JP5015396B2 - プロセス制御ループパラメータの推定値の統計的に決定する方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
これは、表題が「プロセス制御デバイスパラメータをオンライン方式測定で適切に得る方法と装置」であり、１９９７年９月２９日に出願された米国特許出願Ｎｏ.０８／９３９，３６４の一部継続出願である。また、表題が「プロセス制御ループパラメータ推定値の統計的に決定する方法」であり、１９９８年８月３１日に出願された米国仮出願Ｎｏ.６０／０９８，４６４に基づいて提出する通常出願でもある。
【０００２】
本発明は一般的にプロセス制御ネットワークに関するものであり、更に詳しく言えば、プロセス環境内でプロセス制御ループがオンライン方式で接続されている間において、プロセス制御ループパラメータの推定値を統計的に決定する方法及び装置に関するものである。
【０００３】
【従来の技術】
大規模な商業用製造及び精製プロセスでは、通常、弁装置等の一つもしくはそれ以上のプロセス制御デバイスの操作を制御するプロセス制御装置を利用している。これに代えて、各プロセス制御デバイスは、プロセス内の、例えば、流量、温度、圧力等で構成される一つもしくはそれ以上のプロセス変数を制御する。一般的に、弁ポジショナー等のようなプロセス制御デバイスは、プロセス制御装置により発信されるコマンド信号に応答して、弁体、調整弁、又はその他の幾つかの変更できる開口部材等の関連する制御素子を動かすポジショナーにより制御されるアクチュエータを有する。プロセス制御デバイスの制御素子は、例えば、コマンド信号の変化に起因し得る弾性体によりバイアスされるダイアフラム上の液圧の変化に応じて、または、シャフトの回転に応じて作動し得る。ある標準の弁機構では、マグニチュードが４から２０ｍＡ（ミリアンペア）の範囲で変わるコマンド信号が、そのコマンド信号のマグニチュードに比例して、圧力室内で、ポジショナ−に液体の量の、従って液圧の、変更を引き起こさせる。圧力室内における液圧の変化は、バイアスの掛かっている弾性体に対してダイアフラムが移動する原因となり、次に、そのダイアフラムに接続されている弁体の移動の原因となる。
【０００４】
プロセス制御デバイスは、普通、コマンド信号へのデバイスの応答の指標として、帰還信号を発生し、プロセスを制御する際に利用するために、プロセス制御装置に該帰還信号（又は、応答指標）を提供する。例えば、弁機構では、通常、弁体の位置（例えば動程）、弁体の液室内の圧力、または弁体の実際の位置に関連する幾つかのその他の現象の指標である帰還信号を発生する。
【０００５】
プロセスコントローラは、一般的に、プロセスの全般的な制御に影響を与える精巧に調整された中央制御アルゴリズムへの入力として、その他の信号とともに、これらの帰還信号を利用するが、制御ループ性能の質の悪さは、該制御ループ内における個々の制御デバイスの操作状態の質の悪さが原因で未だ発生し得る。多くの場合、一つもしくはそれ以上の個々のプロセス制御デバイスに関連する問題は、プロセスコントローラで制御ループから調整できなく、その結果、性能が劣化した制御ループは手動に置かれるか、または、手動状態で効果的である点に離調（detune）される。これら制御ループに関連するプロセスは、望ましいことではないが、一人もしくはそれ以上の経験のある人間オペレ−タが必要である。
【０００６】
制御ループ性能の劣化は、普通、操作状態若しくはループ内で接続されている各プロセス制御デバイスの「健康状態」又は少なくともループ内で接続されている最も重要なプロセス制御デバイスを監視するとともに、性能が劣化したプロセス制御デバイスを修理または交換することにより解決することができる。プロセス制御デバイスの健康状態は、プロセス制御デバイスに関連する一つもしくはそれ以上のパラメータを測定するとともに、該一つもしくはそれ以上のパラメータが許容範囲外であるかどうかを判断することにより判断することができる。
【０００７】
弁のようなプロセス制御デバイスの健康状態を判断するのに用いられるとともに、指標でもあるプロセス制御デバイス又はループのパラメータは摩擦測定値である。一般的に、該摩擦測定値とは、例えば、弁体の初動が開始するときなどの摩擦力に打ち勝つ為にデバイスの移動部分に加えなくてはならない力または圧力の量に関するものである。もし、あるデバイスの摩擦測定値が設定された量以上ならば、それは弁体が何かしらの理由で固着しており、故に、そのデバイスは修理または交換が必要であるだろうということを意味する。
【０００８】
プロセス制御デバイスの健康状態を判断するのに用いられるとともに、指標でもあるもう一つのプロセス制御デバイスのパラメータは不感帯である。一般的に言えば、プロセス装置において、不感帯とは、方向の逆転の際、出力信号内に察知できる変化を起こさず、入力信号が変化し得る範囲のことである。機械的に相互に連結された部品や、摩擦、及び／又は、その他の公知の物理的現象間の物理的な遊びによって発生し得る不感帯は、コマンド信号がプロセス制御デバイスの移動可能な素子の移動方向の逆転を引き起こしたときに、最も良く観察される。この逆転の間、コマンド信号はプロセス制御デバイスの移動可能な素子が実際に新しい方向に移動を示す前に、不連続の量の変化量（不感帯）を起こす。言い換えれば、プロセス制御デバイス素子の第１の方向で最後に生じた動きの時のコマンド信号（または、その他の制御信号）と、プロセス制御デバイス素子の第２で且つ相違する方向で最初に生じた動きの時のコマンド信号（または、その他の制御信号）との差は、そのプロセス制御デバイスの不感帯の目安である。
【０００９】
プロセス制御デバイス又はループの健康状態を判断するために利用され得るその他のデバイスパラメータは、不動作時間、応答時間、オシレーション、軸ワインドアップである。不動作時間とは、制御信号の変化に応じて、プロセス制御デバイスが、移動可能な素子を実際に動かし始めるのに掛かる時間量に関連するとともに、測定値であると考えられ得る。応答時間とは、プロセス制御デバイス素子の移動可能な素子が、制御信号の変化に応じて、その最終数値のあるパーセント、例えば６３パーセント、に達するのに掛かる時間量である。オシレーションとは、プロセス制御デバイス又はループに関連する信号が周期的であるかどうか、即ち、典型的には好ましくないオシレーションの挙動があるかを判断する測定値である。軸ワインドアップとは、加えられた圧力が装置の固有の摩擦に打ち勝つための量に達する前に起きるアクチュエータの動程である。
【００１０】
もし、摩擦、不感帯、不動作時間、または幾つかのその他のプロセス制御ループパラメータが、校正された数値を有意な量上昇すれば、プロセス制御ループ内に適切な制御を確立するために、プロセス制御デバイスを修理または交換する必要があり得る。しかし、これらデバイスが制御ループ内でオンライン方式で接続されているのであれば、プロセス制御デバイスの健康状態を監視するために、摩擦、不感帯、不動作時間等のプロセス制御ループパラメータを測定するのは、通常非常に容易なことではない。
【００１１】
過去においては、オペレータはデバイスを台上点検するために、制御ループからプロセス制御デバイスを取り外さなければならなく、またはもう一つの方法としては、制御ループには、プロセスが稼動中にそのデバイスを点検するために、特定のプロセス制御デバイスを迂回するためのバイパス弁と冗長のプロセス制御デバイスが備え付けられていた。もう一つの方法としては、オペレータはプロセスが停止するまで、又は、プロセス内の個々のプロセス制御デバイスを点検するために計画された操業停止まで待たなければならなかった。これらのオプションはそれぞれ、時間の浪費であり、費用がかかり、またそれらの制御デバイスの健康状態を判断するのに必要な個々のプロセス制御デバイスのパラメータの断続的な測定量を提供するにすぎない。
【００１２】
