JP2008535123A - 工業用プロセス制御システムにおける診断システムおよび方法 - Google Patents

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Abstract

工業用プロセス制御および監視システムの動作を診断するための装置は、プロセス信号に関連した入力を受信するように構成された入力部を含む。第1の統計的パラメータモジュール(100)はプロセス信号の統計的パラメータに関連した第1の統計的パラメータ出力を提供する。フィルタ(104)はプロセス信号のフィルタ値に関連するフィルタ出力(106)を提供する。第2の統計的パラメータモジュール(100)はフィルタ出力(106)の統計的パラメータに関連する第2の統計的パラメータ出力を提供する。診断モジュールは第1及び第2の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断する。

Description

本発明は工業用のプロセス制御および監視システムに関する。より具体的には、本発明は診断および診断システムに関する。
プロセス制御ループは、石油精製等のプロセスの運転を制御するための産業で使用されている。送信機はループの代表的部分であり、圧力、流量または温度等のプロセス変数を測定して、例えば制御室設備に送信するために、現場内に配置される。バルブ制御装置などの制御装置もまたプロセス制御ループの部分であり、制御ループを通じて受信されたり内部で生成されたりした制御信号に基づいてバルブ位置を制御する。その他の制御装置は、例えば、電気モータまたはソレノイドを制御する。制御室設備もまたプロセス制御ループの部分であり、制御室内のオペレータまたはコンピュータは現場内の送信機から受信されたプロセス変数に基づいてプロセスを監視することが可能であり、その結果に応じて適切な制御機器に制御信号を送ってプロセスを制御する。制御ループの部分となり得る他のプロセス機器はプロセス制御ループ上のプロセス信号を監視し、送信することができる携帯通信機である。一般的にループを形成する機器を形成するためにこれらは使用される。
このような工業用の制御および監視システムにおいて診断を行うことが前向きの要望として存在する。このような診断は、予防メンテナンスを実施できるように、部品が完全に故障する前に故障する可能性を確認することが好ましい。
工業用のプロセス制御または監視システムの診断動作用機器は、プロセス信号に関連した入力信号を受信するように形成された入力を含んでいる。第1の統計的パラメータモジュールはプロセス信号の統計的パラメータに関連する第1の統計的パラメータ出力を提供するように構成される。フィルタはフィルタされたプロセス信号の値に関連するフィルタ出力を提供する。第2の統計的パラメータモジュールはフィルタ出力の統計的パラメータに関連する第2の統計的パラメータ出力を提供する。診断モジュールは第1及び第2の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの運転を診断する。差フィルタを基礎とする具体的なフィルタの実施例も提供される。
背景の項で説明したように、工業用の制御および監視システムにおいて診断を実行するという前向きの要望がある。この分野におけるいくつかの草分け的研究が、その全体が参照によってここに組み入れられる米国特許第6,449,574号、6,772,036号、6,047,220号、5,746,511号、5,828,567号、5,665,899号、6,017,143号、6,119,047号、5,956,663号、6,370,448号、6,519,546号、6,594,603号、6,556,145号、6,356,191号、6,601,005号、6,397,114号、6,505,517号、6,701,274号、6,754,601号、6,434,504号、6,654,697号、6,539,267号、6,532,392号、6,611,775号、6,615,149号、6,907,383号、6,629,059号、6,859,775号、および6,889,166号に記載されている。
