(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
インパルスラインを介して主要流れの圧力感知要素に連結するように構成されている流れ診断システム（１００）において、
前記流れ診断システム（１００）が、
前記インパルスラインに連結され、圧力を表すデジタル圧力データを生成する圧力送信機（１０２，２００）と、
４−２０ｍＡループ線（１１０）によって前記圧力送信機と接続され、前記ループ線を通じて前記圧力送信機から前記圧力データを受信する制御システムであって、前記圧力データおよび該圧力データと関連するリアルタイムクロック読み取り値を供給されて実行される診断アプリケーション（１３４）を有し、かつ前記診断アプリケーションを格納可能なプロセッサを含む制御システムとを備え、
前記診断アプリケーション（１３４）が、
前記圧力データと前記圧力データの変動平均値との差を計算する第１のアルゴリズム（７０４；８０６）と、
前記第１のアルゴリズムで計算された差を受信し、訓練モードの間に履歴圧力データの訓練データセット計算し、モニタリングモードの間にカレント圧力データを計算し、流れ感知の状態における変化を示す前記履歴圧力データに対する前記カレント圧力データセットの関数として診断データを生成する第２のアルゴリズム（７０６，７０８，７１０；８０８，８１２，８１６）と、
前記診断データを示すレポートを生成する第３のアルゴリズム（７３０，７３２，７３４，７３６；８１８）とを備え、
さらに前記制御システム（１１２，２０６）が、
該制御システムを、アプリケーションプロバイダ（ＡＳＰ）を含むネットワークに接続し、前記診断アプリケーションが該制御システムで実行される場合には、前記ＡＳＰ内に記憶されている診断アプリケーションを、前記ネットワークを経由して該制御システムに供給し、前記診断アプリケーションが該制御システムで実行されない場合には、前記圧力データおよび関連するリアルタイムクロック読み取り値を、一時的に該制御システムに記憶し、その後、前記ネットワークを介して前記ＡＳＰ内の診断アプリケーションに送出するための双方向ネットワークインタフェース（２１２）を含んでいる流れ診断システム。
【請求項２】
前記圧力送信機（２００）が前記制御システムに前記リアルタイムクロック読み取り値（ＲＴＣ）を提供する請求項１の流れ診断システム。
【請求項３】
前記制御システム（２０６）が前記リアルタイムクロック読み取り値を生成する請求項１の流れ診断システム。
【請求項４】
前記変動平均値が次の数列によって計算される請求項１の流れ診断システム。
【数１】
0004422412.tif 000005
ここで、Ａは変動平均値、Ｐは一連の順次感知圧力値、そして、Ｗは感知圧力値のための数値重み、ｍは連続する前記感知圧力値の個数である。
【請求項５】
前記診断データが主要流れ感知要素（１０６）およびインパルスライン（１０４）を含む圧力発生器のリアルタイムの状態を示す請求項１の流れ診断システム。
【請求項６】
前記診断データが前記主要流れ感知要素（１０６）およびインパルスライン（１０４）のうち少なくとも一方の状態を示す請求項１の流れ診断システム。
【請求項７】
前記圧力データが較正された出力を含み、前記診断データが、主要流れ感知要素（１０６）およびインパルスライン（１０４）を含む圧力発生器が較正されていないかどうかを示す請求項１の流れ診断システム。
【請求項８】
履歴圧力データの前記訓練データセットが差分出力のパワースペクトル密度を含む請求項１の流れ診断システム。
【請求項９】
前記パワースペクトル密度データが０〜１００ヘルツの範囲内である請求項８の流れ診断システム。
【請求項１０】
前記圧力送信機が主要流れ感知要素としてのピトー管（１９０）に接続されるように構成された請求項１の流れ診断システム。
【請求項１１】
前記ピトー管（１９０）が平均化ピトー管である請求項１０の流れ診断システム。
【請求項１２】
さらに、前記圧力送信機と、主要流れ感知要素およびインパルスラインを含む圧力発生器との間に接続されたマニホルド（１９６）を含む請求項１０の流れ診断システム。
【請求項１３】
前記主要流れ感知要素およびインパルスラインが一体オリフィスとして組み込まれた請求項１の流れ診断システム。
【請求項１４】
前記圧力送信機が、ベンチュリ管と、パイプフランジ間に固定するように構成された流れノズルおよびオリフィス主要流れ感知要素とからなる主要流れ感知要素グループのために選択された主要流れ感知要素に接続されるように構成された請求項１の流れ診断システム。
【請求項１５】
さらに、前記差を計算する第１のアルゴリズム内の信号評価装置に出力を提供する信号の前処理アルゴリズムを含む請求項１の流れ診断システム。
【請求項１６】
前記信号の前処理アルゴリズムがウェーブレット変換、フーリエ変換、ニューラルネットワーク、統計的分析のグループから選択された処理アルゴリズム利用する請求項１５の流れ診断システム。
【請求項１７】
前記信号の前処理アルゴリズムが前記差を計算する第１のアルゴリズム内で実行される請求項１５の流れ診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流体プロセス制御システムに関する。特に、本発明は、プロセス制御システムにおける流体の流れのための診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
流体の流量計は、流体の流量を測定し、そして、流量インジケータおよびコントローラに流量信号を供給するための工業用プロセス制御環境に使用されている。推論に基づいた流量計は、パイプ内の不連続部近くの圧力低下を測定することによって、パイプ内の流体の流量を測定する。その不連続部（主要要素）は、オリフィス、ノズル、ベンチュリ管、ピトー管、堰、ターゲット、あるいは、パイプの簡単なベンド管でさえでもありえる。不連続部の周りの流れは、圧力低下と増大した乱流とを生ずる。圧力低下は、パイプの外側に配置され、そして、パイプ内の流体へのインパルスライン、あるいは、インパルス通路によって接続される圧力送信機（補助的要素）によって感知される。信頼性は、正確な較正を維持することによって得られる。主要要素の腐食、あるいは、固体の積層は、較正を変化させることがある。インパルスラインは、使用期間中に、詰まることがあり、それにより、さらに、較正に悪影響を及ぼす。
【０００３】
インパルスラインの分解および検査は、ラインの詰まりを検出し、そして、補正するのに使用される１つの方法である。詰まりを検出する別の周知の方法は、「チェックパルス」を圧力送信機からの測定信号に周期的に加えることである。このチェックパルスにより、送信機に接続される制御システムに流れの乱れが発生される。圧力送信機が、流れの乱れを正確に感知しない場合、警報信号が発生され、ライン詰まりを表示する。詰まりを検出する別の周知の方法は、静圧と差圧とを感知することである。静圧と差圧とにおける各振動間に不適当な相互関係がある場合、ライン詰まりを示す警報信号が発生される。さらに、ライン詰まりを検出する別の周知の方法は、静圧と差圧の両方を感知することである。静圧と差圧の各振動間に正確な相関がない場合に、ライン詰まりを示す警報信号が発生される。ライン詰まりを検出するさらに他の周知の方法は、静圧を感知し、そして、それらをハイパスフィルタとローパスフィルタとに通過させることである。フィルタから入手されるノイズ信号は、しきい値と比較され、そして、ノイズにおける変動が、しきい値未満である場合、警報信号は、ラインが閉塞されていることを表示する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
