JP2008513879A - 反応装置に関連する異常状況を検出するためのシステムおよび方法 - Google Patents

反応装置に関連する異常状況を検出するためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

プロセスプラント内の反応装置に関連する異常状況を検出するためのシステムは、反応装置容器内の圧力に関連する統計データを受信するようになっている。たとえば、反応装置容器内に少なくとも部分的に配置される圧力センサデバイスは、圧力信号に基づいて統計データを生成しうる。統計データは、反応装置の攪拌器に関連する一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために解析される。たとえば、統計データは、攪拌器がもはや回転していないか、予測とは異なる速度で回転しているか、バランスがとれていないか、壊れているかなどを検出するために解析されうる。異常な状況が検出されると、異常な状況を示す情報が生成されうる。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般的にプロセスプラント内において診断およびメンテナンスを行なうことに関するものであり、さらに詳細には、反応装置に関連する診断機能を提供することに関するものである。
化学プロセス、石油プロセスまたは他のプロセスにおいて利用されるプロセス制御システムは、アナログバス、デジタルバス、または、アナログバス／デジタルバスを組み合わせたバスを介して、少なくとも一つのホストワークステーションもしくはオペレータワークステーションと、フィールドデバイスの如き一または複数のプロセス制御・計測デバイスとに通信可能に結合された一または複数の集中型プロセスコントローラもしくは非集中型プロセスコントローラを備えているのが一般的である。フィールドデバイスとは、たとえば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、トランスミッタおよびセンサ（たとえば、温度センサ、圧力センサおよび流量センサ）などであっても良く、プロセスプラント環境内に設けられ、バルブの開閉、プロセスパラメータの測定、流体の流量の増減などの如きプロセス内の機能を実行するようになっている。周知のＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ（以下、「Ｆｉｅｌｄｂｕｓ」と呼ぶ）プロトコルまたはＨＡＲＴ（登録商標）プロトコルに従うフィールドデバイスの如きスマートフィールドデバイスもまた、プロセスコントローラ内で一般的に実行される制御演算、アラーム機能および他の制御機能を実行するようになっている。
プロセスコントローラは、通常プロセスプラント環境内に設けられ、フィールドデバイスにより作成されるまたはフィールドデバイスに関連するプロセス測定値またはプロセス変数および／またはこれらのフィールドデバイスに関連する他の情報を表す信号を受信し、コントローラのアプリケーションを実行する。コントローラのアプリケーションは、たとえば、プロセス制御決定を行うさまざまな制御モジュールを実行し、受信した情報に基づいて制御信号を生成し、ＨＡＲＴフィールドデバイスおよびＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスにおいて実行される制御モジュールまたは制御ブロックと調整を行う。プロセスコントローラ内の制御モジュールは、通信回線または信号経路を通じて、制御信号をフィールドデバイスへ送信して、プロセスの運転を制御する。
通常、フィールドデバイスおよびプロセスコントローラからの情報は、オペレータワークステーション、メンテナンスワークステーション、パーソナルコンピュータ、携帯デバイス、データヒストリアン、中央データベースなどの如き一または複数のハードウェアデバイスが利用できるようになっており、これにより、オペレータまたはメンテナンス作業員は、プロセス制御ルーチンの設定の変更、プロセスコントローラまたはスマートフィールドデバイスの内部の制御モジュールの動作の修正、プロセス制御プラント内のプロセスもしくは特定のデバイスの現在の状況の閲覧、フィールドデバイスおよびプロセスコントローラにより生成されたアラームの閲覧、作業員の訓練またはプロセス制御ソフトウェアの試験の目的でのプロセスの動作のシミュレーション、プロセスプラント内の問題もしくはハードウェア不良の診断などの如きプロセスに対する所望の機能を実行することができる。
典型的なプロセス制御システムは、一または複数のプロセスコントローラに接続された弁、トランスミッタ、センサなどの如き多くのプロセス制御・計測デバイスを備えているが、プロセスの運転に必要なまたはプロセスの運転に関連する支援デバイスは他にも多くある。たとえば、これらの追加のデバイスには、電力供給装置、電力発生・分配装置、タービンやモータなどの如き回転装置などが含まれ、これらは、普通のプラント内の複数の場所に設置されている。この追加の装置は、プロセス変数を必ずしも作成もしくは使用するわけでなく、ほとんどの場合には、プロセス動作に影響を与える目的では、制御されることもなければプロセスコントローラに結合されることもないが、この装置は、プロセスの適切な動作にとって重要であり、終局的には必要なものである。
公知のように、問題は、プロセスプラント環境、特に多くのフィールドデバイスおよび支援装置を備えているプロセスプラント内において発生することが多い。これらの問題は、故障したまたは機能不全のデバイス、不適切なモードに置かれているソフトウェアルーチンの如き論理エレメント、不適切にチューニングされているプロセス制御ループ、プロセスプラント内のデバイス同士の一または複数の通信不良などの形態をとりうる。これらのおよび他の問題は、種類はさまざまであり、一般的にプロセスを異常状態で動作させる結果となる（すなわち、プロセスプラントが異常状態に置かれる）。通常、異常状態はプロセスプラントの最適化されていない性能と関連づけされることが多い。問題が発生および検出された場合に、プロセスプラント内の問題の検出およびその原因の割り出しに加えて、オペレータまたはメンテナンス作業員によるその問題の診断および解決を補助するための多くの診断ツールおよび診断アプリケーションが開発されている。たとえば、直接バスまたは無線バス、イーサネット（登録商標）、モデム、電話回線などの如き通信コネクタを通じてプロセスコントローラに通常接続されているオペレータワークステーションが、プロセッサおよびメモリを備えており、これらのプロセッサおよびメモリは、エマソンプロセスマネージメント（Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）社により販売されている、多くの制御モジュールおよび制御ループ診断ツールを備えたＤｅｌｔａＶ（登録商標）制御システムおよびＯｖａｔｉｏｎ制御システムの如きソフトウェアまたはファームウェアを実行するように構成されている。同様に、コントローラのアプリケーションと同一の通信コネクタを通じてまたはＯＰＣコネクタ、携帯コネクタなどの如き異なる通信コネクタを通じてフィールドデバイスの如きプロセス制御デバイスに接続されうるメンテナンスワークステーションは、通常、プロセスプラント内のフィールドデバイスにより生成されるメンテナンスのためのアラームおよびアラートを閲覧し、プロセスプラント内のフィールドデバイスおよび他のデバイスに対してメンテナンス活動を実行するように構成されている一または複数のアプリケーションを備えている。同様の診断アプリケーションが、プロセスプラント内の支援装置内の問題を診断するために開発されている。
したがって たとえば、エマソンプロセスマネージメント社により販売される（「フィールドデバイス管理システムにおいて利用される統合型通信ネットワーク」という表題の米国特許第５，９６０，２１４号に少なくとも部分的に開示されている）資産管理ソルーション（ＡＭＳ）アプリケーションを使用することにより、フィールドデバイスの動作状態を確認・追跡するためにフィールドデバイスと通信し、このフィールドデバイスに関連するデータを格納することが可能となる。場合によっては、ＡＭＣアプリケーションが、フィールドデバイスと通信して、そのフィールドデバイス内のパラメータを変更するため、そのフィールドデバイスにそれ自体に対してたとえば自己校正ルーチンまたは自己診断ルーチンの如きアプリケーションを実行させるため、および、フィールドデバイスの状況または調子についての情報を取得するために利用されることもある。この情報には、たとえば、ステータス情報（たとえば、アラームイベントまたは他の同様なイベントが発生したか否か）、デバイス構成情報（たとえば、フィールドデバイスを現在構成しているまたは構成しうる方法およびフィールドデバイスにより用いられている測定ユニットのタイプ）、デバイスパラメータ（たとえば、フィールドデバイスの範囲値および他のパラメータ）などが含まれる。もちろん、この情報が、フィールドデバイスの問題の監視、メンテナンスおよび／または診断を行うためにメンテナンス作業員により用いられても良い。
同様に、多くのプロセスプラントは、ＣＳＩシステムズ（ＣＳＩ Ｓｙｓｔｅｍｓ）により提供されるＲＢＭウェア（ＲＢＭｗａｒｅ）、または、さまざまな回転装置の動作状態を監視、診断および最適化するために用いられるその他の公知のアプリケーションを備えている。通常、メンテナンス作業員は、プラント内の回転装置の性能を保全および監視するために、回転装置の問題を究明するために、回転装置を修理または交換するか否かおよびその時期を決定するために、これらのアプリケーションを用いることが多い。同様に、多くのプロセスプラントは、電力発生・分配装置を制御および保全するために、たとえばＬｉｅｂｅｒｔ社およびＡＳＣＯ社により提供されるような電力制御・診断アプリケーションを備えている。また、プロセスプラントの制御活動を最適化するために、プロセスプラント内において、たとえばリアルタイムオプチマイザ（ＲＴＯ＋）の如き制御最適化アプリケーションを実行することが知られている。典型的には、このような最適化アプリケーションは、たとえば収益の如きなんらかの所望の最適化変数に対してプロセスプラントの動作を最適化するためにどのように入力を変更しうるかを予測ために、プロセスプラントの複雑なアルゴリズムおよび／モデルを用いている。
典型的には、これらのおよび他の診断および最適化のためのアプリケーションは、一または複数のオペレータワークステーションまたはメンテナンスワークステーションにおいて、システム全体に向けて実行され、プロセスプラントまたはプロセスプラント内のデバイスおよび装置の動作状態に関する前もって構成された表示画面を、オペレータまたはメンテナンス作業員に対して呈示しうる。典型的な表示画面には、プロセスプラント内のプロセスコントローラまたは他のデバイスにより生成されるアラームを受信するアラーム表示画面、プロセスプラント内のプロセスコントローラまたは他のデバイスの動作状態を示す制御表示画面、プロセスプラント内のデバイスの動作状態を示すメンテナンス表示画面などが含まれる。同様に、これらのおよび他の診断アプリケーションにより、オペレータまたはメンテナンス作業員は、制御ループの再チューニングまたは他の制御パラメータの再設定を行うことができ、一または複数のフィールドデバイスに対して試験を実施することによりこれらのフィールドデバイスの現在の状態を判断することができ、フィールドデバイスまたは他の装置の校正をすることができ、または、プロセスプラント内のデバイスまたは装置に対して他の問題検出・訂正活動を実行することができる。
これらのさまざまなアプリケーションおよびツールはプロセスプラント内の問題の特定および解決に非常に有効であるが、これらの診断アプリケーションは、プロセスプラント内においてある問題がすでに発生してしまってから、したがってプラント内に異常な状況がすでに存在してしまってからのみ用いられるように構成されているのが一般的である。
残念なことには、これらのツールを用いて検出され、特定され、解決されるまえに、異常な状況がある期間存在しうることになるため、その問題の検出、特定および解決の期間、プロセスの性能が最適ではない状態に置かれることになる。ほとんどの場合、制御オペレータが、プロセスプラントのアラーム、アラートまたは性能の劣化に基づいてなんらかの問題が存在することを検出する。次いで、オペレータは、メンテナンス作業員に発生しうる問題を通知する。メンテナンス作業員は、実際に問題を検出する場合もあればしない場合もあり、試験または他の診断のためのアプリケーションを実行するまえにまたは実際の問題の特定に必要な他の活動を実行するまえに、さらなる促しが必要な場合がある。いったん問題が特定されると、メンテナンス作業員は、部品を注文し、メンテナンス作業の予定を組むことが必要となりうる。これらのすべてをおこなうと、問題の発生からその問題の解決までの間の期間が非常に長くなり、この時間の間、プロセスプラントは、プラントが最適ではない状態で運転されていると一般的に考えられる異常な状況で運転されることになる。
さらに、多くのプロセスプラントが、比較的に短期間の間にプラント内のコストまたは損害が大きくなる異常な状況に悩まされている。たとえば、ある異常な状況の場合、その異常な状況にほんの短期間置かれただけで、プロセスプラント内では、装置の損傷が増大し、原材料が害され、または、不稼働時間が長くなる。したがって、プラント内の問題をその問題が発生したあとで検出するだけでは、その問題がどれだけ迅速に解決されようと、プロセスプラント内における損失または損傷は大きなものとなる。したがって、異常な状況が発生してしまってからとにかくプロセスプラント内の問題に対処、解決しようとするのではなく、そもそも、異常な状況が発生しないようにすることが望ましい。
プロセスプラント内において深刻な損失が発生するまえに異常な状況を予測して阻止するために一歩前進することを目的として、ユーザに、プロセスプラント内における異常な状況の発生をその異常な状況が実際に発生するまえに予測することを可能とするデータの収集に用いうる一つの手法が存在している。この手法は、（現在米国特許第６，０１７，１４３号となっている米国特許出願第０８／６２３，５６９号に部分的に基づいている）表題が「根本的原因の診断」である米国特許出願番号第０９／９７２，０７８号に開示されている。これらの両方の出願は、本明細書において参照することにより、その全内容をここで援用するものとする。一般的にいえば、この手法は、統計データ収集・処理ブロックまたは統計的処理・監視（ＳＰＭ）ブロックを、プロセスプラント内のフィールドデバイスの如き複数のデバイスのそれぞれの内部に備えている。統計データ収集・処理ブロックは、たとえばプロセス変数データを収集し、平均値、メジアン、収集されたデータに関連する標準偏差などの如きなんらかの統計的尺度を求める。次いで、これらの統計的尺度は、ユーザに送信され、公知の異常な状況の将来の発生を示唆するパターンを認識するために解析されうる。いったんある疑わしい将来の異常な状態が検出されると、潜在的な問題を解決するためのステップがとられ、これにより、最初の段階において異常な状況が回避されている。
反応装置は、化学工業および医薬品工業において一般的に用いられている。典型的には、反応装置は、さまざまな物質を一緒に混合するための攪拌器を備えている。一部のプロセスでは、混合により発熱反応が引き起こされる。物質を反応装置に加える速度は、反応装置の冷却容量に少なくとも部分的に基づいている。というのは、反応装置があまりにも熱くなる場合、爆発が生じる場合があるし、または、反応装置のアウトプットの質および／もしくは量が低下する場合があるからである。攪拌器が動作を不意に停止すれば、プロセスの成分は、反応装置内で沈殿し、未反応な材料の層を形成しうる。そのあと攪拌器が再始動されると、急に大量の成分が反応して、爆発が引き起こされうる。
攪拌器が動作しているか否かを監視するための一つの技術は、攪拌器を駆動するモータを監視することを含んでいる。たとえば、モータが動作していれば、攪拌器が動作していると仮定しても良い。しかしながら、攪拌器が動作を停止しているが、モータは動作し続けている状況が存在する。たとえば、攪拌器のシャフトがモータから折れて離れてしまう場合がある。他の例として、モータとシャフトとの間のカップリング機構が故障する場合がある。
