JP2014531598A - 診断機能を有する圧力トランスミッタ - Google Patents

Abstract

工業プロセスのプロセス流体の圧力を測定するために用いられる圧力トランスミッタ（１０２）。圧力トランスミッタ（１０２）は、圧力出力をプロセス流体の圧力に関連づける圧力センサ（１０６）を含む。測定回路（２５０）は、圧力出力に基づいてプロセス流体のプロセス変数を算出するように構成される。診断回路（２５２）は、圧力出力のプロセスパラメータに基づいて工業プロセスの動作を診断する。プロセスパラメータ算出回路（２５２）は、圧力出力に基づいてプロセスパラメータを算出し、算出されるプロセスパラメータへの圧力出力の急な変化の影響を減少させる。

Description

発明の背景
本発明は、工業プロセスのプロセス変数を測定するために使用される種類のトランスミッタに関する。より詳細には、本発明は、検知されたプロセス変数に基づいた工業プロセスの状態の診断に関する。

工業プロセス制御トランスミッタは、工業プロセスの動作を監視するために使用される。工業プロセスの例としては、例えば、ケミカルリファイナリ、食品製造施設、製紙用パルプ処理施設等が挙げられる。これらの工業プロセスでは、プロセスの動作を監視する必要がある。監視は、例えば、現況調査の目的及びプロセスの動作を制御する制御システムへの入力のために、利用可能である。

プロセストランスミッタは、プロセス流体の温度、圧力等の、プロセス変数を測定する。更に、別のプロセス変数を算出するために、測定されたプロセス変数を使用することもできる。例えば、差圧等の、圧力を測定することにより、導管を通過する流量又はタンク内の流体の高さを測定することができる。

工業プロセスの構成要素が故障した際、故障した構成要素を修理するためにプロセスの停止が必要となる場合がある。故障が検出されない場合、不完全に制御されたプロセスがもたらされることがあり得る。更に、切迫した故障の事前通知は、最終的な故障の前に、故障している構成要素を交換又は修理するオペレータ時間を提供することができる。工業プロセス又はプロセストランスミッタの状態を診断するために、様々な診断技術が使用されている。ある技術は、測定されたプロセス変数の標準偏差の算出に基づく。

概要
工業プロセスのプロセス流体の圧力を測定するために用いられる圧力トランスミッタ。圧力トランスミッタは、圧力出力をプロセス流体の圧力に関連づける圧力センサを含む。測定回路は、圧力出力に基づいてプロセス流体のプロセス変数を算出するように構成される。診断回路は、圧力出力のプロセスパラメータに基づいて工業プロセスの動作を診断する。プロセスパラメータ算出回路は、圧力出力に基づいてプロセスパラメータを算出し、算出されるプロセスパラメータへの圧力出力の急な変化の影響を減少させる。

プロセス変数トランスミッタを含む工業プロセス制御又は監視システムの簡易図である。 分散の表である。 分散の表である。 本発明に基づくプロセス変数トランスミッタの簡略化されたブロック図である。 圧力、及び、差圧に基づく流量測定システムで結果として生じた標準偏差算出を示すグラフである。 攪拌器を含むタンクのプロセス流体の高さを測定するために差圧を使用するシステムの、図５のグラフと同様のグラフである。

発明の詳細な説明
本発明は、工業プロセスの状態を診断するための診断機能を有したトランスミッタを提供する。状態は、工業プロセス内の他の装置の状態、プロセス動作の状態でもよく、又は、トランスミッタ自体の状態でもよい。

