JP4635167B2 - 被制御プロセスにおける異常の根本原因診断装置 - Google Patents

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Description

本発明は、工業用プロセス制御装置およびプロセス制御ループに関する。特に、本発明は、そのようなループの診断装置に関する。
プロセス制御ループは、プロセス工業で使用され、石油精製等のプロセスの運転を制御する。ループの代表的部分である送信機は、現場に設置されて、圧力、流量、または温度等のプロセス変数を測定し、例えば、制御室設備に送信する。バルブ制御装置のようなコントローラもまたプロセス制御ループの一部であり、制御ループを通して受信されたり内部で発生されたりした制御信号に基づいてバルブの位置を制御する。その他のコントローラは、例えば電動モータや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一部であり、制御室内のオペレータまたはコンピュータは、現場の送信機から受信したプロセス変数に基づいてプロセスを監視し、かつこれに応答して制御信号を適当な制御装置に送出することによってプロセスを制御できる。制御ループの一部となりえる他のプロセス装置は、プロセス制御ループ上のプロセス信号を監視して送信可能な携帯通信機である。一般的には、これらはループを形成する装置を構成するために使用される。
プロセス制御ループの動作を監視してループ内の故障を診断し、かつ特定するために種々の手法が使用されている。しかし、例えば、プロセス運転での異常原因であるシステム中の個々の装置または構成要素を特定することによって、故障源つまり“根本原因”を特定することが、さらに望まれている。この根本原因は、プロセスのどの装置が修理もしくは交換を必要とするかについての付加的な情報をオペレータに提供する。
種々の観点において、工業用プロセスにおける異常源つまり“根本原因”を特定することができる工業用プロセス診断装置が提供される。一つの観点では、診断装置は複数のプロセス形成モデルを含み、各モデルは工業用プロセスの物理的（つまり実際の）実装（implementation）に関連する。複数のモデルのうちの一つが選択され、選択されたモデルおよびプロセスに関する少なくとも一つののプロセス信号が使用されて診断が実行される。この診断に基づいて異常の根本原因が決定される。
本発明は、プロセスで発生する異常の“根本原因”を特定するために工業プロセスで使用することができる。図１は、プロセス流体システム２の流量を制御するのに使用される工業プロセス制御システム２の一例を示す図であり、プロセス流体を搬送するプロセスパイプ４およびループ電流Ｉを流す２線プロセス制御ループ６を含む。送信機８と、アクチュエータ、バルブ、ポンプ、モータまたはソレノイドのようなループ内の最終的な制御要素に接続されるコントローラ１０と、通信機１２と、制御室１４は、全てプロセス制御システム２の一部である。プロセスの運転中に異常が発生すると、本発明は、観測された異常の原因を特定するために使用される。
ループ６は、図示目的のために一形態で示されているが、４−２０ｍＡループ、２，３または４線ループ、マルチドロップループ、ハート（ＨＡＲＴ：登録商標）またはフィールドバス（FieldBus）またはその他のデジタルまたはアナログ通信プロトコルに従って動作するループのような、いかなる適当なプロセス制御ループでも使用することができる。運転中、送信機８は、流量などのプロセス変数をセンサ１６で感知し、感知されたプロセス変数をループ６を介して送信する。プロセス変数は、コントローラ／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で受信される。コントローラ１０は、バルブ１８に結合されて図示されており、バルブ１８を調節してプロセスを制御し、それによってパイプ４内の流量を変化させることができる。コントローラ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、それに応答してバルブ１８を調節する。別の実施例では、コントローラ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制御信号を内部的に発生する。通信機１２は、図１に示されている携帯通信機であってもよいし、プロセスを監視して計算を実行する、固定的に設置されたプロセスユニットであってもよい。プロセス装置は、例えば、図１に示す、送信機８｛ローズマウント インコーポレイテッド（Rosemount Inc.)から入手できる３０９５型送信機等｝、コントローラ１０、通信機１２、および制御室１４を含む。別のタイプのプロセス装置は、ＰＣ、プログラム可能論理ユニット（ＰＬＣ）、または、ループ上の監視、管理、および／または送信を可能にするための適当なＩ／Ｏ回路を使ってループに結合される、その他のコンピュータである。
