СПОСОБ ПРЕДУПРЕДИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗА В УСТРОЙСТВЕ, КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА, СИСТЕМА И МОДУЛЬ ДЛЯ ПРЕДУПРЕДИТЕЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗА В УСТРОЙСТВЕ
METHOD OF WARNING DETECTION OF FAILURE IN THE DEVICE, COMPUTER PROGRAM, SYSTEM AND MODULE FOR WARNING DETECTION OF FAILURE IN THE DEVICE

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Изобретение относится к области техники предупредительного обнаружения отказов в промышленной установке.
Предупредительное обнаружение неизбежных отказов в устройствах в промышленной установке является необходимым для минимизации последствий таких отказов. Это дает возможность программирования профилактического технического обслуживания для предотвращения таких отказов, минимизирующего потенциальные последствия на выходе установки.
Для осуществления такого обнаружения в промышленной установке, как известно, используют способы предупредительного обнаружения отказа по меньшей мере в некоторых из устройств в установке.
Изобретение более конкретно относится к способу, компьютерной программе, установке и модулю для предупредительного обнаружения отказа в устройстве.
ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Предупредительное обнаружение отказов в промышленной установке обычно влечет за собой индивидуальное наблюдение каждого из устройств в установке.
Это индивидуальное наблюдение за каждым из устройств осуществляется с помощью способа обнаружения отказов, который состоит в измерении одного или нескольких параметров устройства, чтобы определить, выходит ли параметр(ы) за рамки так называемой схемы нормальной работы.
Однако, хотя такой способ может быть подходящим для некоторых типов устройств, оснащающих промышленные установки, он остается зависимым от сведений о так называемых нормальных режимах работы и неисправных режимах работы устройств, находящихся под наблюдением. Кроме того, даже для устройств, для которых эти режимы работы являются полностью известными, обнаружение отказавшего режима работы обычно является поздним и почти никогда предупредительным. В заключение, такой способ обнаружения является подходящим только для обнаружения полностью определенных отказов, связанных с четко определенными отказавшими режимами работы. Следовательно, не является возможным обнаружить отказ, для которого неисправный режим работы устройства не имеет определения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Настоящее изобретение имеет целью устранить эти недостатки.
Для этого изобретение обеспечивает способ предупредительного обнаружения отказа в по меньшей мере одном наблюдаемом устройстве в группе, состоящей по меньшей мере из двух устройств, наблюдаемое устройство имеет по меньшей мере один первый параметр, коррелированный по меньшей мер, с одним вторым параметром по меньшей мере одного второго устройства в группе, упомянутые параметры представляют переменные состояния упомянутых устройств, способ включает в себя следующие этапы:
A) предсказание значения первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра;
B) сравнение предсказанного значения первого параметра с измеренным значением первого параметра; и
C) анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), для обнаружения потенциального отказа.
Такой способ позволяет выполнять предупредительное (профилактическое) обнаружение отказа в находящемся под наблюдением устройстве на основании измерений по меньшей мере одного параметра, представляющего значение состояния второго устройства, причем этот параметр - коррелируемый с параметром наблюдаемого устройства. Этапы предсказания значения первого параметра исходя из второго параметра и сравнения предсказанного значения первого параметра на основании второго параметра и измеренного значения первого параметра позволяют обнаружить ошибку корреляции между первым параметром и вторым параметром, которая может быть характерной для потенциального отказа в наблюдаемом устройстве. Такая ошибка корреляции имеет место, если предсказанное значение первого параметра и фактическое измерение этого параметра расходятся.
Наблюдаемое устройство и второе устройство являются преимущественно резервированными устройствами.
Термин "резервированные устройства" используется, чтобы означать устройства одинакового типа, работающие параллельно в установке.
Такой способ является особенно подходящим для резервированных устройств, между которыми имеется высокая степень корреляции, когда они находятся в действии.
Анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), предпочтительно состоит в проверке, имеется ли ошибка корреляции между первым параметром и вторым параметром во время t.
Такая проверка присутствия ошибки корреляции позволяет идентифицировать потенциальный отказ, который не будет идентифицируемым путем обнаружения неисправного режима работы, поскольку для некоторых отказов параметры могут оставаться в пределах границ нормальных рабочих параметров наблюдаемого устройства.
Способ преимущественно дополнительно включает в себя этап диагностирования типа отказа, если обнаружен потенциальный отказ.