これらの周知の方法は、静圧センサ、あるいは、流量計の分解に依存し、複雑さを増大し、そして、信頼性を減少する。これらの周知の方法では、主要要素の状態を診断することはできない。その結果、いっそう予測的で、コストを削減し、あるいは、確実性を改善するメンテナンスを提供する、より改善された診断テクノロジーが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
インパルスラインを介して主要流れ感知要素に連結する流れ診断システムを開示する。流れ診断システムは、インパルスラインに連結し、そして、圧力を表わすデジタル圧力データを生成する圧力送信機を含むことができる。
【０００６】
制御システムは、圧力データを受信し、圧力データとその圧力データと関連するリアルタイムクロック読み取り値とを流れ診断システム内に格納される診断アプリケーションに提供する。
【０００７】
診断アプリケーションは、圧力データとその圧力データの変動平均値との差を計算する第１のアルゴリズムを含んでいる。
【０００８】
前記診断アプリケーションは、さらに、その差を受信し、訓練モードの間に履歴圧力データの訓練データセットを計算し、モニタリングモードの間にカレント圧力データセットを計算し、次に、流れ感知の状態における変化を表示する履歴圧力データに対するカレント圧力データセットの関数として診断データを生成する第２のアルゴリズムを含んでいる。
【０００９】
前記診断アプリケーションは、診断データを示すレポートを生成する第３のアルゴリズムを含んでいる。
【００１０】
前記診断アプリケーションは、アプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）、あるいは、他のソースからのネットワークによって供給されることが可能であり、そして、制御システム、ＡＳＰ、あるいは、別のリモートコンピュータで実行することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明において、主要要素か、あるいは、圧力送信機に接続されるインパルスラインのいずれかの状態を診断することが可能な流れ診断システムが提供されている。診断アプリケーションは、アプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）からネットワークによってダウンロード可能であり、あるいは、ＣＤ−ＲＯＭ、取り外し可能ディスクなどのコンピュータ読み取り可能媒体から入手されることが可能である。その診断アプリケーションは、制御システム、リモートコンピュータ、あるいは、ＡＳＰで実行することが可能であり、そして、診断レポートを提供する。その診断アプリケーションは、圧力送信機に備えつけられている低出力の埋め込みプロセッサに対して高性能であるプロセッサで実行する。高性能のプロセッサの使用で、精巧な診断が、リアルタイムで行われ、そして、主要要素、あるいは、インパルスライン、あるいは、その両方の状態についてプラントオペレータにプロンプトレポートを提供することが可能である。送信機は、該送信機に埋め込まれているプロセッサの処理時間を前記診断のために使用する必要がなく、その測定タスクを迅速に実行することが可能である。
【００１２】
図１は、インパルスライン１０４および／または流体パイプシステム１０８内に配置される主要流れ要素１０６の状態を診断する流れ診断システム１００の一般化された例示の概略図である。そのインパルスライン１０４および主要要素１０６は、「圧力発生器」と集合的に呼ばれている。
【００１３】
この出願で使用されているような「圧力発生器」という用語は、主要要素近くの位置から流れパイプ（flow pipe）外側の位置までの圧力低下をつなぐインパルスパイプ、あるいは、インパルス通路と共に、主要要素（たとえば、オリフィス板、ピトー管、ノズル、ベンチュリ管、堰、パイプのベンド管、あるいは、流れにおいて圧力低下を生じるように構成される他の流れ不連続部など）を意味する。圧力送信機１０２に接続され、前記流れパイプ外側に位置するこの定義された「圧力発生器」によって提供されるこの圧力のスペクトルおよび統計的特性は、主要要素の状態だけでなく、インパルスパイプの状態によって影響を及ぼされる。その接続された圧力送信機は、内蔵式ユニットとするか、アプリケーションにフィットするため、必要に応じてリモートシールを行ってフィットされることが可能である。圧力送信機１０２のフランジ（あるいは、そのリモートシール）は、従来の方法で圧力の接続を完全にするため、インパルスライン１０４のフランジアダプタに連結している。その圧力送信機１０２は、流れを感知するために、インパルスライン１０４を介して主要流れ要素１０６に連結している。主要要素１０６は、例示されるように、パイプフランジ１０５の間にクランプで締め付けられるオリフィス板である。
【００１４】
圧力送信機１０２は、インパルスライン１０４に連結され、そして、制御システム１１２にライン１１０を通って圧力データを提供する。圧力送信機１０２は、差圧送信機であることが好ましい。ライン１１０は、一般的に、送信機１０２にすべての電気的エネルギーを供給し、そして、さらに、圧力送信機１０２によって感知される圧力を表わすデジタル圧力データを運ぶ従来の４〜２０ｍＡのループ線である。圧力送信機１０２は、デジタル圧力データを生成する埋め込みマイクロプロセッサを含んでいるとはいえ、その埋め込みマイクロプロセッサの演算力は、４〜２０ｍＡのループ線から入手可能な電力によって制限される。そのデジタル圧力データは、一般的に、ＨＡＲＴファンデーションフィールドパス（Foundation Fieldbus）、プロフィパス（Profibus）、ＣＡＮなどのようなデジタルプロトコルを使用する標準的な工業用フォーマットで伝達される。
【００１５】
制御システム１１２は、ライン１１０を介してデジタル圧力データを受信し、そして、該圧力データとその圧力データと関連するリアルタイムクロック読み取り値を、流れ診断システム１００内に格納される診断アプリケーションに供給する。
【００１６】
以下でより詳細に説明されるように、診断アプリケーションは、制御システム１１２内のプロセッサに格納され、それで実行するアプリケーション１３４、アプリケーションサービスプロバイダ１２６におけるプロセッサに格納され、それで実行するアプリケーション１３０、リモートコンピュータ１２２におけるプロセッサに格納され、それで実行するアプリケーション１３２、あるいは、これらのロケーションのあらゆる組み合わせとすることができる。これらのロケーションのそれぞれにおいて、送信機１０２内の埋め込みプロセッサから入手できる制限された演算力と比べると、比較的高性能の演算が、入手可能である。その診断アプリケーションが、１つのコンピュータ（１１２、１２２、あるいは、１２６）に格納され、そして、そのコンピュータ（１１２、１２２、１２６）の内の他の一つのコンピュータで実行するという装置が、さらに、考えられる。
【００１７】
