JP6564858B2 - ヒステリティックプロセス変数センサ補償 - Google Patents

Description

発明の背景
本発明は、産業用プロセス制御および監視システムに使用されるタイプのプロセス変数トランスミッタに関する。より具体的には、本発明は、ヒステロン基底関数を使用するプロセス変数トランスミッタにおけるセンサ出力の補償に関する。

産業用プロセス制御および監視システムは、通常、様々なプロセス変数を検知するためのプロセス変数トランスミッタとして既知の装置を使用する。例として、プロセスは、様々なプロセス流体の製造、処理、運搬および保管に使用されることができる。監視されるプロセス変数の例は、とりわけ温度、圧力、流量、容器内の液位およびｐＨを包含する。これらのプロセス変数は、プロセス変数トランスミッタのプロセス変数センサを使用して検知される。通常の機器構成では、プロセス変数トランスミッタは、検知されたプロセス変数に関連する情報をもう一つの場所、例えば、中央制御室に送信する。

プロセスの動作を確実に監視するためには、特定のプロセス変数が正確に検知されることが重要である。プロセス変数の検知において起こり得る一つの類型の誤差は、ヒステリシスとして既知の効果に関連する。このヒステリシス効果は、プロセス変数センサからの出力が検知されているプロセス変数の特定の値に対して二つ以上の起こり得る状態を有するように引き起こすことがある。したがって、ヒステリシス効果は、プロセス変数の不正確な計測につながり得る。このヒステリシス効果に取り組むための一つの手法は、低減されたヒステリシスを呈するプロセス変数センサを設計することである。しかし、ヒステリシス効果を完全に除去することが可能でない場合もあるし、またはそのような設計がプロセス変数センサの他の態様を犠牲にする場合もある。

発明の概要
産業用プロセスのプロセス変数を検知するためのプロセス変数トランスミッタは、産業用プロセスの現在のプロセス変数を検知するように構成されたプロセス変数センサを含む。計測回路は、ヒステロン基底関数モデルを使用してキャラクタリゼーションされた少なくとも一つの過去に検知されたプロセス変数の関数として、検知された現在のプロセス変数を補償するように構成される。出力回路は、補償された検知されたプロセス変数に関連するトランスミッタ出力を提供する。

本発明に従って構成されたプロセストランスミッタを持つプロセス計測システムを示す。 図１のトランスミッタの概略図である。 図１のプロセストランスミッタの一部の断面図を示す。 方形波振幅対時間のグラフである。 閾値αおよびβを持つヒステリティックリレーの動作を図示するグラフである。 Ｎ個のヒステリティックリレーの並列接続を図示する。 ヒステリティック関数に対するαおよびβ閾値のパターンを図示するグリッドである。 キャラクタリゼーション入力圧力プロファイル対時間を図示するグラフである。 図８の関数に対するα／β閾値グリッドである。 センサ出力対入力圧力のグラフである。 ヒステリシスを有するセンサ出力の百分率誤差対時間を図示するグラフである。 ヒステロン基底関数モデルを使用した誤差補正後の百分率誤差対時間のグラフである。 キャラクタリゼーションされた出力百分率誤差対多項式とヒステロン基底関数の両方を使用した入力圧力を図示するグラフである。 ヒステリシスを呈するシステムにおける停電の効果および結果として得られる不確実性帯を図示するグラフである。 ヒステリシスを呈するシステムにおける停電の効果および結果として得られる不確実性帯を図示するグラフである。 電力の復旧時の初期システム状態を含む図１４および１５のヒステリシス関数を図示するグラフである。

実例となる実施形態の詳細な記述
様々な態様において、方法および装置は、ヒステリシスに起因するプロセス変数計測における誤差を補償または補正するために提供される。実施形態の一つの具体的な例では、方法および装置は、産業用プロセスにおけるプロセス変数を計測するために使用されるタイプのプロセス変数トランスミッタに具現化される。手法は、プロセス変数を補償するためにより一般的に使用されることもできる。

