过程控制参数在预定义的行程段上的估计 技术领域 本发明一般涉及过程控制网络， 且更具体地， 涉及统计地确定过程控制环参数在 行程或运作的预定义的段上的估计的方法。
背景技术 大规模商业制造和精炼过程通常使用过程控制器系统以基于来自一个或多个传 感器例如位置、 流量、 温度或其他类型的传感器的反馈， 来控制一个或多个过程控制设备例 如阀的运作。每组这样的过程控制设备、 阀和传感器设备形成了通常所称的过程控制环。 另外， 每个阀或其他设备反过来可包括内部环， 其中， 例如， 阀定位器响应于控制信号而控 制阀致动器以移动控制元件， 例如阀塞， 并获取来自传感器例如位置传感器的反馈以控制 阀塞的移动。这个内部环有时称为伺服环路。在任何情况下， 过程控制设备的控制元件可 响应于弹簧偏置膜片上改变的液压或响应于轴的旋转而移动， 弹簧偏置膜片上改变的液压 或轴的旋转中的每个都可能由命令信号的改变导致。在一个标准的阀机构中， 强度在 4 到 20mA( 毫安 ) 的范围内变化的命令信号使得定位器与命令信号的强度成比例地改变压力室 内的液体的量且因此改变液压。改变压力室内的液压使得膜片向着偏置弹簧移动， 这反过 来引起阀塞的移动。
过程控制设备通常形成或产生指示设备对命令信号的响应的反馈信号， 且向过程 控制系统或向阀致动器提供这个反馈信号 ( 或响应指示 ) 以用于控制过程或阀。例如， 阀 机构通常产生指示阀塞的位置 ( 例如， 行程 )、 阀的液体室内的压力或与阀塞的实际位置相 关的某些其他现象的值的反馈信号。
虽然过程控制系统通常将这些反馈信号连同其他信号一起用作影响过程的全面 控制的灵活可调的、 集中的控制算法的输入， 但是已经发现差的控制环性能还可由连接在 控制环中的单独的控制设备的差的运作条件导致， 所述差的运作条件包括例如过程控制环 中的不稳定性。当系统在运作期间不能达到平衡点时， 系统就会表现出 “不稳定性” 。工厂 人员常将这些不稳定性称为与系统达到平衡点的正常运作相对的循环、 振荡或摆动， 或 “线 外 (lines-out)” 。
在很多情况下， 与一个或多个单独过程控制设备相关联的问题不能由过程控制系 统调整出控制环， 且结果是， 性能差的控制环被手动地置于或失调到它们能被有效地手动 控制的点上。在一些情况下， 工厂人员能追查到处于循环的单独的环且失调相关的控制器 或将出错的环置于手动操作。如果系统稳定下来， 他们就知道这是调整的问题而不是硬件 问题。以类似的方式， 如果过程具有熟知的快速的动态模式 ( 例如流动环 )， 操作者将把控 制器输出与过程变量进行相关。如果控制器的输出是三角波且过程变量是方波， 它们通常 得出控制阀是粘滞的结论。这些特殊 (ad-hoc) 的程序被很多工厂操作者使用， 但包括若干 限制。例如， 第一程序需要操作者将系统置于手动控制中， 这在尤其是失控过程中是不被 允许的。 第二程序有利于识别由过程控制环引入的极限环但不能追查到伺服环中的不稳定 性。另外， 由于并发问题例如集成过程动态、 非线性过程动态、 交叉耦合过程动态以及过程
扰动， 命令信号和过程变量之间的相关不总是直接的。因为工厂人员不能访问控制阀的内 部状态变量， 伺服环中的不稳定性可能特别难以辨出。 当不稳定性受过程液体的影响时， 如 具有负梯度的情况一样， 另外的问题产生了。在这些情形下， 阀可能在使用中振动， 但在离 线时表现良好。
差的控制环性能通常能通过监控连接在环内的每个过程控制设备或连接在环内 的至少是最关键的过程控制设备的运作条件或 “运行状况 (health)” 、 以及修理或替换性能 差的过程控制设备来克服。 过程控制设备的运行状况能通过测量与过程控制设备相关联的 一个或多个参数以及确定一个或多个参数是否在可接受范围之外来确定。 这些可被监控的 问题之一是过程环或控制设备中的不稳定性的检测。
在过去， 不经过技术人员查看和诊断系统来确定过程控制环内的不稳定性的起因 或原因是不容易的， 而技术人员查看和诊断系统耗时并且昂贵。在一些情况下这些人员不 得不将过程控制设备从控制环中移除以对设备进行台架测验， 或替代地， 控制环本身被提 供有旁通阀和冗余过程控制设备以使得能够绕过特别的过程控制设备从而在过程正在运 作时测试设备。替代地， 操作者必须等待直到过程停止或经历预定的关闭来测试过程中的 有可能是不稳定性的来源的单独的过程控制设备。这些选择中的每种选择都是费时的、 昂 贵的， 且仅提供系统中不稳定性的断续的确定。 还有另一点， 这些方法都不特定地适合于在 过程在线运作时即在无需干扰或关闭过程的情况下确定不稳定性的来源或起因。 已经有一些从过程控制设备在线收集数据并从中获取设备的特性的指示的尝 试。例如， Grumstrup 等人的第 5,687,098 号美国专利公开了收集设备数据和构造并显 示设备的响应特征的系统。同样地， Latwesen 等人的名称为 “Method of and Apparatus for Nonobtrusively Obtaining On-line Measurements of a Process Control Device Parameter” 的第 5,966,679 号美国专利公开了在线收集设备数据并使用这数据直接计算 某些设备参数例如死区、 死区时间等的系统。特此将’ 679 专利的全部公开内容通过引用明 确地并入本文。
另外， 名称为 “Statistical Determination of Estimates of Process Control Loop Parameters” 的第 6,466,893 号美国专利的全部公开也通过引用明确地并入本文。 该’ 893 专利公开了统计地确定一个或多个过程环参数例如过程控制设备的摩擦力、 死区、 死区时间、 振动、 轴饱和 (shaft windup) 或间隙 (backlash) 的估计的方法。具体地， 所述 方法涉及收集与输出参数有关和与输入参数有关的信号数据、 将信号数据存储为一序列离 散点、 根据预定的算法删除序列中的一些点， 以及对于被减小的序列执行统计分析以获取 一个或多个过程控制参数的平均值。例如， 所述方法允许估计滑动杆阀的平均致动器摩擦 力。
