(57)【要約】  工業用プロセス制御および監視システムの動作を診断するための装置は、プロセス信号に関連した入力を受信するように構成された入力部を含む。第１の統計的パラメータモジュール（１００）はプロセス信号の統計的パラメータに関連した第１の統計的パラメータ出力を提供する。フィルタ（１０４）はプロセス信号のフィルタ値に関連するフィルタ出力（１０６）を提供する。第２の統計的パラメータモジュール（１００）はフィルタ出力（１０６）の統計的パラメータに関連する第２の統計的パラメータ出力を提供する。診断モジュールは第１及び第２の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断する。
2008535123.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
工業用プロセス制御または監視システムの動作を診断する装置において、
プロセス信号に関連する入力を受信するように構成された入力部と、
プロセス信号の統計的パラメータに関連する第１の統計的パラメータ出力を提供するように構成された第１の統計的パラメータモジュールと、
プロセス信号のフィルタ値に関連するフィルタ出力を提供するフィルタと、
フィルタ出力の統計的パラメータに関連する第２の統計的パラメータ出力を提供するように構成された第２の統計的パラメータモジュールと、
前記第１および第２の統計的パラメータに基づく工業用プロセスの動作を診断するように構成された診断モジュールとからなる診断装置。
【請求項２】
前記フィルタが入力データからデータをトリムするように構成された請求項１記載の装置。
【請求項３】
前記フィルタがデータの輪郭を除去するように構成された請求項２記載の装置。
【請求項４】
前記フィルタがデータと移動平均との比較に基づいてデータを除去するように構成された請求項２記載の装置。
【請求項５】
前記フィルタがデータ中のデータスパイクを除去するように構成された請求項２記載の装置。
【請求項６】
前記第１および第２の統計的パラメータが、最小、最大、レンジ、平均、平均二乗平方根  および標準偏差からなる統計的パラメータ群から選ばれる請求項１記載の装置。
【請求項７】
前記フィルタがローパスフィルタからなる請求項１記載の装置。
【請求項８】
前記フィルタがバンドパスフィルタからなる請求項１記載の装置。
【請求項９】
前記フィルタがハイパスフィルタからなる請求項１記載の装置。
【請求項１０】
前記フィルタがカスタムフィルタからなる請求項１記載の装置。
【請求項１１】
前記カスタムフィルタが、受信されたパラメータに基づいている請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
第２のプロセス信号に関連する第２の入力を受信するように構成された第２の入力部を有し、前記診断モジュールが、さらに第２のプロセス信号に基づいて工業用プロセスの動作を診断する請求項１記載の装置。
【請求項１３】
前記診断モジュールが、さらにルールに基づいて工業用プロセスの動作を診断するように構成された請求項１記載の装置。
【請求項１４】
前記診断モジュールが、さらに感度パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断するように構成された請求項１記載の装置。
【請求項１５】
プロセス制御ループに接続された入力／出力接続部を有する請求項１記載の装置。
【請求項１６】
装置用の電力がプロセス制御ループから受信される請求項１５記載の装置。
【請求項１７】
２線プロセス制御ループ上へ感知プロセス変数に関連した出力を提供するように構成されたセンサを有する請求項１記載の装置。
【請求項１８】
プロセス変数を制御するように構成された制御要素と２線プロセス制御ループから制御信号を受信するように構成された入力部とを有する請求項１記載の装置。
【請求項１９】
前記フィルタが複数の選択可能なフィルタ機能を有している請求項１記載の装置。
【請求項２０】
前記フィルタが差フィルタからなる請求項１記載の装置。
【請求項２１】
工業用プロセスまたは監視システムの動作を診断する方法において、
プロセス信号に関連する入力を受信し、
前記プロセス信号の統計的パラメータに関連する第１の統計的パラメータを計算し、
プロセス変数信号をフィルタリングしてプロセス信号のフィルタ値を提供し、
プロセス信号の前記フィルタ値に基づいて第２の統計的パラメータを計算し、