さらに、攪拌器が故障すれば、それは反応装置に損害をもたらしうる。たとえば、一部の反応装置はガラス張りにされている。たとえば攪拌器のパドルが落下する場合、それは、高価なガラス張りの反応装置を使用不可能なものとしてしまいうる。しかしながら、このような故障を既存の技術を用いて予測することは困難なことである。
プロセスプラント内の反応装置に関連する異常状況を検出するためのシステムは、反応装置容器内の圧力に関連する統計データを受信するようになっている。たとえば、反応装置容器内に少なくとも部分的に配置される圧力センサデバイスは、圧力信号に基づいて統計データを生成しうる。統計データは、反応装置の攪拌器に関連する一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために解析される。たとえば、統計データは、攪拌器がもはや回転していないか、予測とは異なる速度で回転しているか、バランスがとれていないか、壊れているかなどを検出するために解析されうる。また、異常な状況が検出されると、異常な状況を示す情報が生成されうる。
図１は、通信リンク１５を通じてワークステーション１４に接続されたプロセスコントローラ１２を備えている例示のプロセスプラント制御・診断ネットワーク１０を示すブロック図である。通信リンク１５は、たとえば、イーサネット（登録商標）通信コネクタまたはその他のタイプの有線式、光学式もしくは無線式の通信コネクタから構成されうる。さらに、通信リンク１５は、連続的なリンクであってもまたは断続的なリンクであっても良い。また、コントローラ１２は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（図示せず）ならびに一組の通信回線またはバス１８を通じて、プロセスプラント内のデバイスまたは装置と結合されている。図１の例では、コントローラ１２は、反応装置ユニット１６に関連するデバイスおよび装置に接続されている。コントローラ１２は、例示としてのみであるがエマソンプロセスマネージメント社によって販売されているＤｅｌｔａＶ（登録商標）コントローラであっても良く、また、一または複数のプロセス制御ルーチンを実行して反応装置ユニット１６の所望の制御を実施するために、プロセスプラント全体にわたって分布されているフィールドデバイスおよびフィールドデバイス内の機能ブロックの如き制御エレメントと通信することが可能である。これらのプロセス制御ルーチンは、連続式またはバッチ式のプロセス制御ルーチンまたはプロセス制御プロシージャであって良い。ワークステーション１４（たとえばパーソナルコンピュータ、サーバなどから構成されうる）は、コントローラ１２により実行されるプロセス制御ルーチンを設計するため、そのようなプロセス制御ルーチンをダウンロードすべくコントローラ１２と通信するため、プロセスプラントの動作中、反応装置ユニット１６に関する情報を受信し表示するため、および、コントローラ１２により実行されるプロセス制御ルーチンと他の方法で相互作用するために、一または複数のエンジニアまたはオペレータにより用いられうる。
ワークステーション１４はメモリ（図示せず）を備えている。このメモリは、反応装置ユニット１６の構成に関連する、構成設計アプリケーション（ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）、メンテナンスアプリケーション、ユーザインターフェイスアプリケーション、診断アプリケーションなどの如きアプリケーションを格納するための、および、構成データ、メンテナンスデータ、診断データなどのデータを格納するためのメモリである。また、ワークステーション１４はプロセッサ（図示せず）を備えている。このプロセッサは、アプリケーションを実行して、とりわけユーザがプロセス制御ルーチンを設計しこれらのプロセス制御ルーチンをコントローラ１２にダウンロードできるようにすべくなしてある。同様に、コントローラ１２は、構成データ、および、反応装置ユニット１６の制御に用いられるプロセス制御ルーチンを格納するメモリ（図示せず）を備えているとともに、プロセス制御ルーチンを実行してプロセス制御戦略を実行するプロセッサ（図示せず）を備えている。コントローラ１２がＤｅｌｔａＶ（登録商標）コントローラである場合、当該コントローラは、ワークステーション１４により実行される一または複数のアプリケーションと一緒になって、プロセス制御ルーチン内の制御エレメントとこれらの制御エレメントが反応器ユニット１６の制御を提供するように構成されている方法とを示している、コントローラ１２内のプロセス制御ルーチンを示す図式表現を、ユーザに対して提供しうる。
図１に例示されているプロセスプラント制御・診断ネットワーク１０では、コントローラ１２は、バス１８を通じて、反応装置ユニット１６へ通信可能に結合されている。反応装置ユニット１６は、反応装置容器２０と、たとえばヘッドタンク（図示せず）からの液体を反応装置容器２０へ移送する流体流入用配管を制御するように接続される２つ流入弁２２、２４と、流体流入用配管を通じて反応装置容器２０から流れ出る流体を制御するように接続される流出弁２６とを備えている。攪拌器３０は反応装置容器２０内に配置される。攪拌器３０は、シャフト３２と、シャフト３２に接続されたパドル３４とを備えている。シャフト３２に接続されたモータ３６はシャフト３２およびパドル３４を回転させるようになっている。モータ制御エレメント４０は、モータ３６、すなわち攪拌器３０を制御するために用いられる。振動センサ、電流負荷センサなどから構成されうるモータセンサ４２は、モータ４０の動作を監視するために用いられうる。
圧力検出デバイス５０は、反応装置容器２０内の圧力の検出を可能とするために、少なくとも部分的に反応装置容器２０内に配置されうる。この圧力検出デバイス５０は、フランジ付きの差圧センサ、気泡管圧力センサなどから構成されても良い。圧力検出デバイス５０は、反応装置容器２０内の材料のレベルを検出するために用いられても良い。
図１に示されているように、コントローラ１２は、バス１８を通じて、弁２２、２４、２６、モータ制御エレメント４０およびモータセンサ４２に通信可能に接続され、これらのエレメントの動作を制御するようにおよび／またはこれらのエレメントからのデータを受信するようになっている。もちろん、コントローラ１２は、たとえばさらなるバスを通じて、４−２０ｍａ回線、ＨＡＲＴ通信回線などの如き専用通信回線を通じて、反応装置ユニット１６のエレメントへ結合されても良い。
図１に示されている弁、センサおよび他の装置は、たとえばＦｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイス、標準４−２０ｍａフィールドデバイス、ＨＡＲＴフィールドデバイスなどを含むいかなる所望の種類またはタイプの装置であっても良いし、Ｆｉｅｌｄｂｕｓプロトコル、ＨＡＲＴプロトコル、４−２０ｍａアナログプロトコルなどの如きいかなる公知のまたは所望の通信プロトコルを用いて、コントローラ１２と通信しても良い。さらに、他のタイプのデバイスが、いかなる所望に方法で、コントローラ１２へ接続されても良いしまた、コントローラ１２により制御されても良い。さらに、プロセスプラントに関連する他のデバイスおよび領域を制御するために、たとえば通信リンク１５を通じて、他のコントローラがコントローラ１２およびワークステーション１４に接続されても良い。また、このようなさらなるコントローラの動作が、いかなる所望のまたは公知の方法で、図１に示されているコントローラ１２の動作と協調するようにされても良い。
圧力検出デバイス５０は、それにより検出される圧力に関する統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを格納するためのメモリ（図示せず）を備えうる。また、圧力検出デバイス５０は、統計データ収集を実行するためのルーチンの如きルーチンを実行するためのプロセッサ（図示せず）をさらに備えうる。圧力検出デバイス５０により格納および実行されるルーチンは、当該圧力検出デバイス５０に関連する統計データの収集および／または処理をするための一または複数のブロック５４を備えうる。たとえば、ブロック５４は、アドバンスト診断ブロック（ＡＤＢ）を含みうる。アドバンスト診断ブロックは、Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイス内において統計データの収集および処理を行うためにＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスに追加しうる公知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ機能ブロックである。また、他のタイプのブロックまたはモジュールが、デバイスデータを収集し、そのデータの一または複数の統計的な尺度またはパラメータを算出、決定および／または処理するために用いられても良い。さらに、圧力検出デバイス５０はＦｉｅｌｄｂｕｓデバイスを備えている必要はない。さらに、ブロック５４は、圧力検出デバイス５０内のソフトウェア、ファームウェアおよび／またはハードウェアのいかなる組み合わせにより実現されても良い。
ブロック５４が圧力検出デバイス５０に設けられているものとして例示されているが、ブロック５４または同等のブロックは、その他のフィールドデバイス２２，２４、２６、４０、４２のうちのいかなる数のフィールドデバイスに部分的にまたは全体的に設けられても良いし、コントローラ１２、Ｉ／Ｏデバイス（図示せず）、ワークステーション１４またはなんらかの他のデバイスの如き他のデバイスに、部分的にまたは全体的に設けられても良い。いうまでもなく、その他のデバイス２２，２４、２６、４０のうちの一部または全部が、それらの他のデバイスに関連するデータを収集し、そのデータの統計的な尺度またはパラメータの計算、決定および／または処理を行う他のブロックまたはモジュールを実装していても良い。
一般的にいえば、ブロック５４または当該ブロック５４のサブエレメントは、反応装置容器２０内で検出される圧力に関連するデータの如きデータを収集し、そのデータに対して統計的な処理または解析を実行するようになっている。ブロック５４は、一または複数の統計的処理を監視（ＳＰＭ）するブロックまたはユニットの如きサブエレメント含みうる。これらのブロックまたはユニットは、反応装置容器内で検出される圧力に関連するデータまたは圧力検出デバイス５０に関連する他のデータを収集し、収集されたデータに対して一または複数の統計的計算を実行し、収集されたデータのたとえば平均値、メジアン、標準偏差などを求めうる。
本明細書では、用語、統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックは、少なくとも一つのプロセス変数または他のプロセスパラメータに対して統計的プロセス監視を実行し、該当するデバイスまたはデータ収集の対象となっているデバイスの外側に構築される任意の所望のソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにより実行されうる機能について記載するために用いられている。いうまでもなく、ＳＰＭがデバイスデータを収集している対称となっているデバイスによりまたはその一部として一般的に実行されるので、ＳＰＭにより、定量的により多くのかつ定性的により正確なプロセス変数データを取得することができる。したがって、ＳＰＭブロックは、収集されたプロセス変数データに対して、プロセス変数データを収集している対称となるデバイスの外側で実行されるブロックよりもより良好な統計的な計算結果を求めることができるのが一般的である。
本明細書ではＳＰＭブロックがＡＤＢのサブエレメントであるものとして記載されているが、それに代えて、ＳＰＭブロックデバイス内に設けられる独立型のブロックであっても良い。さらに、本明細書記載のＳＰＭブロックが，公知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ ＳＰＭブロックでありうるが、用語、統計的プロセス監視（ＳＰＭ）ブロックは、本明細書において用いられる場合、プロセス変数データの如きデータを収集し、既知このデータに対してなんらかの統計的処理を実行し、平均値、標準偏差などの如き統計的尺度を求めるための任意のタイプのブロックまたはエレメントのことを意味する。したがって、この用語は、この機能を実行するソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよび／または他のエレメントを網羅することを意図しており、その際、これらのエレメントが、機能ブロックの形態を有しているか、または、他のタイプのブロック、プログラムルーチンまたはエレメントの形態を有しているかにも関係なければ、これらエレメントが、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルまたはＰｒｏｆｉｂｕｓ、ＨＡＲＴ、ＣＡＮなどの如きなんらかの他のプロトコルに準拠しているかにも関係ない。所望ならば、ブロック５４の上記の動作が米国特許第６，０１７，１４３号に記載されているように実行または実現されても良い。
しかしながら、いうまでもなくブロック５４は、米国特許第６，０１７，１４３号に記載されている技術とは異なる技術を用いて実行または実現されても良い。一例としては、ブレビンズ等（Ｂｌｅｖｉｎｓ ｅｔ ａｌ．）に発行された米国特許第６，６１５，０９０号には、プロセスプラント内の機能ブロックに対するバラツキ指標を生成するバラツキ指標生成器が記載されている。一般的に、バラツキ指標は、デバイスまたは機能ブロックに関連するパラメータの、設定値からのまたはそのデバイスまたは機能ブロックに関連する他の値からの偏差値の統計的測定値を提供する。米国特許第６，６１５，０９０号は、本明細書において参照することにより、ここで、その全内容をすべての目的において援用するものとする。
ブロック５４により収集および生成されるデータは、コントローラ１２および通信リンク１５を通じて、ワークステーション１４の如き外部クライアントによる利用が可能となっている。それに加えてまたはそれに代えて、ブロック５４により収集および生成されたデータは、たとえば通信サーバ６０を通じて、ワークステーション１４による利用が可能となっている。通信サーバ６０は、たとえば、プロセス制御（ＯＰＣ）のためのオブジェクトのリンクおよび埋め込みサーバ（Ｏｂｊｅｃｔ Ｌｉｎｋｉｎｇ＆Ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ（ＯＬＥ）ｆｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＯＰＣ）ｓｅｒｖｅｒ）、Ｏｖａｔｉｏｎ（登録商標）通信ネットワークで動作するように構成されているサーバ、ウェブサーバなどを備えている。通信サーバ６０は、ブロック５４により収集および生成されたデータを、無線コネクタ、ハードワイヤードコネクタ、断続的コネクタ（たとえば、一または複数の携帯デバイスを用いるもの）、または任意の所望のまたは適切な通信プロトコルに従ったその他の所望の通信コネクタの如き通信リンクを通じて受信しうる。もちろん、本明細書記載の通信コネクタのうちのいずれかがさまざまなタイプのデバイスから受信されたデータを共通の形式でまたは整合性のある形式で統合するために、ＯＰＣ通信サーバを用いても良い。