プロセス制御デバイスからオンライン方式でデータを集めたり、デバイスの特徴である指標を手に入れる幾つかの試みがなされてきている。例えば、グラムストラップ等の米国特許Ｎｏ．５，６８７，０９８では、デバイスデータを集めるとともに、そのデバイスの応答特徴を生成し表示するシステムを開示している。同様に、本出願が優先権の目的で拠所にしている「プロセス制御デバイスパラメータをオンライン方式測定で適切に得る方法と装置」という表題の１９９７年９月２９日に出願された継続番号Ｎｏ．０８／９３９，３６４の出願は、デバイスデータを集めるとともに、このデータを用いて不感帯や不動作時間等の、あるデバイスパラメータを計算するシステムを開示している。出願継続番号Ｎｏ．０８／９３９，３６４（これは本発明の受託者に与えられている）の開示は、特にプロセス制御デバイスパラメータ（即ち、図１−３に関連する開示）のオンライン方式測定を得るための装置と方法に関連する開示は、これによって明白に引用により援用される。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明ではプロセス制御ループがプロセス環境内でオンライン方式で接続されている際のプロセス制御デバイスの摩擦、不感帯、不動作時間、オシレーション、軸ワインドアップ又はバックフラッシュ等の一つもしくはそれ以上のプロセスループパラメータの推定値を統計的に決定するための方法及び装置を指向している。本発明の運用により、プロセスオペレータは、制御ループからプロセス制御デバイスを取り外すことなく、そして制御ループ内のプロセス制御デバイスを迂回することなく、そして制御ループに外因性の制御信号を導入することなく、そしてプロセスを停止、又は、その他のどの方法ででもプロセスを干渉することなく、一つもしくはそれ以上のプロセス制御デバイスの健康状態を適切に監視することが可能になる。
【００１４】
本発明の一つの態様によれば、プロセス制御ループに関連するパラメータの推定値を決める方法および装置は、プロセス制御環境内でプロセス制御ループが接続されているとき、プロセス制御ループ内の信号を測定し、測定された信号を信号データとして格納し、そしてそれから、パラメータ推定値を決定するため格納された信号データに統計解析を実行する。そのパラメータ推定値は、アクチュエータ圧力に応じて動作するアクチュエータ（それは、そのデバイスの可動するどの部分であっても良い）を有するデバイス（弁またはその他のデバイス）の摩擦推定値であってもよい。この場合、その方法及び装置はアクチュエータ圧力を示す第１信号を測定し、アクチュエータ位置を示す第２信号を測定し、そしてそれから、一連のデータポイントを格納し、各データポイントはアクチュエータ圧力信号から得られたアクチュエータ圧力成分を有するとともに、アクチュエータ位置信号から得られたアクチュエータ位置成分を有する。前記方法及び装置は、それから、一連のデータポイントから縮小されたデータセットを生成し、その縮小されたデータセットより摩擦推定値を決定する。縮小されたデータセットを生成するため、一連のデータポイントのそれぞれは、そのデータポイントがデバイスの摩擦帯域の外側であるかどうかを判断するために解析され、もしデータポイントが摩擦帯域の外側であるならば縮小されたデータセットに入れられる。データポイントがデバイスの摩擦帯域の外側であるかどうか判断するには、２つのデータポイントのアクチュエータ位置成分の差が閾値と比較されても良く、２つのデータポイントのアクチュエータ圧力成分の差が閾値と比較されても良く、または、データポイントに於ける勾配が勾配閾値と比較されても良い。
【００１５】
その後、縮小されたデータセットは線形トレンドを取り除くためデトレンド（detrend）され、デトレンドされたデータセットのアクチュエータ圧力成分はヒストグラム化され、そのヒストグラム化の結果に基づいて圧力差が摩擦推定値を決定するために利用され得る。
【００１６】
パラメータの推定値は、また、摩擦推定値およびプロセス制御ループに関連するオープンループゲインから決定される不感帯推定値であっても良い。同様に、パラメータの推定値は、相互相関解析または最小二乗誤差解析を、格納された信号データに実行するとともに、不動作時間推定値として相互相関解析または最小二乗誤差解析に関連する遅延時間を選択することにより明らかになる不動作時間推定値であっても良い。さらに、パラメータの推定値は、自動相関解析を格納された信号データに実行して自動相関関数を生成するとともに、その自動相関関数が周期的なものかを観察することにより決定するオシレーション推定値であっても良い。
【００１７】
パラメータの推定値は、また、アクチュエータを有するデバイスの軸ワインドアップ推定値であっても良い。この場合、格納された信号はそのアクチュエータ位置の指標であり、その軸ワインドアップ推定値は、軸ワインドアップ範囲に存在する複数の連続するデータポイントを識別するとともに、その複数の連続するデータポイントの端部のポイントのアクチュエータ位置の差に基づき、軸ワインドアップを演算することにより決定し得る。もし所望ならば、軸ワインドアップ範囲に存在する複数の連続するデータポイントは、それぞれの連続するデータポイントにおける勾配を計算するとともに、計算された勾配を勾配の閾値と比較することにより決定し得る。
【００１８】
パラメータの推定値は、また、システムと関連する不感帯が制御ループの前進部分または帰還部分に位置決めされているかどうか、故に、不感帯が、例えば、弁内のパッキングが原因なのか、それとも、アクチュエータ又はポジショナ−内のバックラッシュが原因なのかどうかの指標であり得る。不感帯の位置は、特徴的な不感帯ループが時計方向に又は反時計方向に形成するのかを判定することにより観察することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
図１を参照すると、単一入力、単一出力であるプロセス制御ループ10が、プロセス制御デバイス13に、例えば４−２０mAのコマンド信号を送信するプロセスコントローラ12を有するように記載されている。プロセス制御デバイス13は、弁ポジショナ−15に（典型的には）３−１５psigの圧力信号を送信し、これに代えて、圧力信号（空気）で弁18を空圧制御する電流／圧力変換機（I/P）14を有するように記載されている。弁18の操作により、そこに配置されている可動する弁の部材（図示せず）の連結を制御し、これに代えて、プロセス20内でプロセス変数を制御する。標準的に、送信機22はプロセス20のプロセス変数を測定するとともに、測定されたプロセス変数の指標を加算ジャンクション24に送信する。加算ジャンクション24は測定されたプロセス変数の数値（正規化されたパーセンテージに変換されている）を設定されたポイントと比較し、それらの差の指標であるエラー信号を発生する。加算ジャンクション24は、それから、計算されたエラー信号をプロセスコントローラ12に提供する。設定されたポイントは、ユーザ、オペレータ、又はその他のコントローラにより提供され得るが、通常０と１００パーセントとの間であり、プロセス変数の所望の値を示す。プロセスコントローラ12はエラー信号を用いて、所望のどの手法ででも、コマンド信号を発生し、コマンド信号をプロセス制御デバイス13に伝達し、それによってプロセス変数の制御をもたらす。
【００２０】
プロセス制御デバイス13は別体のI/Pユニット14、ポジショナ−15、及び弁18を有するように記載されているが、プロセス制御デバイス13は、図１に記載されているものの代わりに又はそれに付け加えて、例えば、I/Pユニットが一体になった電子ポジショナ−を含むその他のタイプの弁機構又は素子を含み得る。更に言えば、プロセス制御デバイス13は、その他の所望の又は公知のどのような方法であっても、プロセス変数を制御するその他どのようなタイプのデバイス（弁を制御するデバイスの他に）であっても良いことは理解されるべきである。プロセス制御デバイス13は、例えば、調整弁等であり得る。
