをもつ場合に、ユーザがノ イズ事象を検知したいと望むならば、必要なβ値は２．０である。正常な信号変 動からノイズを分別するため、ルールには範囲（△Ｒ）が使われる。ノイズ検知 のためのルール例として、下記のようなものがある。 もしもσ＞βσ’かつ△Ｒ＞△Ｒ’ならば、 ノイズが検知される。 ただし、σとσ’はそれぞれ標準偏差の現在値と経験値、△Ｒと△Ｒ’は範囲の 現在値と経験値であり、βはノイズ感度パラメータである。 スタック ルール、統計値、同調パラメータおよび経験値のさらに別の組合せにより、プ ロセス信号のスタック状態が検知できる。「スタック」プロセス信号とは、プロ セス信号の状態が時間と共に変動しない信号である。スタック感度は、感度パラ メータ部８２のガンマ値（γ）を選択することにより調整できる。ガンマ値（γ ）は、標準偏差の経験値（σ’）のパーセンテージとして表現され、経験値から の標準偏差の変化がどのくらい小さい値のときスタック事象の検知ができるかを 示す。例えば、プロセス信号のノイズレベルが経験値の半分の場合に、ユーザが スタックを検知しようと望むならば、γ値は５０％（０．５）にセットされる。 さらにまた、微小信号で起こるエラーを除去するため、信号範囲（△Ｒ）を利用 することもできる。 一つのルール例として、下記のようなものがある。 もしも（σ＋△ｒ）≦γ（σ’＋△Ｒ’）ならば、 スタック事象が検知される。 スパイク ルール、統計値、経験値および感度パラメータのまた別の組合せを、スパイク 事象の検知に利用できる。信号が瞬間的に極限値へとふれると、スパイク事象が 発生する。プロセス信号内のスパイクに対する感度は、ブロック８２に記憶され ているδ値から感度パラメータを調整することによって制御できる。δ値は、２ つの連続データポイント間の変動率の許容最大経験値（△Ｐ_MAX）である。例え ば、経験値に対してブロック７８からの値△ｒ_MAXよりも３０％ほど大きい、ブ ロック８４からの変動率をもつすべてのスパイクをユーザが検知しようとすると きは、ブロック８２からの必要なδ値は１．３０となる。その場合のルールの一 例を、下記に示す。 もしも変化率＞δ・△ｒ_MAXならば、 スパイク事象が検知される。 その他のルールとして、プロセス信号内の周期的振動を検知する周期ルール、 プロセス信号内の不安定状態を検知する不安定ルールがある。プロセス信号内の その他の事象を観察する他のルールが準備され得ること、およびそれら事象を検 知するための別の式や演算法の使用が可能なことも理解できよう。また、１つ以 上の統計パラメータあるいは複数のプロセス信号に対して、１つのルールを作用 させることもできる。例えば、プロセスの温度などの別のプロセス変数にスパイ クが生じている間に、流量などのプロセス変数が予定限度値を越えた場合は、プ ロセスがオーバーヒートしているとルールによって判断し、緊急停止を行うこと も可能である。さらに、経験値に適用されるメンバーシップ（ｍｅｍｂｅｒｓｈ ｉｐ）関数である感度パラメータによって統計パラメータが作用させられるよう なファジー論理には、別のタイプのルールが準備される。 以上に説明した全部のルールが、ルールの演算に基づいてプロセス事象の出力 を発生する。プロセス事象の出力は、ルール演算に基づいた離散値または連続値 となることも理解できよう。ただし、感度パラメータと経験値の組合せから公称 パラメータ値が作成できること、およびルールは公称パラメータ値と統計パラメ ータに作用することに注意すべきである。また、重み付け平均値や適当なファジ ー論理を使って、多様なプロセス信号、パラメータおよび経験値を組み合わせる ことも可能である。メンバーシップ関数には、例えば台形関数や三角関数なども 含まれる。例えば、統計パラメータは選択したメンバーシップ関数上に分布させ ることができる。つぎにそれらは、経験操作（学習）中に、経験値の作成やルー ルによって利用される統計パラメータの作成のために利用される。 実施例における経験値は、処理が安定していることを判定し、選定可能期間の 統計パラメータを生成することによって得られる。それらは経験値として記憶さ れる。ただし選定可能期間は、演算中に 統計パラメータを生成するのに使われるサンプル期間つまりブロックとほぼ同じ でなければならない。この処理工程は、ユーザによって開始されるか、または自 動化される。 ルールの出力は、ループ６を介して伝送され、ユーザＩ／Ｏ回路７６に出力さ れ、将来の利用のために記憶され、別のルールや制御関数などの別の演算の入力 として使用されたり、あるいは、別の適当な方法で使用される。