(57)【要約】【課題】プロセス変数センサ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）解析に基づく診断を備えるプロセス変数トランスミッタ（６０、８２、２３０、２３２、２３４、２３８）が提供される。【解決手段】一つの実施形態では、プロセス変数トランスミッタ（６０、８２、２３０、２３２、２３４、２３８）は圧力トランスミッタ（８２）であり、診断を用いて、インパルスラインの遮断または近い将来の遮断を診断する。また、他の診断は、たとえば一次エレメントの劣化の診断に有用である。センサ信号はディジタル化され、ディジタル化された信号が周波数領域に変換される。センサ信号の周波数のパワーが検査されて、強化された診断を提供する。一つの態様では、センサＰＳＤデータとともに、診断が直接生成される。別の態様では、従来の診断アルゴリズムを強化するために、ＰＳＤ解析を用いて、フィルタを調整する。【選択図】なし
2009505276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスに結合し、通信バスを通じてプロセスの変数の表示を提供するプロセス変数トランスミッタであって、
変数のアナログ表示を提供するように、プロセスに結合可能なプロセス変数センサと、
プロセス変数センサに結合され、センサによって提供されたアナログ表示を表すディジタル情報を提供するアナログ・ディジタル変換器と、
プロセス変数に関する出力を提供するように構成された出力回路と、
アナログ・ディジタル変換器に結合され、ディジタル情報のパワースペクトル密度を算出し、パワースペクトル密度に基づいて、反応的に診断情報を生成するように構成されたマイクロプロセッサシステムと
を含む、プロセス変数トランスミッタ。
【請求項２】
トランスミッタが、複数のインパルスラインを介してプロセスに結合可能である圧力トランスミッタである、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項３】
診断が、インパルスラインの状態を表す、請求項２記載のトランスミッタ。
【請求項４】
診断が、少なくとも一つのインパルスラインの部分的な詰まりを表す、請求項３記載のトランスミッタ。
【請求項５】
診断が、インパルスラインが完全に詰まった状態になった時間を表す、請求項４記載のトランスミッタ。
【請求項６】
アナログ・ディジタル変換器が、複数の離散型のディジタル化された変換値として、ディジタル情報を提供する、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項７】
離散型のディジタル化された値が、毎秒約２２回の頻度で提供される、請求項６記載のトランスミッタ。
【請求項８】
ディジタル情報が、ディジタルビットストリームデータを含む、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項９】
ビットストリームデータが、約５５ｋＨｚを超える周波数で提供される、請求項８記載のトランスミッタ。
【請求項１０】
ディジタル情報が、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて、周波数領域に変換される、請求項９記載のトランスミッタ。
【請求項１１】
パワースペクトル密度が、サイズがおよそ６５５３６のハニング窓を用いて計算される、請求項１０記載のトランスミッタ。
【請求項１２】
診断情報が、約１〜１０Ｈｚにわたる周波数のパワーの積分に基づく、請求項１１記載のトランスミッタ。
【請求項１３】
診断情報が、約１０〜３０Ｈｚにわたる周波数のパワーの積分に基づく、請求項１１記載のトランスミッタ。
【請求項１４】
診断情報が、約１０〜４０Ｈｚにわたる周波数のパワーの積分に基づく、請求項１１記載のトランスミッタ。
【請求項１５】
診断情報が、約３０〜４０Ｈｚにわたる周波数のパワーの積分に基づく、請求項１１記載のトランスミッタ。
【請求項１６】
ディジタル情報が、ウェーブレット解析を用いて、周波数領域に変換される、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項１７】
診断情報が、パワースペクトル密度情報Ｆｉと、基準線パワースペクトル密度情報Ｆｉとの比較に基づいて生成される、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項１８】
比較が、選択された周波数全体の規模の総計における偏差を比較することを含む、請求項１７記載のトランスミッタ。
【請求項１９】
比較が、選択された周波数全体の規模の標準偏差を比較することを含む、請求項１７記載のトランスミッタ。
【請求項２０】
基準線パワースペクトル密度が、トレーニングセッション中に得られる、請求項１７記載のトランスミッタ。
【請求項２１】
診断情報が、障害の表示を含む、請求項１記載のトランスミッタ。
【請求項２２】
障害の表示が、ローカルな障害の表示である、請求項２１記載のトランスミッタ。
【請求項２３】
障害の表示が、通信バスを通じて送信される、請求項２１記載のトランスミッタ。
【請求項２４】
障害の表示が、今後のイベントを予測する、請求項２１記載のトランスミッタ。
【請求項２５】
プロセスに結合されたプロセス変数センサに結合されたアナログ・ディジタル変換器を有するプロセス変数トランスミッタを予測診断する方法であって、
アナログ・ディジタル変換器から複数のディジタルデータを得ることと、
複数のディジタルデータのパワースペクトル密度を算出することと、
算出されたパワースペクトル密度を、基準線パワースペクトル密度と比較することと、
比較に基づいて、予測診断出力を生成することと
を含む方法。
【請求項２６】
複数のディジタルデータが、複数のディジタル化変換を含む、請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
複数のディジタルデータが、ディジタルビットストリームデータを含む、請求項２５記載の方法。
【請求項２８】
診断出力が、少なくとも一つのインパルスラインの状態を表す、請求項２５記載の方法。
【請求項２９】