図２は、タンク５２内の液体のレベルを制御するためのプロセス制御ループ５０のグラフィックモデルの簡略図である。後述するように、このようなモデルは、プロセス運転中の異常の根本原因を診断するために選択して使用されることができる。レベル送信機５４は、タンク５２内の液体の高さを測定し、基本プロセス変数（ＰＶ）をコントローラ５６に提供する。コントローラ５６は、ＰＩＤコントローラが図示されているが、いかなるタイプのコントローラであってもよい。コントローラ５６は、またタンク５２内の液体の所望レベルに関連する設定ポイント（ＳＰ）を受信する。コントローラ５６は、公知の制御アルゴリズムを使って、制御要求（ＣＤ）出力をバルブ５８に提供する。オプションであるバルブ位置センサ６０を使用してバルブ５８の弁棒の実際位置を測定することができる。この具体例のモデルでは、その他のオプション構成要素として、タンク５２から液体を引き出すように構成されたポンプ６２、入口流速を測定するように構成された送信機６４、および出口流速を測定するように構成された送信機６６を含む。後述するように、モデルおよびモデルのためのオプション構成要素は、メモリ内に記憶され、オペレータまたはその他の選択手法によって選択することができる。異なる観点において、メモリは、プロセスに結合されるかプロセス信号へのアクセスを持つどのような装置に対しても配置でき、アクセス可能とすることができる。
プロセス制御システム上での本発明の診断は、プロセスの運転が安定して定常モードになった後に実行されるのが好ましい。定常モードは、プロセス信号の平均および標準偏差を観察することによって確認される。各々のプロセス信号（プロセス変数および制御信号等）の平均（μ）および標準偏差（Σ）は、Ｎ組の測定値に関して計算され、平均および標準偏差は次のように計算される。
Figure 0004635167
Figure 0004635167
ポイント数Ｎは、信号のサンプル期間およびサンプリング速度に依存する。数式１および２において、Ｘiはサンプル番号ｉで採取されたプロセス信号の値である。最初に、毎秒１サンプルのサンプル速度でもって１０分間のサンプル期間が使用される。一例では、プロセス平均が２５４０ｍｍＨ2Ｏ（＝１００ｉｎＨ2Ｏ）（２５．４ｍｍＨ2Ｏ（＝１ｉｎＨ2Ｏ）標準偏差をもって）であり、その後のプロセス平均が２４６３．８ｍｍＨ2Ｏ（＝９７ｉｎＨ2Ｏ）と２６１６．２ｍｍＨ2Ｏ（＝１０３ｉｎＨ2Ｏ）の間であるならば、そのループは定常モードで運転されていると決定される。診断の開始に先立つプロセス安定の判断に関連する特許が米国特許第６，１１９，０４７号として２０００年９月１２日に発行されており、その全体が参照によりここに合体される。
一旦定常運転に到達したならば、他の部分の平均的なデータから一時的に大きく変化するパルス状のデータつまりスパイクは廃棄するのが望ましい。そのようなデータを特定するための一つの手法は、信号標準偏差をもって信号平均を連続的に比較することである。それぞれN組の測定値を提供する二つの連続する各信号ブロック(以下の「ブロック」も同様の内容を持つ)の測定値の平均（μ1およびμ2）の差は、サンプル数Ｎの平方根で除算された標準偏差より小さくなければならない。これは、次のように表される。
Figure 0004635167
ここで、μ1は前ブロックの平均であり、μ2は現ブロックの平均であり、Ｎはブロック内のポイント数であり、σ1は前ブロックの標準偏差である。
診断を実行するために入手可能であってモデルで使用されるプロセス信号に依存し、異なる根本原因が特定される。例えば、図２に示すプロセスモデルの場合、三つの異なったケースが存在する。
Figure 0004635167
初期トレーニングフェーズの間、全てのプロセス信号は、例えば２０分間収集される。この時間は、ユーザが選択可能である。これらの信号の平均および標準偏差が計算される。このトレーニングフェーズは、プロセスが安定状態に入るまで繰り返される。一旦プロセスが安定状態になれば、各々のプロセス信号の平均（μt）および標準偏差（σt）の照準値（つまり公称値）が記憶される。
