(57)【要約】プロセス制御システムで使用される診断装置は、プロセス変数センサ（１３２）によって感知されたプロセスのプロセス変数に関するセンサ信号（１４６）を受信する。信号前処理器（１５０）は、センサ信号内のパワーの周波数分布の関数としてセンサパワー信号出力を提供する。プロセス状態は、センサパワー信号に基づいて測定される。
2006526855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセス制御システムで使用される診断装置において、
センサ信号入力であって、該センサ信号は、プロセスのプロセス流体のプロセス変数に関係し、該プロセス変数がプロセス変数センサによって感知されるものであるセンサ信号入力と、
前記センサ入力に接続され、前記センサ信号中のパワーの周波数分布関数としてのセンサパワー出力信号を出力する信号前処理器と、
前記センサパワー出力に結合され、プロセスの状態に関係する状態出力を出力する信号評価器とを備えた診断装置。
【請求項２】
前記センサ信号が少なくとも約５０Ｈｚの周波数コンテンツを有する請求項１の診断装置。
【請求項３】
請求項１記載の診断装置を含む送信機。
【請求項４】
前記プロセス変数センサが圧力センサを備えている請求項１の診断装置。
【請求項５】
前記プロセス変数センサが磁気流量計内の電極を備えている請求項１の診断装置。
【請求項６】
前記プロセス変数センサが渦流量計内のセンサを備えている請求項１の診断装置。
【請求項７】
前記プロセス変数センサがコリオリ流量計内のセンサを備えている請求項１の診断装置。
【請求項８】
前記信号前処理器が前記センサ信号の周波数範囲を分離する請求項１の診断装置。
【請求項９】
前記信号前処理器が前記センサ信号の周波数範囲を分離する請求項１の診断装置。
【請求項１０】
前記センサ信号が約０〜２００Ｈｚの周波数を有している請求項１の診断装置。
【請求項１１】
前記関数がパワースペクトル密度を含む請求項１の診断装置。
【請求項１２】
前記関数が前記センサ信号のフーリエ変換に関する請求項１の診断装置。
【請求項１３】
前記関数がウェーブレット変換からなる請求項１の診断装置。
【請求項１４】
前記信号前処理器がフィルタを備えている請求項１の診断装置。
【請求項１５】
前記プロセスの状態がプロセス制御装置の運転に関係する請求項１の診断装置。
【請求項１６】
前記診断装置がプロセス監視装置中に設けられる請求項１の診断装置。
【請求項１７】
前記診断装置が制御システム中に設けられる請求項１の診断装置。
【請求項１８】
前記診断装置が通信バスに結合される請求項１の診断装置。
【請求項１９】
前記通信バスが２線式ループを備えている請求項１８の診断装置。
【請求項２０】
前記診断装置が前記２線式ループから入力される電力で十分に給電される請求項１９の診断装置。
【請求項２１】
前記分離信号出力がプロセスのプロセス流体中を伝わる振動ノイズ信号に関係している請求項１の診断装置。
【請求項２２】
前記プロセス変数センサが超音波流量計内のセンサを備えている請求項１の診断装置。
【請求項２３】
前記プロセスの状態が、バルブ、ポンプ、ポンプシール、排出システム、アクチュエータ、ソレノイド、コンプレッサ、タービン、かき混ぜ機、緩衝器、配管、取り付け具、およびタンクからなる装置のグループから選択されるプロセス装置の状態に関係する請求項１の診断装置。
【請求項２４】
前記信号評価器が、前記センサパワー信号を、記憶された値と比較する請求項１の診断装置。
【請求項２５】
前記信号評価器が、ニューラルネットワークからなる請求項１の診断装置。
【請求項２６】
前記信号評価器が、ファジィ論理からなる請求項１の診断装置。
【請求項２７】
プロセス制御環境中において実行される診断方法において、
プロセス変数センサ信号を取得し、
前記プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を測定し、かつ
前記プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を評価して、プロセスに関係する状態出力を出力する診断方法。
【請求項２８】
前記測定が、前記プロセス変数センサ信号のフィルタリングを含む請求項２７の方法。
【請求項２９】
前記測定が、前記プロセス変数センサ信号のフーリエ変換を実行することを含む請求項２７の方法。
【請求項３０】
前記測定が、ウェーブレット変換の実行を含む請求項２９の方法。
【請求項３１】
前記ウェーブレット変換の実行が離散型ウェーブレット変換の実行を含む請求項３０記載の方法。。
【請求項３２】
前記評価は、プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を、蓄積されている値と比較することからなる請求項２７の方法。
【請求項３３】
前記評価は、プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を、ニューラルネットワークに対して評価することからなる請求項２７の方法。
【請求項３４】
