JP2007511852A - ウェーブレット分解を用いてバルブの可能性のある欠陥標識を識別する装置及び方法 - Google Patents

ウェーブレット分解を用いてバルブの可能性のある欠陥標識を識別する装置及び方法 Download PDF

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Abstract

バルブが可能性のある欠陥の表示を識別する方法及び装置が提供される。方法及び装置は複数のプロセス変数測定を複数の分解能レベルに分解する。プロセス変数測定はバルブの動作に関連している。方法及び装置は分解能レベルを複数のグループにグループ分けする。方法及び装置はグループを用いて少なくともいくつかの分解能レベルについて１以上の欠陥標識を識別する。１以上の欠陥標識はバルブにおいて可能性のある欠陥に関連している。

Description

本開示はプロセス制御システムに関し、特にバルブが可能性のある欠陥の欠陥標識を識別する方法及び装置に関する。
設備処理は典型的にプロセス制御システムを用いて管理される。多くの場合、この種の制御システムは、第１の機能として、処理設備に設置されたバルブ類の使用方法を管理する。典型的にバルブは設備における材料の流量を制御する。処理設備の例として、例えば、製造プラント、化学プラント、精油所、鉱石処理プラントなどがある。このような設備において、バルブは水、石油、塩酸など、各種材料の流量を制御する。
処理設備で使用されるバルブは往々にして多くの問題または欠陥に悩まされる。例えば、バルブヒステリシスまたはバルブスティクションを受ける。バルブヒステリシスの場合、バルブがある方向に動いているときに制御システムが逆方向へ所定量の移動を指示するとバルブは逆方向に特定量より少ない量しか移動しない。バルブのスティクションはスタティックフリクションの略であり、運動の開始に対する抵抗である。バルブスティクションが発生しているとバルブはバルブ開放の調整圧力に応じることができない。すなわち、必要以上にバルブを開閉させる付加的圧力が加わるまで、バルブは動作しない。この種の欠陥やその他の欠陥により、制御システムが行うバルブを使用する材料の流量の正確な制御がしばしば制限を受けまたは阻害される。
本開示はバルブ用の可能性のある欠陥標識を識別する装置及び方法を提供する。
一側面において、方法、装置及びコンピュータプログラムは複数のプロセス変数測定を含んだ信号を複数の分解能レベルに分解する。プロセス変数測定はバルブの動作に関係している。方法、装置及びコンピュータプログラムは分解能レベルを複数のグループ分けする。方法、装置及びコンピュータプログラムはグループに基づいて少なくとも一部の分解能レベルについて１以上の欠陥標識を識別する。１以上の欠陥標識はバルブの可能性のある欠陥に関係している。
特定の形態として、信号の分解では、ウェーブレット分解を実行して分解能レベル毎にウェーブレット係数を求める。１以上の欠陥標識の特定にはウェーブレット係数のグループを用いた特異点検出を行う。
その他の特徴は以下の図面、説明及び特許請求の範囲から、当業者には明らかであろう。
本開示の理解を深めるため、以下、図面を参照して説明する。
図１に本開示の一実施形態に基づいた欠陥バルブを識別する例示のシステム１００を示す。図１に示すシステム１００は例示に過ぎず、本開示の範囲から逸脱することなく他のシステムが使用可能である。
図示の例において、１以上の材料はパイプ１０２を通り、このパイプ１０２を通る材料の流れはバルブ１０４で制御される。パイプ１０２は１以上の材料の輸送を容易にする任意の適切な構造を代表する。例えば、パイプ１０２は石油、水、塩酸などの１以上の材料を輸送可能なスティールまたはプラスティック製のパイプまたはチューブである。
バルブ１０４はパイプ１０２に流れる材料の流量を制御する。例えば、バルブ１０４はパイプ１０２の開口の大きさを変える。バルブ開度を大きくすることでパイプ１０２に流れる材料の量が増大する。バルブ１０４はパイプ１０２に流れる１以上の材料の流れを制御可能な任意の構造をとる。
図示の例において、システム１００は測定装置１０６、コントローラ１０８、バルブ調整器１１０を備える。測定装置１０６はパイプ１０２に流れる１または複数の材料に関する１以上の特性を監視する。例えば、測定装置１０６はパイプ１０２に流れる材料の流量を測定する。なお、測定装置１０６はパイプに流れる材料に関するその他の特性を代替または追加として監視してもよい。さらに測定装置１０６は信号１１２をコントローラ１０８に出力する。この信号１１２には測定装置１０６が行った測定が値として含まれる。流量などの監視される特性はプロセス変数であり、コントローラ１０８に供給される信号１１２はプロセス可変（ＰＶ）信号として参照されて良い。測定装置１０６はパイプ１０２に流れる材料の少なくとも１つの特性を測定可能なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組合せを備える。
コントローラ１０８はシステム１００内のバルブ１０４の開閉を制御する。この例において、コントローラ１０８は、バルブ１０４を制御するために、測定装置１０６から供給されるプロセス可変信号１１２とともに設定点（ＳＰ）１１４を使用する。設定点１１４はプロセス可変信号１１２の所望値を定める。例えば、コントローラ１０８はパイプ１０２を通る流量が設定点の指示するレベルまたはその近くに保たれるようにバルブ開度を調整する。コントローラ１０８はプロセス可変信号１１２と設定点１１４に基づいて出力値を含む出力信号（ＯＰ）１１６を発生する。出力値はバルブ１０４の開度を指示する。コントローラ１０８はバルブ１０４を制御するためにハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組合せを備える。例として、例えばコントローラ１０８には１以上のソフトウェアルーチンが少なくとも１つのメモリに記憶され、少なくとも１つのプロセッサにより実行される。以下、コントローラ１０８によるバルブ１０４制御を詳しく説明する。
バルブ調整器１１０は出力信号１１６の出力値を用いてバルブの開度調整を行い、あるいはバルブを現在位置に保持する。例えば、ある種の形態において、信号１１６の出力値はバルブ１０４に要求される相対的な変化量を定める。このような形態の場合、例えば正の出力値はバルブ１０４の開度を増やすことを意味し、負の値はバルブ１０４の開度を減じることを意味し、ゼロは開度の変更が不要なことを意味する。別の形態として、信号１１６の出力値はバルブ１０４の絶対位置を定める。この種の形態の場合、ゼロのような最小値はバルブ１０４が完全に閉じられることを意味し、最大値はバルブ１０４が完全に開かれることを意味し、中間の値はバルブ１０４が部分的に開かれることを意味する。バルブ調整器１１０はバルブ１０４を開成および／または閉成可能な任意の構造をとる。