さらに、圧力データの如き生データを収集または生成するデバイスの外側で統計処理監視（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）を実行するために、ＳＰＭブロックを、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータなどまたはデバイス５０とは別の他のフィールドデバイスに実装することができる。したがって、たとえば、一または複数のＳＰＭブロックがワークステーション１４により実行されても良い。これらのＳＰＭブロックは、たとえばコントローラ１２あるいはコミュニケーションサーバ６０によって生の圧力データを集めることができ、その圧力データのために平均値、標準偏差などのように、ある統計手段あるいはパラメータを計算することができた。これらのＳＰＭブロックがデータを収集しているデバイス５０内に設けられていないため、データの通信が要求される圧力データを、統計的な計算を行うにあたって十分に収集することができない場合があるが、これらのブロックは、ＳＰＭ機能を備えていないまたはＳＰＭ機能に対応していないデバイスに対して統計パラメータを決定する際に役に立つ。したがって、以下の説明から明らかになるように、ＳＰＭブロックにより生成されると記載されている統計的な測定値またはパラメータは、デバイス５０または他のデバイスにより実行されるＳＰＭブロックにより生成されうる。
一般的にいえば、図１のプロセス制御・診断システムは、バッチプロセスを実行するために用いられても良い。このバッチプロセスでは、たとえば、ワークステーション１４は、反応装置ユニット１６を用いるさまざまなバッチランを実行・調整するバッチ実行システムを実行する。そのようなバッチ実行システムは、図１のワークステーション１４に格納されうる。バッチ実行システムは、他のワークステーションに格納され、実行されても良いし、または、いかなる無線方法を含むいかなる所望の方法で通信リンク１５またはバス１８へ通信可能に接続された他のコンピューターに格納され、実行されても良い。同様に、バッチ実行システムは、プロセスプラント内のさまざまなコンピューターまたはワークステーションに格納され、実行される、さまざまな成分に分割されるかまたはさまざまな成分に関係付けされうる。図１のプロセス制御・診断システムは、連続式プロセスを実行するにあたり同様に用いられうる。
動作において、コントローラ１２は、モータ制御エレメント４０を通じて、モータ３６に攪拌器３０を回転させる。モータセンサ４２は、モータ３６が回転しているか否かおよび／または回転速度がいくらを示すデータを提供しうる。しかしながら、モータセンサ４２により提供されるデータに基づいて攪拌器３２が実際に回転しているか否かを判断することは困難な場合がある。たとえば、シャフト３２が壊れた場合またはモータ３６とシャフト３２との間のカップリング機構（図示せず）が故障した場合、モータ３６は動作を継続しうるが、攪拌器３０は、回転していない場合もあれば、または、予測されるよりもはるかに遅い速度で回転している場合がある。
攪拌器３０のパドル３４が圧力検出デバイス５０を通り越すとき、圧力検出デバイス５０により検出される圧力は変化しうる。たとえば、圧力スパイクが生じうる。攪拌器３０が２つのパドル３４を含めれば、圧力中の２つのスパイクが攪拌器３０の各回転のために生じてもよい。同様に、攪拌器３０が３つのパドル３４を備えている場合、攪拌器３０の回転毎に、３つの圧力スパイクが生じうる。圧力検出デバイス５０により検出される圧力は、攪拌器３０に関連する異常状況を検出するために用いられうる。たとえば、圧力検出デバイス５０により検出される圧力は、攪拌器が回転を止めたことまたは予測されるよりも遅い速度で回転していることを検出するために用いられうる。さらに、圧力検出デバイス５０によって感じられた圧力はバランス、故障したパドル３４などが欠乏している攪拌器３０のような他の異常状況を検出するために用いられてもよい。
図１には、一つの圧力検出デバイスだけが示されるが、一または複数のさらなる圧力検出デバイスが設けられても良い。これらの追加の圧力検出デバイスの各々は、ブロック５４と同等の、統計データを収集しおよび／または処理するための対応するブロックを備えていても良いし、または、関連付けさせても良い。同様に、攪拌器３０に関連する異常状況が存在するか否かを判断するために用いられうる反応装置容器に関連するさらなるデータを生成するために、音声センサの如き他のタイプの検出デバイスを備えても良い。
図２は、圧力検出デバイスに関連する統計データを生成するための例示のサブシステム１００を示すブロック図である。サブシステム１００は、たとえば図１のブロック５４の一部として構築されうるし、また、圧力検出デバイス５０により全体的にまたは部分的に実行されうる。さらに、図２に示されている各ブロックは、圧力検出デバイス５０により、全体的にまたは部分的に実行されうる。したがって、サブシステム１００の一部または全部は、プロセスプラント内の他のフィールドデバイス、コントローラ１２、ワークステーション１４、通信サーバ６０、または、プロセスプラントに関連するなんらかの他の演算デバイスの如き一または複数のデバイスにより実現されうる。サブシステム１００は、米国特許第６，０１７，１４３号に記載のプロセスデバイスの態様と同様な態様を含んでいる。
統計パラメータ生成器１０４は、圧力検出デバイス５０により生成される圧力信号を受信し、その圧力信号の統計パラメータを計算するようになっている。これらの統計パラメータは、たとえば圧力信号の標準偏差、平均値、サンプルの分散、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、範囲（ΔＲ）、変化率（ＲＯＣ）、プロセス信号の最大値、プロセス信号の最小値のうちの一または複数を含みうる。これらのパラメータを生成するための数式としては以下のものが含まれる。
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ここで、Ｎはサンプリング期間内のデータポイントの総数であり、ｘiおよびｘi−１はプロセス信号の二つの連続する値であり、Ｔはこれら二つの値の間の時間間隔である。
さらに、ＸＭＡＸとＸＭＩＮとは、それぞれ対応して、サンプリングまたはトレイニングの期間にわたる圧力信号の最大値および最小値である。これらの統計パラメータは、異なる方程式あるいはアルゴリズムを用いて、同様に計算されうる。
また、これらのパラメータに加えてまたはそれらに代えて、他のタイプのパラメータを生成しても良い。たとえば、（ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどを用いて）プロセス信号をフィルタリングし、それぞれに対応するパラメータを生成しても良い。一または複数のフィルタが設けられても良いし、各々が、たとえば有限インパルス応答フィルタまたは無限インパルス応答フィルタから構成されても良い。さらに、アナログフィルタまたはデジタルフィルタが用いられても良い。さらに、相関パラメータが生成されても良い。たとえば、プロセス信号と、あるパターン、プロセス信号の通過部分、他のプロセス信号に対応する信号などとの相関関係を生成しても良い。一例として、統計パラメータ生成器１０４は一または複数のＡＤＢブロックおよび／またはＳＰＭブロックを備えても良い。
上記の統計パラメータのうちの一または複数がイベント検出器１０８へ送信されうる。また、イベント検出器１０８は、メモリ１１６から公称値１１２および感度パラメータ１１４をさらに受信する。公称値１１２は、たとえば、統計パラメータ生成器１０４により生成される統計パラメータに対応する公称のまたは（すなわち、典型的な）統計パラメータ値を含みうる。公称値は、たとえば、プロセスの正常動作中に公称的なまたは正常な統計パラメータ値を生成または取得する統計パラメータ生成器１０４によって生成されうる。
これらの統計パラメータは、後で利用するために、メモリ１１６内に公称値を生成するために用いられうる。これにより、たとえば、異なる動作条件に対する公称値１１２のダイナミック調整が可能となる。この例では、統計パラメータ生成器１０４により生成された統計パラメータ値は、ユーザによる選択が可能な期間にわたって監視されうる。他の例では、公称値は、圧力検出デバイス５０の製造業者により提供され、製造中にメモリ１１６内に格納されうる。他の例では、公称値は、バス１８（図１）用いて公称値を圧力検出デバイス５０へ送信することにより、周期的にまたは他の方法で更新されうる。
各感度パラメータ１１４は、たとえば、算出された統計パラメータ１１４と統計パラメータ生成器１０４により生成される適切な公称値との間の適切なルールに従って決まる許容可能な範囲または関係を呈示しうる。感度パラメータ値１１４は、たとえば製造業社により設定されても良いし、また、バス１８を通じて受信等されても良い。感度パラメータ値１１４は、特定の用途に対して調整されても良い。
イベント検出器１０８は、パラメータ生成器１０４により生成される一または複数のパラメータに関連する一または複数のイベントを示す情報（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を生成しうる。以下に、イベント検出器１０８が検出しうるイベントの具体例を記載する。イベント検出器１０８は、以下のイベントに加えてまたはそれらに代えて、他のイベントを検出しうる。
ドリフト
たとえば時間の経過とともに圧力信号が公称値から変わる場合、ドリフトイベントを示す情報が生成されうる。１つの例では、ドリフトのイベントを検出するために、圧力信号の平均値、平均値の公称値（平均値’）およびチューニングパラメータアルファ（α）が解析されうる。ドリフトイベントの検出感度は、感度パラメータαにより制御されうる。感度パラメータαは、ドリフトイベントの検出に至らない許容範囲を示す公称平均値の上限パーセンテージまたは下限パーセンテージを表しうる。イベント検出器１０８は、以下のルールに従って、ドリフトイベントが発生したか否かを決定する。
平均値 ＜ 平均値’（１−α）である場合、負のドリフトイベントの検出
平均値 ＞ 平均値’（１＋α）である場合、正のドリフトイベントの検出
ここで、平均値は、統計パラメータ生成器１０４から生成される圧力信号の現在の平均値であり、平均値’および∀は、メモリ１１６から取得される。任意選択的に、平均値が時間の経過とともに監視されても良いし、また、一連の連続するサンプリング周期の経過とともに平均値が公称値から移動していく場合にだけ、ドリフトイベントが検出されるようにしても良い。平均値の公称値（平均値’）はプロセスの正常動作中において、サブシステム１００により取得される。
バイアス
バイアスイベントを示す情報は、たとえば一時的なドリフトの「安定化」が公称圧力値を上回るまたは下回るあるレベルにおいて発生したときに作成される。いったんそのドリフトが停止すると、得られる信号は公称値からバイアスまたはオフセットされていることになる。バイアスは、たとえばドリフトの場合に先に説明した同一のルールを少なくとも部分的に用いて検出されても良い。さらに、平均値が時間の経過とともに監視され、平均値が公称平均値（平均値’）から移動し続けない場合は、そのイベントはドリフトイベントではなくバイアスイベントであると判定されうる。
ノイズ
ノイズイベントを示す情報、圧力信号の標準偏差があるしきい値を超えた場合に作成される。一例では、ノイズ検出感度は、感度パラメータベータ（β）を調整することにより調整されうる。感度パラメータベータは、現在の標準偏差がノイズイベントの情報を発行しないままでいられる公称標準偏差（標準偏差’）の上限の量である。たとえば、圧力信号が公称値の２倍のノイズレベルにあるときにノイズイベントを検出するようにしたいとユーザが考えている場合、βは２．０とされる必要がある。また、ノイズイベントを生成するか否かの決定に、範囲（ΔＲ）を用いても良い。たとえば、公称信号のバラツキからノイズを区別するために、ΔＲを用いても良い。ノイズイベントが発生したか否かを判断するためのルールとして以下の例が挙げられる。
標準偏差 ＞ β・標準偏差’であり、かつ、ΔＲ＞ΔＲ’である場合、ノイズイベントが検出される。
ここで、「標準偏差」およびΔＲは、それぞれ対応して、統計パラメータ生成器１０４により生成される現在の標準偏差および現在の範囲である。βはメモリ１１６から取得される。
スタック
スタックイベントとは、圧力信号の状態が時間の経過とともに変化しないイベントのことである。スタック感度は、感度パラメータガンマ（γ）を調節することにより制御されうる。γの値は、公称標準偏差（標準偏差’）のあるパーセンテージとして表現されうるし、また、公称標準偏差からどの程度小さな標準偏差の変化がスタックイベントを示すかを表しうる。たとえば、プロセス信号のノイズレベルがその公称値の半分であるときスタックイベントを検出するようにしたいとユーザが考えている場合、γは５０パーセント（０．５）に等しいと設定されるべきである。さらに、小さい信号の場合に発生しうるスタックイベント検出エラーを減らすために、範囲（ΔＲ）が用いられても良い。ルールとして以下の例が挙げられる。１つの例示のルールは次のとおりである。
標準偏差＋ΔＲ ＜ γ（標準偏差’＋ΔＲ’）であるならば、スタックイベントが検出される。
スパイク
スパイクイベントとは、圧力信号が一瞬の間極端な値になるイベントのことである。圧力信号のスパイクに対する感度は、感度パラメータデルタ（δ）を調節することにより制御されうる。感度パラメータデルタは、スパイクイベントを検出しないままでいられる圧力信号内の二つの連続したデータポイント間の最大変化率（ＲＯＣＭＡＸ）を示しうる。たとえば、ＲＯＣＭＡＸのよりも３０％大きい変化率（ＲＯＣ）を有するスパイクの検出をユーザが考えている場合、δは１．３０に設定されるべきである。
例示のルールは次のとおりである：
ＲＯＣ＞δ・ＲＯＣＭＡＸである場合、スパイクイベントが検出される。
スパイクを検出するための他の方法は、圧力信号が、ある期間、正のしきい値を上回ったまま留まっているか否か、または、負のしきい値を下回ったまま留まっているか否かを検出することを含みうる。これらのしきい値は、スパイクイベントに対するさまざまな感度に合わせて調整されうる。
検出されうる他のイベントは、圧力信号のサイクリックな振動（ｃｙｃｌｉｃａｌ ｏｓｃｉｌｌａｔｉｏｎ）を示すサイクリックイベントおよび圧力信号の不安定な挙動（ｅｒｒａｔｉｃ ｂｅｈａｖｉｏｒ）を示す不安定イベント（ｅｒｒａｔｉｃ ｅｖｅｎｔ）を含む。いうまでもなく、圧力信号に関する上記のイベントおよび他のイベントを検出するために他のルールを用いても良い。また、イベントの検出に、さまざまな式、等式、演算技術などを用いても良い。
イベントの検出は、統計パラメータ生成器１０４により生成される複数の統計パラメータを解析すること、圧力信号等以外の信号に基づいて統計パラメータを解析することなどを含んでいる。たとえば、統計パラメータは、モータセンサ４２により取得されるデータに基づいて、（たとえばサブシステム１００と同等のサブシステムを用いて）モータセンサ４２により生成されても良い。イベント検出器１０８は、モータセンサ４２により生成される統計パラメータのうちの一または複数を受信し、これらパラメータをイベントが発生したか否かの解析に用いうる。同様に、圧力信号に関連するイベントを検出するために、さらなる圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計パラメータまたは他のタイプのデータが統計パラメータ生成器１０４により解析されうる。
１つの例として、公称値は、まず圧力またはプロセスが安定していることを判別し、次に選択可能な期間にわたって統計パラメータを生成することにより取得されうる。
これらの統計パラメータ値は公称値として格納されうる。選択された期間は、動作中に統計パラメータを生成するために用いられるサンプリング周期またはサンプリングブロックとほぼ同一であるべきであるが、場合によってはまたは実施形態によっては、選択された期間は、動作中に統計パラメータを生成するために用いられるサンプリング周期またはサンプリングブロックとは異なる（または、非常に異なる）場合がある。この工程はユーザにより開始されても良いし自動的に開始されても良い。
イベント検出器１０８は、いかなる数の技術を用いて実現されても良い。たとえば、イベント検出器１０８は、ルールベースのエンジン、ファジー論理エンジン、パターン検出器、ニューラルネットワークなどのうちの一または複数を備えうる。これに加えて、上述の例示的なイベント検出器１０８は、ルールの演算に基づいて、イベントが発生したか否かを示す情報を提供しうる。いうまでもなく、他の例では、イベントに対応するイベント検出器１０８の出力は、複数の離散的な値または連続的な値を有しても良い。