然而， 第 6,466,893 号美国专利中所讨论的方法限于确定过程控制参数在由可用 数据所覆盖的全部范围内的平均值。例如， 所述方法能产生与可移动元件的完整移动范围 相关联的摩擦力的总值。同时， 可能存在其中的摩擦力明显高于或低于其他分段的行程的 分段、 子范围或段。 如本领域技术人员将意识到的， 在特别的分段中的高的摩擦力可能指示 阀是 “粘滞的” 且对控制信号反应不良或不能提供适当的关闭。在另一方面， 低的摩擦力可 能指示可用作阀的杆和壁之间的密封材料的阀填料正在退化。在任一种情况下， 摩擦力明 显偏离标准或偏离临近分段的段可能需要维护、 替换或至少详细检查。 不幸的是， 平均摩擦
力的值有效地掩盖了潜在有问题的分段的异常的摩擦力的值。能够理解， 如果行程覆盖了 实质上比有问题的区域宽的范围， 则所述平均值可能过滤掉异常高或异常低的值。 因此， 平 均值可能完全不能反映出一个或多个段出错。
另外， 即使当平均值适当地指示出存在问题， 单独的这个值不能指出可能需要注 意的运作的行程或范围的特定的段。 例如， 基于滑动杆阀的摩擦力的令人不满意的平均值， 可能决定阀的整体部件 ( 或甚至整个的阀 ) 可能需要被替换。同时， 在很多情况下可能希 望知道问题的精确的或相对精确的位置。 这一信息可有助于进行局部修理或至少有助于收 集与故障有关的统计数据以便确定哪个部件是最不可靠的且可能在将来改进这些部件的 设计。 发明内容 一种估计设备在该设备的可移动部件的行程的段中的过程控制参数的方法， 允许 操作者或工程师确定可移动部件在可移动部件的全部运作范围内的一个或多个分段内是 否运作不正常。 具体地， 该方法获取过程控制环中的信号的测量、 将测得的信号存储为信号 数据、 将信号数据划分到相应于行程或运作的各种不同段的若干分段中、 以及对信号数据 的一些或全部执行分析以确定一个或多个段的参数估计。在一方面， 数据的部分相应于具 有大小相等的不相重叠的段， 以有利于段之间的可视化的和统计的比较。 在另一方面， 信号 数据可根据特定的行程百分比、 期望的段的数量， 或单独的段中包含的预定量的数据而被 划分到段中。
在一个实施方式中， 该方法在过程控制环在线地连接在过程环境中时， 不引入注 目地测量过程控制环中的信号。在至少一些实施方式中， 该方法能在数据从过程控制环中 被收集时实时地应用。附加地或可替代地， 方法能被应用于离线数据。
在一个实施方式中， 相应于每个段的参数估计被图形化地呈现在显示器上。在另 一个实施方式中， 在过程控制环内部或外部的设备上运行的软件自动地处理对一些或全 部段的参数估计， 并检测异常的参数值。在另一方面， 该方法可在软件包中实现以用于配 置、 监控和显示与阀运作相关的参数， 例如来自爱荷华州的马歇尔镇的 Fisher Controls International LLC 的 AMS ValveLink 在另一个实施方式中， 该方法可在收集在线过程 控制数据的设备上实现。在另一方面， 该方法可应用于离线存储的信号数据。所述方法还 可包括比较相同段的历史记录数据， 以便测量所选过程参数随着时间的趋势。 具体地， 可以 以预定间隔， 例如每周一次， 对一个或多个被选的段估计某个参数。根据这个实施方式， 每 周的估计可被呈现在单个图上或被自动地处理以检测值随着时间的变化。在另一方面， 该 方法可使用统计技术例如对整个行程范围计算标准偏差、 均值和平均值， 以及在将单独的 行程的段与整个行程范围中的其他段进行比较中有用的其他参数。
参数估计可以是具有响应于致动器压力而移动的致动器 ( 可以是设备的任何可 移动部分 ) 的设备 ( 例如阀或其他设备 ) 的摩擦力的估计。在这种情况下， 该方法测量指 示致动器压力的第一信号， 测量指示致动器位置的第二信号且随后存储一系列数据点， 每 个数据点具有由致动器压力信号导出的致动器压力分量和由致动器位置信号导出的致动 器位置分量。对于每个段， 该方法可从数据点的序列的相应分段中创建减小的数据集并从 减小的数据集确定摩擦力估计。为了创建该减小的数据集， 对所述分段中的数据点序列中
的每一个进行分析， 以确定数据点是否在设备的摩擦区域之外以及如果点在摩擦区域之外 则确定数据点是否被置于减小的数据集内。为了确定数据点是否在摩擦区域之外， 两个数 据点的致动器位置分量之间的差可与阈值相比较， 两个数据点的致动器压力分量之间的差 可与阈值相比较， 或者数据点的斜率可与斜率阈值相比较。 此后， 减小的数据集可被去除趋 势 (detrend) 以去除线性趋势， 被去除趋势的数据集的致动器压力分量可以柱状图的形式 表示， 并且基于柱状图的结果的压力差可用于确定摩擦力估计。
参数估计还可以是死区估计， 其能够由对特别的段的摩擦力估计和与过程控制环 相关联的开环增益确定。 同样地， 参数估计可以是死区时间估计， 其能通过对特别的段的所 存储的信号数据执行互相关分析或误差平方和分析以及选择与该互相关分析或该误差平 方和分析相关联的时间延迟作为死区时间估计而形成。
参数估计还可以是具有致动器的设备的段特定的轴饱和估计。在这种情况下， 所 存储的信号可以是致动器位置的指示且每个段的轴饱和估计可以通过以下来确定 ： 识别位 于特定位置的轴饱和跨度内的多个连续数据点， 基于多个连续数据点的端点的致动器位置 之间的差计算轴饱和， 以及在相同行程段内的下一个位置重复该程序， 以及通过对特别的 段中的所有位置的轴饱和测量取平均的方式计算该段的轴饱和。如果需要， 位于轴饱和跨 度内的多个连续数据点还可通过计算每个连续数据点处的斜率以及将所计算的斜率与斜 率阈值相比较来确定。 附图说明 图 1 是示出了包括根据本发明的设备的过程控制环的框图， 该设备统计地确定一 个或多个环参数的段特定的评估。
