NO318547B1 - Detektering av anleggsparametere ved a overvake effektspektral-tretthet - Google Patents
Detektering av anleggsparametere ved a overvake effektspektral-tretthet Download PDFInfo
- Publication number
- NO318547B1 NO318547B1 NO19972587A NO972587A NO318547B1 NO 318547 B1 NO318547 B1 NO 318547B1 NO 19972587 A NO19972587 A NO 19972587A NO 972587 A NO972587 A NO 972587A NO 318547 B1 NO318547 B1 NO 318547B1
- Authority
- NO
- Norway
- Prior art keywords
- output signal
- spectral data
- sampled
- signal
- energy content
- Prior art date
Links
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 title claims description 26
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 69
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 32
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 15
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 22
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 3
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 206010042618 Surgical procedure repeated Diseases 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/024—Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
- G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B21/00—Systems involving sampling of the variable controlled
- G05B21/02—Systems involving sampling of the variable controlled electric
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
- G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02H—EMERGENCY PROTECTIVE CIRCUIT ARRANGEMENTS
- H02H3/00—Emergency protective circuit arrangements for automatic disconnection directly responsive to an undesired change from normal electric working condition with or without subsequent reconnection ; integrated protection
- H02H3/006—Calibration or setting of parameters
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Monitoring And Testing Of Nuclear Reactors (AREA)
- Activated Sludge Processes (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Description
Foreliggende oppfinnelse angår et prosesstyresystem og nærmere bestemt et system for
å bestemme om en prosessparameter er i en stabil eller ikke-stabil tilstand ved å bruke parameterens effektspektral-tetthet.
Ved styring av dynamiske anleggsprosesser er det ofte nødvendig å vite om prosessvariabler er i en stabil tilstand eller i en ikke-stabil tilstand. Mens mange prosess-styresystemer overvåker anleggsvariabler og sammenligner dem mot forutbestemte innstillingspunkter er det ofte viktigere å vite om avvikene til en anleggsvariabel, over tid, fra et innstillingspunkt er vesentlig forskjellig fra det normale. Det er også viktig å kunne være i stand til å forutsi om en anleggsparameterutgang fremviser en tilstands-begynnelse som kan føre til en ustabil tilstand.
Det er tidligere kjent mange forskjellige teknikker angående anleggsparameterover-våkninger for prosesstyreanvendelser. US patent nr 4.744.041 beskriver stabiltilstands-hastighet til en likestrømsmotor detektert ved bruk av en hurtig Fourier transformasjons-analyse. Det anvendes her en strømsensor som måler strømmen i en testmotor og sender samplede strømsignaler som data til en datamaskin. Datamaskinen sampler og lagrer så målte øyeblikksverdier ved flere diskrete tidspunkter og utfører en hurtig Fourier transform på strømmen i den stabile tilstanden for å bestemme dens effektspektral-
tetthet. Basert på beregnet effektspektraltetthet blir motorens hastighet bestemt ved å detektere frekvensen ved hvilke det anvendes maksimal effekt.
US patent nr 4.303.979 beskriver et system for overvåkning av frekvensspektrurn-variasjoner i utgangssignaler. Systemet bestemmer til å begynne med en RMS gjennom-snittsfrekvensverdi for et inngangssignal. Den bestemmer dessuten RMS verdier for hver av en flerhet av frekvensunderområder innenfor inngangssignalet. Systemet overvåker så et inngangstestsignal og tilveiebringer sin RMS verdi og gjennomsnittsfrekvensen til det totale inngangssignalet. Dersom den bestemte referensen og test-frekvensene adskiller seg vesentlig i deres RMS og gjennomsnittelige frekvensverdier blir RMS verdien og gjennomsnittsfrekvensen til en uregelmessig frekvenskomporient-topp beregnet. Gjennomsnittet for den uregelmessige frekvenskomponenten blir så sammenlignet med grensefrekvensverdiene for å bestemme hvilket i frekvensområde den uregelmessige verdien ligger. RMS verdien til således bestemt frekvensområde og gjennomsnittsfrekvens anvendes for å bestemme korreksjonsparametere.
US patent nr 4.965.757 beskriver en prosess og en anordning for dekoding av mottatt kodet signal. Det mottatte signal blir først filtrert, samplet og digitalisert før det blir lagret. Digitaliserte sampler til hver suksessive signalblokk blir overført til frekvens-domenet ved en hurtig Fourier transformasjon. De således beregnede spektra sammenlignes med lagrede teoretiske verdier for hvert mulig kodet signal for å identifisere det
mottatte, kodete signalet.
i
US patent nr 3.883.726 beskriver en hurtig Fourier transformasjonsalgoritmedatamaskin som anvender et dempet inngangsdatavindu. En inngangsbuffer mottar inngangstids-sampler, en cosinuskvadratdemper overlagtes en kosinuskvadratform på inngangsdata-samplene og det resulterende signalet føres til den hurtige Fourier analysatordata-
I maskinen. En forsinkelsesanordning, adderer og en utgangsbuffer blir anordnet for å
fjerne effekten av dempningen av inngangsdatavinduet.
