KR100683511B1 - 진단하는 유량 측정 장치 - Google Patents

Abstract

유체 유량계(82)는 차압 센서(31)에 연결된 임펄스 라인(30) 및 그 제1 요소(28)의 상태를 진단한다. 차압 센서(31)에 연결된 차이 회로(90)에는 이동 평균을 감산한 감지된 차압을 나타내는 차이 출력이 갖추어진다. 계산 회로(92)는 차이 출력을 수신하여 최초의 학습 시간 중에 획득한 이력 데이터의 학습 출력을 계산한다. 계산 회로(92)는 유체 유량계(82)의 모니터링 또는 정상 작동 중에 획득한 현재 데이터의 모니터 출력도 계산한다. 진단 회로는 학습된 출력과 모니터 출력을 수신하여, 제1 요소(28) 및 임펄스 라인(30)의 현재 상태를 나타내는 진단 출력을 생성한다.

Description

진단하는 유량 측정 장치{FLOW MEASUREMENT WITH DIAGNOSTICS}

유체 유량계는 산업 공정의 제어 환경에서 유체 유량을 측정하여 유량 표시기 및 제어기용 유량 신호를 제공하는 데 사용된다. 추정 유량계는 파이프 내의 불연속부 근처에서 압력 강하를 측정하여 파이프 내에서의 유체 유량을 측정한다. 불연속부(제1 요소)는 오리피스, 노즐, 벤츄리, 피토관, 와류 발산 바, 표적 또는 파이프 내의 단순하게 굽어진 부분일 수도 있다. 불연속부 주변의 흐름은 압력 강하 및 난류의 증가를 초래한다. 압력 강하는, 파이프의 외측에 배치되고 임펄스 라인 또는 임펄스 통로에 의해 파이프의 유체에 접속되는 압력 송신기(제2 요소)에 의해 감지된다. 신뢰도는 정확한 검교정의 유지에 의존한다. 제1 요소의 부식 또는 고상물의 축적은 검교정을 변화시킬 수 있다. 임펄스 라인은 시간에 따라 막히게 될 수 있는데, 이것도 검교정에 악영향을 미친다.

임펄스 라인의 분해 및 검사는 라인의 막힘을 찾아내어 바로잡는 데 이용되는 한 가지 방법이다. 막힘을 검출하는 또 다른 공지의 방법으로서 압력 송신기로부터의 측정 신호에 "체크 펄스"를 주기적으로 부가하는 것이 있다. 이러한 체크 펄스는 송신기에 접속된 제어 시스템이 흐름에 교란을 유발한다. 만일 압력 송신기가 유체의 난류를 정확히 감지하는 데 실패한다면, 라인의 막힘을 나타내는 경보 신호가 생성된다. 막힘을 검출하는 또 다른 공지의 방법으로서 정적 압력 및 차압의 양자를 감지하는 것이 있다. 정적 압력 및 차압에서의 진동 사이에 부적합한 상관관계가 있다면, 라인의 막힘을 나타내는 경보 신호가 생성된다. 라인의 막힘을 검출하는 또 다른 방법으로서 정적 압력을 감지하고 이들을 하이 패스 및 로우 패스 필터(high pass and low pass filter)로 통과시키는 것이다. 필터로부터 획득한 잡음 신호는 경계값과 비교되고, 만일 잡음에서의 편차가 경계값 미만이라면, 경보 신호가 라인이 막혔다는 것을 나타낸다.
유럽 특허 공보 제807 804 A2호는 차압 유동 측정 시스템을 검교정하는 방법을 개시하고 있다. 이 공보는 유량에 대한 실제의 기준으로 제1 및 제2 시스템 요소의 조합을 검교정함으로써 높은 정확도를 얻는 상승 작용을 갖는 방법을 교시하고 있다. 또한, 이 공보는 DP 트랜스미터를 특성화하고 이어서 측정 에러를 감소시키거나 없애기 위하여 특성화 중에 얻은 저장된 데이타를 이용하는 방법을 교시하고 있다.

이들 공지의 방법은 정압 센서를 마련하거나 유량계를 분해하거나 진단용으로 외부의 제어 시스템을 사용하는 데 의존하므로, 더 복잡해지고 신뢰성도 저하하게 된다. 이들 공지의 방법은 제1 요소의 상태에 대한 진단을 제공하지는 않는다. 따라서, 비용을 절감하고 신뢰성을 높이도록 더 양호하게 예측하며 유지가 덜 까다로운 더 양호한 진단 기법에 대한 요구가 있다.

유체 유량계는 그 제1 요소 또는 임펄스 라인의 상태를 진단한다. 제1 요소 및 임펄스 라인은 함께 차압 발생기를 구성한다. 이 차압 발생기는 유량을 나타내는 차압을 생성한다. 차압은 유체 유량계에서 차압 센서에 결부된 것이다.

차압 회로에 결합된 차이 회로는 이동 평균을 감산한 감지된 차압을 나타내는 차이 출력을 생성한다.