背景技術の項で説明したように、プロセス流体のプロセス変数を測定するために、工業プロセス監視及び制御システムで、トランスミッタが使用される。多くの場合、プロセス内の装置の動作、プロセス動作及び／又はトランスミッタを診断することが望ましい。検知されたプロセス変数を監視することにより工業プロセスを診断するために、様々な技術が使用されている。検知されたプロセス変数の変化に基づいてプロセスの状態を特定するために、いろいろな種類のアルゴリズムが使用されている。診断アルゴリズムは、プロセスの正常動作によるプロセス変数の変化と、プロセス用装置の故障又は切迫した故障、故障しているプロセス変数センサ、プロセス自体の望ましくない状態等によるプロセス変数の変化とを、識別できることが好ましい。その１つの技術は、プロセス変数の標準偏差を算出して、工業プロセスの特定の診断状態に起因する算出された標準偏差の変化を特定することである。しかしながら、以下でより詳細に記されるように、プロセス変数の急転は、診断状態の誤検出につながる可能性がある。本発明は、このような誤検出に対処する技術を提供する。

図１は、工業プロセス１００を示す簡略化された構成図である。図１では、トランスミッタ１０２は、プロセス配管１０４として図示されたプロセス容器に結合して示される。トランスミッタは、プロセス変数を検知可能にする形で容器１０４のプロセス流体１０８に接続するように配置された圧力センサ等のプロセス変数信号１０６を含む。例えば、差圧を検出し、プロセス配管１０４を通過するプロセス流体１０８の流量と関連づけることができる。トランスミッタ１０２は、制御室１１２等の遠隔地と通信する。図１に示される実施形態では、２線式プロセス制御ループ１１０が示される。電流レベルが４ｍＡの低い値と２０ｍＡの高い値の間で変動する２線式プロセス制御ループなどの通信規格を備えた任意の所望の技術に従って、２線式プロセス制御ループ１１０は、動作してもよい。２線式プロセス制御ループの他の例としては、デジタル信号がアナログ電流レベルに重畳されるＨＡＲＴ（登録商標）通信リンク、及び、フィールドバスベースのプロトコル等のあらゆるデジタル形式が挙げられる。他の例示的な実施形態としては、無線通信技術が挙げられる。このような機器構成では、図１に示される接続１１０は、無線通信リンクを含み、網目状ネットワーク又は他の通信技術を備えてもよい。一例は、IEC 62591規格に従うWireless HART（登録商標）通信プロトコルである。

一態様では、測定されたプロセスの動的特性（例えば標準偏差）を圧力トランスミッタで評価するために、診断機能が提供される。いくらかの診断技術は、プロセス変数の標準偏差を算出するためのアルゴリズムを使用する。プロセス設定点の変化による標準偏差の変化の影響を取り除くために、いくらかの簡単なフィルタリング技術が使用される。しかしながら、非常に高速で瞬間的な圧力スパイク、急激な圧力変化又は圧力スパイクがある場合には、依然として、算出される標準偏差に重大な影響を及ぼし得る。この影響は、ユーザが構成したサンプル期間の間、又は、サンプル期間を超えて持続する場合がある。これは、異常診断状態の誤検出の可能性を増加させるため、エンドユーザにとって問題となる。本発明は、連続する期間を通じて発生する圧力変動の影響を維持しながら、突然だが瞬間的な圧力の変動又は変化の影響を除去することが可能な標準偏差を算出する技術で、この問題に対処する。これにより、瞬間的な圧力変化だけに起因した異常状態の誤検出の少ない、高度な診断機能を有する圧力トランスミッタが提供される。

高度な圧力診断機能は、工業プロセスを操作及び維持する強力なツールである。圧力トランスミッタが、プロセスの動的特性（例えば標準偏差）を評価し、続いてデジタル通信プロトコルを介してホストシステムが利用可能なこの測定を行う際、プラント人員は、従来の圧力測定のみを使用して観察不可能であった多くの異常状態（例えば、塞がれた導圧管、混入した気体／液体、炉炎の不安定、蒸留塔内のフラッド等）を検出することができる。

多くの場合、従来技術のトランスミッタで現在算出されているような標準偏差は、異常事態の検出に用いられるプロセスの動的特性の非常に優れた尺度を提供する。しかしながら、標準偏差の現在の算出は「スパイク」し得る場合があり、異常状態の誤検出の原因となる。

