RU2636095C2 - Способ и система для контроля состояния группы установок - Google Patents

Способ и система для контроля состояния группы установок Download PDF

Info

Publication number
RU2636095C2
RU2636095C2 RU2014133941A RU2014133941A RU2636095C2 RU 2636095 C2 RU2636095 C2 RU 2636095C2 RU 2014133941 A RU2014133941 A RU 2014133941A RU 2014133941 A RU2014133941 A RU 2014133941A RU 2636095 C2 RU2636095 C2 RU 2636095C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
installation
data
component
model
rules
Prior art date
Application number
RU2014133941A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014133941A (ru
Inventor
Мохамед АЛИ
Абдуррахман КАЛИДИ
Филиппо ЧИНЕЛЛИ
Джанни МОКИ
Валентина ЧИВЕЛИ
Original Assignee
Нуово Пиньоне СРЛ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нуово Пиньоне СРЛ filed Critical Нуово Пиньоне СРЛ
Publication of RU2014133941A publication Critical patent/RU2014133941A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2636095C2 publication Critical patent/RU2636095C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0421—Multiprocessor system
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L3/00—Measuring torque, work, mechanical power, or mechanical efficiency, in general
    • G01L3/02—Rotary-transmission dynamometers
    • G01L3/04—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft
    • G01L3/10—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft involving electric or magnetic means for indicating
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/14—Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/06—Automatic controllers electric in which the output signal represents a continuous function of the deviation from the desired value, i.e. continuous controllers
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
    • G05B23/0216—Human interface functionality, e.g. monitoring system providing help to the user in the selection of tests or in its configuration
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/12—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for responsive to temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/80—Diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/25—Pc structure of the system
    • G05B2219/25315—Module, sequence from module to module, structure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
  • Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)
  • Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)
  • Control Of Turbines (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)

Abstract

Группа изобретений относится к средствам контроля машин и систем на производственной установке с использованием локальной системы контроля и диагностики. Технический результат – создание средств контроля и диагностики установки. Для этого предложена система, которая содержит базу данных установки, сконфигурированную для хранения наборов правил, включая по меньшей мере одно правило, выраженное как по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки и выражение связи выходных данных реального времени с входными данными реального времени. Система содержит также серверный компьютер, сконфигурированный для приема данных компонента установки от панели управления блоком установки, формирования выходных данных виртуальных датчиков с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель, связанная с компонентом или системой установки, передачи данных компонента установки и сформированных выходных данных виртуальных датчиков в базу данных установки для хранения и в систему визуализации данных для формирования аналитических графиков. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 10 ил.