계산 회로는 차이 출력을 수신하여 최초의 학습 시간 중에 획득한 이력 데이터의 학습된 출력을 계산한다. 계산 회로는 유체 유량계의 모니터링 또는 정상 작 동 중에 획득한 현재 데이터의 모니터 출력도 계산한다.

진단 회로는 학습 출력과 모니터 출력을 수신하여 이력 상태에 대한 압력 발생기의 현재 상태를 가리키는 진단 출력을 생성한다.

유량 회로는 센서에도 연결되어 유량을 나타내는 출력을 생성한다.

도 1은 진단용 유량계에 관한 통상의 유체 처리 환경을 나타내는 도면이고,

도 2는 임펄스 라인 및/또는 제1 요소의 상태를 진단하는 것으로서, 유체 유량계에 사용되는 송신기의 실시예를 나타내는 분해사시도이고,

도 3은 압력 발생기의 상태를 진단하는 유체 유량계의 블록 다이아그램이고,

도 4는 임펄스 라인의 상태를 진단하는 유체 유량계의 블록 다이아그램이고,

도 5는 제1 요소의 상태를 진단하는 유체 유량계의 블록 다이아그램이고,

도 6은 임펄스 라인의 상태를 진단하는 절차의 플로우 차트이고,

도 7은 제1 요소용 피토관을 갖춘 진단용 유량계를 나타내고,

도 8은 제1 요소용 직렬 피토관을 갖춘 진단용 유량계를 나타내며,

도 9는 제1 요소용으로 일체화된 오리피스 판을 갖춘 진단용 유체 유량계를 나타내고,

도 10은 제1 요소용으로 파이프 플랜지 사이에 클램핑된 오리피스 판을 갖춘 진단용 유체 유량계를 나타내며,

도 11은 제1 요소용 벤츄리를 갖춘 진단용 유체 유량계를 나타내고,

도 12는 제1 요소용 노즐을 갖춘 진단용 유체 유량계를 나타내며,

도 13은 제1 요소용 오리피스 판을 갖춘 진단용 유체 유량계를 나타내고,

도 14는 제1 요소의 상태를 진단하는 방법의 플로우 차트이고,

도 15는 임펄스 라인과 제1 요소 양자의 상태를 진단하는 방법의 플로우 차트이고,

도 16은 원격 밀봉 및 진단을 하는 송신기의 도면이고,

도 17은 탱크에서 유입 및 유출되는 유량의 시간 적분 값을 측정하도록 탱크에 연결된 진단부를 갖춘 송신기의 개략적 도면이다.

도 1에는 유량 측정 진단을 위한 통상의 환경이 도면 부호 220으로 도시되어 있다. 도 1에서 유량계(230), 탱크(236)상의 수위 송신기(232, 234) 및 일체식 오리피스 유량계(238)가 제어 시스템(240)에 연결된 상태로 도시되어 있다. 화학 제품 내의 슬러리, 액체, 증기 및 가스, 펄프, 석유, 가스, 의약품, 음식 및 그 밖의 유체 처리 플랜트와 같은 공정 플랜트에서 유체와 관련된 한 가지 이상의 공정 변수를 모니터 하도록 공정 변수 송신기가 구성될 수 있다. 모니터 되는 공정 변수는 압력, 온도, 유량, 수위, pH, 전도도, 혼탁도, 밀도, 농도, 화학적 조성 또는 그 밖의 유체의 성질일 수 있다. 공정 변수 송신기에는 공정 플랜트의 설비 요구에 따라 송신기에 대해 내외측에 있을 수 있는 1개 이상의 센서가 포함된다. 공정 변수 송신기는 감지된 공정 변수를 나타내는 한 가지 이상의 송신기 출력을 생성한다. 송신기 출력은 통신 버스(242)를 통하여 제어기 또는 표시기로의 원거리에 걸쳐 전송하도록 구성된다. 통상의 유체 처리 플랜트에서, 통신 버스(242)는 송신기 에 동력을 공급하는 4-20 ㎃ 전류 루프 또는 필드버스(fieldbus) 접속, 제어기 또는 제어 시스템으로의 광섬유 접속이나 HART 프로토콜 통신 또는 무선 송신(readout)일 수 있다. 2 와이어 루프에 의해 동력을 공급받는 송신기에서, 동력은 폭발성 분위기에서 고유의 안정성을 제공하도록 낮게 유지되어야 한다.

도 1에서, 일체식 오리피스 유량계(238)에는 이에 연결되는 통신 버스(242)를 따라 연결되는 진단 출력이 제공된다. 제어 시스템(240)은 운영자에게 진단 출력을 디스플레이하도록 프로그램되거나 유량계(238)로부터 진단 경보가 있는 경우에 그 작동을 변경시키도록 프로그램될 수 있다. 제어 시스템(240)은 제어 밸브(244), 펌프 모터 또는 그 밖의 제어 장치와 같은 출력 장치의 작동을 제어한다.

