JP2003503784A - プロセス変数センサ信号を使ったプロセス装置の診断方法 - Google Patents

プロセス変数センサ信号を使ったプロセス装置の診断方法

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Abstract

(57)【要約】 プロセス変数センサ信号を使ったプロセス装置の診断方法を提供する。 【解決手段】プロセス変数センサ信号（１４６）を受信することによってプロセスの状態を診断するプロセス装置診断方法を提供する。プロセス変数センサ（１３８）は、プロセスのプロセス流体中を伝わる振動ノイズ信号（１３２）を感知する。振動ノイズ信号（１３２）は、プロセス制御要素の運転など、プロセスによって生成される。診断ではプロセス変数センサ信号（１４６）中のプロセスノイズ信号（１３２）を分離し、プロセスおよびプロセス装置を診断するため、分離された信号を評価する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 発明の背景 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。
【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。
【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。
【０００５】 発明の概要 プロセス装置を診断するための診断方法は、プロセス変数センサ信号を使い、
プロセス流体中の振動ノイズ信号を分離・評価する。信号前処理器はプロセスの
運転に関係するセンサ信号中の信号成分を分離して分離信号出力を出力する。信
号評価装置は分離信号出力の関数としてプロセス制御装置の状態に関係する状態
出力を出力する。診断装置はプロセス制御システム中にあり、プロセスからの振
動はプロセス流体を通して、診断装置で使用されるプロセス変数センサに転送さ
れる。センサ入力はプロセス変数センサからのプロセス変数センサ信号を受信す
る。プロセス変数センサ信号の一部分はプロセス流体中を搬送されるプロセス中
の振動に関係する。
【０００６】 図面の簡単な説明 図１は、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は、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は、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は、離散ウェーブレット変換のブロック図である。 図５は、 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は、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は、 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は、磁気流量計型の診断装置の構成図である。 図８は、渦流量計型の診断装置の構成図である。 図９は、コリオリ型診断装置の構成図である。
【０００７】 実施例の詳細な説明 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。
【０００８】 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１０
８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。
【０００９】 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２５
０（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１
３８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。
【００１０】 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１５
０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。
【００１１】 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。
【００１２】 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(Ｆ
ＦＴ)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。
【００１３】 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。ウェーブレット解析についての検討は、「インテリジェント産業ジャーナ
ル」（JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING(1997)）１９９７年８月号の２７
１頁〜２７６頁において、エル．クシアオリら（L. Xiaoli et al.）による「ウ ェーブレット・ファジイ・ニューラル・ネットワークを備えたオンライン・ツー ル条件監視システム（On-Line Tool Condition Monitoring System With Wavele t Fuzzy Neural Network）」 の中で行なわれている。
【００１４】 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。
【００１５】 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。
【００１６】 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。
【００１７】 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（Ｄ
ＷＴ）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。
【００１８】 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、１／２
ｆMAX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。
【００１９】 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１３
２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。Ｄ
ＷＴ（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。
【００２０】 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（paddin
g）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。
【００２１】 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。
【００２２】 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１
５６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。
【００２３】 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。
【００２４】 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２
２０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。
【００２５】 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１５
５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１
４８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。そのような技術の一例は、１９９６年１１月７
日に出願された「抵抗型伝送器の診断法（DIAGNOSTICS FOR RESISTANCE BASED T
RANSMITTER）」と題された同時係属の米国特許出願第０８／７４４，９８０号に
開示されており、参照することによって本発明に組み込まれる。
【００２６】 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
ロセス変数センサは、１９９７年６月１０日発行の米国特許第5,637,802号に記
載されている。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。
【００２７】 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。
【００２８】 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２
６８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２
６６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２６
６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。
【００２９】 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３３
０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３４
４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３４
２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。
【００３０】 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１３
８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。
【００３１】 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。米国特許5,754,596号には、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記載されている。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】
【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】
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
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ， ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ， ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，Ｃ Ｎ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ， ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，Ｋ Ｒ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ， ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，Ｓ Ｉ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 エスボルツ，スティーブン，アール． アメリカ合衆国 55123 ミネソタ州、イ ーガン、ホワイトテイル ウェイ 4540 Ｆターム(参考） 2F076 BA05 BD11 BD12 BD14 BE06 BE09 5H223 AA01 BB01 CC01 CC08 DD03 DD07 DD09 EE06 FF06

Claims (46)