【００２１】
本発明によれば、パラメータ推定ユニット30は、公知のセンサーを用いて、プロセス制御デバイス13に又はプロセス制御ループ10のその他のどのような部分にでも接続される。パラメータ推定ユニット30は、メモリとプロセッサとを有するマイクロコンピュータ等のコンピュータであっても良く、プロセス制御ループ10内のデバイスの状態に関連するデータを集め、その集められたデータから、例えば、コンピュータプログラム又はアルゴリズムを用いて、摩擦、不動作時間、不感帯等の一つもしくはそれ以上のプロセス制御ループパラメータを統計的に決定する。例えば、図1に記載されるように、測定ユニット30は、電流センサー32を用いてI/Pユニット14に伝達される一つもしくはそれ以上のコマンド信号と、圧力センサー34を用いてI/Pユニット14からの圧力出力と、圧力センサー36を用いてポジショナ−15によるアクチュエータコマンド信号出力と、位置センサー37を用いて弁18の出力における弁の位置とを検出し得る。もし所望ならば、推定ユニット30は、それに加えて又は代えて、設定ポイント信号、加算ジャンクション24の出力におけるエラー信号、プロセス変数、送信機22の出力、又は、プロセス制御デバイス13若しくはプロセス制御ループ10の動作若しくは操作を引き起こすか若しくは示唆するどのようなその他の信号若しくは現象をも検出し得る。その他のどのようなタイプのプロセス制御デバイスであっても、パラメータ推定ユニット30によって利用され得るそのデバイスに関連するその他の信号又は現象を有し得ることを注記しておく。
【００２２】
明白になるように、パラメータ推定ユニット30は、もしポジショナ−15がそれらの測定量を伝達できるならば、コントロ−ラコマンド信号、圧力信号、アクチュエータコマンド信号、又は、ポジショナ−15によって既に提供されている弁位置の指標をもまた読み取り得る。同様に、推定ユニット30は、位置センサー37によって示される弁位置のようなプロセス制御デバイス13にすでに存在するその他のセンサーによって生成される信号を検査し得る。勿論、推定ユニット30によって用いられるセンサーは、公知のどのようなセンサーでも良く、アナログかデジタルセンサーのどちらかである。例えば、位置センサー37は、例えば、ポテンショメータ、線形可変差動変圧器（LVDT）、可変差動変圧器（RVDT）、ホール効果動作センサー、磁気抵抗動作センサー、可変コンデンサー動作センサー等を含む所望のどのような動作又は位置測定デバイスでも良い。もしセンサーがアナログセンサーならば、推定ユニット30は、アナログ信号を採取するとともに、推定ユニット30内のメモリにその採取された信号を格納する、一つもしくはそれ以上のアナログからデジタルへの変換器を有し得ることは理解されるであろう。しかし、もしセンサーがデジタルセンサーならば、それらはデジタル信号を直接推定ユニット30に供給し、次に、推定ユニット30は、所望のどのような方法ででも、それらの信号をメモリに格納し得る。更に言えば、二つもしくはそれ以上の信号が集められれば、推定ユニット30は、どの特定の時間に関連していても、データポイントの構成成分としてこれらの信号を格納し得る。例えば、時間Ｔ₁、Ｔ₂、…Ｔ_nでのそれぞれのデータポイントは、入力コマンド信号成分、圧力信号成分、アクチュエータ動程信号成分等を有する。勿論、これらのデータポイント又はその成分はメモリにどのような所望の又は公知の方法ででも格納し得る。
【００２３】
更に、推定ユニット30はプロセス制御デバイス13（例えば、ホストデバイス内に位置付けられている）から分離しているように示されているが、このユニットは、その代わりに、プロセス制御デバイス13の内部、又は、プロセス制御ネットワーク内のその他のどのプロセス制御デバイス（例えば、フィールドデバイス）の内部にででも存在し得る。もしプロセス制御デバイス13がマイクロプロセッサに基づくデバイスであるならば、推定ユニット30はプロセス制御デバイス13内に既に存在する同じプロセッサとメモリとを共有することができる。代わりに、推定ユニット30は自分のプロセッサとメモリとを有することができる。故に、統計解析の測定が行なわれるデバイス（フィールドデバイスのようなどのようなものででも）で実行し、ユーザ表示装置又はホストデバイスに、その結果を利用するために送信するか、又は代わって、信号の測定はデバイス（フィールドデバイスのような）によって行ない、その測定値はそれから遠隔地（ホストデバイスのような）に送信され、そこで統計的解析が実行されるようなことが考えられている。
【００２４】
パラメータ推定デバイス30は、プロセス環境内でプロセス制御デバイス13がオンライン方式で作動している間に得られた測定値に基づく統計解析を利用して、摩擦、不感帯、不動作時間、又はプロセス制御デバイス13（又は、プロセス制御ループ10内のその他のデバイス）のその他のプロセス制御ループパラメータを決定する。一般的に、パラメータ推定値を導出するために、推定ユニット30は、例えば、プロセス制御デバイス13内の一つもしくはそれ以上の信号を採取し、そしてその採取されたデータをメモリ内に格納する。もし所望されるなら、推定ユニット30は、集められたデータをメモリ内に格納する前又は後のどちらかで、必要でないデータや異常値等を除去するために、データを操作し得る。所望のプロセスパラメータの統計的推定値を決定できる十分なデータが集められた後、推定ユニット30は統計解析ルーチンを用いる。統計解析ルーチンは推定ユニット30に関連するメモリに格納され、プロセスパラメータの推定値を計算するために、推定ユニット30内のマイクロプロセッサ上で実現される。勿論、推定ユニット30は所望されるどのような統計解析ルーチン又は手段でも有し得る。推定ユニット30内に格納され、それによって実現される適切に書かれたコンピュータプログラム又はアルゴリズムを用いて実現できる、或るパラメータのための幾つかの例示的な統計解析ルーチンは、更に詳細にここで説明する。
【００２５】
パラメータの推定値を計算した後、推定ユニット30はその推定値を、例えば、CRTスクリーン、プリンタ、音声発生器、アラーム、又はその他の通信デバイス等の表示デバイス38に表示し得る。勿論、推定ユニット30は、所望のどのような方法ででも、推定値に対し注意をユーザに喚起しても良い。もし所望ならば、推定ユニット30は、測定されたパラメータが満足なものであるかどうか、又は、特定された範囲の中にあるかどうかを判断するために、計算されたパラメータを一つもしくはそれ以上の格納された数値と比較し得る。もし、決定されたパラメータが特定された範囲の中にないか又は閾値よりも大きい（又は小さい）ならば、推定ユニット30は、表示デバイス38を介して、プロセス制御デバイス13（又は、その他のプロセス制御ループ10の構成素子）が修理又は交換が必要であることをユーザに警告し得る。
【００２６】
推定ユニット30は、プロセス制御デバイス13がオンライン方式で作動している間に、所要のデータの測定を行なうので、推定ユニット30は、摩擦、不感帯、不動作時間等を決定するために、全ストローク又は試験ストロークシーケンスを敢行するようにプロセス制御デバイス13に要求せず、そして、オフラインでいるか又は正規の動作環境から逸脱するようにプロセス制御デバイス13に要求する。更にいえば、推定ユニット30はプロセス制御ループ10に接続されており、そして、プロセス制御ループ10の正常に作動している間に、或るプロセスパラメータの統計的な推定を行なうための必要な信号を測定するので、推定ユニット30は、プロセス20又はプロセス制御ループ10の作動を干渉することなく、連続的にプロセス制御デバイスパラメータを決定する。
【００２７】