以下の検討では、差圧に基づいて流量を計測するように構成されたプロセス変数トランスミッタが記載される。しかし、これは実施形態の一つの例にすぎず、本発明は、そのような機器構成に限定されない。図１は、プロセス計測システム３２の環境を一般的に図示する。図１は、プロセス圧力を計測するためのプロセス計測システム３２に連結された、圧力下の流体を含むプロセス配管３０を示す。プロセス計測システム３２は、配管３０に接続されたインパルス配管３４を含む。図１の機器構成では、インパルス配管３４は、プロセス圧力トランスミッタ３６に接続される。一次要素３３、例えば、オリフィス板、ベンチュリ管、フローノズル等は、インパルス配管３４のパイプ間のプロセス配管３０のある場所でプロセス流体と接触する。一次要素３３は、プロセス流体の流量に関連することができる一次要素３３を流体が通る際の流体の圧力変化（差）を引き起こす。

トランスミッタ３６は、インパルス配管３４を通じてプロセス圧力を受けるプロセス計測装置の例である。トランスミッタ３６は、プロセス差圧を検知し、それをプロセス圧力の関数である標準化された送信信号に変換する。

プロセス制御ループ３８は、制御室４０からトランスミッタ３６への電力信号と双方向通信の両方を提供し、多数のプロセス通信プロトコルに従って動作する。図示された例では、プロセス制御ループ３８は、２線式ループである。２線式ループは、正常動作中にトランスミッタ３６への全電力およびトランスミッタ３６への／からの全通信を４〜２０mA信号で送信するために使用される。コンピュータ４２または他の情報処理システムは、モデム４４または他のネットワークインターフェイスを通じて、トランスミッタ３６との通信に使用される。リモート電圧電源４６は、トランスミッタ３６に電力を供給する。プロセス制御ループ３８は、デジタル情報が４〜２０mA電流に変調されるHART（登録商標）通信プロトコル、Foundation FieldbusまたはProfibus通信プロトコルなどを含む任意の通信規格に従うことができる。プロセス制御ループ１８は、ワイヤレス通信手法を使用して具現化されることもできる。ワイヤレス通信手法の一つの例は、ＩＥＣ６２５９１に従ったWirelessHART（登録商標）通信プロトコルである。

図２は、圧力トランスミッタ３６の簡略化されたブロック図である。圧力トランスミッタ３６は、データバス６６を通じて連結されたセンサモジュール５２と電子機器基板７２とを含む。センサモジュール３２の電子機器６０は、かけられた差圧５４を受けた圧力センサ５６に連結する。データ接続５８は、センサ５６をアナログ−デジタル変換器６２に連結する。センサモジュールメモリ６４と共に、任意の温度センサ６３も図示されている。電子機器基板７２は、マイクロコンピュータシステム７４、電子機器メモリモジュール７６、デジタル−アナログ信号変換器７８およびデジタル通信ブロック８０を含む。機器構成の一つの例では、米国特許第６，２９５，８７５号にてFrickらへ示された手法に従って、圧力トランスミッタ３６は、差圧を検知する。しかし、本発明は、そのような機器構成に限定されない。

図３は、圧力センサ５６を示すセンサモジュール５２の一つの実施形態の簡略化された断面図である。圧力センサ５６は、空洞９２からプロセス流体を隔離する隔離ダイアフラム９０を通じてプロセス流体に連結する。空洞９２は、インパルス配管９４を通じて圧力センサモジュール５６に連結する。実質的に非圧縮性の充填流体は、空洞９２およびインパルス配管９４を満たす。プロセス流体からの圧力がダイアフラム９０にかかるとき、それは圧力センサ５６に転送される。

圧力センサ５６は、二つの圧力センサの半分１１４および１１６から形成され、好ましくは脆性の、実質的に非圧縮性の材料１０５で満たされる。ダイアフラム１０６は、センサ５６内に形成された空洞１３２、１３４内に吊るされる。空洞１３２、１３４の外側壁は、電極１４６、１４４、１４８および１５０を抱える。これらは、一般的に、一次電極１４４および１４８ならびに二次または二次電極１４６および１５０と呼ばれることができる。これらの電極は、可動ダイアフラム１０６に関してコンデンサを形成する。コンデンサは、ここでもまた、一次および二次コンデンサと呼ばれることができる。

