JP2016076218A5 - - Google Patents

Claims (41)

1. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステムであって、
   信号処理モジュールであって、
   前記プロセスプラントと関連付けられた信号源によって生成された信号を、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに受信する入力部であって、前記信号が、物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによって、前記プロセスを制御する前記プロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、前記入力部と、
   受信者アプリケーションに、前記信号の１つ以上の特性の表示を提供する出力部と、を含む前記信号処理モジュールを備え、
   前記信号処理モジュールが、前記信号に対して信号処理を実施して、前記信号の前記１つ以上の特性を決定するように構成される、前記システム。
2. 前記信号源は、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイス、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータプロバイダノード、前記プロセスプラント内の１台の設備、または前記プロセスプラントの資産のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の前記システム。
3. 前記信号処理モジュール及び前記信号源は、一体型デバイスに含まれる、請求項１又は請求項２に記載の前記システム。
4. 前記一体型デバイスは、プロセス制御デバイスであり、前記プロセス制御デバイスは、コントローラ、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、または前記コントローラ及び前記フィールドデバイスを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、請求項３に記載の前記システム。
5. 前記一体型デバイスは、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードであり、前記ビッグデータノードは、ローカルビッグデータノード、地域的ビッグデータノード、集中型ビッグデータノード、または別のビッグデータノードのうちの１つである、請求項３又は請求項４に記載の前記システム。
6. 前記信号処理モジュールは、前記信号源が含まれる第２のデバイスに結合された第１のデバイスに含まれる、請求項１又は請求項２に記載の前記システム。
7. 前記第２のデバイスは、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイスであり、前記プロセス制御デバイスは、コントローラ、前記プロセスの前記少なくとも前記一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、または前記コントローラ及び前記フィールドデバイスを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、請求項６に記載の前記システム。
8. 分析モジュールをさらに備え、前記分析モジュールは、
   前記信号処理モジュールから前記信号の前記１つ以上の特性の表示を受信する入力部と、
   前記信号の前記１つ以上の特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供する出力部であって、前記受信者アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、前記出力部と、を含み、
   前記分析モジュールは、上流要素の集合の少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源であると決定するように構成され、前記上流要素の集合は、前記プロセスプラントと関連付けられる、かつ前記プロセス内で、前記信号の上流である要素であり、前記少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源であるという前記決定は、前記信号の前記１つ以上の特性に対する前記上流要素の集合の元の影響のそれぞれの強度に基づき、
   前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源は、プロセス制御デバイス、プロセス変数、１台の設備、または前記信号源の上流である前記プロセスプラントの資産のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の前記システム。
9. 前記受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションであり、
   前記システムは、プレゼンテーションモジュールをさらに備え、前記プレゼンテーションモジュールは、
   前記分析モジュールから学習した出力を受信する入力部と、
   前記学習した出力を１つ以上の受信者アプリケーションに提供する出力部であって、前記１つ以上の受信者アプリケーションが前記第１の受信者アプリケーションを含む、前記出力部と、を含み、
   前記学習した出力は、前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源の前記表示、または前記分析モジュールによって学習した他の情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項８に記載の前記システム。
10. 前記プレゼンテーションモジュールは、前記１つ以上の受信者アプリケーションを決定するように構成される、請求項９に記載の前記システム。
11. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、前記第１の分析モジュールは、（ｉ）前記信号の前記１つ以上の特性に対する前記上流要素の集合の前記元の影響の前記それぞれの強度、及び（ｉｉ）他の分析モジュールによって提供された情報に基づいて、前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源を決定する、請求項８〜請求項１０の何れか１項に記載の前記システム。
12. 前記他の分析モジュールは、プロセス要素アライメントモジュールを含む、請求項１１に記載の前記システム。
13. 前記信号処理モジュール及び前記分析モジュールはともに、前記プロセスプラントのネットワークに通信可能に接続される単一のビッグデータノードに含まれる、請求項８〜請求項１２の何れか１項に記載の前記システム。