パラメータ推定ユニット30を、所望のどの統計解析を用いてでも、所望のどのプロセス又はデバイスパラメータであっても、決定するようにプログラム又は構成する事ができ得るが、摩擦推定値、不感帯推定値、不動作時間推定値、オシレーション推定値、軸ワインドアップ推定値等を決定するために特に役立つ統計的方法をここではより詳細に述べる。しかし、本発明はこれらの方法のどの利用法にも限定されるものではなく、そして更に言えば、これらの特定のパラメータだけの推定値の決定には限定されていなく、本発明にしたがって、これら又はその他のデバイス又はプロセスパラメータを決定するために、その他の統計的手法が用いられ得ることは理解されている。
【００２８】
滑りステム弁又はロータリ弁等のプロセス制御デバイスの摩擦推定値を決定する一つの方法は、特定の時間の期間の間、その弁のアクチュエータの動程又は位置（例えば、図１の位置センサー37により感知される）、及び、アクチュエータ圧力（例えば、図１の圧力センサー34又は36によって感知される）に付随するデータを推定ユニット30に集めさせることである。通常、集められたデータは、一連のデータポイントとしてメモリに格納され、そこでは、各データポイントは測定されたアクチュエータ圧力信号から導かれたアクチュエータ圧力成分と、アクチュエータ位置又は動程信号から導かれたアクチュエータ位置成分を有する。勿論、どのデータポイントのアクチュエータ圧力成分及びアクチュエータ位置成分であっても、同じ時間に関するものでなくてはいけないことは理解されるであろう。故に、二つもしくはそれ以上の測定された信号を用いるときは、それらの信号を同じ時間に採取し、それによって、時間に相関したデータを発生させることは好ましいことである。
【００２９】
図２は典型的な滑りステム弁のアクチュエータ位置に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示しており、一方、図３は典型的なロータリ弁のアクチュエータ位置に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示している。図２及び３から分かるように、そして、当業者によって理解されるように、方向の転換がある時、弁の可動素子は摩擦帯域を通じて作用し、可動の弁の素子は全くその結果動くこともなく、加えられる圧力は有意な量上昇又は下降する。この摩擦帯域は、弁内の摩擦に起因するものであり、概して、図２及び３のより垂直な線で示されている。その摩擦帯域を出て、可動の弁の部材は、それから、加えられた圧力に相対的に少しの変化もなく、有意の量動く。この操作は概して図２及び３のより水平な線で示されている。理解されるように、図２及び３は、摩擦帯域を通じて可動の弁の素子が操作される複数のサイクルの間の可動の弁の素子の操作を例示している。勿論、知られているように、弁の摩擦帯域の位置は、その素子の操作範囲に対する可動の弁の素子の位置に依存する。
【００３０】
アクチュエータ圧力及びアクチュエータの動程又は位置のデータを集めた後、摩擦帯域内のデータポイントは廃棄され、それにより、概して摩擦帯域に隣接又は摩擦帯域の外側に対応しているデータが残される。縮小されたデータセットの選択の方法は、その弁が滑りステム弁かロータリ弁かにより多少異なる。滑りステム弁では、滑りステムは通常摩擦帯域内で静止した状態である。結果として、これらのタイプの弁においては、縮小されたデータセットは、アクチュエータの動きが実際に生じているときのそれらのポイントだけを含めることにより形成される。例えば、もしあるポイントのアクチュエータ位置と前のポイントのアクチュエータ位置の差が、前もって設定された閾値を超えるならば、そのポイントはこのセットに含められる。例えば、連続するポイントのアクチュエータ位置の差が全動程の０.０１％を超えるならば、二番目のポイントは縮小されたデータセットのポイントとして選択され得る（即ち、そのアクチュエータが実際に動いている）。勿論、その他の所望のどのような閾値が使われても良いし、そして、縮小されたデータセットを生成する代わりに、その他のアクチュエータの動きを判断するどのような方法を使用しても良い。
【００３１】
ロータリ弁においては、摩擦帯域の輪郭を描くか又は隣接するデータは、一つもしくはそれ以上の条件を評価することにより判断しても良い。一番目としては、アクチュエータ位置に対するアクチュエータ圧力の勾配を各ポイントにおいて演算し、そして、それから、閾値と比較しても良い。あるポイントの勾配は、所与のポイントのポイント・ツー・ポイント（即ち、その問題のポイントから前の又は次のポイントとの間に引かれた線の勾配）を決めることによるか、その問題になっているポイントと二つもしくはそれ以上の周囲のポイントとから決められる最良適合線（最小二乗誤差解析を用いて展開した線等）の勾配を取ることによるか、又は、その他の所望のどの方法ででも良い。もし、あるポイントの演算された勾配が閾値よりも小さければ、その時、そのポイントは摩擦帯域の外側にあるので、そのポイントは縮小されたデータセットに選ばれ得る。一方、もし勾配が勾配閾値よりも大きければ、その時、そのデータポイントは摩擦帯の中にあるので廃棄され得る。もし所望されるなら、勾配閾値は前もって決めても若しくは前もって定義して（例えば、オペレータによって）も良いし、又は、集められた全てのデータを通して最良適合線（例えば、最小二乗誤差線）の勾配として計算しても良い。
【００３２】
２番目としては、連続したポイント間の圧力の変化が計算され、そして、もし圧力の変化が前もって決められた閾値、例えば０.０５％、よりも大きれば、その時、そのポイントは摩擦帯域内にあると考えられる。これらの条件の一つもしくは両方が、あるポイントが摩擦帯域内にあるかそうでないかの決定に用いられるということは理解されるであろう。故に、例えば、勾配閾値又は圧力閾値のいずれかが超えているならば、そのとき、そのポイントは摩擦帯域内にあると考え廃棄しても良い。代わって、勾配及び圧力閾値の両方が超えたときのみ、あるポイントが摩擦帯域内にあると考えても良い。更に言えば、もし所望ならば、これらの方法のどちらか又は両方を滑りステム弁に用いても良い。
【００３３】
ここまでに述べてきたように、縮小されたデータセットを生成した後、残りのデータポイントは、通常、その弁デバイスの摩擦帯域に隣接する２つのクラスタの一つに分類される。図４の上側を参照すると、図２にプロットされたデータセットより展開された縮小されたデータセットに関連する２つのクラスタ50及び52が例証されている。クラスタ50は摩擦帯域の上側に隣接し、一方、クラスタ52は摩擦帯域の下側に隣接している。図４から分かるように、２つのクラスタ50及び52は何も無い帯域（摩擦帯域に対応している）により分離されており、一般的に、クラスタ50及び52のそれぞれは、それに関連した勾配を有している。
【００３４】
縮小されたデータセットが形成された後、そのデータをデトレンドすることは有益である。即ち、例えばアクチュエータ弾性力（それは、アクチュエータの移動範囲上で変化する）に起因する線形トレンドのどれもを取り除く。データは、各クラスタ内のデータに基づく最良適合線を計算し、そして、そのデータを略零の勾配を有するように移動することによりデトレンドすることができる。そのデータは、また、アクチュエータ圧力のバイアスを取り除くために移動することもできる。線形トレンドが取り除かれると、図４の下側のクラスタ60及び62により例証されるように、二つのクラスタ50及び52は零圧力について中心になるように、そして、略零の勾配を有するように移動される。勿論、そのデータはその他の所望のどのような方法ででもデトレンドすることができる。
【００３５】
データをデトレンドするために、そのデータの最良適合線を推定する方法はたくさんある。例えば、一つの方法は、縮小されたデータセット内の全てのデータを通じて最良適合線を計算することである。しかし、この方法により生成される推定線は容易にゆがむ傾向があり、そして、しばしば、データの群れを二つの等しい半分に切り分けない。故に、摩擦帯域の各側のデータに別の線を適合させることが好ましい。即ち、図４のクラスタ50及び52のそれぞれに、別の線適合ルーチンを用いる。また好ましくは、その線適合アルゴリズムは、その結果である最良適合線の両方が同じ勾配であることを確実にするようにデザインされるほうがよい。この結果は、当業者であれば理解されるように、線形最小二乗曲線適合アルゴリズムを多少変更することにより達成することができる。