前記第１および第２の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの動作を診断する方法。
【請求項２２】
前記フィルタが入力データからデータをトリムするように構成された請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記フィルタがデータの輪郭を除去するように構成された請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
前記フィルタがデータと移動平均との比較に基づいてデータを除去するように構成された請求項２２記載の方法。
【請求項２５】
前記フィルタがデータ中のデータスパイクを除去するように構成された請求項２２記載の方法。
【請求項２６】
前記第１および第２の統計的パラメータが、最小、最大、レンジ、平均、平均二乗平方根  および標準偏差からなる統計的パラメータ群から選ばれる請求項２１記載の方法。
【請求項２７】
前記フィルタがローパス、ハイパスおよびバンドパスフィルタからなるフィルタ群から選択される請求項２１記載の方法。
【請求項２８】
複数のフィルタ機能を含むフィルタモジュールからフィルタ機能を選択することを含んでいる請求項２１記載の方法。
【請求項２９】
フィルタリングが差フィルタを適用することからなる請求項２０記載の方法。
【請求項３０】
工業用プロセスの制御または監視システムの動作を診断する装置において、
プロセス信号に関連する入力を受信するように構成された入力部と、
入力の現在値および入力の前回値に基づいて差出力を提供するように構成された差フィルタと、
前記差フィルタからの出力に基づいて工業用プロセスの動作を診断する診断モジュールとからなる装置。
【請求項３１】
前記差フィルタが第１次差フィルタからなる請求項３０記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は工業用のプロセス制御および監視システムに関する。より具体的には、本発明は診断および診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
プロセス制御ループは、石油精製等のプロセスの運転を制御するための産業で使用されている。送信機はループの代表的部分であり、圧力、流量または温度等のプロセス変数を測定して、例えば制御室設備に送信するために、現場内に配置される。バルブ制御装置などの制御装置もまたプロセス制御ループの部分であり、制御ループを通じて受信されたり内部で生成されたりした制御信号に基づいてバルブ位置を制御する。その他の制御装置は、例えば、電気モータまたはソレノイドを制御する。制御室設備もまたプロセス制御ループの部分であり、制御室内のオペレータまたはコンピュータは現場内の送信機から受信されたプロセス変数に基づいてプロセスを監視することが可能であり、その結果に応じて適切な制御機器に制御信号を送ってプロセスを制御する。制御ループの部分となり得る他のプロセス機器はプロセス制御ループ上のプロセス信号を監視し、送信することができる携帯通信機である。一般的にループを形成する機器を形成するためにこれらは使用される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このような工業用の制御および監視システムにおいて診断を行うことが前向きの要望として存在する。このような診断は、予防メンテナンスを実施できるように、部品が完全に故障する前に故障する可能性を確認することが好ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
工業用のプロセス制御または監視システムの診断動作用機器は、プロセス信号に関連した入力信号を受信するように形成された入力を含んでいる。第１の統計的パラメータモジュールはプロセス信号の統計的パラメータに関連する第１の統計的パラメータ出力を提供するように構成される。フィルタはフィルタされたプロセス信号の値に関連するフィルタ出力を提供する。第２の統計的パラメータモジュールはフィルタ出力の統計的パラメータに関連する第２の統計的パラメータ出力を提供する。診断モジュールは第１及び第２の統計的パラメータに基づいて工業用プロセスの運転を診断する。差フィルタを基礎とする具体的なフィルタの実施例も提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