本発明は、改善された診断方法を提供するために、診断アプリケーションが信号フィルタリングを必要とするという認識を含んでいる。モジュール形式のフィルタリング構造がフィルタアルゴリズムと共に提供される。
図1はプロセス流体を給送するプロセス配管4とループ電流I を流す2線プロセス制御ループ6の一例を示す図である。送信機8、ループ中の最終制御要素であるアクチュエータ、バルブ、ポンプ、モータまたはソレノイド等に接続される制御装置10、通信機12、制御室14は全てプロセス制御ループ6の一部である。ループ6は一つの形態として示されているが、4−20mAループ、2、3もしくは4線ループ、多ドロップループ、およびHART(登録商標)、Foundation Fieldbus(ファウンデーション・フィールドバス(商標))または無線技術を含む他のデジタルもしくはアナログ通信プロトコル等に従って動作する、適当ないかなるプロセスループをも使用できることが理解される。動作中、送信機8はセンサ16を使って流量などプロセス変数を感知し、その感知したプロセス変数をループ6を通じて送信する。プロセス変数は制御装置/バルブアクチュエータ10、通信機12および/または制御室設備14で受信することができる。制御装置10はバルブ18に結合されるように示されており、バルブ18を調節して管4内の流量を変化させることによってプロセスを制御することができる。制御装置10は、ループ6を介して、例えば、制御室14、送信機8または通信機12から制御入力を受信し、これに応答してバルブ18を調節する。別の態様では、制御装置10はループ6を介して受信したプロセス信号に基づいて内部的に制御信号を生成する。通信機12は図1に示したような携帯通信機、またはプロセスを監視して演算を実施する固定的に装着されたプロセスユニットであってもよい。プロセス機器は、例えば、図1に示した送信機(一例としてローズマウント社から入手することができる3051S送信機)、制御装置10、通信機12および制御室14を含む。他の形式のプロセス機器は、適当なI/O回路を使って接続されるPC、プログラム可能な論理ユニット(PLC)またはその他のコンピュータであって、監視、管理、および/またはループ上への送信を可能にする。
一つの特徴として、本発明は種々の統計的かつデジタル信号処理アルゴリズムを通じて現場データを処理し、該処理されたデータをその後の診断動作に使用するための一つの手法群を提供する。例えば、処理されたデータはフィールド機器やホストシステムに警報や警告を提供する診断に使用することができる。該手法はあらゆる形式のプロセス制御ループで使用することができる。ここに記述したHART(登録商標)、Foundation Fieldbus(商標)、Profibus(プロセスファイバス)、またはその他のプロトコルによって動作するループに限られない。
フィールド機器内での統計的かつデジタル信号処理の実施は、あらゆる測定および制御に関する修正が、センサデータに対して行われる前に、生データを処理する可能性を与える。したがって、機器内で演算されたサインは、該機器が設置されたプロセス内の機械的設備等のシステムの状態をより良く示している。一般的に、工業用のプロセス制御内で使用される通信システムまたは監視システムは、プラント全体ベースで生データを提供するための十分な速度で動作しない。言い換えれば、一般的にプロセス制御または監視システム内で収集される生データの全ては、通信プロトコルの帯域制限によって他のフィールド機器または制御室に送信されることはできない。また、これらの送信が可能だとしても、ネットワーク(プロセス制御ループ)への過剰な生データ転送の負荷によって、ネットワークに依存する測定および制御のためのその他のタスクに悪い影響を与えることがある。
本発明は、図2に記載した基本的な統計処理構造ブロック100を使用する。図2はいくつかの統計的機能を提供することができる統計的パラメータモジュール100を示すブロック図である。図2の実施例において、統計的パラメータモジュール100は、例えばプロセス変数センサからのデジタル化データからなる入力データのストリームを受信する。統計的パラメータモジュール100は一つもしくはそれ以上の入力データの統計的パラメータを提供する。例えば、統計的パラメータモジュール100は、最小もしくは最大値、レンジ、データの平均、データのRMS(平均二乗平方根)値および/またはデータの標準偏差を提供することができる。ここで使用されている「統計的パラメータ」は最小、最大、レンジ、平均、RMS、標準偏差、Q25、Q50、Q75およびその他を含むデータのいかなる統計的パラメータをも含む。