Description

Предпосылки создания изобретения
Изобретение относится, в общем, к операциям, контролю и диагностике механического/электрического оборудования и, в частности, к системам и способам локального контроля оборудования группы установок и избирательного удаленного контроля парка установок.
По меньшей мере некоторые известные промышленные установки, управляющие значительным количеством машин, контролируют и диагностируют исправность таких машин, используя локальную систему управления. Локальная система управления также может передавать значения измеренных параметров технологического процесса в центр контроля, расположенный вне места установки, для хранения, анализа данных и поиска неисправностей. Как правило, сообщаемые данные являются относительно старыми данными с сервера архивных данных и/или передаются в одном направлении из установки в центр контроля парка установок. Чтобы использовать преимущество экспертизы поставщика оборудования с его оборудованием, которое купил владелец установки, инженеру по техническому обслуживанию может потребоваться посещать место установки, чтобы наблюдать сбор данных почти в реальном времени и настраивать имеющиеся контроллеры. Посещения установки являются дорогостоящими и трудоемкими, при этом о них трудно предупреждать в короткий срок.
Сущность изобретения
В одной форме осуществления изобретения локальная система контроля и диагностики для установки содержит клиентскую систему, содержащую интерфейс пользователя и браузер, а также базу данных установки, сконфигурированную для хранения наборов правил, причем наборы правил содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки и выражение связи выходных данных, поступающих в реальном масштабе времени, с входными данными, поступающими в реальном масштабе времени. Выражение связи касается объекта установки или группы взаимосвязанных объектов. База данных установки также сконфигурирована для приема данных о событиях от системы контроля состояния, связанной с установкой, а система контроля состояния сконфигурирована для анализа данных оборудования установки для оптимизации в реальном времени оборудования и выбранных процессов, контроля состояния и диагностики событий для формирования данных о событиях. Система содержит также серверный компьютер, сконфигурированный для соединения с клиентской системой и базой данных, при этом серверный компьютер также сконфигурирован для приема данных компонента установки от панели управления блоком установки, связанной с датчиками, расположенными у компонента установки, формирования выходных данных виртуальных датчиков с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента и выражение связи, связанное с компонентом или системой установки, передачи данных компонента установки и сформированных выходных данных виртуальных датчиков в базу данных установки для хранения и в систему визуализации данных для формирования аналитических графиков по запросу пользователя клиентской системы, определения с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и набор правил эмпирической модели, рабочего состояния или состояния рабочих характеристик компонента или системы установки почти в реальном времени и вывода выбранной пользователем визуализации, представляющей выбранный компонент или систему установки, причем визуализация включает графики, иллюстрирующие компонент или систему установки, и текстовую информацию, определяющую значения принятых и сформированных данных, касающихся выбранного компонента или системы установки.
В другой форме осуществления изобретения способ контроля машин и систем на производственной установке использует локальную систему контроля и диагностики, которая содержит базу данных по меньшей мере одного набора правил, включающего по меньшей мере одно правило, выраженное как по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель по меньшей мере части машины и/или системы и/или их комбинации. Способ включает прием от датчиков, связанных с локальной системой контроля и диагностики, значений параметров технологического процесса, касающихся работы по меньшей мере части машины и/или системы на установке, определение локальной системой контроля и диагностики значений виртуальных датчиков для параметров технологического процесса, касающихся работы по меньшей мере части машины и/или системы на установке, и формирование локальной системой контроля и диагностики многоуровневой визуализации графических представлений по меньшей мере части машины и/или системы на установке, включая принятые значения параметров технологического процесса и значения виртуальных датчиков, причем каждый уровень визуализации включает более подробное графическое представление, чем предыдущий уровень.
В еще одной форме осуществления изобретения система контроля и диагностики для парка установок содержит клиентскую систему, связанную с каждой установкой, при этом каждая клиентская система содержит интерфейс пользователя и браузер, а также базу данных установки, связанную с каждой установкой, а каждая база данных установки сконфигурирована для хранения наборов правил, относящихся к компонентам, расположенным на этой установке, причем наборы правил содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки и выражение связи выходных данных, поступающих в реальном масштабе времени, с входными данными, поступающими в реальном масштабе времени, при этом выражение связи касается объекта установки или группы взаимосвязанных объектов, база данных установки также сконфигурирована для приема данных о событиях от системы контроля состояния, связанной с установкой, а система контроля состояния сконфигурирована для анализа данных оборудования установки для оптимизации в реальном времени оборудования и выбранных процессов, контроля состояния и диагностики событий для формирования данных о событиях. Система контроля и диагностики также включает базу данных парка установок, расположенную удаленно от парка установок и сконфигурированную для приема рабочих характеристик и рабочих данных установки от выбираемого числа установок в парке установок, при этом данные рабочих характеристик и рабочие данные установки включают данные предыстории работы установки и данные установки, поступающие почти в реальном времени, и серверный компьютер, сконфигурированный для соединения с клиентскими системами и базой данных, при этом серверный компьютер также сконфигурирован для приема данных компонента установки от панели управления блоком установки, связанной с датчиками, расположенным у компонента установки, формирования выходных данных виртуальных датчиков с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель и выражение связи, связанное с компонентом или системой установки, передачи данных компонента установки и сформированных выходных данных виртуальных датчиков в базу данных установки для хранения и в систему визуализации данных для формирования аналитических графиков по запросу пользователя клиентской системы, определения с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и набор правил эмпирической модели, рабочего состояния или состояния рабочих характеристик компонента или системы установки почти в реальном времени и вывода выбранной пользователем визуализации, представляющей выбранный компонент или систему установки, причем визуализация включает графики, иллюстрирующие компонент или систему установки, и текстовую информацию, определяющую значения принятых и сформированных данных, касающихся выбранного компонента или системы установки.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1-10 показаны примеры осуществления способа и системы, описанных здесь.
Фиг. 1 представляет собой структурную схему удаленной системы контроля и диагностики в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 2 представляет собой структурную схему примера сетевой архитектуры локальной системы контроля и диагностики промышленной установки, такой как распределенная система управления (Distributed Control System, DCS).
Фиг. 3 представляет собой схему примера набора правил, который может использоваться с локальной системой контроля и диагностики (Local Monitoring and Diagnostic System, LMDS), показанной на фиг. 1.
Фиг. 4 представляет собой схему потока данных системы LMDS в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 5 представляет собой блок-схему способа контроля состояния и рабочих характеристик компонентов из парка компонентов, которые могут контролироваться из системы LMDS или удаленного центра контроля и диагностики.
Фиг. 6 представляет собой структурную схему системы LMDS, связанную с местом установки и удаленным центром контроля и диагностики.
Фиг. 7 представляет собой снимок экрана вида уровня 1, который может рассматриваться посредством системы LMDS или удаленной системы контроля и диагностики через сетевое соединение.
Фиг. 8 представляет собой снимок экрана вида уровня 2, который может рассматриваться после выбора вкладки контроля из вида уровня 1, показанного на фиг. 7.
Фиг. 9 представляет собой снимок экрана вида уровня 3, который может рассматриваться после выбора вкладки рабочих характеристик из вида уровня 1, показанного на фиг. 7, или вида уровня 2, показанного на фиг. 8.
Фиг. 10 представляет собой снимок экрана вида уровня 4, показывающего результаты измерений вибраций в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Подробное описание изобретения
Последующее подробное описание поясняет варианты выполнения настоящего изобретения посредством примеров и не ограничивает изобретение. Предполагается, что изобретение в целом имеет приложение к аналитическим вариантам и способам управления системами контроля и диагностики установок в промышленных и коммерческих применениях, а также применениях в жилых помещениях.
В настоящем описании элемент или шаг, указанный в единственном числе, не исключает множество элементов или шагов, если такое исключение явно не указано. Кроме того, ссылки на "одну форму осуществления изобретения" не исключают существование дополнительных форм осуществления изобретения, которые также включают указанные технические признаки.
Формы осуществления данного изобретения описывают совместное решение для удаленного доступа к информации, относящейся к рабочим характеристикам и исправности оборудования нефтегазовых турбомашин, посредством сетей, таких как, не ограничиваясь этим, сеть Интернет, которую легко использовать, и интеллектуальная локальная система контроля и диагностики (LMDS) со встроенными усовершенствованными алгоритмами производителя оборудования (Original Equipment Manufacturer, OEM) и наборами правил, связанными с усовершенствованными средствами визуализации, которые улучшают рабочие характеристики оборудования и сокращают затраты и риски.
Система LMDS помогает избежать аварийной остановки блока и определяет ненормальное ухудшение рабочих характеристик посредством определения проблем прежде, чем они происходят, и позволяет выполнить оптимизацию посредством подходящей настройки систем. Система LMDS собирает рабочие данные, предупреждения и информацию о событиях от панели управления блоком, а локальная база данных сохраняет эту информацию на центральном сервере архивных данных и в базе данных на языке структурированных запросов (Structured Query Language, SQL) и посредством заранее заданной модели данных сервисно-ориентированной архитектуры (Service Oriented Architecture, SOA) оборудования представляет ее в высококачественном графическом формате через браузер Интернета.
После входа в систему пользователю представляется вид парка установок уровня 1 на уровне места установки, отображающий сводку состояния для всех производственных линий или линий машин, соединенных на каждом месте. Отображаются ключевые показатели эффективности (Key Performance Indicators, KPI) основного производства, например ход работы, следующая запланированная остановка, а также быстрые "текущие" диаграммы готовности выходного потока и вычисления надежности. Цвета производственных линий на мнемонической схеме отображают состояние самого серьезного предупреждения, имеющего место в каждом блоке, при этом красный цвет используется для предупреждения высокого уровня или критического предупреждения, означающего остановку или неудачный запуск, оранжевый - для предупреждения среднего уровня, желтый - для предупреждения низкого уровня, а зеленый - для указания на исправную работу. В примере осуществления изобретения вкладка контроля предоставляет вид производственной линии на уровне 2 человеко-машинного интерфейса (Human Machine Interface, HMI), содержащий список текущих показателей KPI для газовой турбины и компрессора. В различных формах осуществления изобретения вкладка контроля предоставляет вид производственной линии на уровне 2 интерфейса HMI, содержащий список текущих показателей KPI для другого оборудования, такого как, не ограничиваясь этим, паровая турбина и генератор или газовая турбина и генератор. Состояние машины, а также список показателей KPI отображаются на цветном дисплее. На экране есть много областей, где пользователь может переходить к более подробной информации. Щелчок мышью на газовой турбине обеспечивает вид этой газовой турбины на уровне 3.
Имеются также отдельные выбираемые виды уровня 3 для каждого компрессора или любого другого оборудования с приводом. Из вида уровня 3 пользователь может использовать любое число гиперссылок для перехода к более подробной информации о различных датчиках и измерениях. Щелчок на кнопке вибрации демонстрирует уровень 4 или вид компонента. Вид уровня 4 показывает результаты измерений вибраций и отсюда пользователь может перейти к еще более подробной информации, включая сейсмические, осевые или радиальные значения этих датчиков вибраций. Кроме того, на вкладке рабочих характеристик отображаются показатели KPI рабочих характеристик. Показатели KPI рабочих характеристик включают термодинамические рабочие характеристики для турбины и компрессора. Для компрессора они включают расход и скорость вращения. Пользователи могут выбирать отдельный показатель KPI для более глубокого анализа, который включает вид термодинамических измерений рабочих характеристик в реальном времени или раз в минуту, например, измерений политропного коэффициента полезного действия в пределах рабочего диапазона центробежного компрессора. На виде в реальном времени синие точки показывают ожидаемый уровень, в то время как зеленые точки показывают фактический уровень. Вкладка анализа является особенностью системы LMDS, которая при использовании с окном доступного для поиска показателя KPI позволяет усовершенствованным средствам построения графиков обеспечивать экспертный анализ и поиск неисправностей. Пользователи могут находить конкретные показатели KPI, видеть тенденции на основе множества показателей KPI на одном графике или на расположенных рядом графиках, настраивать период времени для анализа данных и использовать скользящий указатель для изменения масштаба изображения в определенных периодах времени. Когда пользователь удовлетворен анализом, он может добавить комментарии, сохранить анализ в формате PDF (Portable Document Format, переносимых документов), чтобы послать клиенту или коллеге для обсуждения, и настроить систему LMDS, сохранив результаты анализа как избранные для быстрого возвращения к ним в любое время в будущем.
Окно предупреждений и событий представляет собой другой инструмент, который предоставляет информацию о текущих предупреждениях и предупреждениях за время предыстории. Здесь пользователь может выполнять любое число задач, включая группирование предупреждений, поиск или фильтрацию конкретных предупреждений, просмотр рекомендаций, анализ информации предупреждения посредством быстрого анализа тенденции предупреждения путем инициирования меток, добавления комментариев к истории предупреждения, а также подтверждения и сброса предупреждения. Для инженера по диагностике окно предупреждений может быть отправной точкой для любой диагностической работы, которую необходимо выполнить на производственной линии.
Вкладка информации позволяет пользователю датировать табличку с именем оборудования, что помогает идентифицировать различные контролируемые компоненты. Вкладка информации содержит также информацию, связанную с конкретным объектом, такую как, не ограничиваясь этим, эксплуатационный бюллетень, исполнительные чертежи, спецификации материалов (Bill Of Materials, BOM) и данные отчетов об эксплуатации. Справка в режиме онлайн полностью доступна для поиска и может предоставлять информацию пользователям о любых аспектах системы.
На фиг. 1 показана структурная схема удаленной системы 100 контроля и диагностики согласно примеру выполнения настоящего изобретения. В этом примере система 100 содержит удаленный центр 102 контроля и диагностики. Удаленный центр 102 контроля и диагностики управляется объектом, например одним из множества единиц оборудования OEM, приобретенного и управляемого отдельным деловым объектом, таким как операционный объект. В данном примере выполнения настоящего изобретения производитель OEM и операционный объект заключают соглашение о поддержке, в то время как производитель OEM предоставляет операционному объекту услуги, связанные с приобретенным оборудованием. Операционный объект может обладать и управлять приобретенным оборудованием, расположенным в одном месте или в множестве мест. Кроме того, производитель OEM может заключить соглашение о поддержке с множеством операционных объектов, каждый из которых управляет соответствующим одним местом или множеством мест. Каждое из множества мест может содержать идентичное отдельное оборудование или множество идентичных комплектов оборудования, например линию оборудования. Кроме того, по меньшей мере часть оборудования может быть уникальной для места или уникальной для всех мест.
В данном примере выполнения настоящего изобретения первое место 104 содержит один или более анализаторов 106 процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 контроля оборудования и/или панелей 112 контроля и выработки сигнала предупреждения, при этом каждое из указанных устройств выполнено с возможностью взаимодействия с соответствующими датчиками оборудования и оборудованием управления для воздействия на управление и работу соответствующего оборудования. Один или более анализаторов 106 процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 контроля оборудования и/или панелей 112 контроля и выработки сигнала предупреждения соединены с возможностью обмена данными с интеллектуальной системой 114 контроля и диагностики через сеть 116 (IMAD, intelligent monitoring and diagnostic system). Кроме того, интеллектуальная система 114 контроля и диагностики выполнена с возможностью связи с другими системами на месте (не показаны на фиг. 1) и системами вне этого места, такими как, не ограничиваясь этим, удаленный центр 102 контроля и диагностики. В различных вариантах выполнения настоящего изобретения интеллектуальная система 114 контроля и диагностики выполнена с возможностью связи с удаленным центром 102 контроля и диагностики с использованием, например, специализированной сети 118, беспроводной линии 120 связи и сети Интернет 122.
Каждое из множества других мест, например второе место 124 и n-ое место 126, может быть по существу подобно первому месту 104, хотя может и не быть в точности подобно первому месту 104.
На фиг. 2 показана структурная схема примера сетевой архитектуры 200 локальной системы контроля и диагностики промышленной установки, такой как распределенная система 201 управления (DCS). Промышленная установка может содержать множество видов оборудования, такого как газовые турбины, центробежные компрессоры, редукторы, генераторы, компрессоры, двигатели, вентиляторы и датчики контроля технологического процесса, гидравлически связанные посредством трубопроводных соединений и связаны с возможностью обмена сигналами с распределенной системой 201 управления через один или более удаленных модулей ввода/вывода (I/O) и кабельное и/или беспроводное соединение. В данном примере выполнения настоящего изобретения промышленная установка содержит распределенную систему 201 управления, содержащую магистральную линию 203 сети. Магистральная линия 203 сети может быть, например, аппаратной линией связи, изготовленной из кабеля витой пары, экранированного коаксиального кабеля или волоконно-оптического кабеля, или может быть по меньшей мере частично беспроводной. Распределенная система 201 управления может также содержать процессор 205, который соединен с возможностью обмена данными с оборудованием установки, расположенным на месте промышленной установки или в удаленных местах, через магистральную линию 203 сети. Подразумевается, что с магистральной линией 203 сети может быть функционально связано любое количество машин. Часть машин может быть аппаратно подключена к магистральной линии 203 сети, а другая часть машин может быть соединена с магистральной линией 203 сети через беспроводную базовую станцию 207, которая связана с возможностью обмена данными с распределенной системой 201 управления. Беспроводная базовая станция 207 может использоваться для увеличения эффективной дальности связи распределенной системы 201 управления, например, с оборудованием или датчиками, расположенными удаленно от промышленной установки, но соединенными с одной или более системами в пределах промышленной установки.
Распределенная система 201 управления может быть сконфигурирована для приема и отображения рабочих параметров, относящихся к множеству единиц оборудования, и формирования сигналов автоматического управления и приема входных сигналов ручного управления для управления работой оборудования промышленной установки. В данном примере выполнения настоящего изобретения распределенная система 201 управления может содержать сегмент программного кода, сконфигурированный для управления процессором 205 для анализа данных, принятых распределенной системой 201 управления, и позволяющий осуществлять в режиме онлайн контроль и диагностику машин промышленной установки. Данные могут быть собраны от каждой машины, включая газовые турбины, центробежные компрессоры, насосы и двигатели, соответствующие датчики технологического процесса и локальные датчики окружающей среды, включая, например, датчики вибрации, сейсмические и температурные датчики, датчики давления, тока, напряжения, датчики температуры окружающей среды и датчики влажности окружающей среды. Данные могут быть предварительно обработаны локальным модулем диагностики или удаленным модулем ввода/вывода или могут быть переданы в распределенную систему 201 управления в необработанном виде.