    【特許請求の範囲】
  1. 【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、 前記センサ信号入力に結合され、プロセスの運転に関係するセンサ信号中の信
    号成分からなる分離信号出力を出力する信号前処理器と、 前記分離信号出力に結合され、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。
  2. 【請求項２】 前記センサ信号が少なくとも約５０Hzの周波数応答を有する請
    求項１記載の診断装置。
  3. 【請求項３】 請求項１記載の診断装置を含む送信機。
  4. 【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記
    載の診断装置。
  5. 【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記載の診断装置。
  6. 【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記載の診断装置。
  7. 【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記載の診断装置。
  8. 【請求項８】 前記信号評価器がスレッショルドレベルを備えている請求項１
    記載の診断装置。
  9. 【請求項９】 前記信号前処理器がセンサ信号の周波数範囲を分離し、前記信
    号評価器が前記分離された周波数範囲センサ信号の振幅を前記スレッショルドレ
    ベルと比較する請求項８記載の診断装置。
  10. 【請求項１０】 前記分離信号出力が前記センサ信号の周波数範囲を備えてい
    る請求項１記載の診断装置。
  11. 【請求項１１】 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記載の診断装置。
  12. 【請求項１２】 前記信号前処理器が前記センサ信号に結合されるウェーブレ
    ット事前処理器を備えている請求項１記載の診断装置。
  13. 【請求項１３】 前記ウェーブレット事前処理器がウェーブレット変換を実行
    する請求項１２記載の診断装置。
  14. 【請求項１４】 前記ウェーブレット変換が離散ウェーブレット変換を含む請
    求項１３記載の診断装置。
  15. 【請求項１５】 前記信号前処理器がフィルタを備えている請求項１記載の診
    断装置。
  16. 【請求項１６】 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記載の診断装置。
  17. 【請求項１７】 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記
    載の診断装置。
  18. 【請求項１８】 前記診断装置が制御システム中に設けられる請求項１記載の
    診断装置。
  19. 【請求項１９】 前記診断装置が通信バスに結合される請求項１記載の診断装
    置。
  20. 【請求項２０】 前記通信バスが２線式ループを備えている請求項１９記載の
    診断装置。
  21. 【請求項２１】 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２０記載の診断装置。
  22. 【請求項２２】 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記載の診断装置。
  23. 【請求項２３】 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記載の診断装置。
  24. 【請求項２４】 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記載の診断装置。
  25. 【請求項２５】 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プロセスノイズ信号を分離して分離信号出力
    を得、 かつ、前記分離信号出力を評価して、プロセスに関係する状態出力を出力する
    診断方法。
  26. 【請求項２６】 前記分離が、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２５記載の方法。
  27. 【請求項２７】 前記分離が、プロセス変数センサ信号に対するウェーブレッ
    ト変換の実行を含む請求項２５記載の方法。
  28. 【請求項２８】 前記ウェーブレット変換の実行がウェーブレット変換を含む
    請求項２７記載の方法。
  29. 【請求項２９】 前記ウェーブレット変換の実行が離散ウェーブレット変換の
    実効を含む請求項２８記載の方法。
  30. 【請求項３０】 前記評価が、前記分離信号出力をスレッショルドと比較する
    ことを含む請求項２５記載の方法。
  31. 【請求項３１】 前記評価が、前記分離信号出力をニューラルネットワークに
    適用することを含む請求項２５記載の方法。
  32. 【請求項３２】 前記評価が、あるルールを前記分離信号出力に適用すること
    を含む請求項２５記載の方法。
  33. 【請求項３３】 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２５記載の方法。
  34. 【請求項３４】 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２５記載の方法。
  35. 【請求項３５】 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２５記載の方法。
  36. 【請求項３６】 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２５記載の方法。
  37. 【請求項３７】 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２５記載の方法。
  38. 【請求項３８】 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２５記載の方法。
  39. 【請求項３９】 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２５記載の方法。
  40. 【請求項４０】 ２線式ループからの電力で十分に付勢される請求項２５記載
    の方法。
  41. 【請求項４１】 請求項２５記載の方法を実施するプロセス送信機。
  42. 【請求項４２】 請求項２５記載の方法を実施するプロセス制御システム。
  43. 【請求項４３】 請求項２５の方法を実施するプロセス制御装置。
  44. 【請求項４４】 請求項２５記載の方法を実施するプロセス監視装置。
  45. 【請求項４５】 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プロセスノイズ信号を分離する手順と、 前記分離された信号を評価する手順と、 前記評価に応答してプロセス状態を出力する手順とを実行させる指令を格納し
    た記録媒体。
  46. 【請求項４６】 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、 プロセスの運転に関係する前記センサ信号中の信号成分を分離して分離信号出
    力を出力する信号事前処理手段と、 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。
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