装置が警告を発する際とシステム内で標準偏差の傾向が捕捉されている間の両方で、誤検出の課題が発生する。例えば、標準偏差の瞬間的なスパイクは、「大きな振幅」の検出の原因となる。ユーザが手動でそれらのシステムに入り、消去するまで、この警告は有効なままとなる可能性がある。

また、誤検出は、システム内で標準偏差の傾向が捕捉されている間の課題となる可能性がある。この場合、標準偏差のスパイクは、プロセスヒストリアンに記憶される。警告を発するための標準偏差に関する簡単な閾値をユーザが設定する場合には、同じように誤警告を発することがあり得る。いくらかのシステムは、エンドユーザが警告に不感帯、遅延及び高度な論理を構成することを可能にし、誤警告の原因となる標準偏差のスパイクの問題を修正するためにこれらを使用することができる。しかしながら、これには、制御技術者側のかなりの労力が必要とされる。

また、オフライン解析をより困難なものにし得るため、標準偏差のスパイクは、標準偏差の傾向が捕捉される際の問題を引き起こす可能性がある。理想的には、プラント技術者が、標準偏差の変化を異常状態の発生に関連づけることが可能でなければならない。しかしながら、標準偏差のいくらかの変化が圧力の急激な変化による場合には、エンドユーザは、高度なスクリプト又はフィルタリングを利用して、異常事態が発生する際に起こりがちな標準偏差の持続性の変化から、この種類の変化を区別する必要がある。エンドユーザに必要とされるこの特別な労力は、診断機能を採用及び利用することへの障害となり得る。

本発明は、圧力トランスミッタで標準偏差を算出する新規な技術を提供する。この新規な技術は、圧力の非常に急速な変動によって引き起こされる標準偏差のこれらのスパイクを除去する能力を提供する。同時に、長い期間を通じて発生するプロセスの動的特性の変化の影響は、維持される。例えば、流量の変化による圧力の非常に急激な変化がある場合には、標準偏差に影響を及ぼさない。しかしながら、プロセスの動的特性が変化し、そして、相当時間この新しいレベルに留まった場合には（例えば、塞がれた導圧管がある場合には）、これに応じて標準偏差は変化する。

標準偏差を取得し、突然だが瞬間的な圧力変化のフィルタリングするための２つの技術が提供される。第１の実施形態では、急な圧力変化の影響を受けることなく、標準偏差が算出される。より具体的には、次の測定された値が、予め定義された制限より大きく変化する場合には、この圧力測定値は、標準偏差算出に加えられない。無関係な（又は異常値である）圧力値は破棄され、サンプルの数は１つ減少する。

このアルゴリズムの変形としては、圧力変化制限を超えた場合の変形が挙げられる。ユーザが設定可能な複数の圧力値ｊが破棄され、サンプルの数がその同数ｊだけ減少する。続いて、残っているサンプルを使用して、全体の標準偏差が算出される。

より具体的には、このアルゴリズムの順序は、以下の通りとなる。

ステップ１：サンプルウィンドウサイズに相当するＮサンプルでの開始。

例えば、１分間のウィンドウサイズ及び４５msのサンプルレートは、約１３３３のサンプル（Ｎ）に相当する。

ステップ２：継続的に、未加工の圧力信号（ｘ_ｋ）から、差分フィルタ処理した信号（ｙ_ｋ）を算出。

ユーザが設定可能な圧力変化制限（α）を値ｙ_ｋが超えない限り、この値ｙ_ｋは、標準偏差算出に使用するために続いて記憶される。圧力変化制限（α）を、絶対値とすることができ、又は、割合とすることができる。更に、圧力変化制限（α）は、一方向の、すなわち圧力が増加していくような値を有してもよく、逆方向の、すなわち圧力が減少していくような異なる値を有してもよい。更に、圧力変化制限の値（α）を、圧力の関数として変化させてもよい。つまり、圧力変化制限は、低圧の１つの値及び高圧の異なる値を有してもよい。この変化は、段階的変化でもよいし、又は、連続関数でもよい。メモリ（例えば、図４に示されるメモリ２５４参照）に、圧力変化制限の値（α）を記憶させてもよい。値ｙ_ｋがその制限を超える場合には、ユーザが設定可能ないくらかの値ｊは排除される。その結果、ウィンドウの全サンプル数はｊだけ減少する。