Если потенциальный отказ обнаружен, такой этап позволяет диагностировать тип отказа и усовершенствовать планирование соответствующей процедуры технического обслуживания.
Диагностирование типа отказа преимущественно состоит в выполнении по меньшей мере одного испытания наблюдаемого устройства.
Предсказание значения первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра предпочтительно основывается на модели предсказания, определенной путем обучения отношению связности (когерентности) между предварительно измеренными значениями первого параметра и второго параметра.
Такая модель предсказания, определяемая путем процесса обучения, позволяет адаптировать модель при всяком отношении связности между первым и вторым параметрами, в результате чего не является необходимым знать корреляционную связь точно до использования способа в промышленной установке.
В предпочтительном осуществлении изобретения обучение осуществляется способом обучения, использующим систему нейронной сети.
Такая система нейронной сети является особенно подходящей для реализации гибкого и приспосабливаемого способа обучения при любой корреляционной связи между первым и вторым параметрами.
В другом осуществлении изобретения обучение осуществляется способом обучения статистического типа.
Такой способ обучения статистического типа представляет легкий путь получения корреляционной связи между первым и вторым параметрами.
Этапы A), B) и C) способа по изобретению преимущественно систематически повторяются, пока не будет обнаружена ошибка корреляции между первым и вторым параметрами.
Повторение этапов A), B) и C) делает возможным выполнения контроля наблюдаемого устройства непрерывно и в режиме реального времени, тем самым предлагая раннее обнаружение потенциального отказа в наблюдаемом устройстве.
В первом варианте изобретения модель предсказания, определенная для данного времени t, периодически корректируется в виде функции значений первого и второго параметров, измеренных в момент времени, предшествующий времени t.
Это коррекция модели позволяет скорректировать медленный уход корреляционной связи между первым и вторым параметрами, тем самым ограничивая риск несвоевременного обнаружения потенциального отказа, связанного с этим уходом, а не с фактическим риском отказа в устройстве.
В другом варианте изобретения модель предсказания, определенная для данного времени t, систематически корректируется в виде функции значений первого и второго параметров, измеренных в момент времени, предшествующий времени t.
В одном конкретном применении способа по изобретению по меньшей мере одним устройством в группе является силовой трансформатор с масляной изоляцией или силовой выпрямитель.
Изобретение также обеспечивает компьютерную программу для выполнения способа по изобретению, при ее исполнении на компьютере, причем компьютерная программа включает в себя инструкции для выполнения этапов:
A) предсказания значения первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра;
B) сравнения предсказанного значения первого параметра с измеренным значением первого параметра; и
C) анализа результата сравнения, осуществляемого на этапе B), для обнаружения потенциального отказа.
Согласно предложению возможности реализации способа предупредительного обнаружения отказов, такая компьютерная программа, если реализована в установке, позволяет обнаруживать отказы предупредительно, тем самым ограничивая последствия, которые любой такой отказ может иметь на выходе установки.
Изобретение дополнительно обеспечивает установку, включающую в себя группу из по меньшей мере двух устройств, наблюдаемое устройство, имеющее по меньшей мере один первый параметр, коррелированный по меньшей мере с одним вторым параметром по меньшей мере одного второго устройства в группе, упомянутые параметры представляют переменные состояния упомянутых устройств, упомянутая установка характеризуется тем, что она дополнительно включает в себя:
- систему сбора данных, приспособленную для измерения первого и второго параметров;
- модуль обработки, приспособленный для осуществления связи с системой сбора данных и для предсказания значения первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра и сравнения предсказанного значения первого параметра с измеренным значением первого параметра; и
- модуль принятия решений, приспособленный анализировать результат сравнения предсказанного значения первого параметра с измеренным значением упомянутого первого параметра, чтобы обнаруживать потенциальный отказ.
Такая установка делает возможным изготовление с ограниченным риском отказов.
Установка может преимущественно дополнительно включать в себя модуль диагностики, приспособленный для связи с процессорной системой и для определения типа отказа.
Такой модуль диагностики позволяет определять тип отказа, который был обнаружен.
В одном конкретном применении по меньшей мере одно устройство в группе является силовым трансформатором с масляной изоляцией или силовым выпрямителем.