图 2 示出了常用的滑动杆阀的致动器压力相对致动器行程的百分比的绘图。
图 3 示出了与常用的滑动杆阀的致动器压力的多次测量相对致动器行程的百分 比相对应的绘图。
图 4 示出了与常用的旋转阀的致动器压力的多次测量相对致动器行程的百分比 相对应的绘图。
图 5 是与图 3 中示出的绘图相对应的数据的基于段的柱状图表示。
图 6 示出了对于常用的旋转阀的行程的两个段的致动器压力相对致动器位置的 绘图。
图 7 是包括与图 4 中示出的绘图相对应的子集的数据集的基于段的柱状图表示。
图 8 是示出了对于常用的阀的两个不同行程段在一段时间上所测得的摩擦力的 值的趋势的图。
图 9 是示出了评估段特定的摩擦力的值的一个可能的广义算法的流程图。
具体实施方式
参考图 1， 单输入、 单输出过程控制环 10 被示出为包括例如发送 4 毫安到 20 毫安 命令信号到过程控制设备 13 例如控制阀组件的过程控制系统 12。 过程控制设备 13 被示出 为包括 ( 一般 ) 发送 3 到 15psig( 磅 / 平方英寸 ) 的压力信号到阀气动级 15 的电流 - 至 - 压 力变送器 (I/P)14， 其反过来气动地用压力信号 ( 空气 ) 控制阀 18， 阀气动级 15 例如气动定位器和致动器或气动继电器和 / 或致动器。阀 18 的运作控制布置在其中 ( 未示出 ) 的 可移动的阀构件的绞合， 其反过来控制过程 20 中的过程变量。标准地， 发送器 22 测量过程 20 的过程变量并发送被测过程变量的指示到求和点 24。求和点 24 将过程变量的测得的值 ( 转换为归一化了的百分比 ) 与设定点相比较以产生指示其间之差的误差信号。 然后， 求和 点 24 将所计算出的误差信号提供到过程控制系统 12。可由用户、 操作者或其他控制器生 成的设定点通常被归一化到百分之 0 到 100 之间并指示过程变量的期望值。过程控制系统 12 根据任意期望的技术使用误差信号生成命令信号并将命令信号传递到过程控制设备 13 从而实现过程变量的控制。
虽然过程控制设备 13 被示出为包括独立的 I/P 单元 14、 气动级 15 和阀 18， 但是 过程控制设备 13 可包括任何其他类型的阀机构或元件来代替图 1 中示出的那些， 或作为其 补充， 包括， 例如， 具有集成在其中的 I/P 单元的电动气动定位器。另外， 电动气动定位器还 可将一列一个或多个传感器、 和 / 或存储器、 和 / 或参数估计单元集成在其中。此外， 应理 解过程控制设备 13 除阀控制设备外还可以是以任何其他期望或已知的方式控制过程变量 的任意其他类型的设备。过程控制设备 13 例如可以是阻尼器等。
参数估计单元 30 耦合到过程控制设备 13 或耦合到使用已知传感器的过程控制环 10 的任何其他部分。 可以是计算机例如具有存储器和处理器在其中的微型计算机的参数估 计单元 30 收集与过程控制环 10 中的设备的状态有关的数据， 并使用例如计算机程序或算 法统计地根据所收集的数据确定一个或多个过程控制环参数， 例如摩擦力、 死区时间、 死区 等。例如， 如图 1 中所示， 测量单元 30 可使用电流传感器 32 检测被传递到 I/P 单元 14 的 一个或多个命令信号， 使用压力传感器 34 检测从 I/P 单元 14 输出的压力， 使用压力传感器 36 检测由气动级 15 输出的致动器命令信号， 以及使用位置传感器 37 检测阀 18 在输出处的 阀位置。如果需要， 估计单元 30 还可或替代地检测设定点信号、 求和点 24 的输出处的误差 信号、 过程变量、 发送器 22 的输出或者引起或指示过程控制设备 13 或过程控制环 10 的移 动或运作的任何其他信号或现象。 还应注意到其他类型的过程控制设备可能具有与其关联 的其他信号或现象， 其可被参数估计单元 30 使用。
明显的是， 参数估计单元 30 还可读取对控制器命令信号、 压力信号、 致动器命令 信号或阀位置的指示， 如果过程控制设备 13 设置为传送那些测量值。同样地， 估计单元 30 可检测由已经在过程控制设备 13 中的其他传感器生成的信号， 例如由位置传感器 37 指示 的阀位置。当然， 由估计单元 30 使用的传感器能够是任何已知的传感器且可以是模拟传感 器或者数字传感器。例如， 位置传感器 37 可以是任意期望的运动或位置测量设备， 包括， 例 如， 电位计、 线性可变差动变压器 (LVDT)、 旋转可变差动变压器 (RVDT)、 霍尔效应运动传感 器、 磁电阻运动传感器、 可变电容运动传感器等。 应理解， 如果传感器是模拟传感器， 估计单 元 30 可包括采样模拟信号并将采样的信号存储到估计单元 30 中的存储器中的一个或多个 模数转换器。然而， 如果传感器是数字传感器， 它们可将数字信号直接提供给估计单元 30， 然后估计单元 30 可将那些信号以任何期望的方式存储到存储器中。另外， 如果两个或多个 信号被收集， 估计单元 30 可将这些信号存储为与任何特定时间相关联的数据点的分量。例 如， 在时间 T1， T2， ...Tn 的每个数据点可具有输入命令信号分量、 压力信号分量、 致动器行程 信号分量等。 当然， 这些数据点或其分量可以以任何期望的或已知的方式存储在存储器中。