プロセスに結合し、通信バスを通じてプロセスの変数の表示を提供するプロセス変数トランスミッタであって、
プロセスの変数のアナログ表示を提供するように、プロセスに結合可能なプロセス変数センサと、
プロセス変数センサに結合され、センサによって提供されたアナログ表示を表すディジタル情報を提供するアナログ・ディジタル変換器と、
プロセス値を生成し、パワースペクトル密度解析を用いて診断出力を生成するマイクロプロセッサ手段と
を含むトランスミッタ。
【請求項３０】
プロセス変数トランスミッタにディジタルフィルタを構成する方法であって、
プロセスの変数のアナログ表示を提供するように、プロセスに結合可能なプロセス変数センサと、
プロセス変数センサに結合され、センサによって提供されたアナログ表示を表すディジタル情報を提供するアナログ・ディジタル変換器と、
アナログ・ディジタル変換器に結合され、構成可能なフィルタ特性を用いて、アナログ・ディジタル変換器のディジタルフィルタリングを提供するマイクロプロセッサシステムとを含み、
構成可能なフィルタ特性が、トレーニングセッション中に行われるパワースペクトル密度解析に基づいて選定される方法。
【請求項３１】
フィルタリングされたディジタル情報を用いて、プロセス変数出力を提供する、請求項３０記載の方法。
【請求項３２】
フィルタリングされたディジタル情報を用いて、診断出力を提供する、請求項３０記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
プロセス変数トランスミッタは、工業用プロセス制御環境で用いられ、プロセス流体に結合されて、プロセスに関する測定を提供する。プロセス変数トランスミッタは、プロセスプラント内の流体、たとえばスラリー、液体、化学物質内の気体およびガス、パルプ、石油、ガス、薬剤、食品、および他の流体処理プラントに関連する一つ以上のプロセス変数を監視するように構成される。監視されるプロセス変数は、圧力、温度、流れ、レベル、ｐＨ、伝導性、濁度、密度、濃度、化学的補償、および流体の他の性質にすることができる。プロセス変数トランスミッタは、プロセスプラントの設置の必要性に依存して、トランスミッタに対して内側か、またはトランスミッタに対して外側にすることができる、一つ以上のセンサを含む。プロセス変数トランスミッタは、感知されたプロセス変数を表現する、一つ以上のトランスミッタ出力を生成する。トランスミッタ出力は、通信バス２４２を介した、制御部またはインジケータへの長距離にわたる伝達向けに構成される。一般的な流体処理プラントでは、通信バス２４２は、トランスミッタに電力供給する４−２０ｍＡ電流ループか、制御部、制御システムまたは読取部へのフィールドバス接続、ＨＡＲＴプロトコル通信又は光ファイバ接続かにすることができる。２線式ループによって電力供給されるトランスミッタでは、パワーを低く維持して、爆発性雰囲気内での本質的な安全を提供する必要がある。
【０００２】
発明の背景
プロセス変数トランスミッタの一つのタイプは、圧力トランスミッタとして既知である。通常、圧力トランスミッタは、インパルスラインを通してプロセス流体に結合される。圧力トランスミッタの動作は、一つ又は両方のインパルスラインが詰まると、容易に悪化する可能性がある。
【０００３】
インパルスラインの取り外しおよび検査は、ラインの詰まりを検出して修復するために用いられる一つの方法である。詰まりを検出するためのもう一つの既知の方法は、圧力トランスミッタからの測定信号に、周期的に“チェックパルス”を付加することである。このチェックパルスにより、トランスミッタに接続された制御システムが、流れを妨害する。圧力トランスミッタが、流れの妨害を正確に感知することに失敗すると、警告信号が生成されて、ラインの詰まりを表す。詰まりを検出するための別の既知の方法は、静圧と差圧の両方を感知することである。静圧での振動と差圧での振動との間に不適当な相関がある場合、警告信号がその後生成されて、ラインの詰まりを示す。ラインの詰まりを検出するためのさらなる別の既知の方法は、静圧を感知して、ハイパスおよびローパスフィルタを通過させることである。フィルタから得られたノイズ信号は閾値と比較され、ノイズの変化が閾値よりも小さい場合、警告信号はその後、ラインがブロックされたことを表す。
【０００４】
これらの既知の方法は、デバイスの複雑さを増大させ、信頼性を低下させる可能性がある手法を用いる。さらに、これらの方法は、時として、詰まったインパルスラインを検出できる一方で、一般的に、インパルスラインの内部に付着物が蓄積し始めたが、インパルスラインがまだ詰まっていないときの検出ができない。したがって、圧力トランスミッタの圧力感知能力がある程度損なわれてしまっていても、動作が継続する場合がある。このため、コストを減らすかまたは信頼性を向上させるために、事後保全よりも、予知保全のほうを提供する、より良好な診断技術への必要性がある。
【０００５】
発明の概要
プロセス変数センサ信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）解析に基づく診断を備えるプロセス変数トランスミッタが提供される。一つの実施形態では、プロセス変数トランスミッタは圧力トランスミッタであり、診断を用いて、インパルスラインの遮断または近い将来の遮断を診断する。また、他の診断は、たとえば一次エレメントの劣化の診断に有用である。センサ信号はディジタル化され、ディジタル化された信号は周波数領域に変換される。センサ信号の周波数のパワーが検査されて、強化された診断を提供する。一つの態様では、センサＰＳＤデータとともに、診断が直接生成される。別の態様では、従来の診断アルゴリズムを強化するために、ＰＳＤ解析を用いて、フィルタを調整する。
【０００６】
詳細な説明