背景の項で説明したように、工業用の制御および監視システムにおいて診断を実行するという前向きの要望がある。この分野におけるいくつかの草分け的研究が、その全体が参照によってここに組み入れられる米国特許第６，４４９，５７４号、６，７７２，０３６号、６，０４７，２２０号、５，７４６，５１１号、５，８２８，５６７号、５，６６５，８９９号、６，０１７，１４３号、６，１１９，０４７号、５，９５６，６６３号、６，３７０，４４８号、６，５１９，５４６号、６，５９４，６０３号、６，５５６，１４５号、６，３５６，１９１号、６，６０１，００５号、６，３９７，１１４号、６，５０５，５１７号、６，７０１，２７４号、６，７５４，６０１号、６，４３４，５０４号、６，６５４，６９７号、６，５３９，２６７号、６，５３２，３９２号、６，６１１，７７５号、６，６１５，１４９号、６，９０７，３８３号、６，６２９，０５９号、６，８５９，７７５号、および６，８８９，１６６号に記載されている。
【０００６】
本発明は、改善された診断方法を提供するために、診断アプリケーションが信号フィルタリングを必要とするという認識を含んでいる。モジュール形式のフィルタリング構造がフィルタアルゴリズムと共に提供される。
【０００７】
図１はプロセス流体を給送するプロセス配管４とループ電流I を流す２線プロセス制御ループ６の一例を示す図である。送信機８、ループ中の最終制御要素であるアクチュエータ、バルブ、ポンプ、モータまたはソレノイド等に接続される制御装置１０、通信機１２、制御室１４は全てプロセス制御ループ６の一部である。ループ６は一つの形態として示されているが、４−２０ｍＡループ、２、３もしくは４線ループ、多ドロップループ、およびＨＡＲＴ（登録商標）、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｆｉｅｌｄｂｕｓ（ファウンデーション・フィールドバス（商標））または無線技術を含む他のデジタルもしくはアナログ通信プロトコル等に従って動作する、適当ないかなるプロセスループをも使用できることが理解される。動作中、送信機８はセンサ１６を使って流量などプロセス変数を感知し、その感知したプロセス変数をループ６を通じて送信する。プロセス変数は制御装置／バルブアクチュエータ１０、通信機１２および／または制御室設備１４で受信することができる。制御装置１０はバルブ１８に結合されるように示されており、バルブ１８を調節して管４内の流量を変化させることによってプロセスを制御することができる。制御装置１０は、ループ６を介して、例えば、制御室１４、送信機８または通信機１２から制御入力を受信し、これに応答してバルブ１８を調節する。別の態様では、制御装置１０はループ６を介して受信したプロセス信号に基づいて内部的に制御信号を生成する。通信機１２は図１に示したような携帯通信機、またはプロセスを監視して演算を実施する固定的に装着されたプロセスユニットであってもよい。プロセス機器は、例えば、図１に示した送信機（一例としてローズマウント社から入手することができる３０５１Ｓ送信機）、制御装置１０、通信機１２および制御室１４を含む。他の形式のプロセス機器は、適当なＩ／Ｏ回路を使って接続されるＰＣ、プログラム可能な論理ユニット（ＰＬＣ）またはその他のコンピュータであって、監視、管理、および／またはループ上への送信を可能にする。
【０００８】
一つの特徴として、本発明は種々の統計的かつデジタル信号処理アルゴリズムを通じて現場データを処理し、該処理されたデータをその後の診断動作に使用するための一つの手法群を提供する。例えば、処理されたデータはフィールド機器やホストシステムに警報や警告を提供する診断に使用することができる。該手法はあらゆる形式のプロセス制御ループで使用することができる。ここに記述したＨＡＲＴ（登録商標）、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｆｉｅｌｄｂｕｓ（商標）、Ｐｒｏｆｉｂｕｓ（プロセスファイバス）、またはその他のプロトコルによって動作するループに限られない。
【０００９】