Изобретение дополнительно обеспечивает модуль для предупредительного обнаружения отказа, являющийся приспособленным для обнаружения ошибки корреляции по меньшей мере между двумя параметрами, представляющими соответственные переменные состояния наблюдаемого устройства и второго устройства, оба устройства принадлежат к группе устройств, установленных в установке по изобретению, упомянутый модуль включает в себя:
- средство предсказания, чтобы предсказывать значение первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра;
- средство сравнения, чтобы сравнивать предсказанное значение первого параметра с измеренным значением именно этого первого параметра; и
- средство анализа, чтобы анализировать результат сравнения, осуществляемого средством сравнения, для обнаружения потенциального отказа.
Такой модуль может быть компьютерной программой или автоматической системой управления, включающей в себя упомянутое средство.
Если включен в установку по изобретению, такой модуль позволяет обнаруживать отказ предупредительным образом.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Настоящее изобретение можно лучше понять после прочтения описания вариантов осуществления данного изобретения, представленных в качестве лишь неограничительной иллюстрации, и обращения к прилагаемым чертежам, на которых:
Фиг. 1 - схематичное представление модуля для предупредительного обнаружения отказа;
Фиг. 2 - блок-схема основных этапов способа по изобретению;
Фиг. 3 показывает пример установки, в которой используется способ по изобретению;
Фиг. 4 - представление двух графиков измеренных параметров и предсказанного параметра в течение использования способа по изобретению в установке, как показана на Фиг. 3, когда потенциальный отказ не обнаруживается; и
Фиг. 5 - график, показывающий сравнительное изменение параметра наблюдаемого устройства и предсказанного значения именно этого параметра, когда способ по изобретению используется в установке, как показана на Фиг. 3, и потенциальный отказ обнаруживается во время td.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ КОНКРЕТНЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Изобретение относится к способу предупредительного обнаружения отказа в находящемся под наблюдением устройстве в установке.
Наблюдаемое устройство является первым устройством в группе по меньшей мере из двух устройств установки. Наблюдаемое устройство имеет по меньшей мере одну переменную состояния со значением, которое составляет первый параметр. По меньшей мере одно второе устройство в группе имеет переменную состояния со значением, которое составляет второй параметр. Наблюдаемое устройство и второе устройство в группе расположены в установке таким образом, что в действии первый параметр и второй параметр являются связанными корреляционной связью. Термин "корреляционная связь" используется, чтобы означать, что первый параметр является коррелированным со вторым параметром.
В предпочтительном варианте изобретения наблюдаемое устройство и второе устройство в группе являются двумя резервированными устройствами в установке. Вследствие такого резервирования имеется, следовательно, простая корреляционная связь между первым параметром и вторым параметром в том, что наблюдаемое устройство и второе устройство в группе имеют сходные рабочие условия.
В этом варианте первый параметр и второй параметр соответственно представляют значение одной и той же переменной состояния для наблюдаемого устройства и второго устройства в группе.
Первый и второй параметры могут равным образом представлять две различные операции или переменные состояния, соответственно для наблюдаемого устройства и второго устройства в группе, связанные прямой или косвенной корреляционной связью. Одной такой корреляционной связью является, например, зависимость, которая может существовать между температурой наблюдаемого устройства и электрической мощностью, потребленной вторым устройством, или давлением в приводном механизме наблюдаемого устройства и расходом газа для второго устройства.
В другом варианте изобретения наблюдаемое устройство и второе устройство в группе являются двумя нерезервированными устройствами в установке. В этом варианте первый и второй параметры могут быть связаны корреляционной связью на основании связи причины и следствия, связанной, например с фактом, что наблюдаемое устройство и второе устройство расположены в такой же технологической линии или подчиняются идентичным рабочим условиям, наблюдаемое устройство и второе устройство в группе подвергаются идентичной электромагнитной помехе, например.
Для обеспечения возможности, чтобы способ предупредительного обнаружения отказа использовался в наблюдаемом устройстве, установка дополнительно включает в себя, как показано на Фиг.1:
- систему 10 сбора данных, приспособленную измерять первый и второй параметры;
- модуль 21 обработки, приспособленный осуществлять связь с системой 10 сбора данных и предсказывать значение первого параметра, исходя из измеренного значения второго параметра, и сравнивать предсказанное значение первого параметра с измеренным значением первого параметра;
- модуль 25 принятия решений, приспособленный анализировать результат сравнения предсказанного значения первого параметра с измеренным значением упомянутого первого параметра, чтобы обнаруживать потенциальный отказ; и
- модуль 30 диагностики, приспособленный диагностировать тип отказа при обнаружении модулем принятия решений потенциального отказа.