後で詳述するように、プロセス可変信号１１２および／または出力信号１１６はバルブ１０４が可能な欠陥を識別するのに使用される。バルブ１０４が可能性のある欠陥を識別する能力はコントローラ１０８内あるいはコントローラ１０８の外部に設けた欠陥検出器１１８内で実現される。欠陥検出器１１８はバルブ１０４が可能性のある欠陥を識別できるハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組合せを備える。特定の例として、欠陥検出器１１８には１以上のソフトウェアルーチンが少なくとも１つのメモリに記憶され、少なくとも１つのプロセッサにより実行される。以下の説明のなかでは、情報を処理し、バルブ１０４における可能性のある欠陥を識別するコントローラ１０８を何度も記述している。同じまたは同様な機能はまた欠陥検出器１１８において実現可能である。
プロセス可変信号１１２および／または出力信号１１６により、バルブ１０４の１種類または複数種の欠陥を識別することができる。例えば、コントローラ１０８はバルブ１０４がバルブヒステリシスまたはバルブスティクションを受ける時に識別することができる。バルブヒステリシスが発生する場合、バルブ１０４がある方向（開か閉）に動いているときにコントローラ１０８から所定量の逆方向移動の指示を与えると、バルブ１０４は所定量より少ない量しか逆方向移動を行わない。スタティックフリクションすなわち「スティクション」の場合、付加的圧力がバルブ１０４に供給されるまでバルブ調整器１１０からの圧力に応答しない。その点で、バルブ１０４は所望よりも大きいまたは小さい開度へとジャンプする。この他の欠陥はバルブ１０４を正確に制御することからコントローラ１０８を制限しあるいは妨害する。
以下の説明では、バルブ１０４においてスティックションの存在を検出するのにシステム１００の使用をしばしば説明する。これは単に例示および説明の便宜上のためである。システム１００は同一または同様の技術を使用してバルブ１０４のその他の欠陥を識別することができる。例えば、プロセス可変信号１１２と出力信号１１６の特性は、バルブ１０４がバルブヒステリシスまたはバルブスティクションを受けても同じまたは同様であり得る。結果として、システム１００はまた、バルブ１０４のその他の欠陥を識別するために使用され得る。
図１は欠陥のあるバブル１０４を識別するシステム１００の一例を示したものであるが、各種変更が可能である。例えば、コントローラ１０８は任意の数のバルブ１０４の動作を制御することができる。また、バルブ１０４とバルブ調整器１１０は単一の統合ユニットであってよい。
図２は、本開示の一実施形態に基づいて欠陥バルブ１０４を識別するために使用される変数の例を示す。特に、図２はプロセス可変信号１１２とそれに関連する出力信号１１６の時系列を示す。時系列は１サンプル／秒のサンプリング速度で収集され、変数毎に５０００個のデータが収集される。図２に示すプロセス可変信号１１２と出力信号１１６の時系列は単なる例示である。プロセス可変信号１１２と出力信号１１６は、コントローラ１０８または欠陥検出器１１８が動作するシステム１００に依存して任意の適切な値を取り得る。
図２に示すように、プロセス可変信号１１２はより高い測定値を有する期間２０２とより低い測定値を有する期間２０４の間で振動する。これは信号１１２の値がコントローラ１０８の使用する設定点１１４のまわりに振動していることを示している。また図２に示すように、出力信号１１６の値は、期間２０２中は一般に減少し、期間２０４中は一般に増加する。これは出力信号１１６の値が高低のピーク値間で常に移動していることを示している。
後述するように、プロセス可変信号１１２と出力信号１１６は欠陥があるまたはその可能性があるバルブ１０４を識別するために使用される。例えば、図２に示すプロセス可変信号１１２と出力信号１１６の挙動は、バルブ１０４がスティックションまたはその他の欠陥を受けていることを表示している。
しばしばスティックションは「スティック」段階と「スリップ」段階の２段階に関係する。スティック段階は、バルブ調整器１１０がバルブ１０４に力を加え、バルブ１０４はステイックしまたは（開または閉に）動こうとしない。このため、コントローラ１０８は付加的な力がバルブ１０４に加わるように調整器１１０に指示する。結局、バルブ１０４がスリップまたは動くとスリップ段階になり、このときバルブ調整器１１０から加えられた付加的な力は、バルブ１０４が所望以上に開きまたは閉じる。
図２において、複数の線２０６はバルブ１０４がスリップした時間を示す。換言すれば、線２０６はバルブ１０４の開度が必要以上に変化した時を識別する。一般に、線２０６周りのエリアがバルブ１０４のスリップ段階を示し、２つの線２０６間のエリアがバルブ１０４のスティック段階である。
スティクションの存在は、これがプロセス可変信号１１２と出力信号１１６に挙動を説明する。スティック段階にあるとき、プロセス可変信号１１２は比較的一定値に中心を留めるようにみえ、出力信号１１６は増加または減少し続ける。この点で、プロセス可変信号１１２からは例えばパイプ１０２を通る材料の流量が比較的一定に留まることを示す。増加または減少している出力信号１１６は、コントローラ１０８がバルブ調整器１１０にバルブ１０４に徐々に力を加えるように指示していることを示している。
スリップ段階に入ると、プロセス可変信号１１２は（より低い値からより高い値またはその逆に）ジャンプし、出力信号１１６はその方向を切り換える（増加から減少またはその逆）。プロセス可変信号１１２のジャンプは、例えば、パイプ１０２に流れる材料の流量が比較的大量に変化したことを示す。これはバルブスティクションを克服するために十分な力の供給により生じるが、力の大きさが過大でありバルブ１０４は必要よりも開きあるいは閉じることになる。出力信号１１６の方向の変化は、予想よりも大きな流量変化を補償するためにバルブ開度を他の方向に変化するようにコントローラ１０８はバルブ調整器１１０に指示を開始する。
例として、期間２０２においてプロセス可変信号１１２がより高い時に、これはパイプ１０２に流れる流量が非常に高いことを示すことができる。コントローラ１０８はバルブ開度を減少させて流量を下げようとするが、スティクションがバルブ１０４を現在の開度量に留める。これは、コントローラ１０８にバルブ調整器１１０がバルブ１０４にさらに大きな力を加えるように指示させ、これは低下する出力信号１１６により示される。結局、十分な力がバルブ１０４に加わってバルブの開度が変わるが過大な力がバルブ開度を必要よりも減少させる。これは次の期間２０４へと移行し、プロセス可変信号１１２はより低い場合、パイプ１０２に流れる流量が今や低すぎることを示し得る。これは、コントローラ１０８がバルブ開度を上げるようにバルブ調整器１１０に指示させる。スティクションは、バルブ１０４に現在の開度量を保持させ、コントローラ１０８がバルブ調整器１１０に、バルブ１０４にさらに力を加えるように指示する。これは上昇する出力信号１１６により示される。