本発明の実施形態は、一般的に、スペクトル解析を行って、プロセス変数トランスミッタに関する診断情報を生成する。この解析は、プロセス変数トランスミッタ内部のマイクロプロセッサシステム内部で生じるものとして記載されているが、任意の好適な処理システムによって行うことができる。処理システム８８は、ウェーブレット変換、離散ウェーブレット変換、フーリエ変換を行うことができるか、または他の手法を用いて、センサ信号のスペクトルを判定することができる。分散した周波数のパワーは、そのような変換された信号を、長期間にわたって監視することによって判定される。このことの一つの例は、パワースペクトル密度（ＰＳＤ）である。パワースペクトル密度は、時系列のパワー（または変化）として定義されることができ、また、時系列のパワー（または変化）が、周波数によって分散される方法として記載されることが可能である。たとえば、これは、時系列の自己相関シーケンスのフーリエ変換として定義することができる。パワースペクトル密度の別の定義は、時系列のフーリエ変換の二乗係数であり、適切な定数項によって基準化される。
【０００７】
図１には、流れまたは圧力診断測定の一般的な環境が、２２０で図示されている。プロセス変数トランスミッタ、たとえば流量計２３０、タンク２３６上のレベル（圧力）トランスミッタ２３２、２３４、および一体成形されたオリフィス流量計２３８が、制御システム２４０に接続されて示されている。
【０００８】
図１では、一体成形されたオリフィス流量計２３８には、診断出力部に接続された通信バス２４２に沿ってさらに結合される診断出力部が備えられる。制御システム２４０は、流量計２３８から診断警告があったとき、人間のオペレータに診断出力部を表示するようにプログラムすることができるか、またはその動作を変化させるようにプログラムすることができる。制御システム２４０は、出力デバイス、たとえば制御弁２４４、ポンプモータまたは他の制御デバイスの動作を制御する。
【０００９】
図２では、本発明の一般的な診断用トランスミッタ８２の分解図が、全体的に示されている。トランスミッタ８２は、差圧を受けるためのフランジ８３、差圧センサ３１、アナログ・ディジタル変換器８４を含む電子機器、マイクロプロセッサシステム８８、ディジタル・アナログ変換器９６、およびディジタル通信回路１００を含む。トランスミッタ８２は、フランジアダプタ８７にボルト止めされる。本明細書で示される実施形態では、センサ３１は、絶対圧力、ゲージ圧力、差圧、または他のタイプの圧力のセンサを含むことができる。本発明の実施形態は、多くの用途で有用であるが、プロセスデバイスがインパルス配管を通してプロセスに結合されている場合に、特に有利である。マイクロプロセッサ８８は、診断アルゴリズムによってプログラムすることができ、このことは、以下により詳細に説明される。フランジアダプタ８７はインパルス配管に接続し、インパルス配管は次に、一次流れエレメント（図２に図示せず）の周囲の流れに接続する。図２のトランスミッタ８２の構成は、図３により詳細に説明されている。
【００１０】
図３は、管２４内の流体の流れ２２を感知するように適合させた流体流量計６０を示すブロック図である。流体流量計６０は、一次エレメント２８を含む圧力発生器２６と、圧力トランスミッタ８２内の差圧センサ３１に、一次エレメント２８の周囲で流体の流れに生じた圧力を結合するインパルスライン３０とを含む。本出願で用いられる用語“圧力発生器”は、一次エレメント近くの位置から、流管の外側の位置までの圧力降下に結合するインパルス管またはインパルス通路を合わせた一次エレメント（たとえば、オリフィス板、ピトー配管を平均化するピトー管、ノズル、ベンチュリ、分岐バー、管のベンド、または流れに圧力降下を生じさせるように適合させた、流れを不連続にする他のもの）を意味する。流管の外側の位置で、接続された圧力トランスミッタ８２に対し、この定義された“圧力発生器”によって提示される、この圧力のスペクトル特性は、一次エレメントの状態に加えて、インパルス管の状態によって影響される可能性がある。接続された圧力トランスミッタ８２は、内蔵型ユニットにすることができるか、または必要に応じて、用途に合わせて、リモートシールに当てはめることができる。圧力トランスミッタ８２（またはそのリモートシール）上のフランジ８３は、インパルスライン３０上のフランジアダプタ８７を結合して、圧力接続を完了させる。圧力トランスミッタ８２は、インパルスライン３０に介して一次流れエレメント２８に結合し、流れを感知する。圧力トランスミッタ８２は、フランジ構成を介してインパルスライン３０に結合するように適合させた差圧センサ３１を含む。アナログ・ディジタル変換器８４は、圧力センサ３１に結合して、感知された圧力の一連のディジタル表現を生成する。これらのディジタル表現は、流れ回路３４によって、流れを計算して、ライン３６に沿った流れの表示を提供するために用いられる。
【００１１】
本発明の一つの実施形態では、アナログ・ディジタル変換器は、毎秒２２回の変換を提供する、既知のシグマデルタ変換器である。本実施形態では、プロセス変数の変換されたディジタル表現はそれぞれ、パワースペクトル密度（ＰＳＤ）解析のためのデータ点になる。好ましくは、ディジタルプロセスのデータ点に、３２点の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を適用して、ＰＳＤ情報を生成する。ＰＳＤ解析は、既知の方法で作動する既知のアナログ・ディジタル変換器を用いて行うため、本発明のこの実施形態は、マイクロプロセッサシステム８８の動作を適合させることにより、ソフトウェアで全体的に実施することができる。このように、本発明の実施形態は、フィールドに現在設置されているか、すでに製造されたプロセス変数トランスミッタに、その回路を改変する必要なく適用することができる。ＰＳＤ解析を行うためのアルゴリズムについて以下に述べる。
【００１２】
シグマデルタ変換器は、変換時間が早く、高精度であることから、多くの場合プロセス測定制御産業で用いられる。シグマデルタ変換器は、一般的に、設定された間隔にわたって正の１をカウントすることによって解析されるディジタルビットストリームを生成する、内部コンデンサ電荷ポンピング方式を使用する。たとえば、現在使用中の一つのシグマデルタ変換器は、最小圧力測定を表す５０％の１と、最大圧力測定を表す７５％の１とからなるビットストリーム信号を提供する。一般的に、ディジタルビットストリームをフィルタリングして、流量を判定する前に、変動している成分を取り除くかまたは減衰させる。その後、フィルタリングされたデータを周知の式とともに用いて、質量流量か、あるいは体積流量かを計算する。
【００１３】