US patent nr 4.975.633 beskriver en spektrumanalysator som fremviser spektrumdata og
effektverdier til et RF eller optisk signal. Et inngangssignal blir rettet nedover en bane
i hvor den underlegges en spektrumanalyse og nedover en andre bane hvor dens effektverdi bestemmes. Fremvisningsinnretning indikerer både spektrumdata og effektverdi.
US patent nr 5.087.873 beskriver en anordning for detektering av korrosjonstilstanden
til en nedgravet metallisk rørledning. På fig 4-7 i denne publikasjonen er en spektrum-
I analysator vist som mottar inngangssignaler fra et par magnetometere. Det magnetiske feltet, som en funksjon av frekvensen, bestemmes ved å utføre en hurtig Fourier transformasjon på de mottatte signalene med resulterende spektrum som indikerer amplitude og fase til det magnetiske feltet. Disse verdiene anvendes for å bestemme tilstanden til den nedgravde rørledningen.
US patent nr 4.980.844 beskriver en fremgangsmåte for å utføre diagnose av mekaniske tilstander til en maskin. Det beskrevet en kompleks beregning som innebærer dannelse av en eller flere sett med referansesignaturer (disse referansesignaturene kan være
effektspektrumdata). Lignende testdata blir så samlet inn og det foretas en sammenligning. I prosedyren gjennomsnittsberegnes test og referansesignatur for å bestemme en avstand mellom disse (dvs. euclidisk avstand), sammenligning av beregnede avstander mot en beregnet terskelverdi og klassifisering av avstanden som normal eller unormal basert på sammenligningene. Terskelen etableres som en funksjon av gjennomsnittlig referanseavstand og referanse og teststandardawik.
Japansk patentpublikasjon S62-245931 beskriver en prosedyre for å bestemme uregel-messigheter ved en roterende pumpe. Et flertall av referansefrekvensspektra lagres i et lager (kalt begrensningsmønster), idet hvert referansefrekvensspektrum er indiktivt for en operasjonstilstand til pumpen under forskjellige lastbetingelser. For å bevare lageret blir en "forspenning" frembrakt for å modifisere den tettestliggende referanserfekvens-spektrum for å bringe det inn i last (dvs. effekt) området til et testfrekvensspektrum tatt fra pumpen. Dersom testfrekvensspektrumet overskrider grensen bestemt av "forspent" referansefrekvensspektrum avgis en alarm. Dette systemet krever lagring av en flerhet av referansefrekvensspektra og nøyaktig modifikasjon av et valgt spektrum ved å anvende en forspenningsverdi for å muliggjøre en sammenligning med et tetthets-spektrum. Feiljustering av forspenningen kan virke ugunstig på effektiviteten ved test-systemet.
PCT publikasjon WO 94/22025 beskriver en prosessignaldetekteringsteknikk som er avhengig av energispektraltetthet. Referansedata akkumuleres mens et anlegg opereres ved en stabil tilstand og innenfor energiinnholdet til hver av flerheten av frekvenskomponenter. En løpende operasjonsdatabase etableres så ved å sample en prosessvariabel når anlegget er i drift. Det samplede løpende utgangssignal blir analysert for å utlede løpende data som innbefatter energiinnholdet til hver av en flerhet av frekvenskomponenter. For hver felles frekvenskomponent til referansedata og løpende data utfører systemet en sammenligning av energiinnholdet og utsender et ikke-stabilt tilstandssignal dersom en forskjell mellom sammenlignet energiinnhold overskrider en forutbestemt grense.
Foreliggende oppfinnelse har følgelig til formål å tilveiebringe en fremgangsmåte for å bestemme når et prosessvariabelt utgangssignal er i en stabil tilstand.
Et ytterligere formål med oppfinnelsen er å tilveiebringe en fremgangsmåte for å analysere et parameterutgangssignal for å indikere en forventet ikke-stabil tilstand.
Et ytterligere formål med oppfinnelsen er å tilveiebringe en detekteringsteknikk ved anleggsparameterutgangssignal som er avhengig av effektspektraltetthet.
En fremgangsmåte for å bestemme om en aktuell tilstand til et prosessvariabelt utgangssignal er innenfor aksepterbare grenser innbefattende følgende trinn: etablering av referansedata ved sampling av et anleggs prosessvariabelutgangssignal når anlegget er opererende ved en stabil tilstand og analysering av samplet utgangssignal for å utlede normaliserte referansedata innbefattende et energiinnhold til hver av en flerhet av frekvenskomponenter til det samplede utgangssignalet. Prosedyren etablerer aktuell operasjonsdatabase ved sampling av et prosessvariabelsignal når anlegget er i drift. Det samplede aktuelle utgangssignalet analyseres ved å utlede aktuelle data innbefattende et normalisert energiinnhold til hver av en flerhet av frekvenskomponenter. For hver felles
frekvenskomponent til referansedata og aktuelle data sammenlignes det normaliserte energiinnholdet og det sendes et ikke-stabilt tilstandssignal dersom sammenligning indikerer at sammenlignet energiinnhold overskrider en forutbestemt grense.