前記評価は、プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布に対して、あるルールを適用することからなる請求項２７の方法。
【請求項３５】
前記プロセス変数センサ信号が圧力センサ信号よりなる請求項２７の方法。
【請求項３６】
前記プロセス変数センサ信号がコリオリ流量計からのセンサ出力よりなる請求項２７の方法。
【請求項３７】
前記プロセス変数センサ信号が渦流量計からのセンサ出力よりなる請求項２７の方法。
【請求項３８】
前記プロセス変数センサ信号が磁気流量計からの電極出力よりなる請求項２７の方法。
【請求項３９】
前記プロセス変数センサ信号がコリオリ流量計内のセンサからの出力よりなる請求項２７の方法。
【請求項４０】
前記プロセス変数センサ信号が少なくとも約５０Ｈｚのバンド幅を有している請求項２7の方法。
【請求項４１】
前記状態信号出力がプロセス制御装置の状態に関係する請求項２７の方法。
【請求項４２】
２線式ループからの電力で診断装置に十分に電力を供給する請求項２７の方法。
【請求項４３】
請求項２７の方法を実施するプロセス送信機。
【請求項４４】
請求項２７の方法を実施するプロセス制御システム。
【請求項４５】
請求項２７の方法を実施するプロセス制御装置。
【請求項４６】
請求項２７の方法を実施するプロセス監視装置。
【請求項４７】
前記プロセス変数センサ信号のパワーの周波数分布が、パワースペクトル密度からなる請求項２７の方法。
【請求項４８】
プロセスの状態を診断する診断装置内のマイクロプロセッサシステムによって実行可能な指令を格納したコンピュータによる読み取り可能記憶媒体において、
プロセス変数センサ信号を取得する手順と、
前記プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を測定する手順と、
前記プロセス変数センサ信号中のパワーの周波数分布を評価し、前記プロセスに関係する状態出力を提供する手順とを含む記録媒体。
【請求項４９】
プロセス制御システム中で使用される診断装置において、
センサ信号入力であって、該センサ信号は、プロセスのプロセス流体のプロセス変数に関係し、該プロセス変数がプロセス変数センサによって感知されるものであるセンサ信号入力と、
前記センサ信号内のパワーの周波数分布を測定するための信号前処理手段、および
前記センサ信号内のパワーの周波数分布に基づいて、プロセスの状態を診断する信号評価手段とを備えた診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はプロセス装置（工業プロセスで使用される）の診断方法に関する。本発明は、より具体的には、プロセス変数センサ信号を使ったプロセス診断方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
工業プロセス制御システムにおいてプロセス制御のためにプロセス制御装置が用いられる。制御装置はプロセス制御に用いられられる現場装置であり、ポンプ、バルブ、アクチュエータ、ソレノイド、モータ、ミキサ、かき混ぜ機、ブレーカ、粉砕器、ローラ、製粉器、ボールミル、ニーダ、混合機、フィルタ、サイクロン、遠心分離器、塔、乾燥機、コンベヤ、分離器、エレベータ、ホイスト、ヒータ、冷却器その他を含んでいる。バルブコントローラはバルブに結合されてプロセス流体の流量を制御するバルブアクチュエータを含む。ポンプコントローラはポンプに結合されるモータコントローラまたはアクチュエータを含む。プロセス制御装置の診断は、故障した制御装置の特定や切迫した故障の予測に使用することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
振動感知がプロセス制御装置の１診断方法として使われる。制御装置上に直接置かれる加速度計のような振動センサを、該制御装置で生ずる振動ノイズ信号の感知に使用することができる。振動は分離され、振幅スレッショルドの超過を特定することや、現実のもしくは切迫した故障を示す異常周波数を特定することにより評価される。センサは、例えば、ポンプまたはモータハウジング、排出バルブ、または制御装置に関連するフランジの上に置かれる。既知の他の診断方法は、制御装置からの異常音をオペレータが聞き取る手動点検である。
【０００４】
これらの既知の方法はプロセス制御装置の振動感知に頼っている。自動診断方法は制御装置内に複数の追加センサおよび回路を組み込むことを必要とする。したがって、従来技術のように、制御装置内への複数の追加部分や不正確で時間のかかる手動点検に頼らずに振動ノイズ信号を分離・評価する改善された診断技術が必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
