CN114867945A - 用于螺线管阀优化和响应劣化测量的***和方法 - Google Patents

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普拉奇·赞巴雷
普拉桑·乔提普拉萨德
里查·马赫什·欣德
阿尔琼·托图普拉图瑞吉库马尔
迪佩什·乔汉
尼莱什·凯拉斯劳·苏拉斯
罗希特·泰辛格·乔汉
安基特·贾殷
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Abstract

一种用于检测故障和优化螺线管阀的功率使用的***和方法。该方法包括获得螺线管线圈的电流特征，使用专用电路来检测各种特征，以及使用脉宽调制控制器来优化该***的功率输出。此外，通过使用机器学习，可以使用来自该专用电路的数据来优化该***。

Description

用于螺线管阀优化和响应劣化测量的***和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年12月12日提交的印度专利申请号201911051558的权益，该印度专利申请的披露内容通过援引以其全文并入本文。
背景技术
许多流体动力***(比如液压***)包括调节流体流量的阀。有各种类型的阀用于不同的目的，比如方向控制、压力控制、开/关流量控制和比例流量控制。阀通常被结合在用于各种工业和移动应用的机器中，包括注塑成型机、高压加工机、车床和移动机器。给定机器中使用的阀数量可能会有很大不同。
一些流体动力***包括滑阀。滑阀包括阀芯形式的调节构件，该调节构件在由阀体限定的孔或通道内线性移动。阀芯可以包括一个或多个台肩，这些台肩基于阀芯的线性位置来控制由阀体限定的端口之间的流体连通。在一些***中，调节构件由螺线管线性致动器驱动。单个***包含多达50个或更多阀的情况并不少见。
在示例***中，多个阀以串联或并联组合的方式连接。即使是单个阀发生故障也会妨碍整个***的正常操作。由于阀芯故障而导致的阀故障可能导致比如压力不足或预期气缸排量不足等问题。两种常见的阀芯故障类型包括阀芯完全卡住(即阀芯不移动)、或阀芯移动减少或受限。阀芯故障的一些常见原因是流体污染或零件磨损。
阀故障会导致许多需要时间和金钱来修复的问题。如果可以检测和定位阀芯故障，则可以避免由于阀芯故障而导致的阀故障。
发明内容
总的来说，本披露内容涉及提供更具成本效益和/或在其他方面改进螺线管阀操作的***和方法。某些方面涉及提供了增强的螺线管阀诊断(例如，故障检测)的***和方法。其他方面涉及控制阀功耗以允许螺线管阀更高效地操作的***和方法。
一个示例是一种螺线管操作阀，包括：至少一个线圈和至少一个调节构件；控制器，该控制器与电流计进行接口连接，以在通过在致动模式下操作该螺线管操作阀来致动该螺线管操作阀时监测该线圈的电流特征，在该致动模式下，使用第一功率水平驱动电流通过该线圈，并且该控制器包括处理器和存储器，该存储器与该处理器进行电子通信以用于执行调节构件功率优化算法，该功率优化算法能够操作用于：基于由该电流计感测的该电流特征的感测电流，检测该调节构件何时已开始移位；基于由该电流计感测的该电流特征的感测电流，检测该调节构件何时已到达最终位置；并且一旦该调节构件已被确定处于该最终位置，就将该螺线管操作阀从该致动模式移位到保持模式。当该螺线管操作阀在该保持模式下操作时，使用第二功率水平驱动电流通过该线圈，并且该第二功率水平低于该第一功率水平。该保持模式的第二功率水平可以由脉宽调制控制器控制。在其他示例中，该控制器包括具有螺线管线圈的集成电路。该控制器可以通过检测该电流何时从正斜率转变为负斜率来检测调节构件何时已开始移位。然后，该控制器可以通过检测该电流已从正斜率转变为负斜率然后回到正斜率来检测该调节构件已到达其最终位置。该控制器可以使用第一锁存器，当该***检测到负斜率时，该锁存器被设置为高输出，当该控制器在该第一锁存器的输出状态已被设置为高之后检测到正斜率时，该控制器使用第二锁存器，该第二锁存器然后被设置为高，一旦该第一锁存器和该第二锁存器都被设置为高，控制器就将该电流转变为保持状态。
不同的示例螺线管操作阀包括至少一个线圈和至少一个调节构件、以及控制器，该控制器与电流计进行接口连接，以在致动该螺线管操作阀时监测该线圈的电流特征，并且该控制器监测来自该电流计的与该电流特征相关的测量数据，该测量数据包括测量的操作值，这些操作值包括：达到电流的第一峰值所需的时间、达到电流的第一谷值所需的时间、达到最大电流输出所需的时间、达到该第一谷值所需的时间与达到该第一峰值所需的时间的比值，并且该控制器将这些测量的操作值与存储在存储器中的基线操作值进行比较，以该监测螺线管操作阀的健康状况。
披露了一种用于减少螺线管操作滑阀的意外停机时间的方法，该方法包括：确定该滑阀的阀芯的响应时间；确定该滑阀的阀芯的位置；计算阀芯响应时间误差值；计算滑阀位置误差值；将该阀芯响应时间误差值和该滑阀位置误差值中的一者或两者与阈值进行比较；以及当该阀芯响应时间误差值和该滑阀位置误差值中的一者或两者超过这些阈值时，生成误差信号。
在一些示例中，确定该阀的响应时间的步骤包括基于以下中的一项或多项来计算响应时间：达到第一峰值电流的时间；
达到最后谷值电流的时间；达到最大电流的90％的时间；低洼点的数量；以及距理想电流特征线接近零的最小点。
在一些示例中，计算响应时间的步骤是用回归模型来执行的。
在一些示例中，计算阀芯响应时间误差值包括将该阀响应时间与基线响应时间进行比较。
在一些示例中，该基线响应时间是在该滑阀的训练期间确定的。
在一些示例中，该阀芯响应时间误差被计算为相对于该基线响应时间的百分比变化。
在一些示例中，确定该阀的阀芯位置的步骤包括基于以下中的一项或多项来计算响应时间：第一谷值处的电流与稳态电流的差；参考卡住曲线与最新记录的电流特征之间的欧几里德距离；达到第一峰值电流的时间；达到最后谷值电流的时间；达到最大电流的90％的时间；以及第一谷值处的电流的平方与该第一峰值处的电流的比值。
在一些示例中，计算位置的步骤是用回归模型来执行的。
在一些示例中，计算位置误差值包括将该阀位置与基线响应时间进行比较。
在一些示例中，该基线响应时间是在该滑阀的训练期间确定的。
在一些示例中，该阀芯响应时间误差被计算为相对于该基线响应时间的百分比变化。
在以下的描述中将阐述各种附加的方面。这些方面可以涉及单独的特征以及特征的组合。将理解的是，前述一般性描述和以下详细描述两者都仅是示例性和解释性的，并且不限制本文披露的示例所基于的广泛发明性概念。