サブシステム１００は、異常状況検出器１２０をさらに備えている。異常状況検出器１２０は、イベント検出器１０８により生成された出力を解析し、攪拌器３０に関する異常状況が存在するか否かを示す情報を生成するようになっている。また、異常状況検出器１２０は、メモリ１１６に格納されている圧力信号およびデータをさらに解析しうる。さらに、異常状況検出器１２０は、たとえばバス１８（図１）を通じて、プロセスプラントなど内の他のデバイスに対応するサブシステム１００と同等のサブシステムにより生成された他のプロセス信号または制御信号、統計パラメータまたはイベント情報の如き他のデータを受信しうる。１つの例では、統計パラメータおよび／または統計イベントは、モータセンサ４２により取得されたデータに基づいて、（たとえばサブシステム１００と同等のサブシステムを用いて）モータセンサ４２により生成されうる。異常状況検出器１２０は、これらの統計パラメータのうちの一または複数を受信し、攪拌器３０に関連する一または複数の異常状況が存在するか否かを解析する上でこれらのパラメータおよびイベントを用いうる。他の例では、異常状況検出器１２０により、異常状況が存在するか否かを示す情報を生成するために、さらなる圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計パラメータまたは他のタイプのデータが解析されうる。
異常状況検出器１２０により生成される情報は、たとえばアラート、アラームなどを含みうる。さらに図１を参照すると、異常状況検出器１２０がデバイス５０により実装される場合、コントローラ１２、ワークステーション１４、通信サーバ６０などの如き他のデバイスに情報を伝達することにより、たとえばオペレータにその情報を知らせることができる。デバイス５０は、自体の自発性によりまたは他のデバイスの要求に従って、情報を伝達することができる。たとえば、コントローラ１２、ワークステーション１４、通信サーバ６０などの如き他のデバイスは、攪拌器に関連する異常な状況を検出したか否かに関してデバイス５０に対してポーリングを行いうる。応答として、デバイス５０は、バス１８または他の通信リンクを通じて、情報を伝達しうる。他の例として、情報は、メモリに格納されうるし、また、他のデバイスが、攪拌器に関連する異常な状況が検出されたか否かをそのメモリから読み取りうる。
オペレータに通知する目的だけでなくたとえば反応装置ユニット１６またはプロセスプラントの他の部分の動作に影響を直接与える目的で、異常状況検出器１２０の出力を用いうる。たとえば、異常状況検出器により生成される情報を、制御ブロックまたはルーチン、メンテナンスシステムなどのうちの一または複数へ提供しうる。たとえば、一または複数の異常な状況が検出された場合、異常状況検出器１２０の出力を、反応装置ユニット１６を停止しうるコントローラ１２へ伝達しうる。
異常状況検出器１２０は、いかなる数の技術を用いて実現されても良い。
たとえば、異常状況検出器１２０は、ルールベースのエンジン、ファジー論理エンジン、パターン検出器、ニューラルネットワークなどのうちの一または複数を備えうる。
一部の実施形態では、イベント検出器１０８が省略される場合があり、統計パラメータ生成器１０４により生成されるパラメータが異常状況検出器１２０へ直接伝達される場合もある。
任意選択的に、圧力信号は、それを統計パラメータ生成器１０４および／または異常状況検出器１２０へ伝達するまえに、たとえば低域フィルタ、帯域通過フィルタ、高域通過フィルタなどを用いてフィルタリングされても良い。
同様に、圧力信号および圧力信号のフィルタリング済バージョンは、統計パラメータ発生器１０４および／または異常状況検出器１２０へ伝達されても良い。
たとえば、統計パラメータ発生器１０４は、フィルタリング前の圧力信号に基づいて一つの統計パラメータを生成し、フィルタリング後の圧力信号に基づいて他の統計パラメータを生成しうる。
図３は、反応装置の攪拌器に関連する異常状況を検出するために図２のサブシステム１００により実行されうる例示の方法１５０を示すフロー図である。たとえば、かかる方法１５０は、攪拌器が壊れおよび／または回転を停止しているか否かを検出するために用いられうる。図２を参照して図３を説明するものの、いうまでもなく、方法１５０または同等の方法が、サブシステム１００とは異なるシステムにより実現されても良い。
ブロック１５４では、反応装置の反応装置容器内で検出された圧力に関連する統計データが受信される。図２の例示のサブシステム１００に関しては、異常状況検出器１２０は、統計パラメータ生成器１０４からの統計パラメータおよび／またはイベント検出器からのイベントを示す情報を受信しうる。他の視点からいえば、イベント検出器１０８は統計パラメータ発生器１０４から統計パラメータを受信しうる。
一般的に、ブロック１５４で受信されうる統計データは、たとえばプロセス信号に関連する平均値、分散、標準変差、２乗平均平方根、変化率、範囲、のうちの一または複数を含みうる。これに加えてまたはこれに代えて、統計データは、ドリフト、バイアス、ノイズ、スタック、スパイク、サイクリックなどの如きイベントの一または複数の情報を含みうる。また、統計データは、明示的に先に示された統計的尺度および情報に加えてまたはそれらに代えて、圧力信号に関連する他の統計的尺度または情報を含みうる。一例としてのみであるが、統計データは圧力信号に関連する相関データを含みうる。
ブロック１５８では、ブロック１５４で受信された統計データが、攪拌器に関連する異常状況が存在するか否かを判断するために解析されうる。たとえば、異常状況検出器１２０および／またはイベント検出器１０８は、統計パラメータ発生器１０４から受信されたデータを解析する。また、ブロック１５４で受信された統計データに加えて他のデータを解析しても良い。たとえば、統計データが生成される元の圧力信号が解析されても良い。他の例では、圧力信号を生成したデバイスに関連する他のデータを解析しうる（たとえば、その装置により生成されるアラートおよび／またはアラーム、診断データなど）。さらに他の例では、他のフィールドデバイス、コントローラ、ワークステーションなどから受信されるデータを解析しうる。たとえば、攪拌器に動力を提供するモータの現在の動作を示すデータ、モータを制御するための制御信号に関連するデータなどを解析しうる。さらなる圧力検出デバイスにより生成されるさらなる圧力信号および／またはそれらの圧力信号から生成される統計データを解析しうる。
ブロック１６２では、異常な状況が検出されていない場合、上記の方法は終了する。しかしながら、異常な状況が検出されている場合、フローはブロック１６６へ進む。ブロック１６６では、異常な状況を示す情報が生成されうる。この情報は、たとえばオペレータに通知するアラームまたはアラートを含みうる。他の例としては、情報は、それに加えてまたはその代わりに、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータを含んでも良い。
反応装置の攪拌器に関連する例示の異常状況を検出するためのいくつかのさらなる例示の方法が以下に提供されている。これらの方法は図２に関連して説明されているが、いうまでもなく、サブシステム１００とは異なるシステムによりこれらの方法または同等の方法が実現されても良い。
図４は、攪拌器が壊れていることおよび／または動いていないことを検出するために図２のサブシステム１００により実現されうる例示の方法２００を示すフロー図である。ブロック２０４では、異常状況検出器１２０は、スパイクイベントを示す情報を受信するためにある時間にわたって待機しうる。ある時間を示す情報は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。他の例では、ある時間は、攪拌器の回転の予測速度または予測周期に基づいて算出されうる。ある時間は、たとえば指定された時間であっても良いし、または、攪拌器の予側回転速度に基づいて算出される時間であっても良い。たとえば、ある時間は、予測回転周期のある分数（たとえば１／４、１／３、１／２など）であっても良いし、または、ある倍数（たとえば１、２、３、４など）であっても良い。
次に、ブロック２０８では、ブロック１５４の時間中にいずれかのスパイクイベントが発生したか否かが判定されうる。少なくとも一つのスパイクイベントが発生した場合、上記の方法は終了しうる。しかしながら、スパイクイベントが発生しなかった場合、ブロック２１２で、ある情報が生成されうる。この情報は、たとえば、圧力スパイクが検出されなかったこと、攪拌器の移動が検出されなかったこと、攪拌器が壊れて居る可能性があることなどを示しうる。生成された情報は、たとえばオペレータに通知するアラートまたはアラームを含みうる。他の例としては、情報は、以上に加えてまたはそれに代えて、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるデータを含みうる。
図５は、攪拌器が、動いていないこと、予測されたよりも非常に遅く動作していること、および／または、壊れていること（たとえば、パドルが落下しているまたは壊れていること）を検出するために、図２のサブシステム１００により実現されうる例示の方法２３０を示すフロー図である。ブロック２３４では、異常状況検出器１２０は、スパイクイベントを示す情報を受信するためにある時間にわたって待機しうる。ある時間を示す情報は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。他の例では、ある時間は、攪拌器の回転の予測速度または予測周期に基づいて算出されうる。ある時間は、たとえば指定された時間であっても良いし、または、攪拌器の予側回転速度に基づいて算出される時間であっても良い。たとえば、ある時間は、予測回転周期のある分数（たとえば１／４、１／３、１／２など）であっても良いし、または、ある倍数（たとえば１、２、３、４など）であっても良い。
次に、ブロック２３８では、ブロック１５４の時間中に最小数のスパイクイベントが発生したか否かが判定されうる。スパイクイベントの最小数を示す情報は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。このスパイクイベントの最小数は、攪拌器が予側された速さで動作していれば期待されであろうスパイクイベントのある最小数を含みうる。少なくとも最小数のイベントが発生した場合、上記の方法は終了しうる。しかしながら、最小数未満のイベントが発生した場合、ブロック２４２で情報が生成されうる。情報は、たとえば予測されたよりも少ない圧力スパイクが検出されたこと、攪拌器が、予測されたよりも遅く動作しているまたは壊れている可能性があることなどを示しうる。生成された情報は、たとえばオペレータに通知するアラートまたはアラームを含みうる。他の例としては、表示対は、それに加えてまたはそれに代えて、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるデータを含んでいても良い。
図６は、攪拌器が、動いていないこと、予測とは異なる速度で動作していること、および／または、壊れていることを検出するために、図２のサブシステム１００により実現されうる例示の方法２６０を示すフロー図である。ブロック２６４では、スパイクイベント間の予測時間周期が計算されうる。これらの予測時間周期は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。予測時間周期は、たとえば攪拌器の回転の予側速度または周期、攪拌器のパドルの数などに基づいて計算されうる。次に、ブロック２６８では、スパイクイベント間の実際の時間周期が計算されうる。たとえば、異常状況検出器１２０は、イベント検出器１０８により示されるスパイクイベントの間の時間周期を測定しうる。
次いで、ブロック２７２で計算された実際の時間周期が、ブロック２６４で求められた予測時間周期とほぼ等しいか否かが決定されうる。たとえば、ブロック２７２で計算された実際の時間周期が、ブロック２６４で求められた予測時間周期のある範囲内にあるか否かが決定されうる。範囲を示す情報は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。１つの例では、実際の時間周期のうちのある最小の数の時間周期が、対応する予測時間周期の範囲内になければ、これらの実際の時間周期は予測時間とはほぼ等しくはないと決定されうる。この最小の数は、たとえば１、２、３などでありうる。さらに他の例では、ブロック２７２で計算された実際の時間周期が、ブロック２６４で求められた予測時間周期よりも大きいか否かまたはその予測時間周期にある範囲を加えたものよりも大きいか否かが決定されうる。
ブロック２７２で計算された実際の時間周期が、ブロック２６４で求められた予測時間周期とほぼ等しい場合、上記の方法は終了しうる。しかしながら、実際の時間周期が予測時間周期とほぼ等しくない場合、ブロック２７６で、ある情報が生成されうる。たとえば、この情報は、スパイク間の時間周期が予測範囲内にないこと、攪拌器が予測とは異なる速度で動いていること、攪拌器が壊れていることなどを示しうる。たとえば、生成された情報は、オペレータに通知するアラートまたはアラームを含みうる。他の例では、情報は、それに加えてまたはそれに代えて、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータを含んでいても良い。スパイクイベント予側速度を実際のスパイクイベント速度と比較しうる、方法２６０と同等の方法が用いられうる。
図７は、不均衡になったおよび／または壊れた攪拌器を検出するために図２のサブシステム１００により実現されうる他の例示の方法３００を示すフロー図である。ブロック３０４では、圧力信号のスパイクの振幅が決定される。たとえば、異常状況検出器１２０は、スパイクの振幅を求めるために、スパイクイベントに対応する時間において圧力信号を解析しうる。他の例では、異常状況検出器１２０は、圧力信号のスパイクを識別し識別されたスパイクの振幅を求めるために、圧力信号を解析しうる。
ブロック３０８では、これらのスパイク振幅がほぼ等しいか否かが決定されうる。
たとえば、異なるスパイクイベントに対応するスパイク振幅間の差が指定範囲内にあるか否かが決定されうる。他の例では、各圧力スパイクの振幅が指定範囲内にあるか否かが決定されうる。このまたはこれらの指定範囲は、たとえばメモリ１１６に格納されうる。
ブロック３０４で決定されたスパイク振幅が共にほぼ等しい場合、上記の方法は終了しうる。しかしながら、スパイク振幅がほぼ等しくない場合、ブロック３１２において、ある情報が生成されうる。この情報は、たとえば圧力スパイク振幅が予測範囲内にないこと、攪拌器は不均衡になっている可能性があること、攪拌器は壊されている可能性があることなどを示しうる。生成された情報は、たとえばオペレータに通知するアラートまたはアラームを含みうる。他の例としては、この情報は、それに加えてまたはそれに代えて、制御ルーチンまたは制御ブロックに影響を与えるためのデータを含みうる。
図４から図７に関連して記載された例示の方法は攪拌器の異常状況を検出するために圧力信号のスパイクを用いているが、他のデータを同様に用いても良い。たとえば、圧力信号に基づいて生成される他の統計パラメータおよび／またはイベント通知が用いられても良い（たとえば、平均値、ＲＭＳ、標準偏差、分散、範囲、ドリフトイベント情報、バイアスイベント情報、ノイズイベント情報、スタックイベント情報、サイクリックイベント情報など）。他の例では、圧力信号を生成したデバイスに関連する他のデータが解析されても良い（たとえば、デバイスにより生成されたアラートおよび／またはアラーム、診断データなど）。さらに他の例では、他のフィールドデバイス、コントローラ、ワークステーションなどからから受信されたデータが解析されても良い。たとえば、攪拌器に動力を提供するモータの現在の動作を示すデータ、モータを制御するための制御信号に関連するデータなどが解析されても良い。さらなる圧力検出デバイスにより生成されたさらなる圧力信号、それらの圧力信号から生成された統計データ、それらの他のデバイスからの診断のデータなどが解析されても良い。