Локальная система 213 контроля и диагностики (LMDS, local monitoring and diagnostic system) 213 может представлять собой отдельное дополнительное аппаратное устройство, например персональный компьютер (PC), который осуществляет связь с распределенной системой 201 управления и другими системами 209 управления и источниками данных через магистральную линию 203 сети. Локальная система 213 контроля и диагностики может быть также выполнена в виде сегмента программы, исполняемой в распределенной системе 201 управления и/или одной или более других системах 209 управления. Соответственно, локальная система 213 контроля и диагностики может работать в распределенной конфигурации, так что часть сегмента программы выполняется в нескольких процессорах одновременно. При этом локальная система 213 контроля и диагностики может быть полностью интегрирована в работу распределенной системы 201 управления и других систем 209 управления. Локальная система 213 контроля и диагностики анализирует данные, принятые распределенной системой 201 управления, источниками данных и другими системами 209 управления, для определения исправности машин и/или технологического процесса, в котором применяются эти машины, с глобальной точки зрения промышленной установки. В данном варианте настоящего изобретения сетевая архитектура 100 содержит серверный компьютер 202 и одну или более клиентских систем 203. Серверный компьютер 202 также содержит сервер 206 базы данных, сервер 208 приложений, веб-сервер 210, сервер 212 факса, сервер 214 директорий и почтовый сервер 216. Каждый из серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть выполнен в виде программного обеспечения, исполняемого на серверном компьютере 202, или любая комбинация серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть реализована отдельно или в комбинации на отдельных серверных компьютерах, объединенных в локальную сеть (LAN, local area network) (не показана). Блок 220 хранения данных соединен с серверным компьютером 202. Кроме того, рабочая станция 222, такая как рабочая станция системного администратора, рабочая станция пользователя и/или рабочая станция диспетчера, соединена с магистральной линией 203 сети. Альтернативно, рабочие станции 222 соединены с магистральной линией сети 203 с использованием линии 226 связи сети Интернет или посредством беспроводного соединения, например, через беспроводную базовую станцию 207.
Каждая рабочая станция 222 может быть персональным компьютером, имеющим веб-браузер. Хотя функции, выполняемые в рабочих станциях, как правило, показаны как выполняемые в соответствующих рабочих станциях 222, такие функции могут быть выполнены в одном из многих персональных компьютеров, соединенных с магистральной линией 203 сети. Рабочие станции 222 показаны связанными с отдельными функциями только для облегчения понимания различных типов функций, которые могут выполняться пользователями, имеющими доступ к магистральной линии 203 сети.
Серверный компьютер 202 выполнен с возможностью связи с различными пользователями, включая работников 228 и третьих лиц, например провайдеров 230 услуг. В данном варианте выполнения настоящего изобретения связь показана осуществленной с использованием сети Интернет, однако в других вариантах выполнения настоящего изобретения может быть использован любой другой тип связи на основе глобальной сети (WAN, wide area network), то есть системы и процессы не ограничены их реализацией с использованием сети Интернет.
В данном варианте выполнения настоящего изобретения любой авторизованный пользователь, имеющий рабочую станцию 232, может осуществлять доступ к локальной системе 213 контроля и диагностики. По меньшей мере одна из клиентских систем может содержать рабочую станцию 234 менеджера, расположенную в удаленном местоположении. Рабочие станции 222 могут быть реализованы в персональных компьютерах, имеющих веб-браузер. Кроме того, рабочие станции 222 выполнены с возможностью связи с серверным компьютером 202. Кроме того, сервер 212 факса связан с удаленными клиентскими системами, включая клиентскую систему 236, с использованием телефонной линии связи (не показана). Кроме того, сервер 212 факса выполнен с возможностью связи с другими клиентскими системами 228, 230 и 234.
Инструменты компьютерного моделирования и анализа локальной системы 213 контроля и диагностики, как более подробно описано ниже, могут храниться на сервере 202 и могут быть доступны запрашивающей стороне в любой из клиентских систем 204. В одном варианте выполнения настоящего изобретения клиентские системы 204 представляют собой компьютеры, содержащие веб-браузер, например серверный компьютер 202 может быть доступен для клиентских систем 204 с использованием сети Интернет. Клиентские системы 204 связаны с сетью Интернет через множество интерфейсов, включая сеть, такую как локальная сеть (LAN) или глобальная сеть (WAN), коммутируемые соединения, кабельные модемы и специализированные высокоскоростные линии цифровой сети связи с комплексными услугами (ISDN, Integrated Services Digital Network). Клиентские системы 204 могут быть любым устройством, способным подключаться к сети Интернет, включая сетевой телефон, персональный цифровой помощник (PDA, personal digital assistant) или другое подсоединяемое сетевое оборудование. Сервер 206 базы данных связан с базой 240 данных, содержащей информацию о промышленной установке 10, как более подробно описано ниже. В одном варианте выполнения настоящего изобретения централизованная база 240 данных хранится на серверном компьютере 202, и доступ к ней может быть получен потенциальными пользователями через одну из клиентских систем 204 путем регистрации в серверном компьютере 202. В альтернативном варианте выполнения настоящего изобретения база 240 данных хранится удаленно от серверного компьютера 202 и может быть нецентрализованной.
Другие системы промышленной установки могут поставлять данные, которые доступны серверному компьютеру 202 и/или клиентской системе 204 посредством независимых соединений к магистральной линии 203 сети. Сервер 242 интерактивного электронного технического справочника запрашивает данные о машине, относящиеся к конфигурации каждой машины. Такие данные могут включать эксплуатационные возможности, такие как характеристики насоса, номинальная мощность двигателя, класс изоляции и размер рамы, конструктивные параметры, такие как размеры, число стержней ротора или лопаток рабочего колеса и история технического обслуживания машин, например, изменения при эксплуатации машины, реальные измерения и измерения после окончания регулировки, а также выполненные на машине ремонтные работы, которые не возвратили машину в первоначальное проектное состояние.
Портативное устройство 244 контроля вибрации может периодически подключаться к локальной сети непосредственно или через компьютерный порт ввода, такой как порты рабочих станций 222 или клиентских систем 204. Как правило, данные о вибрации собирают по определенному маршруту, периодически собирая данные от машин заранее заданного списка, например, ежемесячно или с другой периодичностью. Данные о вибрации могут также собираться одновременно с поиском неисправностей, обслуживанием и вводом в эксплуатацию. Кроме того, данные о вибрации могут собираться непрерывно в реальном времени или почти в реальном времени. Такие данные могут обеспечить новый базовый уровень для алгоритмов локальной системы 213 контроля и диагностики. Данные технологического процесса могут также собираться на основе маршрута или во время поиска неисправностей, обслуживания и ввода в эксплуатацию. Кроме того, некоторые данные технологического процесса могут собираться непрерывно в реальном времени или почти в реальном времени. Возможно, некоторые параметры технологического процесса не удается измерять непрерывно; тогда можно использовать портативное устройство 245 для сбора данных о параметрах технологического процесса, которые могут быть загружены в распределенную систему 201 управления через рабочую станцию 222 так, чтобы они были доступны для локальной системы 213 контроля и диагностики. Другие данные о параметрах технологического процесса, например данные анализаторов состава технологической текучей среды и данные анализаторов загрязняющих выбросов, могут подаваться в распределенную систему 201 управления через множество устройств 246 контроля, работающих в режиме онлайн.
Контроль электроэнергии, подаваемой в различные машины или генерируемой генераторами промышленной установки, может осуществляться с помощью реле 248 защиты двигателя, связанного с каждой машиной. Как правило, такие реле 248 расположены удаленно от контролируемого оборудования в центре управления двигателем (MCC, motor control center) или в распределительном устройстве 250, обеспечивающем питание машины. В дополнение к защитному реле 248 распределительное устройство 250 может также содержать систему диспетчерского управления и сбора данных (SCADA, supervisory control and data acquisition system), которая предоставляет системе LMDS 213 параметры электропитания или оборудования системы энергоснабжения (не показано), расположенного на промышленной установке, например, на электрораспределительной подстанции, или параметры удаленных выключателей линий передачи и параметры линий.
На фиг. 3 схематично иллюстрируется пример набора 280 правил, который может использоваться в системе 213 LMDS (показанной на фиг. 1). Набор 280 правил может представлять собой комбинацию одного или более устанавливаемых пользователем правил и ряда свойств, которые определяют применение и состояние устанавливаемых пользователем правил. Правила и свойства могут быть объединены и сохранены в формате строки XML (extensible Markup Language, расширяемый язык разметки), которая может быть зашифрована на основе 25-знакового алфавитно-цифрового ключа, если она хранится в файле. Набор 280 правил представляет собой модульную ячейку знаний, которая содержит один или более входов 282 и один или более выходов 284. Входы 282 могут быть программными портами, которые направляют данные из конкретных мест локальной системы 213 контроля и диагностики в набор 280 правил. Например, входные данные от наружного датчика вибрации насоса могут быть переданы в аппаратный входной терминал в распределенной системе 201 управления. Распределенная система 201 управления может оцифровывать сигнал в этом терминале, чтобы принять этот сигнал. Затем сигнал может быть обработан и сохранен в некоторой области памяти, доступной и/или интегрированной в распределенной системе 201 управления. Первый вход 286 набора правил 280 может отображаться в эту область памяти так, что содержимое отделов памяти доступно набору 280 правил в качестве входа. Аналогично, выход 288 может отображаться в другую область памяти, доступную для распределенной системы 201 управления, или в другую память, так чтобы эта область памяти содержала выходные данные 288 набора 280 правил.
В данном примере выполнения настоящего изобретения набор 280 правил содержит одно или более правил, относящихся к контролю и диагностике определенных проблем, связанных с оборудованием, работающим на промышленной установке, например, на установке для повторного закачивания газа, установке по сжижению природного газа (LNG, Liquified Natural Gas), электростанции, нефтеперерабатывающей установке и установке по химической обработке. Хотя набор 280 правил описан с точки зрения его использования на промышленной установке, этот набор 280 правил может быть подходящим образом составлен для охвата любого знания и может использоваться для принятия решений в любой области. Например, набор 280 правил может содержать знания, имеющие отношение к экономической деятельности, финансовой деятельности, погодным явлениям и процессам проектирования. Набор 280 правил может затем использоваться для решения проблем в этих областях. Набор 280 правил содержит знания из одного или более источников, так что это знание передается в любую систему, где применяется набор 280 правил. Знание оформлено в виде правил, которые связывают выходы 284 с входами 282, так что конкретизация входов 282 и выходов 284 позволяет применить набор 280 правил к локальной системе 213 контроля и диагностики. Набор 280 правил может содержать только те правила, которые специфичны для конкретного объекта промышленной установки, и может быть направлен на решение только одной возможной проблемы, связанной с этим конкретным объектом промышленной установки. Например, набор 280 правил может содержать только те правила, которые применимы к двигателю или к комбинации двигатель/насос. Набор 280 правил может содержать только те правила, которые определяют исправность комбинации двигатель/насос с использованием данных о вибрации. Набор 280 правил может также содержать правила, которые определяют исправность комбинации двигатель/насос с использованием комплекта диагностических средств, который в дополнение к средствам анализа вибрации содержит, например, средства вычисления рабочих характеристик и/или средства вычисления финансовых характеристик для комбинации двигатель/насос.
Во время работы набор 280 правил создается в программных средствах разработки, которые запрашивают у пользователя связи между входами 282 и выходами 284. Входы 282 могут принимать данные, представляющие, например, цифровые сигналы, аналоговые сигналы, колебательные сигналы, обработанные сигналы, вводимые вручную, и/или конфигурационные параметры и выходные данные из других наборов правил. Правила в пределах набора 280 правил могут включать логические правила, численные алгоритмы, использование методов обработки сигналов и колебательных сигналов, экспертную систему и алгоритмы искусственного интеллекта, статистические инструменты и любое другое выражение, которое позволяет связать выходы 284 с входами 282. Выходы 284 могут отображаться на соответствующие области памяти, которые зарезервированы и сконфигурированы для приема данных каждого выхода 284. Локальная система 213 контроля и диагностики и распределенная система 201 управления могут затем использовать эти области памяти для обеспечения любой функции контроля и/или управления, для выполнения которых могут быть запрограммированы локальная система 213 контроля и диагностики и распределенная система 201 управления. Правила в наборе 280 правил работают независимо от локальной системы 213 контроля и диагностики и распределенной системы 201 управления, хотя могут иметься входы 282 к набору 280 правил и выходы 284 из набора 280 правил напрямую или опосредованно через промежуточные устройства.
Во время создания набора 280 правил, эксперт в данной области техники раскрывает знание в отношении конкретного объекта с использованием средств разработки путем программирования одного или более правил. Правила создают путем формирования выражений связи между выходами 284 и входами 282, так что кодирование правил не требуется. Операнды могут быть выбраны из библиотеки операндов с использованием графических методов, например с использованием техники «перетаскивания» (drag-and-drop) в графическом интерфейсе пользователя, встроенном в средство разработки. Графическое представление операнда может быть выбрано из области библиотеки на экранном дисплее (не показан) и посредством «перетаскивания» помещено в область создания правила. Связи между входом 282 и операндами представлены в виде логического дисплея, и пользователь запрашивается о значениях, таких как константы, когда это необходимо в зависимости от определенных операндов и некоторых определенных входов 282, которые выбраны. Создают столько правил, сколько необходимо, чтобы охватить знание эксперта. Соответственно набор 280 правил может содержать робастный набор правил для диагностики и/или контроля или относительно менее робастный набор правил для диагностики и/или контроля в зависимости от требований клиента и уровня техники в конкретной области набора 280 правил. Средство разработки предоставляет ресурсы для проверки набора 280 правил во время разработки с обеспечением того, чтобы различные комбинации и значения на входах 282 давали ожидаемые значения на выходах 284. Чтобы защитить знания или интеллектуальную собственность, собранные в наборе 280 правил, может использоваться код шифрования разработчика для блокировки изменения набора 280 правил другими лицами, кроме тех, кто обладает ключом шифрования. Например, создатель набора 280 правил может сохранить ключ шифрования для разблокирования использования конечными пользователями набора 280 правил или может продать ключ шифрования или лицензию на его использование на определенный период времени конечному пользователю или третьим лицам, которые могут затем предоставлять услуги конечным пользователям.
После разработки набор 280 правил может перейти в режим распределения, в котором набор 280 правил преобразован в пригодную для передачи форму, например файл XML (Extensible Markup Language, расширяемый язык разметки), который может быть передан пользователю посредством электронной почты, компакт-диска, линии связи с сайтом в сети Интернет или любого другого средства для передачи машиночитаемого файла. Набор 280 правил может быть зашифрован дистрибутивным кодом шифрования, который может предотвратить использование набора 280 правил, если конечный пользователь не авторизован создателем набора, например, путем покупки дистрибутивного ключа шифрования. Набор 280 правил может приниматься конечным пользователем с помощью любого средства, через которое может быть передан машиночитаемый файл. Администратор набора правил, который может быть программной платформой, формирующей часть системы LMDS 213, может принять дистрибутивную форму набора 280 правил и преобразовать ее в формат, пригодный для использования системой LMDS 213. Графический интерфейс пользователя позволяет конечному пользователю манипулировать одним или более наборами 280 правил как объектами. Набор 280 правил может применяться так, чтобы входы 282 и соответствующие области в памяти отображались правильно, и выходы 284 и их соответствующие области в памяти отображались правильно. При первоначальном применении набор 280 правил может быть помещен в пробный режим, в котором набор 280 правил работает так, как был создан, за исключением того, что уведомления об аномальном поведении, которое может быть обнаружено набором 280 правил, не распределяются или распределяются на ограниченной основе. Во время пробного режима может выполняться сертификация качества, чтобы гарантировать, что набор 280 правил работает правильно в рабочей среде. Когда сертификация качества закончена, набор 280 правил может быть введен в эксплуатацию, при этом набор 280 правил работает в системе LMDS 213 с полными функциональными возможностями правил в наборе 280 правил. В другой форме осуществления изобретения набор 280 правил включает жизненный цикл только с двумя режимами: пробным режимом и режимом реального времени. В пробном режиме правила работают обычным образом за исключением того, что нет никаких генерируемых событий или посылаемых уведомлений, а режим реального времени по существу аналогичен вводу в эксплуатацию.
В примере осуществления изобретения наборы правил могут включать одно или более из следующего:
Наборы правил готовности газовой турбины:
1. Температура межколесного пространства
2. Проверка температуры отработанных газов
3. Разброс температуры отработанных газов
4. Устройство локализации неисправностей камеры сгорания
5. Переход в режим с низким сухим выбросом NOx (Dry Low NOx, DLN)
6. Контроль детектора пламени
7. Температура смазочного масла
8. Входной фильтр
9. Степень повышения давления компрессором
10. Правило для обнаружения проблем передатчика IBV/IGV/IBH/GCV/FPG
Наборы правил для рабочих характеристик газовой турбины:
1. Коэффициент полезного действия осевого компрессора
2. Расход осевого компрессора
3. Ухудшение выходной мощности
4. Ухудшение удельного расхода тепла
5. Потребление топлива при частичной нагрузке Наборы правил готовности центробежного компрессора:
Наборы правил готовности первичной системы газонепроницаемого уплотнения:
1. Грязь в газовых фильтрах
2. Неправильная работа PDV (DE)
3. Неправильная работа PDV (NDE)
4. Неправильная работа PDV вторичного уплотнения
5. Неправильная работа PV третичного уплотнения
6. Неисправность уплотнения Ampliflow
7. Локальная утечка вокруг панели
8. Неисправность нагревателя
Наборы правил готовности картриджей сухого газонепроницаемого уплотнения:
9. Неисправность коагулятора
10. Повреждение DE картриджа первичного уплотнения
11. Повреждение NDE картриджа первичного уплотнения
12. Повреждение DE картриджа вторичного уплотнения
13. Повреждение NDE картриджа вторичного уплотнения
14. Конденсация углеводорода
15. Блокирование выхода газа через вторичный воздушный клапан
16. Застревание первичного уплотнения при открытом DE
17. Застревание первичного уплотнения при открытом NDE
18. Увеличенный зазор DE концевого уплотнения
19. Увеличенный зазор NDE концевого уплотнения
20. Застревание вторичного уплотнения при открытом DE
21. Застревание вторичного уплотнения при открытом NDE Первичная система вентиляции
22. Низкое давление в раструбе
23. Высокое давление в раструбе Готовность системы разделительного газа
24. Неисправность третичного уплотнения (миграция масла) Система подачи азота
25. Неисправность системы подачи азота
Наборы правил для рабочих характеристик центробежного компрессора:
1. Фактические рабочие характеристики
2. Ожидаемые рабочие характеристики
3. Предупреждение о понижении коэффициента полезного действия