도 2에는 본 발명에 따른 전형적인 진단용 송신기(82)의 분해사시도가 개략적으로 도시되어 있다. 송신기(82)에는 차압을 받는 플랜지(83), 차압 센서(31), 아날로그 디지털 변환기(84), 마이크로프로세서 시스템(88), 디지털 아날로그 변환기(96) 및 디지털 통신 회로(100)를 포함하는 전자 부품이 포함되어 있다. 송신기(82)는 플랜지 어댑터(87)에 볼트로 고정되어 있다. 마이크로프로세서(88)는 도 3, 도 6, 도 14 및 도 15에서 도시된 실시예로써 설명하는 바와 같은 진단용 알고리듬으로 프로그램되어 있다. 플랜지 어댑터(87)는, 차례로 제1 흐름 요소(도 2에는 도시하지 않음) 둘레의 흐름에 연결된 임펄스 파이프에 접속되어 있다. 도 2의 송신기(82)의 배치는 도 3에서 더욱 상세히 설명한다.

도 3에서 블록 다이아그램은 파이프(24)에서의 유체 유량(22)을 감지하도록 맞추어진 유체 유량계(80)의 제1 실시예를 나타낸다. 유체 유량계(80)에는 제1 요소(28)와 임펄스 라인(30)을 포함하는 압력 발생기(26)가 포함되어 있는데, 임펄스 라인(30)은 제1 요소(28) 주변의 유체 유량에서 생성된 압력을 압력 송신기(82)의 차압 센서(31)에 연결한다. 본 명세서에서 사용하는 "압력 발생기"라는 용어는, 제1 요소 근처 위치로부터 흐름 파이프 외측 위치로의 압력 강하와 결부된 임펄스 파이프 또는 임펄스 통로와 함께, 제1 요소(예컨대, 오리피스 판, 피토관, 노즐, 벤츄리, 발산 바, 파이프 내의 굽힘부 또는 흐름 내의 압력 강하를 유발하게 되어 있는 그 밖의 흐름 불연속부)를 의미한다. 연결된 압력 송신기(82)로의 흐름 파이프 외측 위치에서의, 이렇게 정의되는 "압력 발생기"에 의해 제공되는 이 압력의 스펙트럼 특성 및 통계적 특성은 임펄스 파이프의 상태뿐만 아니라 제1 요소의 상태에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 연결된 압력 송신기(82)는 자체 수용되는 유닛일 수 있거나, 용례에 맞추려는 요구에 따라 원격의 밀봉부로 끼워질 수 있다. 압력 송신기(82) (또는 그 원격 밀봉부)상의 플랜지(83)는 압력 접속을 완성하도록 임펄스 라인(30)상의 플랜지 어댑터(87)에 결합된다. 압력 송신기(82)는 유량을 감지하도록 임펄스 라인(30)을 통하여 제1 흐름 요소(28)에 결합된다. 압력 송신기(82)는 플랜지 장치를 통하여 임펄스 라인(30)에 결합되도록 맞추어진 차압 센서(31)를 포함하고 있다. 아날로그 디지털 변환기(84)는 도면 부호 86에서 압력 센서(31)에 접속되어 감지된 압력의 일련의 디지털 표시(86)를 생성한다. 마이크로프로세서 시스템(88)은 압력의 일련의 디지털 표시(86)를 수신하고, 이 일련의 디지털 표시(86)와 그 이동 평균의 차이를 계산하는 것으로 그 내부에 저장된 제1 알고리듬(90)을 갖추고 있다. 제2 알고리듬(92)도 마이크로프로세서 시스템(88)에 저장되어 있는데, 이것은 알고리듬(90)에 의해 계산된 차이를 수신하고, 학습 모드 중에 이력 데이터의 학습 데이터 세트를 계산하고, 모니터링 모드 중에는 현재의 데이터 세트를 계산하고, 압력 생성기(26)의 상태에서의 변화를 가리키는, 이력 데이터에 대한 현재의 데이터 세트의 함수로서의 진단 데이터(94)를 생성한다. 마이크로프로세서 시스템(88)에 접속된 디지털 아날로그 변환기(96)는 감지된 유량을 나타내는 아날로그 송신 출력(98)을 생성한다. 디지털 통신 회로(100)는 마이크로프로세서 시스템(88)으로부터 진단 데이터(94)를 수신하여 진단 데이터를 가리키는 송신기 출력(102)을 생성한다. 아날로그 출력(98)과 진단 데이터(102)는 원하는 바대로의 지시기 또는 제어기에 연결될 수 있다.