図２をさらに参照すると、イベント検出器１０８および／または異常状況検出器１２０は、たとえばルールベースのエキスパートエンジンにより実現されうる。図８は、イベント検出器１０８および／もしくは異常状況検出器１２０またはイベント検出器１０８および／もしくは異常状況検出器１２０のうちの一部を実現する例示のルールシステム４００を示すブロック図である。
ルールシステム４００は、いかなるタイプのルールベースのエキスパートエンジンでありうるルールエンジン４０４と、このルールエンジン４０４によるアクセス可能なデータベース（たとえば、デバイス５０のメモリデバイス、コントローラ１２のメモリ、ワークステーション１４のメモリなど）に格納されうる１組のルール４０８とを備えうる。ルールエンジン４０４は、先に記載されているように一または複数のＳＰＭブロックを含みうる統計パラメータ発生器１０８により生成される統計パラメータを解析するようになっている。
ルールエンジン４０４は、プロセスプラント内の他のデバイスにより生成される、圧力検出デバイス５０により生成される圧力信号、他のプロセス信号または制御信号、統計パラメータ、イベント情報、アラート、アラーム、診断データなどの如き他のデータをさらに解析しうる。１つの例では、ルールエンジン４０４は、モータセンサ４２により生成される統計パラメータおよび／または統計イベントを解析しうる。他の例では、ルールエンジン４０４は、さらなる圧力センサデバイスまたは他のデバイスからの統計パラメータまたは他のタイプのデータを解析しうる。
ルールエンジン４０４は、統計パラメータおよび任意選択的に他のデータに対してルール４０８を適用し、ルール４０８のうちの少なくとも一つによればアラートまたはアラームをたとえばユーザに送信するべきであることを示す異常状況が存在するか否かを決定するようになっている。もちろん、所望ならば、ルールエンジン４０４は、ルールが問題の存在を示す場合に、アラームの提供またはセットに加えて他の処置を取っても良い。そのような処置には、たとえばプロセスの成分を停止すること、プロセスの制御を変更すために制御パラメータを切り替えることなどが含まれうる。
任意選択的に、ルール作成アプリケーションまたはルーチン４１２により、ユーザは、統計データのパターンおよびそれらの相関関係に基づいて一または複数のエキスパートシステムのルール（たとえば、ルール４０８のうちの一つとして用いられる）を作成して、攪拌器３０に関連する異常状況を検出することが可能となる。したがって、ルールエンジン４０４によって用いられるルール４０８のうちの少なくとも一部が前もってセットまたは設定されうるが、ルール作成アプリケーション４１２は、監視下におかれているプロセスプラント内における経験に基づいてユーザに他のルールを作成させることを可能としている。たとえば、ユーザは、ＳＰＭパラメータの状態またはイベントのある組み合わせが攪拌器３０に関連するある問題を示すことを知っている場合、このユーザは、ルール作成アプリケーション４１２を用いて、この条件を検出するためおよび／または所望ならばこの状態の存在の検出に基づいてアラームもしくはアラートを生成するもしくは他の処置を取るためにの適切なルールを作成することができる。２００４年３月３日に出願され、「プロセスプラントにおける異常状況の防止（ＡＢＮＯＲＭＡＬ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮ ＰＲＥＶＥＮＴＩＯＮ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＰＬＡＮＴ）」という表題が付された米国特許仮出願第６０／５４９，７９６号には、異常状況を検出するための、および／または、所望ならば異常状況の有無の検出に基づいてアラームもしくはアラートを生成するためもしくは他の処置を取るためのルールを作成すべく用いられうる例示のルール作成アプリケーションおよび設定スクリーンが記載されている。ルール４０８を作成するために、同等なまたは異なるルール作成アプリケーションが同様に用いられても良い。米国特許仮出願第６０／５４９，７９６号は、本明細書において参照することにより、すべての目的においてその全内容をここで援用するものとする。
もちろん、プロセスプラントの動作中、たとえばＳＰＭデータ（および、他の必要とされるデータ）を受信するように構成されうるルールエンジン４０４は、ルールのうちのいずれかがマッチしているか否かを判断するためにルール４０８を適用するようになっている。ルール４０８のうちの一または複数に基づいて攪拌器３０に関連する異常状況が検出される場合、アラートをプラントオペレータに対して表示することができるし、他の適切な人に送信することができるし、または、他の処置を講じても良い。
ルールエンジン４０４は、圧力検出デバイス５０により少なくとも部分的に実装されうる。これに加えてまたはこれに代えて、ルールエンジン４０４は、一または複数の他の圧力検出デバイス、一または複数の他のフィールドデバイス、コントローラ１２、ワークステーション１４などの如き他のデバイスにより少なくとも部分的に実装されても良い。ルールエンジン４０４が圧力検出デバイス５０以外のデバイスにより少なくとも部分的に実装される場合、ルールエンジン４０４は、少なくとも部分的にクライアントシステムでありうる。
さらに、ルールエンジン４０４により用いられうるデータの一部は、ＳＰＭデータが生成されるデバイス内で検出されうるＳＰＭ状態である。この場合、ルールエンジン４０４は、たとえばコミュニケーションサーバ６０、コントローラ１２などを通じてデバイス５０からＳＰＭパラメータおよびＳＰＭ状態を読み込むクライアントシステムであっても良いし、または、クライアントシステムの一部であっても良い。
図２および図８のブロックの一部または全部は、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアを用いて、全体的にまたは部分的に実現されうる。同様に、図３から図７に関連して記載されている例示の方法が、ソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアを用いて、全体的にまたは部分的に実現されても良い。ソフトウェアプログラムを用いて少なくとも部分的に実現された場合、該当プログラムは、プロセッサにより実行されるように構成されても良いし、プロセッサに関連するＣＤ−ＲＯＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）またはメモリの如き有体の媒体に格納されるソフトウェアインストラクションとして具象化されても良い。しかしながらそれに代えて、当業者にとって明らかであるように、全プログラムまたはその一部が、プロセッサ以外のデバイスにより実行されても良いし、ならびに／または、公知の方法でファームウェアおよび／もしくは専用ハードウェアにより具象化されても良い。たとえば、統計パラメータ発生器１０４、イベント検出器１０８、異常状況検出器１２０およびルールエンジン４０４のうちのいずれかまたは全部が、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアにより実現されても良い。さらに、例示の方法が図３〜図７に関連して記載されているが、当業者にとって明らかなように、これらに代えて、図２の例示のサブシステム１００を実現する他の多くの方法が用いられても良い。たとえば、ブロックの実行の順番が変更されても良いし、および／または、ブロックが変更、削除もしくは結合されても良い。
本発明は、それに対してさまざまな変更を加えることおよび他の構成を用いることが可能であるが、本明細書および図面において、特定の例示的な実施形態が詳細に示されている。しかしながら、これらは、いうまでもなく、本発明を開示された特定の形態に制限することを意図したものではなく、添付の特許請求の範囲に規定される本発明の精神および範疇に含まれるすべての変更、代わりの構成および均等物を網羅することを意図したものである。
例示のプロセスプラント制御・診断ネットワークを示すブロック図である。 圧力信号に基づいて異常状況を示す情報を生成するための例示のサブシステムを示すブロック図である。 プロセスプラント内の反応装置の攪拌器に関連する異常状況を検出するための例示の方法を示すフロー図である。 反応装置の攪拌器が壊れてしまいおよび／または動かなくなっていることを検出するための例示の方法を示すフロー図である。 攪拌器が壊れてしまいおよび／または予測よりも遅い速度で動作していることを検出するための例示の方法を示すフロー図である。 攪拌器が壊れてしまいおよび／または予測よりも遅い速度で動作していることを検出するための他の例示の方法を示すフロー図である。 攪拌器が不均衡になりおよび／または壊れてしまっていることを検出するための例示の方法を示すフロー図である。 図２のサブシステムの一部または全部を実現しうる例示のルールベースシステムを示すブロック図である。

Claims (43)

  1. プロセスプラント内の反応装置に関連する異常状況を検出するための方法であって、
    前記反応装置の容器内の圧力に関連する第一の統計データを受信することと、
    前記反応装置の攪拌器に関連する一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために、前記第一の統計データを解析することと、
    前記一または複数の異常状況のうちの一または複数が検出された場合に、異常状況を示す情報を生成することと
    を含む方法。
  2. 前記第一の統計データを受信することが、前記攪拌器の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサにより生成された圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報および前記圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを受信することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第一の統計データを受信することが、前記攪拌器の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサにより生成された圧力信号の平均値、前記圧力信号の標準偏差、前記圧力信号の分散値、前記圧力信号の二乗平均平方根、前記圧力信号の変化率、および前記圧力信号の範囲のうちの少なくとも一つを受信することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
  4. 前記攪拌器の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサによって生成された圧力信号に基づいて、前記第一の統計データの計算をすることをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
  5. 前記第一の統計データを計算することが、前記圧力信号に基づいて少なくとも一つの統計パラメータを計算することを含み、前記少なくとも一つの統計パラメータが、前記圧力信号の平均値、前記圧力信号の標準偏差、前記圧力信号の分散値、前記圧力信号の二乗平均平方根、前記圧力信号の変化率および前記圧力信号の範囲のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項４に記載の方法。
  6. 前記第一の統計データを計算することが、前記少なくとも一つの統計パラメータに基づいて、前記圧力信号に関連する統計イベントの少なくとも一つの情報を計算することを含み、前記統計イベントの少なくとも一つの情報が、前記圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報および前記圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを含んでいる、請求項５に記載の方法。
  7. 前記第一の統計データを計算することが、前記圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報および前記圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを計算することを含んでいる、請求項４に記載の方法。
  8. 前記第一の統計データを受信することが、圧力信号のフィルタリングされた値を受信することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
  9. 前記第一の統計データを受信することが、圧力信号に関連する相関値を受信することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
  10. 前記第一の統計データが、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサによって生成された圧力信号に基づいており、前記第一の統計データの解析することが、前記圧力信号にスパイクを検出することを含んでいる、請求項１に記載の方法。
  11. 前記第一の統計データを解析することが、前記圧力信号に最小数のスパイクがある期間中に発生するか否かを求めることをさらに含んでいる、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記圧力信号に前記最小数のスパイクが発生したか否かを求めることが、前記圧力信号に少なくとも一つのスパイクが特定の時間中に発生したか否かを判定することを含んでいる、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記圧力信号に前記最小数のスパイクが発生するか否かを判定することが、前記特定の時間中、前記圧力信号に少なくともＮの数のスパイクが発生したか否かを判定することを含み、Ｎが１より大きい、請求項１１に記載の方法。
  14. 前記第一の統計データを解析することが、前記圧力信号のスパイク間の時間を求めることと、求められた前記時間と予測時間とを比較することとをさらに含んでいる、
    請求項１０に記載の方法。
  15. 前記第一の統計データを解析することが、前記圧力信号にスパイクが発生する率を求めることと、求められた前記率と予測されている率とを比較することとをさらに含んでいる、請求項１０に記載の方法。
  16. 前記第一の統計データを解析することが、前記圧力信号のスパイクの振幅をもとめることをさらに含んでいる、請求項１０に記載の方法。
  17. 前記第一の統計データを解析することが、各振幅がある範囲内にあるか否かを判定することをさらに含んでいる、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記第一の統計データを解析することが、振幅間の差がある範囲内にあるか否かを判定することをさらに含んでいる、請求項１６に記載の方法。
  19. 前記一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサによって生成された圧力信号を解析することをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
  20. 前記第一の統計データが、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサによって生成された圧力信号に基づいており、前記方法が、前記一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために、前記圧力信号とは別の一または複数のプロセス信号に基づいて、第二の統計データを解析することをさらに含んでいる、請求項１に記載の方法。