I det påfølgende skal oppfinnelsen beskrives nærmere ved henvisning til tegninger,
hvor:
i
Fig 1 viser et blokkdiagram av et system for å utføre fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen.
Fig 2a og 2b viser høynivåflytdiagrammer over fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen.
i
Fig 3 viser en opptegning av en variasjon i strømning over tid ved et eksempelanlegg. Fig 4 viser en semi-log plott av energien i forhold til frekvensen utledet fra signalet vist
på fig 3.
I
Fig 5 viser et plott av strømning i forhold til tiden, idet det er vist en negativtgående rampeforstyrrelse. Fig 6 viser en semi-log plott av energi i forhold til frekvens til plottet på fig 5, som indikerer at rampeforstyrrelsen frembringer de mest alvorlige ødeleggelser på plottede energiterskler i det lave frekvensområdet. Fig 7 viser et plott av strømningen i forhold til tiden, idet det er vist en "U"-type
forstørrelse i strømningssignalet.
i
Fig 8 viser en semi-log plott av energi i forhold til frekvens til plottet på fig 7, som indikerer ved en energiterskel at en forstyrrelse overskrider terskelen.
Systemet og fremgangsmåten for å utføre oppfinnelsen bestemmer om en anleggs-prosess opereres innenfor en stabil tilstand eller en ikke-stabil tilstand. Sammenfattet bestemmer systemet en referanseeffektspektraltetthet (PSD) til en prosessvariabel, i løpet av en tid hvor prosessvariabelen er i en stabil tilstand. En effektspektraltetthet er en fremstilling av et energiinnhold til signal som en funksjon av dens komponent-frekvenser og beregnes via en hurtig Fourier transformasjon (FFT) som omformer et tidsdomenesignal til dens frekvensdomenefremstilling.
Signalet fra hvilket referansen PSD er utledet, er underlagt en første normaliseringsprosedyre for å utlede en nullgjennomsnittsbasis for signalet. Normaliseringen tilveie-bringes ved subtrahering av gjennomsnittlig prosessvariabelverdi av en tidsrekke av samplede dataverdier fra hver tidsseriesamplede dataverdi. En andre normaliseringsprosedyre utføres på spektraldata ved å dele hver effektverdi i spektrumet med antall tidsseriesignalsampler anvendt for å beregne spektrumet. Den første normaliseringsprosedyren muliggjør anvendelse av en enkelt lagret referanse PSD som en referanse ved alle påfølgende testprosedyrer og eliminerer behovet for flere referansespektra eller for en forspenningsprosedyre for å justere referansespektra. Den andre normaliseringsprosedyren muliggjør sammenligning av referanse PSD med en nåværende PSD, selv i tilfeller av at tidsvinduene er forskjellige i løpet av hvilket nåværende og referanse PSD'er utledes.
Referanse PSD sammenlignes med en nåværende PSD utledet når prosessvariabelen er i drift. Strøm PSD er også underlagt den første og andre normaliseringsprosedyren beskrevet ovenfor med hensyn til referansen PSD. Dersom nåværende PSD er for energikraftig (enten med hensyn til langsomme endringer som ramper eller med hensyn til hurtige endringer som spisser) relativt referansen PSD, bestemmes prosessvariabelen til å være ustabil og en slik tilstand blir gitt beskjed om.
Med henvisning til fig 1 overvåker strømningsmonitorer 10 og 12 kontinuerlig tilstanden til strømningen i de respektive par med rørledninger 14 og 16. Rørledningene 14 og 16 danner deler av et anlegg hvis prosessvariabler overvåkes kontinuerlig for å bestemme om noen har beveget seg fra en stabil tilstand til en ikke-stabil tilstand. Fagmannen vil se at fremstillingen av inngangene fra rørledningene 14 og 16 kun er eksempelmessige fremstillinger og at flere andre systemvariabeltyper (for eksempel trykk, volum, temperatur, etc.) kan overvåkes. Utgangene for hver av strømningsmåleme 10 og 12 mates til den respektive forbundne analog/digitalomformer (A/D) 18, 20 hvis utganger igjen er forbundet med bus 22 som danner hovedkommunikasjonsbanen ved et styredatabehandlingssystem.
En sentral behandlingsenhet (CPU) 24 er forbundet med bussen 22 også forbundet med A/D omformerne 18 og 20 for å muliggjøre utledning av tidssamplede signaler. Et leselager (ROM) 25 er forbundet med bussen 22 og inneholder en prosedyre for operasjon av CPU 24 for å overvåke sensorene 10,12 og en prosedyre for å muliggjøre at CPU 24 kan utføre en hurtig Fourier transformasjon (FFT) på inngangsdata mottatt fra A/D omformerne 18 og 20. Et direktelager (RAM) 26 er forbundet med bussen 22 og inneholder tildelte lagre for lagring av: råinngangsdata fra A/D omformerne 18 og 20, referanse PSD data bestemt i løpet av en tid hvor en prosessvariabel som overvåkes er i en stabil tilstand, og nåværende PSD data, som er bestemt når prosessvariabelen er blitt løpende overvåket.