診断アプリケーション（１３４、１３０、１３２、あるいは、１３４、１３０、または、１３２の組み合わせ）は、圧力データとその圧力データの変動平均値との間の差を計算する第１のアルゴリズムを含んでいる。その診断アプリケーションは、さらに、その差を受信し、訓練モードの間に履歴圧力データの訓練データセットを計算し、モニタリングモードの間にカレント圧力データセットを計算し、流れ感知の状態における変化を示す履歴圧力データに対するカレント圧力データセットの関数として診断データを生成する第２のアルゴリズムを含んでいる。その診断アプリケーションは、さらに、診断データを表示するレポートを生成する第３のアルゴリズムを含んでいる。そのレポートは、リモートコンピュータ１２２に連結される制御システム１１２のモニタ１１４、プリンタ１２４、あるいは、モニタで、もしくは、アプリケーションサービスプロバイダ１２６によって生成されるレポート１２８をユーザーに提供することが可能である。レポートが、ユーザーに診断データを伝達する種々の形式や表示を選択できることは理解される。
【００１８】
制御システム１１２は、ライン１１８を通ってネットワーク１１６に連結されている。ネットワーク１１６は、さらに、ライン１２０を通ってリモートコンピュータ１２２に連結され、そして、ライン１２７を通ってアプリケーションサービスプロバイダ１２６に連結されている。一般的に、前記リモートコンピュータ１２２は、プラントオペレータの事務所内に配置されているのに対して、ライン１２７は、あらゆる所望のロケーションにあるアプリケーションサービスプロバイダ１２６への、一般的に、インターネットによる長距離の接続である。
【００１９】
前記ネットワーク１１６は、制御システム１１２、あるいは、リモートコンピュータ１２２に診断アプリケーションを提供することが可能である。前記ネットワークは、さらに、リモートコンピュータ１２２、あるいは、アプリケーションサービスプロバイダ１２６で実行する診断アプリケーションに、圧力データおよび関連するリアルタイムクロック読み取り値を提供することができる。
【００２０】
図１は一般化された図であって、すべての診断システムが、図１に示されている特徴のすべてを含むというわけではない。
【００２１】
図２は、図１の流れ診断システム１００などの流れ診断システムの一部分である制御システム２０６の第１の実施形態の概略図である。
【００２２】
圧力送信機２００は、インパルスライン２０１を介して流体の流れシステム中の一体オリフィス板２０２に連結されている。圧力送信機２００は、ライン２０４を通って制御システム２０６に連結している。その圧力送信機は、２０５で例示されるように、デジタル圧力データ（Ｐ）および関連するデジタルリアルタイムクロック読み取り値（ＲＴＣ）を生成する。各圧力読み取りと共に送信機２００によって提供されるリアルタイムクロック読み取り値は、各圧力読み取りが送信機２００によって行われた相対時間を示す。送信機が、ほぼ一定の速度で圧力読み取りを生成する場合には、そのリアルタイムクロック読み取り値は、各読み取りの連続した数のように簡単な値である。一方、その圧力読み取りが、時間的に幾分より不規則に間隔がおかれる場合には、そのリアルタイムクロック読み取り値は、各読み取りが行われたおおよその時間になる。
【００２３】
制御システム２０６は、送信機バスインターフェース２０８でデジタル情報２０５を受信する。送信機バスインタフェース２０８は、制御システム２０６の内部にあるバス２１０での通信のために適切にデータをフォーマットする。その情報２０５は、ライン２１５を通って制御信号を弁、あるいは、他の制御装置に接続するために、プロセス制御ソフトウェア２１４によって使用される。制御システム２０６は、診断アプリケーションが制御システム２０６で実行されない場合、ライン２１８でネットワークへデジタル情報２０５を渡すことが可能なネットワークインタフェース２１２を含んでいる。診断アプリケーションが制御システム２０６で実行される場合、ネットワークインタフェース２１２は、ライン２１８から診断アプリケーションを受信し、そして、バス２１０による通信のためにそれをフォーマットすることが可能である。ネットワークインタフェース２１２は、双方向性である。制御システム２０６は、プロセッサ、ランダムアクセスメモリ、不揮発性メモリおよび入出力装置を含んでいる。
【００２４】
図２において、送信機２００は、リアルタイムクロック読み取り値を供給する。図３に関連して以下に説明されるように、流れ診断システムは、さらに、リアルタイムクロック読み取り値を供給しない送信機を用いて作動することも可能である。
【００２５】
図３は、図１の流れ診断システム１００などの流れ診断システムの一部である制御システム３０６の第２の実施形態の概略図である。
【００２６】
圧力送信機３００は、インパルスライン３０１を介して、流体流れシステム中の一体オリフィス板３０２に連結されている。圧力送信機３００は、ライン３０４を通って制御システム３０６に連結している。圧力送信機は、３０５で示されるように、デジタル圧力データ（Ｐ）を生成する。送信機３００は、その送信機の設計次第で、リアルタイムクロック読み取り値を生成できることもあるし、あるいは、生成できないこともある。
【００２７】
送信機３００が、リアルタイムクロック読み取り値を生成する場合、これらの読み取り値は、送信機バスインタフェース３０８を通って、制御システム３０６の内部にあるバス３１０を介してリアルタイムクロック回路３１８に連結される。リアルタイムクロック回路３１８は、次に、制御システム３０６における他のリアルタイムクロック読み取り値と同期化される対応する同期されたリアルタイムクロック読み取り値を生成する。この同期により、たとえば、差圧が、２つの絶対圧力送信機を使用して測定される場合、複数の送信機からのデータの同期された比較を可能とする。
【００２８】
送信機３００が、使用可能なリアルタイムクロック読み取り値を何ら生成しない場合、リアルタイムクロック回路３１８は、各圧力データポイント３０５がリアルタイムクロック回路３１８によって受信される時間に基づき同期されたリアルタイムクロック読み取り値を生成する。
【００２９】
いずれの場合においても、圧力データおよび同期されたリアルタイムクロック読み取り値は、ライン３１５を通って制御信号を弁、あるいは、他の制御装置に接続するために、プロセス制御ソフトウェア３１４によって使用されることが可能である。制御システム３０６は、診断アプリケーションを制御システム３０６で実行しない場合、ライン３１８でネットワークへデジタル情報（圧力データ３０５および同期されたリアルタイムクロック読み取り値）を渡すことが可能なネットワークインタフェース３１２を含んでいる。ライン３１８に接続されるネットワークが、使用中か、さもなければ、使用不能である場合、デジタル情報は、一時的に蓄積装置３２０に蓄積され、そして、後で、ネットワークを介してリモートコンピュータで実行する診断アプリケーションに伝送されることが可能である。この蓄積装置３２０は、さらに、診断のためにバッチ処理を使用することが望まれる場合に使用されることが可能である。
【００３０】
診断アプリケーションを、制御システム３０６で実行する場合、ネットワークインタフェース３１２は、ライン３１８から診断アプリケーションを受信し、そして、制御システム３０６の内部にあるバス３１０による通信のためにそれをフォーマットすることが可能である。
【００３１】
図４は、リモートコンピュータ４２２で実行する診断アプリケーション４３２のブロック図である。圧力データおよび圧力送信機からのリアルタイムクロック読み取り値は、ネットワーク３１６からライン３２０で供給される。