別の実施例では 、本発明にしたがって、関連のあるプロセス信号をモニターし、それら信号間の 比較や相関性を演算する。例えば、図２において、Ａ／Ｄ変換器６０や補償回路 ６２の出力、およびループ６の電流Ｉなどのプロセス信号が、図３のブロックに よって分析可能である。例えば、複数のプロセス信号のすべてが、感度パラメー タ、ルールおよび経験値の前記の適当な組合せで説明したように、互いに所望の 許容範囲に収まらねばならない。 図５は推論エンジン部１０２を示すブロック図である。推論エンジン部１０２ は、処理装置４０に属し、ループ６の一部であって、プロセス変数１０４、制御 信号１０６、およびプロセス事象１０８を受け取る。プロセス事象は、本発明に 従って検知されるものである。推論エンジン部１０２には、演算回路１１０とプ ロセスデータ１１２が備わっている。プロセスデータ１１２は、例えば、収集さ れたプロセス変数、制御信号、プロセス事象、またはその他のプロセス信号など の処理履歴情報を含んでおり、モニターされているプ ロセスをさらに特定するプロセス特定化情報を含むこともできる。 プロセス事象の発生と同時に、推論エンジン部１０２が、多数の処理装置のう ちのどれが不良であるかを決定する。そして、プロセス事象の原因を特定するた め、演算回路１１０により、プロセス変数１０４、制御信号１０６、プロセス事 象１０８、およびその他のプロセス信号が分析される。演算回路は、エキスパー ト（ｅｘｐｅｒｔ）システムの既知の技術において使用される一連のルールにし たがって演算を行う。演算回路１１０は、プロセスデータ１１２を含む全ての入 力信号を演算して、警報信号などの不良素子出力を発生する。例えば、もしもド リフトが検知されたならば、推論エンジン部１０２はドリフトの発生原因を特定 するように動作する。ドリフトの原因が制御設定点の変動にある場合、演算回路 １１０は、制御ループの動作は適正であると判断する。 しかし、設定点が変動していない場合には、推論エンジン部は多様な入力信号 をさらに分析し、例えば、適当な診断を実行することによって、プロセス事象が 報知されているバルブ用モータ、ポンプ、振動機器などの部品の健全性を点検す る。例えば、バルブの動作が適切であると判明した場合、推論エンジン部は、次 に、発信器やそれに関連するセンサーが正常に動作しているかどうかを判断する ため、発信器の診断を行う。それら診断では、観察されている特定の素子からの 情報が点検され、同時に、上流側または下流側センサーなどの制御ループ上の情 報源から入力される情報も点検されるであ ろう。演算回路１１０では、一連のルール、ファジー論理、またはニューラルネ ットワークなどの適当な種々の演算技法が使われる。 好適な実施例においては、推論エンジン部はマイクロプロセサーおよびメモリ ー内に構成され、制御室、遠隔位置、または現場などに設置することができる。 また推論エンジン部１０２は、図１に示す処理装置８、１０、１２、１４のいず れか内に構成することも可能である。不良素子出力は作業者に提示してもよいし 、ループについてさらに診断を実行する付加的な演算回路で利用しても構わない 。 図６は、推論エンジン１０２などの推論機能がルールに基づいて動作する例の 概略フローチャートである。プロセス事象の発生と同時に、ステップ２０２で、 検知された事象を特定するため、その事象が推論エンジン部１０２で判別される 。事象がドリフトである場合は、制御動作はステップ２０４へ移動する。事象が スパイク、ノイズ、またはバイアスなどの、それ以外の事象である場合は、検知 された特定事象に従って構成されたルールベース（ｂａｓｅ）へ動作が移る。ス テップ２０４では、プロセスの設定点が最近変更されたかどうかが、推論エンジ ン部により調べられる。設定点が最近変更された場合は、プロセスが正常範囲で 作動していること、および検知されたドリフトは設定点の変更が原因であること を示す出力が発生される。 しかし、設定点が変更されていない場合は、推論エンジン部の動作はステップ ２０６へ移り、さらなる診断を行う。ステップ２０６ では、推論エンジン部が処理装置４０に指令を与え、ドリフトの原因をさらに特 定するためのオンボード（ｏｎ ｂｏａｒｄ）診断を行わせる。ステップ２０８ において、装置４０による診断がドリフトの原因を特定すると、推論エンジン部 は不良部品を特定する信号を出力する。けれども、装置４０が正常に動作してい るという診断がなされた場合には、ステップ２１０で、推論エンジン部が関連装 置に診断を行うように指令を与える。例えば、関連装置とは、上流側または下流 側の制御器または送信器である。 