本発明の別の実施形態では、アナログ・ディジタル変換器の内部のディジタルビットストリームは、ＰＳＤ解析のために直接用いられる。通常、このビットストリームは、変換周波数よりも桁違いに高い周波数である。たとえば、既知のシグマデルタ変換器は、およそ５７ｋＨｚの周波数を有するディジタルビットストリームを提供する。当業者においては、ディジタルビットストリームに対してＰＳＤ解析を行うことができる多数の方法を認識するであろうが、好ましい方法は、以下のとおりである。所定の間隔、たとえば１０秒の間、ビットストリームからのディジタルデータが蓄積されて保存される。上述の例では、５７ｋＨｚのデータ１０秒間で、５７０，０００ビットの保存をもたらす。保存されたビットそれぞれから、平均ビット値（合計ビット数で除された１の数）を減じることにより、保存データからＤＣ成分を随意に取り除くことができる。次に、調節されたデータのパワースペクトル密度が計算される。このことは、好ましくは、６５５３６点のＦＦＴおよび６５５３６サイズのハニング窓を用いて行われる。このＦＦＴのサイズが選定されたのは、それがサンプリングビット周波数に最も近い２の累乗であるためであり、１０秒間と仮定すると、スペクトルの許容可能な平均が提供される。しかし、本発明の実施形態では、他のサイズを用いてもよい。
【００１４】
パワースペクトル密度、Ｆｉ、は、所定のデータセットに対して、平均化されたペリオドグラムのウェルチ法を用いて算出することができる。本方法は、毎秒ｆ回のサンプルでサンプリングされた測定シーケンスｘ(ｎ)を用い、ここで、n = １、２、…  Nである。ｆ／２よりも小さいフィルタ周波数を有する前置フィルタを用いて、スペクトル算出でのエイリアシングを減少させる。データセットは、式１に示すように、Ｆｋ、ｉに分割される。
【数１】
2009505276.tif 000003
データセグメントに重複しているＦｋ、ｉがあり、各セグメントにおいて、Ｍが現在のセグメントの中の点の数である場合、ペリオドグラムが算出される。すべてのセグメントについてすべてのペリオドグラムが評価された後、それらはすべて平均化されて、パワースペクトルが算出される。
【数２】
2009505276.tif 000004
一度トレーニングモードでのパワースペクトルが得られると、このシーケンスは、リアルタイムのパワースペクトルと比較するための基準線のパワースペクトルとして、メモリに、好ましくはＥＥＰＲＯＭに保存される。このように、Ｆｉはパワースペクトルのシーケンスであり、ｉは１からオリジナルのデータシーケンス内の点の総数であるＮまで変化する。Ｎは、通常は２の累乗であり、さらにスペクトル推定の周波数分解能を設定する。したがって、Ｆｉは、ｉ番目の周波数での信号強度としても知られる。一般的に、パワースペクトルは、予め定義された周波数間隔での数多くの点を含み、周波数の関数としてスペクトルパワー分布の形状を画定する。
【００１５】
パワースペクトル密度を用いた診断の実行において、基準線の履歴状態における比較的大きなスペクトル密度のサンプルと、監視状態における比較的小さなスペクトル密度のサンプルとが比較される。比較的小さなサンプルは、問題を約１秒でリアルタイム表示することを考慮している。パワースペクトルの関連する周波数成分の増加は、一つまたは両方のインパルスラインおよび／または一次エレメントの劣化を表す。図４〜６は、ディジタルビットストリームからのＰＳＤデータを図示する。これらの図は、３つの異なるインパルスラインの状態、すなわち、全開、直径０．０１３５インチの孔を有する部分的な遮断、および０．００５インチの孔を有する実質的な遮断を示す。図５および６に見られるように、ビットストリームデータを１〜１０ヘルツおよび／または１０〜３０ヘルツまで積分することにより、インパルスラインの詰まりの有効な表示が提供される。
【００１６】
マイクロプロセッサシステム８８は、連続したディジタル表現（個別のディジタル変換か、またはディジタルビットストリームか、もしくはその任意の組合せ）を受信する。マイクロプロセッサシステム８８は、その内部に保存され、監視モード中のＰＳＤデータと、トレーニングモード中に取得されたＰＳＤデータとを比較するアルゴリズムを有する。この比較により、プロセス変数トランスミッタが、プロセス変数測定に影響する可能性のある障害を検出することが可能になる。この障害は、圧力トランスミッタ内のインパルスラインの詰まり、一次エレメントの悪化、または他のあらゆる要素である可能性がある。システム８８は、履歴に関する現在のデータセットの関数として、診断データ６２を生成する。マイクロプロセッサシステム８８に結合されたディジタル・アナログ変換器９６は、感知された流量を表すアナログトランスミッタ出力９８を生成する。ディジタル通信回路１００は、マイクロプロセッサシステム８８から診断データ９４を受信し、診断データを表すトランスミッタ出力１０２を生成する。アナログ出力９８および診断データ１０２は、所望により、インジケータまたは制御部に結合することができる。
【００１７】
図７は、本発明の実施形態の、診断用プロセス変数トランスミッタのトレーニングの方法のフロー図である。方法２５０は、開始ブロック２５２から始まる。ブロック２５２は、プロセス変数トランスミッタが完全に機能的であり、規定範囲内で動作しているプロセスに結合されることが比較的確実である任意のときに、実行することができる。通常、ブロック２５２は、技術者によって始動されるが、いくつかの状況では、ブロック２５２を遠隔始動させることができる。方法２５０はブロック２５４へと続き、ここでプロセス値データが受信される。このデータは、複数のディジタル表示を含むことができる。これらの表示は、個々に変換されたプロセス変数変換、アナログ・ディジタル変換器の内部のビットストリームのビット、またはそれらの任意の組合せにすることができる。ブロック２５６で、ディジタルデータにＦＦＴが行われる。このＦＦＴは、任意の既知の方法で行うことができる。さらに、データのスペクトル成分を解析するための代替の方法は、ブロック２５６で、ＦＦＴに代えてまたは加えて行うことができる。ブロック２５８で、ＦＦＴのパワーが算出される。このパワー情報はその後、プロセス変数トランスミッタに保存される。ステップ２６０で、本方法は、十分なトレーニングが発生したかを判定する。このことは、十分な時間が経過したか、十分なトレーニングデータが取得されたかを確認すること、または任意の他の好適な方法により、行うことができる。トレーニングが行われていない場合、方法２６０はブロック２５４に戻り、トレーニングが続く。しかし、ステップ２６０でトレーニングが完了していると判定された場合、方法２５０が終了して、プロセス変数トランスミッタ内部の不揮発性メモリ内に、最後のパワーデータＦｉのセットが保存される。