14. 前記信号処理モジュールは、前記プロセスプラントに対応する第１のノードに含まれ、前記分析モジュールは、前記プロセスプラントに対応する第２のノードに含まれ、前記第２のノードは、前記第１のノードに通信可能に接続される、請求項８〜請求項１２の何れか１項に記載の前記システム。
15. 前記第１のノードは、前記信号源をさらに含み、前記第２のノードは、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードである、請求項１４に記載の前記システム。
16. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステムであって、
    信号処理モジュールであって、
    信号源によって生成された信号であって、それぞれの物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによって前記プロセスを制御する前記プロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、前記信号を、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに受信することと、
    前記信号に対して信号処理を実施して、前記信号の１つ以上の特性を決定することと、を行うように構成された前記信号処理モジュールと、
    分析モジュールであって、
    前記信号処理モジュールによって決定された前記１つ以上の特性の表示を受信することと、
    前記信号の前記１つ以上の特性の１つ以上の源を決定することであって、前記１つ以上の源が、前記プロセス内で、前記信号の上流である要素の集合の１つ以上の元であり、上流要素の集合の前記１つ以上の元の各々が、前記１つ以上の元に含まれない前記上流要素の集合の少なくとも１つの他の元のそれぞれの影響より大きい、前記信号の前記１つ以上の特性に対するそれぞれの影響を有する、前記決定することと、
    前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させることであって、前記受信者アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、前記提供させることと、を行うように構成された前記分析モジュールと、を備える、前記システム。
17. 前記受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションであり、
    前記システムは、前記分析モジュールの出力を受信し、前記出力を決定された受信者アプリケーションの集合に送達させるように構成されたプレゼンテーションモジュールをさらに備え、
    前記第１の受信者アプリケーションは、前記決定された受信者アプリケーションの集合に含まれ、
    前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源の前記表示は、前記分析モジュールの前記出力に含まれる、請求項１６に記載の前記システム。
18. 前記分析モジュールの出力は、様々な学習段階にわたって前記分析モジュールによって決定された追加の学習した知識をさらに含む、請求項１６又は請求項１７に記載の前記システム。
19. 前記信号の表示、前記信号源の表示、または前記信号の前記１つ以上の特性の表示のうちの少なくとも１つが、前記受信者アプリケーションに提供される、請求項１６〜請求項１８の何れか１項に記載の前記システム。
20. 前記信号処理モジュールは、第１のノードに含まれ、前記分析モジュールは、前記第１のノードに通信可能に結合された第２のノードに含まれる、請求項１６〜請求項１９の何れか１項に記載の前記システム。
21. 前記信号源は、前記第１のノードに含まれる、請求項２０に記載の前記システム。
22. 前記第１のノードは、
    前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくは前記フィールドデバイス及び前記コントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、前記プロセス制御デバイス、または
    前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第１のビッグデータプロバイダノード、のうちの少なくとも１つであり、
    前記第２のノードは、前記プロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第２のビッグデータノードである、請求項２０又は請求項２１に記載の前記システム。
23. 前記信号処理モジュール及び前記分析モジュールは、一体型デバイスまたはノードに含まれる、請求項１６〜請求項１９の何れか１項に記載の前記システム。
24. 前記一体型デバイスまたはノードは、
    前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくは前記フィールドデバイス及び前記コントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、前記プロセス制御デバイス、または
    前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノード、のうちの少なくとも１つである、請求項２３に記載の前記システム。
25. 前記パラメータ値は、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランス、質量のバランス、またはビッグデータ分析関数または分析モジュールによって生成された出力のうちの１つの値を示す、請求項１〜請求項２４の何れか１項に記載の前記システム。
26. 前記信号に対して実施された前記信号処理は、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを引き起こすことを含む、請求項１〜請求項２５の何れか１項に記載の前記システム。
27. 前記信号の前記１つ以上の特性は、前記信号の卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項２６の何れか１項に記載の前記システム。
28. 前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源は、プロセス制御デバイス、プロセス変数、１台の設備、または前記プロセスプラントに対応し、かつ前記信号源の上流である資産のうちの少なくとも１つを含む、請求項８〜請求項２７の何れか１項に記載の前記システム。
29. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、前記システムは、第２の分析モジュールをさらに含み、前記受信者アプリケーションは、第２の分析モジュールに含まれる、請求項８〜請求項２８の何れか１項に記載の前記システム。