図２は欠陥バルブ１０４を識別するために使用される変数の一例を示したものであるが、種々の変更が図２にされても良い。例えば、プロセス可変信号１１２および出力信号１１６を任意の適切な値で形成してもよい。また、変数はサンプルデータを使用するバルブスティクションを表す任意の適切なサンプリング速度でサンプルされ得る。さらに、バルブ１０４の制御そして／または欠陥バルブ１０４を識別するために追加の変数を使用してもよい。
図３Ａと図３Ｂに本開示の一実施形態に基づいた欠陥バルブ１０４の表示の例を示す。特に、図３Ａと図３Ｂはプロセス可変信号１１２のジャンプを識別するために用いられるウェーブレット分解の例を示す。図３Ａと図３Ｂに示す表示は単なる例示であり、本開示の範囲内で欠陥バルブ１０４に関する他の表示が使用可能である。
図３Ａに示すように、プロセス可変信号１１２はコントローラ１０８に入力される。コントローラ１０８はウェーブレット分解を実行して、複数の分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇのウェーブレット係数とレベル３０２ｈの低周波成分を生成する。分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇはそれぞれプロセス可変信号１１２の異なる情報を表している。特に、各分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇはプロセス可変信号１１２の各種変化を表している。すなわち、（レベル３０２ａから始まる）より高い分解能レベルはプロセス可変信号１１２のより高い周波数変化を示し、（レベル３０２ｇから始める）より低い分解能レベルはプロセス可変信号１１２のより低い周波数変化を示す。
コントローラ１０８は任意の適切な手法により、分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇにおいて冗長ウエーブレット係数を発生する。いくつかの実施形態において、コントローラ１０８は離散ダイアドウエーブレッド変換（ＤＤＷＴ）を使用し、ウエーブレッド係数を発生する。図３Ａは７つの異なる分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇでウエーブレッド係数の発生を例示しているが、コントローラ１０８は任意の数のレベルでウエーブレッド係数を発生できる。
異なる分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇにおけるウエーブレッド係数は関係している。コントローラ１０８はプロセス可変信号１１２にける可能なジャンプを識別するためにこれらの関係を使用する。図３Ｂに示すように、コントローラ１０８は異なる分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇにおけるウエーブレッド係数をグループ３０４ａ〜３０４ｅへグループ分けする。この例では、各グループ３０４ａ〜３０４ｅは３つの隣接するウエーブレッド係数の分解能レベルを含む。他の実施形態において、コントローラ１０８は任意の数の分解能レベルを任意の数のグループにグループ分けできる。
グループ３０４ａ〜３０４ｅを使用し、コントローラ１０８は異なる分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅで可能性のあるプロセス可変ジャンプ３０６を識別する。プロセス可変信号１１２が比較的大量に変化またはジャンプする場合、各ジャンプ３０６は可能性のある場所を表す。結果として各ジャンプ３０６はスティクションイベントのスリップ段階の可能性のある発生を表す。
コントローラ１０８は分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅにおける可能性のあるジャンプ３０６を識別する。ある実施形態では、分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅでのジャンプ３０６を識別するためにコントローラ１０８はグループ３０４ａ〜３０４ｅ上で特異点検出を使用する。
図３Ｂに示すように、（レベル３０８ａから始まる）より高い分解能レベルでは（レベル３０８ｅから始まる）より低い分解能レベルよりも多くのジャンプが識別される。各種分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅから相異なる個数の変数ジャンプ３０６が識別されることから、各種分解能レベルはバルブ１０４で発生する様々な大きさのスティクションを表すことができる。
この例において、例示の信号１１２には有意の高周波ノイズにより、（レベル３０８ａから始まる）より高い分解能レベルからは多数の偽のジャンプ３０６が識別される。この場合、最低分解能レベル３０８ｅで識別されるジャンプ３０６が最も正確である。しかしながら、最も正確な分解能レベルが常に最低分解能レベル３０８ｅになるとは限らない。その理由は異なるプロセス可変信号１１２は異なるノイズ、ドリフト、および振動挙動が含まれるからである。また、バルブ１０４に経験されるスティクションは定常的または間欠的である。これらの因子は分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅの異なるひとつに、バルブ１０４のスティクションのパターンをより正確に示させる。特定の例として、いくつかのより高い分解能レベルは偽のジャンプ３０６を含み、いくつかのより低い分解能レベルは平滑化効果によりジャンプ３０６を欠落し得る。分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅのなかから最も正確性を選択する技術は後述する。
図３Ａと図３Ｂは、欠陥バルブ１０４の表示例を示すものであるが、種々の変更が可能である。例えば任意の数の分解能レベル３０２ａ〜３０２ｅについてウェーブレット係数の生成が可能である。また、任意の個数のグループ３０４ａ〜３０４ｅは任意の数の分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇに含ませてもよい。さらに、任意の数の分解能レベルグループ３０８ａ〜３０８ｅに含まれるジャンプ３０６は識別されることができる。
図４に本開示の実施形態に基づいた欠陥バルブ１０４の指示に係る別の例を示す。特に、図４はコントローラ１０８により生成される出力信号１１６の極値位置がどのように識別されるかを例示している。図４に示す例の表示は単なる例示である。本開示の範囲内で欠陥バルブ１０４に関する他の指示が使用可能である。