ステップ３：保存された値ｙ_ｋの配列を使用して全体の標準偏差を算出。

この実施形態の１つの利点は、非常に柔軟であることである。ユーザが設定可能なパラメータα及びｊによって、エンドユーザは多様な条件にこのフィルタリングを適合させることができる。しかしながら、これはまた、追加的なユーザ設定を必要とする場合があることを意味する。一般に、診断アルゴリズムは、できる限り使いやすく、取り扱いが容易であることが要求される。しかしながら、エンドユーザは、様々なシナリオに基づきパラメータα及びｊを調節する際に、追加的なサポートを必要とする場合がある。

第２の実施形態では、全体のサンプルウィンドウサイズをより小さな「バケット」に分割することにより標準偏差が算出され、それぞれのバケットが個々の標準偏差を有する。続いて、個々の標準偏差の一定の中央の割合だけを使用して全体の標準偏差が算出され、中央から離れたいくらかの個々の標準偏差が破棄される。これらの「異常値である」プロセスノイズの測定を除去することによって、標準偏差は、プロセスの振幅の瞬間的な増加によって引き起こされるスパイクが生じにくいものとなる。その上、この実施形態は、全てのパラメータが、あらゆる診断アプリケーションに適切な値に設定されることができるという利点を有する。したがって、ユーザが設定可能なパラメータは存在しない。

以下は、標準偏差を算出するためのこの第２アルゴリズムのステップである。
ステップ１：サンプルウィンドウサイズに相当するＮサンプルでの開始。
・例： １分間→約１３３３のサンプル
ステップ２：ｍ＊ｎ＝Ｎとなるように、それぞれｎサンプルのｍバケットに、標本の数Ｎを分割。
例： １分間で、ｍ＝１６バケット及びｎ＝８３サンプル（ｍ＊ｎ＝１３２８）を使用
バケットにＢ_１、Ｂ_２、…Ｂ_ｍとラベル付け。

ステップ３：継続的に、未加工の圧力信号（ｘ_ｋ）から、差分フィルタ処理した信号（ｙ_ｋ）を算出。

ステップ４：第１バケット（Ｂ_１）のために、第１ｎサンプルを使用して分散（標準偏差の二乗）を算出。

次のｎサンプルを使用して、第２バケットＢ_２のために、Ｓ_２を算出。

ｍバケットのそれぞれのために分散が算出されるまで、算出の繰り返し。したがって、ここで、ｍの種々のＳ_ｊ分散値、Ｓ_１，Ｓ_２、…Ｓ_ｍが獲得される。

ステップ５：最大のものから最小のものまで分散値を並べ替える。Ｉ１をＳ_ｊ値で最も大きなもののインデックスとし、Ｉ２を２番目に大きなＳ_ｊ値のインデックスとし、Ｉ３を３番目に大きなＳ_ｊ値のインデックスとする等の、Ｉｍが最も小さなＳ_ｊ値のインデックスとなるまでの繰り返し。したがって、ここで、次の数式のように、Ｓ_ｊ値が並べ替えられる。

図２及び図３は、それぞれ、並べ替えられていない分散及び並べ替えられた分散を示す表である。

ステップ６：中央のｍ−４Ｓ_ｊ値の平均である全体の分散を取得。（すなわち、最も大きな２つ及び最も小さな２つのＳ_ｊ値を除外）

その結果、次の数式のように、全体の分散が算出される。

上に示されるようなｍ＝１６バケットの例では、全体の分散は以下のようになる。

ｍ＝１６の場合、所与のサンプリングウィンドウ上のプロセス振幅測定の、中央の７５％だけが、標準偏差を算出するために使用されることに留意すべきである。通常は、この使用で十分であり、結果として、大部分のプロセスデータが、任意の所与のサンプルウィンドウ（例えば、１分間）のために、標準偏差算出で引き続き使用される。