【００３２】
コンピュータ４２２に格納される第１のアルゴリズム４４０は、ネットワーク３１６から受信された一連のデジタル圧力データポイントとその一連のデジタル圧力データポイントの変動平均値との間の差を計算する。各デジタル圧力データポイントと関連するリアルタイムクロック読み取り値は、ネットワーク３１６を通過後、遅延するか、あるいは、乱れることがあるデジタル圧力データポイントが、アルゴリズム４４０への入力時、正しいタイムシーケンスに再アセンブルされることを確実とするのに使用される。アルゴリズム４４０で計算された差は、ライン４４２を通って第２のアルゴリズム４４４に接続される。
【００３３】
第２のアルゴリズム４４４もまた、コンピュータ４２２に格納されている。第２のアルゴリズム４４４は、アルゴリズム４４０によって計算される差を受信し、訓練（training）モードの間に履歴データの訓練用データセットを計算し、モニタリングモードの間にカレントデータセットを計算し、圧力発生器（図４には図示せず）の状態における変化を示す履歴データに対するカレントデータセットの関数として診断データ４４６を生成する。
【００３４】
第３のアルゴリズム４４８は、診断データ４４６を受信し、その診断データをユーザーに示すレポート４５０を生成する。上記に説明されたように、レポート４５０は、モニタディスプレイ、あるいは、プリントされたレポートなどの形状をとることが可能である。
【００３５】
図５は、インパルスラインの状態を診断するリモートコンピュータ５２２で実行する診断アプリケーションのブロック図である。
【００３６】
図５において、差（変動平均値を減算する）アルゴリズム５４０は、ライン５２０を介してネットワーク５１６からデジタル圧力データを受信し、感知圧力から感知圧力の変動平均値を引いたものを表わす差データをライン５４２上に生成する。計算アルゴリズム５５４は、ライン５４２からその差データを受信し、そして、訓練モードの間に入手される履歴データの訓練された出力５５５を計算する。訓練後、計算アルゴリズム５５２は、流体流量計のモニタリングモード、つまり、通常の作動時間の間に入手されるカレントデータのモニタ出力５５３を計算する。
【００３７】
図５において、診断アルゴリズム５５６は、訓練された出力５５５およびモニタ出力５５３を受信し、履歴状態に対する圧力発生器のカレント状態を示す診断データ出力５５８を生成する。図５において、計算アルゴリズム５５４は、比較のために後で使用されるメモリにその履歴データを格納する。
【００３８】
差アルゴリズム５４０において、変動平均値は、方程式１によって計算される：
【００３９】
【数１】
0004422412.tif 000002
式中、Ａは変動平均値、Ｐは一連の順次感知圧力値、そして、Ｗは感知圧力値のための数値重み、ｍは連続する前記感知圧力値の個数である。感知圧力内に現存するスパイクおよび他の異常をフィルタして取り除くために、差分回路５４０において準備が行われることも可能である。図５において、履歴データは、たとえば、差分出力、あるいは、他の統計的な測定の平均（μ）および標準偏差（σ）などの統計的データを備え、そして、診断出力５５８は、インパルスラインの詰まり（plugging）を示す。診断アプリケーションは、それがインストールされるときの訓練モードと、それが流れを測定するのに用いられるときのモニタリングモードとの間を、スイッチ５５０によって示されるように、スイッチする。計算アルゴリズム５５４は、訓練モードの履歴データを蓄積する。診断データ出力５５８は、圧力発生器のリアルタイム状態を示す。
【００４０】
図５において、平均μおよび標準偏差σなどの統計的データは、比較的多数のデータポイント、あるいは、流れ測定に基づき計算される。サンプル平均Ｘおよびサンプル標準偏差ｓなどの対応するサンプル統計的データは、比較的少数のデータポイントから計算される。一般的に、数百のデータポイントが、μおよびσなどの統計的データを計算するのに使用されるのに対して、単に、約１０のデータポイントが、Ｘおよびｓなどのサンプル統計的データを計算するのに使用される。モニタリングの間のデータポイントの数は、リアルタイムである、あるいは、約１秒で完了される診断を提供するためにより少なくされる。診断アルゴリズム５５６は、サンプル標準偏差ｓが、プリセット量、たとえば、１０％だけ標準偏差σから反れる場合、ライン詰まりを示す。
【００４１】
図６は、主要流れ要素の状態を診断するリモートコンピュータ６２２で実行する診断アプリケーションのブロック図である。図６の診断アプリケーションは、ほぼ、図５の診断アプリケーションのラインに沿って配置されている。差分アルゴリズム６４０は、ライン６２０を介してネットワーク６１６からデジタル圧力データを受信する。診断アプリケーションは、スイッチ６５０によって訓練モードとモニタリングモードとの間をスイッチする。
【００４２】
図６において、診断出力６５８は、主要要素の状態を示すのに対して、図５において、診断出力５５８は、インパルスラインの状態を示す。図６において、計算アルゴリズム６５２、６５４は、図５に使用されている統計的データではなく、ライン６４２での差分出力のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）についてのデータを計算し、そして、蓄積する。
【００４３】
そのパワースペクトル密度データは、０〜１００ヘルツの範囲内であることが好ましい。帯域パスフィルタの中心周波数は、周知の方法で周波数の関数として連続的な、あるいは、準連続的なパワースペクトル密度を生成するために、選択された範囲の周波数全体を掃引されることが可能である。さまざまな周知のフーリエ（Fourier）変換が使用されることが可能である。
【００４４】
パワースペクトル密度Ｆｉは、さらに、所定のデータセットのための平均されたピリオドグラム（periodgrams）のＷｅｌｃｈの方法を使用して計算されることが可能である。その方法は、１秒当たりｆｓサンプルでサンプルされる測定シーケンスｘ（ｎ）を使用する。ここに、ｎ＝１、２、．．．．Ｎである。ｆｓ／２未満のフィルタ周波数を有するフロントエンドフィルタが、スペクトル計算におけるエイリアシング（aliasing）を減少するのに使用されている。そのデータセットは、方程式２で示されるようにＦｋ，ｉに分けられる：
【００４５】
【数２】
0004422412.tif 000003
【００４６】
オーバーラップするデータセグメント、Ｆｋ，ｉがあり、そして、各セグメントのために、ピリオドグラムが計算され、式中、Ｍは、カレントセグメントにおけるポイントの数である。すべてのセグメントのためのすべてのピリオドグラムが評価された後、それらのすべては、パワースペクトルを計算するために平均化される：
【００４７】
【数３】
0004422412.tif 000004
【００４８】
パワースペクトルは、訓練モードのために入手されると、この結果は、リアルタイムパワースペクトルとの比較のためにベースラインパワースペクトルとしてメモリに、好ましくは、ＥＥＰＲＯＭに格納される。Ｆｉは、従って、パワースペクトルシーケンスであり、そして、ｉは、オリジナルデータシーケンスにおけるポイントの総数である１〜Ｎになる。通常２のべき数であるＮは、さらに、スペクトル推定の周波数分解をセットする。それゆえ、Ｆｉは、さらに、ｉ番目の周波数の信号の強さとして周知である。そのパワースペクトルは、一般に、予め画定された周波数間隔での多数のポイントを含み、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。