さらに、故障の根本原因の特定に先立ち、プロセスが適切に運転されていることを確認するため、個々のプロセス信号が評価される。例えば、基本プロセス変数（ＰＶ）が評価される。図２に図示された液体レベルの場合は、次のように評価される。
Figure 0004635167
ここで、ＰＶ＿ＲＡＮＧＥは、液体レベルのレンジ（最大値および最小値の範囲）である。この値は、プロセス制御システムが形成された時にプロセス制御システムによってアクセス可能なメモリ内に記憶されるか、ユーザによって入力される。同様に、制御信号（ＣＤ）では次の故障が特定される。
Figure 0004635167
表３の例において、制御要求は０％と１００％の間にあると想定される。できることならば、同様のテストがバルブ位置（ＶＰ）プロセス信号について実行される。
監視フェーズの間、種々のプロセス信号が監視され、これらが変化なし（ＮＣ）、上方変化（Ｕ）（平均信号がトレーニングフェーズで得られた平均より大）、もしくは下方変化（Ｄ）（平均信号がトレーニングフェーズで得られた平均より小）であるかが判断される。ＮＣの状態は数式４で判断される。
Figure 0004635167
数式４において、μtはトレーニングフェーズで得られた平均、μは現ブロックの平均、Ｎはブロック内のポイント数であり、σtはトレーニングフェーズで得られた標準偏差、μtおよびσtはそれぞれ、トレーニングフェーズで記憶された平均および標準偏差である。Ｎはサンプル数、μは現在のプロセス信号の平均である。
上方変化（Ｕ）の状態は数式５で特定される。
Figure 0004635167
ここで、μtはトレーニングフェーズで得られた平均、μは現ブロックの平均、Ｎはブロックのポイント数であり、σtはトレーニングフェーズで得られた標準偏差である。
最後に、下方変化（Ｄ）の状態は数式６で特定される。
Figure 0004635167
ここで、μtはトレーニングフェーズで得られた平均、μは現ブロックの平均、Ｎはブロック内のポイント数であり、σtはトレーニングフェーズで得られた標準偏差である。
入手可能なプロセス信号の数によって、プロセス内の異常源として異なる根本原因を特定することができる。例えば、設定ポイント、基本変数および制御要求プロセス信号を入手できるならば、レベルセンサのドリフトまたはバルブに関連する問題を特定することができる。ルールベースの一例を表４に示す。
Figure 0004635167
付加的なプロセス信号を入手できるならば、表５に示すように、実際のバルブ位置（ＶＰ）、そして根本原因をより具体的に特定することができる。
Figure 0004635167
最後に、流入速度（ＩＦ）および流出速度（ＯＦ）プロセス信号を入手できるならば、図６のルールベースで示されるようにタンク５２内に漏れが存在するかどうかを判断することも可能である。
Figure 0004635167
プロセス信号の変化が前記表４，５および６のいずれのルールにも一致しない場合、未知異常出力を出力することができる。また、これらのルールは、プロセス５０がポンプ６２を含むかタンク５２の排水に使用される圧力差に基づいて動作する場合に適合する。
図３は、流速を制御するプロセス制御ループのグラフィックモデル１００の簡略図である。これは、プロセス制御ループの別の例を図示している。図３において、タンク１０２（またはポンプ１０３もしくはその他の差圧源）は、処理流体の流れを提供することができる。送信機１０４は、流速を感知して基本プロセス変数（流速）をコントローラ１０６に提供する。コントローラ１０６はまた設定ポイント（ＳＰ）を受信し、制御要求（ＣＤ）信号をバルブ１０８に提供する。バルブ１０８は、その弁棒の実際位置（ＶＰ）をオプションに従って任意に返送することができる。追加のオプションは、プロセス圧力（ＰＴ）を感知するように構成された圧力送信機１１０および冗長流速（ＦＴ２）を感知するように構成された冗長流量送信機１１２を含む。
動作中、図２に関して記述されたのと同様の方法で、また、数式１および２で説明されたように、トレーニングフェーズの間、平均および標準偏差が決定される。しかし、一般的に流速制御は比較的速く応答するので、より短いトレーニングフェーズの期間、例えば２分が使用される。
表７に示されるように、入手できる異なるプロセス信号の数に応じて、異なる根本原因の数が特定される。