도 4에서 블록 다이아그램은 파이프(24)에서의 유체 유량(22)을 감지하도록 맞추어진 유체 유량계(20)의 추가의 실시예를 나타낸다. 도 4의 유체 유량계(20)는 도 3의 유체 유량계(80)와 유사하며, 도 3에서 사용한 동일한 도면 부호를 도 4에서도 유사한 구성 요소에 사용한다. 유체 유량계(20)에는 제1 요소(28)와 임펄스 라인(30)을 포함하는 압력 생성기(26)를 포함하는데, 임펄스 라인(30)은 제1 요소(28) 부근의 유체 흐름에서 생성된 압력을 압력 송신기(32)의 차압 센서(31)에 연결시키는 것이다. 압력 송신기(32)는 자체 수용되는 유닛이거나, 용례에 맞추려는 요구에 따라 원격의 밀봉부로 끼워 맞추어질 수 있는 것이다. 압력 송신기(32) (또는 그 원격 밀봉부)상의 플랜지는 압력 접속을 완성하도록 임펄스 라인(30)상의 플랜지 어댑터에 결합된다. 압력 송신기(32)의 유량 회로(34)는 센서(31)에 연결 되어, 원하는 대로의 제어기 또는 표시기에 연결될 수 있는 유량 출력(36)을 생성한다.

도 4에서, 차이 회로(42)는 센서(31)에 연결되어 이동 평균을 감산한 감지된 압력을 나타내는 차이 출력(44)의 데이터를 생성한다. 계산 회로(46)는 차이 출력(44)을 수신하고, 학습 모드 또는 휴지 시기 중에 획득한 이력 데이터의 학습 출력(48)을 계산한다. 학습 후에, 계산 회로(46)는 유체 유량계(20)의 모니터링 모드 또는 정상 동작 시간 중에 획득한 현재 데이터의 모니터 출력(50)을 계산한다.

도 4에서, 진단 회로(52)는 학습 출력(48)과 모니터 출력(50)을 수신하고, 이력 상태에 대한 압력 발생기(26)의 현재 상태를 나타내는 진단 출력(54)을 생성한다. 도 4에서, 계산 회로(46)는 메모리를 포함하는 회로(56)에 이력 데이터를 저장한다.

차이 회로(42)에서, 이동 평균은 다음의 수학식 1의 급수를 통하여 계산된다.

여기서 A는 이동 평균이고, P는 일련의 순차로 감지된 압력값이고, W는 감지된 압력값에 대한 가중치이고, m은 이전의 감지된 압력값의 급수상의 번호이다. 차이 회로(42)에서는 감지된 압력에 존재하는 스파이크(spike) 및 그 밖의 변칙적 인 값을 필터링하는 구성이 마련된다. 도 4에서, 이력 데이터에는, 예컨대 차이 출력 또는 그 밖의 통계적 측정치의 평균(μ) 및 표준 편차(σ)와 같은 통계 데이터가 포함되고, 진단 출력(54)은 임펄스 라인이 막혔다는 것을 가리킨다. 계산 회로(46)는, 이것이 장착되었을 때의 학습 모드와, 유량을 측정하는 데 사용되는 경우의 모니터링 모드 사이에서 전환된다. 계산 회로(46)는 학습 모드에서의 이력 데이터를 저장한다. 진단 출력(54)은 압력 발생기(26)의 실시간 상태를 나타낸다.

도 4에서, 평균(μ) 및 표준 편차(σ)와 같은 통계 데이터는 상대적으로 많은 수의 데이터 점 또는 유량 측정치에 기초하여 계산된다. 표본 평균(X) 및 표본 표준 편차(s)와 같은 상응하는 표본 통계 데이터는 상대적으로 작은 수의 데이터 점으로부터 계산된다. 통상적으로, μ 및 σ와 같은 통계 데이터를 계산하는 데에는 수백 개의 데이터 점이 이용되지만, X 및 s와 같은 표본의 통계 데이터를 계산하는 데에는 약 10개의 데이터 점만이 이용된다. 모니터링 중의 데이터 점의 개수는 실시간 또는 약 1초 내에 종료되는 진단을 제공하도록 적게 유지된다. 진단 회로(52)는 표본의 표준 편차(s)가, 예컨대 10%와 같은 미리 설정된 표준 편차로부터 벗어나는 경우에 라인이 막힌 것을 나타낸다.

도 5에는 제1 요소(28)의 상태를 진단하는 유체 유량계(60)가 도시되어 있다. 도 5의 유체 유량계(60)는 도 4의 유체 유량계(20)와 유사하며, 도 4에서 사용한 동일한 도면 부호를 도 5에서도 유사한 구성 요소에 사용한다. 도 4에서 진단 출력은 임펄스 라인(30)의 상태를 나타낸 반면, 도 5에서 진단 출력(62)은 제1 요소(28)의 상태를 나타낸다. 도 5에서 계산 회로(46)는 도 4에서 사용된 통계 데 이터보다는 차이 출력(44)의 파워 스펙트럼 밀도(PSD, Power Spectral Density)상의 데이터를 계산하여 저장한다. 파워 스펙트럼 밀도 데이터는 O 내지 100 ㎐의 범위에 있는 것이 좋다. 밴드패스 필터(bandpass filter)의 중심 주파수는 공지의 방식으로 주파수의 함수로서 연속 또는 의사-연속 파워 스펙트럼 밀도를 생성하도록 주파수의 선택된 범위에 걸쳐 변동될 수 있다. 다양한 공지의 퓨리에 변환(Fourier transform)이 이용될 수 있다.