図４に示すように、出力信号１１６は高ピークと低ピークの間で絶えず変動する。この高ピークと低ピークを集合的に極値位置と参照され得る。出力信号１１６における極値位置はスティクション現象におけるスリップ段階の発生を指示し得る。
コントローラ１０８は原出力信号１１６または出力信号のフィルタされまたは「ノイズ除去」バージョン４０２を処理できる。コントローラ１０８は任意の適切な手法により出力信号１１６の極値位置を識別する。例えば、コントローラ１０８は、出力信号１１６の特定の位置が以下の条件のいずれかを満たすとき、その位置を極値位置とする。
OP (position)≧max(OP(position ±range) （１）
または、
OP (position)≦min(OP(position ±range) （２）
ここにOP (position)は出力信号１１６の特定の位置を表し、rangeは特定の位置の周りの範囲を定めたものである。この場合、出力信号１１６の特定位置はその周りの範囲内で大きいまたは小さい値ならば、極値位置を表す。
コントローラ１０８は極値位置を識別するのに用いる範囲を識別する任意の適切な技術を用いる。ある実施形態において、コントローラ１０８は異なる分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅについて極値位置の場所を識別する。この実施形態では、コントローラ１０８は分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅ毎に範囲値を識別する。特定の実施形態では、コントローラ１０８は例えば、次式により分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅの範囲値を定める。
Rangek＝TotalDataLength／PVJumpsｋ （３）
ここに、Rangekはｋ番目の分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅに対応する範囲値であり、TotalDataLengthは出力信号１１６のサンプルの総数であり、PVJumpsｋは図３Ｂに示すｋ番目の分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅで検出されたプロセス可変ジャンプ３０６の総数である。
極値位置４０４は複数の分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅで識別される。上述したように、最も正確なレベルが最低分解能レベル４０６ｅであるとは限らない。以下、最も正確な分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅを選択する技術を説明する。
図４は欠陥バルブ１０４に関する表示の別例を示し、種々の変更が図４に可能である。例えば、極値位置４０４は任意の数の分解能レベルで検出された対応するPVJumpsｋを使用して任意の数の分解能レベルで検出されてもよい。また、極値位置４０４は原出力信号１１６またはフィルタリングした出力信号４０２を使用して検出されても良い。
図５に本開示の一実施形態に基づいたスティクションパターンの例を示す。図５に示すパターンは単なる例示に過ぎない。本開示の範囲内で他のパターンの生成、処理が可能である。
上述のように、プロセス可変信号１１２のプロセス可変ジャンプ３０６そして／または出力信号１１６の極値位置４０４の検出は１または複数の分解能レベルで検出される。ジャンプ３０６そして／または極値位置４０４を使用して、コントローラ１０８は分解能レベル毎にスティクションのパターンを識別する。いくつかの実施形態の場合、スティクションパターンはスリップ段階５０２と先行するスティック段階を含む。コントローラ１０８はジャンプ３０６そして／または極値位置を基準点として使用し、スリップ段階５０２とスティック段階５０４を識別する。スリップ段階５０２と先行するスティック段階５０４は１つのスティクションパターン５０６を集合的に形成する。
コントローラ１０８は任意の適切な技術を使用してスティクションパターン５０６を識別する。ある種の実施形態では、図５に示すように、コントローラ１０８はプロセス可変ジャンプ３０６と、ジャンプ３０６周りの局所極小値、局所極大値を識別する。さらにコントローラ１０８は（局所最大値−局所最小値）として「プロセス可変変化」を計算する。また、コントローラ１０８は、８５パーセントのようにプロセス可変変化の特定百分率を含むジャンプ３０６周りの最小領域としてスリップ段階５０２を識別する。さらに、コントローラ１０８は、２０パーセントのようなプロセス可変変化の特定百分率より小さく占有するスリップ段階５０２に先行する最大領域としてスティック段階５０４を識別する。これにより１つのスティクションパターン５０６を生成する。
別の実施形態として、コントローラ１０８は次式に基づいてスティクションパターン５０６の平均長を識別する。
AverageLength＝TotalDataLength／NumberOPExtremes （４）
ここにAverageLengthはスティクションパターン５０６の平均長を示し、TotalDataLengthは出力信号１１６のサンプルの総数を示し、NumberOPExtremesは出力信号１１６における極値位置４０４の数である。次に、コントローラ１０８は極値位置４０４毎に、平均長の７５パーセントのような、平均長の特定の部分を有する極値位置４０４に先行する領域としてスティック段階５０４を画定する。さらに平均長の２５パーセントのような、平均長の特定の部分を有する極値位置４０４の後の領域としてスティック段階５０２を画定する。これは１つのスティクションパターン５０６を生成する。
プロセス可変ジャンプ３０６と出力信号極値位置４０４が複数の分解能レベルに生成されると、コントローラ１０８は各分解能レベルのスティクションパターン５０６を識別することができる。また、以下に記述のように、スティクションパターン５０６は、バルブ１０４がスティクションまたは他の欠陥から受ける確率を識別するために使用される１以上の指標を計算するために使用される。
図５はスティクションパターン５０６の例を示すものであるが、種々の変更が図５に可能である。例えば、スティクションパターン５０６は任意の適切な方法で生成することができる。
図６Ａ〜図６Ｃに本開示の一実施形態に基づいてバルブ１０４が欠陥であるか否かを表示する確率分類を例示する。図６Ａ〜図６Ｃに示す確率分類は単なる例示に過ぎず、本開示の範囲内で他の確率分類が可能である。
上述のように、コントローラ１０８はプロセス可変ジャンプ３０６、出力信号極値位置４０４または双方を用いてスティクションパターン５０６を生成する。図６Ａはプロセス可変ジャンプ３０６に基づいてバルブ１０４が欠陥である確率を示す。図６Ｂはコントローラ出力信号の極値位置４０４に基づいてバルブ１０４が欠陥である確率を示す。図６Ｃはプロセス可変ジャンプ３０６と出力信号の極値位置４０４の双方を使用して生成された確率分類を示す。