プロセス制御システムで使用される診断装置は、プロセスのプロセス流体のプロセス変数に関するセンサ信号入力を含む。信号前処理器は、センサ信号内の電力周波数分布の関数としてセンサの電力信号出力を提供する。信号評価器は、プロセスの状態に関する状態信号を出力する。診断方法も提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明の一実施例に沿った診断装置のための代表的環境１００を図１に示す。図１において、制御システム１０４に結合される診断装置、例えば圧力送信機として形成されるプロセス送信機１０２が示される。プロセス送信機１０２は、プロセスプラント中の流体、例えば、スラリー、液体、化学プラントの蒸気およびガス、パルプ、石油、ガス、薬品、食品およびその他の流体プロセスプラントの流体に関係する、一つまたはそれ以上のプロセス変数を監視するように構成できる。監視されるプロセス変数は、圧力、流量、レベル、温度またはその他の流体特性であることができる。振動感知プロセス変数センサはプロセス流体中を伝わる振動を感知することができるもの、例えば、圧力センサ、コリオリ流量計のセンサ、磁気流量計の電極、渦流量計または超音波流量計のセンサまたはその他である。プロセス送信機１０２は、プロセスプラントでの設置ニーズに応じて、送信機内または送信機外のいずれに設置することもできる一つまたはそれ以上のセンサを含む。プロセス送信機は感知プロセス変数を代表する一つまたはそれ以上の送信機出力を発生するか、遠隔センサから受信するデータを使ってプロセスを監視することもできる。送信機出力は通信バス１０６を経由するコントローラまたは指示器までの遠距離通信用の形態に形成される。代表的な流体プロセスプラントにおいて、通信バス１０６は、送信機、または制御装置に対するフィールドバス結合、ＨＡＲＴ（登録商標）プロトコル通信もしくは光ファイバ結合、制御システムまたは出力デバイスを付勢する４−２０ｍＡ電流ループであることができる。２線式ループで付勢される送信機においては、爆発の危険がある環境で本質的に安全を提供するため、電力は低く抑えなくてはならない。例えばＴＣＰ／ＩＰのような、他のプロトコルを使って操作されるいずれかのネットのような、その他のタイプの通信バスを使用することができる。
【０００７】
ポンプ制御装置１０８およびバルブ制御装置１１０が、制御装置および振動ノイズ源の例として図１に示されている。制御装置は通信バス１０６を使って制御システム１０４により駆動され、プロセス流体を制御する。制御システム１０４はメンテナンスコンピュータ、事業計画または監視システムまたはコンピュータメンテナンス測定システムまたはプロセス制御システムであることができる。制御装置はまた代表的な振動ノイズ源である。しかし、プロセス流体中を伝わる振動を発生するプロセス中のあらゆる要素が振動ノイズ源である。制御装置で発生される振動信号またはプロセスシステムを介して通過移動するプロセス流体によって発生する振動信号のあらゆるもの、例えば、キャビテーションもしくは他の流れによる振動またはプロセス関連ノイズは、振動ノイズ信号である。バルブ制御装置１１０はバルブアクチュエータ１１４に対する圧縮空気の供給を制御してバルブ１１６を駆動するバルブコントローラ１１２を含む。ポンプ制御装置１０８は、ポンプ１２０を駆動して、給水管フランジパイプライン１２２および排出バルブ１２４を通過するプロセス流体を移動させるモータ１１８を含む。制御装置および送信機はすべて、流体を搬送するプロセス配管１３０に結合される。例えば制御装置の操作によるプロセスで発生する振動ノイズ信号１３２は、プロセス流体を通って伝わり、プロセス変数センサによって感知される。
【０００８】
図２のブロック図に、本発明に従った診断装置として構成される送信機１０２の実施例を示す。別の診断装置の例では、制御システム１０４、磁気流量計２５０（図７）、渦流量計２６０（図８）およびコリオリ流量計３３０（図９）を含む。送信機１０２は、プロセス変数センサ１３８によってパイプ１３０中のプロセス流体のプロセス変数を感知する。送信機１０２はプロセス変数センサ１３８をパイプ１３０中のプロセス流体に結合するプロセス継手１３２を含む。例えば、継手１３２はインパルスライン１３６および送信機１０２のフランジ１４０、磁気流量計２５０用の流れ管２５２、渦流量計２６０用の流れ管２６４およびシェディングバー（shedding bar）２６２、またはコリオリ流量計３３０用の流れ管３３２および測定管３３６からなることができる。プロセス変数センサ１３８の例は、圧力センサ、電極２５８（図７）、センサ２６６（図８）およびコイル３４２（図９）含む。アナログ／デジタル変換器１４４はプロセス変数センサ１３８からプロセス流体のプロセス変数に関係するセンサ入力１４６を受け入れる。アナログ／デジタル変換器１４４はデジタル化されたセンサ信号をマイクロプロセッサシステム１４８に供給する。
【０００９】