【００３６】
データがデトレンドされた後、アクチュエータ圧力のヒストグラムがそのデトレンドされたデータに適用され得る。そのようなヒストグラムは、図４の下側、右手サイドの参照数字65によって概して示されているが、デトレンド及び縮小されたデータセットは摩擦帯域の外側の端部に多集団のポイントを有することを示している。そのようなヒストグラムは、一般的に、二つのはっきりとしたピークを有し、その差は摩擦推定値を決定する際に利用される圧力差を表している。即ち、ヒストグラムで表す方法が用いられるとき、摩擦推定値を決定する際に利用される圧力差は、ふた山ヒストグラム分布の二つのピーク間の差として表される。もし、ピークがはっきりと定義されない場合、より良い方法は、ふた山ヒストグラム分布の各側の平均圧力値を計算し、そして、二つの圧力値の差を摩擦圧力の差として用いることである。勿論、メジアン又はその他の測定量もまた用いられ得る。当業者により理解されるように、推定ユニット30によって生成する滑りステム弁の最終摩擦推定値は、摩擦圧力の差とアクチュエータ有効面積とを掛けたものを２で割ったものである。勿論、ここで、２で割ることは任意であり、摩擦のクーロンのモデルに対応するために提供されている。一般的に言えば、推定される摩擦（lbf）は、圧力差（psi）掛けるダイアフラム面積（in2）である。滑りステム弁では摩擦は通常lbfで報告され、一方、ロ−タリ弁では、摩擦トルクを含み、摩擦は通常in-lbfで報告される。
【００３７】
ヒストグラム表示は不完全な曲線適合の感度をいくぶん減少させるので、アクチュエータ圧力のデータのヒストグラムを用いて摩擦圧力差を計算することが好ましいが、一方、摩擦圧力の差の推定値として、クラスタ60及び62のために計算された最良適合線間の圧力分離を用いることもまた可能である。デトレンドされたデータセット内の各クラスタの圧力平均間の差等のようなその他の圧力差の測定値もまた用いることができる。更に言えば、弁デバイスの摩擦推定値を決定する方法が本文中で記載されてきているが、この同じ方法がいかなるタイプの可動の素子又はアクチュエータを有するどのようなデバイスの摩擦の測定にでも用いることができ、そして、弁に用いることのみに限定されないことは理解されるであろう。
【００３８】
一般的に言えば、プロセス制御ループ又はプロセス制御デバイスの不動作時間は、入力コマンド信号のプロセス制御デバイスへの伝達とその入力コマンド信号に起因するデバイスの最初の変化との間の遅延時間である。本発明の一つの態様によれば、統計手段によりプロセス制御デバイスの不動作時間推定値を決定するために、図１の推定ユニット30は、入力コマンド信号（図１のコントローラ12より発生し、そして、電流センサー32により測定されるそれのような）、アクチュエータの動程及び位置信号（図１の位置センサー37によって測定されるそれのような）に関連があるデータを集めそして格納する。勿論、不動作時間はその他の適切な信号を用いて決定することができる。その後で、推定ユニット30は相互相関解析のような統計的相関解析を信号に実行し、それらの間の遅延時間を決定し、最高に相関する数値を生成する。
【００３９】
もし、不動作時間を決定するのに相互相関解析を用いるならば、推定ユニット30は二つの採取された信号ｘとｙとの間の時間的推移指数ｋと関連する相互相関値ハットＲ_xy（ｋ）の推定値を計算するために次の式を使用し得る。
【００４０】
【数１】

【００４１】
ここで、ｋは信号ｘ及びｙの間の不連続時間推移指数であり、Ｔ_sは採取時間であり、Ｎは集められたサンプルの総数であり、ハットＲ_xy（ｋ）は相互相関値の推定値である。
【００４２】
時間推移は、勿論、ｋ掛けるＴ_sである。あるデバイスの又はループの不動作時間を決定するためには、推定ユニット30は、多くの時間推移指数ｋに対して相互相関値ハットＲ_xyを計算し、そしてそれから、不動作時間推定値として、相互相関値ハットＲ_xyを最大にする時間推移指数ｋを選択する。
【００４３】
代わって、推定ユニット30は、不動作時間推定値を決定するのにその他の相関解析を使用し得る。例えば、推定ユニット30は、二つの集められた信号の総和二乗誤差解析を用い得る。一般的に、総和二乗誤差は次のように計算し得る。
【００４４】
【数２】

【００４５】
ここで、ＳＳＥ_xyは二つの信号ｘ及びｙの間の総和二乗誤差であり、ｋは時間推移指数であり、Ｎは信号のために集められた時間サンプルの数量である。
【００４６】
この場合、ＳＳＥ_xyを最小化するｋの値が、二つの信号間の不動作時間を推定するのに用いられ得る。即ち、Ｔ_d＝ｋ＊Ｔ_s（ここで、Ｔ_dは推定された不動作時間であり、ｋは不連続時間推移指数であり、そして、Ｔ_sはサンプル時間である）。総和二乗誤差決定の使用はゆっくり伝達される信号に対してより少なく変化する結果を発生し、そして、プロセス又はプロセス制御ループ内においてオンライン方式で集められるデータを基にする不動作時間の推定にはより適切であるということが分かっている。
【００４７】
もし所望されるなら、不動作時間は、二つの信号に対して集められたデータを例えば２５０ポイントのブロックに分割し、各ブロックのデータの不動作時間を計算し、そして、その後に、計算された不動作時間のメジアン（平均等）をシステムの総合的な不動作時間として指定することにより決定されても良い。もし所望されるなら、不動作時間は、プロセスが実行されている間に、連続的に再計算されフィルタが掛けられてもよい。例えば、幾つかの不動作時間推定値に、その推定値の変動を減少させる為に、移動平均フィルタを適用することは有意義なことである。
【００４８】
滑りステム弁、又は、その他のデバイスの不感帯推定値を決定するために、不感帯の多くは摩擦により引き起こされていると仮定しても良い。この仮定では、推定ユニット30は上に記述されたようにデバイスの摩擦を推定し、そして、その不感帯推定値を決定するために、その摩擦推定値とそのデバイスのオープンループゲイン推定値とを利用し得る。これの計算を実行するために、推定ユニット30は、第１番目に、摩擦推定値をベンチセットスパンのパーセンテージに変換する。それは次のように計算し得る。
【００４９】
摩擦（％ベンチセットスパン）＝｛（２＊摩擦推定値）／アクチュエータ面積｝／ベンチセットスパン
知られているように、ベンチセットスパンは、弁又はその他のデバイスの完全に閉じた又は完全に開いた位置に関連する圧力の差であり、そして通常、全道程のパーセント毎にpsigで提供される。
【００５０】
この式を用いて、アクチュエータの移動（即ち、不感帯）を発生するための、摩擦に打ち勝つ入力コマンド信号の最小変化は次のようになる。
【００５１】
不感帯 ＝ 摩擦（％ベンチセットスパン）／オープンループゲイン
オープンループゲインの表現式はオフライン方式測定により決定するか、推定ユニット30にオペレータにより入力するか、又は推定ユニット30内に前もって決定された値として格納しても良い。更に言えば、もし所望ならば、その他のどのような方法で展開された、その他どのようなオープンループゲインの推定値であってもその代わりに用いられ得る。
【００５２】
推定ユニット30は、また、自動相関解析を用いて、プロセス制御デバイス13、プロセス制御ループ10、又はプロセス20 内のどのような信号のオシレーション推定値でも決定し得る。一般的に、周期的な信号の自動相関関数は、そのオリジナルの信号と同じ周期を有するもう一つの周期的な信号を生じる。故に、ある信号がオシレーション挙動を有するかどうかを検査するため、推定ユニット30はその信号のサンプルを集め、その信号の自動相関関数を計算し、そして、それから、その自動相関関数が周期的であるかどうか判断する。