  21. 前記第一の統計データが、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された第一の圧力センサによって生成された第一の圧力信号に基づいており、前記方法が、前記一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために、少なくとも第二の統計データを解析することをさらに含んでおり、前記少なくとも第二の統計データが、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された少なくとも第二の圧力センサによって生成された少なくとも第二の圧力信号に基づいている、請求項１に記載の方法。
  22. プロセスプラント内の反応装置に関連する異常状況を検出するためのシステムであって、
    前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された第一の圧力センサにより生成される第一の圧力信号に基づいて、一または複数の第一の統計パラメータを生成するための統計パラメータ発生器と、
    前記一または複数の第一の統計パラメータに基づいて、前記反応装置の攪拌器に関連する少なくとも一つの異常状況を検出し、検出された一または複数の異常状況の一または複数の情報を生成するための異常状況検出器と
    を備えてなる、システム。
  23. 前記一または複数の第一の統計パラメータが、前記第一の圧力信号の平均値、前記第一の圧力信号の標準偏差、前記第一の圧力信号の分散値、前記第一の圧力信号の二乗平均平方根、前記第一の圧力信号の変化率および前記第一の圧力信号の範囲のうちの少なくとも一つを備えてなる、請求項２２に記載のシステム。
  24. 前記一または複数の第一の統計パラメータが、少なくとも一つのフィルタリングされた第一の圧力信号を含んでなる、請求項２２に記載のシステム。
  25. 前記一または複数の第一の統計パラメータが、前記第一の圧力信号に関連する少なくとも一つの相関を含んでなる、請求項２２に記載のシステム。
  26. 前記異常状況検出器が、ある時間中に前記第一の圧力信号に最小数のスパイクが発生したか否かを判定するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  27. 前記最小数のスパイクの数が１である、請求項２６に記載のシステム。
  28. 前記最小数のスパイクの数が１より大きい整数である、請求項２６に記載のシステム。
  29. 前記異常状況検出器が、前記第一の圧力信号のスパイク間の時間を求め、求められた前記時間と予測時間とを比較するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  30. 前記異常状況検出器が、前記第一の圧力信号にスパイクが発生する率を求め、求められた前記率と予測されている率とを比較するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  31. 前記異常状況検出器が、前記第一の圧力信号のスパイクの振幅を求めるように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  32. 前記異常状況検出器が、各振幅がある範囲内にあるか否かを判定するように構成されてなる、請求項３１に記載のシステム。
  33. 前記異常状況検出器が、前記振幅間の差がある範囲内にあるか否かを判定するように構成されてなる、請求項３１に記載のシステム。
  34. 前記異常状況検出器が、前記第一の圧力信号にさらに基づいて、前記一または複数の異常状況を検出するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  35. 前記異常状況検出器が、前記第一の圧力信号にさらに基づいて、前記一または複数の異常状況を検出するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  36. 前記異常状況検出器が、前記反応装置の容器内に少なくとも部分的に配置された少なくとも第二の圧力センサによって生成された少なくとも第二の圧力信号に基づく一または複数の第二の統計パラメータにさらに基づいて前記一または複数の異常状況を検出するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  37. 前記一または複数の第一の統計パラメータに基づいて一または複数の統計イベントの一または複数の情報を生成するためにイベント検出器をさらに備えており、前記異常状況検出器が、前記一または複数の統計イベントの一または複数の情報に基づいて、前記一または複数の異常状況を検出するように構成されてなる、請求項２２に記載のシステム。
  38. 前記一または複数の統計イベントの一または複数の情報が、前記第一の圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記第一の圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記第一の圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記第一の圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記第一の圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報および前記第一の圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを含んでなる、請求項３７に記載のシステム。
  39. 機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体であって、
    前記反応装置の容器内の圧力に関連する統計データを受信するための第一のソフトウェアと、
    前記反応装置の攪拌器に関連する一または複数の異常状況が存在するか否かを検出するために前記統計データを解析するための第２のソフトウェアと、
    前記一または複数の異常状況のうちの一または複数が検出された場合、異常状況を示す情報を生成する第三のソフトウェアと
    を備えてなる有形の媒体。
  40. 前記攪拌器の容器内に少なくとも部分的に配置された圧力センサによって生成された圧力信号に基づいて、前記統計データを計算する第四のソフトウェアをさらに備えてなる、請求項３９に記載の機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体。
  41. 前記第四のソフトウェアが、前記圧力信号に基づいて少なくとも一つの統計パラメータを計算する第五のソフトウェアを含んでおり、前記少なくとも一つの統計パラメータが、前記圧力信号の平均値、前記圧力信号の標準偏差、前記圧力信号の分散値、 前記圧力信号の二乗平均平方根、前記圧力信号の変化率および前記圧力信号の範囲のうちの少なくとも一つを含んでなる、請求項４０に記載の機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体。
  42. 前記第五のソフトウェアが、前記少なくとも一つの統計パラメータに基づいて、前記圧力信号に関連する統計イベントの少なくとも一つの情報を計算する第六のソフトウェアを含んでおり、前記統計イベントの少なくとも一つの情報が、前記圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報、および、前記圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを含んでなる、請求項４１に記載の機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体。
  43. 前記第四のソフトウェアが、前記圧力信号にスパイクが発生したことを示す情報、前記圧力信号がバイアスを含むことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第一のしきい値より大きいことを示す情報、前記圧力信号の標準偏差が第二のしきい値よりも小さいことを示す情報、前記圧力信号がサイクリックな振動を含んでいることを示す情報、および、前記圧力信号が不安定であることを示す情報のうちの少なくとも一つを計算するための第五のソフトウェアを含んでなる、請求項４０に記載の機械による読み取り可能なインストラクションを格納している有形の媒体。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010500690A (ja) * 2006-08-14 2010-01-07 ローズマウント インコーポレイテッド 流量診断
US8898036B2 (en) 2007-08-06 2014-11-25 Rosemount Inc. Process variable transmitter with acceleration sensor
US9052240B2 (en) 2012-06-29 2015-06-09 Rosemount Inc. Industrial process temperature transmitter with sensor stress diagnostics
US9207670B2 (en) 2011-03-21 2015-12-08 Rosemount Inc. Degrading sensor detection implemented within a transmitter
US9602122B2 (en) 2012-09-28 2017-03-21 Rosemount Inc. Process variable measurement noise diagnostic

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7444197B2 (en) 2004-05-06 2008-10-28 Smp Logic Systems Llc Methods, systems, and software program for validation and monitoring of pharmaceutical manufacturing processes
US7799273B2 (en) 2004-05-06 2010-09-21 Smp Logic Systems Llc Manufacturing execution system for validation, quality and risk assessment and monitoring of pharmaceutical manufacturing processes
US20050267709A1 (en) * 2004-05-28 2005-12-01 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a heater
US7536274B2 (en) * 2004-05-28 2009-05-19 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a heater
US20060074598A1 (en) * 2004-09-10 2006-04-06 Emigholz Kenneth F Application of abnormal event detection technology to hydrocracking units
US7567887B2 (en) * 2004-09-10 2009-07-28 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to fluidized catalytic cracking unit
US7349746B2 (en) * 2004-09-10 2008-03-25 Exxonmobil Research And Engineering Company System and method for abnormal event detection in the operation of continuous industrial processes
US7424395B2 (en) * 2004-09-10 2008-09-09 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to olefins recovery trains
US7752012B2 (en) * 2005-04-04 2010-07-06 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Statistical processing methods used in abnormal situation detection
US7761172B2 (en) * 2006-03-21 2010-07-20 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection (AED) technology to polymers
US7720641B2 (en) * 2006-04-21 2010-05-18 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to delayed coking unit
US7778797B2 (en) * 2006-09-28 2010-08-17 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and system for detecting abnormal operation in a stirred vessel
WO2009014658A1 (en) * 2007-07-20 2009-01-29 Rosemount Inc. Pressure diagnostic for rotary equipment
US7770459B2 (en) * 2007-07-20 2010-08-10 Rosemount Inc. Differential pressure diagnostic for process fluid pulsations
US8924877B2 (en) * 2007-10-29 2014-12-30 Honeywell International Inc. Apparatus and method for displaying changes in statistical parameters in a process control system
US8862250B2 (en) 2010-05-07 2014-10-14 Exxonmobil Research And Engineering Company Integrated expert system for identifying abnormal events in an industrial plant
US9927788B2 (en) 2011-05-19 2018-03-27 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Software lockout coordination between a process control system and an asset management system
CN102320081B (zh) * 2011-06-21 2013-06-05 有利华建筑预制件有限公司 具有安全保护措施的混凝土搅拌装置及其混凝土搅拌方法
EP2988186B1 (en) * 2014-08-22 2018-03-14 Siemens Aktiengesellschaft Detection of consistent steady-state behavior in process plants
TWI552096B (zh) * 2015-06-26 2016-10-01 東元電機股份有限公司 用於管理馬達零組配件之即時工作資訊之系統