マイクロプロセッサシステム１４８はアナログ／デジタル変換器１４４を通るセンサ入力１４６に結合される信号前処理器１５０を含み、プロセスの運転に関係する周波数、振幅または信号特性等の信号成分を分離する。信号前処理器１５０は分離信号出力１５２を信号評価器１５４に出力する。信号前処理器１５０は、フィルタリング、ウェーブレット変換の実行、フーリエ変換の実行、ニューラルネットワークの利用、統計的解析、または他の信号評価方法によってプロセス変数信号の一部分を分離する。分離信号出力１５２はセンサ１３８で感知されたプロセス流体中の振動ノイズ信号に関係する。信号評価器１５４はメモリ１５５を含み、プロセスの状態に関係する状態出力を出力する。信号評価器１５４はルール、ファジイ論理、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ウェーブレット解析、またはその他の信号評価方法により分離信号出力１５２を評価する。プロセス状態には、状態、診断、衛生、またはバルブに関係する故障情報の時間、ポンプ、ポンプシール、排出システム、アクチュエータ、ソレノイド、コンプレッサ、タービン、かき混ぜ機、緩衝器、配管、取り付け具、タンク、その他プロセス制御システムの要素が含まれる。信号前処理器１５０および信号評価器１５４は図６のフローチャート２００に示すように、センサ信号成分を分離して評価する。
【００１０】
マイクロプロセッサシステム１４８は、さらに、既知の方法に従ってセンサ入力１４６に基づくプロセス変数を計算する。マイクロプロセッサシステム１４８に結合されるデジタル／アナログ変換器１５８は、通信バス１０６に結合されるアナログの送信機出力１６０を発生する。デジタル通信回路１６２は送信機出力１６４を発生する。アナログ出力１６０および診断データ１６４は既述した指示器やコントローラに結合することができる。
【００１１】
信号前処理器１５０はプロセス流体中の振動ノイズ信号１３２に関係する信号成分を分離するよう構成される。信号成分は、所望の周波数または振幅のような他の信号特性のみを特定する信号処理方法により分離され、それらの特定結果の指示が分離信号出力１５２として出力される。信号前処理器１５０は、ノイズ信号１３２の強度およびそれらの周波数に応じ、分離信号出力１５２を発生するためにバンドパスフィルタ等のフィルタを備えることができる。さらに感度のよい分離のためには、例えば、センサ信号のスペクトルを得る高速フーリエ変換(ＦＦＴ)のような進歩した信号処理方法が使用される。一つの好ましい実施例において、信号前処理器１５０は、図３，４および図５に示したような離散ウェーブレット変換を使ってセンサ信号のウェーブレット解析を実行するウェーブレット処理器を備える。ウェーブレット解析は時間領域(time domain)における遷移特性または他の非安定特性を有する信号の解析に良く適合する。フーリエ変換とは対照的に、ウェーブレット解析は時間領域内、つまり事象発生時の情報を保持する。
【００１２】
ウェーブレット解析は、フーリエ変換と同様に、周波数成分の特定を可能にする周波数領域へと時間領域（ドメイン）信号を変換する技術である。しかしながら、フーリエ変換とは異なり、ウェーブレット変換においては、出力が時間に関する情報を含んでいる。これは、第１の軸に時間をとり、第２の軸に周波数をとり、第３の軸に信号の振幅をとって成る、３次元グラフの形で表現することができる。
【００１３】
連続ウェーブレット変換を行なう場合、センサ信号の一部分は、ウィンドウ処理され、ウェーブレット関数で畳み込まれる（ウェーブレット関数との合成積が形成される）。このような畳み込み（convolution）は、サンプルの開始時にウェーブレット関数を重ねあわせて、ウェーブレット関数を信号と掛け合わせ、その後に、サンプル時間にわたって計算結果を積分することによって行なわれる。積分結果は、スケーリング（scale）され、時間がゼロになったときに連続ウェーブレット変換に対する第１の値を与える。その後、この点は３次元平面上にマッピング（mapped）される。その後、ウェーブレット関数は右にシフトされ（時間を進めて）、３次元空間上にマッピングされる他の一組のデータ点を得るために、掛け算および積分過程が繰り返される。
【００１４】
このようなプロセスが繰り返され、全ての信号にわたってウェーブレットが動かされる（重畳される）。その後、前記変換の周波数分解能を変えるように、ウェーブレット関数がスケーリングされ、前述した過程がさらに繰り返される。
【００１５】
プロセス変数センサ１３８からのセンサ信号のウェーブレット変換によって得られるデータが図３に示されている。データは、３次元空間でグラフ化されており、面１７０を形成している。図３のグラフに示されるように、センサ信号は、振動ノイズ信号１３２によって、時間ｔ1で約１ｋＨｚの位置に小さな信号ピークを有しており、また時間ｔ2では約１００Ｈｚの位置に他のピークを有している。続く信号評価器１５４の処理により、曲面１７０あるいは曲面１７０の部分が評価され、状態出力１５６が出力される。
【００１６】
前述した連続ウェーブレット変換は、広範囲にわたる大量の計算を必要とする。したがって、１つの実施形態においては、信号前処理器１５０は、マイクロプロセッサシステム１４８内での実行に良く適した離散型ウェーブレット変換（ＤＷＴ）を実行する。１つの有効な離散型ウェーブレット変換は、２チャンネル・サブバンド・コーダ（two channel sub-band coder）であるマレ・アルゴリズム（Mallet algorithm）を使用する。マレ・アルゴリズムは、オリジナル信号の個々の周波数成分を示す、分離或いは分解された一連の信号を提供する。
【００１７】