附图说明
并入说明书中并构成说明书一部分的附图中展示了本披露内容的若干方面。附图的简要描述如下：
图1是包括具有根据本披露内容的特征的螺线管阀的示例***的示意性表示。
图2是使用了线性可变差动变压器的现有技术的螺线管阀。
图2A是图2所示的现有技术的螺线管阀的截面。
图3是由图1的螺线管阀产生的示例电流特征。
图4是展示了电流特征的曲线图，并且该曲线图还描绘了在哪里可以实施脉宽调制控制以修改电流特征。
图5描绘了可以与图1的螺线管阀的螺线管线圈接线的阀芯移位检测电路***。
图6描绘了可以与图1的螺线管阀的螺线管线圈接线的另一阀芯移位检测布置。
图7是示出了图6的阀芯移位检测布置的更详细示意图。
图8是具有关于图7的阀芯检测电路布置如何操作的细节的流程图。
图9是来自健康阀芯的电流数据的曲线图。
图10A至图10C是螺线管阀的电流特征的曲线图，展示了不同电源电压的效果，测试的电源电压分别为28.8V、24V和19.2V。
图11A至图11C是展示了螺线管阀的电流特征可以如何随温度变化的曲线图。测试分别在0C、25C和55C下进行。
图12是示出了螺线管阀的电流特征如何基于流过螺线管阀的流体的粘度而变化的曲线图。
图13是示出了螺线管阀的电流特征如何基于流过该阀的流体的污染水平而变化的曲线。
图14是展示了如何可以使用线性回归方法训练螺线管阀的流程图。
图15是展示了螺线管阀如何可以使用来自图14的线性回归的信息的流程图。
图16A和图16B是将健康的阀电流特征与具有较低电压以模拟迟滞阀芯(如图16A中所示)或具有较高粘度的油以模拟迟滞阀芯(如图16B中所示)的阀直接比较的曲线图。
图17是叠加在理想特征线上的由图1的螺线管阀产生的示意性示例电流特征。
图17A示出了图17的示意性示例，其中注释示出了如何确定理想特征线。
图18是计算理想阀芯响应时间的示意性回归逻辑模型。
图19是具有关于本文披露的阀芯检测电路布置可以如何操作以检测阀芯响应时间劣化的过程细节的示例性流程图。
图20是具有关于通过图19所示的过程识别的阀芯响应时间劣化的实时评估的过程细节的示例性流程图。
图21是具有关于本文披露的阀芯检测电路布置可以如何操作以在经预训练的模型可用时检测阀芯位置劣化的过程细节的示例性流程图。
图22是具有关于通过图20所示的过程识别的阀芯位置劣化的实时评估的过程细节的示例性流程图。
图23是具有关于使用从在线学习阶段得到的回归模型对阀芯位置劣化进行实时评估的过程细节的示例性流程图。
具体实施方式
将参照附图详细描述各个示例，其中相似的附图标记在若干视图中表示相似的零件和组件。此外，本说明书中阐述的任何示例并不旨在进行限制，并且仅阐述了根据本披露内容的原理的许多可能示例中的一些。
说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“说明性实施例”等的提及表明所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但是每个实施例可以包括或可能不一定包括该特定特征、结构或特性。此外，这些短语不一定指同一实施例。另外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，认为结合其他实施例实现这样的特征、结构或特性在本领域技术人员的知识范围内，无论是否明确描述。
在附图中，一些结构特征或方法特征可以以特定的布置和/或顺序示出。然而，应该理解，这样的特定布置和/或顺序可能不是必需的。相反，在一些实施例中，这样的特征可以以不同于说明性附图中所示的方式和/或顺序布置。此外，在特定附图中包括结构特征或方法特征并不意味着暗示这样的特征在所有实施例中都是必需的，并且在一些实施例中，这样的特征可以不被包括在内或者可以与其他特征组合。
当机械***的阀劣化或磨损时，这些阀的流量或压力调节构件(比如螺线管操作阀的阀芯)的位置可能偏离***上的给定操作命令所预期的位置，从而导致例如流量过大或过小、跨阀两侧的压差不理想等。这样的异常阀芯操作可能是由流体污染或阀零件磨损引起的。因此，在***操作期间检测这样的偏差是有益的，以便可以调节命令输入以实现期望的流量/压力，并且还可以防止***故障及其后果，比如机械/设备的故障。
本披露内容的某些方面涉及监测螺线管操作阀的阀芯。在一些实施例中，并且通过非限制性示例，用于监测螺线管操作阀的阀芯的***和方法包括螺线管线圈和阀芯。在一些实施例中，这些***和方法结合了电流计和处理器以及存储器，该存储器与处理器进行电子通信以用于执行阀芯故障检测算法。
在典型的液压滑阀组件中，使用直接耦接到图2和图2A中所示的阀芯2的线性可变差动变压器(LVDT)12来检测阀芯位置。LVDT 12与阀体4相邻耦接，阀体与阀芯2的螺线管6相邻。然而，LVDT价格昂贵，并且随着时间的推移会由于受到它们所在的流动通道中的高压液压流体的影响而损坏。本披露内容的监测螺线管操作阀的阀芯的***和方法可以在不直接测量阀芯位置或不需要额外的传感器(比如LVDT)的情况下实施，而是从阀的其他测量参数(例如测量的螺线管线圈电流)的测量值中推断阀芯位置。此外，所披露的***和方法可以“实时”执行，其中可以近乎即时且并行地报告检测，从而允许进行连续监测而在检测与报告结果之间几乎没有明显延迟。
图1表示了机械***10，该机械***至少部分地通过使用液压装置来操作。液压装置包括用于说明本披露内容的原理的阀组件100的非限制性实施例。在一些示例中，阀组件100是开关阀。阀组件100包括容纳阀芯112的壳体103(例如，阀组或阀体)，阀芯安装在由壳体103限定的阀芯孔114中。在这个示例中，滑阀是三通滑阀。然而，本披露内容的原理很容易应用于其他滑阀(例如，二通滑阀)和其他流体控制阀，例如具有开/关或提动阀的流量控制阀。阀芯112包括轴126，该轴耦接到轴126两端的一对计量台肩122和124，每个台肩提供阀组件100的流量调节功能。螺线管线性致动器130耦接到阀芯112，并且适于驱动阀芯112在阀芯孔114内的轴向线性移动，该线性移动沿阀芯孔114的中心轴线A。螺线管线性致动器130容纳线圈132，该线圈用于通过施加在线圈132中生成电流的控制信号或命令信号来生成受控磁场。
流体供应源101(例如，泵)经由供应管线102通过供应端口105向工作端口104供应液压流体。工作端口104连接到液压缸106，该液压缸驱动负载，即液压设备或机械的负载。来自工作端口的流体经由储箱端口107和储箱管线110排入储箱108。