フィールド機器内での統計的かつデジタル信号処理の実施は、あらゆる測定および制御に関する修正が、センサデータに対して行われる前に、生データを処理する可能性を与える。したがって、機器内で演算されたサインは、該機器が設置されたプロセス内の機械的設備等のシステムの状態をより良く示している。一般的に、工業用のプロセス制御内で使用される通信システムまたは監視システムは、プラント全体ベースで生データを提供するための十分な速度で動作しない。言い換えれば、一般的にプロセス制御または監視システム内で収集される生データの全ては、通信プロトコルの帯域制限によって他のフィールド機器または制御室に送信されることはできない。また、これらの送信が可能だとしても、ネットワーク（プロセス制御ループ）への過剰な生データ転送の負荷によって、ネットワークに依存する測定および制御のためのその他のタスクに悪い影響を与えることがある。
【００１０】
本発明は、図２に記載した基本的な統計処理構造ブロック１００を使用する。図２はいくつかの統計的機能を提供することができる統計的パラメータモジュール１００を示すブロック図である。図２の実施例において、統計的パラメータモジュール１００は、例えばプロセス変数センサからのデジタル化データからなる入力データのストリームを受信する。統計的パラメータモジュール１００は一つもしくはそれ以上の入力データの統計的パラメータを提供する。例えば、統計的パラメータモジュール１００は、最小もしくは最大値、レンジ、データの平均、データのＲＭＳ（平均二乗平方根）値および／またはデータの標準偏差を提供することができる。ここで使用されている「統計的パラメータ」は最小、最大、レンジ、平均、ＲＭＳ、標準偏差、Ｑ25、Ｑ50、Ｑ75およびその他を含むデータのいかなる統計的パラメータをも含む。
【００１１】
図３は図２に記載した統計的パラメータモジュール１００を含む、性能強化された統計的パラメータモジュール１０２を示すブロック図である。モジュール１０２は生データを受信して、そこを通過する少なくとも二つのデータパスを提供する。データパスの一つは、統計的パラメータモジュール１００に生データを直接提供し、生データの統計的パラメータに関する出力を提供する。第２のデータパスは前処理ブロック１０４に生データを提供する。前処理ブロック１０４は生データのストリームに対してフィルタまたはトリミング処理を実施することができる。前処理されたデータ１０６は、前処理された生データの統計的パラメータに関連する出力を提供する第２の統計的パラメータモジュール１００に提供される。前処理は必要に応じて実行される。前処理の一例には、スパイク、データ中のはずれ値、その他の不良データポイントを除去し、統計的パラメータモジュール１００によって決定される統計的パラメータを歪ませることがないようにするために使用することができる生データのトリミングを含む。トリミングは、標準偏差、加重移動平均などをベースとするしきい値を使ったものだけでなく、データの上限および下限率から外れたデータポイント等の特定のデータポイントの分類および除去をベースとする手法を含む適当な、いかなる手法に沿ったものであってもよい。トリム後のデータはデータ列から除去することができる。別の例では、トリム後のデータは補間手法を使って置き換えることができる。
【００１２】
図４はフィルタおよびトリム信号前処理ブロック１０４のブロック図である。ブロック１０４は、注文（カスタム）フィルタ１２０、または標準フィルタ１２２を通して生データ入力を提供する高度に構成されたフィルタを提供する。カスタムフィルタは、必要に応じて選択されるカスタムフィルタ１２６とともに、任意の前フィルタブロック１２４および／または上述のようにデータストリームをトリムするための後フィルタトリミングブロック１２４を含む。標準フィルタ１２２もまた標準化フィルタブロック１２８と任意の前および後トリミングブロック１２４を含む。標準化フィルタブロック１２８は必要に応じて選択することができる選択可能な異なった多数の標準化フィルタを含む。図５の例では、標準化フィルタ１２８はオフ位置と、必要に応じて選択することができる４つのフィルタ（フィルタ無し、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、およびバンドパスフィルタ）を含んでいる。
【００１３】
上記の説明において、フィルタおよびトリミング機能は、例えば、デジタル信号プロセッサまたはマイクロプロセッサ等のデジタル回路内で実現できる。図３で明らかにした構成を使用して高度に構成可能な診断システムを実現することができる。一実施例では、生データストリームの統計的パラメータが前処理されたデータストリームの統計的パラメータと比較される。比較結果が許容レンジから外れている場合、プロセス制御システムの診断状態を示す診断出力状態を提供することができる。
【００１４】