Operasjonen av systemet på fig 1 skal nå bli beskrevet i forbindelse med flytdiagrammet vist på fig 2a og 2b. Til å begynne med er en stabil tilstand (dvs. referansen) PSD bestemt for en overvåket prosessvariabel. Stabiltilstands PSD utledes ved å begynne med å tidssample et prosessvariabelt utgangssignal når anlegget opererer ved en stabil tilstand (blokk 30). For å unngå forurensning av stabiltilstanden PSD blir et tidssamplet utgangssignal filtrert for å fjerne aperiodiske signaler fra dette (blokk 32). De filtrerte utgangssamplene blir normalisert til en nullgjennomsnittsbasis ved å subtrahere den gjennomsnittlige prosessvariabelverdien av en tidsrekke av samplet dataverdi for hver tidsseriesamplede dataverdi. Dette eliminerer enhver forspenning som er operasjons-tilstandsavhengig (blokk 33).
De filtrerte, normaliserte periodiske samplersignalene blir så underlagt en FFT analyse av sentralprosessoren 24 ved styring av en prosedyre lest fra ROM 24 (blokk 34). En andre normaliseringsprosedyre eliminerer enhver forspenning som resulterer fra tidsvinduet i løpet av hvilket tidsseriesamplene detekteres. Den andre normaliseringsprosedyren utleder hver spektralfrekvensdataverdi ved hjelp av antall tidssampler for således å tilveiebringe tidsnormalisering av frekvensdata.
Resultatet av PSD analysen er en rekke med normalisert energiverdier ved frekvensen (coj) for det filtrerte stabiltilstandssignalet, idet hver normaliserte energiverdi ved en frekvens (coj) har et bidrag tilknyttet derved som er proporsjonalt med energien innehold i det bestemte frekvenssignalet. Disse frekvens- og energiverdibidragene er lagret i RAM 26 som stabiltilstand (eller referanse) PSD data.
Ved dette tidspunkt aksesseres en brukertilført multiplikatorfaktor som tilføres hvert energiverdibidrag til PSD som er i den stabile tilstanden. Multiplikasjonsfaktoren muliggjør utledelse av en energiterskel som er størrelsen som en prosessvariabels nåværende PSD må overskride en referanse PSD for å bli betraktet som å være i en ikke-stabil tilstand (blokk 36).
Systemet på fig 1 kobler nå til en "løpende" overvåloiingstilstand hvor den overvåker utgangen til sensorene 10,12, etc. I løpet av tiden som enhver sensor overvåkes, omformes dens utgang av en FFT prosedyre til en PSD fremstilling som så sammenlignes med tidligere utledet stabiltilstand PSD for samme sensor (dvs den er lagret i RAM 26). CPU 24 begynner strømovervåkningstilstanden ved å sample utgangssignalene fra en sensor (f.eks 10) i operasjonen av anlegget (blokk 38). Etter at tilstrekkelige sampler har blitt akkumulert sampler CPU filtrene strømutgangssignalet for å fjerne aperiodiske komponenter (blokk 39), normaliserer filtrert utgangssignal til en null-gjennomsnittsbasis (identisk med referanse PSD) (blokk 40) og beregner så en PSD (coj) for samplet nåværende utgangssignal ved å anvende en FFT prosedyre (blokk 41). Hver spektralfrekvensdataverdi blir nå delt med antall tidsseriesampler for å tilveiebringe en tidsnormalisering av frekvensdata. Tidsnormaliseringen av referanse og nåværende PSD data muliggjør således data å bli sammenlignet selv om forskjellige tidsvinduer anvendes i løpet av detekteringen.
Det bestemmes nå om noen av de nåværende PSD (coj) som er i den stabile tilstanden, PSD (coj), multiplisert med bruk av en multiplikasjonsfaktor (blokkene 42, 44). Dersom ja sender systemet ut verdien for ©j ved hvilket det maksimale energiforhold er funnet og et signal blir sendt om at prosessvariabelen er i en ikke-stabil tilstand (blokk 46).
Dersom avgjørelsen indikert i avgjørelsesblokken 44 er at ingen nåværende PSD (coj) overskrider multiplikasjonsfaktoren ganger den stabile tilstanden til PSD (a>j) så bestemmes det at det samplede nåværende utgangssignalet er i en stabil tilstand og det ikke er nødvendig med noen ytterligere tiltak. Ved dette punkt kan prosedyren avsluttes og CPU 24 kan overvåke et annet aktuelt prosessvariabelsignal og prosedyren gjentas.