図３に図示されるように、センサ５６の様々な電極は、電気接続１０３、１０４、１０８および１１０でアナログ−デジタル変換器６２に連結される。また、偏向可能なダイアフラム１０６は、接続１０９を通じてアナログ−デジタル変換器６２に連結する。米国特許第６，２９５，８７５号に論じられているように、センサ５６にかけられた差圧は、電極１４４〜１５０を使用して計測されることができる。

発明の背景の項で説明されるように、誤差は、ヒステリシス効果に起因して、プロセス変数計測において起こり得る。ヒステリシス効果は、多数の原因から起こり得る。概して、それは、プロセス変数センサからの出力が、所定の加えられたプロセス変数に対して二つ以上の異なる状態となり得る状況をもたらす。例として、圧力センサのケースでは、加えられた圧力の関数としての圧力センサの出力は、圧力が増加するにつれ一つの曲線に従い、圧力が低下するにつれ異なる曲線に従うことができる。具体的な例では、金属ダイアフラムに基づく圧力センサは、それらが完全弾性材料として働かない傾向があるという点において限界を有する場合がある。この非理想的特性の一つの現れがヒステリシスである。ヒステリシス効果を、例として、自由縁ダイアフラム機器構成で、完全に除去することが常に可能であるわけではない。ヒステリシスは、その性質から履歴に依存しており、従来の多項式曲線のあてはめ手法を使用しても補正不可能にとどまる場合がある。

以下に論じるように、方法および装置は、検知されたプロセス変数におけるヒステリシスを補正するために提供される。本明細書においては金属ダイアフラムに基づくセンサが論じられているものの、本発明は、必ずしも金属ダイアフラムセンサに限定されるものではなく、ヒステリシスを呈する広範なクラスのセンサまたはシステムに適用可能である。

多くの場合ヒステロンと呼ばれるヒステリシス基底関数を紹介する前に、他のクラスの基底関数を復習することは有効である。「時間定常」波形、例えば、図４に示された方形波のフーリエ分解を考えてみる。奇数次正弦関数は、図４の波形ｆ（ｔ）をキャラクタリゼーションするために以下の通り使用されることができる：

ここで、基底関数は正弦関数である。一般的なフーリエ分解に対して、正弦と余弦の両方が通常使用される。

多項式もまた、もう一つのタイプの基底関数と考えられることができ、プロセス変数センサ、例えば、圧力センサの出力をキャラクタリゼーションするためによく使用される。通常の定式化は、以下の形態である：

数式２において、ａ_ｉ係数は、出力ｆ（ｔ）を入力変数ｘの冪に基づいてキャラクタリゼーションするために選択される。このケースにおいては、ｘの冪は、基底関数の集合を表す。

ヒステロンは、基底関数のもう一つの例である。図５に示された閾値αおよびβを持つ非理想的ヒステリティックリレーを考えてみる。この単純な関数は、ヒステリティック挙動を呈する関数をキャラクタリゼーションするとき、基底関数として機能することができる。リレーの出力は、二つの値［０と１］のうち一つを取ることができる。任意の瞬間において、リレーは、「スイッチオフ」または「スイッチオン」のいずれかである。

図５では、太線は、可能である入力−出力ペアの集合を表す。リレーへの入力（ｘ）が低い値（図５では左端）で始まり増加された場合、リレー出力は、ｘ＝βになるまでゼロにとどまり、その後で、リレー出力は、「１」状態に切り替わる。出力は、ｘが増加し続ける間は、「１」状態にとどまる。ｘがその後低減される場合、リレーは、ｘ＝αになるまで「０」に切り替わらず、その後でそれは低下するｘの値すべてに対して「０」状態にとどまる。二つの閾値αおよびβは、ヒステロンのヒステリティック挙動をキャラクタリゼーションするために機能する。