파워 스펙트럼 밀도(Fi)는 주어진 데이터 세트에 대한 평균화된 주기도(averaged periodogram)의 웰치(Welch)의 기법을 이용하여 계산된다. 이 방법은 초당 표본수 fs로 샘플링된 측정 수열 x(n)을 이용하는데, 여기서 n = 1, 2, ...N이다. 스펙트럼 계산에서 앨리어싱(aliasing)을 줄이는 데 필터 주파수가 fs/2 미만인 전단 필터(front end filter)가 사용된다. 데이터 세트는 다음의 수학식 2에 나타낸 바와 같이 F_k,i로 나누어진다.

여기서, F_k,i 중첩 데이터 세그먼트가 있으며, 각각의 세그먼트에 대해 주기도가 계산되는데, 여기서 M은 현재의 세그먼트에서의 점의 개수이다. 모든 세그먼트에 대한 모든 주기도가 평가된 후에, 파워 스펙트럼을 계산하도록 이들 모두가 평균화된다.

일단 학습 모드에 대해 파워 스펙트럼을 획득하면, 실시간 파워 스펙트럼에 대한 비교를 위하여 이 수열은 기초선 파워 스펙트럼(baseline power spectrum)으로서 EEPROM인 것이 바람직한 메모리에 저장된다. 따라서, Fi는 파워 스펙트럼 수열이고, i는 1 내지 N을 취하는데, N은 원래의 데이터 수열에서 총 회수이다. 통상 2의 파워인 N은 스펙트럼 평가의 주파수 분해를 설정한다. 따라서, Fi는 i번째 주파수에서 신호 강도로서 알려져 있다. 파워 스펙트럼은 통상적으로 미리 정해진 주파수 간격에서 다수의 점을 포함하여, 주파수의 함수로서 스펙트럼 파워 분포의 형태를 정한다.

제1 요소의 열화를 검출하는 데 있어서, 기초tjs 이력 상태에서 스펙트럼 밀도의 상대적으로 큰 표본과 모니터링 상태에서dml 스펙트럼 밀도의 상대적으로 작은 표본이 비교된다. 상대적으로 작은 표본은 대략 1초 내에 문제의 실시간 표시를 가능하게 한다. 파워 스펙트럼의 관련된 주파수 성분에서의 증가는 제1 요소의 열화를 나타낸다. 예컨대 제1 요소로서 오리피스 판을 이용하면, 오리피스 판이 미리 정해진 수준으로 열화된 경우에 스펙트럼 요소에서 10 % 정도의 변화가 관찰되었다. 변화량은 허용 가능한 열화의 정도 및 사용하는 제1 요소의 종류에 따라 원하는 대로 조정될 수 있다. 문제를 나타내는 데 요구되는 변화량은 각각의 제1 요소 장치의 종류에 대해 실험적으로 얻는다. 많은 수의 파워 스펙트럼을 비교하 는 데에는 퍼지 논리도 이용될 수 있다.

도 6에는 임펄스 라인을 통하여 제1 흐름 요소에 연결 가능한 압력 송신기에서 수행되는 진단 방법의 플로우 차트(120)가 도시되어 있다. 알고리듬은 도면 부호 122에서 시작한다. 차이를 계산하도록, 도면 부호 124로 나타낸 바와 같이 차압 데이터로부터 이동 평균을 감산한다. 학습 모드 중에는 도면 부호 126에서, 예컨대 통계 데이터 μ 및 σ와 같은 계산된 차이상의 이력 데이터를 획득하여 저장한다. 작동하는 모니터 모드 중에는 도면 부호 128에서, 통계 데이터 X 및 s로서 차이의 현재 데이터를 획득하여 저장한다. 임펄스 라인의 상태를 진단하기 위하여, 이력 큰 표본에 대해 현재 데이터의 작은 표본이 비교된다. 이력 및 현재의 통계 데이터의 비교는 도면 부호 132, 134, 136에서 이루어지고, 선정된 진단 송신기 출력은 각각 130, 132, 134, 136에서 수행되는 비교 기능에 따라 도면 부호 138, 140, 142에서 생성된다. 모든 진단 출력의 완료 후에, 처리 루프는 모니터 모드 진단을 반복하도록 144로 복귀하거나, 유지 보수가 수행될 때까지 송신기가 일시 정지된다. 진단 처리 자체에 실패하면, 146에서 에러 표시가 진단 출력에 제공된다. 진단 방법(120)에서, 이력 데이터 세트에는 계산된 차이의 평균(μ) 및 표준 편차(σ) 데이터와 같은 통계 데이터가 포함되고, 현재 데이터 세트에는 계산된 차이의 표본 평균(X) 및 표본 편차(s)와 같은 현재의 표본 통계 데이터가 포함된다. 예컨대 임펄스 라인의 막힘을 진단하도록 표본 편차(s)는 표준 편차(σ)와 비교된다. 평균 및 표준 편차 이외에 그 밖의 공지된 임의의 통계적 측정치 또는 본원에 맞추도록 실험적으로 개발된 통계적 측정치도 역시 이용될 수 있다. X가 μ와는 상당히 달라 이상 흐름 상태가 있는 경우에, 통상의 흐름 상태가 다시 이루어질 때까지, 도면 부호 130으로 나타낸 바와 같이, 진단은 일시적으로 정지될 수 있다. 이로써 잘못된 경보 표시를 하는 일이 방지된다.