【００５３】
図５を参照すると、不安定なプロセス制御ループの入力コマンド信号の自動相関関数（それはどのような公知の又は標準的な方法ででも計算し得る）が例示されている。図５のような自動相関関数が周期的であるかどうかを判断するため、推定ユニット30は上側のピーク・ツー・ピーク時間を下側のピーク・ツー・ピーク時間と比較し、これらの数値の間の類似性を判断しても良い。上側のピーク・ツー・ピーク時間は、自動相関関数内の連続的な最大ポイントの各セットの間の時間間隔を決定し、そして、これらの周期の平均（又は、メジアン）を見つけることにより計算し得る。同様に、下側のピーク・ツー・ピーク時間は、自動相関関数の連続的な最大ポイントの各セットの間の時間間隔を決定し、そして、これらの周期の平均（又は、メジアン）を見つけることにより計算し得る。もし、上側のピーク・ツー・ピーク時間と下側のピーク・ツー・ピーク時間との間の差（又は、その比）が、ある限界内か又はある最小閾値よりも小さければ、その時、オリジナル信号は、上側又は下側のピーク・ツー・ピーク時間で定義される周期で振動していると考えられ得る。オシレーション推定値は、信号があるオシレーション挙動を有するか（又は、有しないか）を単に示し、そして、自動相関関数の上側及び／又は下側のピーク・ツー・ピーク時間に基づいて、オシレーションの周期の推定値を提供し得る。
【００５４】
図５は入力コマンド信号の自動相関関数を例示するが、推定ユニット30は、プロセス制御デバイス、プロセス制御ネットワーク、又はプロセス制御ループのオシレーション挙動を判定するために、アクチュエータコマンド信号、圧力信号、アクチュエータ動程信号、プロセス変数などのようなその他の所望のどの信号の自動相関関数であっても計算することができるのは理解されるだろう。
【００５５】
測定ユニット30は、例えば、ロータリ弁からオンライン方式で集めたアクチュエータ圧力及びアクチュエータ動程データを用いて、軸ワインドアップ推定値を決定し得る。図６は、摩擦帯域を通じた一つの完全なサイクルでの、ロータリ弁動作のアクチュエータ動程に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示する。図６に例示されているように、軸ワインドアップとは弁素子の動作であり、それはアクチュエータ圧力が最大（又は、最小）値に達する前に生じ、弁素子の連続的な動作を引き起こす原因になる。弁のアクチュエータ動程に対するアクチュエータ圧力のデータを集めた後、測定ユニット30は、どの特定の発生においてでも軸ワインドアップを計算し、そしてそれから、全ての軸ワインドアップ発生の平均又はメジアンとして、軸ワインドアップを推定し得る。どの特定の場合ででも軸ワインドアップを決定するために、測定ユニット30は、アクチュエータ動程の曲線に対するアクチュエータ圧力の勾配を観測し得る。軸ワインドアップは通常勾配の大きさが有意（又は、ある量より大きくなる）に増加するところで始まり、勾配の大きさが有意（又は、ある量より小さくなる）に減少するところで終わる。理解されるように、開始及び終了ポイントの間のアクチュエータ動程移動（通常、全動程のパーセントとして表される）が特定の発生の軸ワインドアップである。
【００５６】
軸ワインドアップに加えて、図６に例示されている曲線のデータを用いて、摩擦の幾つかの数値が推定できる。これらの摩擦推定値は図７に例示されており、それは、理想化されたロータリ弁の曲線又はループのグラフである。図７に例示されているように、摩擦推定値１とはアクチュエータ軸受摩擦推定値であり、摩擦推定値２とはボールシール摩擦推定値であり、摩擦推定値３とは弁／アクチュエータ摩擦の総合の推定値である。摩擦推定値１（lbf）とは、圧力差（psid）にアクチュエータ面積（in²）とモーメントアーム長さ（in）を掛けたものである。同様に、摩擦推定値２（in-lbf）とは、圧力差（psid）にアクチュエータ面積（in²）とモーメントアーム長さ（in）を掛けたものである。摩擦推定値３とは、摩擦推定値１と摩擦推定値２との合計である。勿論、ここで記載された摩擦推定値は所望のどの方法ででも報告でき、そして故に、図４及び７に例示されているように摩擦として、又は、その摩擦を２で割ったもの（摩擦のクーロンのモデルに適合するように）として報告し得る。
【００５７】
上記で確認された摩擦推定値は、図６に関連するデータの軸ワインドアップを決定するのに用いられた方法に似た方法で決定し得る。特に、摩擦スパン又は帯域はデータの勾配（又は、二つのポイント間の圧力又は動程変化）を調べることにより決定でき、そして、それから、摩擦推定値は、決定された摩擦のスパン又は複数のスパン内のデータの端部のポイント間の圧力差から決定することができる。上記で確認された摩擦推定値１は、通常、大変高い勾配（又は、零動程に近い）を有するデータポイントの連続的なスパンに関連する。上記で確認された摩擦推定値２は、通常、低閾値と高閾値（即ち、幾らかの動程に加え幾らかの圧力変化があるところ）の間の勾配を有するデータポイントの連続的なスパンに関連する。摩擦推定値２に関連するスパンは圧力の変化が略零又はそれ以下に減少したところで終止する。勿論、もし、そのデータポイントのどちらか側に当たるデータポイントが勾配（又は、その他）の判定基準を満たすならば、連続するスパン内の全てのデータポイントが勾配（又は、その他）の判定基準を満たす必要があるわけではない。
【００５８】
更に言えば、図１の測定ユニット30は、制御ループ内の不感帯の源又は位置とともに、その不感帯が制御ループの前向きパスにおり、そして、弁内の、例えば、パッキング摩擦に起因するのかどうか、またはそれに代わって、その不感帯が制御ループの帰還パスにおり、そして、アクチュエータ又はポジショナ−内の、例えば、バックラッシュに起因するのかどうかを判断し得る。
【００５９】
図８を参照すれば、安定なシステム又はプラント80が制御ループ内に存在し、そこでは、入力信号rが加算器82に提供され、次に、関連する不感帯を有する制御素子84を操作する。制御素子84はプラント80を制御し、それは、加算器82に提供される出力信号ｙを発生する。図８の制御素子84内の特徴的な不感帯ループにより例示されるように、不感帯は制御ループの前向きパスに位置している。図９は図８の制御ループのための入力／出力曲線（それは、どのような標準の不感帯テストででも生ずることができ得る）を例示している。図９から分かるように、入力／出力曲線は時計と反対向きに形成されるか、又は、循環しており、それは、不感帯が制御ループの前向きパスで見つけられるということを示唆する。この現象は、制御素子84が弁又は弁内の素子であり、ｒがその弁に送信される参照信号であり、プラント80が流れのループであり、そして、ｙが流量のようなプロセス変数であるところのプロセスループで最も一般的である。この場合、不感帯は弁内のパッキング摩擦に起因する。
【００６０】
図１０はその帰還部分に位置する不感帯（制御素子84の配置により示されるように）を有する安定な制御ループを例示している。図１１から分かるように、図１０のシステムの入力／出力曲線は時計と同じ向きに形成されるか、又は、循環しており、それは、不感帯が図１０の制御ループの帰還パスに位置しているという事実の直接の結果である。この現象は、スコッチヨークアクチュエータの設計の多くの場合がそうであるように、ポジショナ−内の動程帰還結合内でバックラッシュがある場合、又は、制御ループに関連するアクチュエータ内でバックラッシュがある場合であれば発生するかもしれない。
【００６１】