4. Допустимая ошибка коэффициента напора
5. Допустимая ошибка коэффициента расхода
6. Состояние всасывания
В одной форме осуществления изобретения набор правил для температуры межколесного пространства сконфигурирован для вычисления ожидаемой температуры межколесного пространства с учетом условий эксплуатации газотурбинного двигателя. Преимуществом набора правил для температуры межколесного пространства является прогнозируемый и адаптируемый порог, который связывает различные компоненты газовой турбины GT и рабочие характеристики компрессора, чтобы предсказывать верхние и нижние границы ожидаемой температуры межколесного пространства.
Набор правил для угла закрутки камеры сгорания сконфигурирован для оценки угла между измеряемой характерной температурой отработанных газов при переменных нагрузках и местоположением источника - камеры сгорания, чтобы определить местоположение, вероятно, неисправной камеры сгорания.
Набор правил для разброса температуры отработанных газов сконфигурирован для правильного определения горячих/холодных точек на графике температуры отработанных газов в каждом режиме сгорания при переменных нагрузках и определения аномалии температуры отработанных газов с помощью заранее заданного порога для точного определения аномалии разброса и его связи с режимом сгорания и нагрузкой.
Набор правил для контроля детектора пламени вторичной зоны сконфигурирован для предсказания неисправности детектора пламени на основе контроля аналогового и цифрового сигналов, чтобы избежать аварийных остановок из-за неисправных датчиков.
Набор правил для коэффициента полезного действия осевого компрессора сконфигурирован для вычисления в режиме онлайн коэффициента полезного действия осевого компрессора в условиях установившегося режима и для контроля его ухудшения с течением времени.
Набор правил для эффективности потока через осевой компрессор сконфигурирован для вычисления в режиме онлайн эффективности потока через осевой компрессор, скорректированного в соответствии с условиями Международной организации по стандартизации (International Standardization Organization, ISO) и 100%-ной скоростью вращения, и для контроля его ухудшения с течением времени.
Набор правил ухудшения выходной мощности газовой турбины сконфигурирован для вычисления фактической выходной мощности, скорректированной в соответствии с условиями ISO и 100%-ной скоростью вращения, которая сравнивается с начальным опорным значением с использованием карт рабочих характеристик газотурбинного двигателя, чтобы избежать уменьшения выходной мощности.
Набор правил ухудшения удельного расхода тепла сконфигурирован для вычисления фактического удельного расхода тепла, скорректированного в соответствии с условиями ISO и 100%-ной скоростью вращения, которая сравнивается с начальным опорным значением с использованием карт рабочих характеристик газотурбинного двигателя, чтобы избежать чрезмерного удельного расхода тепла.
На фиг. 4 показана схема потоков данных системы LMDS 213 в соответствии с примером осуществления данного изобретения. В примере осуществления изобретения система LMDS 213 содержит множество модулей. Первый модуль 402 готовности и диагностики сконфигурирован для приема данных предыстории и данных, поступающих почти в реальном времени, и выполнения анализа данных в реальном времени с использованием, например, не ограничиваясь этим, управления предупреждениями, правил диагностики/предсказания, анализа готовности/надежности и поиска неисправностей. Модуль 404 рабочих характеристик сконфигурирован для приема данных предыстории и данных, поступающих почти в реальном времени, и осуществления контроля рабочих характеристик, выполнимости оптимизации рабочих характеристик и работоспособности, оптимизации рабочих характеристик установки и статистических данных/сравнения для парка установок. Система LMDS 213 содержит также модуль 406 поддержки эксплуатации, сконфигурированный для обеспечения операций удаленной настройки сухого низкого выброса (Dry Low Emissions, DLE) и сухого низкого выброса NOx (DLN), удаленного поиска неисправностей, например, из центра парка установок, такого как удаленный центр 102 контроля и диагностики, контроля предсказуемых выбросов (Predictive Emissions Monitoring System, PEMS), проверки наличия инвентаризационной описи и готовности завода. Система LMDS 213 содержит также модуль 408 предыстории работы машины, который обеспечивает отслеживание проектной и фактической спецификации материалов для выбранных компонентов на месте установки. Модуль 408 предыстории работы машины также сконфигурирован для обеспечения отслеживания заказов, выполнения заказов, отслеживания обучающих материалов, отслеживания частей для ремонта и замены и отчетов инженера по обслуживанию в процессе эксплуатации (Field Service Engineer, FSE). Система LMDS 213 содержит также модуль 410 планирования технического обслуживания, который сконфигурирован для поддерживания графика стратегии технического обслуживания, оптимизации технического обслуживания и применимых извещений о преднамеренных изменениях (Notice of Intended Changes, NIC), бюллетеней по техническому обслуживанию (Service Bulletins, SB), а также преобразований, изменений и улучшений (Conversions, Modifications & Uprates, CM&U).
На фиг. 5 показана блок-схема способа 500 контроля состояния и рабочих характеристик компонентов из парка компонентов, которые могут контролироваться из системы LMDS 213 или удаленного центра 102 контроля и диагностики. В примере осуществления изобретения способ 500 выполняют с использованием одного или более наборов правил, которые могут выполняться последовательно друг за другом, параллельно или посредством комбинации последовательного и параллельного выполнения. Во время каждого выполнения наборов правил, эти наборы правил принимают 502 множество входных данных с использованием входов 286, сконфигурированных для использования в каждом наборе правил. Входные данные могут быть получены прямо от датчика, системы 201 DCS, панели управления датчиком, системы сбора данных или сервера архивных данных или другой базы данных. Входные данные могут представлять данные предыстории, данные, поступающие почти в реальном времени, или их комбинации, на основе программирования каждого набора правил. Проверяют 504, находятся ли входные данные в пределах заранее заданных границ, и, если нет, формируют 506 уведомление, чтобы предупредить операторов о большом изменении одного или более параметров технологического процесса. Если входные принятые данные находятся в пределах заранее заданных границ, то определяют 508 вычисленные рабочие характеристики с использованием принятых входных данных и определяют 510 ожидаемые рабочие характеристики. Рассчитывают 512 фактические рабочие характеристики и рассчитывают 514 ожидаемые рабочие характеристики, а также сравнивают 516 фактические рабочие характеристики и ожидаемые рабочие характеристики для формирования отклонения рабочих характеристик. Если отклонение рабочих характеристик больше заранее заданного допустимого отклонения 518, то пользователя, связанного с компонентом или системой, имеющей отклонение рабочих характеристик, которое больше заранее заданного допустимого отклонения, предупреждают 520 об этом состоянии. Используя вычисленные ожидаемые рабочие характеристики, вычисляют 522 предсказываемый рабочий диапазон и отображают 524 его на вычисленные фактические рабочие характеристики.
На фиг. 6 показана структурная схема системы LMDS 213, связанной с местом 104 установки и удаленным центром 102 контроля и диагностики. Для ясности в примере осуществления изобретения показана одна линия 602 машин. Однако может использоваться любое число машин, компонентов, линий и систем. Необработанные данные 604 и 606 датчиков передаются в удаленную систему 608 контроля и диагностики и в одну или более локальных панелей 610 управления блоком.
В примере осуществления изобретения система LMDS 213 содержит сервер 612 предприятия, который является решением визуализации и управления на основе технологии клиент/сервер, обеспечивающим визуализацию работы установки, выполнение диспетчерской автоматизации и доставку достоверной информации для аналитических приложений более высокого уровня. Сервер 612 предприятия содержит графический процессор, выполняет динамическую временную обработку и имеет дополнительную опцию цифрового графического воспроизведения (Digital Graphical Replay, DGR), что позволяет операторам точно контролировать и управлять средой, оборудованием и ресурсами установки.
Сервер 612 предприятия управляет технологией визуального представления в реальном времени, чтобы обеспечить возможность управления некоторыми частями предприятия, всей установкой или парком установок из удаленного центра 102 контроля и диагностики. Сервер 612 предприятия обеспечивает также добавочное записывающее устройство цифрового графического воспроизведения (DGR, digital graphical replay), которое позволяет выбирать предыдущие события для графического анализа событий, которые произошли в прошлом.
Коллектор 614 OPC является независимым клиентом для доступа к данным (Data Access, DA) и доступа к данным XML (XML DA), который собирает данные OPC от любого сервера DA или XML DA, такого как, не ограничиваясь этим, удаленная система 608 контроля и диагностики. Коллектор OPC 614 действует совместно с другими совместимыми с OPC продуктами, чтобы обрабатывать собранные данные OPC, накапливать, анализировать или передавать их в базу данных, файл или модули обмена.
Коллектор OPC 614 является ключевым компонентом для задач по сбору производственных данных (Production Data Acquisition, PDA) или по управлению данными, который обеспечивает относительно простую конфигурацию данных для архивного, временного хранения или обработки.
Система 616 динамической визуализации (Dynamic Visualization System, DVS) содержит систему 618 определения тенденции, которая обеспечивает визуализацию работы установки путем определения тенденций изменения данных установки для анализа и сравнения рабочих характеристик установки. Пользователи могут выбирать любую метку установки из структурированной системы, специфической для установки, или графически выбирать ее из эмулируемых экранных дисплеев системы DCS для отслеживания тенденции изменения данных с окном периода времени, например, от одного часа до одного года, от данного момента времени или любой точно установленной даты в прошлом. Система DVS содержит также систему 620 наблюдения, которая обеспечивает отображение любых конкретных экранов интерфейса HMI (например, экрана системы SCADA, DCS) и снабжение их данными в реальном масштабе времени. Система наблюдения позволяет выбирать начальное время из календаря для воспроизведения работы установки в прошлом в реальном времени в ускоренном или замедленном режиме. Кроме того, система 620 наблюдения способна собирать все предупреждения и события установки и архивировать их в базе данных SQL, которая используется для замены принтеров, регистрирующих предупреждения и события, при этом устраняются проблемы долгосрочных расходов и надежности, связанные с аппаратными средствами принтеров и их расходными материалами. Кроме того, когда система 620 наблюдения воспроизводит событие установки за выбранный период времени, она предоставляет полный подробный вид работы установки в реальном масштабе времени, включая реакцию технологического процесса установки, формирование предупреждения и действия оператора.
Система DVS 616 содержит систему 622 выдачи предупреждения, которая обеспечивает аппаратные и программные средства для сбора всех предупреждений и событий установки в реальном времени и архивирование их в базе 624 данных SQL по последовательной линии передачи данных или сети, которая также используется для замены принтеров, регистрирующих предупреждения и события, при этом устраняются проблемы долгосрочных расходов и надежности, связанные с аппаратными средствами принтеров и их расходными материалами. Кроме того, система 622 выдачи предупреждения интегрирует предупреждения и события установки в системе 618 определения тенденции, системе 620 наблюдения, системе 622 выдачи предупреждения и других модулях, которые обеспечивают полный подробный вид работы установки в реальном масштабе времени, включая реакцию технологического процесса установки, формирование предупреждения и действия оператора.
Система 626 рабочих характеристик является диспетчерской системой контроля рабочих характеристик в реальном времени, которая графически отображает все ключевые показатели эффективности (KPI) для персонала установки для контроля рабочих характеристик установки, использования предприятий и обеспечения энергоэффективности в режиме онлайн в реальном времени. Система рабочих характеристик обеспечивает определение зон, которые могут работать более эффективно, и оптимизацию всего технологического процесса. Эта диспетчерская система контроля рабочих характеристик в реальном времени обеспечивает понимание возможностей технологического процесса, коэффициента полезного действия и коэффициента использования. Система рабочих характеристик обеспечивает также анализ и предупреждения, когда рабочие характеристики установки или системы отклоняются от ее статистического курса.
На фиг. 7 показан снимок экрана с видом 700 уровня 1, который может наблюдаться с помощью системы LMDS 213 или удаленной системы 608 контроля и диагностики с использованием сетевого соединения. Этот снимок экрана отображает сводку состояния для всех производственных линий или линий машин, соединенных на каждом месте, которые могут выбираться с использованием окна 702 дерева объектов. Ключевые показатели эффективности (KPI) основного производства, такие как ход работ, следующая запланированная остановка, а также быстрые "текущие" диаграммы готовности потока выходных данных и вычисления надежности отображаются в окне 704 быстрого просмотра состояния. Цвета производственных линий на мнемонической схеме 706 в окне 707 анализа показывают самую серьезную ситуацию предупреждения, имеющуюся в каждом блоке, при этом красный цвет используется для предупреждения высокого уровня или критического предупреждения, означающего остановку или неудачный запуск, оранжевый - для предупреждения среднего уровня, желтый - для предупреждения низкого уровня, а зеленый - для указания на исправную работу. Предупреждения и события регистрируются в окне 708 предупреждений и событий.
На фиг. 8 показан снимок экрана с видом 800 уровня 2, который может наблюдаться после выбора вкладки 802 контроля из вида 700 уровня 1 (показанного на фиг. 7). Вкладка 802 контроля предоставляет вид производственной линии уровня 2 интерфейса HMI, содержащий список текущих ключевых показателей эффективности (KPI) рабочих характеристик для линии 803 машин, включающей газовую турбину 804 и компрессор 806. Состояние линии 803 машин иллюстрирует цветной дисплей, а также список показателей KPI. На экране имеется много зон, где пользователь может переходить к более подробной информации. Например, щелчок на газовой турбине 804 предоставляет вид машины на уровне 3.
На фиг. 9 показан снимок экрана с видом 900 уровня 3, который может наблюдаться после выбора вкладки 902 рабочих характеристик из вида 700 уровня 1 (показанного на фиг. 7) или вида 800 уровня 2 (показанного на фиг. 8). Все показатели KPI, перечисленные на виде 900 уровня 3, относятся только к газовой турбине 804. Имеется также отдельный вид уровня 3 (не показан) для каждого компрессора и каждого другого контролируемого компонента. Отсюда пользователь может использовать любое число гиперссылок для перехода к более подробной информации о различных датчиках и измерениях. Показатели KPI рабочих характеристик отображаются в окне 904 термодинамических характеристик на вкладке 902 рабочих характеристик. Эти показатели KPI включают термодинамические рабочие характеристики для турбины и компрессора. Для компрессора они содержат, например, расход и скорость вращения. Пользователи могут выбирать отдельный показатель KPI для более глубокого анализа, который включает вид термодинамических измерений рабочих характеристик в реальном времени или раз в минуту, например, измерений политропного коэффициента полезного действия в пределах рабочего диапазона центробежного компрессора. Щелчок по вибрации демонстрирует уровень 4 или вид компонента.
На фиг. 10 показан снимок экрана с видом 1000 уровня 4, изображающим результаты измерений вибрации в соответствии с примером осуществления данного изобретения. Отсюда пользователь может переходить к более подробной информации, включающей сейсмические, осевые или радиальные значения датчиков вибраций.
Вкладка анализа при использовании с окном доступного для поиска KPI позволяет усовершенствованным средствам построения графиков осуществлять экспертный анализ и поиск неисправностей. Пользователи могут находить конкретные показатели KPI, видеть тенденции на основе множества показателей KPI на одной схеме или на расположенных рядом схемах, настраивать период времени для анализа данных и использовать скользящий указатель для изменения масштаба изображения в определенных периодах времени. Когда пользователь удовлетворен анализом, он может добавить комментарии, сохранить анализ в формате PDF, чтобы послать клиенту или коллеге для обсуждения, и сохранить результаты анализа как избранные для быстрого обращения к ним в любое время в будущем.
Используемый здесь термин «процессор» относится к центральным процессорам, микропроцессорам, микроконтроллерам, схемам с сокращенным набором команд (RISC, reduced instruction set circuit), прикладным специализированным интегральным схемам (ASIC, application specific integrated circuit), логическим схемам и любой другой схеме или процессору, способному выполнять описанные выше функции.
В контексте настоящего описания термины «программное обеспечение» и «встроенное программное обеспечение» являются взаимозаменяемыми и включают любую компьютерную программу, записанную в памяти для ее исполнения процессором 205, включая оперативную память (RAM, random access memory), постоянную память (ROM, read-only memory), стираемую программируемую постоянную память (EPROM, erasable programmable read-only memory), электрически программируемую постоянную память (EEPROM, electrically erasable programmable read-only-memory) и энергонезависимую оперативную память (NVRAM, non-volatile random access memory). Указанные типы памяти даны только для примера и, таким образом, не ограничивают типы памяти, используемой для хранения компьютерной программы.
Как понятно из предшествующего описания, представленные варианты выполнения настоящего изобретения могут быть реализованы с использованием компьютерного программирования или инженерной разработки, включая программное обеспечение, встроенное программное обеспечение, аппаратное обеспечение или любую комбинацию или подмножество перечисленного, при этом технический результат достигается для выбираемых услуг локального или удаленного контроля и диагностики от поставщика оборудования, производителя OEM или поставщика услуг. Центр, где осуществляются услуги удаленного контроля и диагностики, избирательно соединяется с локальной системой контроля и диагностики на месте установки. Удаленный центр услуг контроля и диагностики может осуществлять связь с локальной системой контроля и диагностики, когда имеются разрешения загрузить программные модули, обновления к модулям, уже выполняющимся в локальной системе контроля и диагностики, или предоставить услуги удаленной диагностики. Любая такая результирующая программа при наличии средств машиночитаемого кода может быть реализована или предоставлена на одном или более считываемых компьютером носителях с обеспечением, таким образом, компьютерного программного продукта, то есть изделия согласно рассмотренным вариантам выполнения настоящего изобретения. Считываемые компьютером носители могут включать, например, не ограничиваясь этим, фиксированный (жесткий) накопитель, дискету, оптический диск, магнитную ленту, полупроводниковую память, такую как постоянное запоминающее устройство (ROM), и/или любую среду передачи/приема, такую как сеть Интернет или другая сеть, или линия связи. Изделие, содержащее компьютерный код, может быть выполнено и/или использовано путем исполнения кода непосредственно из одного носителя, путем копирования кода из одного носителя в другой носитель или посредством передачи кода по сети.
Вышеописанные формы осуществления способа и системы для контроля машин и систем на производственной установке с использованием локальной системы контроля и диагностики обеспечивают рентабельные и надежные средства для контроля машин в парке машин, расположенных в удаленных областях мира, из локальной системы или из удаленной системы парка машин. Более конкретно, описанные здесь способы и системы обеспечивают применение решений производителя OEM в реальном времени для машин, расположенных удаленно от технических средств OEM. Кроме того, вышеописанные способы и системы обеспечивают техническое обслуживание множества сложных наборов правил на основе физики, которые используются в локальной системе контроля и диагностики. В результате описанные здесь способы и системы обеспечивают автоматический контроль и диагностику работы установки или парка установок рентабельным и надежным образом.
В настоящем описании использованы примеры, раскрывающие изобретение, включая предпочтительный вариант его выполнения, и позволяющие любому специалисту в данной области техники реализовать изобретение на практике, включая создание и использование любых устройств или систем и выполнение любых описанных способов. Объем изобретения определяется формулой изобретения и может включать другие примеры, очевидные специалистам. Предполагается, что такие другие примеры находятся в пределах сущности изобретения, если в них имеются структурные элементы, которые не отличаются по существу от описанных в формуле изобретения, или если они содержат эквивалентные структурные элементы с несущественными отличиями от элементов, описанных в формуле изобретения.