【００４９】
主要要素の劣化の検出において、ベースライン履歴状態におけるスペクトル密度の比較的大きなサンプルおよびモニタリング状態におけるスペクトル密度の比較的小さなサンプルが、比較される。比較的小さなサンプルは、約１秒内で問題のリアルタイム表示を可能とする。パワースペクトルの相対周波数成分の増加は、主要要素の劣化を示す。主要要素としてオリフィス板を使用すると、たとえば、１０％もの高い変化が、オリフィス板が予め決められたレベルに劣化されるときスペクトル成分で観察される。変化の量は、劣化の許容可能な量と、使用されている主要要素のタイプとにより、必要に応じて調節されることが可能である。問題を示すのに必要とされる変化の量は、主要要素装置の各タイプに対する実験に基づいて達せられている。ファジィ論理は、さらに、パワースペクトルの多数のポイントを比較するのに使用されることが可能である。
【００５０】
圧力データは、一般に、較正された出力であり、そして、診断データは、圧力発生器が較正の範囲外であるかどうかを示す。
【００５１】
図７は、インパルスラインの状態を診断するプロセスの詳細なフローチャートである。
【００５２】
アルゴリズムは、７０２でスタートする。変動平均値は、差を計算するために、７０４に示されるように、差分圧力データから減算される。訓練モードの間に、計算された差についての履歴データは、たとえば、統計的データμおよびσとして７０６で取得され、そして、蓄積される。操作モニタモードの間に、差についてのカレントデータは、統計的データＸおよびｓとして７０８で取得され、そして、蓄積される。カレントデータの小量のサンプルは、インパルスラインの状態を診断するために、履歴データの大量のサンプルと比較される。履歴統計的データとカレント統計的データとの比較７１０は、７１４、７１６、７１８で行われ、そして、選択された診断出力は、それぞれに、７１２、７１４、７１６、７１８で行われる比較の関数として７３０、７３２、７３４で生成される
【００５３】
診断出力の完了後、モニタモード診断を繰り返すために、プロセスは、７２０、７２２、７２４、７２６、あるいは、７２８でループバックする、あるいは、送信機は、メンテナンスが行われるまで停止されることが可能である。診断プロセス自体が障害を起こした場合には、エラーの指示が、７３６で診断出力に提供される。図７において示される診断の方法において、履歴データセットは、計算された差の平均（μ）および標準偏差（σ）についてのデータなどの統計的データを備え；カレントデータセットは、計算された差のサンプル平均（Ｘ）およびサンプル偏差（ｓ）などのカレントサンプル統計的データを備える。サンプル偏差（ｓ）は、たとえば、インパルスラインの詰まりを診断するために、標準偏差（σ）と比較される。不確実性の他の周知の統計的測定、あるいは、このアプリケーションをフィットするのに実験に基づき開発される統計的測定は、さらに、平均および標準偏差のほかにも使用されることが可能である。Ｘがμに比べてはるかに異なる異常な流れ状態がある場合、その診断は、通常の流れ状態が再確立されるまで、７１２で示されるように一時的に中断されることが可能である。これにより、誤り警報表示を防止する助けとなる。
【００５４】
図１〜７において、送信機は、較正された出力を生成し、そして、流れ診断システムは、圧力発生器が較正範囲外であるかどうかを示す診断出力を生成する。図１〜７において、主要要素は、たとえば、簡単なピトー管、あるいは、図１６に示される例示において以下に示されるような平均化ピトー管を備えている。主要要素およびインパルスパイプは、図２および図３において示されるような一体オリフィスで組み合わされることが可能である。パイプフランジ間をクランプで締めるように構成されるオリフィス板は、図１に示されている。主要要素は、ベンチュリ管、ノズル、あるいは、オリフィス（図示せず）を備えることが可能である。圧力発生器の標準構成は、診断出力を供給するように構成されている流れ診断システムと共に使用されることが可能である。流れ診断システムは、それ自体、訓練モードの間に圧力発生器の特性に適合させ、そして、モニタリング、あるいは、操作モードの間に、比較のために入手可能な訓練モードの間に蓄積される比較の標準を有している。比較の標準は、ネットワークを介して技術者によって必要に応じて調節されることが可能である。各装置において、流体流量計は、較正された流量出力を供給し、そして、診断レポートは、圧力発生器が較正範囲外であるかどうかを示す。
【００５５】
図８は、主要要素の状態を診断するプロセスのフローチャートである。
【００５６】
主要要素の状態は、主要要素の腐食、あるいは、よごれを含むことが可能である。方法、あるいは、アルゴリズムは、８０２でスタートする。デジタル圧力データは、８０４で示されるように訓練モード、あるいは、時間間隔で集められる。センサデータのパワースペクトルからの変動平均値の減算は、８０６で行われる。入手されるパワースペクトルは、８０８で訓練パワースペクトルとして識別され、そして、不揮発性メモリ８１０に蓄積される。訓練完了後、プロセスは、モニタリング、あるいは、通常の使用に進む。カレント圧力データの別のパワースペクトルからの変動平均値の減算は、８１２で評価され、そして、そのようにして入手されるパワースペクトルは、ＲＡＭか、あるいは、不揮発性メモリのいずれかでよいメモリ８１４に蓄積される。８１６で、訓練の間に入手されるパワースペクトルＦｉは、モニタリングの間に入手されるパワースペクトルＦｉと比較される。Ｆｉと、主要要素での問題を示すＦｉとの間にかなりの差がある場合、主要要素警告（ＰＥ警告）が、８１８に示されるように発生される。パワースペクトルＦｉ、Ｆｉが、十分に類似している場合、主要要素警告が発生されることはない。８１６での比較およびＰＥ警告の発生後、必要に応じて、プログラムの流れは、８２０で新しいリアルタイム圧力データを入手するために進行し、次いでモニタリングプロセスは、８１２で新しい評価のために進行する。あるいは、前記ＰＥ警告があるときには、流量計は停止されることが可能である。図８におけるプロセスは、主要要素の状態に関するリアルタイム情報を供給するために、モニタリングモードにおいて連続してループすることが可能である
【００５７】
図９において、フローチャートは、主要要素（ＰＥ）とインパルスライン（ＩＬ）との両方の診断を提供するプロセスを示している。プログラムの流れは、９０２でスタートする。９０４で示される訓練モードの間に、変動平均値を減算した圧力データが入手され、そして、訓練パワースペクトルおよび訓練統計的データは、上記に説明されたように、不揮発性メモリに蓄積される。次に、インパルスライン診断（図７において説明されるものなど）は、図９のステップ９０６で行われる。図９において、インパルスライン診断が行われた後、カレントインパルスライン統計的データが、９０８で、履歴（訓練）インパルスライン統計的データ（図７において詳述されるような）と比較される。その比較が、インパルスラインの詰まりに関する問題を示す場合、インパルスライン警報が、９１０で示されるように発生される。インパルスラインに関する問題が明らかでない場合、プログラムの流れは、９１２での主要要素（ＰＥ）診断へと進む。