システム又は制御ループ内の不感帯の位置、可能性のあるタイプ又は原因を判断するため、推定ユニット30は、制御ループの入力信号に関連するデータポイントと制御ループの出力信号に関連するデータポイントとを集めるとともに、そのシステム又は制御ループに関連する入力／出力曲線を形成するため、どのような方法ででもこれらのデータを利用する。勿論、入力及び出力信号に関連するデータポイントは、所望により別々ででも又は一緒ででも格納し得るが、しかし、入力／出力曲線の成分を形成するために、同じ又は略同じ時間に通常関連しているべきである。換言すれば、入力／出力曲線の各ポイントは、通常、同じ又は略同じ時間に測定又は採取された入力成分と出力成分とを有する。次に、推定ユニット30は、不感帯の位置を判断するために、入力／出力曲線内の不感帯の特徴的なループが、時計方向又は反時計方向で形成されているのか又は循環しているのかを判断する。一例としては、推定ユニット30は、クローズループの入力信号として、図１のコントローラ12の設定されたポイント又は出力（又は、その他の所望のどの信号でも）のため、データを集めるとともに格納し、そして、クローズループの出力信号として、図１のプロセス変数ｙ（又は、その他の所望のどの信号でも）のため、データを集めるとともに格納し、特徴的な不感帯ループ（図２、３、６、７、９、及び、１１内に例示されているループのような）を有する入力／出力曲線を形成するためこれらのデータポイントを利用し、そして、それから、そのループが形成された様態、即ち時計方向又は反時計方向を判断する。もし、不感帯ループが反時計方向に形成されるか又は循環するならば、その不感帯は制御ループの前向きパスに位置し、そして、例えば、弁内のパッキング摩擦に起因し得る。もし、不感帯ループが時計方向に形成されるか又は循環するならば、その不感帯は制御ループの帰還パスに位置し、そして、例えば、ポジショナ−又はアクチュエータ内のバックラッシュに起因し得る。不感帯が前向きパス又は帰還パスに位置するかどうかを知ることにより、例えば、アクチュエータが交換されるべきかどうか、又は、弁のパッキングが交換されなければいけないかどうかを知ることが可能である。
【００６２】
特徴のある不感帯ループが時計方向又は反時計方向で形成されたかどうかは、所望のどの方法ででも判断し得る。例えば、不感帯ループに関連するデータポイントは、まず不感帯帯域を通じて入力／出力曲線に関連するデータポイントの動きを監視することにより、位置決めされ得る。その後、不感帯ループの最上側の区間（即ち、出力成分内の最小の動きだけで入力成分に有意な動きがあり、そして、その出力成分は略その最大であるところ）に関連するポイントが入力成分が増加（時計方向の動き）しているか、又は、減少（反時計方向の動き）しているかを知るために調べられ得る。勿論、入力／出力曲線のその他のどの又はどのような数の区間又は部分でも、入力／出力曲線の時計方向又は反時計方向の動きを判断又は確認するために調べられ得る。
【００６３】
パラメータ推定ユニット30は、本文において、弁デバイスのようなプロセス制御デバイスの、摩擦、不動差時間、不感帯、オシレーション、軸ワインドアップ、及び、バックラッシュの推定値を決定するように記載されてきているが、その他の統計解析を、これらの又はその他のプロセス制御デバイスパラメータ、プロセス制御ループパラメータ、及び、プロセス又はプロセス制御ループ内のオンライン方式で測定されたデータに基づくプロセスパラメータの推定値を決定するのに用いることができるのは理解されるであろう。
【００６４】
同様に、パラメータ推定ユニット30は、マイクロプロセッサのような、所望のどの配線論理デバイス又はソフトウエア制御処理デバイスとしてでも実現されてよく、それは一つもしくはそれ以上の信号を検査できるとともに格納もでき、そのような信号の統計解析をも実行することができる。好ましくは、その統計解析は、推定ユニット30のコンピュータ読み取り可能なメモリ内に格納された（所望のいかなるタイプの）プログラミングによって実行される。しかし、本文に記載された、又は、そうでなければ使用されている解析ステップは、ソフトウエア、ハードウエア、ファームウエア、又は、それらの組み合わせ内で、所望のいかなる方法によってでも実現し得る。
【００６５】
本発明は特定の例を参照して記載されているが、それは例示だけを意図しており、本発明を限定することを意図しているのではなく、本発明の精神及び範囲を逸脱することなく、開示された実施例に、変更、追加、又は、削除を行なえることは、当業者にとって自明のことである。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明にしたがって、一つもしくはそれ以上のループパラメータの推定値を統計手段によって決定するデバイスを有するプロセス制御ループのブロック図である。
【図２】 典型的な滑りステム弁のアクチュエータ位置に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示するグラフである。
【図３】 典型的なロータリ弁のアクチュエータ位置に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示するグラフである。
【図４】 本発明にしたがって、デバイスの摩擦推定値を統計的に決定する際の、計算ステップを例示する複合グラフである。
【図５】 本発明にしたがって、プロセス制御ループの信号のオシレーション推定値を統計的に決定する際に利用される不安定なプロセス制御ループの入力コマンド信号の自動相関関数を例示するグラフである。
【図６】 本発明にしたがって、ロータリ弁の軸ワインドアップ推定値を統計的に決定する際に利用されるロータリ弁のアクチュエータ動程に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示するグラフである。
【図７】 本発明にしたがって、ロータリ弁のアクチュエータの軸受摩擦、ボールシール摩擦、及び全体の摩擦を統計的に決定する際に利用される、ロータリ弁の理想的なループの、アクチュエータ動程に対するアクチュエータ圧力のプロットを例示するグラフである。
【図８】 前向きパスにおいて、不感帯を有する典型的な安定なシステムのブロック図である。
【図９】 図８のシステムの入力／出力曲線の説明図である。
【図１０】 帰還パスにおいて、不感帯を有する典型的で安定なシステムのブロック図である。
【図１１】 図１０のシステムの入力／出力曲線の説明図である。
【符号の説明】
１０ プロセス制御ループ
１２ プロセスコントローラ
１３ プロセス制御デバイス
１４ 電流／圧力変換機（I/P）
１５ 弁ポジショナー
１８ 弁
２０ プロセス
２２ 送信機
２４ 加算ジャンクション
３０ パラメータ推定ユニット
３２ 電流センサー
３４，３６ 圧力センサー
３７ 位置センサー
３８ 表示デバイス
５０，５２，６０，６２ クラスタ
８０ プラント
８２ 加算器
８４ 制御素子

Claims (19)

1. プロセス制御ループに関連したパラメータの推定値を決定する方法であって、
   前記プロセス制御ループ内の信号を測定するステップと、
   該測定した信号を信号データとして格納するステップと、
   パラメータの推定値を決定するために、該格納した信号データに統計解析を実行するステップとを含み、
   前記測定した信号が、プロセス環境内でプロセス制御ループが正常に作動し、オンライン接続されているときの、プロセス制御ループ内のプロセス制御デバイスの正常作動の結果として生成される信号であり、
   前記パラメータの推定値が、アクチュエータが移動するために加えられるアクチュエータ圧力に応じて移動するアクチュエータを有するデバイスによって生じる摩擦推定値であって、
   前記測定するステップが、アクチュエータ圧力を示す第１信号を測定するステップと、前記デバイス内における前記アクチュエータの位置を示す第２信号を測定するステップとを含み、
   前記格納するステップが、一連のデータポイントを格納するステップを含み、各データポイントが前記アクチュエータ圧力信号から得られたアクチュエータ圧力成分と前記アクチュエータ位置信号から得られたアクチュエータ位置成分とを有し、