図１に示したプロセス機器８、１０、１２、または１４のいずれかは本発明に従った診断回路を有することができる。図６はループ６の一部分を形成するプロセス機器４０のブロック図である。機器４０は包括的に示されており、送信機８、制御装置１０、通信機１２または制御室設備１４等のいずれかのプロセス機器からなる。制御室設備１４は、例えば、ＰＬＣによって実現されるＤＣＳシステムからなり、また制御装置１０は「スマート」モータおよびポンプからなることができる。プロセス機器４０は端子４４でループ６に接続されるＩ／Ｏ回路４２を含む。Ｉ／Ｏ回路は機器４０から、および機器４０への適当な通信を容易にするために当分野で周知の、事前選択された入力および出力インピーダンスを有する。機器４０はＩ／Ｏ回路４２に接続されたマイクロプロセッサ４６、マイクロプロセッサ４６に接続されたメモリ４８、およびマイクロプロセッサ４６に接続されたクロック５０を含む。マイクロプロセッサ４６はプロセス信号入力５２を受信する。ブロック入力はいくつかのプロセス信号入力を示すことを意図し、上述のように、プロセス信号入力はプロセス変数または制御信号であることができ、Ｉ／Ｏ回路４２を使用してループ６から受信されたり、フィールド機器４０内で内部的に生成されたりすることができる。フィールド機器４０はセンサ入力チャネル５４および制御チャネル５６とともに示されている。一般的に、送信機（送信機８等）は専用でセンサ入力チャネル５４を有する一方、制御装置１０等の制御装置は専用で制御チャネル５６を有している。通信機１２および制御室設備１４等の、ループ６上のその他の機器はチャネル５４や５６を有していない。機器４０は、複数のプロセス変数を監視し、かつ／または複数の制御要素を適当に制御するために複数のチャネルを備えている。
【００１５】
センサ入力チャネル５４は、プロセス変数を感知するセンサ１６を含んでおり、アナログ・デジタル変換器６０によってデジタル化された出力を有する増幅器５８にセンサ出力を提供する。チャネル５４は一般的に送信機８等の送信機内で使用される。補償回路６２はデジタル信号を補償して、マイクロプロセッサ４６へデジタル化されたプロセス変数信号を提供する。一実施例において、チャネル５４は診断信号を受信する診断チャネルからなる。
【００１６】
プロセス機器４０が制御装置８等の制御装置として動作する場合、機器４０は例えばバルブなどの制御要素１８を有する制御チャネル５６を含む。制御要素１８はデジタル・アナログ変換器６４、増幅器６６、およびアクチュエータ６８を介してマイクロプロセッサ４６に接続される。デジタル・アナログ変換器６４はマイクロプロセッサ４６からの命令出力をデジタル化し、その出力は増幅器６６で増幅される。アクチュエータ６８は増幅器６６からの出力に基づいて制御要素１８を制御する。一実施例では、アクチュエータ６８はループ６に直接接続されて加圧されたガスの源（図示せず）を制御し、ループ６を流れる電流Ｉに応答して制御要素１８を位置決めする。一実施例において、制御装置１０は制御要素を制御するための制御チャネル５６を含み、かつまた、バルブステム位置、力、トルク、アクチュエータ圧力、加圧空気源の圧力などの診断信号を提供するセンサ入力チャネル５４を含んでいる。
【００１７】
一実施例において、Ｉ／Ｏ回路４２はループ６から受信した電力を使用してプロセス機器４０内のその他の回路を完全に付勢するために使用される電力出力を提供する。一般的に、送信機８等のフィールド機器または制御装置１０は、通信機１２または制御室１４が個別の電力源を有する場合、ループ６の電力が遮断される。上述のように、プロセス信号入力５２はマイクロプロセッサ４６へプロセス信号を提供する。プロセス信号はセンサ１６からのプロセス変数、制御要素１８に提供される制御出力、センサ１６で感知された診断信号、または制御信号、またはプロセス変数、またはループ６を介して受信されるか、他のＩ／Ｏチャネル等の、何らかの他の手段によって発生されるかしたプロセス信号である。
【００１８】
ユーザＩ／Ｏ回路７６もまたマイクロプロセッサ４６に接続されて機器４０およびユーザ間の通信を提供する。一般的に、ユーザＩ／Ｏ回路７６は出力のためのディスプレイおよびオーディオと、入力のためのキーパッドとを含んでいる。一般的に、通信機１２および制御室１４は、ユーザがプロセス変数、制御信号（セットポイント、校正値、警報、警報条件、その他）等のプロセス信号を監視し、入力することを可能にするＩ／Ｏ回路７６を含んでいる。ユーザは通信機１２または制御室１４内の回路７６を使い、ループ６を介して送信機８および制御装置１０に対して前記プロセス信号を送受することができる。また、前記回路は送信機８、制御装置１０またはその他のプロセス機器４０内に直接設けることができる。