Без выхода за рамки объема изобретения, система 10 сбора данных, модуль 22 обработки, модуль 25 принятия решений и модуль 30 диагностики могут быть компьютерными программами или подпрограммами, исполняемыми компьютером, автоматическими системами управления или подсистемами автоматических систем управления, или гибридной комбинацией компьютерных программ и электронных устройств.
Система 10 сбора данных приспособлена предоставлять измерения первого и второго параметров. Здесь термин "приспособлена" означает, что с этой целью система 10 сбора данных включает в себя измерительное средство, такое как датчики переменных состояния, соответствующих упомянутым параметрам, или что система сбора данных осуществляет связь с соответствующими устройствами, чтобы восстановить значения соответствующих переменных состояния.
Система 10 сбора данных предпочтительно приспособлена предоставлять измерения первого и второго параметров по существу одновременно. Однако в равной степени допустимо для системы 10 сбора данных измерять первый и второй параметры с разностью времен. Эта разность времен преимущественно меньше некоторого заданного времени, являющегося характеристическим для динамики изменения переменных состояния, соответствующих первому и второму параметрам, чтобы сделать возможным определение корреляционной связи.
В действии, система 10 сбора данных подает на модуль 21 обработки значения первого и второго параметров.
Компонент 22 предсказания в модуле 21 обработки приспособлен определять предсказанное значение первого параметра исходя из значения второго параметра. Это предсказанное значение предпочтительно определяется с помощью модели, соответствующей корреляционной связи между первым и вторым параметрами.
В предпочтительном варианте осуществления изобретения модель получают способом обучения, который использует систему нейронной сети, например, или является моделью статистического типа. Такой способ обучения состоит в выполнении модулем предварительной стадии обучения. Такая стадия обучения включает в себя определение корреляционной связи между предварительно измеренными значениями первого и второго параметров и определения модели предсказания, которая использует корреляционную связь, определенную путем процесса обучения. Таким образом, не является необходимым при этом знать заранее корреляционную связь между первым и вторым параметрами.
Поскольку способы обучения известны специалисту в данной области техники, независимо, используют ли они систему нейронной сети, или имеют статистический тип, они не описываются дополнительно в настоящем документе.
Именно в этом предпочтительном варианте осуществления изобретения компонент 22 предсказания приспособлен регулярно корректировать модель предсказания вне стадии обучения, модель предсказания, обновляемая во время t в виде функции измеренных значений первого и второго параметров в один или несколько моментов времени, предшествующих времени t.
Компонент 22 предсказания образует средство предсказания.
Компонент 23 сравнения модуля 21 обработки приспособлен сравнивать предсказанное значение, подаваемое компонентом 22 предсказания, с измеренным значением первого параметра. Предсказанное значение сравнивается с измеренным значением первого параметра. Измеренное значение первого параметра, с которым сравнивается предсказанное значение, является значением первого параметра, которое измеряется по существу одновременно с измерением второго параметра, или с разностью во времени относительно измерения второго параметра, на основе которого предсказывается предсказываемое значение.
Сравнение состоит в определении разности между предсказанным значением и измеренным значением первого параметра, например, или в измерении соотношения между предсказанным значением и измеренным значением первого параметра.
Компонент 23 сравнения образует средство сравнения.
Модуль 25 анализа обменивается информацией с модулем 21 обработки и приспособлен анализировать результат сравнения предсказанного значения и измеренного значения первого параметра, осуществляемого модулем 21 обработки. Этот анализ состоит в проверке, имеется ли ошибка корреляции между первым параметром и вторым параметром во время t. Присутствие такой ошибки корреляции является характеристикой потенциального отказа в наблюдаемом устройстве.
Если сравнение состоит в определении разности между предсказанным значением и измеренным значением первого параметра, анализ и обнаружение ошибки корреляции состоят в определении, является ли абсолютное значение этой разности больше, чем заранее установленный порог для обнаружения потенциального отказа.
Если сравнение состоит в измерении соотношения между предсказанным значением и измеренным значением первого параметра, анализ и обнаружение ошибки корреляции состоят в определении, уходит ли упомянутое отношение значительно от единицы.
Модуль 25 анализа образует средство анализа.
Модуль 21 обработки и модуль 25 анализа могут образовывать модуль 20 для предупредительного обнаружения отказа.
Модуль 30 диагностики обменивается информацией с модулем 25 анализа и приспособлен осуществлять, в случае необходимости, одно или несколько испытаний наблюдаемого устройства и определять тип отказа, воздействующего на наблюдаемое устройство, на основе результата сравнения предсказанного значения с измеренным значением первого параметра, и на основе результата испытания или испытаний.