【００５８】
プロセス９１２で、カレントリアルタイムデータのためのパワースペクトル密度が、計算される（図８と関連して上記に説明されたように）。カレントパワースペクトル密度は、９１４で履歴パワースペクトル密度と比べられ、そして、主要要素に関して問題を示すのに十分に大きい差がある場合、ＰＥ警報が、９１６で示されるように発生される。パワースペクトル密度における差が、小さい場合、ＰＥ警報は、９１８に示されるように発生されない。プログラムの流れは、ＩＬ診断およびＰＥ診断を繰り返すために、９２０に続く。もしくは、ＰＥ警報、あるいはＩＬ警報がある場合、流量計は、メンテナンスが行われるまで、停止されることが可能である。
【００５９】
あらゆる方法は、複数の命令シーケンスとして、コンピュータ読み取り可能媒体に格納されることが可能であり、その複数の命令のシーケンスは、流れ診断システムにおける診断アプリケーションによって実行されるとき、流れ診断システムに主要要素および送信機に連結されるインパルスラインに対する診断方法を行わせるシーケンスを含んでいる。
【００６０】
流れ診断システムは、さらに、シリコンオイルなどの制御された量の隔離流体が充填されているフレキシブルな細管によって接続されるリモートシールを含む送信機（図示せず）と共に使用されることが可能である。アイソレータ装置により、送信機のエレクトロニクスが、リモートシールと接触するきわめて熱いプロセス流体から離れて間隔がおかれることを可能とする。流れ診断システムは、さらに、診断データを供給するために上記の診断技術を使用して、細管の漏れおよびひねりを検出するのに使用されることが可能である。
【００６１】
流れ診断システムは、さらに、タンクの底部および頂部近くのタップに接続する送信機（図示せず）と共に使用されることが可能である。送信機は、タンクに出入する流れの時間積分を表わす出力を提供する。送信機は、タップ間の差圧を測定し、そして、感知差圧の関数およびタンク内の流体の量に対する感知圧力に関して、送信機に格納される数式として積分された流れを計算する回路、あるいは、別の方法として、ソフトウェアを含んでいる。この数式は、一般的に、ストラッピング（strapping）関数と呼ばれ、そして、タンクに流入、あるいは、タンクから流出した流体の量は、送信機に格納されたストラッピング関数により、容量流量か、あるいは、質量流量かのいずれかとして積分されることが可能である。送信機は、タンクの底部か、あるいは、頂部かのいずれかの近くに位置されることが可能であり、そして、チューブは、「脚部」と呼ばれることが多いタンクのもう１つの端部へつながっている。この脚部は、タンク内の流体が充填されているウェット脚部か、あるいは、ガスが充填されているドライ脚部かのいずれかでよい。リモートシールは、さらに、そのような送信機とともに使用されることが可能である。
【００６２】
１つの実施形態において、流れ診断システムは、詰まったインパルスライン、あるいは、劣化した主要要素に関連する周波数、振幅、あるいは、信号特性などの圧力データにおける信号成分を分離する信号プリプロセッサアルゴリズムを含んでいる。その信号プリプロセッサは、差分アルゴリズムにおける信号評価装置に出力を供給する。信号プリプロセッサは、フィルタリングによって、ウェーブレット変換を行うことによって、フーリエ変換を行うことによって、ニューラルネットワーク、統計的分析、あるいは、他の信号評価技術を使用して、信号の一部を分離する。そのような前処理は、差圧アルゴリズムで、あるいは、専用デジタル信号プロセッサで実行されることが好ましい。
【００６３】
信号成分は、所望の周波数、あるいは、振幅などの他の信号特性のみを識別し、そして、それらの識別の表示を提供する信号処理技術によって分離される。検出される信号の強度およびそれらの周波数により、信号プリプロセッサは、分離された信号出力を生成するために、たとえば、帯域パスフィルタなどのフィルタを備えることが可能である。いっそう感度のよい分離のために、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの高度の信号処理技術が、センサ信号のスペクトルを得るために利用されている。１つの好ましい実施形態において、信号プリプロセッサは、ディスクリートウェーブレット変換を使用して、図１０、図１１および図１２に示されるようなセンサ信号についてのウェーブレット分析を行うウェーブレットプロセッサを備えている。ウェーブレット分析は、タイムドメインに一時的、あるいは、他の非定常特性を有する信号を分析するのに十分適している。フーリエ変換と対比すると、ウェーブレット分析は、すなわち、イベントが生じたときに、タイムドメインに情報を保存する。
【００６４】
ウェーブレット分析は、タイムドメイン信号を周波数ドメインに変換するための技術であり、それは、フーリエ変換のように、周波数成分が識別されることを可能とする。とはいえ、フーリエ変換とは異なって、ウェーブレット変換では、出力は、時間に関する情報を含んでいる。これは、１つの軸に示される時間と、第２の軸に示される周波数と、第３の軸に示される信号振幅とを有する三次元グラフの形状で表わされることができる。ウェーブレット分析の論考は、エル．クサイオリ（L.Xiaoli）らによる「ウェーブレットファジイニューラルネットワークを含むオンライン・ツール状態監視システム」（On-Line Tool Condition Monitorin System With Wavelet Fuzzy Neural Neowork）（インテリジェントマニファクチュアリングジャーナル８号）２７１頁から２７６頁（１９９７年）に示されている。連続的ウェーブレット変換を行う際に、センサ信号の一部は、ウェーブレット関数でウインドウがつけられ、そして、回旋されている。この回旋状態は、サンプルの開始時にウェーブレット関数を重ね合わせることによって、信号でウェーブレット関数を掛けることによって、そして、次に、サンプル周期全体にわたりその結果を積分することによって行われる。その積分の結果は、基準化され、そして、ゼロに等しいときに、連続的なウェーブレット変換のための第１の値を供給する。このポイントは、次に、三次元面にマップされることができる。ウェーブレット関数は、次に、右側に（時間において前方に）シフトされ、そして、掛け算ステップと積分ステップが、三次元スペースにマップされる別のセットのデータポイントを得るために繰り返される。このプロセスは、繰り返され、そして、ウェーブレットは、信号全体を介して移動される（回旋される）。変換の周波数分解を変えるウェーブレット関数は、次に、基準化され、そして、上記のステップが、繰り返される。
【００６５】
図１０は、圧力送信機からの圧力データ読み取りなどのプロセス可変信号の振幅対周波数対時間のグラフである。デジタル圧力データのウェーブレット変換からのデータが、図１０に示されている。そのデータは、三次元で図示され、そして、面１７０を形成している。図１０のグラフに示されているように、デジタル圧力データは、タイムｔ１において約１ｋＨｚの小さい信号ピーク１７２を、そして、タイムｔ２において約１００Ｈｚの別の信号ピーク１７４を含んでいる。信号評価装置によるその後の処理によって、面１７０、あるいは、面１７０の一部は、インパルスパイプ、あるいは、主要要素の劣化を決定するために評価される。