図3は図2に記載した統計的パラメータモジュール100を含む、性能強化された統計的パラメータモジュール102を示すブロック図である。モジュール102は生データを受信して、そこを通過する少なくとも二つのデータパスを提供する。データパスの一つは、統計的パラメータモジュール100に生データを直接提供し、生データの統計的パラメータに関する出力を提供する。第2のデータパスは前処理ブロック104に生データを提供する。前処理ブロック104は生データのストリームに対してフィルタまたはトリミング処理を実施することができる。前処理されたデータ106は、前処理された生データの統計的パラメータに関連する出力を提供する第2の統計的パラメータモジュール100に提供される。前処理は必要に応じて実行される。前処理の一例には、スパイク、データ中のはずれ値、その他の不良データポイントを除去し、統計的パラメータモジュール100によって決定される統計的パラメータを歪ませることがないようにするために使用することができる生データのトリミングを含む。トリミングは、標準偏差、加重移動平均などをベースとするしきい値を使ったものだけでなく、データの上限および下限率から外れたデータポイント等の特定のデータポイントの分類および除去をベースとする手法を含む適当な、いかなる手法に沿ったものであってもよい。トリム後のデータはデータ列から除去することができる。別の例では、トリム後のデータは補間手法を使って置き換えることができる。
図4はフィルタおよびトリム信号前処理ブロック104のブロック図である。ブロック104は、注文(カスタム)フィルタ120、または標準フィルタ122を通して生データ入力を提供する高度に構成されたフィルタを提供する。カスタムフィルタは、必要に応じて選択されるカスタムフィルタ126とともに、任意の前フィルタブロック124および/または上述のようにデータストリームをトリムするための後フィルタトリミングブロック124を含む。標準フィルタ122もまた標準化フィルタブロック128と任意の前および後トリミングブロック124を含む。標準化フィルタブロック128は必要に応じて選択することができる選択可能な異なった多数の標準化フィルタを含む。図5の例では、標準化フィルタ128はオフ位置と、必要に応じて選択することができる4つのフィルタ(フィルタ無し、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、およびバンドパスフィルタ)を含んでいる。
上記の説明において、フィルタおよびトリミング機能は、例えば、デジタル信号プロセッサまたはマイクロプロセッサ等のデジタル回路内で実現できる。図3で明らかにした構成を使用して高度に構成可能な診断システムを実現することができる。一実施例では、生データストリームの統計的パラメータが前処理されたデータストリームの統計的パラメータと比較される。比較結果が許容レンジから外れている場合、プロセス制御システムの診断状態を示す診断出力状態を提供することができる。
図1に示したプロセス機器8、10、12、または14のいずれかは本発明に従った診断回路を有することができる。図6はループ6の一部分を形成するプロセス機器40のブロック図である。機器40は包括的に示されており、送信機8、制御装置10、通信機12または制御室設備14等のいずれかのプロセス機器からなる。制御室設備14は、例えば、PLCによって実現されるDCSシステムからなり、また制御装置10は「スマート」モータおよびポンプからなることができる。プロセス機器40は端子44でループ6に接続されるI/O回路42を含む。I/O回路は機器40から、および機器40への適当な通信を容易にするために当分野で周知の、事前選択された入力および出力インピーダンスを有する。機器40はI/O回路42に接続されたマイクロプロセッサ46、マイクロプロセッサ46に接続されたメモリ48、およびマイクロプロセッサ46に接続されたクロック50を含む。マイクロプロセッサ46はプロセス信号入力52を受信する。