コントローラ１０８はスティクションパターン５０６を使用し、バルブ１０４がスティクションまたは他の欠陥を受けている確率を識別するのに使用される指標を計算する。コントローラ１０８は任意の適切な指標を１または複数生成できる。次は例示の指標であり、コントローラ１０８により使用され且つ生成される任意の他の指標または追加の指標から計算できる。
スティック／スリップＰＶ運動率はスティック段階５０４の平均絶対ＰＶ運動をスリップ段階５０２の平均絶対ＰＶ運動で割ったものである。バルブスティクションが発生すると、ＰＶ運動は典型的にスリップ段階５０２で大きくなり、スティック段階５０４では小さくなる。したがって、より小さいスティック／スリップＰＶ運動率はバルブ１０４が欠陥を受けるより高い確率を示す。
スリップ／スティック継続時間率はスリップ段階５０２の平均継続時間をスティック段階５０４の平均継続時間で割っている。バルブスティクションが発生すると、スティック段階５０４はスリップ段階５０２より長くなることが多い。したがって、より小さいスリップ／スティック継続時間率はバルブ１０４が欠陥を受けるよりい高い確率を示す。
スティック／スリップＰＶ／ＯＰ利得率は「スリップ段階利得」に対する「スティック段階利得」の比率である。スティック段階利得は絶対ＰＶ運動の平均をスティック段階５０４における絶対ＯＰ運動の平均で割っている。スリップ段階５０２は絶対ＰＶ運動の平均をスリップ段階５０２における絶対ＯＰ運動の平均で割っている。バルブスティクションが発生する場合、スティック段階５０４はしばしばＰＶ運動は小さく、ＯＰ運動は大きく且つ一定であり、そこでスティック段階利得はより小さい。スリップ段階５０２は大きいな突然のＰＶ運動を含み、そこでスリップ段階利得はより大きくなる。より小さいＰＶ／ＯＰ利得率はバルブ欠陥のより高い確率を示す。
多くのスティクション特徴値は特定されたスティクションパターン５０６の総数を示す。所要の時間内のより大きい数のスティックション特徴はバルブが欠陥のより高い見込みを表す。また、スティック段階５０４のＯＰ運動の標準偏差も使用可能である。バルブスティクションが発生する時に、スティック段階５０４のＯＰ運動は比較的一定しており、そこでより小さい標準偏差はバルブ１０４に欠陥があるより高い確率を示す。
スティックション特徴率は総スティクションパターン５０６を収集データの全継続時間で割って示す。例えば、コントローラ１０８は収集データの特定の部分がスティクションパターン５０６を表すか否かを決定することができない場合がある。特定の例として、コントローラ１０８はスティクションパターン５０６が全継続時間の７０パーセントを占めていることを決定し、そこでスティックション特徴率は０．７である。より大きなスティックション特徴率はより高いバルブの欠陥の確率を示し得る。
プロセス利得の標準偏差が計算され得る。各スティクションパターン５０６について、そのプロセス利得はスリップ段階５０２のＰＶ運動をスティック段階５０４のＯＰ運動で割って示される。バルブスティクションの発生する時、抽出したスティクションパターン５０６から計算されるプロセス利得には比較的一致している。従って、計算したプロセス利得におけるより小さい標準偏差はバルブ欠陥のより大きい見込みを表す。
ＰＶジャンプ／ＯＰ極値位置比はＰＶジャンプ３０６の数をＯＰ極値位置４０４の数で割って示される。バルブ欠陥の見込みはＰＶジャンプ／ＯＰ極値位置比が１の値に近づくにつれて増加する。
ＰＶジャンプＯＰ極値位置一致値は検出したＯＰ極値位置４０４と検出したＰＶジャンプ３０６の平均時間差をスティクションパターン５０６の平均継続時間により割って示される。より大きなバルブ欠陥の確率はより小さい一致値の対応できる。
これらの指標を異なってに重み付けして、欠陥が存在する全体確率を生成する。例えば、スティックションを識別する上で、スティック／スリップＰＶ運動率はスティクション特徴率よりも有効であり、ＰＶジャンプ／ＯＰ極値位置比にはより大きな重みが付けられる。
特定の例において、ＰＶジャンプ３０６とＯＰ極値位置４０４は複数の分解能レベルで識別される。この実施形態では、分解能レベル毎に１以上の指標が生成される。欠陥の確率は指標の関数として次式により計算される。
P(k) = F(Index(k)) （５）
ここに、P(k)はｋ番目の分解能レベルに関する確率を表し、Index(k)はｋ番目の分解能レベルから生成した指標の値を表す。指標の関数は広い範囲の標準関数またはプロプラエタリ関数のどれで表してもよい。
特定の例として、欠陥確率は次式により指標の重み付けされた和として計算される。
P(k) = (Index(k))T*W+b （６）
ここに、Index(k)はｋ番目の分解能レベルに関する指標アレイであり、(Index(k))T*はこのアレイの転置を示し、ｂはバイアス項である。確率が０から１までの範囲内の値を取ることを確認しるために、確率は次式により決定され得る。
Figure 2007511852
確率を決定する式により重みの値は適切な方法で選択でき、重みを計算するために経験あるいは回帰により重みを特定することができる。
結果の確度を高めるため、指標と確率間の非線形関係を確率計算に導入することができる。例えば、長時間に亘り１つのスティクションパターン５０６のみ検出されるならば、他の指標がどのように好ましく高いスティックション確率を生成したとしても、確率は小さいはずである。これはスティックションパターンが反復しなかった事実による。このような事例やその他の事例は確率と１以上の指標間の非線形関係として自由に組み入まれても良い。
最良分解能レベルの選択には１以上の式（５）〜（７）を使用して計算された確率を利用する。最良の分解能レベルは分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅの１つおよび／または分解能レベル４０６ａ〜４０６ｅの１つを表し、選択された分解能レベルはバルブ１０４が欠陥ある総合確率を識別するために使用される。
前記のように、コントローラ１０８は任意の適切な技術によりスティクションパターン５０６を識別する。ある技術ではプロセス可変ジャンプ３０６を使用し、別の技術は出力信号の極値位置４０４を使用する。特定の実施形態において、コントローラ１０８は両技術の一方または双方を適用して１組または複数組のスティクションパターン５０６を生成する。双方の技術を使用して複数組のスティクションパターン５０６を生成する場合、欠陥の総合確率は次式により計算される。
PｒPV = Max(FPV(indexPV(level))) （８）
PｒOP = Max(FOP(indexOP(level))) （９）
Overall = F(PRPV, PROP) （１０）
ここに、