図４は、そのようなシステムの一例を示している。このシステムにおいて、オリジナルのセンサ信号Ｓは、マレ・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。信号Ｓは、０から最大ｆMAXまでの周波数帯域を有している。この信号Ｓは、１／２ｆMAXからｆMAXまでの周波数レンジを有する第１の高域フィルタと、０から１／２ｆMAXまでの周波数レンジを有する低域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。高域フィルタからの出力は、「レベル１」の離散型ウェーブレット変換係数を与える。レベル１の係数は、１／２ｆMAXとｆMAXとの間にある入力信号の当該部分の時間関数としての振幅を示している。０〜１／２ｆMAXの低域フィルタからの出力は、所望に応じて、次の高域フィルタ（１／４ｆMAX〜１／２ｆMAX）および低域フィルタ（０〜１／４ｆMAX）を通過して、複数の別のレベル（「レベル１」を超える）の離散型ウェーブレット変換係数を与える。
【００１８】
各低域フィルタからの出力は、所望に応じて、さらに別のレベルの離散型ウェーブレット変換係数を与えるように、さらに追加的に分解されることができる。このプロセスは、所望の分解能が得られるまで、あるいは、分解後の残存データサンプル数が、追加情報をもたらさなくなるまで、続けられる。ウェーブレット変換の分解能は、センサと略同じになるように、あるいは、振動ノイズ信号１３２を監視するために必要な最小信号分解能と同じになるように、選択される。ＤＷＴ（離散型ウェーブレット変換）係数の各レベルは、与えられた周波数レンジに関し、時間の関数としての（時間に応じた）信号振幅を示している。図３に示されるようなグラフを生成するために、各周波数レンジにおける係数が結び付け（concatenated）られる。
【００１９】
いくつかの実施例では、ウェーブレット解析で使用されるウィンドウの境界近くのセンサ信号にデータを加算することによって、信号にパッディング（padding）が加えられる。このパッディングは周波数領域の出力での歪みを減少させる。この方法は連続ウェーブレット変換または離散ウェーブレット変換において使用することができる。「パッディング」は、例えば、ウィンドウエッジ両端を超えて現在のウィンドウを２５％延ばす特別なデータポイントを付加するような、現在の活性データウィンドウ両側への特別なデータ追加と定義される。一つの実施例では、現在のウィンドウ内のデータの一部分を繰り返すことによってパッディングが生成され、これにより付加されたデータが両側に存在する信号を引き延ばす（pad）。こうして、データセットの全体は、活性データウィンドウを２５％超える信号を外挿するのに使用される二次方程式に適合する。
【００２０】
図５は、センサ１３８によって生成された信号Ｓと、レベル１〜レベル７と名付けられた７つの分解レベルで生じた近似信号とを示す一例である。この例で、信号レベル７は、発生することができる最小周波数のＤＷＴ係数である。これ以上の分解はノイズを生じる。すべてのレベルもしくは振動ノイズ信号１３２に関係するレベルのみが信号評価器１５４への分離信号出力１５２として供給される。例えば、特別のシステム構成およびセンサ型式により、レベル２，３および５は信号評価器１５４へ供給される分離信号１５２を含む。
【００２１】
信号評価器１５４は信号前処理器１５０から受信する分離信号出力１５２を評価し、一つの実施例では、分離信号出力１５２中で特定される、ある周波数もしくは周波数帯域の振幅を監視するとともにしきい値を超過した場合に状態出力１５６を出力する。例えば、分離信号出力１５２が４５〜５５Ｈｚのセンサ信号成分を含んでいる場合、信号評価器１５４は、しきい値を超えたときの、ポンプ制御装置１０８内のベアリング故障またはバルブ制御装置１１０内のキャビテーションのような、プロセス内の状態を示す状態出力１５６を出力することができる。信号評価器１５４はまた、さらに上級の判定アルゴリズム、例えばファジイ論理、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備えることができる。一般譲渡された米国特許出願08/623,569号には、参照することにより信号評価器１５４で実施でき、ここに統合できる種々の判定システムが記載されている。
【００２２】
図６Ａには、プロセス変数センサ信号を受け入れることができる診断装置において実行される診断方法のフローチャート１８０を示す。ステップ１８２でアルゴリズムは開始され、プロセス変数センサ信号が取得される。ステップ１８４では、プロセス変数センサ信号中に存在するプロセスノイズ信号が分離される。次に、ステップ１８６では分離されたプロセスノイズ信号が評価され、評価された分離プロセスノイズ信号に応答して、ステップ１８８でプロセス状態を示す状態出力が出力される。
【００２３】