Claims (36)

1. Локальная система контроля и диагностики для установки, включающая:
клиентскую систему, содержащую интерфейс пользователя и браузер;
базу данных установки, сконфигурированную для хранения наборов правил, причем наборы правил включают по меньшей мере одно правило в виде модели компонента или системы установки и/или выражения связи выходных данных, поступающих в реальном масштабе времени, с входными данными, поступающими в реальном масштабе времени, при этом выражение связи касается объекта установки или группы взаимосвязанных объектов, база данных установки также сконфигурирована для приема данных о событиях от системы контроля состояния, связанной с установкой, а система контроля состояния сконфигурирована для анализа данных оборудования установки для оптимизации в реальном времени оборудования и выбранных процессов, контроля состояния и диагностики событий для формирования данных о событиях; и
серверный компьютер, сконфигурированный для соединения с клиентской системой и базой данных, а также сконфигурированный для:
приема данных компонента установки от панели управления блоком установки, связанной с датчиками, расположенными у компонента установки,
формирования выходных данных виртуальных датчиков с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента и выражение связи, связанное с компонентом или системой установки,
передачи данных компонента установки и сформированных выходных данных виртуальных датчиков в базу данных установки для хранения и в систему визуализации данных для формирования аналитических графиков по запросу пользователя клиентской системы,
определения с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и набор правил эмпирической модели, рабочего состояния или состояния рабочих характеристик компонента или системы установки почти в реальном времени, и
вывода выбранной пользователем визуализации, представляющей выбранный компонент или систему установки, причем визуализация включает графики, иллюстрирующие компонент или систему установки, и текстовую информацию, определяющую значения принятых и сформированных данных, относящихся к выбранному компоненту или системе установки.
2. Система по п. 1, в которой упомянутая модель включает по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки.
3. Система по п. 2, в которой серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для приема набора правил, сформированного производителем оборудования (OEM) компонента, связанного с набором правил, или объектом третьего лица.
4. Система по п. 3, также содержащая удаленную систему связи, при этом серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для соединения с центром управления парком установок с использованием удаленной системы связи и для передачи информации, хранящейся в базе данных и относящейся к работе по меньшей мере одного из компонентов или одной из систем установки, в ответ на принятые запросы от эксперта, расположенного удаленно от установки, и приема изменений для одного или более наборов правил на основе переданной информации.
5. Система по п. 2, также содержащая удаленную систему связи, при этом серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для соединения с центром управления парком установок с использованием удаленной системы связи и для передачи информации, хранящейся в базе данных и относящейся к работе по меньшей мере одного из компонентов или одной из систем установки, в ответ на принятые запросы от эксперта, расположенного удаленно от установки, и приема изменений для одного или более наборов правил на основе переданной информации.
6. Система по п. 1, в которой упомянутый серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для приема набора правил, сформированного производителем оборудования (OEM) компонента, связанного с набором правил, или объектом третьего лица.
7. Система по п. 6, также содержащая удаленную систему связи, при этом серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для соединения с центром управления парком установок с использованием удаленной системы связи и для передачи информации, хранящейся в базе данных и относящейся к работе по меньшей мере одного из компонентов или одной из систем установки, в ответ на принятые запросы от эксперта, расположенного удаленно от установки, и приема изменений для одного или более наборов правил на основе переданной информации.
8. Система по п. 1, также содержащая удаленную систему связи, при этом серверный компьютер дополнительно сконфигурирован для соединения с центром управления парком установок с использованием удаленной системы связи и для передачи информации, хранящейся в базе данных и относящейся к работе по меньшей мере одного из компонентов или одной из систем установки, в ответ на принятые запросы от эксперта, расположенного удаленно от установки, и приема изменений для одного или более наборов правил на основе переданной информации.
9. Способ контроля машин и систем на производственной установке с использованием локальной системы контроля и диагностики, включающей базу данных по меньшей мере одного набора правил, включающего по меньшей мере одно правило в виде модели по меньшей мере части машины и/или системы, и/или их комбинации, причем упомянутый способ включает:
прием от датчиков, связанных с локальной системой контроля и диагностики, значений параметров технологического процесса, относящихся к работе по меньшей мере части машины и/или системы на установке;
определение локальной системой контроля и диагностики значений виртуальных датчиков для параметров технологического процесса, относящихся к работе по меньшей мере части машины и/или системы на установке;
применение упомянутого по меньшей мере одного правила к принятым значениям параметров технологического процесса системы и определяемым значениям виртуальных датчиков для формирования значений рабочих характеристик и значений диагностики, относящихся к работе контролируемых машин или системы; и
формирование локальной системой контроля и диагностики многоуровневой визуализации графических представлений контролируемых машин или системы на установке, включая принятые значения параметров технологического процесса и значения виртуальных датчиков, причем каждый уровень визуализации включает более подробное графическое представление, чем предыдущий уровень.
10. Способ по п. 9, в котором модель содержит по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки.
11. Способ по п. 9, также включающий предотвращение осуществления связи локальной системы контроля и диагностики с объектом, расположенным вне места установки.
12. Система контроля и диагностики для парка установок, включающая:
клиентскую систему, связанную с каждой установкой, причем каждая клиентская система содержит интерфейс пользователя и браузер;
базу данных установки, связанную с каждой установкой, при этом каждая база данных установки сконфигурирована для хранения наборов правил, относящихся к компонентам, расположенным на этой установке, причем наборы правил включают по меньшей мере одно правило в виде модели компонента или системы установки и/или выражения связи выходных данных, поступающих в реальном масштабе времени, с входными данными, поступающими в реальном масштабе времени, при этом выражение связи касается объекта установки или группы взаимосвязанных объектов, база данных установки также сконфигурирована для приема данных о событиях от системы контроля состояния, связанной с установкой, а система контроля состояния сконфигурирована для анализа данных оборудования установки для оптимизации в реальном времени оборудования и выбранных процессов, контроля состояния и диагностики событий для формирования данных о событиях;
базу данных парка установок, расположенную удаленно от парка установок и сконфигурированную для приема рабочих характеристик установки и рабочих данных от выбираемого числа установок в парке установок, при этом данные рабочих характеристик и рабочие данные установки включают данные предыстории работы установки и данные установки, поступающие почти в реальном времени; и
серверный компьютер, сконфигурированный для соединения с клиентскими системами и базой данных, а также сконфигурированный для:
приема данных компонента установки от панели управления блоком установки, связанной с датчиками, расположенными у компонента установки,
формирования выходных данных виртуальных датчиков с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель и выражение связи, связанное с компонентом или системой установки,
передачи данных компонента установки и сформированных выходных данных виртуальных датчиков в базу данных установки для хранения и в систему визуализации данных для формирования аналитических графиков по запросу пользователя клиентской системы,
определения с использованием по меньшей мере одного из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и набор правил эмпирической модели, рабочего состояния или состояния рабочих характеристик компонента или системы установки почти в реальном времени, и
вывода выбранной пользователем визуализации, представляющей выбранный компонент или систему установки, причем визуализация включает графики, иллюстрирующие компонент или систему установки, и текстовую информацию, определяющую значения принятых и сформированных данных, касающихся выбранного компонента или системы установки.
13. Система по п. 12, в которой по меньшей мере одно из следующего: модель на основе физики, управляемая данными модель и эмпирическая модель компонента или системы установки содержит собственные данные производителя оборудования компонента или системы установки.
14. Система по п. 13, в которой серверный компьютер сконфигурирован для приема набора правил, сформированного производителем оборудования (OEM) компонента, связанного с набором правил, или объектом третьего лица.
15. Система по п. 12, в которой серверный компьютер сконфигурирован для приема набора правил, сформированного производителем оборудования (OEM) компонента, связанного с набором правил, или объектом третьего лица.
RU2014133941A 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок RU2636095C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ITCO2012A000008 2012-03-01
IT000008A ITCO20120008A1 (it) 2012-03-01 2012-03-01 Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
PCT/EP2013/054098 WO2013127958A1 (en) 2012-03-01 2013-02-28 Method and system for condition monitoring of a group of plants

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014133941A RU2014133941A (ru) 2016-04-20
RU2636095C2 true RU2636095C2 (ru) 2017-11-20

Family

ID=46051732

Family Applications (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения

Family Applications After (6)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения

Country Status (12)

Country Link
US (7) US9274520B2 (ru)
EP (7) EP2820490B1 (ru)
JP (7) JP2015508928A (ru)
KR (7) KR20140130543A (ru)
CN (7) CN104254810B (ru)
AU (9) AU2013224935A1 (ru)
BR (2) BR112014019965A2 (ru)
CA (7) CA2865194C (ru)
IT (1) ITCO20120008A1 (ru)
MX (2) MX2014010464A (ru)
RU (7) RU2636095C2 (ru)
WO (7) WO2013127958A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2779855C2 (ru) * 2018-02-05 2022-09-14 Циль-Абегг СЕ Способ оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора или системы вентиляторов
US11773859B2 (en) 2018-02-05 2023-10-03 Ziehl-Abegg Se Method for optimizing the efficiency and/or the running performance of a fan or a fan arrangement