続いてステップ２１２で、関連する処理装置の１つが不良装置であるか、推論 エンジン部の判断が行われる。ドリフトを発生させた不良が関連装置の１つにあ る場合、推論エンジン部はその装置および不良部品を特定する信号を出力する。 関連装置のいずれも故障していない場合は、ステップ２１４で、他のプロセス信 号が推論エンジン部で点検され、ステップ２１６で、既知のプロセス状態が特定 される。ドリフトの原因が既知のプロセス状態にある場合の一例としては、貯蔵 タンクをプロセス流体で充満させたことによる液圧低下がある。プロセス状態が 既知のときは、特定の状態が確認される。プロセス状態が既知でない場合は、そ の原因を特定できないドリフトが検知されたことが、作業者に通知される。 フローチャート２００（図６）のどのステップにおいても、多様なルールのど れかに基づいて、推論エンジン部はプロセスを停止するための停止動作を始める ことができる。前述のように、実際の推 論エンジン部に、個々のプロセス制御用途に特有の、遥かに高度のルールベース を準備し、および／または、ファジー論理やニューラルネットワークなどのより 高度な形式の論理を採用することもできるであろう。 前記の本発明の記述は好適実施例を説明するためであって、本発明の精神や範 囲を逸脱することなく詳細や形式上の変更が可能なことも、当業者には理解でき るであろう。例えば、前述の種々の機能や回路構成は、プログラムソフト、ＡＳ ＩＣ、ファジー論理技術、アナログ装置などを含む、その他の適当な回路によっ て実現できる。さらにまた、処理装置は、任意数の入力チャンネルと制御チャン ネルまたはその組合せを含むことができ、また任意数のプロセス信号またはその 組合せに適用でき、ルールもそれに応じ機能することができる。

【手続補正書】 【提出日】平成１１年５月２８日（１９９９．５．２８） 【補正内容】 特許請求の範囲 １．プロセス制御ループに接続された処理装置であって、 プロセスに関連するプロセス信号を発生するプロセス信号入力部と、 公称パラメータ値やルールが記憶されているメモリーと、 デジタル化されたプロセス変数の統計パラメータを算定し、ルールに基づいて 前記統計パラメータおよび公称パラメータ値に演算を施こし、前記演算に基づい て検知されたプロセス中の事象に応じた事象出力を発生する演算回路と、 事象出力を出力する出力回路とから成る処理装置。 ２．さらに、プロセス変数を感知するセンサーと、 センサーに接続されてプロセス信号入力に接続され、デジタル化プロセス変数 を出力するアナログ／デジタル変換器とを備え、 出力回路が、前記のプロセス制御ループにプロセス事象出力を出力できるよう に、プロセス制御ループに接続されていることを特徴とする請求項１記載の処理 装置。 ３．前記の公称パラメータ値が、経験値および感度パラメータから成ることを 特徴とする請求項１記載の処理装置。 ４．前記の統計パラメータは、標準偏差、平均値、標本分散値、自乗平均平方 根（ＲＭＳ）、範囲値、および変動率の群から選択されたものであることを特徴 とする請求項１記載の処理装置。 ５．前記のルールは、スパイク、ドリフト、バイアス、ノイズおよびスタック の群から選択されたものであることを特徴とする請求項１または２に記載の処理 装置。 ６．前記の演算回路がファジー論理を含み、前記のルールがメンバーシップ関 数を使うことを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ７．前記のセンサーが、圧力、温度、ｐＨ値、流量、濁度、レベル値、位置、 導電度、モータ電流、モータ逆起電力、振動のセンサー群から選択されたもので あることを特徴とする請求項２記載の処理装置。 ８．前記のプロセス信号入力部が制御チャンネルで構成され、前記のプロセス 信号が制御信号であることを特徴とする請求項１記載の処理装置。９．前記の制御チャンネルが、 プロセスを制御する制御素子と、 その制御素子を駆動するアクチュエータとから成ることを特徴とする請求項８ 記載の処理装置。 １０．前記のプロセス信号入力部が、プロセス制御ループからのプロセス信号 を受信できるように、前記制御ループに接続されている入力回路よりなることを 特徴とする請求項１記載の処理装置。 １１．前記のプロセス信号入力部が診断チャンネルで構成され、前記のプロセ ス信号が、プロセスを制御するのに使われる制御素子に関連する診断信号よりな ることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 １２．