図６Ｂは診断方法のさらに詳細なフローチャート２００である。アルゴリズムはステップ２０２で開始され、プロセス変数センサ信号が取得される。ステップ２０４では、成分Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４…ＸＮが分離される（簡単のため、フローチャート２００では４つの成分Ｘ１〜Ｘ４だけを示している。）。成分Ｘ１〜Ｘ４が存在しない場合、制御はステップ２０２に進み、再びプロセス変数センサ信号が取得される。ステップ２０６，２０８，２１０，２１２において、成分Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４がそれぞれ出力される。各出力はプロセス変数センサ信号中の特別な信号成分の存在を示す。ステップ２１４，２１６，２１８および２２０で、分離された成分が評価される。図６Ｂに記述した信号評価においては、分離された信号成分を限度（それぞれ第１限度、第２限度、第３限度、第４限度）と比較するルールが適用される。どの限度をも各分離信号が超えなかった場合、アルゴリズムはステップ２０２に戻り、更新されたプロセス変数センサ信号が取得される。第１ないし第４限度のいずれかを超過した場合、アルゴリズムはステップ２２２，２２４，２２６，または２２８に進み、それぞれ第１状態、第２状態、第３状態、第４状態を出力する。例えば、成分Ｘ２は４５〜５５Ｈｚ間のプロセス変数センサ信号の信号成分を有することができる。これらの成分が第２限度で規定される限度より大きい信号強度を有している場合、例えばプロセスが故障している最中のポンプを示す第２状態を出力することができる。同様に、センサ信号中の他の成分は他の状況のプロセス制御システムの状態を示す。単一の信号成分が、プロセスの、一つ以上の状況の状態指示である場合、出力はプロセス中の二つの状態の可能性を示す。さらに、状態出力は特定の故障と結び付く必要はなく、単に特定の信号成分がしきい値、もしくは何か他の特性を超えたことを示すことができる。通常、ステップ２０２〜２１２は図２の信号前処理器１５０で実行され、ステップ２１４〜２２６は信号評価器１５４で実行される。しかしながら、分離および評価のステップは結合され、同時に、または診断装置の同じ構成部分で実行できる。
【００２４】
例えば、特定のプロセス活動の結果、既知のプロセス変数が存在するプロセス制御システムにおいては、そのプロセス変数はモデル化され、分離センサ信号を得るためにプロセス変数信号から除去される。一つの状況において、プロセスの通常の運転中、ウェーブレット変換データが計算され、図２に示した信号評価器１５４のメモリ１５５に格納される。このデータは正常運転のベースプレーンを表す。データは、１日の間、１回のプロセスサイクルの間、および１年の間に数回収集することができる。通常の使用において、信号評価器１５４は格納されたウェーブレット変換をメモリ１５５から回収し、運転中のウェーブレット解析を通じて集められた情報とベースプレーンデータとを比較する。例えば、信号評価器１５４が現在のウェーブレット変換からベースプレーンを減算した場合、結果データはプロセス中で発生する異常だけを表す。このような減算プロセスは、毎日および季節の信号変化に伴う異常な振動ノイズ信号からプロセス変数を分離する。例えば、振動センサ信号１４６は周囲温度の変化やプロセス活動により、日または１年の経過を通じて変化するであろう。これは、振動ノイズ信号１３２からプロセス信号を分離する。運転の間中、プロセスの運転を監視し、メモリ１５５内に格納された最適モデルを選択するために、マイクロプロセッサシステム１４８内でニューラルネットワークを実行できる。前記モデルの運転に関係する係数はニューラルネットワークを使用して発生するか、種々の通信プロトコルのために設けられた送信機１０２設備との間の通信バス１０６を介して受信することができる。モデルの例は、代表的には非振動システムに対して良好なデッドタイムを含む第１オーダモデル、または代表的には振動プロセスに十分なデッドタイムを加えた第２オーダモデルを含む。他の１つのモデリング方法は付加ニューラルネットワーク・ファジイ論理モデルを使用する。このハイブリッドシステムはニューラルネットワークとファジイ論理とを含んでいる。ファジイ論理はプロセスの変化にモデルを適応させる一方、ニューラルネットワークモデルはモデリングの柔軟性を与え、それによりプロセスの変更に適応させる。これは比較的強固なモデルを提供する。ファジイ論理モデル中の適応メンバー関数の使用により、特定のモデルが更新されるべきかどうかどうかの判断をさらに可能にする。診断装置は、余命推定回路もしくは診断回路を含む、任意の適当なタイプの信号評価器と共に動作することができる。
【００２５】
プロセス変数センサ１３８はプロセス流体中の振動感知に使用できるプロセス変数センサのどのタイプであってもよい。プロセス変数センサ１３８は、所望の振動ノイズ信号の検出に十分なバンド幅、周波数応答または分解能を有しなければならない。代表的には、差圧ベースの流量計では０〜約２００Ｈｚである。一つのタイプのプロセス変数センサは圧力センサである。十分なバンド幅を有するプロセス変数センサを使用することができる。アナログ／デジタル変換器のような、装置内の他の構成部もまた十分なバンド幅、増幅器、および入力チャネル内の他の要素を有していなければならない。