【００１８】
本発明の実施形態の多くは、診断を直接提供するためのプロセスセンサデータのＰＳＤ解析を使用するが、一つの実施形態では使用しない。図８は、ＰＳＤ解析を用いて、ディジタルフィルタパラメータを選択する方法を図示する。方法２７０は、トレーニング方法２７２を実行することによって始まり、好ましくは、方法２５０と同一である。ブロック２７４で、周波数のパワーが検査される。ブロック２７６で、パワースペクトル密度の解析に基づいて、ディジタルフィルタ周波数が選定される。周波数の選定は、ＦＦＴのいずれの“ビン”を用いるかを選択することを含む。いずれのビンを用いるかのみならず、いくつのビンを用いるかもまた問題になる。この選定は、一つのビンを選択することと同じぐらい平易か、またはより複雑にすることができる。たとえば、隣接していないビンを選択することができ、隣接しているビンを選択することができ、全体に寄与するすべてのビンを選択して、それら各々の規模に基づいて重み付けすることができ、または、それらの任意の組合せにすることができる。ビンの選定は、多くの基準を用いて行うことができる。たとえば、最大パワーを有するビンを選択することができ、パワーが最も大きく変化するビンを選択することができ、パワーが最も小さく変化するビンを選択することができ、規模が最小であるビンを選択することができ、最も高い標準偏差を有するビンを選択することができ、最も低い標準偏差を有するビンを選択することができ、または、類似した規模を有する近接したビンの群を選択することができる。一度ビンが選択されると、ブロック２７８に表されるように、対応するフィルタ特性を用いて、センサデータをディジタル方式でフィルタリングする。そのようにフィルタリングされたデータは、その後、より有効なプロセス測定および／または診断に用いることができる。このように、センサデータのＰＳＤ解析に基づいて、フィルタ特性を動的に選択することができる。フィルタリングされたデータは、本発明の実施形態により、既知の統計的なラインプラギングアルゴリズムおよび手法とともに用いることもできる。
【００１９】
図９は、本発明の実施形態の、ＰＳＤベースの診断を行う方法のフローチャートである。多数の因子がディジタルビットストリームに、ひいてはプロセス変数に影響する可能性がある。インパルスラインは詰まる可能性があり、および／または一次エレメントは腐食したり汚染されたりする可能性がある。方法２８０は、ブロック２８２で始まり、ここで、トレーニングが発生する。ブロック２８２は、好ましくは、図７について記載されたトレーニング方法２５０と同一である。一度トレーニングが完了すると、方法２８０はブロック２８４に移動し、ここでプロセス値データが算出される。その上に、このデータは、変換器８４からの、一組の個別にアナログ・ディジタル変換された読み取り値にすることができるか、またはこのデータは、変換器８４内部で生成されたディジタルビットストリームの全部または一部を含む。ブロック２８６で、データは、好ましくはＦＦＴを用いて、周波数領域に変換される。ブロック２８８で、ＦＦＴのパワーが算出され、プロセス変数に関するパワースペクトルデータのセットＦｉをもたらす。ブロック２９０で、セットＦｉは、保存されたトレーニングデータセットＦｉと比較される。この比較は、多数の形式を取ることができる。たとえば、この比較は、選択されたスペクトル域の規模の総計を検査することを含むことができる。また、この比較は、Ｆｉの標準偏差および平均と比較されたＦｉの標準偏差および平均の比較を含むことができる。さらなる別の比較は、一貫して規模が大きいかまたは小さい周波数帯域を比較することを含む。図６を再度参照すると、“全開”状態は、ディジタルビットストリームデータを用いて、トレーニングセットＦｉに対応するであろう。このように、選択された周波数帯域からのビットストリームスペクトルの積分を比較することは、インパルスラインが詰まり始めたとき、スペクトルの積分が実質的に低下することを示すことができる。テストで申し分なく作用していた一つの周波数帯域は、１０〜４０Ｈｚの間である。しかし、１０〜３０Ｈｚの間の範囲もまた、有益であると考えられる。さらに、インパルスラインの部分的なまたは完全な詰まりを検出するためにも有用であろうという、３０〜４０Ｈｚにおいて提供された有用な情報があると見られる。選択されたスペクトルの積分によって表されるようなＦｉとＦｉとの間の相違を、予め選択された閾値と比較して、障害が存在するかどうかを判定することができる。ブロック２９２では、ブロック２９０での比較に基づいて、障害の判定が行われる。障害が明らかになった場合、制御はブロック２９４に移って障害が表され、プロセス変数トランスミッタの動作を、随意に停止させることができる。この障害の表示は、デバイス警告等のローカルな表示、あるいは制御室またはオペレータ等の遠隔した対象物に通信される表示にすることができる。障害の表示は、現在の重大な障害を表すことができるか、または近い将来の障害を表すことができる。障害が発見されない場合、制御はブロック２８４に戻り、本方法はプロセスデバイスの動作の監視を継続する。
【００２０】
コンピュータ読み取り可能媒体上に、本方法のいずれかを、複数の命令シーケンス、すなわち、圧力トランスミッタ内のマイクロプロセッサシステムによって実行されたとき、圧力トランスミッタに、トランスミッタに結合可能な一次エレメントおよびインパルスラインに関する診断方法を行わせるシーケンスを含む複数の命令シーケンスとして保存することができる。
【００２１】