此外， 虽然估计单元 30 被示出为与过程控制设备 13 分离 ( 例如， 如位于主机设备中那样 )， 但是， 作为替代， 此单元能够在过程控制设备 13 或过程控制网络中的任何其他过 程控制设备 ( 例如， 现场设备 ) 的内部。 如果过程控制设备 13 是基于微处理器的设备， 估计 单元 30 能够共用已经存在于过程控制设备设备 13 中的相同的处理器和存储器。替代地， 估计单元 30 可具有其自己的处理器和存储器。因此， 预期统计分析可在测量所进行的设备 ( 例如在任意现场设备 ) 中执行， 且结果被发送到用户显示器或发送到主机设备以供使用， 或者替代地， 信号测量可由设备 ( 例如现场设备 ) 进行， 且然后这样的测量结果被发送到执 行统计分析的远程的位置 ( 例如主机设备 )。
在一个实施方式中， 参数估计设备 30 使用基于当过程控制设备 13 在过程环境中 在线运作时取得的测量的统计分析来确定过程控制设备 13( 或过程控制环 10 中的其他设 备 ) 的行程的一个或多个段的摩擦力、 死区、 死区时间或其他过程控制环参数。一般地， 为 了形成参数估计， 估计单元 30 对例如过程控制设备 13 中的一个或多个信号进行采样并将 采样的数据存储到存储器 44 中。如果需要， 估计单元 30 可在将所收集的数据存储到存储 器中之前或之后处理数据以除去不需要的数据、 异常值等。在收集足够的数据以能够确定 对行程的至少两个段的期望的过程参数的统计估计之后， 估计单元 30 使用统计分析例程 以计算每个段的过程参数的估计， 该统计分析例程可存储在与估计单元 30 相关联的存储 器 44 中且在估计单元 30 中的微处理器上实现。当然， 估计单元 30 可使用任何期望的统计 分析例程或程序。对于某些参数的一些示例性统计分析例程将在本文中更加详细地讨论， 这些示例性统计分析例程可使用存储在估计单元 30 中且由估计单元 30 执行的适当编写的 计算机程序或算法来实现。 在计算一组参数估计之后， 估计单元 30 可将估计显示在显示设备 38 上， 显示设备 38 可以是， 例如， CRT 屏、 打印机、 声音发生器、 警报或任何其他的期望的通信设备。当然， 估 计单元 30 可以任何其他期望的方式提醒用户注意估计的值。用户输入单元 40 可以以有线 或无线的方式连接到估计单元 30。 用户输入单元 40 可以是全键盘或有限的键盘、 指针设备 例如鼠标， 或本领域中已知的任何其他的输入数据的方式。 通过使用输入单元 40， 操作者或 技术人员可将这样的参数指定为行程的段的数量、 段的大小、 周期信号捕捉的时间间隔， 以 及信号数据被参数估计单元 30 收集的时段的持续时间。
附加地或可选地， 操作者、 技术人员或以其他方式授权的用户可使用计算机工作 站 42 输入以上列出的一个或多个参数 ( 段的数量、 段大小等 )。计算机工作站可连接到参 数估计 30 且可包括输入手段例如键盘和显示器。应意识到数据的分析和与处理从传感器 32-37、 传感器 22 以及从过程 20 收集的数据相关的其他工作可由参数估计单元 30 与工作 站 42 合作实现， 或由参数估计单元 30 或工作站 42 中的一个来实现。
在估计单元 30 在过程控制设备 13 在线运作时获取所需数据的测量的那些实施方 式中， 估计单元 30 不需要过程控制设备 13 离线或处于正常运作环境之外。在这些实施方 式中， 因为估计单元 30 连接到过程控制环 10 并测量对在过程控制环 10 的正常运作期间进 行某些过程参数的统计估计来说必要的信号， 所以估计单元 30 连续地确定过程控制设备 参数而不干扰过程 20 或过程控制环 10 的运作。替代地， 估计单元 30 可通过在后期处理在 线数据或甚至通过处理离线数据来估计段特定的过程参数。例如， 估计单元 30 可处理与在 一段时间内收集的并存储在存储器中的控制环 10 的一个或若干个参数的测量相对应的数 据。为此， 估计单元 30 的一些实施方式可包括与这样的外围设备如例如 CD/DVD 驱动器的
附加的接口， 例如， 以便使估计单元 30 能够有效地访问离线数据。此外， 估计单元 30 可与 永久性存储设备例如存储单元 44 配合。因为估计单元 30 的一些预期的实施方式可包括很 小的内部存储器或没有内部存储器， 存储单元 44 可存储与控制环 10 的运作相关的实时的 和 / 或历史记录数据。
在另一个实施方式中， 参数估计单元 30 可居于计算机主机例如固定的或便携的 工作站中， 其又可布置在单输出过程控制环 10 的内部或外部。例如， 参数估计单元 30 可以 是存储在工作站的存储器中的软件应用， 该工作站通过任何适当的通信工具包括本领域中 已知的那些通信工具来接收来自发送器 22 和传感器 32-37 中的至少一些传感器的数据。 更 具体地， 发送器 22 和传感器 32-37 中的一些或全部可通过数据总线、 无线链接或其组合报 告与过程控制环 10 的运作相关的测量。在一些实施方式中， 参数估计单元 30 既可包括软 件又可包括硬件部件， 例如专用的处理器或存储器。 在又一个实施方式中， 参数估计单元 30 可以是分布在若干硬件部件上的软件应用。
虽然参数估计单元 30 可使用任何期望的统计分析被编程或配置以确定任何期望 的过程或设备参数， 但是用于确定摩擦力估计、 死区估计、 死区时间估计和轴饱和估计的特 别有用的统计方法会在本文中详细描述。然而， 本发明不限于这些方法中的任何方法的使 用， 且此外， 本发明不限于仅对于这些特定参数确定段特定的估计 ； 应理解其他的统计方法 能够用于根据本发明确定这些或其他设备或过程参数。 确定过程控制设备例如滑动杆阀或旋转阀的摩擦力估计的一个方法是使估计单 元 30 在特定的时间段上收集关于阀的与致动器行程或位置 ( 例如由图 1 的位置传感器 37 感知 ) 以及致动器压力 ( 例如由图 1 的压力传感器 34 或 36 感知 ) 有关的数据。通常地， 所收集的数据作为一系列数据点存储在存储器中， 其中每个数据点具有由测得的致动器压 力信号导出的驱动压力分量和由测得的致动器位置或行程信号导出的致动器位置分量。 当 然， 应理解任何数据点的致动器压力和致动器位置分量应与相同时间有关。 因此， 当使用两 个或多个被测信号时， 优选的是在相同时间采样那些信号从而产生时间相关数据。