【００２６】
図７は電極２５８を備えたプロセス変数センサを有する磁気流量計２５０を表している。流量計２５０は電子回路ハウジング２５４に結合される流れ管２５２を含んでいる。磁気流量計内において、コイル２５６は流れ管内に磁界を発生する。発生した磁界を通るプロセス流体の流れは電極２５８間に電位を生じさせ、プロセス変数センサ信号を提供する。流体内の振動ノイズ信号１３２は流速を変化させ、電極２５８によって感知される。磁気流量計の代表的な周波数応答は０〜７５Ｈｚもしくはそれ以上である。
【００２７】
図８はセンサ２６６を備えるプロセス変数センサを有する渦流量計２６０を示す。渦流量計２６０は流れ管内に装着されたシェディングバー２６２を含み、センサ２６６に結合される。流れ管２６４内を通るプロセス流体の流れは、枢軸２６８の周りでシェディングバー２６２に動きを起こさせる。この動きはセンサ２６６に伝達される力２７０を生起し、プロセス変数センサ信号を提供する。この力の周波数は流れ管２６４を通る流れに関係する。さらに振動ノイズ信号１３２は図２の信号前処理器１５０および信号評価器１５４で使用するためセンサ２６６に伝達される。渦流量計は、代表的にはおおよそ０〜１０KＨｚ間もしくはそれ以上の周波数応答を有する。
【００２８】
図９は、コイル３４２を備えたプロセス変数センサを含むコリオリ流量計３３０の簡略化されたブロック図であり、それは流れ管３３２およびメータ電子回路３３４を含む。測定管３３６は流れ管３３２に連結される。駆動コイル３４０は駆動信号に反応して管３３６を振動させ、感知コイル３４２および感知磁石３４４を含む感知素子は、その結果として生ずる管３３６の振動に関する左右の速度信号を発生する。管３３６を通る流れはコイル３４２で感知されるわずかな枢動を管３３６に生じさせる。コイル３４２の出力は管３３６を通る流れに関係し、プロセス変数センサ信号を提供する。さらに振動ノイズ信号１３２はコイル３４２で感知されることができ、図２に示した信号前処理器１５０へ供給される。コリオリメータは代表的には、非常に広い周波数応答を有し、きわめて高い周波数の振動を感知することができる。
【００２９】
他のタイプのプロセス変数センサは、超音波レベルセンサ内のレベルゲージつまり超音波受信器内に、超音波又は無線周波数受信器を含んでいる。例えば、送信機１０２は超音波流量計つまりレベルゲージを備えることができ、センサ１３８は超音波センサである。また、制御装置、例えばバルブコントローラはプロセス変数センサを含むことができる。
【００３０】
１つの実施例では、信号前処理器１５０は、センサ信号のパワー周波数分布の関数として、センサパワー信号１５２を生成する。例えば、信号前処理器１５０は、センサ信号のスペクトルを測定するために、ウェーブレット変換、離散型ウェーブレット変換、フーリエ変換を実行する、あるいは他の技術を使用することができる。分布周波数のパワーは、経時的に変換信号などを監視することによって測定される。この１つの例が、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（あるいは分散）として定義され、時系列のパワー（あるいは分散）は周波数の分布の仕方で表されることができる。例えば、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される。パワースペクトル密度の別の定義法は、適切な定数項によって実行される、時系列のフーリエ変換の二乗係数法である。
【００３１】
パワースペクトル密度Ｆｉは、所与のデータセットに対して平均されたピリオドグラム（periodograms）のウェルチ法を使用して計算されてもよい。その方法は、毎秒ｆｓサンプルでサンプリングされた測定シーケンスｘ（ｎ）を使用する。ここで、ｎ＝１，２，・・・Ｎである。ｆｓ／２より少ないフィルタ周波数を備えたフロントエンドフィルタが、スペクトル計算中のエイリアシング（aliasing）を低減するために用いられる。式１に示されるように、データセットはＦk,iに分割される。
【００３２】
【数１】
2006526855.tif 000003
【００３３】
Ｆk,iの重複データセグメントがあり、各セグメントについてピリオドグラムが計算される。ここで、Ｍは現セグメント内のポイント数である。全てのセグメントに対してピリオドグラムが求められた後、それらのすべてが、パワースペクトルを計算するために平均化される。
【００３４】
【数２】
2006526855.tif 000004
【００３５】
パワースペクトルが学習モード用に取得されると、このシーケンスは、リアルタイムパワースペクトルに対する比較用の基線パワースペクトルとして、メモリ、好ましくはＥＥＰＲＯＭに記憶される。したがって、Ｆｉはパワースペクトルシーケンスであり、ｉは、１から、オリジナルデータシーケンスのポイントの総数であるＮまでである。さらに、通常２の累乗であるＮは、スペクトル評価の周波数解像度を規定する。したがって、Ｆｉは、ｉ番目の周波数での信号の強さであるといえる。典型的には、パワースペクトルは、あらかじめ定められた周波数間隔の、多数のポイントを含み、よって周波数の関数としてスペクトルパワー分布の形状を定義する。