ブロック入力はいくつかのプロセス信号入力を示すことを意図し、上述のように、プロセス信号入力はプロセス変数または制御信号であることができ、I/O回路42を使用してループ6から受信されたり、フィールド機器40内で内部的に生成されたりすることができる。フィールド機器40はセンサ入力チャネル54および制御チャネル56とともに示されている。一般的に、送信機(送信機8等)は専用でセンサ入力チャネル54を有する一方、制御装置10等の制御装置は専用で制御チャネル56を有している。通信機12および制御室設備14等の、ループ6上のその他の機器はチャネル54や56を有していない。機器40は、複数のプロセス変数を監視し、かつ/または複数の制御要素を適当に制御するために複数のチャネルを備えている。
センサ入力チャネル54は、プロセス変数を感知するセンサ16を含んでおり、アナログ・デジタル変換器60によってデジタル化された出力を有する増幅器58にセンサ出力を提供する。チャネル54は一般的に送信機8等の送信機内で使用される。補償回路62はデジタル信号を補償して、マイクロプロセッサ46へデジタル化されたプロセス変数信号を提供する。一実施例において、チャネル54は診断信号を受信する診断チャネルからなる。
プロセス機器40が制御装置8等の制御装置として動作する場合、機器40は例えばバルブなどの制御要素18を有する制御チャネル56を含む。制御要素18はデジタル・アナログ変換器64、増幅器66、およびアクチュエータ68を介してマイクロプロセッサ46に接続される。デジタル・アナログ変換器64はマイクロプロセッサ46からの命令出力をデジタル化し、その出力は増幅器66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要素18を制御する。一実施例では、アクチュエータ68はループ6に直接接続されて加圧されたガスの源(図示せず)を制御し、ループ6を流れる電流Iに応答して制御要素18を位置決めする。一実施例において、制御装置10は制御要素を制御するための制御チャネル56を含み、かつまた、バルブステム位置、力、トルク、アクチュエータ圧力、加圧空気源の圧力などの診断信号を提供するセンサ入力チャネル54を含んでいる。
一実施例において、I/O回路42はループ6から受信した電力を使用してプロセス機器40内のその他の回路を完全に付勢するために使用される電力出力を提供する。一般的に、送信機8等のフィールド機器または制御装置10は、通信機12または制御室14が個別の電力源を有する場合、ループ6の電力が遮断される。上述のように、プロセス信号入力52はマイクロプロセッサ46へプロセス信号を提供する。プロセス信号はセンサ16からのプロセス変数、制御要素18に提供される制御出力、センサ16で感知された診断信号、または制御信号、またはプロセス変数、またはループ6を介して受信されるか、他のI/Oチャネル等の、何らかの他の手段によって発生されるかしたプロセス信号である。
ユーザI/O回路76もまたマイクロプロセッサ46に接続されて機器40およびユーザ間の通信を提供する。一般的に、ユーザI/O回路76は出力のためのディスプレイおよびオーディオと、入力のためのキーパッドとを含んでいる。一般的に、通信機12および制御室14は、ユーザがプロセス変数、制御信号(セットポイント、校正値、警報、警報条件、その他)等のプロセス信号を監視し、入力することを可能にするI/O回路76を含んでいる。ユーザは通信機12または制御室14内の回路76を使い、ループ6を介して送信機8および制御装置10に対して前記プロセス信号を送受することができる。また、前記回路は送信機8、制御装置10またはその他のプロセス機器40内に直接設けることができる。
マイクロプロセッサ46はメモリ48内に格納された命令に従って動作する。メモリ48もまた任意の訓練値(trained value)78、ルール80、および感度パラメータ82を格納する。感度パラメータ82と訓練値78の組み合わせは公称値79を提供する。図7は機器40の論理構成を示すブロック図である。論理ブロック84はプロセス信号を受信してプロセス信号に対する統計的パラメータを計算する。ブロック84は上述のように、生のプロセス信号の統計的パラメータと、前処理されたプロセス信号の統計的パラメータ出力90を提供する。これらの統計的パラメータは、例えば、プロセス信号の、標準偏差、平均、標本分散、平均二乗平方根(RMS)、レンジ(ΔR)、変化率(ROC)および歪みを含む。これらは次の式を使用して決定される。