   前記統計解析を実行するステップが、一連のデータポイントから縮小されたデータセットを生成するステップと、該縮小されたデータセットから前記摩擦推定値を決定するステップとを含み、
   前記縮小されたデータセットを生成するステップが、前記データポイントが前記デバイス内の前記アクチュエータによって静止摩擦力が支配的に生じる領域である摩擦帯域以外にあるかどうかを判断するため、一連のデータポイントのそれぞれを解析するステップと、該摩擦帯域以外にあると判断されたそれらのデータポイントを含むように、前記縮小されたデータセットを生成するステップとを含む、方法。
2. 前記解析するステップが、二つのデータポイントにおける前記アクチュエータ位置成分間の差を決定するステップと、該決定されたアクチュエータ位置の差と閾値とを比較するステップとを含む請求項１に記載の方法。
3. 前記解析するステップが、二つのデータポイントにおける前記アクチュエータ圧力成分間の差を決定するステップに、該決定されたアクチュエータ圧力差と閾値とを比較するステップとを含む請求項１に記載の方法。
4. 前記解析するステップが、データポイントで勾配を計算するステップと、該計算された勾配と勾配閾値とを比較するステップとを含む請求項１に記載の方法。
5. 前記解析するステップが、前記一連のデータポイントから最良適合線を決定することにより前記勾配閾値を演算するステップと、該決定された最良適合線の前記勾配に基づいて前記勾配閾値を選択するステップとをさらに含む請求項４に記載の方法。
6. 前記摩擦推定値を決定するステップが、前記縮小されたデータセットの最良適合線を演算するステップを含む請求項１に記載の方法。
7. 前記摩擦推定値を決定するステップが、前記縮小されたデータセットの前記データポイントを二つのクラスタに分離するステップと、該クラスタのそれぞれの最良適合線を演算するステップとを含む請求項１に記載の方法。
8. 前記摩擦推定値を決定するステップが、線形トレンドを取り除くために前記縮小されたデータセットをデトレンドするステップを含む請求項１に記載の方法。
9. 前記摩擦推定値を決定するステップが、前記デトレンドされたデータセットの前記アクチュエータ圧力成分をヒストグラム化するステップと、該ヒストグラム化するステップの結果に基づいて圧力差を決定するステップと、前記摩擦推定値を決定するために該圧力差を利用するステップとをさらに含む請求項８に記載の方法。
10. 前記摩擦推定値を決定するステップが、前記デトレンドされたデータセットに関連する第１及び第２データクラスタを決定するステップと、該データクラスタそれぞれの最良適合線を演算するステップと、該演算された最良適合線から圧力差を決定するステップと、前記摩擦推定値を決定するために該決定された圧力差を利用するステップとをさらに含む請求項８に記載の方法。
11. 前記摩擦推定値に基づく不感帯推定値と、前記プロセス制御ループに関連するオープンループゲイン推定値とを決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
12. プロセス環境内でプロセス制御ループが正常に作動し、オンライン方式で接続されているとき、該プロセス制御ループに関連するパラメータの推定値を決定する装置であって、
    前記プロセス制御ループ内の信号を測定するセンサーと、
    前記測定された信号を信号データとして格納するメモリと、
    前記パラメータの推定値を決定するため、前記格納された信号データに統計解析を実行するプロセッサとを有し、
    前記測定された信号が、プロセス環境内でプロセス制御ループが正常に作動し、オンライン接続されているときの、プロセス制御ループ内のプロセス制御デバイスの正常作動の結果として生成される信号であり、
    前記パラメータの推定値がアクチュエータ圧力に応じて移動するアクチュエータを有するデバイスの摩擦推定値であり、
    前記センサーが、アクチュエータ圧力を示すアクチュエータ圧力信号を検出し、アクチュエータ位置を示すアクチュエータ位置信号を検出し、
    前記メモリが、一連のデータポイントを格納し、各データポイントが、前記アクチュエータ圧力信号から得られたアクチュエータ圧力成分と前記アクチュエータ位置信号から得られたアクチュエータ位置成分とを有し、
    前記プロセッサが、コンピュータ実現可能なアルゴリズムを格納するさらなるメモリを有し、
    前記格納されたアルゴリズムが、前記一連のデータポイントから縮小されたデータセットを生成するステップと、該縮小されたデータセットから前記摩擦推定値を決定するステップとを実行し、
    前記アルゴリズムが、前記データポイントが前記デバイス内の前記アクチュエータによって静止摩擦力が支配的に生じる領域である摩擦帯域以外にあるかどうかを判断するため、前記一連のデータポイントのそれぞれをさらに解析し、該摩擦帯域以外にあると判断されたそれらのデータポイントを含むように前記縮小されたデータセットを生成する、装置。
13. 前記アルゴリズムが、線形トレンドを取り除くため、前記縮小されたデータセットをデトレンドする請求項１２に記載の装置。
14. 前記アルゴリズムが、前記縮小されたデータセットの前記データポイントを二つのクラスタに分離し、各クラスタの最良適合線を演算し、該演算された最良適合線を利用して該クラスタをデトレンドする請求項１３に記載の装置。
15. 前記アルゴリズムが、前記デトレンドされたデータセットの前記アクチュエータ圧力成分をヒストグラム化し、該ヒストグラム化の結果に基づいて圧力差を決定し、前記摩擦推定値を決定するために該圧力差を利用する請求項１３に記載の装置。
16. 前記アルゴリズムが、前記摩擦推定値と前記プロセス制御ループに関連するオープンループゲイン推定値とに基づいて、不感帯推定値をさらに決定する請求項１５に記載の装置。
17. プロセッサに関連するメモリ内に格納されたデータに基づいて、該プロセッサを制御する際に使用されるコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納されるコンピュータプログラムであって、
    プロセス制御環境内でオンライン方式で操作しているプロセス制御ループに関連する信号を示すデータをメモリから読み取るステップと、
    前記プロセス制御ループに関連するパラメータの推定値を生成するため、前記データの統計解析を実行するステップとを実行し、
    前記パラメータの推定値が、アクチュエータ圧力に応じて移動するアクチュエータを有するデバイスの摩擦推定値であり、前記メモリに格納される前記データが一連のデータポイントであり、各データポイントがアクチュエータ圧力成分とアクチュエータ位置成分とを有し、
    前記コンピュータプログラムが、一連のデータポイントから縮小されたデータセットを生成するステップと、該縮小されたデータセットから前記摩擦推定値を決定するステップとを実行し、
    前記コンピュータプログラムが、前記データポイントが前記デバイス内の前記アクチュエータによって静止摩擦力が支配的に生じる領域である摩擦帯域以外にあるかどうかを判断するため、前記一連のデータのそれぞれをさらに解析し、前記摩擦帯域以外にあると判断されたそれらのデータポイントを含むように前記縮小されたデータセットを生成する、コンピュータプログラム。
18. 前記コンピュータプログラムが、線形トレンドを取り除くため、前記縮小されるデータセットをデトレンドする請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
19. 前記コンピュータプログラムが、前記デトレンドされるデータセットの前記アクチュエータ圧力成分をヒストグラム化し、該ヒストグラム化の結果に基づいて圧力差を決定し、前記摩擦推定値を決定するために該圧力差を利用する請求項１８に記載のコンピュータプログラム。

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