도 2 내지 도 5에서, 송신기는 검교정된 출력 및 압력 발생기의 검교정 오류 여부를 나타내는 진단 출력도 역시 생성한다. 도 2 내지 도 5에서, 제1 요소는 단순한 피토관 또는 평균화 피토관으로 이루어질 수 있다. 평균화 피토관(63)은 도 7에 도시된 바와 같이 탭(64)을 통하여 파이프에 삽입될 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같은 인스트루먼트 매니폴드(66)(instrument manifold)가 압력 발생기(26)와 압력 송신기(68) 사이에 결합될 수 있다. 제1 요소(28)와 임펄스 파이프(30)는 도 9에 도시된 바와 같이 일체식 오리피스에 결합될 수 있다. 파이프 플랜지 사이에 클램핑하도록 맞추어진 오리피스 판이 도 10에 도시되어 있다. 제1 요소는 도 11에 도시된 것과 벤츄리, 또는 도 12에 도시된 것과 같은 노즐, 또는 도 13에 도시된 것과 같은 오리피스로 이루어질 수 있다. 압력 발생기의 표준 구조는 진단 출력을 제공하도록 맞추어진 송신기와 함께 사용될 수 있다. 송신기는 학습 모드 중에 압력 발생기의 특성에 자체적으로 맞추어지고, 모니터링 또는 작동 모드 중에 비교에 이용할 수 있는, 학습 모드 중에 저장된 비교의 기준을 갖추고 있다. 비교 기준은 디지털 통신 버스를 통하여 기술자에 의해 요구되는 대로 조절될 수 있다. 각각의 구조에서, 유체 유량계는 검교정된 유량 출력을 제공하고, 송신기의 진단 출력은 압력 발생기가 검교정이 잘못되었는지 여부를 나타낸다.

도 14에는 제1 요소의 상태를 진단하는 절차의 플로우 차트(160)가 도시되어 있다. 제1 요소의 상태에는 그 부식 또는 오염이 포함될 수 있다. 이 방법 또는 알고리듬은 도면 부호 162에서 시작한다. 학습 모드 또는 도면 부호 164로 나타낸 바와 같은 시간 간격에서 센서 데이터를 취한다. 이동 평균을 감한 센서 데이터의 파워 스펙트럼이 166에서 계산된다. 획득한 파워 스펙트럼은 186에서 학습된 파워 스펙트럼으로 정의되고, 불휘발성 메모리(170)에 저장된다. 학습의 종료 후에, 처리는 모니터링 또는 정상 사용으로 이동한다. 이동 평균을 감한 현재 센서 데이터의 추가의 파워 스펙트럼은 172에서 평가되고, 그렇게 얻은 파워 스펙트럼은 메모리(174)에 저장되는데, 이 메모리는 RAM 또는 불휘발성 메모리일 수 있다. 176에서, 학습 중에 획득한 파워 스펙트럼(Fi)은 모니터링 중에 획득한 파워 스펙트럼(Fi)과 비교된다. 제1 요소의 문제를 나타내는 것인 Fi와 Fi 사이에 상당한 차이가 존재하는 경우, 178에서 나타낸 바와 같이 제1 요소 경보(PE 경보)가 생성된다. 파워 스펙트럼(Fi와 Fi)이 충분히 유사한 경우, 아무런 제1 요소 경보도 생성되지 않는다. 176에서의 비교 및 PE 경보의 생성 후에, 요구되는 대로, 180에서 새로운 실시간 센서 데이터를 얻도록 프로그램 흐름이 이동하고, 172에서 모니터링 절차는 새로운 평가로 이동하거나, PE 경보가 있는 경우에 유량계가 정지될 수 있다. 절차 160은 제1 요소의 상태에 관한 실시간 정보를 제공하도록 모니터링 모드에서 계속적으로 순환할 수 있다.