图 2 示出了关于典型的滑动杆阀的致动器压力相对致动器位置的绘图 100。具体 地， 绘图 100 的每个点与致动器压力和致动器位置的同时测量相对应。绘图 100 对应于单 个运作周期， 在该单个运作周期期间致动器运作通过摩擦区域。本领域技术人员将意识到 当方向反转时， 阀的可移动元件运作通过摩擦区域， 在该摩擦区域中所施加的压力增加或 减小相当大的量， 而得到的可移动阀元件的移动却很小或没有。这个由阀中的摩擦力引起 的摩擦区域一般由图 2 中的较垂直的线 110 指示。一旦离开摩擦区域时， 可移动阀构件则 移动相当大的量， 而施加的压力的变化却相对小。此运作一般由图 2 中的较水平的线 114 指示。当然， 表示致动器压力和致动器位置之间的关系的其他方法也是可用的。例如， 致动 器压力和致动器位置能分开地相对时间来绘图。 通过将两条得到的曲线沿着相同的时间线 对准， 能够同时分析这些绘图以检测实现致动器的移动所需的压力的量。 因此， 本领域普通 技术人员将意识到本文中所讨论的示例性绘图仅以说明的方式呈现。
本领域普通技术人员还将意识到单个运作周期一般无法提供关于滑动杆阀运作 得有多好的足够指示。具体地， 阀的摩擦区域的位置依赖于可移动阀元件相对于元件的运 作范围的位置。 参考图 3， 绘图 120 表示在多个周期期间可移动阀元件的运作通过运作的范 围的 80％。 如图 2 中， 绘图 120 包括多条垂直线， 每条垂直线对应于特定运作周期的摩擦区
域。又如图 2 中， 绘图 120 的较水平的线对应于杆因压力的相对小的变化而移动的那些行 程的区域。
如以上所讨论， 估计过程变量的已知方法没有指示这个阀的滑动杆在不同的段并 非受到相同的摩擦力。例如， 估计图 3 中示出的行程的全部 0％到 80％范围的平均摩擦力， 这有效地滤除了行程的 0-10％范围内的摩擦力和 10％ -20％范围内的摩擦力之间的差。 也 就是说， 通过已知手段基于图 3 中示出的数据估计平均摩擦力的值只能产生单个的值。这 个单个的值无法反映一个或多个局部问题的存在， 更不能反映这些问题在可用的行程范围 内的位置。
在一个公开的例子中， 通过将行程的范围逻辑地划分为若干区域， 每个区域具有 特定的大小， 来克服这些缺陷。 还应理解区域的大小可对应于与区域相关联的多个数据点、 与区域相关联的行程的百分比、 与区域相关联的绝对测量 ( 例如， 旋转的度数 )、 过程测量 被收集以用于特定区域期间的时间的量， 以及本领域中已知的划分行程范围的其他方法。 如图 3 中所示， 示例性绘图 120 包括区域 121-128。在这个特定的例子中， 行程的 0％ -80％ 的范围划分为大小相等的八个不相重叠的段。然而， 一些可能的实施方式可涉及具有不同 大小的区域。例如， 预期在一些应用中， 行程的某些范围可能与较高的故障概率相关联。例 如， 操作者或制造者可基于理论数据或经验数据注意到某滑动杆阀在长时间使用后更可能 在行程的 40％ -50％范围内被损坏。于是， 操作者可决定以这样的方式界定段， 即行程的 40-50％的范围具有比所有其他范围更多的段。因此， 操作者可将行程的 40-50％的范围分 割为 5 个单独的区域， 同时对行程的 30-40％的区域仅界定 1 个区域。此外， 操作者可界定 至少部分地重叠的段以例如改进某些统计推论的可靠性。尽管以下讨论的例子仅涉及依 赖于不相重叠、 同等大小段的实施方式， 但是预期在某些应用中， 行程的范围可包括重叠的 段、 可变大小的段， 或两者皆有。
同时， 典型的旋转阀的行程的范围可基于固定或可变数量的度数 (degree) 被划 分为多个区域。图 4 示出了典型的旋转阀的致动器压力相对致动器位置的绘图 150。类似 于滑动杆阀， 旋转阀的可移动元件在方向反转时运作通过摩擦区域， 在该摩擦区域中所施 加的压力增加或减小相当大的量， 而得到的可移动阀元件的移动却很小或没有。又如滑动 杆阀的情况下， 致动器压力相对致动器径向位置的绘图包括若干实质上垂直的线。这些线 对应于摩擦区域， 在该摩擦区域中响应于施加到致动器上的压力的变化， 致动器有小的移 动或没有移动。根据测量阀摩擦力的可用方法， 与运动的全部可用范围相关联的数据点被 处理以估计平均摩擦力。然而， 在 10 到 12 度之间的范围内， 如图 4 中示出的区域 152， 旋转 阀可受到明显不同于在例如 14 和 16 度之间的范围内受到的摩擦力的摩擦力。另外， 区域 152-158 中的每个区域可具有明显不同于与绘图 150 相关联的平均摩擦力的值的摩擦力的 值。例如， 区域 152 中的摩擦力可能太低而区域 156 中的摩擦力可能太高。同时， 旋转阀的 平均摩擦力， 如从被视为单个未分割的数据集的绘图 150 中所获取到的， 可能等于或可接 受地接近于指示阀的正常运行状态的值。
为了适当地检测局部问题， 计算行程的各个段之间的差以及获取阀运作的其他指 示， 参数估计单元 30 可为段 121-128 或 152-158 中的一些或全部分开地计算这样的参数， 如摩擦力、 死区、 轴饱和等。在一些实施方式中， 授权的用户可使用与行程的可用范围相关 联的段的数量配置参数估计单元 30。可选地， 用户可指定每个段的大小和边界。在一些实施方式中， 用户还可指定计算是否应被限制在一个或多个段。 然而， 所预期的是大多数操作 者将通常优选处理全部可用数据集以减小不慎忽视形成问题的行程的段或子范围的可能 性。