次に、図６に図示されるように、各々が閾値αおよびβならびに重みμ_ｉを持つ、Ｎ個のそのようなリレーＲ_αβの並列接続を考えてみる。Ｎ−ヒステロンモデルでは、ｘは、その重み付けされた和が出力ｆを形成するＮ個のヒステロン（リレー）すべてへの共通入力である。このモデルは、離散化されたケースでは、離散化されたプライザッハモデルと呼ばれる。

ヒステリシスを有する関数は、リレー（ヒステロン）の数（Ｎ）のみならず後に論じる補間の度合いによって制御された忠実性を持つヒステロン基底関数を使用して、非常に正確にモデル化されることができる。

任意の関数を表すためには、閾値αおよびβならびに各Ｒ_αβに属する重みμ_ｉは、特定される必要がある。所与のヒステリティック関数については、閾値および重みの特定は、関数のヒステリシス挙動を記載するに十分な入力および出力データを取ることと、ヒステロンの各々に対する閾値および重みを特定するための反転手順を使用することとを伴うキャラクタリゼーション手順を通じて達成される。

所与のヒステリティック関数を適切にキャラクタリゼーションするためには、十分な数の「アップ」および「ダウン」サイクルは、「アップ」（α）および「ダウン」（β）閾値のあらかじめ定められた三角グリッドパターンの各格子点において関数出力の集合を作り出すように具現化されなければならない。１１個のヒステロンを使用したグリッドの例を図７に示す。

関数ｆ（ｔ）の出力は、各格子点においてｆ_ａ，ｂによってラベル付けされ、後に続く計算での使用のために保存される。ａ_ｋ（ｂ_ｋ）を時間サンプルｋにおけるアップ（ダウン）指標値とした場合、時間ｔにおいてモデル化された出力ｆ（ｔ）、ここでｋ＝ｎである、は、以下の数式を使用して計算され：

これは入力ｘ（ｔ）が増加しているとき有効である。ｘ（ｔ）が増加しているとき、ｘ（ｔ）が実際はａ_ｎであり、換言すれば、それはｋ＝ｎである時間における現在の指標であることに留意されたい。

同様に、入力が低下しているときは：

ｘ（ｔ）が低下しているときのケースについては、ｘ（ｔ）は、ここではｂ_ｎであり、換言すれば、それはｋ＝ｎである時間における現在の指標である。大括弧内の和の項が各新規サンプル化されたステップにおいて更新され、その結果として一つのメモリ場所のみを使用することに留意することは、重要である。それ故に、和全体は、各時間ステップにおいて再計算されることを要さない。先の定式化では、重みμ_ｉの値は、ｆ_ａ，ｂの大きさに組み込まれ、閾値は、ここではｆ_ａ，ｂ関数の指標値である。離散化されたプライザッハモデルのように、ｆ（ｔ）の演算がＮ個のヒステロン出力の総和と同一であることは、数学的に証明されることができる。先の定式化は、各（ａ，ｂ）格子点におけるｆ_ａ，ｂ値を保存するためにおおよそ（Ｎ^２）／２個のメモリ場所を必要とする。入力が格子点上にないとき、ｆ_ａ，ｂの値は、補間によって推定されることができる。

例として、圧力トランスミッタのヒステリシス挙動は、モデル化されることができる。図８は、図９に図示されたα−βグリッドを投入することが必要とされるキャラクタリゼーション入力圧力プロファイルのプロットである。入力圧力がサイクルアップおよびダウンされるにつれ、それは、図８に示された圧力ループを描く。トランスミッタ出力は、そのレンジ上限を超えて駆動され、その結果として３００psiより大きい入力に対して飽和する。

図１０は、プロセス変数圧力センサからの出力対かけられた入力圧力の実例である。出力圧力ヒステリシス挙動が比較的小さく、図１０の尺度で観察することが難しいことに留意されたい。しかし、ヒステリシスは、図１１に図示されるように、出力圧力値から入力を引くことによって明らかにされることができる。これは、入力プロファイルによって発生したヒステリシス誤差がセンサのレンジ上限の０．１％まで高いことを示す。