ステップ７：最後に、標準偏差は分散の平方根となる。

２＊Ｂ＜ｍのような、任意の数Ｂを、標準偏差算出の最高値及び最低値で破棄するビンの数として使用してもよい。しかしながら、Ｂ＝２ビンは、サンプルウィンドウの間に１つだけ「ブリップ」が存在する場合に、このブリップを常に除去することを保証する。１つだけのビンを使用し、「ブリップ」が偶然２つのビンの境界に存在する場合には、ブリップの一部は依然として標準偏差算出に影響を与えることになる。同様に、このアルゴリズムの仮定は、サンプルウィンドウの間に複数の「ブリップ」が決して存在しないというものであるため、Ｂ＝３ビンの選択は、「ブリップ」を除去するためにいかなる利点ももたらさない。サンプルウィンドウの間に複数のブリップが存在する場合には、これを正常プロセスノイズの一部とみなすべきである。

移動平均標準偏差を継続的に算出するために、このプロセスを、繰り返すことができる。次のｎサンプルを使用して、次の分散Ｓ_ｊが算出される。続いて、並べ替えるルーチンが、既に算出されている前のｍ−１Ｓ_ｊ値と共に、この次のＳ_ｊ値を使用する。最も古いＳ_ｊ値は、新しい値にスペースを譲るために、破棄される。前の１５個のＳ_ｊ値は既に並べ替えられているため、アルゴリズムは、新しいＳ_ｊ値のために適切なスペースを探し出すことだけが必要となる。全てのｍＳ_ｊ値を再び並べ替えることは必要ではない。

これらの技術の効果を観察するために、これらの技術の動作をシミュレーションした。標準偏差算出のこれらの新規な方法が、種々の実在のデータセットの下、どのように効果を発揮するのか観察することが可能である。

図４は、トランスミッタ１０２の回路を示す簡略化されたブロック図である。トランスミッタ１０２は、圧力センサ１０６に結合しそしてマイクロプロセッサ２５２に出力を提供する測定回路２５０を含む。例えば、プロセス変数センサ１０６の出力の振幅を補償し、マイクロプロセッサ２５２用にアナログ信号をデジタル信号に変換するために、測定回路２５０を使用することができる。マイクロプロセッサ２５２は、メモリ２５４の命令記憶に従って動作し、工業プロセス１００で通信回路２５６を使用して通信をする。前記したように、通信は、有線又は無線技術の両方を使用して行ってもよい。電源２５８は、トランスミッタ１０２の回路に、電力を提供する。電力は、通信回路２５６を通過して得られる電力を使用して発生させてもよく、又は、例えば外部電源、バッテリなどの内部電源若しくは太陽電池といった他のエネルギー源等の、いくつかの他の電源によるものであってもよい。

作動中、マイクロプロセッサ２０２は、上記のように標準偏差を算出するために、メモリ２０４に記憶された命令に従って動作する。標準偏差算出では、算出プロセスで測定及び算出を記憶するために、メモリ２０４を使用することができる。算出された標準偏差を、続いて、例えば、通信回路２０６を使用してマイクロプロセッサ２０２が出力してもよい。同様に、閾値設定等を、メモリ２０４に記憶させ、マイクロプロセッサ２０２が、算出された標準偏差に基づいて警告のトリガとするために使用してもよい。また、警告のトリガを、通信回路２０６を使用して通信することができる。

図５は、例えば処理流体の流量を算出するために使用される差圧などの、測定された差圧に基づいた、データセットの例に対する、新規な標準偏差算出間の相違を示すグラフである。図５の上のグラフは、測定された圧力の段階的変化を示す。下のグラフは、本明細書において説明された２つの実施形態に加え、２つの従来技術に基づいて算出された標準偏差を示す。図５に示されるように、本発明の２つの実施形態は、圧力の段階的変化に対して非常に滑らかな反応を提供する。図６は、攪拌器システムから得られたデータを示す同様のグラフである。例えば、プロセス流体で満たされたタンクは、プロセス流体の運動及び乱流を発生させて、回転するミキサを含む。図５の上のグラフに示される差圧測定を使用して、タンクの高さは測定される。作動中、圧力の瞬間的な変動が発生し、そして、結果として生じた標準偏差算出結果が図５の下のグラフに示される。図６に示される例と同様に、２つの従来技術は、瞬間的な変動に非常に敏感である。対照的に、本発明の２つの例示的実施形態は、算出された標準偏差の滑らかな遷移を生み出す。