Figure 0004635167
根本原因の特定に先立ち、例えば、表８のルールベースを使って基本的な故障がチェックされる。
Figure 0004635167
また、バルブの状態は次のように判断される。
Figure 0004635167
追加的なプロセス変数を使用することによって、プロセス内の異常の“根本原因”が特定される。設定ポイント、基本プロセス変数および制御要求信号を入手できる場合、プロセス異常の根本原因として、流量センサのドリフトまたはバルブのトラブルを次のように特定できる。
Figure 0004635167
追加的なプロセス信号が入手できるならば、実際のバルブ位置（ＶＰ）と同時に、流量センサのドリフトもしくはバルブのトラブルを根本原因として次のように特定できる。
Figure 0004635167
最後に、第２の流速変数（ＦＴ２）を測定するため、冗長送信機が使用されるならば、プロセス内の漏れを特定することもできる。
Figure 0004635167
図４は、本発明の一実施形態を実装したプロセス装置１００を示すブロック図である。プロセス装置１００は、制御信号入力１０４を通して制御信号ＣＤを受信し、プロセス変数入力１０６を通してプロセス変数ＰＶを受信し、設定ポイント入力１０８を通して設定ポイントＳＰを受信する根本原因分析ブロック１０２を含む。追加的なプロセス信号（ＰＳ1，ＰＳ2…）は、プロセス信号入力１１０，１１１のような、入手できる追加的なプロセス信号の数に応じたその他の入力を通じて受信される。
根本原因分析ブロック１０２は、また複数のプロセス形成モデル１１２を記憶するメモリに接続される。プロセス形成モデル１１２は、例えばシステムメモリ内に記憶される。図示された実施形態において、可能なプロセス制御ループに対応した全部でＸ個の異なったプロセス形成モデルが存在する。この例では、各プロセス形成モデルは、プロセスのグラフィック表現を提供するグラフィックモデルＧＭ1…ＧＭxを含む。これは、オペレータによる構成データの入力を容易にするグラフィック・ユーザ・インタフェースを提供するために使用される。例えば、グラフィックモデルは、図２および図３に図示したものと同様のものでよい。
各々のプロセス形成モデルは、どのような数のプロセス信号（ＰＳ1A，ＰＳ1B，…等）でも受信することができる。図２，３に示された具体例においては、プロセス内における異常の根本原因を特定するために必要とされる最少三つのプロセス信号、つまり制御要求ＣＤ、主要なプロセス変数ＰＶおよび設定ポイントＳＰが存在する。ある実施形態において、プロセス形成モデルに関連するプロセス信号の数は、要求されるように、根本原因分析を実施するのに必要とされるプロセス信号の最少数であるか、それより多い数である。
次に、各プロセス形成モデルは、オプションのプロセス信号（ＯＰ1A，ＯＰ1B，…）をいくつでも含むことができる。各オプションのプロセス信号は、入力１１０，１１１等を通して受信されるプロセス信号（ＰＳ1，ＰＳ2，…）に相当する。図２の例において、バルブ位置ＶＰ、流入速度ＩＦおよび流出速度ＯＦは、オプションのプロセス信号の例である。いくつかのプロセス形成モデルは、オプションのプロセス信号を持たないように構成することができる。
次に、各プロセス形成モデルは、受信したプロセス信号（必要とされる最少のプロセス信号ＰＳ1A，ＰＳ1B…ならびにいくつかのオプションのプロセス信号ＯＰ1A，ＯＰ1B，…）に基づいて根本原因を決定するために使用されるルールベースをいくつでも含むことができる。図４では、ルールベースは、ＲＢ1A，ＲＢＰ1B，…で示されている。ルールベースの例は、上述の表４，５，６，１０，１１および１２に示されている。本発明は、根本原因の分析を実施するために上記ルールベースを特別に使用することに限定されないことに注意すべきである。一つの観点では、ニューラルネットワーク、その他のルールベース、回帰学習、ファジー論理およびその他の公知の診断手法またはまだ発見されていない手法を含むいかなる分析手法をも使用することができる。ここに示した例では、受信される最少三つのプロセス信号として、制御要求ＣＤ信号、主要なプロセス変数ＰＶおよび設定ポイントＳＰ信号が存在する。しかし、その他の信号、より少ない信号または異なる信号の組み合わせを根本原因分析の実行のために使用することができる。