控制单元170被配置为提供控制信号或命令信号，这些信号在线圈132中生成电流以驱动阀芯112沿轴线A的轴向线性移动。控制单元还包括电流计173(例如安培计)，该电流计适于测量螺线管线性致动器130的一个或多个线圈132中的电流。阀芯112在阀体内在关闭位置(例如，流动被阻断的关闭位置，如图1所示)与第一打开位置和第二打开位置(例如，允许流动通过阀体的打开位置)之间移动。在关闭位置，阀芯112阻断供应端口105、工作端口104和储箱端口107之间的流体连通。在第一打开位置，阀芯112被移动成打开供应端口105与工作端口104之间的流体连通，使得来自供应端口105的加压液压流体流入液压缸106，以驱动液压缸106从第一杆位置向第二杆位置移动。在第二打开位置，阀芯112被移动成打开工作端口104与储箱端口107之间的流体连通，使得来自液压缸106的液压流体可以流向储箱，以允许液压缸106从第二杆位置移回第一杆位置。
来自电流计173的测量值被馈送到机械***10的操作子***174，操作子***174操作性地耦接到控制单元170。操作子***174包括一个或多个处理器180，这些处理器适于执行计算机可读指令并处理从控制单元接收的信号。操作子***174还包括存储计算机可读指令的存储器178以及命令接口176，两者都操作性地耦接到一个或多个处理器180。
当螺线管线性致动器130接收电流以驱动阀芯112在阀芯孔内沿轴线A进行轴向线性移动时，阀芯112的部分113(例如，铁磁部分、电枢部分等)或阀芯组件中包括阀芯112并且固定地耦接到阀芯112的部分相对于螺线管线性致动器130的一个或多个线圈移动，导致通过一个或多个线圈132的磁通量变化，这同样会在该一个或多个线圈中生成电感。由于这些磁场与阀芯112或部分113的相互作用而在线圈中生成的电感会导致一个线圈或多个线圈132中的电流发生变化。一个或多个线圈132中的电流根据阀芯112是实际上移动了、未移动还是已完成移动而不同。一个或多个线圈132中的电流可以由电流计173测量，作为时间的函数。一个或多个线圈132中的电流的这样的测量值可以被可视化为在一段时间内线圈电流随时间的变化的曲线图，并且被称为“电流特征”。一个电流特征可以对应于阀芯112从关闭位置到第一打开位置的移动，并且另一个电流特征可以对应于阀芯112从关闭位置到第二打开位置的移动。
控制单元170可以生成阀芯故障状况，以指示阀芯112是否响应于控制信号或命令信号而正常移动，例如，如期望和预期的那样移动。在阀芯112响应于控制信号或命令信号而正常移动通过其全部冲程长度(例如，关闭位置与打开位置之一之间的全部长度)的情况下，控制单元可以指示阴性阀芯故障状况，即，没有阀芯故障。在阀芯112没有响应于控制信号或命令信号而正常移动的情况下，控制单元170可以指示阳性阀芯故障状况，即存在阀芯故障。当阀芯112没有正常移动时，它可能响应于控制信号或命令信号而部分地移动通过其预期的冲程长度，或者它可能根本不移动，并且由控制单元170指示的所产生的阀芯故障状况也可能指示阀芯112究竟是否移动以及移动了多少。由控制单元170报告的阀芯故障状况(无论是阴性的还是阴性的、以及阳性阀芯故障的类型是什么(例如，完全没有移动或部分移动))都是基于由电流计173测量的电流特征的。
图3中示出了示例电流特征。电流特征200的特征在于，随着磁场在线圈132的中心形成，电流上升210。当磁场强到足以推动阀芯并克服弹簧力时，阀芯开始移动通过线圈132的中心，这使得由于磁场或线圈电感的突然变化而在线圈132中产生反向电压132，这导致电流减小。一旦阀芯完全移位，电流将继续上升212至连续峰值216水平，从而完成电流特征。有多种方式可以使用来自电流特征的数据来检测阀芯中的故障、并优化功率使用以延长螺线管阀的寿命。
一个实施例使用收集的数据通过使用脉宽调制控制器(PWM)来优化功率使用。该实施例在图4中的电流特征曲线图上示出。不需要连续峰值电流216来将阀芯保持在适当位置。电流可以降低到足以将阀芯保持在适当位置的保持水平218。降低通过螺线管线圈132的电流可以降低阀***的功耗。功耗的降低使得线圈的温度保持在较低水平。当温度保持在较低水平时，线圈的寿命周期显著增加。移位阀芯所需的时间以及电流特征取决于许多因素。一些因素包括线圈规格、阀芯上的负载、阀芯摩擦力和电源电压。通过检测电流并使用PWM将线圈电流降低至保持水平，可以实现阀芯移位检测和电流降低。PWM电压控制可以通过微控制器或其他方式来完成。然而，使用专用硬件电路来检测阀芯移位并启用PWM控制器，可以实现准确地检测阀芯移位。
实施专用电路的一个实施例是使用电流感测框来检测阀芯移位时的电流，如图5所示。通过使用电流感测框414，可以感测和读取当阀芯移位时流过线圈的电流。线圈电流速率为di/dt＝V/L(di/dt为电流变化的瞬时速率(安培/秒)，V为螺线管两端的电压，并且L为电感、单位为亨利)。V也可以用V-V反电磁力来计算，其中V等于电源电压，并且V反电磁力等于电路的反电磁力。电流的上升受到线圈路径的DC电阻的限制。一旦螺线管通电，电流就会增加，这会导致磁场扩大，直到力强到足以移动电枢。电枢移动会增加磁场的集中度。当电枢自身的磁质量进一步移动到磁场中时，磁场会在螺线管的绕组中产生反向电压。因为当电枢挪动(stroke)时磁场会迅速扩大，所以磁场会导致通过螺线管绕组的电流
Figure BDA0003690892670000101
短暂降低。其中，di/dt等于电流变化的瞬时速率，V等于电源电压，V反电磁力等于磁场扩大引起的降低，并且L为电感。在电枢挪动后，电流继续上升至其最大峰值水平。可以跟踪电流特征，并且可以将谷值点用作阀芯移动完成的指示。这将用于提供位置指示。此外，该特征将用于为线圈提供切换到脉宽调制(保持)模式或完全打开(峰值)模式的触发。使用集成电路检测的一些好处包括：无需用户配置即可切换到峰值模式和保持模式的更简单方式。在一些实施例中，将不需要传感器，这将降低成本，增加安装、组装的便利性，并且使用特征了解将简化故障检测。
在图6的框图中展示了通过使用专用电路进行阀芯移位检测的不同实施例。首先，由电流感测框414检测通过线圈132的电流。电流感测框的输出被提供给并联接线的负斜率检测器框416和正斜率检测器框422。通常，电流会上升，直到产生的磁场足以开始移动阀芯。将检测到正斜率，但是如果负斜率检测器锁存器输出418尚未被设置为高，则电路将等待。一旦阀芯开始移动，电流将开始降低，这将导致负斜率检测器被锁存为高输出。一旦阀芯已经移动到其最终位置，电流的斜率将再次开始上升。在负斜率检测器的输出状态被设置为高并且电流开始上升之后，正斜率检测器422可以被锁存424为高。在负斜率检测器和正斜率检测器都被设置为高之后，PWM控制器426被启用，并将电流设置为保持位置。这可以导致降低功耗并降低工作温度。图4示出了PWM就位时的负斜率和正斜率电流模式。