【００１９】
マイクロプロセッサ４６はメモリ４８内に格納された命令に従って動作する。メモリ４８もまた任意の訓練値（ｔｒａｉｎｅｄ  ｖａｌｕｅ）７８、ルール８０、および感度パラメータ８２を格納する。感度パラメータ８２と訓練値７８の組み合わせは公称値７９を提供する。図７は機器４０の論理構成を示すブロック図である。論理ブロック８４はプロセス信号を受信してプロセス信号に対する統計的パラメータを計算する。ブロック８４は上述のように、生のプロセス信号の統計的パラメータと、前処理されたプロセス信号の統計的パラメータ出力９０を提供する。これらの統計的パラメータは、例えば、プロセス信号の、標準偏差、平均、標本分散、平均二乗平方根（ＲＭＳ）、レンジ（ΔＲ）、変化率（ＲＯＣ）および歪みを含む。これらは次の式を使用して決定される。
【００２０】
【数１】
2008535123.tif 000003
【００２１】
これらの式において、Ｎはサンプル期間内の全データポイント数、ＸiおよびＸi-1はプロセス信号の連続する二つの値であり、Ｔはこれら二つの値の間の時間間隔である。また、ＸMAXおよびＸMINはそれぞれサンプリングまたはトレーニング期間にわたるプロセス信号の最大および最小である。これらの統計的パラメータは単独で、または組み合わせで計算される。本発明はここで説明したものを含むいかなる統計的パラメータを含むことが理解されるだろう。計算された統計的パラメータは、メモリ４８内に格納されたルール８０に従って動作するルール計算論理ブロック８６によって受信される。ブロック８６は診断モジュールを提供する。ブロック８６はルール８０及び感度パラメータ８２に従ってパラメータ８８と９０とを比較する。ルールブロック８６はメモリ４８から任意の訓練値７８をも受信する。実施された場合、訓練値は、生、及び／又は前処理されたプロセス信号に対する公称または（すなわち一般的な）統計的パラメータ値であり、論理ブロック８４内で使用される同じ統計的パラメータ（標準偏差、平均、標本分散、平均二乗平方根（ＲＭＳ）、レンジ、および変化率他）である。訓練値は製造者によって提供され、ループ６を介して機器４０をアドレスすることによって定期的に更新されるか、またはプロセスの正常な動作の間に学習することができる。
【００２２】
ルール計算ブロック８６は統計的パラメータ８８と９０と共にメモリ４８から感度パラメータ８２を受信する。ブロック８６は数多くの異なったルールの例を提供する。各感度パラメータ８２は許容レンジ、または生データ８８の統計的パラメータと前処理されたデータ９０の統計的なパラメータとの間の適当なルール８０によって決定される関係を提供する。感度パラメータ８２は製造者によってセットされてループ６を介して受信されるか入力回路７６を使って入力されるので、感度パラメータ８２は特定の用途に対して調節されることができる。例えば、高い精度が要求されるプロセス制御用途では、感度パラメータ８２は前処理されたプロセス信号の統計的パラメータに関連するプロセス信号の小さな変動だけを許容するように設定される。感度パラメータの使用によって、診断回路８６で実行される診断およびイベント検知決定が、特定のプロセスおよびユーザの要求に基づいて制御されることが、可能になる。特定の診断出力は、用途、データおよびルールに基づいて決定される。例として、スパイク、ドリフト、バイアス、ノイズ、不動作（ｓｔｕｃｋ）またはプロセス内の周期的な状態の識別が含まれる。診断出力は工業プロセス自体、つまり工業プロセスを監視および／または制御するために使用される送信機および制御装置等のフィールド機器に関連することが好ましい。
【００２３】
ここで説明した種々の機能は適当なフィルタを使って実施することができるが、一つの構成では以下に説明するように特殊なフィルタが用いられる。この特殊なフィルタはいかような構成にも適用可能であり、ここで説明される具体的な構造に限定されない。一つの構成では、所与の信号中の中間的および長期的な期間の変動を改善すると共に、さらに短期間の変動を分離するためのフィルタが設けられる。信号中の短期間の変動は「プロセスノイズ」と呼ばれることがある。信号のプロセスノイズを分離する標準的な手法はソフトウェア中にデジタルハイパスフィルタを設けることである。前記フィルタはＩＩＲタイプまたはＦＩＲタイプからなることができる。典型的な次数ｎのＦＩＲフィルタは次のように実施できる。