30. 前記システム又は前記信号処理モジュールの少なくとも１つは、ユーザ入力を使用せずにリアルタイムで自律的に動作する、請求項１〜請求項２９の何れか１項に記載の前記システム。
31. 前記パラメータ値の前記経時的な変化は、１つ以上の振動を含む、請求項１〜請求項３０の何れか１項に記載の前記システム。
32. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するための方法であって、
    信号処理ベースの学習システムで、パラメータ値の経時的な変化の表示を取得することであって、前記パラメータ値の経時的な前記変化が、信号源によって生成された信号であり、前記パラメータ値の経時的な前記変化が、前記プロセスプラントで前記プロセスを制御することに基づいて生成され、前記信号が、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに取得される、前記取得することと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能を前記信号に適用させることと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記１つ以上の信号処理機能の前記適用に基づいて前記信号の少なくとも１つの特性を決定することと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記プロセス内で、前記信号の上流である要素の集合の少なくとも部分集合を前記信号の前記少なくとも１つの特性の１つ以上の源であると決定することであって、前記少なくとも前記部分集合の前記決定が、前記信号の前記少なくとも１つの特性に対する上流要素の前記集合の影響のそれぞれの強度に基づいている、前記決定することと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させることであって、前記受信者アプリケーションがユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、前記提供させることと、を含む、前記方法。
33. 前記パラメータ値の経時的な前記変化の前記表示を取得することは、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランスを示すパラメータ、質量のバランスを示すパラメータ、または前記プロセスプラントによって生成されたビッグデータに対して実施された分析関数の出力のうちの１つの値の経時的な変化の表示を取得することを含む、請求項３２に記載の前記方法。
34. 信号処理を前記信号に対して実施させることは、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを前記信号に対して実施させることを含む、請求項３２又は請求項３３に記載の前記方法。
35. 前記信号処理機能を前記信号に適用させて前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することは、前記信号処理機能を前記信号に対して実施させて、卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項３２〜請求項３４の何れか１項に記載の前記方法。
36. 前記信号処理機能に基づいて前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することは、前記信号処理機能に基づき、かつ前記プロセスの少なくとも一部分がオンラインである間に取得された測定値、前記プロセスの前記少なくとも一部分がオフラインである間に取得された測定値、または前記プロセスの前記少なくとも前記一部分のモデルから取得されたデータ、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することを含む、請求項３２〜請求項３５の何れか１項に記載の前記方法。
37. 前記上流要素の集合の前記少なくとも前記部分集合を前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源であると決定することは、プロセス制御デバイス、１台の設備、プロセス変数、または前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源である資産、のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項３２〜請求項３６の何れか１項に記載の前記方法。
38. 前記方法が１秒以下の期間にわたって実施されるか、または
    前記方法が監視されていない方法であるか、のうちの少なくとも１つである、請求項３２〜請求項３７の何れか１項に記載の前記方法。
39. 前記パラメータ値の経時的な前記変化の表示を取得することが、前記パラメータ値の経時的な前記変化を検出することを含むか、または
    前記信号の経時的な前記変化を取得することが、前記信号に含まれる１つ以上の振動の表示を取得することを含むか、のうちの少なくとも１つである、請求項３２〜請求項３８の何れか１項に記載の前記方法。
40. 前記信号処理ベースの学習システムは、分析モジュールに結合された信号処理モジュールを含み、
    前記信号処理ベースの学習システムで前記信号を取得することは、前記信号処理ベースの学習システムの前記信号処理モジュールで前記信号を取得することを含み、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記１つ以上の信号処理機能を前記信号に適用させることは、前記信号処理ベースの学習システムの前記信号処理モジュールによって、前記１つ以上の信号処理機能を前記信号に適用することを含み、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を決定することは、前記信号処理ベースの学習システムの前記分析モジュールによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を決定することを含む、請求項３２〜請求項３９の何れか１項に記載の前記方法。
41. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、
    前記信号を取得することが第２の分析モジュールから信号を取得することを含むか、または
    前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源の前記表示を前記受信者アプリケーションに提供させることが、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源の前記表示を前記第２の分析モジュールもしくは第３の分析モジュールに提供させることを含むか、のうちの少なくとも１つである、請求項４０に記載の前記方法。