参数估计单元 30 可迭代地逐步通过与段 121-128 或 152-158 中的每一个相对应 的数据， 以检测摩擦力、 死区、 死区时间、 轴饱和等的每个段特定的值。再参考形成绘图 100 和 120 的数据点， 绘图的较垂直的分段表示致动器响应于致动器压力的相当大的变化而有 小的移动或没有移动。 因此， 对于行程的给定段， 摩擦区域中的数据点被丢弃从而剩下通常 与形成摩擦区域的边界的或在摩擦区域外部的相对应的数据。 用于选择减小的数据集的方 法根据阀是滑动杆阀还是旋转阀而有轻微不同。对于滑动杆阀， 滑动杆通常在摩擦区域中 是稳定的。 其结果是， 对于这些类型的阀， 减小的数据集可通过仅包括致动器移动实际上发 生的那些点来形成。例如， 如果点的致动器位置和前一个点的致动器位置之间的差超过预 定的阈值， 则该点可包括进这个集中。 例如， 当连续的点的致动器位置之间的差超过全部行 程的 0.01％时， 第二个点可被选择为减小了的数据集 ( 即， 其中致动器实际上在移动 ) 中的 点。 当然， 任何其他期望的阈值可适用， 且确定致动器运动的任何其他方法可代替来使用以 生成减小了的数据集。
对于旋转阀， 画出摩擦区域轮廓或形成摩擦区域边界的数据可通过评估一个或多 个条件来确定。首先， 致动器压力相对致动器位置的斜率可在每个点上计算出且随后与阈 值相比较。点上的斜率可通过确定给定点上的点到点斜率 ( 即， 在正在考虑的点和前一个 点或下一个点之间的连线的斜率 )、 通过用由正在考虑的点和两个或多个周围点而确定的 最佳拟合线 ( 例如使用最小平方误差分析形成的线 ) 的斜率、 或以任何其他期望的方式来 计算。 如果计算出的点的斜率小于阈值， 那么该点可被选择以用于减小了的数据集， 因为那 个点在摩擦区域之外。 在另一方面， 如果斜率大于斜率阈值， 那么数据点在摩擦区域之内且 可被丢弃。如果需要， 斜率阈值可被 ( 例如， 被操作者 ) 预先确定或预定义或可被限定为穿 过所有被收集的数据的最佳拟合线 ( 例如最小平方误差线 ) 的斜率的函数。
其次， 可计算连续的点之间的压力的变化， 且如果压力变化大于预先确定的阈值 的例如 0.05％， 那么该点被认为是在摩擦区域之内。应理解这些条件中的一个或两者都可 被用于确定点是否处于摩擦区域内。 因此， 例如， 如果点的斜率阈值或压力阈值中任一个被 超过， 那么该点可被认为处于摩擦区域内并被丢弃。 替代地， 仅在斜率阈值和压力阈值两者 都被超过时， 点才可被认为处于摩擦区域内。此外， 如果需要， 这些方法中的任一个或两者 都可被用于滑动杆阀。
在如以上所述生成减小的数据集之后， 剩余的数据点通常落进形成阀设备的摩擦 区域的边界的一个或两个簇内。在减小的数据形成之后， 对去除数据趋势是有益的， 即， 除 去由例如致动器弹簧力 ( 其在致动器移动范围内变化 ) 引起的任何线性趋势。有很多方法 估计数据的最佳拟合线以用于去除数据趋势。例如， 一个方法是计算穿过减小的数据集内 的所有数据的最佳拟合线。在其他情况下， 为摩擦区域的每条边上的数据拟合单独的线可 能是优选的， 即， 为每个簇使用单独的线拟合例程。 本领域普通技术人员还将意识到减小数 据集、 去除数据趋势、 计算最佳拟合线的各种替代方法、 以及其他统计技术可被用于分析数 据。
在与一个或多个段相关联的数据被减小和 / 或被去除趋势之后， 参数估计单元 30可估计过程参数的段特定的值。例如， 估计单元 30 可通过使用第 6,466,893 号美国专利中 公开的方法， 或通过将任何其他方法应用于完整数据集或减小的数据集， 来获取滑动杆阀 在行程的 20％ -30％范围内的的摩擦力。估计单元 30 随即可将计算一个或段特定的估计 的结果发送到显示器 38 或发送到任何其他输出设备。图 5 示出了包括条 201-208 的柱状 图 200。条 201-208 中的每个对应于图 3 中示出的绘图 150 的段 151-158 中的一个。具体 地， 每个条的高度可表示与行程段中的一个相关联的摩擦力的值。应意识到柱状图 200 以 清晰、 易于理解的方式可视地表示出了段 151 到 158 的段特定的摩擦力。通过快速检查柱 状图 200， 操作者可立即推测出阀 18 在段 204 中可能是粘滞的或推测出阀 18 的填料在区 域 201-203 和 208 中可能已经退化。操作者随即可物理地检查阀， 将每个潜在有问题的段 与预定义的值相比较， 或采取其他适当的行为以确认或否定所述推测。
另外， 显示单元 38 可与柱状图 200 一起显示绘图 120， 以使操作者可视地确认他或 她通过注意特别高或特别低的柱状图的条而得出的初步结果。继续以上所讨论的例子， 操 作者或工程师可希望确认柱状图的条 204 实际上对应于绘图 150 的段， 与其他段相比， 在该 段中形成图的较水平的分段的数据点的簇间隔较远。当然， 绘图 150 示出了在去除与摩擦 区域相关联的更多点之前和去除该集的趋势之前的完整数据集。但是， 如绘图 150 的整体 形状所显见的， 操作者仍可认出， 出现为在垂直方向上延伸的点的簇趋于指示较高的摩擦 力的值 ( 当纵坐标轴被选择表示压力且横坐标被选择表示行程时 )。
在另一个实施方式中， 估计单元 30 存储与摩擦力、 死区、 死区时间或轴饱和中的 一些或全部相关联的阈值。优选地， 估计单元 30 存储低阈值和高阈值以检测这些过程参 数的过大的和不足的值。例如， 估计单元 30 可存储 1100lbf( 磅力 ) 的高摩擦力阈值以及 300lbf 的低摩擦力阈值。在运作中， 估计单元 30 可识别具有在 300-1100lbf 范围之外的高 度的柱状图的条 201-208 中的每个。通过分析图 5 中示出的示例性柱状图 200， 估计单元 30 因此可确定， 与条 201、 202、 204 和 207 相对应的区域具有不可接受的摩擦力的值。响应 于检测到一个或多个这种值， 估计单元 30 可触发警报、 在事件日志中创建条目、 向操作者 发起消息或执行类似的操作。