【００６６】
上記した連続的なウェーブレット変換は、大量の計算を必要とする。それゆえ、１つの実施形態において、制御システム、あるいは、パーソナルコンピュータにおけるリアルタイム実施に適するディスクリートウェーブレット変換（ＤＷＴ）が行われている。１つの効率のよいディスクリートウェーブレット変換は、２つのチャネルサブバンドコーダであるＭａｌｌｅｔアルゴリズムを使用している。Ｍａｌｌｅｔアルゴリズムは、オリジナル信号の個々の周波数成分を表わす一連の分離された、そして、一連の分解された信号を提供する。
【００６７】
図１１は、ディスクリートウェーブレット変換のブロック図である。図１１は、デジタル圧力データのオリジナルセット、あるいは、信号Ｓが、Ｍａｌｌｅｔアルゴリズムのサブバンドコーダを使用して分解される一例を示している。信号Ｓは、０〜最大のｆＭＡＸの周波数範囲を有している。その信号は、１／２ｆＭＡＸ〜ｆＭＡＸの周波数範囲を有する第１のハイパスフィルタ２５０と、０〜１／２ｆＭＡＸの周波数範囲を有するローパスフィルタ２５２とを同時に通過される。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、「レベル１」のディスクリートウェーブレット変換係数２５４を供給する。レベル１の係数２５４は、１／２ｆＭＡＸとｆＭＡＸとの間の入力信号の部分の時間の関数としての振幅を表わしている。０〜１／２ｆＭＡＸのローパスフィルタ２５２からの出力は、ディスクリートウェーブレット変換係数の付加的なレベル（「レベル１」を超える）供給するために、所望に応じて、その後のハイパス（１／４ｆＭＡＸ〜１／２ｆＭＡＸ）フィルタ２５６と、ローパス（０〜１／４ｆＭＡＸ）フィルタ２５８とを通過される。各ローパスフィルタからの出力は、所望に応じて、ディスクリートウェーブレット変換係数の付加的なレベルを提供する別の分解に施されることが可能である。このプロセスは、所望の分解が達成されるまで、あるいは、分解後の残りのデータサンプルの数が、付加的な情報を生じなくなるまで続ける。ウェーブレット変換の分解は、おおよそセンサと同じか、あるいは、信号をモニタするのに必要とされる最小信号分解と同じであるように選択される。ＤＷＴ係数の各レベルは、所定の周波数範囲のための時間の関数として信号の振幅を表わす。各周波数範囲のための係数は、図１０に示されるグラフなどのグラフを形成するように連結されている。
【００６８】
いくつかの実施形態において、ウェーブレート分析に使用されるウインドウの境界線近くのセンサ信号にデータを追加することによって、パディングが信号に追加される。このパディングは、周波数ドメイン出力におけるひずみを減少する。この技術は、連続的なウェーブレット変換、あるいは、ディスクリートウェーブレット変換と共に使用されることが可能である。「Ｐａｄｄｉｎｇ（パディング）」は、カレントアクティブデータウインドウの一方のエキストラデータを追加するように定義され、たとえば、一方のウインドウエッジを越えるカレントウインドウの２５％を拡張するエキストラデータポイントが追加される。１つの実施形態において、パディングは、カレントウインドウのデータの部分を繰り返すことによって生成され、そのために、追加されたデータは、一方の既存の信号を「パッド」する。データセット全体は、次に、アクティブデータウインドウを越える信号２５％を推定するのに使用される二次方程式に適合される。
【００６９】
図１２は、図１１に示されるものなどのディスクレート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１２は、圧力送信機によって生成される信号Ｓと、レベル１からレベル７までにラベル付けされる７つの分解レベルの合成近似信号とを示す例を示している。この例において、信号レベル７は、生成されることが可能な最も低い周波数ＤＷＴ係数を表わしている。あらゆるさらなる分解は、ノイズを生じる。インパルスパイプ、あるいは、主要要素の劣化に関するすべてのレベル、あるいは、これらのレベルだけが、提供されている。
【００７０】
アルゴリズムは、信号前処理から受信される分離信号を評価し、そして、１つの実施形態において、ある周波数の振幅、あるいは、識別された周波数の範囲をモニタし、そして、しきい値が超えられている場合、診断出力を提供する。信号評価装置は、さらに、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などのいっそう高度な意思決定アルゴリズムを備えている。一般に譲渡された米国特許出願第０８／６２３，５６９号は、単一の評価装置で実施されることが可能である様々な意思決定システムをについて記述し、そして、参照として本明細書に組み入れられる。
【００７１】
診断アプリケーションは、差圧センサから導出される情報を使用して、インパルスパイプ、あるいは、主要要素に関連する診断を行う。以下では、診断アプリケーションを実現する多数の実施形態について記述している。その診断アプリケーションは、残余寿命の推定、故障の表示、切迫した故障の表示、あるいは、感知プロセス変数におけるエラーを補正するのに使用される較正出力を提供することが可能である。
【００７２】
Ａ．多項式の曲線の当てはめ
本発明の１つの実施形態において、経験に基づくモデル、あるいは、多項式の曲線当てはめは、ラインの詰まり、あるいは、主要要素の劣化を検出するのに使用されている。様々な統計的パラメータなどの入力信号の組合せを有する多項式のような方程式は、主要要素の劣化、あるいは、インパルスラインの詰まりを検出するのに使用されることが可能である。方程式の定数は、メモリに格納されるか、あるいは、ネットワークを経て受信されることができる。
【００７３】
Ｂ．ニューラルネットワーク
信号は、ニューラルネットワークを使用して分析されることが可能である。１つのそのようなニューラルネットワークは、マルチレイヤニューラルネットワークである。とはいっても、多くの訓練アルゴリズムは、異なる目標のために、ニューラルネットワークモデルを開発するのに使用されることが可能である。１つの実施形態は、１組のまたは複数の入力および出力間の非線形関係を捕獲するニューラルネットワークモジュールを開発するために、周知のバックプロパゲーションネットワーク（ＢＰＮ）を含んでいる。
【００７４】
図１３は、簡素化されたニューラルネットワークを示す線図である。図１３は、診断アプリケーションにおいて実行することが可能な３−レイヤニューラルネットワークアーキテクチャの典型的なトポロジを示している。通常、入力バッファと呼ばれている第１のレイヤ２７０は、情報を受け、そして、インナレイヤにそれらを送る。一般に、隠れレイヤ２７２として知られている３−レイヤネットワークにおいて第２のレイヤは、入力レイヤから情報を受信し、接続２７４の重みによって変更され、そして、この情報を順方向に伝搬する。これは、分析されるシステムの非線形特性を特徴付けるのに使用される隠れレイヤ２７２において示されている。最後のレイヤは、計算された出力（推定）が環境に与えられる出力レイヤ２７６である。
【００７５】
図１４は、残余寿命期間推定を提供するのに使用されるニューラルネットワーク２８０を示す線図である。図１４は、センサ（送信機）信号２８４に基づき、主要要素、あるいは、インパルスパイプのための残余寿命期間推定２８２を提供するニューラルネットワークの概略図を示している。そのセンサ信号は、未処理のセンサ信号か、あるいは、信号処理技術を介して処理されたセンサ信号かのいずれかでよい。