本発明が好ましい実施形態を参照にして説明されたが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく形式及び細部で変形がなされてもよいことを当業者は認識するであろう。標準偏差は、プロセス変数センサ出力の標準偏差、又は、センサ出力の関数である他のプロセス変数の標準偏差とすることができる。本明細書において、用語「ブリップ」は、段階的変化、非常に瞬間的な圧力変動、元の値へ同様に急速に戻る非常に急速な圧力変化、又はこれらの組み合わせ等の、測定の急な変化を意味する。これらは、測定の急な変化の具体例である。上記の説明において、標準偏差の使用が、一例として提供される。しかしながら、本出願は、任意の統計パラメータに適用可能で、更に統計的ではないパラメータを含む任意の種類のプロセスパラメータに対して適用可能である。プロセスパラメータの例としては、分散、二乗平均平方根判断、フーリエ変換、パワースペクトル、高域、低域及び帯域フィルタを含むフィルタなどが挙げられるが、これらに限定されない。更に、ある構成では、上で説明をした両方の算出技術の組み合わせを使用して、プロセスパラメータが算出される。例えば、第１算出技術を、第２算出技術の適用前に、又は、逆の順序で、適用してもよい。同様に、第２算出技術で使用される個々のプロセスパラメータ算出に、第１算出技術を適用することができる。他の組み合わせを利用してもよい。

Claims (30)