Таким образом, модуль 30 диагностики образует средство диагностики, приспособленное определять тип отказа.
Установка приспособлена осуществлять способ предупредительного обнаружения отказа, этот способ включает в себя три различные стадии:
- стадию L) обучения;
- стадию A), B), C) обнаружения; и
- стадию D) диагностики.
Стадия обучения, реализуемая с помощью системы 10 сбора данных и модуля 21 обработки, состоит в определении модели предсказания путем процесса обучения. Такая стадия L) обучения может включать в себя этапы:
- измерения значений первого и второго параметров с помощью системы сбора в течение так называемого времени обучения td;
- определения модуля предсказания, например, путем способа обучения, использующего нейронную сеть или статистического типа, на основе значений первого и второго параметров, измеренных в течение времени td обучения.
Нужно отметить, что в одной конкретной реализации изобретения способ обнаружения не требует включения стадии обучения, предсказание затем осуществляется в соответствии с моделью предсказания, определенной заранее при вводе установки в действие.
Если способ включает в себя стадию L) обучения, как только эта стадия обучения была выполнена, и модель предсказания была определена, этап наблюдения реализуется системой 10 сбора данных, модулем 21 обработки и модулем 25 анализа.
Этап наблюдения содержит следующие этапы:
A) предсказание значения первого параметра исходя из измеренного значения второго параметра;
B) сравнение предсказанного значения первого параметра с измеренным значением второго параметра; и
C) анализ результата сравнения, осуществляемого на этапе B), для обнаружения потенциального отказа.
Этап A) может включать в себя подэтапы измерения значений первого и второго параметров во время t и предсказания значения первого параметра на основе модуля предсказания и измеренного значения второго параметра.
В варианте осуществления, в котором компонент 22 предсказания приспособлен регулярно корректировать модель предсказания, этап A) дополнительно включает в себя подэтап, который может выполняться систематически или регулярно и состоит в коррекции модели предсказания, определенной во время стадии L) обучения в виде функции значений первого и второго параметров, измеренных в момент времени, предшествующий времени t.
В течение этапа наблюдения этапы A), B) и C) систематически повторяются, если не обнаружен потенциальный отказ.
Если потенциальный отказ обнаружен на этапе C), модуль 30 диагностики исполняет стадию D) диагностики.
Стадия D) диагностики состоит в:
- выполнении по меньшей мере одного испытания наблюдаемого устройства; и
- анализе результата испытания и сравнения, выполняемого на этапе B) стадии наблюдения для того, чтобы определить тип обнаруженного отказа.
В предпочтительном осуществлении изобретения стадия D) диагностики включает в себя предварительный этап выбора одного или нескольких испытаний из набора испытаний; выбор испытания или испытаний основывается на сравнении, выполненном на этапе B) стадии наблюдения.
Стадия D) диагностики предпочтительно также включает в себя этап аварийной сигнализации, на которой выдается отчет о потенциальном обнаруженном отказе, эта стадия состоит в выдаче отчета об обнаружении отказа и типе отказа, воздействующего на наблюдаемое устройство.
В другом варианте изобретения способ не требует включения стадии диагностики. Этап C) анализа тогда включает в себя этап связи, который, если обнаружен потенциальный отказ, указывает, что потенциальный отказ был обнаружен, и что, следовательно, техническому специалисту необходимо вмешаться, чтобы диагностировать тип обнаруженного отказа.
Пример 1
Способ может быть реализован в установке подачи энергии для агрегата электролиза алюминия, как показано на Фиг. 3, например. Такая установка приспособлена для подачи энергии, необходимой для выполнения электролиза. С этой целью установка включает в себя четыре группы устройств, каждая включает в себя первый силовой трансформатор H1, H2, H3, H4, систему F1, F2, F3, F4 электрического фильтра, второй силовой трансформатор G1, G2, G3 и G4, называемый выпрямительным трансформатором (для питания выпрямителя), и два выпрямителя R1, R1', R2, R2', R3, R3', R4 и R4'.
В такой установке каждый из выпрямительных трансформаторов G1, G2, G3, и G4 является трансформатором с масляной изоляцией, и рассматриваемым значением состояния является температура масла, которым изолируют упомянутый трансформатор.