Figure 2008535123
これらの式において、Nはサンプル期間内の全データポイント数、XiおよびXi-1はプロセス信号の連続する二つの値であり、Tはこれら二つの値の間の時間間隔である。また、XMAXおよびXMINはそれぞれサンプリングまたはトレーニング期間にわたるプロセス信号の最大および最小である。これらの統計的パラメータは単独で、または組み合わせで計算される。本発明はここで説明したものを含むいかなる統計的パラメータを含むことが理解されるだろう。計算された統計的パラメータは、メモリ48内に格納されたルール80に従って動作するルール計算論理ブロック86によって受信される。ブロック86は診断モジュールを提供する。ブロック86はルール80及び感度パラメータ82に従ってパラメータ88と90とを比較する。ルールブロック86はメモリ48から任意の訓練値78をも受信する。実施された場合、訓練値は、生、及び/又は前処理されたプロセス信号に対する公称または(すなわち一般的な)統計的パラメータ値であり、論理ブロック84内で使用される同じ統計的パラメータ(標準偏差、平均、標本分散、平均二乗平方根(RMS)、レンジ、および変化率他)である。訓練値は製造者によって提供され、ループ6を介して機器40をアドレスすることによって定期的に更新されるか、またはプロセスの正常な動作の間に学習することができる。
ルール計算ブロック86は統計的パラメータ88と90と共にメモリ48から感度パラメータ82を受信する。ブロック86は数多くの異なったルールの例を提供する。各感度パラメータ82は許容レンジ、または生データ88の統計的パラメータと前処理されたデータ90の統計的なパラメータとの間の適当なルール80によって決定される関係を提供する。感度パラメータ82は製造者によってセットされてループ6を介して受信されるか入力回路76を使って入力されるので、感度パラメータ82は特定の用途に対して調節されることができる。例えば、高い精度が要求されるプロセス制御用途では、感度パラメータ82は前処理されたプロセス信号の統計的パラメータに関連するプロセス信号の小さな変動だけを許容するように設定される。感度パラメータの使用によって、診断回路86で実行される診断およびイベント検知決定が、特定のプロセスおよびユーザの要求に基づいて制御されることが、可能になる。特定の診断出力は、用途、データおよびルールに基づいて決定される。例として、スパイク、ドリフト、バイアス、ノイズ、不動作(stuck)またはプロセス内の周期的な状態の識別が含まれる。診断出力は工業プロセス自体、つまり工業プロセスを監視および/または制御するために使用される送信機および制御装置等のフィールド機器に関連することが好ましい。
ここで説明した種々の機能は適当なフィルタを使って実施することができるが、一つの構成では以下に説明するように特殊なフィルタが用いられる。この特殊なフィルタはいかような構成にも適用可能であり、ここで説明される具体的な構造に限定されない。一つの構成では、所与の信号中の中間的および長期的な期間の変動を改善すると共に、さらに短期間の変動を分離するためのフィルタが設けられる。信号中の短期間の変動は「プロセスノイズ」と呼ばれることがある。信号のプロセスノイズを分離する標準的な手法はソフトウェア中にデジタルハイパスフィルタを設けることである。前記フィルタはIIRタイプまたはFIRタイプからなることができる。典型的な次数nのFIRフィルタは次のように実施できる。
Figure 2008535123
ここにyはフィルタされた値、xt-1は現在/前回測定値であり、aiはフィルタ係数である。このようなフィルタは所望のフィルタ伝達関数に対する所定の周波数応答基準(freguency response criteria)に整合するように設計される。