【００３６】
信号評価器１５４は、任意の適切な技術を使用し、また前述の技術を使用して、信号を評価する。例えば、信号評価器１５４は、センサ信号内のパワー周波数分布を、ある周波数範囲にわたって記憶されたしきい値レベルなどの記憶値と比較することができる。他の評価技術を適切に選択することができる。例えば、ニューラルネットワークやファジイ論理技術が使用可能である。プロセスパワー信号は、既知の信号と比較され、その比較結果は診断を行なうのに使用される。
【００３７】
本発明を好ましい実施例を参照しつつ説明したが、当業者は、本発明の精神および範囲を逸脱しないで外形および細部の変形が可能であることを認識することができるであろう。本発明は、プロセス制御システム、例えば現場組み付け装置またはシステムコントローラにおいて、多くの位置で実行するよりも、むしろソフトウェアで実施することができる。さらに、最近のデジタルプロトコル、例えばフィールドバス、プロファイバス（profibus）、およびその他が本発明を実行するソフトウェアのために提供されて、プロセス制御システムにおける要素間の通信が行われ、また、プロセス変数が、一つの送信機内で送信されさらに、設備の異なる個々の装置中に存在するソフトウェアに送られる。本発明の種々の機能ブロックは、例えば、回路として記述されているが、多くの機能ブロックは他の形、例えばデジタル回路およびアナログ回路、ソフトウェアおよびこれらの混成によって実施できる。ソフトウェアで実施した場合、マイクロコンピュータによってその機能が実現され、信号は、ソフトウェア上で動作するデジタル値で構成される。プロセッサに所望のプロセス要素を実行させるための指令によってプログラムされた一般用途のプロセッサと、所望の要素を実現するため結線された回路を有するアプリケーション仕様ハードウェア構成部分と、一般用途プロセッサのプログラムとハードウェア構成部分の組み合わせとを使用できる。回路またはソフトウェアにおける判断には、必要に応じて決定論的方法またはファジイ論理方法を使用することができる。複雑なデジタル回路の性質上、回路要素は、図示のように離れたブロックに分割できないが、種々の機能ブロックに使用される構成部分は混合したり分けたりすることができる。ソフトウェアと同様、本発明の範囲内で、ある指令をいくつかの機能部に分けたり、かつ無関係の指令を混合したりすることができる。診断装置は、プロセス監視システム、パーソナルコンピュータ、制御システム、可搬通信機、コントローラまたは送信機を含む、プロセス変数信号を受信する装置あるいは結果に到達するための情報を分担して持つ複数の装置の組み合わせであることができる。現場装置内に格納されている格納データを送信する方法であって、前記格納データが、通信プロトコルの更新速度で送信された場合に可能となるであろうよりも高いバンド幅を有することができる方法が使用される。プロセスノイズ信号に感度を有する任意のタイプのプロセス変数センサを本発明の診断装置とともに使用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】診断装置のための代表的な流体プロセス環境の構成図である。
【図２】プロセスの状態を診断する差圧流体流量計のブロック図である。
【図３】プロセス変数信号の振幅と周波数と時間とのグラフである。
【図４】離散ウェーブレット変換のブロック図である。
【図５】離散ウェーブレット変換により出力された信号を示すグラフである。
【図６Ａ】プロセスの状態を診断する診断装置の簡易フローチャートである。
【図６Ｂ】プロセスの状態を診断する診断装置のさらに詳細なフローチャートである。
【図７】磁気流量計型の診断装置の構成図である。
【図８】渦流量計型の診断装置の構成図である。
【図９】コリオリ型診断装置の構成図である。
【符号の説明】
【００３９】
１０２……送信機、１０６……通信バス、１３０……パイプ、１３２……プロセス継手、１３８……プロセス変数センサ、１４４……アナログ／デジタル変換器、１４６……センサ入力、１４８……マイクロプロセッサシステム、１５０……信号前処理器、１５２……分離信号出力、１５４……信号評価器、１５５……メモリ、１５６……状態出力、１５８……デジタル／アナログ変換器、１６０……アナログ出力、１６２……デジタル通信回路、１６４……診断データ
【図１】
2006526855.tif 000005
【図２】
2006526855.tif 000006
【図３】
2006526855.tif 000007
【図４】
2006526855.tif 000008
【図５】
2006526855.tif 000009
【図６Ａ】
2006526855.tif 000010
【図６Ｂ】
2006526855.tif 000011
【図７】
2006526855.tif 000012
【図８】
2006526855.tif 000013
【図９】
2006526855.tif 000014
【国際調査報告】
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