【００２４】
【数２】
2008535123.tif 000004
【００２５】
ここにｙはフィルタされた値、ｘt-1は現在／前回測定値であり、ａiはフィルタ係数である。このようなフィルタは所望のフィルタ伝達関数に対する所定の周波数応答基準（ｆｒｅｇｕｅｎｃｙ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ  ｃｒｉｔｅｒｉａ）に整合するように設計される。
【００２６】
例えば、現存する一つのタイプは詰まったラインの状態（ｐｌｕｇｇｅｄ  ｌｉｎｅ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）を確認するために使用され、式８中に明らかにされている伝達関数を使った１６次のＦＩＲフィルタを使用する。このようなフィルタ構成は図８に示されている。図８において、周波数は、横軸の「１」つが、サンプリング速度の１／２である１１ヘルツと等しくなるように正規化されている。したがって、図８に示されたフィルタは直流からおおよそ１．１ヘルツまでの信号の全ての部分の通過を阻止し、３．３ヘルツから１１ヘルツまでの部分を通過させる。このフィルタの主たる目的は、流量ノイズの標準偏差等の他の統計的パラメータを計算することができるように、信号から過渡的なものを除去することである。しかしながら、このようなフィルタは、過渡的な信号がより高い周波数成分を有することがあるので、すべての過渡的信号を除去することを保証できない。また、このフィルタは過渡的信号に伴うプロセスノイズをフィルタすることができるので、過渡的帯域をより高く移動させることはできない。言い換えれば、フィルタはいくらかの過渡的信号を通過させるかいくらかの流量ノイズを取り除く。さらに、ＤＣゲインはゼロにならないので、フィルタされた信号の平均はゼロにならずにオフセット値を搬送する。これはまた望ましくない。
【００２７】
本発明のフィルタは信号中の短期間変動を評価するために測定シーケンスに前処理として適用されることができる。このフィルタは第１次フィルタとして実施でき、上述の１６次ＦＩＲフィルタにおける１７の乗算および１６の加算と比較して測定ポイントあたりの減算が一つ増えるだけである。本発明のフィルタはトレンド（ｔｒｅｎｄｓ）および過渡的信号を除去してプロセスノイズを分離することができる。このフィルタは差フィルタとして実施される。第１次差フィルタは次のように規定される。
【００２８】
【数３】
2008535123.tif 000005
【００２９】
ここで、ｙは出力信号、ｘｔは入力信号の電流値、ｘt-1は入力信号の前回値である。図９は前記フィルタの周波数に対する大きさ（マグニチュード）のグラフである。フィルタは連続的に高い周波数値を高め、同様に連続的に低い周波数値を低減する。一般的なプロセス信号中のトレンドと過渡状態の周波数の内容は知られていないので、式９のフィルタは信号中のすべてのトレンドに対して所望の応答を提供する。図１０は圧力ノイズを伴った信号トレンドを含む圧力信号のグラフである。図９のフィルタを図１０の信号に適用したときの結果信号を、時間対差のグラフである図１１に示す。図１１に示すように、差フィルタはその後の診断中で使用するプロセスノイズ信号を提供するのに好適である。フィルタの通過帯域利得は必要に応じて工学基本単位またはその他の基準に適合するように調整することができる。
【００３０】
ここで使用したように、プロセス変数は、例えば、圧力、流量、温度、製品レベル、ｐｈ、混濁度、振動、位置、モータ電流、およびその他のプロセス特性他等のプロセスの状態を表現するあらゆる変数を意味する。制御信号はプロセスを制御するために使用されるあらゆる信号（プロセス変数以外の）を意味する。例えば、制御信号は、制御装置によって調整されるかプロセスを制御するために使用される温度、圧力、流量、製品レベル、ｐｈ、または混濁度その他の所望のプロセス変数値（つまり設定値）意味する。また、制御信号は校正値、警報、警報条件、バルブアクチュエータに提供されるバルブ位置信号等の制御要素に提供される信号、加熱要素に提供されるエネルギレベル、ソレノイドのオン・オフ信号等、プロセスの制御に関するその他のあらゆる信号を意味する。ここで使用される診断信号はプロセス制御ループ中の機器および要素の動作に関連する情報を含むが、プロセス変数または制御信号は含まない。