一つの実施形態では、マイクロプロセッサシステム８８は、センサ信号の信号成分、たとえば周波数、振幅、または詰まっているインパルスライン３０または劣化した一次エレメント２８に関する信号特性を分離するアナログ・ディジタル変換器８４を通して、センサ３１に結合された信号プリプロセッサを含む。信号プリプロセッサは、マイクロプロセッサ８８内の信号評価器に、分離された信号出力を提供する。信号プリプロセッサは、フィルタをかけること、ウェーブレット変換を行うこと、フーリエ変換を行うこと、ニューラルネットワーク、統計解析、または他の信号評価手法を用いることによって、信号の一部を分離する。そのようなプリプロセッシングは、好ましくは、マイクロプロセッサ８８で、または特化されたディジタル信号プロセッサで実施される。分離された信号出力は、センサ３１によって感知された、詰まったかまたは詰まっているインパルスライン３０または劣化した一次エレメント２８に関係する。
【００２２】
信号成分は、信号処理手法を通して分離され、その手法では、所望の周波数、または他の信号特性、たとえば振幅が特定され、それらの特定の表示が提供される。検出されるべき信号の強度およびそれらの周波数に依存して、信号プリプロセッサは、フィルタ、たとえばバンドパスフィルタを含み、分離された信号出力を生成することができる。より高感度な分離のために、高度な信号処理手法、たとえば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を利用して、センサ信号のスペクトルを得る。一つの実施形態では、信号プリプロセッサは、離散ウェーブレット変換を用いて、図１０、１１および１２に示すようなセンサ信号のウェーブレット解析を行うウェーブレットプロセッサを含む。ウェーブレット解析は、トランジェント、または時間領域で他の非定常特性を有する信号解析に申し分なく適する。フーリエ変換に対し、ウェーブレット解析は、時間領域で、すなわちイベントが発生したときに、情報を保持する。
【００２３】
ウェーブレット解析は、時間領域信号を周波数領域に変換する手法であり、これによりフーリエ変換と同様、周波数成分を特定することが可能になる。しかし、フーリエ変換とは異なり、ウェーブレット変換では、出力は、時間に関する情報を含む。このことは、一つの軸には時間が、第二の軸には周波数が、そして第三の軸には信号振幅が示された３次元グラフの形式で表現することができる。ウェーブレット解析の考察は、Ｌ．ＸｉａｏｌｉらによるＯｎ−Ｌｉｎｅ  Ｔｏｏｌ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ  Ｍｏｎｉｔｅｒｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｗｉｔｈ  Ｗａｖｅｌｅｔ  Ｆｕｚｚｙ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、８  ＪＯＵＲＮＡＬ  ＯＦ  ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ  ＭＡＮＵＦＡＣＴＵＲＩＮＧ、２７１〜２７６ページ（１９９７）に掲載されている。継続的なウェーブレット解析を行う場合、センサ信号の一部がウィンドウ表示されて、ウェーブレット関数で畳み込まれる。この畳み込みは、サンプルの最初でウェーブレット関数を重畳し、ウェーブレット関数を信号で乗じ、その後サンプル期間にわたっての結果を積分することによって行われる。積分の結果は基準化されて、時間＝０での継続的なウェーブレット変換のための第一の値を提供する。その後、この点を、３次元平面上にマッピングしてもよい。そして、ウェーブレット関数は、右（時間では前方）にシフトされ、乗算および積分ステップが繰り返されて、３−Ｄ空間上にマッピングされた別のデータ点のセットが得られる。このプロセスは繰り返されて、信号全体を通してウェーブレットを移動させる（畳み込ませる）。その後、ウェーブレット関数が基準化され、これにより変換の周波数分解能が変更され、上記のステップが繰り返される。
【００２４】
センサ３１からのセンサ信号のウェーブレット変換からのデータが、図１０に示される。データは３次元でグラフ化されて、面３００を形成する。図１０のグラフに示すように、センサ信号は、時間ｔ１で約１ｋＨｚの小規模な信号ピークと、時間ｔ２で約１００Ｈｚの別のピークとを含む。信号評価器による続く処理を通して、面３００または面３００の一部が評価されて、インパルス配管または一次エレメントの劣化が判定される。
【００２５】
上述の継続的なウェーブレット変換は、広範な計算を必要とする。したがって、一つの実施形態では、マイクロプロセッサシステム８８は、マイクロプロセッサシステムでの実施に申し分なく適した離散ウェーブレット変換（ＤＷＴ）を行う。一つの有効な離散ウェーブレット変換は、Ｍａｌｌａｔアルゴリズムを用いるが、これは２チャンネルのサブバンドコーダである。Ｍａｌｌａｔアルゴリズムは、オリジナルの信号の個別の周波数成分を表現する、一連の切り離されたまたは分解された信号を提供する。図１１はそのようなシステムの一例を示し、ここでは、オリジナルのセンサ信号Ｓが、Ｍａｌｌａｔアルゴリズムのサブバンドコーダを用いて分解される。信号Ｓは、０〜最大ｆＭＡＸまでの周波数帯域を有する。信号は、１／２ｆＭＡＸ〜ｆＭＡＸまでの周波数帯域を有する第一のハイパスフィルタと、０〜１／２ｆＭＡＸまでの周波数帯域を有するローパスフィルタとを、同時に通過する。このプロセスは、分解と呼ばれる。ハイパスフィルタからの出力は、離散ウェーブレット変換係数“レベル１”を提供する。レベル１の係数は、１／２ｆｍａｘとｆｍａｘとの間にある入力信号のその部分の時間の関数としての振幅を表現する。０〜１／２ｆｍａｘのローパスフィルタからの出力は、所望に応じて、続くハイパスフィルタ（１／４ｆｍａｘ〜１／２ｆｍａｘ）およびローパスフィルタ（０〜１／４ｆｍａｘ）を通過して、離散ウェーブレット変換係数のさらなるレベル（“レベル１”以上）を提供する。所望に応じて、各ローパスフィルタからの出力をさらに分解させて、離散ウェーブレット変換係数のさらなるレベルを供することができる。このプロセスは、所望の分解能が達成されるか、または分解後に残存しているデータサンプル数が、さらなる情報をもたらさなくなるまで継続する。ウェーブレット変換の分解能は、センサとほぼ同じか、または信号を監視するために必要とされる最小の信号分解能とほぼ同じ程度になるように選択される。ＤＷＴ係数の各レベルは、所定の周波数帯域に対する時間関数としての信号振幅を表現する。各周波数帯域の係数を連結させて、たとえば図１０に示すようなグラフが形成される。