根本原因分析ブロック１０２は、モデル選択入力１１６を受信し、複数のプロセス形成モデル１１２の内の一つを選択する。モデル選択入力は、オペレータまたは別のソースからのものでよい。モデル選択入力１１６は、根本原因分析ブロック１０２で連続的に使用される唯一のプロセス形成モデルを特定する。また、一つの例では、選択されたプロセス形成モデルに含まれる追加的なオプションのプロセス（ＯＰ）信号が根本原因分析ブロック１０２で使用される。なお、ＯＰ信号は、入力１１０，１１１等を通して実際に受信されるプロセス信号（ＰＳ1，ＰＳ2，…）に相当する。グラフィック・ユーザ・インタフェースが使用される場合、グラフィックモデルが表示出力１１８上に表示される。例えば、モデル選択入力１１６により選択されたプロセス形成モデルに関連するプロセス信号（ＰＳ1A，ＰＳ1B，…）またはオプションのプロセス信号（ＯＰ1A，ＯＰ1B，…）が該プロセス形成モデルにおけるプロセス信号に割り当てられる。この割り当てをグラフィック形式で表示してもよい。
一旦、プロセス形成モデルが選択されると、プロセス形成モデルのルールベースによって使用されるプロセス信号は、プロセスから受信される実際のプロセス信号に割り当てられる。根本原因分析ブロック１０２は、上述したような、要求される手法のいずれかを使って根本原因分析を実行する。根本原因分析に基づいて、プロセス内で発生したイベントの異常の根本原因を示す根本原因出力１２０が提供される。
本発明の一実施形態に従った図５は、プロセス装置１００の一物理的実装を示す簡略ブロック図である。図５の例では、装置１００は、入出力部１３４を通してプロセス制御ループ１３２に接続される。ループ１３２は、例えば、図１に示される２線ループもしくはその他のプロセス制御ループである。また、接続は、直接接続である必要はなく、ループからの変数が論理入力出力ブロック１３４を通して受信される論理接続だけでもよい。マイクロプロセッサ１３６は、メモリ１３８およびグラフィック・ユーザ・インタフェース１４０に接続される。メモリ１３８は、図４に示されるプロセス形成モデル１１２だけでなく、変数およびプログラム命令を記憶するために使用される。
グラフィック・ユーザ・インタフェース１４０は、プロセス形成モデルの選択および形成の期間に使用される図４の表示出力１１８だけでなくモデル選択入力１１６を受信するための入力を提供する。マイクロプロセッサ１３６は、また監視されるプロセスの形態および動作に関連する情報を含むオプションのデータベース１４２に接続することができる。例えば、多くのプロセス制御または監視システムはこのようなデータベースを有する。一例は、ミネソタ州エデンプレーリのローズマウント・インコーポレーションから入手できるＡＭＳシステムである。
根本原因プロセス装置１００は、送信機、コントローラ、携帯通信機、または図１に示したような制御室のようなあらゆるプロセス装置において実施することができる。一実施形態において、プロセス装置１００は、制御室または他の遠隔場所に配置されたコンピュータシステムつまりＰＣ上で動作する。プロセス制御ループ１３２は、一般的にはいくつかのタイプのフィールドバスを基礎にしたループ、または複合制御ループからなる。このような形態では、プロセス装置１００は、選択されたプロセス形成モデルに対する制御ループに接続された種々の装置に所望のプロセス信号を投ずることができる。グラフィック・ユーザ・インタフェース１４０が示されているが、プロセス形成モデルは、どのような選択手法で選択されてもよく、人の操作によって選択および形成される必要はない。例えば、別の場所に格納された構成情報が他の手法によって与えられることに基づいて、適当なルールベースおよびモデルオプションが装置１００によって受信されてもよい。その代わりに、根本原因プロセス装置１００は、例えば現場に設備され、送信機内に配置されてもよい。
ここで使用されたプロセス変数は、一般的にプロセス内で制御されている基本変数である。ここで使用されたプロセス変数は、例えば、圧力、流量、温度、製品レベル、ｐＨ、混濁、振動、位置、モータ電流、およびその他のプロセスの特性等の、プロセスの状態を表す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もの）を意味する。例えば、制御信号は、所望の温度、圧力、流量、製品レベル、ｐＨ、または混濁等の、コントローラによって調節されるか、プロセスを制御するために使用される所望のプロセス変数値（すなわち設定ポイント）を意味する。