Figurer 3-8 inneholder eksempler på prosedyren beskrevet ovenfor. Figur 3 viser en prosessvariabel (strømning) opptegnet over en tidsperiode på flere timer (126 minutter). Hvert punkt på opptegningsbanen (plottsporet) viser en samplet, nåværende verdi som
er matet inn til systemet. Før overvåkning av strømningsflytverdiene ble en referanseflyt i løpet av stabiltilstanden av samme prosessvariabel overvåket og en referanse PSD ble utledet (et prikkete spor 100 på fig 4). Referansen PSD spor 100 har blitt kvantifisert i ti "bins" for således å muliggjøre gjennomsnittssammenligning. PSD for signalet på fig 3
blir så beregnet (kurve 102) og det vises her en betydelig variasjon i effekten over frekvensspektrumet.
På fig 5 er en rampeforstyrrelse 103 tegnet opp (strømning i forhold til tid). Som et
i eksempel er dessuten antatt at to multiplikasjonsfaktorer (for eksempel 1,0 og 1,5) har blitt anvendt for å utlede energi PSD terskelen 108,110 henholdsvis. Omforming av rampesignalet 103 til en PSD resulterer i energi i forhold til frekvenskurven 106 vist på fig 6. Det skal bemerkes at rampeforstyrrelsen 103 frembringer den mest alvorlige
trusselen for PSD energiterskelen 108,110 i lavfrekvensområdet. Under slike betingelser l genereres en alarm. Systemet kan bli justert slik at en alarm blir hindret fra utsendelse bare dersom energiterskelen 108 er overskredet, imidlertid kan frekvensene ved hvilken energien overskrider terskelen 108, bli sendt ut for brukermonitorering av en mulig
begynnende instabil modus.
På fig 7 er vist en "U"-forstyrrelse 113 i en kurve av strømningen i forhold til tiden.
Over tiden i løpet hvilket strømningen er overvåket på fig 7 er strømningsforskjellen ikke stor og det er fremdeles klart at en forstyrrelse forekommer. Som vist på fig 8 er en slik forstyrrelse tatt opp ved sammenligning av spissen på korresponderende PSD kurve
112 i forhold til energiterskelen 114.
i
Det skal bemerkes at ovennevnte beskrivelse er kun en illustrasjon av oppfinnelsen. Forskjellige alternativer og modifikasjoner kan bli utledet av fagmannen på området uten å avvike fra oppfinnelsen. Foreliggende oppfinnelse er følgelig ment å omfatte alle
slike alternativer, modifikasjoner og variasjoner som faller innenfor rammen av det som er angitt i kravene.
Claims (6)
1.
Fremgangsmåte for å bestemme en løpende tilstand til en prosessvariabels utgangssignal fra et anlegg, og å bestemme om utgangssignalet er innenfor akseptable grenser, der fremgangsmåten er karakterisert ved trinnene: (a) å etablere referansesammenligningsdata for prosessvariabelen ved å sample et referanseutgangssignal over en første tidsperiode når anlegget opererer i en stabil tilstand, hvor hvert samplede referanseutgangssignal underlegges en første normaliseringsprosedyre for å konvertere hvert samplede signal til en null gj ennomsnittsbasis, (b) å prosessere det samplede utgangssignalet for å utlede referansespektraldata for prosessvairabelen, der referansespektraldataene manifesterer et normalisert energiinnhold for hver av en flerhet av frekvenskomponenter for det samplede utgangssignalet, hvor hver referansespektraldataverdi underlegges en andre normaliseringsprosedyre, hvor hver spektraldataverdi er delt med en sampletidsrelatert verdi, der en sampeltid er et tidsvindu under hvilket et utgangssignal blir samplet for således å preparere for å utlede spektraldataverdier, (c) å lagre referansespektraldataene, (d) å etablere løpende operasjonsdata for prosessvariabelen ved å sample et løpende utgangssignal for den prosessvariabelen over en andre tidsperiode når anlegget er i drift, hvor hvert samplede, løpende utgangssignalet underlegges nevnte første normaliseringsprosedyre for å omforme hvert sampelsignal til en nullgj ennomsnittsbasis, (e) å prosessere det løpende utgangssignalet for å utlede løpende spektraldata av disse, der de løpende spektraldata manifisterer et normalisert energiinnhold for hver av en flerhet av frekvenskomponenter til det samplede, løpende utgangssignalet, hvor hver løpende spektraldataverdi underlegges den andre normaliseringsprosedyren, hvor hver spektraldataverdi blir delt med en sampeltidsrelatert verdi, der en sampletid er et tidsvindu under hvilket et utgangssignal blir samplet for således å preparere for å utlede spektraldataverdier, og (f) for hver av en flerhet av felles frekvenskomponenter for referansespektraldataene og de løpende spektraldataene, å sammenligne normalisert energiinnhold av disse og å sende ut et signal dersom sammenligning indikerer at en terskel for et energiinnhold for en eventuell frekvenskomponent for de løpende spektraldataene overskrider energiinnholdet for den korresponderende felles frekvenskomponenten til referansespektraldataene.
2.
Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at den sampeltidsrelaterte verdien er et antall av sampler for et utgangssignal tatt under tidsvinduet.
3.
Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at trinnet (f) videre indikerer den felles frekvensen for hvilket signalet blir sendt ut.
4.
Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at trinnene (b) og (e) utfører Fourier analyser av de samplede utgangssignalene for å bestemme frekvenskomponentene og energiinnhold for hver av disse.
5.
Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at signalet bare blir sendt ut i trinn (f) dersom et energiinnhold i en frekvenskomponent for de løpende dataene overskrider et energiinnhold for en felles frekvenskomponent for referansedataene multiplisert med en forhåndssatt faktor.
6.
Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at det i trinn (f) er slik at signalet blir sendt ut etter at et forhold mellom energier for hver av de felles frekvenskomponentene er bestemt og det blir bestemt at i det minste et slikt forhold overskrider en forhåndsbestemt faktor.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/353,474 US5790413A (en) | 1993-03-22 | 1994-12-09 | Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities |
| PCT/US1995/015933 WO1996018110A1 (en) | 1994-12-09 | 1995-12-07 | Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| NO972587D0 NO972587D0 (no) | 1997-06-06 |
| NO972587L NO972587L (no) | 1997-08-05 |
| NO318547B1 true NO318547B1 (no) | 2005-04-11 |
Family
ID=23389279
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| NO19972587A NO318547B1 (no) | 1994-12-09 | 1997-06-06 | Detektering av anleggsparametere ved a overvake effektspektral-tretthet |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5790413A (no) |
| EP (1) | EP0796433B1 (no) |
| JP (1) | JP3582837B2 (no) |
| KR (1) | KR100356000B1 (no) |
| AU (1) | AU699254B2 (no) |
| DE (1) | DE69518005T2 (no) |
| ES (1) | ES2149387T3 (no) |
| MY (1) | MY118432A (no) |
| NO (1) | NO318547B1 (no) |
| TW (1) | TW297876B (no) |
| WO (1) | WO1996018110A1 (no) |
Families Citing this family (38)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7949495B2 (en) | 1996-03-28 | 2011-05-24 | Rosemount, Inc. | Process variable transmitter with diagnostics |
| US8290721B2 (en) | 1996-03-28 | 2012-10-16 | Rosemount Inc. | Flow measurement diagnostics |
| US6907383B2 (en) * | 1996-03-28 | 2005-06-14 | Rosemount Inc. | Flow diagnostic system |
| JP3628812B2 (ja) * | 1996-07-15 | 2005-03-16 | 松下電器産業株式会社 | 異常変動予測方法及び異常変動予測装置 |
| FR2758201B1 (fr) * | 1997-01-03 | 1999-02-26 | Damien Bouillet | Procede de discrimination de signaux pour la detection d'instrusions dans un local, moyens pour la mise en oeuvre du procede et dispositfs comprenant ces moyens |
| US6002232A (en) | 1997-08-15 | 1999-12-14 | Iowa State University Research Foundation, Inc. | Robust vibration suppression methods and systems |
| US6240372B1 (en) * | 1997-11-14 | 2001-05-29 | Arch Development Corporation | System for surveillance of spectral signals |
| US7010459B2 (en) * | 1999-06-25 | 2006-03-07 | Rosemount Inc. | Process device diagnostics using process variable sensor signal |
| US6754673B2 (en) * | 2000-06-14 | 2004-06-22 | General Electric Company | Method and system for assessing plant parameters and performance over a global network |
| US6629059B2 (en) | 2001-05-14 | 2003-09-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Hand held diagnostic and communication device with automatic bus detection |
| ES2256768T3 (es) * | 2002-03-22 | 2006-07-16 | British Telecommunications Public Limited Company | Comparacion de modelos. |
| WO2003081577A1 (en) * | 2002-03-22 | 2003-10-02 | British Telecommunications Public Limited Company | Anomaly recognition method for data streams |
| GB0229625D0 (en) * | 2002-12-19 | 2003-01-22 | British Telecomm | Searching images |
| GB0328326D0 (en) | 2003-12-05 | 2004-01-07 | British Telecomm | Image processing |
| JP2005323434A (ja) * | 2004-05-07 | 2005-11-17 | Moric Co Ltd | 電動車両 |
| ATE404938T1 (de) | 2004-09-17 | 2008-08-15 | British Telecomm | Analyse von mustern |
| US7541976B2 (en) * | 2005-01-20 | 2009-06-02 | New Jersey Institute Of Technology | System and/or method for estimating speed of a transmitting object |
| US20060264231A1 (en) * | 2005-01-20 | 2006-11-23 | Hong Zhang | System and/or method for speed estimation in communication systems |
| US8112565B2 (en) | 2005-06-08 | 2012-02-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Multi-protocol field device interface with automatic bus detection |
| EP1732030A1 (en) * | 2005-06-10 | 2006-12-13 | BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company | Comparison of patterns |