【００２６】
いくつかの実施形態では、ウェーブレット解析で用いられるウィンドウの境界近くのセンサ信号にデータを付加することにより、信号にパディングが付加される。このパディングは、周波数領域出力のひずみを減少させる。この手法は、継続的なウェーブレット変換または離散ウェーブレット変換とともに用いることができる。“パディング”は、現在アクティブなデータウィンドウの両側に、追加のデータを加えるものとして定義され、たとえば、ウィンドウの両端を越えて、現在のウィンドウを２５％拡張する追加のデータ点が付加される。一つの実施形態では、パディングは、現在のウィンドウのデータの一部を繰り返すことによって生成され、その結果、追加されたデータは、両側の既存の信号を“パディング”する。その後、全データセットは、アクティブなデータウィンドウを２５％超えて、信号を外挿するために用いられる２次方程式に当てはめられる。
【００２７】
図１２は、センサ３１によって生成された信号Ｓ、およびレベル１〜レベル７に分類された７つの分解レベルでもたらされ、結果として得られた近似信号を示す一例である。本実施形態では、信号レベル７は、生成することができる最も低い周波数ＤＷＴ係数を表現する。さらなる分解は、いずれもノイズをもたらす。すべてのレベルが、またはインパルス配管または一次エレメントの劣化に関するレベルのみが提供される。
【００２８】
マイクロプロセッサ８８は、信号プリプロセッシングから受信された、分離された信号を評価し、一つの実施形態では、所定の周波数の振幅または特定された周波数帯域を監視し、閾値を越えた場合、診断出力を提供する。信号評価器はさらに、より高度な意思決定アルゴリズム、たとえばファジー論理、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ルールベースシステム等を含むことができる。本発明の譲受人に譲渡された米国特許第６，０１７，１４３号には、信号評価器１５４で実施させることができるさまざまな意思決定システムが記載され、参照により本明細書に組み入れられる。
【００２９】
マイクロプロセッサ８８は、差圧センサ３１から引き出された情報を用いて、インパルス配管または一次エレメントに関する診断を行う。以下には、診断回路を実現するための多くの実施形態を記載している。診断回路は、残りの寿命の推定、故障の表示、近い将来の故障の表示、または感知されたプロセス変数のエラーを修復するために用いられる較正出力を提供することができる。
【００３０】
好ましい実施形態を参照して、本発明を記載してきたが、当業者においては、本発明の本質および範囲から逸脱することなく、形態および詳細に変更を加えてもよいことが理解されよう。たとえば、本発明のさまざまな機能ブロックは、回路に関して記載されているが、他の形式で、たとえばディジタル・アナログ回路、ソフトウェアおよびそれらの混成で、多数の機能ブロックを実施してもよい。ソフトウェアで実施される場合、マイクロプロセッサは機能を実行し、信号は、ソフトウェアが動作するディジタル値を含む。プロセッサに所望のプロセスエレメントを行わせる命令でプログラムされた汎用プロセッサ、所望のエレメントを行うように配線された回路を内蔵する特定用途向けハードウェアコンポーネント、および汎用プロセッサとハードウェアコンポーネントとのプログラミングの任意の組合せを用いることができる。必要に応じて、決定論的なまたはファジー論理の手法を用いて、回路またはソフトウェアでの意思決定を行うことができる。ディジタル回路が本質的に複雑であるため、回路エレメントを、図示されたような切り離されたブロックに分割しなくてもよいが、さまざまな機能ブロックに用いられるコンポーネントを、混合したり共有したりすることができる。ソフトウェアと同様に、本発明の範囲内で、いくつかの命令を複数の機能の一部として共有し、無関係な命令と混合することができる。診断出力は今後の故障、たとえばインパルスラインの今後の部分的または完全な詰まりの予測表示にすることができる。インパルス配管および／または一次エレメントに、診断を適用することができる。さらに、本発明のさまざまな実施形態は、圧力トランスミッタについて記載されているが、本発明の実施形態は、センサが、アナログ・ディジタル変換器を通してプロセスデバイスに結合される場合、任意のプロセスデバイスとともに実践することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】診断用圧力トランスミッタの通常の流体処理環境の図である。
【図２】インパルスラインおよび／または一次エレメントの状態を診断する流体流量計で用いられる差圧トランスミッタの実施形態を描写する図である。
【図３】本発明の実施形態の、診断を提供する流体流量計のブロック図である。
【図４】インパルス配管の遮断を表しているセンサデータのＰＳＤ解析を図示するグラフである。
【図５】インパルス配管の遮断を表しているセンサデータのＰＳＤ解析を図示するグラフである。
【図６】インパルス配管の遮断を表しているセンサデータのＰＳＤ解析を図示するグラフである。
【図７】本発明の実施形態の、ＰＳＤベースの診断のためのプロセス変数トランスミッタをトレーニングする方法のフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態の、ＰＳＤ解析に基づいたディジタルフィルタ特性を選択する方法のフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態の、ＰＳＤベースの診断を行う方法のフローチャートである。
【図１０】プロセス変数信号の、振幅対周波数対時間のグラフである。
【図１１】離散ウェーブレット変換のブロック図である。
【図１２】離散ウェーブレット変換からの信号出力を示すグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年7月31日(2008.7.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