【００７６】
図１５は、残余寿命２９２対時間２９４のグラフ２９０である。図１５は、残余寿命対時間のグラフを示し、そして、警報レベル２９６が、推定故障時間２９８前に設定されることが可能である。これにより、システムが装置の実際の故障前に警報出力を提供することを可能とする。
【００７７】
Ｃ．しきい値回路
この実施形態は、インパルス配管、あるいは、主要要素の状態についての結論に達するために、一連のｉｆ−ｔｈｅｎ規則を使用する。この実施形態は、アナログ回路、あるいは、デジタル回路で容易に実行されることができる。たとえば、単純規則について、信号が、履歴平均以下のある量を減らす場合、インパルスラインは詰まっているか、あるいは、詰まりつつあるということを示す出力が、提供される。いうまでもなく、センサ信号の複数の統計的パラメータ、あるいは、信号成分を使用するより複雑な規則が、より正確な、あるいは、異なる情報を供給するために、使用されることが可能である。
【００７８】
Ｄ．ウェーブレット
この実施形態について、ウェーブレット分析における１つ以上の分解信号は、直接に、ライン詰まりに関係し、そして、送信機を診断するのに使用される。
【００７９】
図１６は、主要要素のためのピトー管を有する診断流体流量計を示している。主要要素は、図示されるような、簡単なピトー管、あるいは、普通のピトー管を備えている。そのピトー管１９０は、パイプ１９４のタップ１９２を通って挿入されることが可能である。器具マニホルド１９６は、圧力発生器（ピトー入口およびピトー管１９０の内部にあるインパルスパイプを含む）と圧力送信機１９８との間を連結することが可能である。
【００８０】
図１７は、インタフェース２をいくつかのＨａｒｔ交換装置４の１つにインターフェイス２を介して接続するコンピュータプラットフォーム１を示している。インターフェース２は、ＲＳ２３２−ＲＳ４８５コンバータ、イーサネット（登録商標）接続、イントラネット、あるいは、インターネット接続、あるいは、コンピュータプラットフォーム１へ情報を伝達する他の適切なインタフェースでよい。コンピュータプラットフォーム１は、一般的に、ローズマウント（Rosemount）社製のアセットマネジメントソリューション（Asset Management Solutions：ＡＭＳ）ソフトウェアアプリケーションなどのアプリケーションソフトウェアを含むメンテナンスショップエリアに位置されるパーソナルコンピュータである。各Ｈａｒｔ交換装置４は、ターミネーションパネル８を介して１つ以上の圧力送信機６に連結されている。Ｈａｒｔ交換装置４は、ＤＩＮレール、あるいは、バス１０を介して、制御システム１２に連結される。図１〜図１６に関連して上記に記述されているような診断アプリケーション１４は、さらに、コンピュータプラットフォーム１にも存している。コンピュータプラットフォーム１は、上記に説明されるような診断レポートを提供する。図１７に例示されている配置により、実質上、診断ソフトウェアのすべてが、制御システム１２に追加のオーバーヘッドを配置するのではなくコンピュータプラットフォーム１（小さい制御システムである）で実行することを可能とする。このアプリケーションに使用されているような「制御システム」という用語は、流体処理プラントに電気フィードバックを供給する図１における制御システム１１２などの制御システムだけでなく、コンピュータプラットフォーム１などのモニタリング機能を行うコンピュータを含み、流体処理プラントへのフィードバックは、コンピュータプラットフォーム１によって生成される診断レポートに基づく人間の介入を含んでいる。
【００８１】
本発明は、好ましい実施形態を参照として記述されてきたが、当業者には、本発明の精神と範囲とから逸脱することなく形状および詳細における変更が行われることが可能であることは明らかであろう。たとえば、本発明の様々な機能ブロックは、アルゴリズムの用語で記述されてきたとはいえ、多数の機能ブロックは、デジタルおよびアナログ回路、ソフトウェアおよびそれらのハイブリッドなどの他の形状で実行されることができる。ソフトウェアで実行されるとき、プロセッサは、機能を行い、そして、信号は、そのソフトウェアが作動するデジタル値を備えている。プロセッサに所望のプロセス要素、所望の要素を行うように配線される回路を含有するアプリケーションに特殊化した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をプログラムするあらゆる組み合わせを実行させる命令でプログラムされる汎用プロセッサが使用されることが可能である。決定性論理、あるいは、ファジィ論理技術は、回路素子、あるいは、ソフトウェアにおいて決定するのに必要とされるときに使用されることが可能である。複雑なデジタル回路素子の性質のために、回路要素は、示されるように、独立したブロックに分割されることができないが、様々な機能ブロックに使用されるコンポーネントは、混ぜ合わされることが可能であり、そして、共有されることが可能である。ソフトウェアの場合と同様に、多少の命令は、いくつかの機能の一部として共有されることが可能であり、そして、本発明の範囲内の関連のない命令と混ぜ合わされることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】インパルスラインおよび／または主要流れ要素の状態を診断する流れ診断システムの概略図である。
【図２】流れ診断システムの一部である制御システムの第１の実施形態の概略図である。
【図３】流れ診断システムの一部である制御システムの第２の実施形態の概略図である。
【図４】診断アプリケーションのブロック図である。
【図５】インパルスラインの状態を診断する診断アプリケーションのブロック図である。
【図６】主要流れ要素の状態を診断する診断アプリケーションのブロック図である。
【図７】インパルスラインの状態を診断するプロセスのフローチャートである。
【図８】主要要素の状態を診断するプロセスのフローチャートである。
【図９】インパルスラインと主要要素との両方の状態を診断するプロセスのブローチャートである。
【図１０】プロセス可変信号の振幅対周波数対時間のグラフである。
【図１１】ディスクリートウェーブレット変換のブロック図である。
【図１２】ディスクリートウェーブレット変換から出力される信号を示しているグラフである。
【図１３】簡素化されたニューラルネットワークを示す線図である。
【図１４】残余生存期間推定を供給するのに使用されるニューラルネットワークを示している線図である。
【図１５】残余生存対時間のグラフである。
【図１６】主要要素のためのピトー管を有する診断流体流量計を示している。
【図１７】フィールドネットワークを介して、送信機と通信するコンピュータプラットフォームのブロック図を示している。
【符号の説明】
【００８３】
１００……流れ診断システム、１０２……圧力送信機、１０４……インパルスライン、１０６……主要要素、１０８……流体パイプシステム、１１０……ライン、１１２……制御システム、１２２，１２６……コンピュータ、１３０，１３２，１３４……アプリケーション
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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