例えば、現存する一つのタイプは詰まったラインの状態(plugged line condition)を確認するために使用され、式8中に明らかにされている伝達関数を使った16次のFIRフィルタを使用する。このようなフィルタ構成は図8に示されている。図8において、周波数は、横軸の「1」つが、サンプリング速度の1/2である11ヘルツと等しくなるように正規化されている。したがって、図8に示されたフィルタは直流からおおよそ1.1ヘルツまでの信号の全ての部分の通過を阻止し、3.3ヘルツから11ヘルツまでの部分を通過させる。このフィルタの主たる目的は、流量ノイズの標準偏差等の他の統計的パラメータを計算することができるように、信号から過渡的なものを除去することである。しかしながら、このようなフィルタは、過渡的な信号がより高い周波数成分を有することがあるので、すべての過渡的信号を除去することを保証できない。また、このフィルタは過渡的信号に伴うプロセスノイズをフィルタすることができるので、過渡的帯域をより高く移動させることはできない。言い換えれば、フィルタはいくらかの過渡的信号を通過させるかいくらかの流量ノイズを取り除く。さらに、DCゲインはゼロにならないので、フィルタされた信号の平均はゼロにならずにオフセット値を搬送する。これはまた望ましくない。
本発明のフィルタは信号中の短期間変動を評価するために測定シーケンスに前処理として適用されることができる。このフィルタは第1次フィルタとして実施でき、上述の16次FIRフィルタにおける17の乗算および16の加算と比較して測定ポイントあたりの減算が一つ増えるだけである。本発明のフィルタはトレンド(trends)および過渡的信号を除去してプロセスノイズを分離することができる。このフィルタは差フィルタとして実施される。第1次差フィルタは次のように規定される。
Figure 2008535123
ここで、yは出力信号、xは入力信号の電流値、xt-1は入力信号の前回値である。図9は前記フィルタの周波数に対する大きさ(マグニチュード)のグラフである。フィルタは連続的に高い周波数値を高め、同様に連続的に低い周波数値を低減する。一般的なプロセス信号中のトレンドと過渡状態の周波数の内容は知られていないので、式9のフィルタは信号中のすべてのトレンドに対して所望の応答を提供する。図10は圧力ノイズを伴った信号トレンドを含む圧力信号のグラフである。図9のフィルタを図10の信号に適用したときの結果信号を、時間対差のグラフである図11に示す。図11に示すように、差フィルタはその後の診断中で使用するプロセスノイズ信号を提供するのに好適である。フィルタの通過帯域利得は必要に応じて工学基本単位またはその他の基準に適合するように調整することができる。
ここで使用したように、プロセス変数は、例えば、圧力、流量、温度、製品レベル、ph、混濁度、振動、位置、モータ電流、およびその他のプロセス特性他等のプロセスの状態を表現するあらゆる変数を意味する。制御信号はプロセスを制御するために使用されるあらゆる信号(プロセス変数以外の)を意味する。例えば、制御信号は、制御装置によって調整されるかプロセスを制御するために使用される温度、圧力、流量、製品レベル、ph、または混濁度その他の所望のプロセス変数値(つまり設定値)意味する。また、制御信号は校正値、警報、警報条件、バルブアクチュエータに提供されるバルブ位置信号等の制御要素に提供される信号、加熱要素に提供されるエネルギレベル、ソレノイドのオン・オフ信号等、プロセスの制御に関するその他のあらゆる信号を意味する。ここで使用される診断信号はプロセス制御ループ中の機器および要素の動作に関連する情報を含むが、プロセス変数または制御信号は含まない。例えば、診断信号は、バルブステム位置、加えられたトルクまたは力、アクチュエータ圧力、バルブを駆動させるために使用された加圧ガスの圧力、電圧、電流、電力、抵抗、キャパシタンス、インダクタンス、機器温度、スティクション、摩擦、満空位置、移動量、周波数、振幅、スペクトルおよびスペクトル成分、スティフネス、電界もしくは磁界強度、継続時間、強度、動作、電気モータの逆起電力、モータ電流、ループ関連パラメータ(制御ループ抵抗、電圧、もしくは電流等)、またはシステム内で検知もしくは測定されるその他すべてのパラメータを含む。さらに、プロセス信号は、例えば、プロセス変数、制御信号または診断信号等、プロセスもしくはプロセス内の要素に関連するあらゆる信号を意味する。プロセス機器はプロセス制御ループの一部を形成、もしくはプロセス制御ループに接続されてプロセスを制御または監視するために使用されるあらゆる機器を含む。