도 15에는 제1 요소(PE) 및 임펄스 라인(IL) 양자의 진단을 제공하는 절차(190)가 도시되어 있다. 프로그램 흐름은 200에서 시작한다. 202에 도시된 학습 모드에서, 이동 평균을 감한 센서 데이터가 획득되고, 학습 파워 스펙트럼 및 학습 통계치가 전술한 바와 같이 불휘발성 메모리에 저장된다. 다음에, (도 6의 절차 128에서 설명한 바와 같은) 임펄스 라인 진단이 도 15의 204에서 수행된다. 도 15에서, 임펄스 라인 진단이 수행된 후, (도 6의 절차 130, 132, 134, 136에서 상세히 설명한 바와 같이) 206에서 현재의 임펄스 라인 통계치가 이력(학습) 임펄스 라인 통계치와 비교된다. 만일 비교가 임펄스 라인의 막힘에 대한 문제를 나타낸다면, 208에 나타낸 바와 같이 임펄스 라인 경보가 생성된다. 만일 임펄스 라인에 문제가 없다는 것이 명백하다면, 프로그램 흐름은 210의 제1 요소(PE) 진단으로 이동한다. 절차 210에서, (도 14와 관련하여 설명한 바와 같은) 현재의 실시간 데이터에 대한 파워 스펙트럼 밀도가 계산된다. 현재의 파워 스펙트럼 밀도는 212에서 이력 파워 스펙트럼 밀도와 비교되고, 제1 요소의 문제를 나타내기에 충분히 큰 차이가 존재한다면, 214에 나타낸 바와 같이 PE 경보가 생성된다. 파워 스펙트럼 밀도에서의 차이가 작다면, 216에 나타낸 바와 같이 아무런 PE 경보도 생성되지 않는다. 프로그램 흐름은 IL 및 PE 진단을 반복하도록 218에서 계속되거나, PE 또는 IL 경보가 있는 경우에는 유지 보수가 이루어질 때까지 유량계가 정지될 수 있다.

어떠한 방법도 복수 개의 일련의 명령으로서 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장될 수 있는데, 복수 개의 일련의 명령에는, 압력 송신기에서 마이크로프로세서 시스템에 의해 실행되는 경우에, 압력 송신기가 송신기에 결합 가능한 임펄스 라인 및 제1 요소에 대한 진단 방법을 수행하게 하는 순서가 포함된다.

도 16은 실리콘 오일과 같은 제어된 양의 격리용 유체로 채워진 신축성 모세관에 의해 연결된 원격 밀봉부(232, 234)가 포함된 송신기(230)가 도시되어 있다. 격리 장치는 송신기(230)의 전자 부품과 센서가 원격 밀봉부와 접촉하는 매우 뜨거운 공정 유체로부터 멀리 떨어지도록 배치되게 해준다. 송신기(230)의 진단 회로는 진단 출력(239)을 제공하기 위한 전술한 진단 기법을 이용하여 모세관의 누설 및 핀치 오프(pinch off)를 검출하는 데 이용될 수도 있다.

도 17은 탱크(242)의 저부 및 상부 근처의 탭(248, 250)에 연결된 송신기(240)를 나타내고 있다. 송신기(240)는 탱크(242)로부터 유입 및 유출되는 유량의 시간 적분을 나타내는 출력(244)을 제공한다. 송신기(240)에는 탭(248, 250) 간의 차압을 측정하고 감지된 차압의 함수로서 적분된 유량을 계산하는 회로 또는 소프트웨어 및 탱크 내의 유체량에 감지된 압력을 연관시키는 송신기 내에 저장된 공식이 포함된다. 이 공식은 통상적으로 스트래핑(strapping) 함수로 불리며, 탱크로부터 유입 또는 유출되는 유체량은 송신기(240)에 저장된 스트래핑 함수에 따라 체적 또는 질량류(mass flow)로서 적분될 수 있다. 송신기(240) 내의 진단 회로 또는 소프트웨어는 전술한 바와 같이 작동하여 진단 출력(252)을 제공한다. 도 17은 개략적 도면으로, 송신기(240)는 탱크(242)의 저부 및 상부 근처에 배치될 수 있으며, 종종 "다리(leg)"라고 불리는 튜브는 탱크의 타단으로 연장되어 있는 것을 나타낸다. 이 다리는 탱크 내의 유체로 채워지는 습식 다리이거나 가스로 채워지는 건식 다리일 수 있다. 원격 밀봉부는 송신기(240)와 함께 사용될 수도 있다.

바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 사상과 범위를 벗어나는 일이 없이 형태상으로 그리고 구체적으로 변경이 가해질 수 있음을 알 수 있다. 예컨대, 본 발명의 다양한 기능 블록이 회로로서 기재되었지만, 대부분의 기능 블록은 디지털 및 아날로그 회로, 소프트웨어 및 그 조합과 같은 다른 형태로 실현될 수 있다. 소프트웨어 형태로 실현되는 경우, 마이크로프로세서는 기능을 수행하여 소프트웨어가 작동하는 디지털 값을 포함하는 신호를 처리할 수 있다. 원하는 공정 요소를 수행하도록 프로세서를 작동시키는 명령으로 프로그램된 일반적 용도의 프로세서, 원하는 요소를 수행하도록 배선된 회로를 포함하는 특정 용도의 하드웨어 요소 및 하드웨어와 일반적 용도의 프로세서를 프로그래밍 하는 것의 조합도 이용될 수 있다. 결정론적 논리 또는 퍼지 논리 기법이 요구되는 대로 사용되어 회로 또는 소프트웨어에서의 결정을 내릴 수 있다. 복잡한 디지털 회로의 특성으로 인하여, 회로 요소는 도시한 바와 같은 별개의 블록으로 구획될 수는 없겠지만, 다양한 기능 블록에 사용되는 요소가 혼합되고 공유될 수 있다. 소프트웨어와 같이, 몇 가지 명령도 수 개의 기능의 일부로서 공유될 수 있으며, 본 발명의 범위 내에서 관련 없는 명령과 혼합될 수 있다.