PｒPVはプロセス可変ジャンプ３０６から生成したスティクションパターン５０６（例えば、式（４）を含む段落において説明した技術により生成したスティクションパターン５０６）を用いて計算されたスティクション確率を表し、
PｒOPは極値位置４０４から生成したスティクションパターン５０６（例えば、式（４）を含む段落の次の段落において説明した技術により生成したスティクションパターン）を用いて計算されたスティクションの確率を表す、
indexPVはプロセス可変ジャンプ３０６から生成したスティクションパターン５０６を用いて計算された指標を表す、
indexOPは極値位置４０４から生成したスティクションパターン５０６を用いて計算された指標を表し、
levelはプロセス可変ジャンプ３０６またはＯＰ極値位置４０８が識別された分解能レベルを表す。
FPVとFOPは前記指標から確率を計算する際に使用する関数を表し、
Overallはバルブ１０４が欠陥である総合確率を表す。
この例の場合、２つのより大きい確率値を持つ分解能レベルでプロセス変数ジャンプ３０６とＯＰ極値位置４０４を用いて、２つのバルブスティクション確率が計算される。次に、２つのスティクション確率の関数としてバルブ欠陥の総確率が計算される。
特定の実施形態では、総確率Overallは以下の条件（ここに｜は「ＯＲ」、＆は「ＡＮＤ」、y1は「PrPV」、y2は「PrOP」、yは「Overall」を意味する）で計算される。
Figure 2007511852
これはバルブ欠陥の総確率を識別するのに使用される可能性のある技術の１つを示し、他の技術を使用してもよい。
他の実施形態として、コントローラ１０８はプロセス可変ジャンプ３０６または出力信号の極値位置４０４のいずれかを使用して分解能レベル毎に単一組のスティクションパターン５０６を生成することができる。この実施形態の場合、バルブ欠陥の総確率は式（８）または式（９）のいずれかにより計算される。
図６Ａは（式（７）と上述した指標の非線形処理を組み合わせて）式（８）から計算されたバルブ欠陥の総確率を示したものである。この例で用いたＰＶ信号１１２とＯＰ信号１１６は実際の各種の動作プロセスから収集された。１０００より多いバルブ１０４に関連する２０００以上のデータセットが収集された。欠陥バルブ１０４に関係するデータセットはほぼ５００、非欠陥バルブ１０４に関連するデータセットはほぼ１７００である。データセットはどれも１サンプル／秒のサンプリング速度で収集され、各データセットに１時間のＰＶ信号１１２とＯＰ信号のデータが含まれる。
この例において、図６Ａは第１の部分６０２と第２の部分６０４に分割される。第１の部分６０２は欠陥から受けるバルブ１０４のために計算された確率を識別し、第２の部分６０４は欠陥を受けないバルブ１０４から計算された確率を識別する。
図６Ａにおいて、計算された確率は３つのクラス６０６〜６１０に分割される。クラス６０６はより低い欠陥確率を表し、クラス６０８は中間の欠陥確率を表し、クラス６１０はより高い欠陥確率を表す。図６Ａに示すように、第１の部分６０２にある欠陥バルブ１０４の大多数の確率は最高クラス６１０内に入り、そのほとんど全てがより高い２つのクラス６０８―６１０内に入る。同様に、第２の部分６０４にある非欠陥バルブ１０４の多くの確率は最低クラス６０６内に入り、そのほとんど全てがより低い２つのクラス６０６―６０８内に入る。
図６Ｂは、式（９）（式（７）と上述した指標の非線形処理を組み合わせる）から計算されたバルブ欠陥の総確率を示したものである。データセットは図６Ａの場合と同じである。
この例において、図６Ｂは第１の部分６５２と第２の部分６５４に分けられる。第１の部分６５２には欠陥を受けたバルブ１０４に対して計算された確率を識別し、第２の部分６５４は欠陥を受けていないバルブ１０４に対して計算された確率を識別する。確率は３つのクラス６５６〜６６０に分割される。クラス６５６はより低い欠陥確率を表し、クラス６５８は中間の欠陥確率を表し、クラス６６０はより高い欠陥確率を表す。
図６Ｂに示すように、第１の部分６５２にある欠陥バルブ１０４から得られた大多数の確率は最高クラス６６０内に入り、そのほとんど全てはより高い２つのクラス６５８―６６０内に入る。同様に、第２の部分６５４にある非欠陥バルブ１０４に対する多くの確率は最低クラス６５６に入り、そのほとんど全ての確率はより低い２つのクラス６５６―６５８に入る。
図６Ａと図６Ｂに示すように、コントローラ１０８はプロセス可変ジャンプ３０６のみ、あるいは出力信号の極値位置４０４のみを用いて、欠陥確率を多くのバルブ１０４に関して正しく極値クラス（欠陥バルブ１０４に対して最高且つ非欠陥バルブ１０４に対して最低）に分類する。また、コントローラ１０８は、スティクション確率を誤った極値クラス（欠陥バルブ１０４に対して最低且つ非欠陥バルブ１０４に対して最高）に分類するようなことはまれにしか起きない。
中間のクラスに入るような確率の場合、そのバルブ１０４が欠陥であるか否かを決定することが困難である。確率が中間クラスに分類される数の減少を助けるために、コントローラ１０８はプロセス可変ジャンプ３０６と出力信号極値位置４０４の双方を使用する。また、別のスティクションパターン抽出技術がプロセス可変ジャンプ３０８とＯＰ信号の極値位置４０４に適用できる。このようにして、コントローラ１０８は欠陥バルブおよび非欠陥バルブ１０４に対してスティクション確率をより正確に分類する。図６Ｃに示すように、両特徴を使用した場合、コントローラ１０８は、多くのケースにおいて欠陥バルブ１０４に対する確率と非欠陥バルブ１０４に対する確率を正確に分類する。さらに、コントローラ１０８は中間クラスに入る確率の数を減少する。
各種クラス６０６〜６１０、６５６〜６６０は任意の適切な方法で定義することができる。例えば、図６Ａと図６Ｂの場合、より低いクラス６０６、６５６は０から０．２までの範囲、中間クラス６０８、６５８は０．２から０．７までの範囲、より高いクラス６１０、６６０は０．７から１．０までの範囲を例示している。他の適切な基準でクラスを定義してもよい。
図６Ａ〜図６Ｃはバルブ１０４が欠陥か否かを識別する確率分類の一例を示すが、種々の変更が図６ａから６ｃにされても良い。例えば、各種確率とその分類は単なる例示であり、監視される特定のバルブ１０４に依存する。他の確率計算と分類が可能である。特定の例として、データに含まれるノイズやドリフトに依存して、コントローラ１０８はさらに正確に確率を中間範囲にない高または低に分類することができる。
図７は本開示の一実施形態に基づいて欠陥バルブ１０４を識別する例の方法７００を示す。図示と説明の便宜上、図１のシステムに関係して方法７００を説明するが、任意の他の適切なシステムで使用することができる。