Families Citing this family (152)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US20140244328A1 (en) * 2013-02-22 2014-08-28 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine maintenance optimizer
US10649449B2 (en) 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US10909137B2 (en) 2014-10-06 2021-02-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Streaming data for analytics in process control systems
US10866952B2 (en) 2013-03-04 2020-12-15 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Source-independent queries in distributed industrial system
US9665088B2 (en) 2014-01-31 2017-05-30 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Managing big data in process control systems
US9558220B2 (en) 2013-03-04 2017-01-31 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Big data in process control systems
US10678225B2 (en) 2013-03-04 2020-06-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Data analytic services for distributed industrial performance monitoring
US10649424B2 (en) * 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US11573672B2 (en) 2013-03-15 2023-02-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method for initiating or resuming a mobile control session in a process plant
CN104344946B (zh) * 2013-07-24 2017-12-05 中国国际航空股份有限公司 Apu涡轮叶片断裂与转轴卡阻故障的监控方法和装置
US20150075170A1 (en) * 2013-09-17 2015-03-19 General Electric Company Method and system for augmenting the detection reliability of secondary flame detectors in a gas turbine
US9234317B2 (en) * 2013-09-25 2016-01-12 Caterpillar Inc. Robust system and method for forecasting soil compaction performance
ITCO20130043A1 (it) * 2013-10-02 2015-04-03 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare il funzionamento di un dispositivo flessibile di accoppiamento
US20150153251A1 (en) * 2013-11-29 2015-06-04 Johannes Izak Boerhout Systems and methods for integrated workflow display and action panel for plant assets
US20150219530A1 (en) * 2013-12-23 2015-08-06 Exxonmobil Research And Engineering Company Systems and methods for event detection and diagnosis
US20150184549A1 (en) 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9957843B2 (en) 2013-12-31 2018-05-01 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US10139267B2 (en) 2014-01-09 2018-11-27 General Electric Company Systems and methods for storage and analysis of periodic waveform data
US20150271026A1 (en) * 2014-03-24 2015-09-24 Microsoft Technology Licensing, Llc End user performance analysis
KR102189282B1 (ko) * 2014-05-21 2020-12-09 세메스 주식회사 공정 설비 제어 방법
US9813308B2 (en) * 2014-06-04 2017-11-07 Verizon Patent And Licensing Inc. Statistical monitoring of customer devices
KR101676926B1 (ko) * 2014-12-31 2016-11-16 주식회사 포스코아이씨티 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법
US9777723B2 (en) * 2015-01-02 2017-10-03 General Electric Company System and method for health management of pumping system
US10036233B2 (en) * 2015-01-21 2018-07-31 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Method and system for automatically adjusting one or more operational parameters in a borehole
US20160260041A1 (en) * 2015-03-03 2016-09-08 Uop Llc System and method for managing web-based refinery performance optimization using secure cloud computing
WO2016151744A1 (ja) * 2015-03-24 2016-09-29 三菱電機株式会社 プラント監視制御装置
US9864823B2 (en) 2015-03-30 2018-01-09 Uop Llc Cleansing system for a feed composition based on environmental factors
US10095200B2 (en) 2015-03-30 2018-10-09 Uop Llc System and method for improving performance of a chemical plant with a furnace
US20170315543A1 (en) * 2015-03-30 2017-11-02 Uop Llc Evaluating petrochemical plant errors to determine equipment changes for optimized operations
US10031510B2 (en) * 2015-05-01 2018-07-24 Aspen Technology, Inc. Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model
US10078326B2 (en) 2015-05-14 2018-09-18 Honeywell International Inc. Apparatus and method for event detection to support mobile notifications related to industrial process control and automation system
US10021064B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for translating industrial process control and automation system events into mobile notifications
US10505790B2 (en) 2015-05-14 2019-12-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for automated event notification read receipt to support non-repudiated auditing or other functions in industrial process control and automation system
US20160334770A1 (en) * 2015-05-14 2016-11-17 Honeywell International Inc. Apparatus and method for using configurable rules linking triggers with actions to support notifications associated with industrial process control and automation system
US10021063B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for protecting proprietary information over public notification infrastructure
US10466688B2 (en) * 2015-05-14 2019-11-05 Honeywell International Inc. Apparatus and method for providing event context with notifications related to industrial process control and automation system
CN105157986B (zh) * 2015-06-17 2017-09-22 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于燃气轮机热端部件的可靠性监测方法
US20170038275A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring system for turbomachinery
US20170038276A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring System for Turbomachinery
US10657450B2 (en) * 2015-09-30 2020-05-19 Deere & Company Systems and methods for machine diagnostics based on stored machine data and available machine telematic data
US10495545B2 (en) * 2015-10-22 2019-12-03 General Electric Company Systems and methods for determining risk of operating a turbomachine
FR3043463B1 (fr) * 2015-11-05 2017-12-22 Snecma Systeme et procede de surveillance d'une turbomachine avec fusion d'indicateurs pour la synthese d'une confirmation d'alarme
KR102486704B1 (ko) * 2016-01-15 2023-01-10 엘에스일렉트릭(주) 감시제어데이터수집시스템에서의 클라이언트 및 서버
US10503483B2 (en) 2016-02-12 2019-12-10 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Rule builder in a process control network
US10311399B2 (en) * 2016-02-12 2019-06-04 Computational Systems, Inc. Apparatus and method for maintaining multi-referenced stored data
US10574739B2 (en) 2016-02-26 2020-02-25 Honeywell International Inc. System and method for smart event paging
US20170300945A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 International Business Machines Corporation Segmenting mobile shoppers
EP3239684A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-01 Siemens Aktiengesellschaft Fault diagnosis during testing of turbine unit
WO2017201086A1 (en) 2016-05-16 2017-11-23 Jabil Circuit, Inc. Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system
US11914349B2 (en) 2016-05-16 2024-02-27 Jabil Inc. Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system
US10294869B2 (en) 2016-06-14 2019-05-21 General Electric Company System and method to enhance corrosion turbine monitoring
US10047679B2 (en) 2016-06-14 2018-08-14 General Electric Company System and method to enhance lean blowout monitoring
US10099804B2 (en) 2016-06-16 2018-10-16 General Electric Company Environmental impact assessment system
EP3258333A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-20 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment
CN106089671A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 广东葆德科技有限公司 一种基于卫星定位的空压机及时维护方法及其***
US10643167B2 (en) * 2016-07-28 2020-05-05 Honeywell International Inc. MPC with unconstrained dependent variables for KPI performance analysis
EP3279755B1 (en) * 2016-08-02 2021-09-29 ABB Schweiz AG Method of monitoring a modular process plant complex with a plurality of interconnected process modules
US11143056B2 (en) 2016-08-17 2021-10-12 General Electric Company System and method for gas turbine compressor cleaning
US10724398B2 (en) 2016-09-12 2020-07-28 General Electric Company System and method for condition-based monitoring of a compressor
US10606254B2 (en) * 2016-09-14 2020-03-31 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method for improving process/equipment fault diagnosis
US10222787B2 (en) 2016-09-16 2019-03-05 Uop Llc Interactive petrochemical plant diagnostic system and method for chemical process model analysis
US20180100442A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 General Electric Company Systems and Methods to Control Performance Via Control of Compressor OLL Protection Actions
US10539936B2 (en) 2016-10-17 2020-01-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and apparatus for configuring remote access of process control data
US10444730B2 (en) * 2016-11-30 2019-10-15 Eurotherm Limited Real-time compliance status for equipment
US10466677B2 (en) * 2016-12-15 2019-11-05 Solar Turbines Incorporated Assessment of industrial machines
US10401881B2 (en) * 2017-02-14 2019-09-03 General Electric Company Systems and methods for quantification of a gas turbine inlet filter blockage
US10466686B2 (en) 2017-02-17 2019-11-05 Honeywell International Inc. System and method for automatic configuration of a data collection system and schedule for control system monitoring
KR101933784B1 (ko) 2017-03-17 2018-12-28 두산중공업 주식회사 가스 터빈 실시간 시뮬레이션 시스템 및 그 방법
US10678272B2 (en) 2017-03-27 2020-06-09 Uop Llc Early prediction and detection of slide valve sticking in petrochemical plants or refineries
US10754359B2 (en) 2017-03-27 2020-08-25 Uop Llc Operating slide valves in petrochemical plants or refineries
US10670353B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Detecting and correcting cross-leakage in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10794644B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Detecting and correcting thermal stresses in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US11037376B2 (en) 2017-03-28 2021-06-15 Uop Llc Sensor location for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10816947B2 (en) 2017-03-28 2020-10-27 Uop Llc Early surge detection of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10670027B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Determining quality of gas for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10844290B2 (en) 2017-03-28 2020-11-24 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US11396002B2 (en) 2017-03-28 2022-07-26 Uop Llc Detecting and correcting problems in liquid lifting in heat exchangers
US11130111B2 (en) 2017-03-28 2021-09-28 Uop Llc Air-cooled heat exchangers
US10663238B2 (en) 2017-03-28 2020-05-26 Uop Llc Detecting and correcting maldistribution in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10794401B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Reactor loop fouling monitor for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10752844B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10752845B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Using molecular weight and invariant mapping to determine performance of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10962302B2 (en) 2017-03-28 2021-03-30 Uop Llc Heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10695711B2 (en) 2017-04-28 2020-06-30 Uop Llc Remote monitoring of adsorber process units
DE102017209847A1 (de) * 2017-06-12 2018-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben einer Gasturbinenanlage
US10913905B2 (en) 2017-06-19 2021-02-09 Uop Llc Catalyst cycle length prediction using eigen analysis
US11365886B2 (en) 2017-06-19 2022-06-21 Uop Llc Remote monitoring of fired heaters
US10739798B2 (en) 2017-06-20 2020-08-11 Uop Llc Incipient temperature excursion mitigation and control
US11130692B2 (en) 2017-06-28 2021-09-28 Uop Llc Process and apparatus for dosing nutrients to a bioreactor
US10994240B2 (en) 2017-09-18 2021-05-04 Uop Llc Remote monitoring of pressure swing adsorption units
EP3462264A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-03 Siemens Aktiengesellschaft System, method and control unit for diagnosis and life prediction of one or more electro-mechanical systems
GB2568380B (en) * 2017-10-02 2022-08-31 Fisher Rosemount Systems Inc Systems and methods for multi-site performance monitoring of process control systems
US11194317B2 (en) 2017-10-02 2021-12-07 Uop Llc Remote monitoring of chloride treaters using a process simulator based chloride distribution estimate
US11676061B2 (en) 2017-10-05 2023-06-13 Honeywell International Inc. Harnessing machine learning and data analytics for a real time predictive model for a FCC pre-treatment unit
US11105787B2 (en) 2017-10-20 2021-08-31 Honeywell International Inc. System and method to optimize crude oil distillation or other processing by inline analysis of crude oil properties
US10416661B2 (en) * 2017-11-30 2019-09-17 Abb Schweiz Ag Apparatuses, systems and methods of secure cloud-based monitoring of industrial plants
WO2019111441A1 (ja) * 2017-12-06 2019-06-13 株式会社日立産機システム 巻上機の管理システム
WO2019116368A1 (en) * 2017-12-11 2019-06-20 Halo Digital Ltd. A system and a method for continuous monitoring and verification of the operation of a microcontroller
US10395515B2 (en) * 2017-12-28 2019-08-27 Intel Corporation Sensor aggregation and virtual sensors
US10607470B2 (en) * 2018-01-23 2020-03-31 Computational Systems, Inc. Vibrational analysis systems and methods
US10255797B1 (en) * 2018-01-24 2019-04-09 Saudi Arabian Oil Company Integrated alarm management system (ALMS) KPIs with plant information system
US10901403B2 (en) 2018-02-20 2021-01-26 Uop Llc Developing linear process models using reactor kinetic equations
US11264801B2 (en) * 2018-02-23 2022-03-01 Schlumberger Technology Corporation Load management algorithm for optimizing engine efficiency
US11119453B2 (en) * 2018-03-09 2021-09-14 Nishil Thomas Koshy System and method for remote non-intrusive monitoring of assets and entities
US11237550B2 (en) * 2018-03-28 2022-02-01 Honeywell International Inc. Ultrasonic flow meter prognostics with near real-time condition based uncertainty analysis
US10734098B2 (en) 2018-03-30 2020-08-04 Uop Llc Catalytic dehydrogenation catalyst health index
EP3553615A1 (en) * 2018-04-10 2019-10-16 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for managing a technical installation
BR112020022541A2 (pt) * 2018-05-10 2021-02-02 Stolle Machinery Company, Llc métodos e sistemas de gerenciamento e monitoramento de fábrica
US11709480B2 (en) 2018-05-14 2023-07-25 Honeywell International Inc. System and method for automatic data classification for use with data collection system and process control system
US11042145B2 (en) 2018-06-13 2021-06-22 Hitachi, Ltd. Automatic health indicator learning using reinforcement learning for predictive maintenance
US11755791B2 (en) 2018-07-03 2023-09-12 Rtx Corporation Aircraft component qualification system and process
WO2020026071A1 (en) * 2018-07-31 2020-02-06 Abb Schweiz Ag Method for predicting performance of modules of distributed control system through network and system thereof
CN109151271A (zh) * 2018-08-22 2019-01-04 Oppo广东移动通信有限公司 激光投射模组及其控制方法、图像获取设备和电子装置
US11112778B2 (en) * 2018-09-10 2021-09-07 Aveva Software, Llc Cloud and digital operations system and method
BE1026619B1 (fr) * 2018-09-17 2020-04-14 Safran Aero Boosters Sa Systeme de mesure pour turbomachine
CZ2018517A3 (cs) 2018-09-30 2020-04-08 4Dot Mechatronic Systems S.R.O. Diagnostický systém strojů
CN109556876B (zh) * 2018-11-07 2020-09-04 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种区分燃气轮机燃烧故障和热通道设备故障的诊断方法
CN109372593A (zh) * 2018-11-16 2019-02-22 华南理工大学 一种汽轮机dcs***下的hmi控制***及控制方法
WO2020104572A1 (en) * 2018-11-21 2020-05-28 Basf Se Method and system of manufacturing an insulated member
CN109356662B (zh) * 2018-11-27 2021-06-18 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 一种航空发动机低压涡轮转子装配的工艺方法
US10953377B2 (en) 2018-12-10 2021-03-23 Uop Llc Delta temperature control of catalytic dehydrogenation process reactors
TWI831864B (zh) * 2018-12-27 2024-02-11 美商Ｂｌ科技公司 用於製程氣體壓縮機的動態監測及控制之系統及方法
US11681280B2 (en) * 2018-12-31 2023-06-20 Andritz Inc. Material processing optimization
DE102019108415A1 (de) * 2019-04-01 2020-10-01 Pilz Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems
EP3726810B1 (en) * 2019-04-16 2023-12-06 ABB Schweiz AG System and method for interoperable communication of automation system components
US11927944B2 (en) * 2019-06-07 2024-03-12 Honeywell International, Inc. Method and system for connected advanced flare analytics
US11591936B2 (en) 2019-09-04 2023-02-28 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for proactive operation of process facilities based on historical operations data
KR102224983B1 (ko) * 2019-10-17 2021-03-08 한국서부발전 주식회사 가스터빈 연소기의 점검 진단 장치
CN110866616A (zh) * 2019-11-01 2020-03-06 许继集团有限公司 一种变电站二次设备故障预警方法及装置
WO2021105246A1 (en) * 2019-11-26 2021-06-03 Basf Se Forecasting industrial aging processes with machine learning methods
US20210165723A1 (en) * 2019-12-03 2021-06-03 Computational Systems, Inc. Graphical Indicator With History
JP7372198B2 (ja) * 2020-05-08 2023-10-31 株式会社荏原製作所 表示システム、表示装置及び表示方法
CA3178050A1 (en) * 2020-05-08 2021-11-11 Wharton Sinkler Real-time plant diagnostic system and method for plant process control and analysis
CN113721557B (zh) * 2020-05-25 2022-12-20 中国石油化工股份有限公司 基于关联参数的石化装置运行工艺参数监测方法及装置
CN115516393B (zh) * 2020-06-12 2024-07-16 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 用于使得能够访问食品生产工厂的工艺数据的方法和装置
CN111691985A (zh) * 2020-06-12 2020-09-22 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种降低燃气机组dln-2.6燃烧***nox排放的控制方法
RU2737457C1 (ru) * 2020-06-26 2020-11-30 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова" Автоматическая система с нейро-нечеткой сетью для комплексной технической диагностики и управления судовой энергетической установкой
WO2022031833A1 (en) * 2020-08-04 2022-02-10 Arch Systems Inc. Methods and systems for predictive analysis and/or process control
DE102020004841A1 (de) * 2020-08-07 2022-02-10 Mettler-Toledo Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer beobachtbaren Eigenschaft eines Objekts
CN112199370B (zh) * 2020-09-02 2024-01-26 安徽深迪科技有限公司 一种可有效提高结算效率的bom加速结算工方法
US11700567B2 (en) 2020-10-15 2023-07-11 Raytheon Technologies Corporation Waveguide system with redundancy
EP3992737A1 (de) * 2020-10-28 2022-05-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur datenkommunikation zwischen einer leitebene und einer feldebene eines industriellen systems
US20220136404A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 General Electric Company Gas turbine mass differential determination system and method
CN112539941B (zh) * 2020-12-02 2023-01-20 西安航天动力研究所 考虑真实气体效应的液体火箭发动机热试验参数设置方法
CN112364088A (zh) * 2020-12-02 2021-02-12 四川长虹电器股份有限公司 基于工厂数字化制造资源的可视化配置***
CN112817240B (zh) * 2020-12-30 2022-03-22 西安交通大学 一种基于深度强化学习算法的离心压缩机调控方法
CN113110402B (zh) * 2021-05-24 2022-04-01 浙江大学 知识与数据驱动的大规模工业***分布式状态监测方法
KR102674249B1 (ko) * 2022-02-03 2024-06-12 한국생산기술연구원 리플로우 장비의 이상 여부 확인 방법
US20230304664A1 (en) 2022-03-24 2023-09-28 Solar Turbines Incorporated Gas turbine predictive emissions modeling, reporting, and model management via a remote framework
US20240052755A1 (en) * 2022-08-10 2024-02-15 General Electric Company Controlling excitation loads associated with open rotor aeronautical engines
CN117851765B (zh) * 2024-03-07 2024-05-10 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 考虑真实气体效应的低温轴流压缩机性能参数归一化方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001069329A2 (en) * 2000-03-10 2001-09-20 Cyrano Sciences, Inc. Control for an industrial process using one or more multidimensional variables
WO2005124491A1 (en) * 2004-06-12 2005-12-29 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop
RU66447U1 (ru) * 2007-03-16 2007-09-10 Открытое акционерное общество "Газпром" (ОАО "Газпром") Агрегатно-цеховой комплекс контроля и управления "риус-квант", предназначенный для замены выработавших технический ресурс средств автоматизации газоперекачивающих агрегатов гтк-10и(р)-speedtronic и компрессорных цехов импортной поставки-geomatic
US20090149972A1 (en) * 2006-03-10 2009-06-11 Edsa Micro Corporation Real-time system for verification and monitoring of protective device settings within an electrical power distribution network and automatic correction of deviances found