在一些实施方式中， 估计单元 30 可附加地计算与行程范围相关联的总的平均数， 该行程范围包括滑动杆阀的所有段 121-128 以及旋转阀的段 152-158。 在一些应用中预期， 期望识别可移动部分的行程的哪个分段与总的平均数相差一定数量的标准偏差， 如果这个 分段存在的话。为此， 估计单元 30 可获取行程的相关范围的平均摩擦力的值， 将每个单个 段的摩擦力与平均摩擦力的值相比较以计算标准偏差， 并识别那些明显不同于平均数和其 余段的段。这个方法在例如研究设备的磨损和破损特性上可能是有用的。
在又另一个实施方式中， 显示单元 38 可使最高柱状图和最低柱状图与柱状图 200 的其余部分在颜色上有所不同。以这种方式， 显示单元 38 可将操作者的注意力引向柱状图 的相关 ( 即， 有潜在问题的 ) 分段。因此， 负责大量的控制环 10、 阀 18 或具有可移动部件的 其他设备的操作者即使是在相对少地关注控制台监控器时也可快速地注意到潜在问题。 当 然， 估计单元 30、 显示单元 38 和其他部件还可提供将人注意力吸引到明显偏离预定义的标 准或偏离与特定设备相关联的平均数的其他可视或可听手段。
如之前所表示， 以上讨论的关于估计摩擦力的方法还可用于计算其他过程变量例 如轴饱和。图 6 示出了对于在一个完整周期中通过摩擦区域的旋转阀的移动的致动器压力相对致动器行程的两个绘图。特别地， 绘图 230 包括对应于特定旋转阀的行程的大约 10.2 到 10.7 度的数据点。同时， 绘图 250 示出了同一阀在行程的大约 11.2 和 11.7 度之间的移 动。如图 6 中所示出， 轴饱和是发生在致动器压力达到最大 ( 或最小 ) 值之前的阀元件的 运动， 所述最大 ( 或最小 ) 值导致阀元件的继续运动。通过对图 6 的概略检查， 人们会简单 地注意到， 绘图 230 和 250 形成不同的几何形状。具体地， 绘图 250 包括在轴饱和在其中发 生的分段的更陡的斜率。 因此， 操作者可认出， 显得在水平方向更加伸长的形状对应于较大 的轴饱和值。当然， 如图 4 中所示出， 估计单元 30 优选地收集或以其他方式获取关于多个 运作周期的数据。
因此， 在收集关于阀的致动器压力相对致动器行程数据之后， 估计单元 30 可计算 在任何特定的事件中发生的轴饱和并随后将与行程的特别的段相关联的轴饱和估计为在 这个段中发生的所有轴饱和的平均数或中值。为了确定在任何特定实例中的轴饱和， 估计 单元 30 可监控致动器压力相对致动器行程曲线的斜率。轴饱和一般在斜率的大小明显增 加的地方 ( 或变为大于某个量时 ) 开始， 而在斜率的大小明显减小 ( 或变为小于某个量时 ) 结束。 应理解， 在开始和结束点之间的致动器行程运动 ( 通常被表示为全部行程的百分数 ) 是对于该特定的事件的轴饱和。 一旦为行程的一个或多个段估计了轴饱和， 显示单元 38、 计算机工作站 42 或具有 显示的其他单元可图形化地表示结果， 例如 ( 图 7) 以柱状图 270。条 272-278 中的每个可 对应于行程的某个量。在图 7 中示出的例子中， 条 276 显得明显低于条 272、 274 和 278。通 过检查柱状图 270， 操作者可立即至少确定旋转阀的轴饱和对于行程的每个分段不是相同 的。操作者随后可手动地检验条 272 是否意味着处于 14 和 16 度之间的行程的分段内的低 得不可接受的饱和， 或者检验条 272、 274 和 278 是否指示过高的饱和值。
以类似的方式， 所述方法可用于滑动阀、 旋转阀或具有移动通过行程的预定义的 范围的部件的其他设备的死区时间和死区估计。例如， 估计单元 30 可通过假设死区大多由 摩擦力引起以及将该段的摩擦力估计除以设备的开环增益， 来计算与行程的特定分段相关 联的死区。设备的死区的段特定的估计可以以柱状图的形式被类似地显示、 自动地与一个 或多个阈值相比较， 和 / 或被统计地处理以确定平均值和标准偏差。此外， 估计单元 30 可 触发针对一个或多个段明显偏离预定义的值或偏离计算的平均数的警报。
另外， 估计单元 30 可为阀 18 或在控制环 10 中运作的设备的其他可移动部件生成 段特定的死区时间估计。为此， 估计单元 30 可执行输入信号 ( 例如由控制器 12 产生的并 由图 1 的电流传感器 32 测量的输入信号 ) 以及致动器行程或位置信号 ( 例如由图 1 的位 置传感器 37 测量的 ) 的互相关分析。估计单元 30 可执行针对行程的给定段行程的这种类 型或其他类型的统计相关分析以确定输出和输入信号之间的时移。
除针对特定测量集计算控制环 10 的段特定的过程参数外， 估计单元 30 还可生成 这些参数中的一个或多个参数的趋势数据。更具体地， 估计单元 30 可存储关于在相当长的 时间段内 ( 数天、 数月、 数年等 ) 摩擦力、 轴饱和、 死区时间和死区中的一个或多个的测量。 在所预期的一些实施方式中， 估计单元 30 包括永久存储器例如存储单元 44 或与之相配合。 一旦获取段特定的测量， 则估计单元 30 可将该测量连同时间戳一起存储在永久存储器中。 替代地， 估计单元 30 可周期性地生成和存储所计算的段特定的过程参数中的一些或全部 的 “快照” 。优选地， 估计单元 30 为行程的每个段存储摩擦力和其他参数以实现多个段随时
间的趋势。
然后估计单元 30 可响应于通过例如输入单元 40 接收来自操作者的请求而绘出一 个或多个段的趋势数据。替代地， 估计单元 30 可在计时器终止时以及根据一些预定的时间 表绘出趋势数据。 应意识到特别的段的平均数据可产生关于阀致动器或一些其他可移动部 分的这样的非明显的信息， 例如在预定义的时段内的平均退化速率、 在一时间段内的非预 料到的低或高的改变等。附加地， 若干段的趋势数据可用于识别以比其余的段更快的速率 退化或比预定义的目标速率更快的速率退化的一个或多个段。 参考图 8， 绘图 300 示出了针 对致动器行程的两段的摩擦力的测量在六个月时段内的趋势。在这个例子中， 针对某个滑 动杆阀， 符号 302 标记了对应于行程的 30％和 40％之间的段的平均测量， 且符号 304 表示 行程的 20％到 30％的平均测量。