また、制御信号は、較正値、警報、警報状態、バルブアクチュエータに供給されるバルブ位置信号や加熱要素に供給されるエネルギレベルやソレノイドのオン・オフ信号等のように制御要素へ供給される信号、またはプロセスの制御に関連する他のあらゆる信号を意味する。ここで使用された診断信号は、プロセス制御ループ内の装置および要素の動作に関連する情報を含む。しかし、プロセス変数や制御信号は含まない。例えば、診断信号は、弁棒の位置、印加されたトルクつまり力、アクチュエータの圧力、バルブを駆動させるために使用される圧縮ガスの圧力、電圧、電流、電力、抵抗、容量、インダクタンス、装置温度、スティクション、摩擦、フルオンおよびフルオフ位置、行程、周波数、振幅、スペクトルおよびスペクトル成分、剛性、電界もしくは磁界の強さ、期間、強度、動作、電動モータの逆起電力、モータ電流、ループ関連パラメータ（制御ループ抵抗、電圧、または電流等）、またはシステム内で検出あるいは測定される他のあらゆるパラメータを含む。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のようなプロセス内のプロセスまたは要素に関連するあらゆる信号を意味する。プロセス装置は、プロセスループの一部を形成するかプロセスループに接続されてプロセスの制御または監視に使用されるあらゆる装置を含む。
本発明は、好ましい実施形態を参照して説明されたが、当業者は形態および細部において本発明の精神および範囲から逸脱しないで変更できることを認識できるであろう。この明細書中では、二つの具体的処理例および具体的モデル例が示されたが、本発明は、公知の手法または将来発見される手法を使って生成されるその他の形態およびモデルに適合できる。また、他のタイプのルールベースまたはモデル形態が本発明で使用されてもよい。本発明は、独立した装置として設備でき、また、工業プロセスの制御または監視に使用されるソフトウェアに追加されるソフトウェアモジュールであってもよい。一つの観点では、本発明は、本発明を実施するために使用されるコンピュータ命令および／または記憶媒体を含む。ここで使用された“プロセスモデル”は、あらゆるプロセスの論理表現であり、上述の具体例に限定されない。“根本原因”はプロセス運転中の変化もしくは異常の初期原因（または複数原因）である。モデル化される他のタイプのプロセス制御ループは、ガス、液体、固体または他の形態のプロセス材料の調整制御およびカスケード制御を含む流量制御、レベル制御、温度制御などを含むが、これに限定されない。ループの特別な具体例は、例えば、差圧によって駆動されるバルブを備えた流量制御ループ、差圧によって駆動されるバルブを備えたレベル制御ループ、流量調整制御のための温度調整制御、バルブポンプ駆動のためのレベル調整制御、ポンプによって駆動されるバルブを備えた流量制御、バルブ冷却凝縮器のためのレベル調整制御、流量調整制御カスケード供給のためのレベル調整制御、バルブのための液体温度調整制御、流量調整制御のための液体温度調整制御、差圧によって駆動されるバルブを備えたガス流量制御、バルブのためのガス温度調整制御、バルブのためのガス圧調整制御、流量調整制御のためのガス圧調整制御、流力調整制御カスケードリボイラのためのレベル調整制御、バルブリボイラのバルブおよびレベル調整制御のための液体圧力調整制御を含む。制御される種々のタイプのプロセス要素は、例えば、巻胴およびタンク、熱交換器、塔、蒸気系、凝縮器、ボイラ、反応器、加熱器、圧縮機、燃料系、タービン、およびフレア系を含む。
送信機、コントローラ、携帯通信機および制御室を含むプロセス制御ループの簡略図である。 液体レベルループ用のプロセス制御ループモデルの概要図である。 流速制御ループ用のプロセス制御ループモデルの概要図である。 本発明の一実施形態の装置のブロック図である。 図４のハードウェアの一例を示すブロック図である。
符号の説明
２……工業プロセス制御システム
４……プロセスパイプ
６……２線プロセス制御ループ
８……送信機
１０……コントローラ
１２……通信機
１４……制御室
１６……センサ
１８……バルブ
１００……プロセス装置
１０２……根本原因分析ブロック
１０４……制御信号入力
１０６……プロセス変数入力
１０８……設定ポイント入力
１１０，１１１……プロセス信号入力
１１２……プロセス形成モデル
１１６……モデル選択入力
１１８……表示出力
１２０……根本原因出力

Claims (21)