Family Cites Families (118)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3898439A (en) 1970-10-20 1975-08-05 Westinghouse Electric Corp System for operating industrial gas turbine apparatus and gas turbine electric power plants preferably with a digital computer control system
US4249238A (en) 1978-05-24 1981-02-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system
JPS572497A (en) * 1980-06-04 1982-01-07 Hitachi Ltd Volume control method for centrifugal compressor
US4442665A (en) 1980-10-17 1984-04-17 General Electric Company Coal gasification power generation plant
US4449358A (en) 1981-07-24 1984-05-22 General Electric Company Method and apparatus for promoting a surge condition in a gas turbine
JPS60142070A (ja) 1983-12-28 1985-07-27 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd 多段圧縮機のドライヤ装置
JPS60216098A (ja) * 1984-04-11 1985-10-29 Hitachi Ltd 流体機械の性能監視装置
JPS61241425A (ja) * 1985-04-17 1986-10-27 Hitachi Ltd ガスタ−ビンの燃料ガス制御方法及び制御装置
JPH0255807A (ja) 1988-08-18 1990-02-26 Toshiba Corp コンバインドサイクル発電プラント用の潤滑給油装置
US4969796A (en) 1989-10-30 1990-11-13 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for cooling shaft seals
JPH076411B2 (ja) 1990-07-17 1995-01-30 株式会社豊田中央研究所 ガスタービン機関の消炎予測判別装置
FR2674290B1 (fr) 1991-03-18 1993-07-09 Gaz De France Systeme a turbine a gaz naturel a vapeur d'eau fonctionnant en cycle semi ouvert et en combustion stóoechiometrique.
US5367617A (en) 1992-07-02 1994-11-22 Microsoft Corporation System and method of hybrid forward differencing to render Bezier splines
JPH08189846A (ja) * 1995-01-11 1996-07-23 Yokogawa Electric Corp プラント診断システム
US5761895A (en) 1995-08-28 1998-06-09 General Electric Company Transient load controller for gas turbine power generator
DE19605736A1 (de) 1996-02-16 1997-08-21 Gutehoffnungshuette Man Verfahren zur Schnellumschaltung vom Vormischbetrieb in den Diffusionsbetrieb in einer Brennkammer einer mit Brenngas betriebenen Gasturbine
EP0915406B1 (de) 1997-11-10 2003-05-07 ALSTOM (Switzerland) Ltd Verfahren zur Überwachung des Versorgungssystems einer Gasturbine mit Mehrbrennersystem sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
JP3783442B2 (ja) 1999-01-08 2006-06-07 株式会社日立製作所 ガスタービンの制御方法
US7010459B2 (en) 1999-06-25 2006-03-07 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
US6591182B1 (en) * 2000-02-29 2003-07-08 General Electric Company Decision making process and manual for diagnostic trend analysis
US20020013664A1 (en) 2000-06-19 2002-01-31 Jens Strackeljan Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller
JP3612472B2 (ja) * 2000-06-22 2005-01-19 株式会社日立製作所 遠隔監視診断システム、及び遠隔監視診断方法
US6460346B1 (en) 2000-08-30 2002-10-08 General Electric Company Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine
JP2002070584A (ja) 2000-08-30 2002-03-08 Toshiba Corp ガスタービンプラント
US6466858B1 (en) * 2000-11-02 2002-10-15 General Electric Company Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation
US6795798B2 (en) * 2001-03-01 2004-09-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Remote analysis of process control plant data
US7065471B2 (en) 2001-06-18 2006-06-20 Hitachi, Ltd. Method and system for diagnosing state of gas turbine
US7568000B2 (en) * 2001-08-21 2009-07-28 Rosemount Analytical Shared-use data processing for process control systems
US6796129B2 (en) 2001-08-29 2004-09-28 Catalytica Energy Systems, Inc. Design and control strategy for catalytic combustion system with a wide operating range
JP2003091313A (ja) 2001-09-17 2003-03-28 Hitachi Ltd 圧縮機の遠隔監視システム
JP3741014B2 (ja) 2001-09-18 2006-02-01 株式会社日立製作所 複数台の圧縮機の制御方法及び圧縮機システム
JP2003111475A (ja) 2001-09-28 2003-04-11 Japan Servo Co Ltd 異常回転数検出装置を備える可変速度フアンモータ
US6658091B1 (en) * 2002-02-01 2003-12-02 @Security Broadband Corp. LIfestyle multimedia security system
JP2003271231A (ja) * 2002-03-15 2003-09-26 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 検出器ドリフトの推定装置、及び、検出器の監視システム
US20070234730A1 (en) 2002-06-28 2007-10-11 Markham James R Method and apparatus for monitoring combustion instability and other performance deviations in turbine engines and like combustion systems
RU2313815C2 (ru) 2002-09-26 2007-12-27 Сименс Акциенгезелльшафт Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции
US6983603B2 (en) 2002-10-24 2006-01-10 Pratt & Whitney Canada Corp. Detection of gas turbine engine hot section condition
US6962043B2 (en) 2003-01-30 2005-11-08 General Electric Company Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system
JP2004278395A (ja) 2003-03-14 2004-10-07 Toshiba Corp ガスタービン燃焼器の燃料流量監視制御装置
US6990432B1 (en) 2003-04-04 2006-01-24 General Electric Company Apparatus and method for performing gas turbine adjustment
US6912856B2 (en) * 2003-06-23 2005-07-05 General Electric Company Method and system for controlling gas turbine by adjusting target exhaust temperature
US7233843B2 (en) * 2003-08-08 2007-06-19 Electric Power Group, Llc Real-time performance monitoring and management system
US20070104306A1 (en) 2003-10-29 2007-05-10 The Tokyo Electric Power Company, Incorporated Thermal efficiency diagnosing system for nuclear power plant, thermal efficiency diagnosing program for nuclear power plant, and thermal efficiency diagnosing method for nuclear power plant
US20050096759A1 (en) 2003-10-31 2005-05-05 General Electric Company Distributed power generation plant automated event assessment and mitigation plan determination process
JP2005147812A (ja) 2003-11-14 2005-06-09 Tokyo Electric Power Co Inc:The トルク計測装置
JP3950111B2 (ja) 2004-01-07 2007-07-25 川崎重工業株式会社 自己診断機能を有する火炎検出装置
US7676285B2 (en) 2004-04-22 2010-03-09 General Electric Company Method for monitoring driven machinery
US7831704B2 (en) * 2004-04-22 2010-11-09 General Electric Company Methods and systems for monitoring and diagnosing machinery
FR2872327B1 (fr) 2004-06-28 2006-10-06 Avions De Transp Regional Grou Procede et dispositif de detection de degradation de performances d'un aeronef
US7254491B2 (en) * 2004-06-28 2007-08-07 Honeywell International, Inc. Clustering system and method for blade erosion detection
US20060031187A1 (en) * 2004-08-04 2006-02-09 Advizor Solutions, Inc. Systems and methods for enterprise-wide visualization of multi-dimensional data
US20060041368A1 (en) * 2004-08-18 2006-02-23 General Electric Company Systems, Methods and Computer Program Products for Remote Monitoring of Turbine Combustion Dynamics
US7278266B2 (en) * 2004-08-31 2007-10-09 General Electric Company Methods and apparatus for gas turbine engine lean blowout avoidance
JP4625306B2 (ja) * 2004-10-28 2011-02-02 三菱重工業株式会社 流体機械の性能診断装置及びシステム
US7243042B2 (en) 2004-11-30 2007-07-10 Siemens Power Generation, Inc. Engine component life monitoring system and method for determining remaining useful component life
JP2005135430A (ja) 2004-12-03 2005-05-26 Hitachi Ltd 発電設備の遠隔運用支援方法及び発電設備の遠隔運用支援システム
US7222048B2 (en) 2005-04-21 2007-05-22 General Electric Company Methods and systems for diagnosing machinery
JP2006307855A (ja) 2005-04-26 2006-11-09 Copeland Corp 圧縮機メモリシステム、圧縮機情報ネットワークおよび保証管理方法
EP1768007A1 (en) * 2005-09-22 2007-03-28 Abb Research Ltd. Monitoring a system having degrading components
US7603222B2 (en) 2005-11-18 2009-10-13 General Electric Company Sensor diagnostics using embedded model quality parameters
US7549293B2 (en) * 2006-02-15 2009-06-23 General Electric Company Pressure control method to reduce gas turbine fuel supply pressure requirements
JP4513771B2 (ja) 2006-02-28 2010-07-28 株式会社日立製作所 一軸型コンバインドサイクルプラントの性能監視方法及びシステム
GB0614250D0 (en) * 2006-07-18 2006-08-30 Ntnu Technology Transfer As Apparatus and Methods for Natural Gas Transportation and Processing
US7746224B2 (en) * 2006-08-14 2010-06-29 Honeywell International Inc. Instant messaging applications in security systems
US8359248B2 (en) * 2006-08-24 2013-01-22 Blue Pillar, Inc. Systems, methods, and devices for managing emergency power supply systems
US7702447B2 (en) 2006-12-18 2010-04-20 United Technologies Corporation Method and system for identifying gas turbine engine faults
JP2008175149A (ja) 2007-01-19 2008-07-31 Hitachi Ltd 圧縮機の吸気噴霧装置
US7840332B2 (en) 2007-02-28 2010-11-23 General Electric Company Systems and methods for steam turbine remote monitoring, diagnosis and benchmarking
US9043118B2 (en) 2007-04-02 2015-05-26 General Electric Company Methods and systems for model-based control of gas turbines
JP2008275325A (ja) * 2007-04-25 2008-11-13 Denso Corp センサ装置
WO2008157505A1 (en) * 2007-06-15 2008-12-24 Shell Oil Company Remote monitoring systems and methods
US20090043539A1 (en) * 2007-08-08 2009-02-12 General Electric Company Method and system for automatically evaluating the performance of a power plant machine
JP4361582B2 (ja) 2007-08-21 2009-11-11 株式会社日立製作所 ガスタービンの性能診断方法及び性能診断システム
EP2053475A1 (de) 2007-10-26 2009-04-29 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Analyse des Betriebs einer Gasturbine
US20090125206A1 (en) 2007-11-08 2009-05-14 General Electric Company Automatic detection and notification of turbine internal component degradation
JP4760823B2 (ja) * 2007-12-17 2011-08-31 株式会社日立製作所 ガスタービンの監視・診断装置
US20090228230A1 (en) * 2008-03-06 2009-09-10 General Electric Company System and method for real-time detection of gas turbine or aircraft engine blade problems
EP2105887A1 (de) 2008-03-28 2009-09-30 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Diagnose einer Gasturbine
DE102008021102A1 (de) 2008-04-28 2009-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Wirkungsgradüberwachung eines Verdichters
US8221057B2 (en) * 2008-06-25 2012-07-17 General Electric Company Method, system and controller for establishing a wheel space temperature alarm in a turbomachine
CN101621502A (zh) 2008-06-30 2010-01-06 华为技术有限公司 存储、查找路由表的方法及装置
US7861578B2 (en) 2008-07-29 2011-01-04 General Electric Company Methods and systems for estimating operating parameters of an engine
US8517663B2 (en) 2008-09-30 2013-08-27 General Electric Company Method and apparatus for gas turbine engine temperature management
PT2364360T (pt) * 2008-11-13 2017-06-27 Nogra Pharma Ltd Composições em sentido reverso e métodos de as fabricar e utilizar
US20100257838A1 (en) * 2009-04-09 2010-10-14 General Electric Company Model based health monitoring of aeroderivatives, robust to sensor failure and profiling
US20100290889A1 (en) 2009-05-18 2010-11-18 General Electric Company Turbine wheelspace temperature control
US8692826B2 (en) 2009-06-19 2014-04-08 Brian C. Beckman Solver-based visualization framework
EP2449529A1 (en) 2009-07-02 2012-05-09 Koninklijke Philips Electronics N.V. Rule based decision support and patient-specific visualization system for optimal cancer staging
GB0911836D0 (en) 2009-07-08 2009-08-19 Optimized Systems And Solution Machine operation management
US9388753B2 (en) 2009-09-17 2016-07-12 General Electric Company Generator control having power grid communications
IT1396517B1 (it) * 2009-11-27 2012-12-14 Nuovo Pignone Spa Metodo di controllo di modo basato su temperatura di scarico per turbina a gas e turbina a gas
IT1397489B1 (it) 2009-12-19 2013-01-16 Nuovo Pignone Spa Metodo e sistema per diagnosticare compressori.
IT1399156B1 (it) 2009-12-19 2013-04-11 Nuovo Pignone Spa Metodo e sistema di raffreddamento per specifici componenti di una turbina a gas e relativa turbina.
US20110162386A1 (en) 2010-01-04 2011-07-07 Shinoj Vakkayil Chandrabose Ejector-OBB Scheme for a Gas Turbine
US8478548B2 (en) * 2010-01-15 2013-07-02 Fluke Corporation User interface system and method for diagnosing a rotating machine condition not based upon prior measurement history
CN102192985A (zh) 2010-03-18 2011-09-21 上海依科赛生物制品有限公司 一种人体β淀粉样蛋白试剂盒
US8818684B2 (en) 2010-04-15 2014-08-26 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for detecting failure in gas turbine hardware
DE102011102720B4 (de) 2010-05-26 2021-10-28 Ansaldo Energia Switzerland AG Kraftwerk mit kombiniertem Zyklus und mit Abgasrückführung
JP5302264B2 (ja) 2010-06-07 2013-10-02 株式会社日立製作所 高温部品の寿命診断方法及び診断装置
US8510060B2 (en) 2010-06-07 2013-08-13 General Electric Company Life management system and method for gas turbine thermal barrier coatings
JP2012008782A (ja) 2010-06-24 2012-01-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラントの機能を診断する方法、及びプラント監視装置
FR2962165B1 (fr) 2010-07-02 2014-05-02 Turbomeca Detection de survitesse d'une turbine libre par mesure sur couplemetre
DE102010026678B4 (de) 2010-07-09 2016-05-19 Siemens Aktiengesellschaft Überwachungs-und Diagnosesystem für ein Fluidenergiemaschinensystem sowie Fluidenergiemachinensystem
RU2010130189A (ru) 2010-07-19 2012-01-27 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ компьютеризованного анализа технической системы
US8712560B2 (en) 2010-12-08 2014-04-29 L'air Liquide Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploration Des Procedes Georges Claude Performance monitoring of advanced process control systems
US20120158205A1 (en) * 2010-12-17 2012-06-21 Greenvolts, Inc. Scalable backend management system for remotely operating one or more photovoltaic generation facilities
CN102226428A (zh) 2011-04-29 2011-10-26 哈尔滨工程大学 燃气轮机健康状态预测方法
FR2986507B1 (fr) * 2012-02-06 2014-01-17 Eurocopter France Procede et dispositif pour realiser un controle de l'etat de sante d'un turbomoteur d'un aeronef pourvu d'au moins un turbomoteur
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US9360864B2 (en) * 2012-04-11 2016-06-07 General Electric Company Turbine fault prediction
US20150184549A1 (en) * 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9746360B2 (en) * 2014-03-13 2017-08-29 Siemens Energy, Inc. Nonintrusive performance measurement of a gas turbine engine in real time
EP3035140B1 (en) * 2014-12-19 2018-09-12 Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG Equipment health monitoring method and system
US20170284386A1 (en) * 2015-03-19 2017-10-05 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Condition monitoring device and condition monitoring method for extracted-gas compression system, and extracted-gas compression system
US10125629B2 (en) * 2016-07-29 2018-11-13 United Technologies Corporation Systems and methods for assessing the health of a first apparatus by monitoring a dependent second apparatus
US10066501B2 (en) * 2016-08-31 2018-09-04 General Electric Technology Gmbh Solid particle erosion indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10871081B2 (en) * 2016-08-31 2020-12-22 General Electric Technology Gmbh Creep damage indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10496086B2 (en) * 2016-12-12 2019-12-03 General Electric Company Gas turbine engine fleet performance deterioration