先の出力を補正するために１０個のヒステロンモデルが使用される場合、誤差は、図１２で見てとれるように有意に低減される。これを図１１に示されたチャートと比較すると、ヒステロンモデルを使用するとき、２０倍近くの誤差の低減があることが見てとれる。これらの結果は、一般に通用している知識に反して、ヒステリシスは、反復可能な場合、実のところヒステロン基底関数を使用して補正可能な現象であることを示す。

ヒステリシスに起因するセンサ計測の誤差を補正することに加えて、ヒステロン基底関数モデルは、多項式に基づく補償手法の代替として使用されることもできる。多項式基底関数が使用されるときのそれらにヒステロンモデルが使用されるとき、フィッティング誤差を比較することは、有効である。図１３は、１０−ヒステロンモデルと多項式モデルの両方を持つ圧力センサフィットからのフィッティング誤差のプロットである。破線は、ヒステロンモデルであり、多項式フィットよりも有意により低い誤差を表示する。実のところ、ヒステロンモデルは、常に、最良の多項式フィットと同等またはより少ない誤差を有する。それ故に、ヒステロンは、多くの圧力トランスミッタに今日使用される標準的な多項式フィッティング方法に対する実行可能な代替である。多項式とは違って、ヒステロンは、出力飽和の期間中、これがそれらにとって前提となる自然な状態であるため、センサ出力により良くフィットさせることができる。ヒステロン基底関数は、したがって、ヒステリシスが懸念されない場合であっても有効である。

先の検討は、センサ自体の特徴に起因する圧力センサからの出力の補正または補償を対象にしたものである。しかし、そのような誤差につながり得る、計測システムのヒステリシスの他の原因がある場合がある。例として、図２〜３に図示されるように、一部の圧力センサは、隔離ダイアフラムを挟んでプロセス圧力に連結する。そのような機器構成では、プロセス流体は、隔離ダイアフラムの一つの側にかかる。ダイアフラムは、かけられた圧力に基づいて偏向する。この偏向は、隔離ダイアフラムの他の側の充填流体に転送される。圧力センサは、その後直接充填流体に連結される。一部の隔離ダイアフラム、例えば、金属隔離ダイアフラムは、プロセス変数センサ計測に悪影響を及ぼすヒステリシス効果を呈する場合がある。出力ｆ（ｔ）定式化は、先に論じたように、一旦それがキャラクタリゼーションされると、ヒステリシスを補正するために依然として使用されることができる。すべてのケースで、残りのヒステリシス誤差の大きさは、使用されるヒステロンの数、グリッドを投入するためのキャラクタリゼーション点の選択のみならず補間の品質にも依存する。

先の検討では、ヒステロン基底関数定式化は、曲線−フィッティングのため、またはセンサ（例えば、圧力センサ、温度センサなど）のヒステリシスを補正するために使用される。しかし、忠実性の喪失は、電力が失われて、のちにシステムが物理的に動かされるときはいつでも、一時的に生じる場合がある。システムの電源遮断の間に生じた物理的変化は、一旦電力が復旧するとヒステロンによっては正確に説明されないヒステリシスを潜在的に作り出すことができる。これは、電源遮断の間にシステムが動揺されたことをヒステロンが「知らない」ことによるものである。同じ問題は、最初の電源投入においても生じ、したがって、初期化されていない状態を扱う手順が特定される必要がある。

以下に記載する手法は、最初の電源投入においてまたは停電に続いてのいずれかでヒステロンの状態を回復することができる。図１４および１５は、停電の際に生じる可能性のある状況を描写する。図１４では、システムは、黒丸によって描写された状態にある。停電後、システムは、物理的に動かされ続け、電力が復旧された時間において図１５の円によって指し示される状態に到達する。電源投入時、ヒステリシスを理由として、出力が所与の入力値（ｘ）にあることができる広い不確実性帯がある。この状況に取り組むための一つの手順は、以下の通りである：第一に、演算された出力（ｙ）をヒステリシス帯の中心に位置させる。これは、キャラクタリゼーション中、入力（ｘ）の各値に対してアップおよびダウン出力極値（外側ループ）が既知であるという理由で可能である。結果は、図１６に描写される。