图7示出了使用在LTSpice中制造的硬件的电路的特定示例。LTSpice是实施SPICE(着重集成电路的模拟程序)电路仿真器的免费软件。它由部件制造商Linear Technology制造，允许添加特定部件。这些部件包括与PWM驱动器426串联接线的螺线管线圈132，然后PWM驱动器426附接到与负斜率检测器416和正斜率检测器422并联接线的电流感测框414。如上所述，一旦负斜率检测器416和正斜率检测器422都被锁存为高输出电平，将启用与负斜率检测器框串联接线的PWM启用框。这将启用PWM并将电流输出降低到图4所示的保持位置。图8的流程图展示了***1500将如何工作的附加解释。
***1500从开始框1502开始，***1500在开始框1502确定功率输入1504。如果功率输出为低，则***1500什么都不做1542。如果功率输出为高，则***转到阀芯移位框1506。在阀芯移位框1506之后，有一个判定是负斜率还是正斜率的电流感测框，然后转到负斜率框1510或正斜率框1516。如果***1500转到正斜率框1510，则***确定负斜率输出状态1514是否被设置为高。如果不是这样，则***返回到电流感测框1508。如果负斜率输出1514被设置为高，则***1500会触发锁存正斜率输出状态1528为高。然后经过内部延迟1530，并且启用脉宽调制控制1532，这导致线圈电流降低到保持水平1534。***然后确定电流线圈是高还是低，如果是高，则***1500被关闭1540，并且***1500返回到确定功率输入1504。如果正斜率检测1510为阴性，则***什么都不做。返回到电流感测框1508，如果检测到负斜率，则***转到负斜率检测框1516。从负斜率检测框1516，如果存在阴性响应，则***1500等待1518，在等待1508之后，***确定正斜率锁存器1522是否被设置为高，如果不是这样，则检测到阀芯故障1524，并且打开故障LED 1526。如果在负斜率检测框1516存在阳性响应，则***1500什么都不做1520。返回到负斜率检测框1516，如果存在阳性斜率响应，则***1500转到确定负斜率输出状态1514。在正斜率检测框1510为阳性之后，***1500从负斜率输出状态1514遵循前述路径。
使用比如专用电路等间接方法的额外好处是，该电路能够监测电流特征阀的峰值和谷值。它们还监测电流的峰值、谷值、斜率和幅度。这是生成电流特征的原因，然后可以将该电流特征与先前的电流特征进行比较，以帮助检测问题，这是当前使用直接非接触式位置开关和接近度传感器检测到的问题。在由于阀芯和阀体摩擦力增加而导致阀芯移动受限，但移动时间仍符合阀芯规格的情况下，基于时间的技术可能会失败。
图9展示了来自健康线圈1600的电流曲线图。正常的电流特征取决于若干变量，包括但不限于：温度、线圈状态、压力、流动状况、阀的不同尺寸(流量)等等。
为了确定哪些变量影响电流特征，进行了多项研究，以表明在各种条件下操作时特征模式不同。这些测试中的每一个都包括健康的阀芯作为对照。使用提供给***的不同电压来测试图10A至图10C中所展示的曲线图。在图10A中示出了具有28.8V电源电压的螺线管阀的电流特征1700a，电流特征1700a具有约1.4A的电流幅度1702a，图10B展示了具有24V电源电压和1.15A的电流幅度1702b的螺线管阀的电流特征1700b，图10C示出了具有19.2V的电源电压和0.9A的电流幅度1702c的电流特征1700c。电源电压和电流的变化也将螺线管阀的阀芯移位所需的时间从图10A所示的55ms 1704a改变为图10B所示的70ms 1704b至图10C所示的85ms 1704b。这些曲线表明，电压是导致阀芯迟滞的原因，并可能导致螺线管阀出现错误或问题。
测试不同温度对螺线管阀及其电流特征的影响的一项研究如图11A至图11C所示。图11A示出了螺线管在0摄氏度时的电流特征1800a，图11B示出了25摄氏度时的电流特征1800b，并且图11C示出了55摄氏度时的电流特征1800b。由于展现出的显著差异，温度会影响测量信号电平的各种操作参数，因此，基于存储的水平或存储的特征的方法可能是无效的。
图12中的曲线图展示的一项不同研究展现了不同粘度水平的液体导致的迟滞阀芯移动。使用了国际标准组织粘度等级(ISO-3448)中的五个不同的水平；ISOVG5、ISO-VG46、ISO-VG150、ISO-VG320、ISO-VG680。这些曲线图在图12中分别示出为510A至510D。随着粘度的增加，阀芯移动的阻力增加，但仍允许阀芯移动完整的冲程。在电流特征中可以观察到的变化包括；归一化电流谷值随着流体粘度的增加而增加，并且达到第一谷值的时间随着流体粘度的增加而增加。峰值电流512A的幅度和电流特征的初始斜率512B在整个实验中保持相同，表明在每种情况下需要相同的电磁力来将阀芯从其中性位置移动。并且最终斜率512C也是相同的，因为阀芯在每种情况下都完成其全部冲程。该数据表明，流体粘度越高，阀芯越迟滞。
在最终测试中，油被粒径为6至10微米的铁粉和白色油脂污染。油中的颗粒浓度从1级逐渐增加到4级。这在图13中分别示出为511A至511E，其中511A是没有污染的油。在电流特征中可以观察到以下变化：在油污染状态下的归一化峰值电流幅度不同于健康状态下的油，达到峰值电流的时间随着油污染水平的增加而增加，归一化谷值电流幅度随着油中污染物浓度水平的增加而增加，在油污染状态下达到谷值电流的时间不同于在健康状态下的时间。如果阀芯与孔之间的间隙充满颗粒，则需要更大的力来移动阀芯。然而，所产生的电流特征根据污染物落在阀芯的位置而不同。图13中所示的结果示出了归一化峰值电流幅度，并且初始斜率在每种情况下是不同的，这表明需要不同的电磁力来将阀芯从其位置移动。这在图13中示出，对于污染水平3 511D和污染水平4 511E，由于限制阀芯移动的颗粒数量较多，阀芯不能完成全部冲程，因为峰值电流和谷值电流的幅度之间的差以及达到峰值电流和谷值电流的时间之间的差都显著减小。