  1. 工業プロセスにおける異常の根本原因を特定するための工業プロセス診断装置において、
    複数のプロセス形成モデルを記憶するメモリであって、各々のプロセス形成モデルが、工業プロセスの、タイプが異なる複数のプロセス制御ループの各々での基本的なプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係、さらにプロセス処理用および検出用のオプションの構成要素が追加された場合には該プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素の物理的な接続関係も表すモデルと、前記基本的な検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号に基づいて異常の根本原因を決定するために使用されるルールベース、さらに前記プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素が追加された場合に該検出用のオプションの構成要素で検出されるプロセス信号をも用いて異常の根本原因を決定するために使用されるルールベースを含んでいる複数のプロセス形成モデルを記憶するメモリと、
    前記基本的なプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルに前記プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素を追加するように構成され、また、前記メモリに記憶された複数のプロセス形成モデルのうちの唯一のプロセス形成モデルを特定し、該プロセス形成モデルを前記メモリから読み出すように構成された選択入力手段と、
    前記選択入力手段により読み出されたプロセス形成モデルに含まれるモデルの、検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号を入力するように構成された信号入力手段と、
    前記選択入力手段により読み出されたプロセス形成モデルに含まれるモデルの工業プロセスにおける異常の根本原因を示す根本原因出力を出力する根本原因分析手段であって、前記選択入力手段により読み出されたプロセス形成モデルに含まれるモデルの、検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号に基づいて異常の根本原因を決定するルールベースと前記信号入力手段によって入力されたプロセス信号を入力として異常の根本原因を判定し、その判定結果を異常の根本原因出力として送出する根本原因分析手段とからなる工業プロセス診断装置。
  2. ＰＣ内に実装される請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  3. プロセス装置内に実装される請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  4. 前記プロセス装置が送信機を含む請求項３記載の工業プロセス診断装置。
  5. 前記プロセス装置がコントローラを含む請求項３記載の工業プロセス診断装置。
  6. 前記モデルが、プロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すグラフィック表現を提供するグラフィックモデルを含む請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  7. 前記プロセス信号が、液体レベルまたは液体流速を表すプロセス変数（ＰＶ）、前記プロセス変数に従って構成要素を制御するための制御要求（ＣＤ）信号、および前記プロセス変数の所望値を示す設定ポイント（ＳＰ）を含む請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  8. 前記プロセス信号が、前記制御要求（ＣＤ）信号に応答して提供される実際の制御値を表すプロセス信号をさらに含む請求項７記載の工業プロセス診断装置。
  9. 前記プロセス信号が、その他のプロセス変数をさらに含む請求項７記載の工業プロセス診断装置。