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001069329A2 (en) * 2000-03-10 2001-09-20 Cyrano Sciences, Inc. Control for an industrial process using one or more multidimensional variables
WO2005124491A1 (en) * 2004-06-12 2005-12-29 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop
US20090149972A1 (en) * 2006-03-10 2009-06-11 Edsa Micro Corporation Real-time system for verification and monitoring of protective device settings within an electrical power distribution network and automatic correction of deviances found
RU66447U1 (ru) * 2007-03-16 2007-09-10 Открытое акционерное общество "Газпром" (ОАО "Газпром") Агрегатно-цеховой комплекс контроля и управления "риус-квант", предназначенный для замены выработавших технический ресурс средств автоматизации газоперекачивающих агрегатов гтк-10и(р)-speedtronic и компрессорных цехов импортной поставки-geomatic

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2779855C2 (ru) * 2018-02-05 2022-09-14 Циль-Абегг СЕ Способ оптимизации коэффициента полезного действия и/или эксплуатационных характеристик вентилятора или системы вентиляторов
US11773859B2 (en) 2018-02-05 2023-10-03 Ziehl-Abegg Se Method for optimizing the efficiency and/or the running performance of a fan or a fan arrangement
RU2801735C1 (ru) * 2019-11-13 2023-08-15 ДжФЕ СТИЛ КОРПОРЕЙШН Способ управления и система управления для производственных установок
RU2817311C1 (ru) * 2023-10-30 2024-04-15 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени И.С. ТУРГЕНЕВА" (ОГУ им. И.С. Тургенева) Устройство для диагностики роторных систем

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140130541A (ko) 2014-11-10
EP2820492A2 (en) 2015-01-07
EP2820497A1 (en) 2015-01-07
EP2820496A1 (en) 2015-01-07
WO2013127958A1 (en) 2013-09-06
AU2013224890A1 (en) 2014-09-11
RU2014133941A (ru) 2016-04-20
CN104254810A (zh) 2014-12-31
US20150066418A1 (en) 2015-03-05
AU2013224891B2 (en) 2016-12-22
WO2013127994A2 (en) 2013-09-06
WO2013127998A1 (en) 2013-09-06
US20150013440A1 (en) 2015-01-15
CA2865205A1 (en) 2013-09-06
CN104254809A (zh) 2014-12-31
CN104254809B (zh) 2018-10-26
KR20140130545A (ko) 2014-11-10
AU2013224935A1 (en) 2014-09-18
US9921577B2 (en) 2018-03-20
KR20140130539A (ko) 2014-11-10
WO2013127999A1 (en) 2013-09-06
KR102073912B1 (ko) 2020-02-06
RU2014133943A (ru) 2016-04-20
EP2820493A1 (en) 2015-01-07
RU2014133935A (ru) 2016-04-20
EP2820490A1 (en) 2015-01-07
RU2014133942A (ru) 2016-04-20
AU2013224891A1 (en) 2014-09-11
EP2820495A1 (en) 2015-01-07
CN104303121A (zh) 2015-01-21
AU2013224895B2 (en) 2017-03-16
US20150027212A1 (en) 2015-01-29
RU2613637C2 (ru) 2017-03-21
KR20140130538A (ko) 2014-11-10
AU2013224893C1 (en) 2017-06-15
AU2013224895A1 (en) 2014-09-11
CA2865194A1 (en) 2013-09-06
KR20140130543A (ko) 2014-11-10
AU2013224893B2 (en) 2017-02-09
US9274520B2 (en) 2016-03-01
MX2014010453A (es) 2014-10-13
RU2613548C2 (ru) 2017-03-17
RU2627742C2 (ru) 2017-08-11
EP2820494A1 (en) 2015-01-07
US20150025689A1 (en) 2015-01-22
ITCO20120008A1 (it) 2013-09-02
EP2820490B1 (en) 2020-01-08
JP2015510079A (ja) 2015-04-02
JP6122451B2 (ja) 2017-04-26
RU2014133939A (ru) 2016-04-20
BR112014019965A2 (pt) 2017-06-13
JP2015516530A (ja) 2015-06-11
RU2014133934A (ru) 2016-04-20
AU2013224892A1 (en) 2014-09-25
WO2013127993A1 (en) 2013-09-06
KR20140130540A (ko) 2014-11-10
KR20140127915A (ko) 2014-11-04
AU2013224890B2 (en) 2017-05-25
CA2865204A1 (en) 2013-09-06
CN104254810B (zh) 2017-11-17
RU2657047C2 (ru) 2018-06-09
CA2865199A1 (en) 2013-09-06
JP2015513636A (ja) 2015-05-14
JP6143800B2 (ja) 2017-06-07
JP2015514894A (ja) 2015-05-21
CA2865213A1 (en) 2013-09-06
CN104272207B (zh) 2017-12-19
CA2865200A1 (en) 2013-09-06
WO2013127995A1 (en) 2013-09-06
JP2015509565A (ja) 2015-03-30
US10088839B2 (en) 2018-10-02
CN104303121B (zh) 2017-05-24
AU2019201086B2 (en) 2020-05-21
AU2013224896A1 (en) 2014-09-04
US20150057973A1 (en) 2015-02-26
CN104471500A (zh) 2015-03-25
WO2013127996A1 (en) 2013-09-06
CA2865194C (en) 2018-01-09
RU2014134207A (ru) 2016-04-20
AU2013224892B2 (en) 2017-06-22
MX2014010464A (es) 2015-03-19
JP6228553B2 (ja) 2017-11-08
JP2015508928A (ja) 2015-03-23
JP2015509566A (ja) 2015-03-30
CA2865195A1 (en) 2013-09-06
CN104246636A (zh) 2014-12-24
CN104395848B (zh) 2017-09-19
BR112014021204A2 (pt) 2017-07-11
AU2019201086A1 (en) 2019-03-07
US20150077263A1 (en) 2015-03-19
CN104395848A (zh) 2015-03-04
US20150025814A1 (en) 2015-01-22
WO2013127994A3 (en) 2014-02-27
AU2013224893A1 (en) 2014-09-11
CN104272207A (zh) 2015-01-07
JP6220353B2 (ja) 2017-10-25
AU2017202631A1 (en) 2017-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2019201086B2 (en) Method and system for condition monitoring of a group of plants
US11101050B2 (en) Systems and methods to evaluate and reduce outages in power plants