Claims (10)

1. 유량을 감지하도록 임펄스 라인을 통하여 제1 흐름 요소에 결합되도록 맞추어지는 압력 송신기로서,

   임펄스 라인에 연결되도록 맞추어지는 차압 센서와;

   상기 차압 센서에 결합되고 일련의 연속되는 압력의 디지털 표시를 생성하도록 배치되는 아날로그 디지털 변환기와;

   일련의 압력의 디지털 표시를 수신하도록 배치되고 제1 알고리듬과 제2 알고리듬을 실행하도록 배치되는 마이크로프로세서 시스템으로서,

   상기 제1 알고리듬은 일련의 디지털 표시와 그 일련의 디지탈 표시의 이동 평균 사이의 차이 데이터 세트를 계산하도록 상기 시스템에 저장되는 것이고,

   상기 제2 알고리듬은, 상기 차이 데이터 세트를 수신하여 학습 모드 중에는 이력 데이터의 학습된 데이터 세트를 계산하고 모니터링 모드 중에는 현재의 데이터 세트를 계산하여, 이력 데이터에 대한 현재의 데이터 세트의 함수로서 유량 감지 상태의 변화를 나타내는 진단 데이터를 생성하도록 상기 시스템에 저장되는 것이고;

   상기 마이크로프로세서 시스템에 결합되어 감지된 유량을 나타내는 아날로그 송신기 출력을 생성하는 디지털 아날로그 변환기; 및

   상기 마이크로프로세서 시스템으로부터 진단 데이터를 수신하여 진단 데이터를 나타내는 송신기 출력을 생성하는 디지털 통신 회로

   를 포함하는 것인 압력 송신기.
2. 제1항에 있어서, 상기 마이크로프로세서 시스템에는 학습된 데이터 세트가 저장되는 것인 압력 송신기.
3. 제1항에 있어서, 상기 이동 평균은 수학식 4에 따라 계산되는 것인 압력 송신기.

   

   여기서, A는 이동 평균이고, P는 일련의 감지된 압력값이고, W는 감지된 압력값의 가중치이고, m은 이전에 감지된 일련의 압력값의 수이다.
4. 제1항에 있어서, 상기 학습된 데이터 세트에는 통계 데이터가 포함되는 것인 압력 송신기.
5. 제1항에 있어서, 상기 아날로그 송신기 출력에는 검교정된 출력이 포함되고, 진단 송신기 출력은 압력 발생기의 검교정 오류 여부를 나타내는 것인 압력 송신기.
6. 제1항에 있어서, 상기 이력 데이터의 학습된 데이터 세트에는 상기 차이의 파워 스펙트럼 밀도가 포함되는 것인 압력 송신기.
7. 삭제
8. 삭제
9. 임펄스 라인을 통하여 제1 흐름 요소에 연결된 압력 송신기에서 수행되는 진단 방법으로서,

   상기 압력 송신기에서 감지된 압력과 이 감지된 압력의 이동 평균 간의 차이를 계산하는 단계와;

   상기 압력 송신기의 학습 모드 중에 계산된 차이의 이력 데이터 세트를 획득하여 저장하는 단계와;

   상기 압력 송신기의 모니터링 모드 중에 계산된 차이의 현재의 데이터 세트를 획득하여 저장하는 단계와;

   상기 제1 요소와 임펄스 라인의 상태를 진단하기 위하여 상기 이력 데이터 세트에 대한 현재의 데이터 세트를 비교하는 단계; 및

   상기 제1 요소 및 임펄스 라인의 상태를 나타내는 송신기 출력을 생성하는 단계

   를 포함하는 것인 진단 방법.
10. 압력 송신기 내의 마이크로프로세서 시스템에 의해 실행되어 상기 압력 송신기가 상기 송신기에 연결 가능한 임펄스 라인과 제1 요소에 대한 진단 동작을 수행하도록 하는 명령이 저장되는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체로서,

    상기 명령에는,

    상기 압력 송신기에서 감지된 압력과 이 감지된 압력의 이동 평균 간의 차이를 계산하는 명령과;

    상기 압력 송신기의 학습 모드 중에 계산된 차이의 이력 데이터 세트를 획득 및 저장하는 명령과;

    상기 압력 송신기의 모니터링 모드 중에 계산된 차이의 현재의 데이터 세트를 획득 및 저장하는 명령과;

    상기 제1 요소와 임펄스 라인의 상태를 진단하기 위하여 상기 이력 데이터 세트에 대한 현재의 데이터 세트를 비교하는 명령; 및

    상기 제1 요소 및 임펄스 라인의 상태를 나타내는 송신기 출력을 생성하는 명령

    이 포함되는 것인 판독 가능한 매체.

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