本発明は好ましい実施例を参照して記述したが、当業者は、発明の精神および範囲から外れることなく外形および詳細を変化させられることを認識できるであろう。ここに記述した種々の機能ブロックおよび回路はデジタルまたはアナログ回路で実施することができる。種々の機能ブロックおよび回路は要素を共有することができるし、部分的にまたは全体的に同じ回路内で実施することができる。例えば、デジタル処理回路はメモリ内に格納されたプログラム命令に基く多数の機能を実施するために用いることができる。ルールブロック86は第1および第2の統計的パラメータに基づく工業プロセスの動作を診断するために構成された診断モジュールの一例を提供するが、本発明はその他の診断モジュールと一緒に使用でき、ここで説明した診断モジュールに限定されない。ここで使用したように、工業プロセス制御装置監視システムの診断動作はフィールド機器内だけでなくフィールド機器外部の工業プロセスの診断動作を含んでいる。例えば、診断は、プロセス機器内の、もしくはプロセス工業にプロセス機器を接続するために使用される、劣化要素または詰まったラインの発生を確認することを含む。カスタムフィルタは適当な手法によって受信したパラメータを使って現場内で更新することができる。本発明は他変数用途を含むその他の構成に適用可能である。例えば、フィールド機器は、上述のすべてのデータ処理が多数の測定データ列上で実行される多数のセンサを含むことができる。その他の構成例では、単一のセンサを含むフィールド機器も、多数の測定値によって診断を実行するのに使用されるその他のフィールド機器からプロセスデータを受信する。
本発明に使用される工業用プロセス制御または監視システムの図である。 統計的パラメータモジュールの簡略図である。 二つの統計的パラメータモジュールおよび一つのフィルタを含んでいるモジュールの簡略図である。 図3のフィルタを示すブロック図である。 図4のフィルタを示すブロック図である。 図1のプロセス機器をより詳細に示すブロック図である。 図1のプロセス制御または監視システムの診断用機器の動作を示す論理ブロック図である。 FIRフィルタ用の周波数に対する正常化されたマグニチュードを示す周波数応答のグラフである。 差フィルタの周波数に対するマグニチュードのグラフである。 プロセスノイズに沿ったトレンドを含むプロセス圧力信号のグラフである。 図10に記載した入力信号に基づいてフィルタされた出力を示す時間に対する差のグラフである。
符号の説明
2…プロセス制御および監視システム、6…2線プロセス制御ループ、8…送信機、10…制御装置、12…通信機、14…制御室、40…プロセス機器、46…マイクロプロセッサ、48…メモリ、54…センサ入力チャネル、56…制御チャネル、79…公称値、80…ルール、84…論理ブロック、86…ルール計算ブロック、100、102…統計的パラメータモジュール、104…前処理ブロック、106…前処理されたデータ、120…カスタムフィルタ、122…標準フィルタ、128…標準化フィルタ。

Claims (31)

  1. 工業用プロセス制御または監視システムの動作を診断する装置において、
    プロセス信号に関連する入力を受信するように構成された入力部と、
    プロセス信号の統計的パラメータに関連する第1の統計的パラメータ出力を提供するように構成された第1の統計的パラメータモジュールと、
    プロセス信号のフィルタ値に関連するフィルタ出力を提供するフィルタと、
    フィルタ出力の統計的パラメータに関連する第2の統計的パラメータ出力を提供するように構成された第2の統計的パラメータモジュールと、
    前記第1および第2の統計的パラメータに基づく工業用プロセスの動作を診断するように構成された診断モジュールとからなる診断装置。
  2. 前記フィルタが入力データからデータをトリムするように構成された請求項1記載の装置。
  3. 前記フィルタがデータの輪郭を除去するように構成された請求項2記載の装置。
  4. 前記フィルタがデータと移動平均との比較に基づいてデータを除去するように構成された請求項2記載の装置。