CN106979794B (zh) * 2016-01-18 2021-03-02 中兴通讯股份有限公司 传感器测试方法及装置
EP3208677A1 (en) * 2016-02-18 2017-08-23 Siemens Aktiengesellschaft Method for detecting a failure in a turbomachine component
CN112085200A (zh) * 2016-08-29 2020-12-15 韩国水力原子力株式会社 包括确定设备重要度和警报有效性的处理程序的用于预检核电站设备异常迹象的方法及系统
EP3618019B1 (en) * 2018-08-30 2021-11-10 Infineon Technologies AG Apparatus and method for event classification based on barometric pressure sensor data
CN110935337B (zh) * 2018-09-21 2022-04-15 三菱电机自动化(中国)有限公司 搅拌系统及搅拌方法
WO2020240937A1 (ja) 2019-05-29 2020-12-03 新東工業株式会社 情報処理システム、ゲートウェイ、サーバ、および情報処理方法
EP3979023A4 (en) * 2019-05-29 2023-06-07 Sintokogio, Ltd. INFORMATION PROCESSING DEVICE AND INFORMATION PROCESSING METHOD
US11669065B2 (en) * 2019-06-09 2023-06-06 Honeywell International Inc. Digital input edge detection with smart filtering algorithm
CN112578824B (zh) * 2020-11-13 2022-11-18 云南国钛金属股份有限公司 一种反应器压力稳定控制装置及方法
CN115077962A (zh) * 2022-06-13 2022-09-20 杭州康吉森自动化科技有限公司 一种生产装置稳定性的监测方法、系统和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62272136A (ja) * 1986-02-19 1987-11-26 ビ−ピ−　ケミカルズ　リミテツド 流動床中の異常物の検出法と装置
JPH10337468A (ja) * 1997-06-05 1998-12-22 Ohbayashi Corp 反応装置の漏洩検査方法及びその漏洩検査装置
JP2002301359A (ja) * 2001-04-04 2002-10-15 Todoroki Industry Co Ltd 化学反応装置における異常反応の制御システム

Family Cites Families (129)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US566297A (en) * 1896-08-25 Albert jay cooley
JPS5864503A (ja) * 1981-10-14 1983-04-16 Hitachi Ltd 装置の異常状態に対する原因推定方法
US4607325A (en) * 1981-10-21 1986-08-19 Honeywell Inc. Discontinuous optimization procedure modelling the run-idle status of plural process components
US4483192A (en) * 1982-03-24 1984-11-20 Wachter William J Water level indicator for nuclear reactor vessel
US4527271A (en) * 1982-08-17 1985-07-02 The Foxboro Company Process control system with improved fault isolation
US4734873A (en) * 1984-02-02 1988-03-29 Honeywell Inc. Method of digital process variable transmitter calibration and a process variable transmitter system utilizing the same
US4763243A (en) * 1984-06-21 1988-08-09 Honeywell Bull Inc. Resilient bus system
US4657179A (en) * 1984-12-26 1987-04-14 Honeywell Inc. Distributed environmental/load control system
US4908746A (en) * 1986-10-15 1990-03-13 United States Data Corporation Industrial control system
US5043863A (en) * 1987-03-30 1991-08-27 The Foxboro Company Multivariable adaptive feedforward controller
US5541833A (en) * 1987-03-30 1996-07-30 The Foxboro Company Multivariable feedforward adaptive controller
US4885694A (en) 1987-04-29 1989-12-05 Honeywell Inc. Automated building control design system
US5006992A (en) * 1987-09-30 1991-04-09 Du Pont De Nemours And Company Process control system with reconfigurable expert rules and control modules
US4965742A (en) 1987-09-30 1990-10-23 E. I. Du Pont De Nemours And Company Process control system with on-line reconfigurable modules
US4907167A (en) * 1987-09-30 1990-03-06 E. I. Du Pont De Nemours And Company Process control system with action logging
US4910691A (en) * 1987-09-30 1990-03-20 E.I. Du Pont De Nemours & Co. Process control system with multiple module sequence options
US5193143A (en) * 1988-01-12 1993-03-09 Honeywell Inc. Problem state monitoring
US5488697A (en) * 1988-01-12 1996-01-30 Honeywell Inc. Problem state monitoring system
US4853175A (en) * 1988-03-10 1989-08-01 The Babcock & Wilcox Company Power plant interactive display
US5050095A (en) 1988-05-31 1991-09-17 Honeywell Inc. Neural network auto-associative memory with two rules for varying the weights
US4944035A (en) * 1988-06-24 1990-07-24 Honeywell Inc. Measurement of thermal conductivity and specific heat
US4956793A (en) 1988-06-24 1990-09-11 Honeywell Inc. Method and apparatus for measuring the density of fluids
US5373452A (en) 1988-09-02 1994-12-13 Honeywell Inc. Intangible sensor and method for making same
US5008810A (en) * 1988-09-29 1991-04-16 Process Modeling Investment Corp. System for displaying different subsets of screen views, entering different amount of information, and determining correctness of input dependent upon current user input
US5140530A (en) * 1989-03-28 1992-08-18 Honeywell Inc. Genetic algorithm synthesis of neural networks
US5070458A (en) 1989-03-31 1991-12-03 Honeywell Inc. Method of analyzing and predicting both airplane and engine performance characteristics
US5015934A (en) * 1989-09-25 1991-05-14 Honeywell Inc. Apparatus and method for minimizing limit cycle using complementary filtering techniques
US5187674A (en) * 1989-12-28 1993-02-16 Honeywell Inc. Versatile, overpressure proof, absolute pressure sensor
US5442544A (en) 1990-01-26 1995-08-15 Honeywell Inc. Single input single output rate optimal controller
US5134574A (en) * 1990-02-27 1992-07-28 The Foxboro Company Performance control apparatus and method in a processing plant
US5018215A (en) * 1990-03-23 1991-05-21 Honeywell Inc. Knowledge and model based adaptive signal processor
ATE143509T1 (de) * 1990-06-21 1996-10-15 Honeywell Inc Auf variablem horizont basierende adaptive steuerung mit mitteln zur minimierung der betriebskosten
US5197114A (en) * 1990-08-03 1993-03-23 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. Computer neural network regulatory process control system and method
US5224203A (en) * 1990-08-03 1993-06-29 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. On-line process control neural network using data pointers
US5282261A (en) * 1990-08-03 1994-01-25 E. I. Du Pont De Nemours And Co., Inc. Neural network process measurement and control
US5121467A (en) * 1990-08-03 1992-06-09 E.I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. Neural network/expert system process control system and method
US5212765A (en) * 1990-08-03 1993-05-18 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. On-line training neural network system for process control
US5142612A (en) 1990-08-03 1992-08-25 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) Computer neural network supervisory process control system and method
US5167009A (en) 1990-08-03 1992-11-24 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) On-line process control neural network using data pointers
ATE163777T1 (de) * 1990-10-10 1998-03-15 Honeywell Inc Identifizierung eines prozesssystems
EP0496570B1 (en) 1991-01-22 1998-06-03 Honeywell Inc. Two-level system identifier apparatus with optimization
US5291190A (en) * 1991-03-28 1994-03-01 Combustion Engineering, Inc. Operator interface for plant component control system
US5161013A (en) 1991-04-08 1992-11-03 Honeywell Inc. Data projection system with compensation for nonplanar screen
US5189232A (en) * 1991-06-27 1993-02-23 University Of Utah Method of making jet fuel compositions via a dehydrocondensation reaction process
US5333298A (en) * 1991-08-08 1994-07-26 Honeywell Inc. System for making data available to an outside software package by utilizing a data file which contains source and destination information
ES2161696T3 (es) * 1991-10-23 2001-12-16 Honeywell Inc Aparato para medir, sin combustion, la calidad de un gas combustible.