应意识到示例性绘图 300 示出了行程的 30％ -40％的段中的摩擦力的较快减小。 如图 8 中示出， 这个段的摩擦力的初始测量看起来明显高于行程的 20 ％ -30 ％的段的摩 擦力。然而， 这个段的摩擦力从一月的大约 1900lbf 跌至七月的大约 500lbf， 而与行程的 20％ -30％的段相关联的摩擦力的下降是从大约 1500lbf 跌至大约 700lbf。通过观察由绘 图 300 示出的趋势， 操作者或工程师例如可推断出， 可移动部件 ( 或与可移动部件相互作用 的静态部件 ) 的磨损在行程的 30％ -40％的段更加明显。 本领域普通技术人员还将意识到， 工程师可使用该数据以改进设备或用于该设备中的可移动部件的未来设计。 在另一方面， 行程的单个段的被收集和绘出的趋势数据还可产生重要的信息， 例 如设备的参数随着时间改变的速率的大约测量。继续图 8 中示出的摩擦力测量的例子， 估 计单元 30 可计算用图 8 中的符号 302 标记的所有测量的最佳拟合线 ( 未示出 )。最佳拟合 线的斜率将产生对与行程的 30％ -40％的段相关联的摩擦力减小的速率的估计。当然， 估 计单元 30 还可对与单个段相关联的趋势数据使用其他统计方法以确定相应趋势的变化速 率和其他特征。
图 9 示出了可在估计单元 30 上执行以估计阀致动器的若干行程段中的每一个的 摩擦力的软件例程 330 的方块图。本领域普通技术人员还将意识到， 软件例程 330 还可在 工作站 42 上、 在通信地耦合到控制 10 上的计算机上、 或在能够通过存储驱动、 有线或无线 调制解调器、 或通过本领域已知的任何其他通信或存储手段接收过程测量数据的独立的计 算机或其他智能设备上运行。如以上所指示的， 软件例程 330 还可以是负责控制环 10 或阀 18 的其他控制和维护功能的软件包的部分。 例如， 可从 Emerson Process Management 得到 的 AMS ValveLink 软件包可包括作为部件的软件例程 330。还应意识到软件例程 330 可 处理实质上实时地来自控制环 10 的数据， 或替代地， 可对从传感器 32-37 接收的并存储在 例如存储单元 44 中的数据进行后期处理。另外， 软件例程 330 可在运作期间与外部存储设 备相互作用以获取测量数据。
一般地， 软件例程 330 可从阵列中或连接表中获取致动器压力和位置数据。在预 期的一个实施方式中， 估计单元 30 或存储单元 44 可将该数据存储到由相对或绝对时间计 数器索引的二维阵列中。 例如， 该阵列可存储多个元组， 每个元组包括在相同的时间点收集 的致动器压力和致动器位置的测量。如图 9 中所示出的， 软件例程 330 可逐步通过阵列， 并 用存储在当前阵列元素中的信息更新对应的段特定的摩擦力估计。具体地， 软件例程 330 可在块 332 初始化阵列计数器 k。 接下来， 软件例程可以以与在存储压力和位置数据的阵列
中的元素的数量相同的次数来迭代块 334-348 中的一些或全部。
在块 334 中， 例程 330 可检验计数器 k 的当前值是否超过阵列的大小。接下来， 例 程 330 可在块或步骤 336 中从单个或多个阵列中读取压力 / 位置元组。在图 9 示出的示例 性例程中， 致动器位置数据存储在阵列行程 (travel) 中且致动器压力数据被存储在类似 索引的阵列差压 (differential_pressure) 中。然而， 压力和致动器数据还能存储在单个 二维阵列中。优选地但不必要地， 在步骤 336 中获取的每个元组对应于相对于在步骤 336 中获取的前一个元组的恒定间隔之后测量的致动器位置和致动器压力。也就是说， 估计单 元 30 优选地以恒定的速率对位置和压力数据进行采样。
在块 338， 例程 330 将段计数器 s 初始化为 0。然后， 程序 300 逐步通过这些段， 以 确定由 k 的当前值索引的阵列元素属于哪个段 ( 块 340-344)。在程序 330 的一个可能的实 施方式中， 每个段包括相同数量的压力 / 位置元组。替代地， 例程 330 可从永久存储器或易 失性存储器获取作为部分的配置数据的段的定义， 包括段的数量和 / 或每个段的边界。作 为又一个可替代方案， 例程 330 可接收作为输入参数的段的定义。用户可通过输入设备 40 或工作站 42 输入这些参数。
一旦例程 330 将压力 / 位置元组与所述段之一相匹配， 例程 330 可用包括在该元 组中的数据更新平均的段特定的摩擦力的值 ( 块 346)。程序 330 可适用于例如以上参考 图 2-5 的讨论的方法。然后， 例程 330 可在块 348 递增 k 的值并返回块 334 以进行下一次 迭代。当计数器 k 超过阵列的大小或当段的数量超过预定义的、 预先确定或以其他方式指 定的限度， 退出例程 330( 块 350 和 352)。
还可意识到， 估计单元 30 可通过执行与例程 330 类似的逻辑来计算死区、 死区时 间和轴饱和的段特定的值。为此， 估计单元 30 可包括附加的例程或可包括作为例程 330 的 部分的用于估计死区、 死区时间和轴饱和的逻辑。
虽然本发明是参照旨在仅为示例性的并不限制本发明的具体例子而描述的， 对本 领域普通技术人员来说显而易见的是， 可在不偏离本发明的精神和范围的情况下对所公开 的实施方式作出改变、 增加和 / 或删减。