数学的に、所与の入力値ｘ（ｔ_start）における初期化された出力値ｙ（ｔ_start）は、以下によって設定される：

ここで、関数ｆ_ａ,ｂは、キャラクタリゼーションステップ（先に論じた）から既知であり、ｆ_{ｘ（tstart）}，_{ｘ（tstart）}およびｆ_ａMax，_{ｘ（tstart）}は、具体的には、それぞれ、ｘ（ｔ_start）における下側（上に向かう）および上側（下に向かう）ループ極値であり、ａ_Maxは、ａ_ｋ指標に対する最大値である。

出力誤差を最初に中心に置いているという理由によって、初期化における忠実性誤差は、最大である。後に続く誤差は、システム入力が変化を続けるにつれ、低減される。誤差低減の速度は、ヒステロンメモリ状態の「消去」特性に関係する。この特性は、数学的に以下の通り説明されることができる：実際、消去プロセスは、アップおよびダウン入力変化が現在の値を超過するときはいつでも起こる。誤差低減の程度は、入力変化の大きさに対応する。類似は、強磁性材料上で実行される「消磁」プロセスである。この手順では、入力消磁場は、非常に大きくスタートし、徐々に低減される。大きい場は、強磁性体の任意の磁気メモリを「消去する」。同じメカニズムがヒステロンモデルで動作する。それ故に、誤差帯の中間でシステムをスタートさせることによって、システムの誤差およびバイアスは、最小化され、可能な限り速やかに後に続くすべての誤差を低減する。電源投入に続いてヒステリシス補正プロセスを初期化するために使用されるキャラクタリゼーション情報は、永久または半永久メモリ、例として、図２に示されたメモリ６４または７６に保存されることができる。概して、この手法は、装置において電力が失われた後の電力復旧時のヒステロンの状態をシステムがリセットすることを可能にする。

本発明を好ましい実施形態を参照しながら記載してきたが、当業者は、本発明の本質および範囲を逸することなく、形態および詳細に変更を加えることができることを理解する。先に論じた具体的な例が圧力センサに関するものであるものの、本発明は、とりわけ温度、液位、流量、ｐＨ、濁度を検知するものを非限定的に含む、いかなるタイプのプロセス変数センサにも適用可能である。さらに、手法は、他のタイプの検知技術に適用可能であり、具体的には本明細書において論じられたものに限定されない。本明細書において使用される用語「補償する」は、誤差補正のみならず曲線フィッティングの両方またはセンサ出力のキャラクタリゼーションを含む。補正されることができるヒステリシスは、プロセス変数センサ内で発生したヒステリシスのみならずプロセス変数センサ外のコンポーネントから起こるヒステリシスを含む。先に論じたように、隔離ダイアフラムは、そのようなヒステリシスを導くことができる。プロセス変数センサ外で起こることができるヒステリシスのもう一つの原因は、隔離蛇腹を含む。

Claims (29)