如图12和图13所示，阀芯响应劣化的影响主要出现在电流特征的峰值与谷值之间的区域。以下关键特征可以用于使用电流特征监测螺线管阀的响应劣化：“归一化谷值电流幅度”与“归一化峰值电流幅度”的比值、达到峰值电流的时间、达到谷值电流的时间、以及达到最大电流(稳定电流)的时间。为了确定上面列出的特征对阀芯性能的影响，可以使用监督机器学习技术(线性回归)。使用线性回归可以给出迟滞阀芯移动(因变量)与从电流特征提取的特征(自变量/解释变量)之间的因果关系。“归一化谷值电流幅度”与“归一化峰值电流幅度”的比值很重要，因为该比值随着阀芯响应劣化程度的增加而增加。达到峰值电流的时间很重要，因为它是阀芯移动开始的重要指示，并且在阀芯移动由于污染颗粒而受限的情况下可能会受到影响。达到谷值电流的时间和达到最大电流的时间很重要，因为它们受不同电压的影响很大。利用这些特征，可以开发出最佳拟合预测模型。处于健康状态的每个螺线管阀都可以使用该模型进行训练，并且从回归模型中获得对应的值，这些值用作预测由于上述因素导致的阀芯响应随时间劣化的参考。这有助于预测阀的寿命，并有助于预测阀线圈的寿命。
本披露内容可以使用统计过程控制(SPC)方法连同回归模型一起来单独监测每个关键特征的行为变化，并进而监测阀芯移动(响应)的劣化。随着获取更多数据，算法将变得更加稳健。为了生成该算法，有以下做法：按时间顺序排列的特征值(数据)：将从训练中获得的特征值的平均值作为平均线，将平均值的2个标准差设置为控制上限和下限，油污染状态下的电流与油健康状态下的电流不同。特征在前一段落中被列出。
通过使用线性回归模型，可以更容易地检测何时可能发生故障、导致故障的原因，并且可以潜在地预测何时可能发生故障。图14示出了一个示例的训练好的螺线管阀。呈现了实时阀芯响应时间劣化算法的过程1900。在步骤1902，该过程自动或通过命令启动。在步骤1904，执行关于训练是否已完成(例如，经由过程1000)的评估，由此如果训练尚未完成，则过程在步骤1924停止，或者如果训练已完成，则过程前进到步骤1106。在步骤1106，读取存储的经训练数据(例如，来自过程1000)。在步骤1908，该过程将停留在步骤1108的保持循环中，直到阀打开命令得到验证，之后该过程前进到步骤1110，在该步骤对阀的电流特征进行采样。在步骤1912至1920中，评估阀芯响应时间。在步骤1914，对测量的电流特征进行归一化，并且计算特征。在步骤1916，通过使用标准化技术来缩放这些特征，以通过使用在学***均值和标准差来将特征变换到共同范围。可以实施步骤1920来评估SPC(统计过程控制)规则违反情况。计算出的响应时间被用于计算阀芯响应时间劣化百分比，作为测量的响应时间相对于来自过程1000的存储的经训练响应时间的百分比变化。该过程可以在步骤1924终止。
通过图15中的***2000示出了实时***评估的可能方式。其开始于步骤2002，在步骤2004检查***是否已经被训练好，如果没有，则实时评估停止2006。如果***2000已经被训练好，则***将在步骤2008读取存储的经训练数据，并在步骤2010评估阀是否已通过***或以其他方式被打开。如果没有，***2000将再次检查。如果阀已打开，则***2000将在步骤2012对电流特征进行采样，并在步骤2014计算特征，然后在步骤2016评估***2000是否已违反SPC规则，接着在步骤2018测量响应作为回归输出，然后在步骤2020根据测量的响应和来自经训练响应的响应计算响应劣化变化百分比。
图16A和图16B中示出了基于所收集数据的线性回归方程可以用于确定劣化百分比的特定示例。在图16A中，示出了两个电流特征，其中健康电流特征为610A，其中通过螺线管的电压为12V。迟滞阀芯电流特征610B通有9V的电压。对于健康的阀芯，谷值峰值比为0.786，达到第一峰值的时间为16ms，并且达到第一谷值的时间为24ms，并且达到最大电流的时间为35ms。为了创建线性回归方程，通常使用统计分析软件。一个示例是MiniTab。MiniTab是宾夕法尼亚州立大学开发的软件，由MiniTab LLC发行。Minitab可以进行自动计算并使用数据创建方程(比如线性回归方程)。线性回归方程通常采用Y＝a+bX的形式，其中X是解释变量，而Y是因变量。对于该阀芯，在使用软件使用上述数据计算线性回归方程后，Y等于53.532。解释变量有峰值谷值比(I谷值/I峰值)、达到第一峰值的时间(达到I峰值的时间)、达到第一谷值的时间(达到I谷值的时间)、以及达到最大电流的时间(达到I最大的时间)。迟滞阀芯(9V)的峰值谷值比为0.851，达到第一峰值的时间为24ms，并且达到第一谷值的时间为31ms，并且达到最大电流的时间为60ms。使用从健康阀芯生成的方程：
Y＝(86.24*I谷值/I峰值)--(0.093*(达到I峰值的时间))+(0.831*(达到I谷值的时间))-(0.2019*(达到I最大的时间))-25.61
对于电压较低的阀芯，Y等于59.193。
为了计算响应劣化百分比，使用以下方程，使用因变量差(包括最近的计算y最近、训练的平均结果y训练和阀卡住情况下的回归方程输出y最差情况)，得出以下方程：
Figure BDA0003690892670000161
使用该计算，对于用较低电压模拟的迟滞阀芯，存在17.307％的响应劣化。类似地，在图16B中，展现了使用具有更厚粘度的油来展现迟滞阀芯的示例。健康阀芯611A所用的油为VG-46，谷值峰值比为0.772，达到第一峰值的时间为17ms，达到第一谷值的时间为23ms，达到最大电流的时间为33ms。在迟滞阀芯611B中，引入了VG680油。达到第一峰值的时间为20ms，达到第一谷值的时间为29ms，达到最大电流的时间为37ms。对数据使用线性回归方程，对于健康阀芯，Y等于51.869，而对于迟滞阀芯，Y等于60.397。使用该方程计算的响应劣化、响应劣化百分比分别为0.001和24.811。使用数据创建线性回归模型有助于防止错误，并可以有助于在劣化百分比超过阈值时预测错误。如前所述，无论年龄大小，所有阀芯都会产生不同的结果，因此每个阀芯将具有不同的健康线性回归方程。
参考图17至图22，呈现了用于检测阀芯性能劣化的上述方法的变体，其中评估阀芯响应时间劣化和阀芯位置劣化以检测阀芯性能劣化。通过检测阀芯性能劣化，可以在潜在阀芯故障发生之前对其进行预测，这进而允许在阀故障发生之前对其进行预测。通过使用这样的方法，可以减少由螺线管操作滑阀的意外故障引起的阀和使用该阀的机器的意外停机时间。由于与图1至图16所示的方法相关的大部分描述完全适用于该示例，因此在出现这样的重叠时，这里将不再重复相同的概念。另外，针对该示例呈现的概念可以与图1至图16中呈现的概念相结合。