US5396415A (en) * 1992-01-31 1995-03-07 Honeywell Inc. Neruo-pid controller
US5398303A (en) * 1992-02-28 1995-03-14 Yamatake-Honeywell Co., Ltd. Fuzzy data processing method and data smoothing filter
US5353207A (en) 1992-06-10 1994-10-04 Pavilion Technologies, Inc. Residual activation neural network
US5369599A (en) 1992-08-04 1994-11-29 Honeywell Inc. Signal metric estimator
US5692158A (en) 1992-08-28 1997-11-25 Abb Power T&D Company Inc. Methods for generating models of non-linear systems and components and for evaluating parameters in relation to such non-linear models
US5384698A (en) * 1992-08-31 1995-01-24 Honeywell Inc. Structured multiple-input multiple-output rate-optimal controller
US5477444A (en) * 1992-09-14 1995-12-19 Bhat; Naveen V. Control system using an adaptive neural network for target and path optimization for a multivariable, nonlinear process
JP2794142B2 (ja) 1992-09-14 1998-09-03 株式会社山武 情報処理装置
ATE240557T1 (de) 1992-11-24 2003-05-15 Pavilion Tech Inc Betreiben eines neuronalen netzwerks mit fehlenden und/oder inkompletten daten
US5729661A (en) * 1992-11-24 1998-03-17 Pavilion Technologies, Inc. Method and apparatus for preprocessing input data to a neural network
JP2952124B2 (ja) * 1992-11-25 1999-09-20 富士写真フイルム株式会社 写真処理機の故障診断システム
US5311562A (en) * 1992-12-01 1994-05-10 Westinghouse Electric Corp. Plant maintenance with predictive diagnostics
EP0674780B1 (en) * 1992-12-14 1998-10-21 Honeywell Inc. A flexible method for building a recipe in a process control system
US5486996A (en) * 1993-01-22 1996-01-23 Honeywell Inc. Parameterized neurocontrollers
US5351184A (en) 1993-01-26 1994-09-27 Honeywell Inc. Method of multivariable predictive control utilizing range control
WO1994020887A2 (en) * 1993-03-02 1994-09-15 Pavilion Technologies, Inc. Method and apparatus for analyzing a neural network within desired operating parameter constraints
JPH06273151A (ja) * 1993-03-18 1994-09-30 Hitachi Ltd 異常軸振れ検知装置
US5390326A (en) * 1993-04-30 1995-02-14 The Foxboro Company Local area network with fault detection and recovery
US5909541A (en) * 1993-07-14 1999-06-01 Honeywell Inc. Error detection and correction for data stored across multiple byte-wide memory devices
US5486920A (en) * 1993-10-01 1996-01-23 Honeywell, Inc. Laser gyro dither strippr gain correction method and apparatus
US5408406A (en) * 1993-10-07 1995-04-18 Honeywell Inc. Neural net based disturbance predictor for model predictive control
US5596704A (en) * 1993-11-11 1997-01-21 Bechtel Group, Inc. Process flow diagram generator
JP2929259B2 (ja) * 1993-12-27 1999-08-03 株式会社山武 コントローラ
US5666297A (en) 1994-05-13 1997-09-09 Aspen Technology, Inc. Plant simulation and optimization software apparatus and method using dual execution models
US5461570A (en) 1994-06-10 1995-10-24 Johnson & Johnson Vision Products, Inc. Computer system for quality control correlations
US5533413A (en) * 1994-06-30 1996-07-09 Yokogawa Electric Corporation Equipment diagnosis system
US5546301A (en) 1994-07-19 1996-08-13 Honeywell Inc. Advanced equipment control system
US5687090A (en) 1994-09-01 1997-11-11 Aspen Technology, Inc. Polymer component characterization method and process simulation apparatus
US5704011A (en) 1994-11-01 1997-12-30 The Foxboro Company Method and apparatus for providing multivariable nonlinear control
US5570282A (en) 1994-11-01 1996-10-29 The Foxboro Company Multivariable nonlinear process controller
US5566065A (en) 1994-11-01 1996-10-15 The Foxboro Company Method and apparatus for controlling multivariable nonlinear processes
WO1996030843A1 (en) 1995-03-31 1996-10-03 Abb Power T & D Company Inc. System for optimizing power network design reliability
US5572420A (en) 1995-04-03 1996-11-05 Honeywell Inc. Method of optimal controller design for multivariable predictive control utilizing range control
US5574638A (en) 1995-04-03 1996-11-12 Lu; Zhuxin J. Method of optimal scaling of variables in a multivariable predictive controller utilizing range control
US5561599A (en) 1995-06-14 1996-10-01 Honeywell Inc. Method of incorporating independent feedforward control in a multivariable predictive controller
US5680409A (en) 1995-08-11 1997-10-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for detecting and identifying faulty sensors in a process
US6033257A (en) * 1995-11-20 2000-03-07 The Foxboro Company I/O connector module for a field controller in a distributed control system
US6076124A (en) * 1995-10-10 2000-06-13 The Foxboro Company Distributed control system including a compact easily-extensible and serviceable field controller
FR2743642B1 (fr) * 1996-01-11 1999-05-21 Toshiba Kk Procede et appareil de diagnostic d'anomalies d'une installation
US5761086A (en) * 1996-02-13 1998-06-02 Westinghouse Electric Corporation Apparatus and method for monitoring pressure-temperature margins
US5764891A (en) * 1996-02-15 1998-06-09 Rosemount Inc. Process I/O to fieldbus interface circuit
US5819050A (en) 1996-02-29 1998-10-06 The Foxboro Company Automatically configurable multi-purpose distributed control processor card for an industrial control system
US5761518A (en) * 1996-02-29 1998-06-02 The Foxboro Company System for replacing control processor by operating processor in partially disabled mode for tracking control outputs and in write enabled mode for transferring control loops
US5819232A (en) 1996-03-22 1998-10-06 E. I. Du Pont De Nemours And Company Method and apparatus for inventory control of a manufacturing or distribution process
US7085610B2 (en) * 1996-03-28 2006-08-01 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Root cause diagnostics
US6539267B1 (en) * 1996-03-28 2003-03-25 Rosemount Inc. Device in a process system for determining statistical parameter
US6017143A (en) * 1996-03-28 2000-01-25 Rosemount Inc. Device in a process system for detecting events
US5828851A (en) * 1996-04-12 1998-10-27 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Process control system using standard protocol control of standard devices and nonstandard devices
US5768119A (en) * 1996-04-12 1998-06-16 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Process control system including alarm priority adjustment
US5809490A (en) 1996-05-03 1998-09-15 Aspen Technology Inc. Apparatus and method for selecting a working data set for model development
US5877954A (en) * 1996-05-03 1999-03-02 Aspen Technology, Inc. Hybrid linear-neural network process control
US6047221A (en) * 1997-10-03 2000-04-04 Pavilion Technologies, Inc. Method for steady-state identification based upon identified dynamics
US5742513A (en) * 1996-05-15 1998-04-21 Abb Power T&D Company Inc. Methods and systems for automatic testing of a relay
US5805442A (en) 1996-05-30 1998-09-08 Control Technology Corporation Distributed interface architecture for programmable industrial control systems
US5918233A (en) * 1996-05-30 1999-06-29 The Foxboro Company Methods and systems for providing electronic documentation to users of industrial process control systems
US5715158A (en) * 1996-05-31 1998-02-03 Abb Industrial Systems, Inc. Method and apparatus for controlling an extended process
US5907701A (en) * 1996-06-14 1999-05-25 The Foxboro Company Management of computer processes having differing operational parameters through an ordered multi-phased startup of the computer processes
US5847952A (en) 1996-06-28 1998-12-08 Honeywell Inc. Nonlinear-approximator-based automatic tuner
US5839291A (en) * 1996-08-14 1998-11-24 Multiplex Company, Inc. Beverage cooling and dispensing system with diagnostics
US5892679A (en) * 1996-09-13 1999-04-06 Honeywell-Measurex Corporation Method and system for controlling a multiple input/output process with minimum latency using a pseudo inverse constant
US5796609A (en) 1996-09-13 1998-08-18 Honeywell-Measurex Corporation Method and apparatus for internal model control using a state variable feedback signal
US5777872A (en) * 1996-09-13 1998-07-07 Honeywell-Measurex Corporation Method and system for controlling a multiple input/output process with minimum latency
US5898869A (en) * 1996-09-20 1999-04-27 The Foxboro Company Method and system for PCMCIA card boot from dual-ported memory
US6041263A (en) * 1996-10-01 2000-03-21 Aspen Technology, Inc. Method and apparatus for simulating and optimizing a plant model
US5970430A (en) * 1996-10-04 1999-10-19 Fisher Controls International, Inc. Local device and process diagnostics in a process control network having distributed control functions
US5892939A (en) * 1996-10-07 1999-04-06 Honeywell Inc. Emulator for visual display object files and method of operation thereof
US5859964A (en) * 1996-10-25 1999-01-12 Advanced Micro Devices, Inc. System and method for performing real time data acquisition, process modeling and fault detection of wafer fabrication processes
US5909586A (en) * 1996-11-06 1999-06-01 The Foxboro Company Methods and systems for interfacing with an interface powered I/O device
US5905989A (en) * 1996-11-27 1999-05-18 Bently Nevada Corporation Knowledge manager relying on a hierarchical default expert system: apparatus and method
WO1998029785A1 (en) * 1996-12-31 1998-07-09 Rosemount Inc. Device in a process system for validating a control signal from a field device
US6078843A (en) * 1997-01-24 2000-06-20 Honeywell Inc. Neural network including input normalization for use in a closed loop control system
US6067505A (en) * 1997-04-10 2000-05-23 The Foxboro Company Method and apparatus for self-calibration of a coordinated control system for an electric power generating station
US6055483A (en) * 1997-05-05 2000-04-25 Honeywell, Inc. Systems and methods using bridge models to globally optimize a process facility
US5901058A (en) * 1997-08-22 1999-05-04 Honeywell Inc. System and methods for achieving heterogeneous data flow between algorithm blocks in a distributed control system
US6282454B1 (en) * 1997-09-10 2001-08-28 Schneider Automation Inc. Web interface to a programmable controller
US5909370A (en) * 1997-12-22 1999-06-01 Honeywell Inc. Method of predicting overshoot in a control system response
US6093211A (en) * 1998-04-09 2000-07-25 Aspen Technology, Inc. Polymer property distribution functions methodology and simulators
US7206646B2 (en) * 1999-02-22 2007-04-17 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for performing a function in a plant using process performance monitoring with process equipment monitoring and control
US7562135B2 (en) * 2000-05-23 2009-07-14 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Enhanced fieldbus device alerts in a process control system
JP4112228B2 (ja) * 2000-02-23 2008-07-02 株式会社日立製作所 自動分析装置
US6421571B1 (en) * 2000-02-29 2002-07-16 Bently Nevada Corporation Industrial plant asset management system: apparatus and method
US7162534B2 (en) * 2001-07-10 2007-01-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Transactional data communications for process control systems
US7226789B2 (en) * 2001-12-17 2007-06-05 Unication Technolofies, Llc Method of applying non-linear dynamics to control a gas-phase polyethylene reactor operability

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62272136A (ja) * 1986-02-19 1987-11-26 ビ−ピ−　ケミカルズ　リミテツド 流動床中の異常物の検出法と装置
JPH10337468A (ja) * 1997-06-05 1998-12-22 Ohbayashi Corp 反応装置の漏洩検査方法及びその漏洩検査装置
JP2002301359A (ja) * 2001-04-04 2002-10-15 Todoroki Industry Co Ltd 化学反応装置における異常反応の制御システム

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8290721B2 (en) 1996-03-28 2012-10-16 Rosemount Inc. Flow measurement diagnostics
JP2010500690A (ja) * 2006-08-14 2010-01-07 ローズマウント インコーポレイテッド 流量診断
US8898036B2 (en) 2007-08-06 2014-11-25 Rosemount Inc. Process variable transmitter with acceleration sensor
US9207670B2 (en) 2011-03-21 2015-12-08 Rosemount Inc. Degrading sensor detection implemented within a transmitter
US9052240B2 (en) 2012-06-29 2015-06-09 Rosemount Inc. Industrial process temperature transmitter with sensor stress diagnostics
US9602122B2 (en) 2012-09-28 2017-03-21 Rosemount Inc. Process variable measurement noise diagnostic

Also Published As

Publication number Publication date
WO2006036314A1 (en) 2006-04-06
US20060064182A1 (en) 2006-03-23
JP4625845B2 (ja) 2011-02-02
CN101014916B (zh) 2011-01-12
DE602005025505D1 (de) 2011-02-03
CN101014916A (zh) 2007-08-08
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