1. 産業用プロセスのプロセス変数を検知するためのプロセス変数トランスミッタであって、：
   産業用プロセスの現在のプロセス変数を検知するように構成されたプロセス変数センサと；
   ヒステロン基底関数を使用してキャラクタリゼーションされた少なくとも一つの過去に検知されたプロセス変数の関数として、検知された現在のプロセス変数を補償するように構成された計測回路と；
   補償された検知されたプロセス変数に関連するプロセス変数トランスミッタ出力を提供するように構成された出力回路と；
   を含み、
   前記ヒステロン基底関数が、起動時に各々ヒステリシスループ極値間の初期値に設定される、
   プロセス変数トランスミッタ。
2. 前記ヒステロン基底関数は、Ｎがヒステロンの数であるＮ−ヒステロンモデルに具現化される、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
3. 前記Ｎ−ヒステロンモデルが設定可能なαおよびβ閾値を持つ複数のヒステロンを含む、請求項２記載のプロセス変数トランスミッタ。
4. 前記Ｎ−ヒステロンモデルが、各々が設定可能な重み付けをもつ複数のヒステロンを含む、請求項２記載のプロセス変数トランスミッタ。
5. 前記Ｎ−ヒステロンモデルがα−βマトリクスを使用して構成される、請求項２記載のプロセス変数トランスミッタ。
6. 前記ヒステロン基底関数が、ヒステリシスに起因する検知されたプロセス変数にもたらされた誤差を補償するために使用される、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
7. 前記ヒステロン基底関数が、曲線のあてはめを通じて検知されたプロセス変数を補償するために使用される、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
8. 前記プロセス変数センサが圧力センサを含む、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
9. 前記圧力センサが金属ダイアフラムを包含する、請求項８記載のプロセス変数トランスミッタ。
10. 前記金属ダイアフラムが自由縁機器構成を有する、請求項９記載のプロセス変数トランスミッタ。
11. 前記金属ダイアフラムがストレッチメンブレンダイアフラムを含む、請求項９記載のプロセス変数トランスミッタ。
12. 前記プロセス変数センサが温度センサを含む、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
13. 前記プロセス変数センサのコンポーネントによってもたらされたヒステリシスを前記プロセス変数センサからの出力が包含する、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
14. 前記プロセス変数センサからの出力が、前記プロセス変数センサ以外の原因でもたらされたヒステリシスを包含する、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
15. 前記プロセス変数センサ以外の原因は、隔離ダイアフラムを含む、請求項１４記載のプロセス変数トランスミッタ。
16. 前記プロセス変数センサ以外の原因は、隔離蛇腹を含む、請求項１４記載のプロセス変数トランスミッタ。
17. 前記ヒステロン基底関数の初期値が電源投入時の中点値に設定される、請求項１記載のプロセス変数トランスミッタ。
18. 前記中点値がメモリに保存される、請求項１７記載のプロセス変数トランスミッタ。
19. 産業用プロセスにおけるプロセス変数センサからのプロセス変数出力を補償する方法であって、：
    プロセス変数センサを使用して産業用プロセスの現在のプロセス変数を検知する工程と；
    ヒステロン基底関数によってキャラクタリゼーションされた少なくとも一つの過去に検知されたプロセス変数の関数として、検知された現在のプロセス変数を補償する工程と；
    補償された検知されたプロセス変数に関連する出力を提供する工程と；
    前記ヒステロン基底関数の各々を起動時にヒステリシスループ極値間の初期値に設定する工程と
    を含む方法。
20. 前記ヒステロン基底関数は、Ｎがヒステロンの数であるＮ−ヒステロンモデルに具現化される、請求項１９記載の方法。
21. 前記Ｎ−ヒステロンモデルが設定可能なαおよびβ閾値を持つ複数のヒステロンを含む、請求項２０記載の方法。
22. 前記Ｎ−ヒステロンモデルが、各々が設定可能な重み付けを持つ複数のヒステロンを含む、請求項２０記載の方法。
23. α−βマトリクスを使用して前記Ｎ−ヒステロンモデルを構成する工程を包含する、請求項２０記載の方法。
24. 前記ヒステロン基底関数が、ヒステリシスに起因する検知されたプロセス変数にもたらされた誤差を補償するために使用される、請求項１９記載の方法。
25. 前記ヒステロン基底関数が、検知されたプロセス変数を曲線のあてはめを通じて補償するために使用される、請求項１９記載の方法。
26. 前記プロセス変数センサからの出力が、前記プロセス変数センサのコンポーネントによってもたらされたヒステリシスを含む、請求項１９記載の方法。
27. 前記プロセス変数センサからの出力が、前記プロセス変数センサ以外の原因でもたらされたヒステリシスを含む、請求項１９記載の方法。
28. 前記ヒステロン基底関数の初期値を電源投入時のヒステリシスループ極値間の中点値に設定する工程を含む、請求項１９記載の方法。
29. メモリから前記中点値を読み出す工程を含む、請求項２８記載の方法。

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