ステップ７０２でバルブ１０４の動作に関係する１以上の特性が識別される。これは、例えば測定装置１０６より生成されたプロセス可変信号１１２を取得しそして記憶するコントローラ１０８を含んでも良い。これはまた、コントローラ１０８によって前に生成された出力信号１１６を記憶するコントローラ１０８を含んでも良い。
１以上の識別された特性はステップ７０４においてフィルタされ、すなわちノイズが除去される。これは、例えばプロセス可変信号１１２そして／または出力信号１１６のフィルタリングするコントローラ１０８を含むことができる。
ステップ７０６においてバルブ欠陥の可能性のある表示が識別される。これは、例えば１以上のプロセス可変ジャンプ３０６を１または複数の分解能レベルについて識別するコントローラ１０８を含むことができる。こえはまた、１または複数の分解能レベルについて１または複数の出力信号の極値位置４０４を識別するコントローラ１０８を含むことができる。
ステップ７０８で可能性のある欠陥標識器に関係するパターンが識別される。これは、例えば、識別されたプロセス可変ジャンプ３０６および／または出力信号の極値位置４０４を分析するコントローラ１０８を含むことができる。さこれはらに、分解能レベル毎に１または複数の組のスティクションパターンを生成するコントローラ１０８を含むことができる。
ステップ７１０において１以上の指標が生成される。これは、例えば分解能レベル毎に１以上の指標を生成するコントローラ１０８を含むことができる。ステップ７１２においてバルブ欠陥の総確率が生成される。これは、例えばステップ７１０で生成した指標から最も正確な分解能レベルを識別するコントローラ１０８を含むことができる。これはさらに、最も正確な分解能レベルに関係する指標を用いてバルブ１０４の欠陥の総確率を発生するコントローラ１０８を含むことができる。
ステップ７１４において欠陥の総確率が分類される。これは、例えば総確率が高、中間、低確率クラスのいずれに属するかを決定するコントローラ１０８を含むことができる。この時点で、コントローラ１０８またはシステム１００は適切な他のアクションを取ることができる。例えば、高い総確率が検知された場合、コントローラ１０８は技術者にバルブ１０４の点検が必要なことを知らせることができる。
図７は欠陥バルブ１０４を識別する方法７００の一例を示したものであるが、種々の変更が図７に対して可能である。例えば、コントローラ１０８はステップ７０４の特性をノイズ除去する必要はない。また、ステップ７０６、７０８においてコントローラ１０８はＰＶ信号とＯＰ信号に対し各分解能レベルで適応ノイズ除去を実行することができる。ＰＶ信号とＯＰ信号のノイズを除去バージョンは各分解能レベルのスティクションパターン抽出と指標計算に使用される。特定の例として、スティクションパターン抽出と指標計算のために、異なる分解能レベルで異なるノイズ除去を行うことができる。例えば、より高い分解能レベルに対しては少ないノイズ除去またはフィルタリングが、より低い分解能レベルに対してはより多くのノイズ除去またはフィルタリングがされる。さらに、コントローラ１０８はステップ７０８、７１０間のスティクションパターン検証を実行し、偽の識別されたスティクションパターンが指標の計算から除外することができる。
図８は本開示の一実施形態に基づいく欠陥バルブ１０４が可能性のある表示を識別する例示の方法８００を示す。図示と説明の便宜上、図１のシステム１００について方法８００を説明するが、適切な任意のシステムにも適用できる。
ステップ８０２で監視特性を複数の分解レベルすなわち分解能レベルに分解する。これは、例えばウェーブレット変換を実行してプロセス可変信号１１２を分解し、複数の分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇにウェーブレット係数を生成するコントローラ１０８を含むことができる。
ステップ８０４において分解または分解能レベルは複数のグループに分類される。これは、例えば異なる分解能レベル３０２ａ〜３０２ｇのウェーブレット係数を２以上のグループ３０４ａ〜３０４ｅに分類するコントローラ１０８を含むことができる。特定の実施形態として、グループ３０４ａ〜３０４ｅは重なり、各グループは隣接する３つの分解能レベルに関するウェーブレット係数を含む。
ステップ８０６において分解または分解能レベルのグループはバルブ欠陥の表示を識別するために使用される。これは、例えばグループ３０４ａ〜３０４ｅを用いた特異点検出を行って複数の分解能レベル３０８ａ〜３０８ｅについてプロセス可変ジャンプ３０６を識別する。
次に特異点検出を用いるＰＶジャンプ３０６を識別するひとつの技術を説明する。特に次に離散２進ウェーブレット変換を使用を述べる。コントローラ１０８は隣接する固定数の分解能レベル３０２（図３Ｂの例では３つのグループ）からウェーブレット係数をグループ分けする。次にコントローラ１０８は特異点検出を実行してウェーブレット係数のグループを用いてＰＶジャンプ３０６を検出する。
特定の例として、いまコントローラ１０８が分解能レベルＬ、Ｌ−１、Ｌ−２からウェーブレット係数を用いてＰＶジャンプを識別することを試みる。コントローラ１０８は次の３条件が全て成立するとき、分解能レベルＬでＰＶジャンプ３０６を識別する。
条件１：W_PV(p, L)は局所極大／極小点である。
条件２：0.7 < W_PV(p, L)/W_PV(p, L-1)<2
条件３：0.6 < W_PV(p, L)/W_PV(p, L-2) <4
ここに、W_PV(p, L)は分解能レベルLの位置pのウェーブレット係数を表す。０．６、０．７、２、４の値は任意の適切な値に代えてもよい。バルブ１０４の一般的な特性に応じて、例えば０．６と０．７は１未満の任意の適切な値に置換でき、２と４は１より大きな任意の適切な値に置換できる。この例では、W_PV(p, L)は次の条件のいずれかが成立すれば局所極大／極小点である。
条件１ａ：W_PV(p, L) > 0 かつ W_PV(p, L) > W_PV(p-1, L) かつ
W_PV(p, L) > W_PV(p+1, L) または、
条件１ｂ：W_PV(p, L) < 0かつW_PV(p, L) < W_PV(p-1, L) かつ
W_PV(p, L) < W_PV(p+1, L)
これは複数の分解能レベルにおけるＰＶジャンプ３０６を識別するひとつの可能な技術であり、種々の変更がこの技術にされても良い。例えば任意の数の分解能レベルが共にグループ分けされることができる。またコントローラ１０８は第１の分解能レベルからノイズの推定値を計算し、このノイズ値を、局所極大／極小点を決定する際の付加条件として使用することができる。特定の例として、コントローラ１０８はW_PV(p, L)の値がノイズ閾値を超えたか否か決定することができる。超えてなければ、値W_PV(p, L)は局所極大／極小点でない。
図８は可能性のある欠陥バルブ１０４の表示を識別する一例の方法８００を示すものであるが、種々の変更が図８にされても良い。例えば、欠陥バルブ１０４の可能性のある表示を識別するのに任意の他の適切な技術が使用可能である。