前記の診断信号が、バルブステム位置、応力、圧力の群から選択された ものであること特徴とする請求項１０記載の処理装置。 １３．プロセス制御ループに対して診断を行えるように、前記の事象出力に接 続された推論エンジンをさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の処理装置 。 １４．前記の演算回路が、プロセス制御ループの正常運転中に統計パラメータ をモニターし、その結果によって経験値を発生することを特徴とする請求項３記 載の処理装置。 １５．プロセス制御システム内のプロセス事象を検知する処理装置の動作方法 であって、 プロセスに関連するプロセス信号を得る工程と、 メモリーからルールを検索する工程と、 メモリーから公称パラメータを検索する工程と、 プロセス信号の統計パラメータを算定する工程と、 ルールで特定された関係に従って、統計パラメータを公称値と比較する工程と 、 比較工程に基づいたプロセス事象出力を応答結果として発生する工程とから成 るプロセス事象の検知方法。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．プロセス制御ループに接続された処理装置であって、 プロセスに関連するプロセス信号を発生するプロセス信号入力手段と、 公称パラメータ値やルールが記憶されているメモリーと、 デジタル化されたプロセス変数の統計パラメータを算定し、ルールに基づいて 前記統計パラメータおよび公称パラメータ値に演算を施こし、前記演算に基づい て検知されたプロセス中の事象に応じた事象出力を発生する演算回路と、 事象出力を出力する出力回路とから成る処理装置。 ２．前記の公称パラメータ値が、経験値および感度パラメータから成ることを 特徴とする請求項１記載の処理装置。 ３．前記のプロセス制御ループは、２線式プロセス制御ループ、３線式プロセ ス制御ループ、および４線式プロセス制御ループの群から選択されたものである ことを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ４．前記の装置が、プロセス制御ループから受け入れられれた電力で完全に給 電されることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ５．前記の統計パラメータは、標準偏差、平均値、標本分散値、自乗平均平方 根（ＲＭＳ）、範囲値、および変動率の群から選択されたものであることを特徴 とする請求項１記載の処理装置。 ６．前記の演算回路が、複数の統計パラメータに基づいて事象出 力を発生することを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ７．前記のルールは、スパイク、ドリフト、バイアス、ノイズ、およびスタッ クの群から選択されたものであることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ８．前記の演算回路がファジー論理を含み、前記のルールがメンバーシップ関 数を使うことを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ９．さらに、前記メモリー内に記憶されたファジーメンバーシップ関数を含み 、前記の演算回路が、ルールの演算前にメンバーシップ関数を統計パラメータに 適用することを特徴とする請求項８記載の処理装置。 １０．前記のプロセス信号入力手段がセンサー入力チャンネルで構成され、前 記のプロセス信号がプロセス変数であることを特徴とする請求項１記載の処理装 置。 １１．前記のセンサー入力チャンネルが、 プロセスに関連するセンサー出力を発生するセンサーと、 そのセンサー出力をデジタルプロセス変数に変換するアナログ／デジタル変換 器とを含むことを特徴とする請求項１０記載の処理装置。 １２．前記のセンサーが、圧力、温度、ｐＨ値、流量、濁度、レベル値、位置 、導電度、モータ電流、モータ逆起電力、振動の感知センサー群から選択された ものであることを特徴とする請求項１１記載の処理装置。 １３．前記のプロセス信号入力手段が制御チャンネルで構成され、前記のプロ セス信号が制御信号であることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 １４．前記の制御チャンネルが、 プロセスを制御する制御素子と、 その制御素子を駆動するアクチュエータとから成ることを特徴とする請求項１ ３記載の処理装置。 １５．前記のプロセス信号入力手段が、プロセス制御ループからのプロセス信 号を受信できるように、前記制御ループに接続されている入力回路よりなること を特徴とする請求項１記載の処理装置。 １６．前記の出力回路が、プロセス制御ループに事象出力を伝送するように、 プロセス制御ループに接続されていることを特徴とする請求項１記載の処理装置 。 １７．前記の出力回路が、事象出力をユーザに出力するユーザ出力回路を含む ことを特徴とする請求項１記載の処理装置。 １８．前記のプロセス信号入力手段が診断チャンネルで構成され、前記のプロ セス信号が、プロセスを制御するのに使われる制御素子に関連する診断信号より なることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 １９．前記の診断信号が、バルブステム位置、応力、圧力の群から選択された ものであること特徴とする請求項１８記載の処理装置。 ２０．前記のアクチュエータがモータであって、前記の制御素子 が前記モータで駆動するポンプであることを特徴とする請求項１４記載の処理装 置。 ２１．プロセス制御ループに対して診断を行えるように、前記の事象出力に接 続された推論エンジンを備えることを特徴とする請求項１記載の処理装置。 ２２．前記の演算回路が、プロセス制御ループの正常運転中に統計パラメータ をモニターし、その結果によって経験値を発生することを特徴とする請求項２記 載の処理装置。 ２３．プロセス制御ループ内の発信装置であって、 プロセス変数を感知するセンサーと、 前記センサーに接続されてデジタル化されたプロセス変数出力を生成するアナ ログ／デジタル変換器と、 公称パラメータおよびルールを記憶しているメモリーと、 前記のメモリーとアナログ／デジタル変換器に接続され、デジタル化されたプ ロセス変数の統計パラメータを算定し、公称パラメータおよびルールに基づいて 統計パラメータに演算を施こし、応答結果としてプロセス事象出力を発生する演 算回路と、 前記プロセス制御ループに接続されて、前記のプロセス制御ループ上にプロセ ス事象出力を出力する出力回路とから成る発信装置。 ２４．前記の公称パラメータ値が、経験値と感度パラメータとから成ることを 特徴とする請求項２３記載の発信装置。 ２５．前記の装置が、プロセス制御ループから受け入れた電力で 完全に給電されることを特徴とする請求項２３記載の発信装置。 ２６．前記のルールは、信号スパイク、信号ドリフト、信号バイアス、信号ノ イズ、および信号スタックの群から選択されたものであることを特徴とする請求 項２３記載の発信装置。 ２７．前記のセンサーは、圧力、ｐＨ値、流量、濁度およびレベルのセンサー 群から選択されたものであることを特徴とする請求項２３記載の発信装置。 ２８．前記のアナログ／デジタル変換器に接続され、デジタル化されたプロセ ス変数を補償する補償回路を備えたことを特徴とする請求項２３記載の発信装置 。 ２９．前記の演算回路が、プロセス制御ループの正常運転中に統計パラメータ をモニターし、結果として、経験値を生成することを特徴とする請求項２４記載 の発信装置。 ３０．プロセス制御システム内のプロセス事象を検知する処理装置の動作方法 であって、 プロセスに関連するプロセス信号を得る工程と、 メモリーからルールを検索する工程と、 メモリーから公称パラメータを検索する工程と、 プロセス信号の統計パラメータを算定する工程と、 ルールで特定された関係に従って統計パラメータを公称値と比較する工程と、 比較工程に基づいたプロセス事象出力を応答結果として発生する 工程とから成るプロセス事象の検知方法。 ３１．前記の公称値が経験値と感度パラメータから成ることを特徴とする請求 項３０記載の検知方法。 ３２．前記のプロセス信号がプロセス変数であることを特徴とする請求項３０ 記載の検知方法。 ３３．前記のプロセス信号が制御信号であることを特徴とする請求項３０記載 の検知方法。 ３４．前記のプロセス信号が診断信号であることを特徴とする請求項３０記載 の検知方法。 ３５．さらに、正常運転中にプロセス変数の統計パラメータを算定する工程と 、その統計パラメータを経験値として前記メモリーに記憶する工程とを備えるこ とを特徴とする請求項３１記載の検知方法。 ３６．前記のルールが、スパイク、ドリフト、バイアス、ノイズおよびスタッ クの群から選択されたものであることを特徴とする請求項３０記載の検知方法。 ３７．前記の統計パラメータが、標準偏差、平均値、標本分散値、自乗平均平 方根（ＲＭＳ）、範囲値および変動率の群から選択されたものであることを特徴 とする請求項30記載の検知方法。 ３８．前記の比較工程がファジー論理演算の実行を含むことを特徴とする請求 項３０記載の検知方法。