Выпрямительные трансформаторы G1, G2, G3 и G4 являются подобными трансформаторам, расположенным параллельно и подчиняющимися идентичным условиям. Вследствие этого они являются резервированными, и их значения состояния таким образом подвергаются сходным изменениям. Параметры, представляющие значения состояния трансформаторов, такие как температура масла, например, являются, следовательно коррелированными друг с другом.
Когда способ предупредительного обнаружения отказов используется в такой установке, наблюдаемым устройством является трансформатор G4, первым параметром является температура T4 масла в трансформаторе G4, вторыми устройствами являются выпрямительные трансформаторы G1, G2 и G3, и вторыми параметрами являются температуры T1, T2 и T3 выпрямительных трансформаторов G1, G2 и G3, соответственно.
Таблица 1
Корреляционная матрица температур трансформаторов G1, G2, G3, G4 и предсказанная температура трансформатора G4
T1
T2
T3
T4
T4pred
T1
1
T2
0,87921435
1
T3
0,86503341
0,86350753
1
T4
0,85206744
0,86972233
0,92700625
1
T4pred
0,9207585
0,91936226
0,97348029
0,93331393
1
Вышеупомянутая таблица показывает корреляционную матрицу, которая получена путем выполнения стадии L) обучения с использованием способа обучения на основании нейронной сети с четырьмя входами. Вследствие близости значений к значению 1, такая матрица показывает высокую корреляцию между значениями T1, T2, T3 и T4.
В течение этой стадии обучения устанавливается модель предсказания, делая возможным предсказание значения T4 в виде функции значений T1, T2 и T3. Чтобы проверить, что предсказание является корректным, значение T4pred предсказывается в каждый момент времени t стадии L) обучения исходя из значений T1, T2 и T3. Таблица 1 также показывает корреляцию между T4 и T4pred. Корреляционное значение 0,93331393 между значением T4 и значением T4pred указывает хорошее соответствие между моделью предсказания и измерениями T4.
На Фиг. 4 показаны результаты, полученные при использовании способа в такой установке. Верхняя часть Фиг. 4 представляет график, показывающий изменение входных значений T1, T2 и T3, и нижняя часть Фиг. 4 показывают этап сравнения T4 и T4pred.
Изменения температур T1, T2 и T3, показанные в нижней части Фиг. 4, являются сходными. Однако, из-за многих зависимостей от параметров, таких как площади, подлежащие обработке электролизом, наружная температура, изменения электродов, и т.д., такие изменения нельзя смоделировать просто. Следовательно, нелегко определить для каждой из этих температур T1, T2 и T3 так называемый нормальный режим работы, который позволит обнаруживать потенциальный отказ на основании выхода температуры вне допустимых пределов этого режима работы. Это применяется таким же образом к температуре T4.
Исполнение стадии проверки показывается в нижней части Фиг. 4 графиком, показывающим изменение T4pred и вычисленную разность между T4 и T4pred.
Таким образом, в течение стадии проверки, на протяжении 18 дней, видно, что вычисленная разность между T4 и T4pred остается менее, чем 2°C. В установке без возможности отказа, способ наблюдения позволяет предсказать температуру наблюдаемого устройства с достаточным разрешением, чтобы обнаружить какую-либо ошибку корреляции, которая может быть связана с аномалией в наблюдаемом устройстве, которая может привести к отказу.
На Фиг. 5 показано обнаружение ошибки корреляции. График по Фиг. 5 создан при точно таких же условиях в такой же установке, что и график в нижней части Фиг. 4. В первой части графика, перед временем td, разность значения между T4 и T4pred остается низкой, эти два значения подвергаются сходным изменениям. Во время td виден резкий рост 99 температуры T4, который отсутствует в T4pred. Это увеличивает разность между T4 и T4pred, которое уходя далеко за масштабную полоску в 10°C, приводит к обнаружению аномалии в наблюдаемом устройстве. Такая аномалия, являясь ошибкой корреляции, анализируется в течение этапа анализа в качестве указывающей присутствие потенциального отказа. Этот потенциальный отказ в наблюдаемом устройстве затем подтверждается и идентифицируется во время стадии D) диагностики.
Хотя в описанном выше варианте осуществления способ корреляции относится к предсказанию одного параметра наблюдаемого устройства исходя из параметра одного второго устройства в установке, способ может быть приспособлен к наблюдению одного или нескольких параметров наблюдаемого устройства с предсказанием этого или этих параметров из одного или нескольких параметров для одного или нескольких вторых устройств в установке без выхода за рамки объема изобретения.