この特許明細書において使用した一定の語句の定義を記載することは有益であろう。よく導入されている「含む」「備える」等の用語は包含の意味で限定の意味ではない。「または」の用語は包含的で「および／または」の意味である。導入されている「関係する」、「関連する」等の用語は含む、内部に含まれる、接続される、結合される、通信可能である、共動する、インターリーブする、並べる、接近する、拘束される、特性を持つまたは同様なものを意味する。用語「コントローラ」は少なくとも１つの動作を制御する任意のデバイス、システムまたはその一部を意味する。コントローラはハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの少なくとも２つの組合せで実現される。特定のコントローラに関する機能性は集中化または分散化されても良く、ローカルまたはリモートに実現されても良い。
以上、本開示の一定の実施形態とそれに関係する方法について説明してきたが、当業者には、種々の変更、置換が明らかであろう。したがって、例示の実施形態に関する上述の記載によって規制されず、また制限されない。特許請求の範囲に制限され、本開示の趣旨及び範囲から逸脱することなく、他の変更、代替および置換が可能である。
本開示の一実施形態による欠陥バルブを識別するシステムの例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブの識別に使用される変数の例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブの表示の例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブの表示の例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブの表示に関する別の例を示す。 本開示の一実施形態によるスティクションパターンの例を示す。 本開示の一実施形態によるバルブが欠陥か否かを示す確率分類の例を示す。 本開示の一実施形態によるバルブが欠陥か否かを示す確率分類の例を示す。 本開示の一実施形態によるバルブが欠陥か否かを示す確率分類の例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブを識別する方法の例を示す。 本開示の一実施形態による欠陥バルブの表示を識別する方法の例を示す。

Claims (14)

  1. バルブの動作に関係する複数のプロセス変数測定を含む信号を複数の分解能レベルに分解するステップと、
    前記分解能レベルを複数のグループにグループ分けするステップと、
    前記グループを用いて少なくともいくつかの前記分解能レベルに対する、前記バルブの可能性のある欠陥に関連する１以上の欠陥標識を識別するステップと、
    を含む方法。
  2. 前記信号を分解するステップはウェーブレット分解を実行して各前記分解能レベルでウェーブレット係数を生成するステップを含み、
    前記分解能レベルをグループ分けするステップは前記ウェーブレット係数をグループにグループ分けするステップを含み、
    前記１以上の欠陥標識を識別するステップは前記ウェーブレット係数のグループを用いて特異点検出を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記プロセス変数の測定は前記バルブを通る１以上の材料の流量の測定を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記１以上の欠陥識別は前記プロセス変数測定における１以上のジャンプを識別する、請求項１に記載の方法。
  5. 前記プロセス変数測定が所要の時間内に閾値量だけ変化する場合、前記１以上のジャンプは１以上の決定的な信号変化を表す、請求項４記載の方法。
  6. さらに、
    前記分解能レベルの１つを選択するステップと、
    前記選択された分解能レベルにおける前記欠陥標識に基づいてバルブ欠陥の確率を決定するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記分解能レベルを複数のグループにグループ分けするステップは、隣接する３つの分解能レベルをグループ分けし、グループ分けされたグループは、少なくともいくつかの分解能レベルが２以上のグループの一部を形成している重なりグループを形成する、請求項１に記載の方法。
  8. バルブの動作に関連する複数のプロセス変数の測定を含む信号を複数の分解能レベルに分解し、前記分解能レベルを複数のグループにグループ分けし、前記グループを用いて少なくともいくつかの前記分解能レベルに対して、前記バルブの可能性のある欠陥に関連する１以上の欠陥標識を識別するように共同して動作する１以上のプロセッサと、
    前記１以上の欠陥標識を記憶するよう動作可能なメモリと、
    を備える装置。
  9. 前記１以上のプロセッサは、ウェーブレット分解を実行して各前記分解能レベルにおいてウェーブレット係数を生成することにより前記信号を分解するように共同して動作可能であり、
    前記１以上のプロセッサは、前記ウェーブレット係数をグループ分けすることにより前記分解能レベルをグループ分けするように共同して動作可能であり、
    前記１以上のプロセッサは、前記ウェーブレット係数のグループを用いて特異点検出を実行することにより前記１以上の欠陥標識を識別するように共同して動作可能である、
    請求項８に記載の装置。
  10. 前記プロセス変数の測定は、前記バルブを通る１以上の材料の流量測定を含む、請求項８に記載の装置。
  11. 前記１以上の欠陥標識は、前記プロセス変数測定における１以上のジャンプを識別する、請求項８に記載の装置。
  12. 前記１以上のプロセッサはさらに、
    前記分解能レベルの１つを選択し、
    前記選択された分解能レベルにおける前記欠陥標識に基づいてバルブ欠陥の確率を決定するように共同して動作可能である、請求項８に記載の装置。
  13. 前記１以上のプロセッサはさらに、第２の信号を生成してバルブ調整器に供給ように共同して動作可能であり、前記バルブ調整器は前記バルブの開度を調整するために前記第２の信号を使用するように動作可能である、請求項８に記載の装置。
  14. 前記１以上のプロセッサは、前記隣接する３つの分解能レベルをグループ分けすることにより分解能レベルを複数のグループにグループ分けするようにように共同して動作可能であり、前記グループは、少なくともいくつかの分解能レベルが２以上のグループの部分を形成する重なり部分を形成している、請求項８記載の装置。
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