マイクロプロセッサシステム８８は、連続したディジタル表現（個別のディジタル変換か、またはディジタルビットストリームか、もしくはその任意の組合せ）を受信する。マイクロプロセッサシステム８８は、その内部に保存され、監視モード中のＰＳＤデータと、トレーニングモード中に取得されたＰＳＤデータとを比較するアルゴリズムを有する。この比較により、プロセス変数トランスミッタが、プロセス変数測定に影響する可能性のある障害を検出することが可能になる。この障害は、圧力トランスミッタ内のインパルスラインの詰まり、一次エレメントの悪化、または他のあらゆる要素である可能性がある。システム８８は、履歴に関する現在のデータセットの関数として、診断データ６２を生成する。マイクロプロセッサシステム８８に結合されたディジタル・アナログ変換器９６は、感知された流量を表すアナログトランスミッタ出力を生成する。ディジタル通信回路１００は、マイクロプロセッサシステム８８から診断データ９４を受信し、診断データを表すトランスミッタ出力を生成する。アナログ出力（前記アナログトランスミッタ出力）および診断データ（前記トランスミッタ出力）は、所望により、インジケータまたは制御部に結合することができる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
図７は、本発明の実施形態の、診断用プロセス変数トランスミッタのトレーニングの方法のフロー図である。方法２５０は、開始ブロック２５２から始まる。ブロック２５２は、プロセス変数トランスミッタが完全に機能的であり、規定範囲内で動作しているプロセスに結合されることが比較的確実である任意のときに、実行することができる。通常、ブロック２５２は、技術者によって始動されるが、いくつかの状況では、ブロック２５２を遠隔始動させることができる。方法２５０はブロック２５４へと続き、ここでプロセス値データが受信される。このデータは、複数のディジタル表示を含むことができる。これらの表示は、個々に変換されたプロセス変数変換、アナログ・ディジタル変換器の内部のビットストリームのビット、またはそれらの任意の組合せにすることができる。ブロック２５６で、ディジタルデータにＦＦＴが行われる。このＦＦＴは、任意の既知の方法で行うことができる。さらに、データのスペクトル成分を解析するための代替の方法は、ブロック２５６で、ＦＦＴに代えてまたは加えて行うことができる。ブロック２５８で、ＦＦＴのパワーが算出される。このパワー情報はその後、プロセス変数トランスミッタに保存される。ステップ２６０で、本方法は、十分なトレーニングが発生したかを判定する。このことは、十分な時間が経過したか、十分なトレーニングデータが取得されたかを確認すること、または任意の他の好適な方法により、行うことができる。トレーニングが行われていない場合、方法２５０はブロック２５４に戻り、トレーニングが続く。しかし、ステップ２６０でトレーニングが完了していると判定された場合、方法２５０が終了して、プロセス変数トランスミッタ内部の不揮発性メモリ内に、最後のパワーデータＦｉのセットが保存される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
図９は、本発明の実施形態の、ＰＳＤベースの診断を行う方法のフローチャートである。多数の因子がディジタルビットストリームに、ひいてはプロセス変数に影響する可能性がある。インパルスラインは詰まる可能性があり、および／または一次エレメントは腐食したり汚染されたりする可能性がある。方法２８０は、ブロック２８２で始まり、ここで、トレーニングが発生する。ブロック２８２は、好ましくは、図７について記載されたトレーニング方法２５０と同一である。一度トレーニングが完了すると、方法２８０はブロック２８４に移動し、ここでプロセス値データが算出される。その上に、このデータは、変換器８４からの、一組の個別にアナログ・ディジタル変換された読み取り値にすることができるか、またはこのデータは、変換器８４内部で生成されたディジタルビットストリームの全部または一部を含む。ブロック２８６で、データは、好ましくはＦＦＴを用いて、周波数領域に変換される。ブロック２８８で、ＦＦＴのパワーが算出され、プロセス変数に関するパワースペクトルデータのセットＦｉをもたらす。ブロック２９０で、セットＦｉは、保存されたトレーニングデータセットＦｉと比較される。この比較は、多数の形式を取ることができる。たとえば、この比較は、選択されたスペクトル域の規模の総計を検査することを含むことができる。また、この比較は、Ｆｉの標準偏差および平均と比較されたＦｉの標準偏差および平均の比較を含むことができる。さらなる別の比較は、一貫して規模が大きいかまたは小さい周波数帯域を比較することを含む。図６を再度参照すると、“全開”状態は、ディジタルビットストリームデータを用いて、トレーニングセットＦｉに対応するであろう。このように、選択された周波数帯域からのビットストリームスペクトルの積分を比較することは、インパルスラインが詰まり始めたとき、スペクトルの積分が実質的に低下することを示すことができる。テストで申し分なく作用していた一つの周波数帯域は、１０〜４０Ｈｚの間である。しかし、１０〜３０Ｈｚの間の範囲もまた、有益であると考えられる。さらに、インパルスラインの部分的なまたは完全な詰まりを検出するためにも有用であろうという、３０〜４０Ｈｚにおいて提供された有用な情報があると見られる。選択されたスペクトルの積分によって表されるようなＦｉとＦｉとの間の相違を、予め選択された閾値と比較して、障害が存在するかどうかを判定することができる。ブロック２９２では、ブロック２９０での比較に基づいて、障害の判定が行われる。障害が明らかになった場合、制御はブロック２８４に移って障害が表され、プロセス変数トランスミッタの動作を、随意に停止させることができる。この障害の表示は、デバイス警告等のローカルな表示、あるいは制御室またはオペレータ等の遠隔した対象物に通信される表示にすることができる。障害の表示は、現在の重大な障害を表すことができるか、または近い将来の障害を表すことができる。障害が発見されない場合、制御はブロック２８４に戻り、本方法はプロセスデバイスの動作の監視を継続する。
【国際調査報告】
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