  5. 前記フィルタがデータ中のデータスパイクを除去するように構成された請求項2記載の装置。
  6. 前記第1および第2の統計的パラメータが、最小、最大、レンジ、平均、平均二乗平方根 および標準偏差からなる統計的パラメータ群から選ばれる請求項1記載の装置。
  7. 前記フィルタがローパスフィルタからなる請求項1記載の装置。
  8. 前記フィルタがバンドパスフィルタからなる請求項1記載の装置。
  9. 前記フィルタがハイパスフィルタからなる請求項1記載の装置。
  10. 前記フィルタがカスタムフィルタからなる請求項1記載の装置。
  11. 前記カスタムフィルタが、受信されたパラメータに基づいている請求項10記載の装置。
  12. 第2のプロセス信号に関連する第2の入力を受信するように構成された第2の入力部を有し、前記診断モジュールが、さらに第2のプロセス信号に基づいて工業用プロセスの動作を診断する請求項1記載の装置。
  13. 前記診断モジュールが、さらにルールに基づいて工業用プロセスの動作を診断するように構成された請求項1記載の装置。
  14. 前記診断モジュールが、さらに感度パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断するように構成された請求項1記載の装置。
  15. プロセス制御ループに接続された入力/出力接続部を有する請求項1記載の装置。
  16. 装置用の電力がプロセス制御ループから受信される請求項15記載の装置。
  17. 2線プロセス制御ループ上へ感知プロセス変数に関連した出力を提供するように構成されたセンサを有する請求項1記載の装置。
  18. プロセス変数を制御するように構成された制御要素と2線プロセス制御ループから制御信号を受信するように構成された入力部とを有する請求項1記載の装置。
  19. 前記フィルタが複数の選択可能なフィルタ機能を有している請求項1記載の装置。
  20. 前記フィルタが差フィルタからなる請求項1記載の装置。
  21. 工業用プロセスまたは監視システムの動作を診断する方法において、
    プロセス信号に関連する入力を受信し、
    前記プロセス信号の統計的パラメータに関連する第1の統計的パラメータを計算し、
    プロセス変数信号をフィルタリングしてプロセス信号のフィルタ値を提供し、
    プロセス信号の前記フィルタ値に基づいて第2の統計的パラメータを計算し、
    前記第1および第2の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断する方法。
  22. 前記フィルタが入力データからデータをトリムするように構成された請求項21記載の方法。
  23. 前記フィルタがデータの輪郭を除去するように構成された請求項22記載の方法。
  24. 前記フィルタがデータと移動平均との比較に基づいてデータを除去するように構成された請求項22記載の方法。
  25. 前記フィルタがデータ中のデータスパイクを除去するように構成された請求項22記載の方法。
  26. 前記第1および第2の統計的パラメータが、最小、最大、レンジ、平均、平均二乗平方根 および標準偏差からなる統計的パラメータ群から選ばれる請求項21記載の方法。
  27. 前記フィルタがローパス、ハイパスおよびバンドパスフィルタからなるフィルタ群から選択される請求項21記載の方法。
  28. 複数のフィルタ機能を含むフィルタモジュールからフィルタ機能を選択することを含んでいる請求項21記載の方法。
  29. フィルタリングが差フィルタを適用することからなる請求項20記載の方法。
  30. 工業用プロセスの制御または監視システムの動作を診断する装置において、
    プロセス信号に関連する入力を受信するように構成された入力部と、
    入力の現在値および入力の前回値に基づいて差出力を提供するように構成された差フィルタと、
    前記差フィルタからの出力に基づいて工業用プロセスの動作を診断する診断モジュールとからなる装置。
  31. 前記差フィルタが第1次差フィルタからなる請求項30記載の装置。
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