在图17至图22所呈现的示例中，所披露的方法涉及预测滑阀中发生的故障的进展，这进而涉及预测由于阀芯故障引起的阀故障。***故障的程度取决于检测***的准确性。因此，有必要尽早检测到阀芯故障。阀芯故障有两个方面：(1)阀芯位置劣化(阀芯移动受限)，导致流量输出减少；以及(2)阀芯响应时间劣化，导致阀芯完成移动，产生全流量，但到达阀芯最终位置所需的时间超过规定。这两种情况中的任何一种都可能单独发生，或者两者都可能在给定的时刻共存。另外，单独任何一种情况都可能导致阀芯故障或操作低于期望性能水平。因此，通过同时监测这两种情况，可以实现对滑阀整体健康状况的改进评估。
参考图17，示出了线圈132的实际电流特征300和理想电流线400，其中示出了相对于时间绘制的电流。在一个方面，电流特征300包括第一峰值302、第一谷值304、最后谷值306、距理想线的最小点308、和最大电流值的90％点310。
可以从电流特征300和理想电流线400中提取许多有用的特征，用于检测阀芯响应时间和位置劣化。例如，可以提取以下段落中的特征：
达到第一峰值电流的时间：这是给出电流命令的时间与在电流特征300上观察到第一峰值302的时间之间的差。该特征指示阀芯移动的开始。
达到最后谷值电流的时间：这是给出电流命令的时间与在电流特征上观察到最后谷值306的时间之间的差。该特征指示阀芯移动的结束。
达到最大/稳定状态电流的90％的时间：这是给出电流命令的时间与在电流特征上观察到稳定状态值的90％电流310的时间之间的差。该特征示出了当阀芯响应时间和阀芯位置劣化时的特性变化。
距理想线接近零的最小点：如图17所示绘制理想线400，并且该线与电流特征之间的最短距离(线下方的电流特征上最近的点308)被用作特征。它也作为完成阀芯移动的标志。
电流特征中的低洼点的数量：此特征间接计算电流特征中的所有小的负斜率，这些小的负斜率是磁场中的机械移动的指示。
‘第一谷值电流’与‘稳态电流’的差：这是在第一谷值306处看到的电流与稳定状态电流的幅度差。根据阀芯行进的距离，谷值的幅度会受到影响，该差异也会受到影响。
“第一谷值处的电流的平方”与“第一峰值处的电流”的比值：这个衍生特征监测电流特征的峰值谷值区域中发生的变化。
参考卡住曲线与最新记录的电流特征之间的欧几里德距离：该特征用于通过将最新记录的特征与最坏情况(完全卡住)下的电流特征进行比较来监测阀的健康状况。
参考图17，更详细地呈现了理想特征线400的确定。在一个方面，理想特征400线在起点400a与终点400b之间延伸，其间有多个步长或小段(sample)400c。在一个示例中，在150个瞬时小段或步长400c中捕获150mS的理想电流特征400。为了产生理想的特征线400，首先对电流进行归一化。随后，使用以下方程计算步长400c：
计算：步长400c＝(1-电流特征的第一点400d)/150。
有了这样的步长点，理想线是通过累积添加150个步长来绘制的。因此，理想线400也将具有相同数量(150个)的点400c。一旦产生了理想特征线400，就可以计算上述‘距理想线接近零的最小距离’特征308。
在一个方面，上述特征可以用于检测阀芯响应时间劣化的算法中。例如，可以使用以下特征：达到第一峰值电流的时间、达到最后谷值电流的时间、达到最大电流的90％的时间、低洼点的数量、以及距理想线接近零的最小点。在一个方面，可以使用多种监督机器学习技术来根据从电流特征的提取特征(自变量/解释变量)得到阀芯响应时间(因变量)。如图18示意性示出的，线性回归、(多个)多项式回归模型或(多个)模块500可以用于使用前述特征作为输入来预测阀芯响应时间。可以使用其他方法。在一个方面，使用线性/多项式回归找出这些特征对阀芯性能的影响强度。回归分析可以得出阀芯移动所需的时间(因变量)与从电流特征提取的特征(自变量/解释变量)之间的因果关系。借助于这一知识，可以开发出与观察到的值数据集的最佳拟合预测模型。因此，处于健康状态的每个螺线管阀都可以用该模型进行训练，并且可以从回归模型中获得对应的Y值，该值用作预测阀芯响应时间随时间的劣化的参考。
如上所述，回归模型预测阀芯响应时间。在一个示例中，以下方程示出了回归后获得的模型中的一个，该模型主要指示特征系数。
阀芯响应时间＝X+(0.2X)*‘达到最后谷值的时间’+(0.022X)*‘达到第一峰值的时间’+(0.081X)*‘达到90％稳定电流的时间’+(0.014)*‘电流特征中的低洼点的数量’+(0.053X)*‘距理想线接近零的最小点’。
在一个特定的示例中，X约为76.1。在一个方面，以上将产生阀芯的响应时间。因此，***可以测量阀芯响应时间作为回归输出，然后根据测量的响应时间和来自经训练响应的响应时间计算响应劣化变化百分比，如下所示：
x时刻的阀芯响应时间劣化百分比＝100*abs((训练时计算的响应时间-第x时刻计算的响应时间)/(训练时计算的响应时间))
通过使用均方根误差方法来评估线性回归模型的拟合优度度量，预测模型已示出实现了超过98％的R2分数以及低于3.0的均方根误差，其中预测模型使用上述输入和计算。
参考图19，呈现了阀芯响应时间劣化检测算法的过程1000的在线学***均值、标准差的值、方差，以及回归结果。在步骤1020，将学习的参数/特征存储在存储器(例如永久存储器)中，之后过程在步骤1022终止。
参考图20，呈现了实时阀芯响应时间劣化算法的另一过程1100。在步骤1102，该过程自动或通过命令启动。在步骤1104，执行关于训练是否已完成(例如，经由过程1000)的评估，由此如果训练尚未完成，则过程在步骤1124停止，或者如果训练已完成，则过程前进到步骤1106。在步骤1106，读取存储的经训练数据(例如，来自过程1000)。在步骤1108，该过程将停留在步骤1108的保持循环中，直到阀打开命令得到验证，之后该过程前进到步骤1110，在该步骤对阀的电流特征进行采样。在步骤1112至1120中，评估阀芯响应时间。在步骤1114，对测量的电流特征进行归一化，并且计算特征。在步骤1116，通过使用标准化技术来缩放这些特征，以通过使用在学***均值和标准差来将特征变换到共同范围。在步骤1118，在回归模型中使用该信息来计算响应时间。可以实施步骤1120来评估SPC(统计过程控制)规则违反情况。计算出的响应时间被用于计算阀芯响应时间劣化百分比，作为测量的响应时间相对于来自过程1000的存储的经训练响应时间的百分比变化。该过程可以在步骤1124终止。