1. 工業プロセスのプロセス流体の圧力を測定するために用いられる圧力トランスミッタであり、
   圧力出力をプロセス流体の圧力に関連づける圧力センサと、
   圧力出力に基づいてプロセス流体のプロセス変数を算出するように構成された測定回路と、
   標準偏差に基づいて工業プロセスの動作を診断するように構成された診断回路と、
   圧力出力に基づいて標準偏差を算出し、算出される標準偏差への圧力出力の急な変化の影響を減少させるように構成された標準偏差算出回路と、
   を含む圧力トランスミッタ。
2. 標準偏差回路が、更に、差分フィルタを含む、請求項１に記載の圧力トランスミッタ。
3. 標準偏差回路が、標準偏差の算出の間、圧力出力のいくつかのサンプルを破棄する、請求項１に記載の圧力トランスミッタ。
4. 圧力出力のサンプルされた値が圧力変化制限（α）を超える場合には、そのサンプルされた値が破棄される、請求項３に記載の圧力トランスミッタ。
5. 圧力変化制限（α）が、絶対値を含む、請求項４に記載の圧力トランスミッタ。
6. 圧力変化制限（α）が、百分率の値を含む、請求項４に記載の圧力トランスミッタ。
7. 圧力変化制限（α）が、測定された圧力の関数である、請求項４に記載の圧力トランスミッタ。
8. 破棄されるいくつかのサンプルが、１つより多い、請求項３に記載の圧力トランスミッタ。
9. 標準偏差回路が、圧力出力の複数のサンプルされた値をサンプルのバケットに分割する、請求項１に記載の圧力トランスミッタ。
10. バケットの少なくとも１つが、標準偏差の算出で破棄される、請求項９に記載の圧力トランスミッタ。
11. 破棄されるバケットが、標準偏差の最高値又は最低値である、請求項１０に記載の圧力トランスミッタ。
12. 標準偏差回路が、複数のバケットのそれぞれのために分散を算出する、請求項９に記載の圧力トランスミッタ。
13. バケットの少なくとも１つが、算出された分散に基づいて、標準偏差の算出で破棄される、請求項１２に記載の圧力トランスミッタ。
14. 工業プロセスのプロセス流体の圧力を測定するために使用される種類のプロセストランスミッタにおける方法であり、
    プロセス流体に接続された圧力センサから圧力信号を受け取るステップと、
    圧力信号に基づいてプロセス流体のプロセス変数を算出するステップと、
    圧力信号の標準偏差を算出し、そして、算出される標準偏差への急激な変化の影響を減少させるステップと、
    算出された標準偏差に基づいて工業プロセスの動作を診断するステップと、
    を含む工業プロセスの動作を診断する方法。
15. 標準偏差回路が、更に、差分フィルタを含む、請求項１４に記載の方法。
16. 標準偏差回路が、標準偏差の算出の間、圧力出力のいくつかのサンプルを破棄する、請求項１４に記載の方法。
17. 圧力出力のサンプルされた値が圧力変化制限（α）を超える場合には、そのサンプルされた値が破棄される、請求項１６に記載の方法。
18. 圧力変化制限（α）が、絶対値を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 圧力変化制限（α）が、百分率の値を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 圧力変化制限（α）が、測定された圧力の関数である、請求項１７に記載の方法。
21. 破棄されるいくつかのサンプルが、１つより多い、請求項１６に記載の方法。
22. 標準偏差回路が、圧力出力の複数のサンプルされた値をサンプル標本のバケットに分割する、請求項１４に記載の方法。
23. バケットの少なくとも１つが、標準偏差の算出で破棄される、請求項２２に記載の方法。
24. 標準偏差回路が、複数のバケットのそれぞれのために分散を算出する、請求項２２に記載の方法。
25. バケットの少なくとも１つが、算出された分散に基づいて、標準偏差の算出で破棄される、請求項２４に記載の方法。
26. 工業プロセスのプロセス流体のプロセス変数圧力を測定するために用いられるプロセス変数トランスミッタであり、
    プロセス流体の検出された変数にプロセス変数出力を関連づけるプロセス変数センサと、
    プロセス変数出力に基づいてプロセス流体のプロセス変数を測定するように構成された測定回路と、
    プロセス変数のプロセスパラメータに基づいて工業プロセスの動作を診断するように構成された診断回路と、
    プロセス変数出力に基づいてプロセスパラメータを算出し、算出されるプロセスパラメータへの圧力出力の急な変化の影響を減少させるように構成されたプロセスパラメータ算出回路であって、プロセスパラメータが、プロセス変数出力の減らされた数のサンプルを使用して算出された複数の個々のプロセスパラメータの算出結果に基づいて算出される、プロセスパラメータ算出回路と、
    を含むプロセス変数トランスミッタ。
27. 個々のプロセスパラメータの少なくとも１つが、プロセスパラメータを算出する前に破棄される、請求項２６に記載のプロセス変数トランスミッタ。
28. 破棄されるプロセスパラメータが、算出された分散に基づいて決定される、請求項２７に記載のプロセス変数トランスミッタ。
29. 工業プロセスのプロセス流体のプロセス変数を測定するために使用される種類のプロセス変数トランスミッタにおける方法であり、
    プロセス流体に接続されたプロセス変数センサからプロセス変数信号を受け取るステップと、
    プロセス変数信号に基づいてプロセス流体のプロセス変数を算出するステップと、
    プロセス変数信号のプロセスパラメータを算出し、そして、算出されたプロセスパラメータへの急激な変化の影響を減少させるステップであって、該算出が、プロセス変数センサ出力のサンプルをバケットに分割することと、バケットに基づいて複数の個々のプロセスパラメータを算出することとを含み、更に、個々のプロセスパラメータの算出結果の少なくとも１つを破棄することを含み、
    算出されたプロセスパラメータに基づいて工業プロセスの動作を診断するステップと、
    を含む工業プロセスの動作を診断する方法。
30. 算出された分散に基づいて少なくとも１つのプロセスパラメータを破棄するステップを含む、請求項２９に記載の方法。

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