| CN101248457B (zh) * | 2005-07-28 | 2011-07-27 | 英国电讯有限公司 | 图像分析方法 |
| US20070068225A1 (en) | 2005-09-29 | 2007-03-29 | Brown Gregory C | Leak detector for process valve |
| KR100725553B1 (ko) | 2005-09-29 | 2007-06-08 | 지승욱 | 전기설비 신호 이상 진단장치 및 방법 |
| EP1798961A1 (en) * | 2005-12-19 | 2007-06-20 | BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company | Method for focus control |
| US7953501B2 (en) | 2006-09-25 | 2011-05-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Industrial process control loop monitor |
| US8788070B2 (en) | 2006-09-26 | 2014-07-22 | Rosemount Inc. | Automatic field device service adviser |
| EP2074385B2 (en) | 2006-09-29 | 2022-07-06 | Rosemount Inc. | Magnetic flowmeter with verification |
| US8898036B2 (en) | 2007-08-06 | 2014-11-25 | Rosemount Inc. | Process variable transmitter with acceleration sensor |
| FR2922034B1 (fr) * | 2007-10-04 | 2010-02-26 | Renault Sas | Procede de qualification de la stabilite d'un systeme asservi |
| FR2972505B1 (fr) * | 2011-03-07 | 2014-02-14 | Snecma | Procede et dispositif de surveillance pour systeme d'actionnement a servovalve |
| US9207670B2 (en) | 2011-03-21 | 2015-12-08 | Rosemount Inc. | Degrading sensor detection implemented within a transmitter |
| RU2474920C1 (ru) * | 2011-11-14 | 2013-02-10 | Вячеслав Николаевич Козубов | Способ формирования светоизлучающих матриц |
| RU2492550C1 (ru) * | 2012-05-22 | 2013-09-10 | Вячеслав Николаевич Козубов | Способ формирования светоизлучающих матриц |
| US9052240B2 (en) | 2012-06-29 | 2015-06-09 | Rosemount Inc. | Industrial process temperature transmitter with sensor stress diagnostics |
| US9602122B2 (en) | 2012-09-28 | 2017-03-21 | Rosemount Inc. | Process variable measurement noise diagnostic |
| IT201600131225A1 (it) * | 2016-12-27 | 2018-06-27 | Commissariat A L’Energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Metodo per la rilevazione di guasti in celle a combustibile |
| DE102016125803A1 (de) * | 2016-12-28 | 2018-06-28 | Fritz Studer Ag | Werkzeugmaschine, insbesondere Schleifmaschine, sowie Verfahren zur Ermittlung eines Ist-Zustandes einer Werkzeugmaschine |
| CN115265669B (zh) * | 2022-09-19 | 2023-10-13 | 博格达智能装备(南通)有限公司 | 一种基于二分类器的管材切削热熔工艺质量检测系统 |
Family Cites Families (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3694637A (en) * | 1970-10-22 | 1972-09-26 | Interactive Systems | Method and apparatus for detecting tool wear |
| US3883726A (en) * | 1971-09-22 | 1975-05-13 | Interstate Electronics Corp | Redundant fast fourier transform data handling computer |
| US3705516A (en) * | 1971-09-30 | 1972-12-12 | Northrop Corp | Method and apparatus for testing the condition of a machine |
| US4060716A (en) * | 1975-05-19 | 1977-11-29 | Rockwell International Corporation | Method and apparatus for automatic abnormal events monitor in operating plants |
| JPS53129079A (en) * | 1977-04-18 | 1978-11-10 | Hitachi Ltd | Spectrum change monitoring system |
| JPS5690220A (en) * | 1979-12-24 | 1981-07-22 | Hitachi Ltd | Abnormal oscillation diagnostic device |
| US4413519A (en) * | 1981-07-29 | 1983-11-08 | Westinghouse Electric Corp. | Turbine blade vibration detection apparatus |
| US4744041A (en) * | 1985-03-04 | 1988-05-10 | International Business Machines Corporation | Method for testing DC motors |
| US4817176A (en) * | 1986-02-14 | 1989-03-28 | William F. McWhortor | Method and apparatus for pattern recognition |
| JPS62245931A (ja) * | 1986-04-18 | 1987-10-27 | Toshiba Corp | 振動監視装置 |
| US4965513A (en) * | 1986-09-30 | 1990-10-23 | Martin Marietta Energy Systems, Inc. | Motor current signature analysis method for diagnosing motor operated devices |
| EP0276332A1 (fr) * | 1986-12-30 | 1988-08-03 | S.A. Acec Transport | Procédé et dispositif pour décoder un signal-code |
| JPH0644300B2 (ja) * | 1987-05-15 | 1994-06-08 | 光男 三田 | 実時間フ−リエ変換方法および装置 |
| US5032826A (en) * | 1987-10-29 | 1991-07-16 | Westinghouse Electric Corp. | Core monitor that uses rotor shaft voltages |
| US4824016A (en) * | 1987-12-10 | 1989-04-25 | Exxon Research And Engineering Company | Acoustic monitoring of two phase feed nozzles |
| US4975633A (en) * | 1988-04-11 | 1990-12-04 | Anritsu Corporation | Spectrum analyzer having means for displaying spectrum data together with power value thereof |