也可以使用图18的线性回归和多项式回归逻辑模型或模块利用不同的输入并使用以下特征来预测阀芯位置：“第一谷值电流”与“稳态电流”的差；参考卡住曲线与最新记录的电流特征之间的欧几里德距离；达到第一峰值电流的时间；达到最大电流的90％的时间；达到最后谷值电流的时间；‘第一谷值处的电流平方’与‘第一峰值处的电流’的比值。
可以使用各种方法来检测阀达到的阀芯位置。在一个示例中，通过使用经预训练的模型来预测实时位置。对于阀的不同配置(例如，Eaton Corporation size 3单螺线管滑阀、Eaton Corporation size 5单螺线管滑阀、Eaton Corporation size 5双螺线管滑阀等)，可以从实验数据获得经预训练的预测模型。在一个方面，可以使用多种监督机器学习技术来根据从电流特征提取的特征(自变量/解释变量)得到完成的阀芯移动(因变量)。在该示例中，使用了线性回归。线性回归给出了完成的阀芯移动(因变量)与从电流特征提取的特征(自变量/解释变量)之间的因果关系。借助于这一知识，可以根据所选阀的配置开发出与观察到的值数据集的最佳拟合预测模型。处于健康状态的每个螺线管阀都用该模型进行训练，并且从回归模型中获得对应的Y，该Y用作预测阀芯位置随时间劣化的参考。在一个方面，该方法的优点是用于预测完成的阀芯移动的特征保持不变，而与螺线管操作滑阀的配置无关，只有机器学习模型中的特征系数发生变化。关于学习和测试过程的更多细节，请参考图21和图22。
使用回归模型方法预测该方法的‘完成的阀芯位置’，完成的阀芯位置可以通过以下方程计算：
完成的阀芯位置＝X+(0.575X)*‘第一谷值与I稳定之差’+(0.601X)*‘欧几里德距离’+(0.222X)*‘达到第一峰值的时间’-(0.584X)*‘达到90％稳定电流的时间’-(0.117X)*‘达到最后谷值的时间’+(0.236X)*‘第一谷值的平方与第一峰值的比值’
上述方程将输出完成的阀芯移动。在一个特定的示例中，X约为2.229。相应地，***测量完成的阀芯移动作为回归输出，然后根据测量的完成位置和来自经训练响应的位置通过以下方程计算位置劣化变化百分比：
x时刻的阀芯位置劣化百分比＝100*abs((训练时计算的阀芯移动-第x时刻计算的阀芯移动)/(训练时计算的阀芯移动))
通过使用均方根误差方法来评估线性回归模型的拟合优度度量，预测模型已示出实现了超过99％的R2分数以及低于0.1的均方根误差，其中预测模型使用上述输入和计算。
参考图21，呈现了阀芯位置劣化检测算法的过程1200的在线学***均值、标准差的值、方差，以及回归结果。在步骤1220，将学习的参数/特征存储在存储器(例如永久存储器)中，之后过程在步骤1222终止。
参考图22，呈现了实时阀芯位置劣化算法的另一过程1300。在步骤1302，过程1302自动或通过命令启动。在步骤1304，执行关于训练是否已完成(例如，经由过程1200)的评估，由此如果训练尚未完成，则过程在步骤1324停止，或者如果训练已完成，则过程前进到步骤1306。在步骤1306，读取存储的经训练数据(例如，来自过程1200)。在步骤1308，该过程将停留在步骤1308的保持循环中，直到阀打开命令得到验证，之后该过程前进到步骤1310，在该步骤对阀的电流特征进行采样。在步骤1312至1320中，评估阀芯位置移动。在步骤1314，对测量的电流特征进行归一化，并且计算特征。在步骤1316，通过使用标准化技术来缩放这些特征，以通过使用在学***均值和标准差来将特征变换到共同范围。在步骤1318，在回归模型中使用该信息来计算阀芯移动。可以实施步骤1320来评估SPC(统计过程控制)规则违反情况。计算出的阀芯移动被用于计算阀芯位置劣化百分比，作为测量的移动相对于来自过程1200的存储的经训练移动的百分比变化。该过程可以在步骤1324终止。
图21和图22讨论了当经预训练的模型可用于所需的阀芯操作螺线管阀配置时‘阀芯位置劣化检测’的流程图。例如，当在步骤1203选择阀配置时，算法将知道哪个经预训练的模型(回归系数)应该被用作阀芯位置劣化实时评估的健康基线。当我们没有用于所需阀芯操作螺线管阀配置的经预训练的模型时，提到的自学习回归模型是另一种可以用于为“阀芯位置劣化检测”找到健康基线的方法。在这种情况下，可以在在线学习阶段学习回归模型(回归系数)，如图23所示。在这样的方法中，一旦在在线学习阶段为该阀配置确定了健康基线，“阀芯位置劣化”的实时评估将与关于图22描述的相同。
参考图23的细节，呈现了阀芯位置劣化检测算法的过程1400。在也实施过程1000的情况下，注意，过程1000和过程1400可以全部或部分地合并成单个过程，同时记录和计算用于确定阀芯响应时间和位置劣化的必要信息和特征。在步骤1402中，自动或通过命令启动该过程。在步骤1403中，选择或识别阀配置以用于训练。注意，类似的步骤可以结合到过程1000中。在步骤1404中，评估阀是否已经被训练好。如果是，则过程在步骤1430终止。如果阀没有被训练好，则过程进行到步骤1406，在该步骤中评估是否已接收到训练命令。如果没有，则过程在步骤1430终止。如果是，则过程进行到步骤1408，在该步骤确定是否已达到存储了阀电流特征的训练循环的最小次数。在一个示例中，必须在接收了至少30次训练循环之后才能继续。过程1000和1400的最小循环次数可以相同或不同。如果尚未达到最小训练循环次数，则过程进行到步骤1410，在该步骤中，电流特征被记录在临时存储器中。在步骤1412，计算电流特征的前述特征，并且该过程循环回到步骤1408，直到达到最小训练循环次数。在每个步骤1412，电流特征也在步骤1414被归一化，并且在步骤1416计算识别的特征。一旦达到最小训练循环次数，过程进行到步骤1418，在该步骤中执行各种进一步的计算。例如，步骤1418可以执行回归为Y＝fn(特征)，Y＝冲程长度，并且步骤1420可以计算回归的性能度量，例如Rsq(R平方)、RMSE(均方根误差)。在步骤1422，将Rsq和RMSE与阀芯冲程进行比较，以确定模型是好还是不好。在一个示例中，如果Rsq大于70％并且RMSE小于阀芯冲程的20％，则模型是好的。在不满足这些参数的情况下，过程在步骤1430终止。在满足参这些数的情况下，过程移动到步骤1426，在该步骤中，执行进一步的计算，例如，计算所计算特征的平均值、标准差的值、方差，以及回归结果。在步骤1428，将学习的参数/特征存储在存储器(例如永久存储器)中，之后过程在步骤1430终止。