  10. 前記複数のプロセス形成モデルの少なくとも一つが、液体レベルプロセス制御ループを採用した工業プロセスのプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルを含む請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  11. 前記複数のプロセス形成モデルが、プロセス流体流量制御ループを採用した工業プロセスのプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルを含む請求項１記載の工業プロセス診断装置。
  12. 工業プロセスにおける異常の根本原因を特定するための工業プロセス診断方法において、
    各々のプロセス形成モデルが、工業プロセスの、タイプが異なる複数のプロセス制御ループでの基本的なプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係、さらに選択入力手段によりプロセス処理用および検出用のオプションの構成要素が追加された場合には該プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素の物理的な接続関係も表すモデルと、前記基本的な検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号に基づいて異常の根本原因を決定するために使用されるルールベース、さらに前記選択入力手段により前記プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素が追加された場合に該検出用のオプションの構成要素で検出されるプロセス信号をも用いて異常の根本原因を決定するために使用される複数のルールベースを含んでいる複数のプロセス形成モデルを記憶しているメモリから、前記基本的なプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルあるいは前記選択入力手段により前記プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素が追加された場合には該プロセス処理用および検出用のオプションの構成要素の物理的な接続関係も表すモデルを含む唯一のプロセス形成モデルを、前記選択入力手段によりから送出されるモデル選択入力によって特定して読み出し、
    該プロセス形成モデルに含まれるモデルの検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号を受信し、
    前記メモリから読み出されたプロセス形成モデルに含まれるモデルの、検出用の各構成要素で検出されるプロセス信号に基づいて異常の根本原因を決定するルールベースと受信されたプロセス信号を入力として異常の根本原因を判定し、その判定結果を異常の根本原因出力として送出する工業プロセス診断方法。
  13. 請求項１２記載の工業プロセス診断方法を設備したＰＣ。
  14. 請求項１２記載の工業プロセス診断方法を設備した処理装置。
  15. 前記モデルが、プロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すグラフィック表現を提供するグラフィックモデルを含む請求項１２記載の工業プロセス診断方法。
  16. 前記プロセス信号が、液体レベルまたは液体流速を表すプロセス変数（ＰＶ）、前記プロセス変数に従って構成要素を制御するための制御要求（ＣＤ）信号、および前記プロセス変数の所望値を示す設定ポイント（ＳＰ）を含む請求項１２記載の工業プロセス診断方法。
  17. 前記プロセス信号が、前記制御要求（ＣＤ）信号に応答して提供される実際の制御値を表すプロセス信号をさらに含む請求項１６記載の工業プロセス診断方法。
  18. 前記記プロセス信号が、その他のプロセス変数をさらに含む請求項１６記載の工業プロセス診断方法。
  19. 前記複数のプロセス形成モデルの少なくとも一つが、液体レベルプロセス制御ループを採用した工業プロセスのプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルを含む請求項１２記載の工業プロセス診断方法。
  20. 前記複数のプロセス形成モデルが、プロセス流体流量制御ループを採用した工業プロセスのプロセス処理用および検出用の構成要素の物理的な接続関係を表すモデルを含む請求項１２記載の工業プロセス診断方法。
  21. 請求項１２記載の工業プロセス診断方法を実施するために形成されたコンピュータ命令を記憶する記憶媒体。
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