| US4980844A (en) * | 1988-05-27 | 1990-12-25 | Victor Demjanenko | Method and apparatus for diagnosing the state of a machine |
| US5087873A (en) * | 1990-04-02 | 1992-02-11 | New York Gas Group | Non-invasive, high resolution detection of electrical currents and electrochemical impedances at spaced localities along a pipeline |
| JP2997571B2 (ja) * | 1991-07-10 | 2000-01-11 | 三菱電機株式会社 | 監視診断装置 |
| US5201292A (en) * | 1991-08-30 | 1993-04-13 | Loral Aerospace Corp. | Apparatus and method for detecting vibration patterns |
| AU6413394A (en) * | 1993-03-22 | 1994-10-11 | Exxon Chemical Patents Inc. | Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities |
| US5352891A (en) * | 1993-07-16 | 1994-10-04 | The Regents Of The University Of California | Method and apparatus for estimating molecular mass from electrospray spectra |
-
1994
- 1994-12-09 US US08/353,474 patent/US5790413A/en not_active Expired - Fee Related
-
1995
- 1995-12-07 KR KR1019970703810A patent/KR100356000B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1995-12-07 WO PCT/US1995/015933 patent/WO1996018110A1/en active IP Right Grant
- 1995-12-07 JP JP51779396A patent/JP3582837B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1995-12-07 DE DE69518005T patent/DE69518005T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1995-12-07 EP EP95942591A patent/EP0796433B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-12-07 ES ES95942591T patent/ES2149387T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1995-12-07 MY MYPI95003775A patent/MY118432A/en unknown
- 1995-12-07 AU AU43769/96A patent/AU699254B2/en not_active Ceased
-
1996
- 1996-04-27 TW TW085105039A patent/TW297876B/zh active
-
1997
- 1997-06-06 NO NO19972587A patent/NO318547B1/no unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR100356000B1 (ko) | 2002-11-18 |
| JP3582837B2 (ja) | 2004-10-27 |
| MY118432A (en) | 2004-11-30 |
| MX9704195A (es) | 1997-11-29 |
| DE69518005D1 (de) | 2000-08-17 |
| WO1996018110A1 (en) | 1996-06-13 |
| NO972587D0 (no) | 1997-06-06 |
| ES2149387T3 (es) | 2000-11-01 |
| EP0796433A1 (en) | 1997-09-24 |
| EP0796433B1 (en) | 2000-07-12 |
| NO972587L (no) | 1997-08-05 |
| US5790413A (en) | 1998-08-04 |
| KR980700572A (ko) | 1998-03-30 |
| JPH10511177A (ja) | 1998-10-27 |
| AU4376996A (en) | 1996-06-26 |
| TW297876B (no) | 1997-02-11 |
| AU699254B2 (en) | 1998-11-26 |
| DE69518005T2 (de) | 2001-03-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| NO318547B1 (no) | Detektering av anleggsparametere ved a overvake effektspektral-tretthet | |
| US11448682B2 (en) | Trending functions for partial discharge | |
| US5586066A (en) | Surveillance of industrial processes with correlated parameters | |
| CA2204195C (en) | An adaptive, on line, statistical method and apparatus for motor bearing fault detection by passive motor current monitoring | |
| CN100575935C (zh) | 检测离心泵低流量/气蚀的方法和装置 | |
| KR101482509B1 (ko) | 베어링 결함 진단 시스템 및 그 진단 방법 | |
| US11068859B2 (en) | Condition based preventive maintenance apparatus and method for large operation system | |
| US20080059119A1 (en) | Anomaly monitoring device and method | |
| JPH07261804A (ja) | 自己同調制御装置におけるプロセス特性取得方法および装置 | |
| CN110646204A (zh) | 用于损坏早期识别的方法，以及用于执行该方法的程序和控制装置 | |
| CN111059066B (zh) | 一种基于自相关谱和均衡平方包络谱的离心泵汽蚀状态判别方法 | |
| CN109615126A (zh) | 一种轴承剩余寿命预测方法 | |
| Kalaskar et al. | Motor current signature analysis to detect the fault in induction motor | |
| CN117708748A (zh) | 一种用于离心风机的运行监测系统及方法 | |
| CN111855098B (zh) | 基于振动信号的气阀泄漏状态评估方法及系统 | |
| CN117665572A (zh) | 一种同步电机转子导条状态评估方法及系统 | |
| WO1994022025A1 (en) | Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities | |
| WO2022070822A1 (ja) | 状態監視システム及びデータ分析装置 | |
| Liu et al. | Fault diagnosis of rolling bearing based on permutation entropy optimized maximum correlation kurtosis deconvolution | |
| CA2208220C (en) | Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities | |
| RU2774697C1 (ru) | Способ вибродиагностики для определения степени и скорости развития зарождающихся дефектов промышленного оборудования | |
| CN105607477A (zh) | 一种基于改进局部均值分解的工业控制回路振荡检测方法 | |
| MXPA97004195A (en) | Detection of plant parameters by monitoring ener's spectral densities | |
| RU124411U1 (ru) | Система обработки и анализа данных цифровых регистраторов для мониторинга переходных режимов в энергообъединении | |
| EP4435255A1 (en) | Method for monitoring the health condition of wind turbine system |