例えば、診断信号は、バルブステム位置、加えられたトルクまたは力、アクチュエータ圧力、バルブを駆動させるために使用された加圧ガスの圧力、電圧、電流、電力、抵抗、キャパシタンス、インダクタンス、機器温度、スティクション、摩擦、満空位置、移動量、周波数、振幅、スペクトルおよびスペクトル成分、スティフネス、電界もしくは磁界強度、継続時間、強度、動作、電気モータの逆起電力、モータ電流、ループ関連パラメータ（制御ループ抵抗、電圧、もしくは電流等）、またはシステム内で検知もしくは測定されるその他すべてのパラメータを含む。さらに、プロセス信号は、例えば、プロセス変数、制御信号または診断信号等、プロセスもしくはプロセス内の要素に関連するあらゆる信号を意味する。プロセス機器はプロセス制御ループの一部を形成、もしくはプロセス制御ループに接続されてプロセスを制御または監視するために使用されるあらゆる機器を含む。
【００３１】
本発明は好ましい実施例を参照して記述したが、当業者は、発明の精神および範囲から外れることなく外形および詳細を変化させられることを認識できるであろう。ここに記述した種々の機能ブロックおよび回路はデジタルまたはアナログ回路で実施することができる。種々の機能ブロックおよび回路は要素を共有することができるし、部分的にまたは全体的に同じ回路内で実施することができる。例えば、デジタル処理回路はメモリ内に格納されたプログラム命令に基く多数の機能を実施するために用いることができる。ルールブロック８６は第１および第２の統計的パラメータに基づく工業プロセスの動作を診断するために構成された診断モジュールの一例を提供するが、本発明はその他の診断モジュールと一緒に使用でき、ここで説明した診断モジュールに限定されない。ここで使用したように、工業プロセス制御装置監視システムの診断動作はフィールド機器内だけでなくフィールド機器外部の工業プロセスの診断動作を含んでいる。例えば、診断は、プロセス機器内の、もしくはプロセス工業にプロセス機器を接続するために使用される、劣化要素または詰まったラインの発生を確認することを含む。カスタムフィルタは適当な手法によって受信したパラメータを使って現場内で更新することができる。本発明は他変数用途を含むその他の構成に適用可能である。例えば、フィールド機器は、上述のすべてのデータ処理が多数の測定データ列上で実行される多数のセンサを含むことができる。その他の構成例では、単一のセンサを含むフィールド機器も、多数の測定値によって診断を実行するのに使用されるその他のフィールド機器からプロセスデータを受信する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明に使用される工業用プロセス制御または監視システムの図である。
【図２】統計的パラメータモジュールの簡略図である。
【図３】二つの統計的パラメータモジュールおよび一つのフィルタを含んでいるモジュールの簡略図である。
【図４】図３のフィルタを示すブロック図である。
【図５】図４のフィルタを示すブロック図である。
【図６】図１のプロセス機器をより詳細に示すブロック図である。
【図７】図１のプロセス制御または監視システムの診断用機器の動作を示す論理ブロック図である。
【図８】ＦＩＲフィルタ用の周波数に対する正常化されたマグニチュードを示す周波数応答のグラフである。
【図９】差フィルタの周波数に対するマグニチュードのグラフである。
【図１０】プロセスノイズに沿ったトレンドを含むプロセス圧力信号のグラフである。
【図１１】図１０に記載した入力信号に基づいてフィルタされた出力を示す時間に対する差のグラフである。
【符号の説明】
【００３３】
２…プロセス制御および監視システム、６…２線プロセス制御ループ、８…送信機、１０…制御装置、１２…通信機、１４…制御室、４０…プロセス機器、４６…マイクロプロセッサ、４８…メモリ、５４…センサ入力チャネル、５６…制御チャネル、７９…公称値、８０…ルール、８４…論理ブロック、８６…ルール計算ブロック、１００、１０２…統計的パラメータモジュール、１０４…前処理ブロック、１０６…前処理されたデータ、１２０…カスタムフィルタ、１２２…標準フィルタ、１２８…標準化フィルタ。
【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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【国際調査報告】
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