通过使用上述过程，可以利用变化值与基线(例如，模型值)的比较同时评估阀芯响应时间劣化和阀芯位置劣化。这两种劣化都可以表示为百分比变化、百分比误差、百分比差和/或值的实际或绝对变化。在一些示例中，***监测阀芯响应时间和位置劣化变化值，并将它们与阈值进行比较。在一些示例中，当阀芯位置或响应时间变化值中的任一者超过阈值(例如预定阈值)时，生成警报或信号。例如，可以生成信号并通过车辆CAN总线***进行传输，以指示应评估、维修或更换阀。在一些示例中，当阀芯位置和响应时间变化值都超过各自的阈值时，生成警报或信号。通过这样的方法，可以在滑阀故障发生之前防止其发生。
从前面的详细描述中，显然，在不脱离本披露内容的精神或范围的情况下，可以对本披露内容的各个方面进行修改和变化。虽然已详细描述了用于实施本教导的许多方面的最佳模式，但是熟悉这些教导所涉及的技术的人员将认识到在所附权利要求的范围内的用于实践本教导的各个替代方面。

Claims (28)

1.一种螺线管操作阀，包括：
至少一个线圈和至少一个调节构件；
控制器，该控制器与电流计进行接口连接，以在通过在致动模式下操作该螺线管操作阀来致动该螺线管操作阀时监测该线圈的电流特征，在该致动模式下，使用第一功率水平驱动电流通过该线圈，从而移动该调节构件；并且
该控制器包括处理器和存储器，该存储器与该处理器进行电子通信以用于执行功率优化算法，该功率优化算法能够操作用于：
基于由该电流计感测的该电流特征的感测电流，检测该调节构件何时已开始移位；
基于由该电流计感测的该电流特征的感测电流，检测该调节构件何时已到达最终位置；以及
一旦该调节构件已被确定处于该最终位置，就将该螺线管操作阀从该致动模式移位到保持模式，其中，当该螺线管操作阀在该保持模式下操作时，使用第二功率水平驱动电流通过该线圈，并且其中，该第二功率水平低于该第一功率水平。
2.如权利要求1所述的阀，其中，该保持模式的第二功率水平由脉宽调制控制器控制。
3.如权利要求1所述的阀，其中，该控制器包括具有该螺线管线圈的集成电路。
4.如权利要求1所述的阀，其中，该控制器通过检测该电流何时从正斜率转变为负斜率来检测该调节构件是否已开始移位。
5.如权利要求1所述的阀，其中，该控制器通过检测该电流已从正斜率转变为负斜率然后回到正斜率来检测该调节构件已到达其最终位置。
6.如权利要求5所述的阀，其中，该控制器使用第一锁存器，当该***检测到负斜率时，该第一锁存器被设置为高输出，当该控制器在该第一锁存器的输出状态已被设置为高之后检测到正斜率时，该控制器使用第二锁存器，该第二锁存器然后被设置为高；一旦该第一锁存器和该第二锁存器都被设置为高，该控制器就将该电流转变为保持状态。
7.如权利要求1所述的阀，其中，该调节构件是阀芯。
8.一种螺线管操作阀，包括：
至少一个线圈和至少一个调节构件；
控制器，该控制器与电流计进行接口连接，以在致动该螺线管操作阀时监测该线圈的电流特征，并且：
该控制器监测来自该电流计的与该电流特征相关的测量数据，该测量数据包括测量的操作值，这些操作值包括：
达到电流的第一峰值所需的时间；
达到电流的第一谷值所需的时间；
达到最大电流输出所需的时间；
达到该第一谷值所需的时间与达到该第一峰值所需的时间的比值；并且
其中，该控制器将这些测量的操作值与存储在存储器中的基线操作值进行比较，以该监测螺线管操作阀的健康状况。
9.如权利要求8所述的阀，其中，该控制器存储来自至少两次完整的调节构件致动的数据，并基于所存储的数据创建线性回归方程。
10.如权利要求9所述的阀，其中，其中，这些基线操作值是否对应于健康的调节构件，并且其中，这些测量的操作值是否与这些基线操作值偏离预定量。
11.如权利要求9所述的阀，其中，如果这些测量的操作值中的任何一个与其对应的基线操作值偏离预定量，则生成误差。
12.如权利要求9所述的阀，其中，如果多个测量的操作值的总和与多个对应的基线操作值的总和偏离预定量，则生成误差。
13.如权利要求10所述的阀，其中，该控制器存储来自至少两次调节构件致动的数据，以创建这些基线操作值。
14.如权利要求10所述的阀，其中，每个特征都由统计过程控制或SPC监测。
15.一种训练螺线管阀的方法，该方法包括：
检查***是否已经被训练好；
如果该***没有被训练好，则记录电流特征；
计算特征值；
重复上述循环，直到该***被训练好。
16.如权利要求13所述的方法，其中，如果该***是被训练好的，则该***停止。
17.如权利要求13所述的方法，其中，一旦完成阈值次数的循环，该***就计算所计算特征的平均值和方差以及回归结果。
18.一种用于减少螺线管操作滑阀的意外停机时间的方法，该方法包括：
a)确定该滑阀的阀芯的响应时间；
b)确定该滑阀的阀芯的位置；
c)计算阀芯响应时间误差值；
d)计算滑阀位置误差值；
e)将该阀芯响应时间误差值和该滑阀位置误差值中的一者或两者与阈值进行比较；
f)当该阀芯响应时间误差值和该滑阀位置误差值中的一者或两者超过这些阈值时，生成误差信号。
19.如权利要求18所述的方法，其中，确定该阀的响应时间的步骤包括基于以下中的一项或多项来计算响应时间：
a)达到第一峰值电流的时间；
b)达到最后谷值电流的时间；
c)达到最大电流的90％的时间；
d)低洼点的数量；以及
e)距理想电流特征线接近零的最小点。
20.如权利要求19所述的方法，其中，该计算响应时间的步骤是用回归模型来执行的。
21.如权利要求19所述的方法，其中，该计算阀芯响应时间误差值包括将该阀响应时间与基线响应时间进行比较。
22.如权利要求21所述的方法，其中，该基线响应时间是在该滑阀的训练期间确定的。
23.如权利要求21所述的方法，其中，该阀芯响应时间误差被计算为相对于该基线响应时间的百分比变化。
24.如权利要求18所述的方法，其中，确定该阀的阀芯位置的步骤包括基于以下中的一项或多项来计算响应时间：
a)第一谷值处的电流与稳态电流的差；
b)参考卡住曲线与最新记录的电流特征之间的欧几里德距离；
c)达到第一峰值电流的时间；
d)达到最后谷值电流的时间；
e)达到最大电流的90％的时间；以及
f)第一谷值处的电流的平方与该第一峰值处的电流的比值。
25.如权利要求24所述的方法，其中，该计算位置的步骤是用回归模型来执行的。
26.如权利要求24所述的方法，其中，该计算位置误差值包括将该阀位置与基线响应时间进行比较。
27.如权利要求26所述的方法，其中，该基线响应时间是在该滑阀的训练期间确定的。
28.如权利要求26所述的方法，其中，该阀芯响应时间误差被计算为相对于该基线响应时间的百分比变化。
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