用于操作测量站的方法和测量站的制作方法

专利名称：用于操作测量站的方法和测量站的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于操作测量站的方法，该测量站用于确定介质的至少一个测量 变量，其中，测量站包括基本单元，该基本单元以可拆卸的方式与传感器单元连接并且用于 将代表测量变量的数值的信号传递至过程监测设备。
背景技术：
这种类型的测量站例如是pH测量站或者分析测量技术的其他测量站。属于此类 的特别是其他电位计、电流计、电解计、比色计、光度计、浊度计和光谱计单元。本发明所要解决的问题需要借助pH测量站的实施例进行阐述，但本发明并不局 限于操作PH测量站的方法。传感器单元包括至少一个输出取决于测量变量的数值的电信号的转换器。转换器 的传递函数频繁变化。这一点特别适用于PH传感器。因此pH传感器或pH电极在适当的 时间点上必须维护，特别是重新校验。维护措施之间的时间间隔长度或校验间隔很强地取 决于传感器在其使用寿命期间所承受的环境影响。传感器的总使用寿命受环境条件强烈影 响。校验的概念在pH测量中通常不同于日常的理解。校验通常是指利用一种标准检 查测量仪的显示；确定当前值与显示值之间的偏差。显示值与实际值的补偿称为校准。PH 传感器上的校验严格地说是校准。因为概念“校验”在电化学领域广泛使用，所以在这里也 使用该叫法。VDI/VDE 2650和NAMUR NE107规程中最近着重指出传感器诊断领域未来的市场 开发。由现有技术中已知用于将传感器装备智能自诊断的装置。最初的公开文献涉及 分析单个传感器特性数据，以测定直至未来出现所介绍的传感器状态(例如传感器使用寿 命的终结或者需要重新校验的时间点)的时间长度。值得一提的例如有DE 10141408、JP 05-209858、JP2002-228495、DE 10 2004 012420 和 DE 10239610。所称公开文献中记载的方法以这种假设为基础，S卩，传感器的性能在具有基本上 已知的内含物质的介质内和已知环境条件的情况下可以通过模型足够好地描述。但实际上 相互联系却要复杂得多，从而通过模型不能或者只能以大量开支才能描述影响传感器(特 别是PH电极)的传递函数的过程。作为单杆测量链构成的pH玻璃电极受到大部分取决于pH值和环境温度的磨损。 除了玻璃膜外，玻璃电极的基准半室也承受很强的负荷。玻璃膜上在介质影响下进行逐渐 的分解并由此增加传感器失效的概率，而隔膜改变、基准半室的基准电解质的毒化和分解 则会对传感器的工作可靠性产生不利影响。由于确定传感器使用寿命(也称为传感器寿命)的参数数目繁多，预测使用寿命 很难，特别是同类型的传感器样本与传感器样本之间也出现明显的偏差。

发明内容
本发明的目的因此在于，提供一种操作测量站的方法，该方法符合此前所描述的 要求并且特别是能够以低开支可靠预测未来达到传感器确定状态的时间长度。该目的通过一种用于操作测量站的方法得以实现，该测量站用于确定介质的至少
一个测量变量，其中，测量站包括基本单元，该基本单元以可拆卸的方式与传感器单元连接并且 用于将代表测量变量的数值的信号传递至过程监测设备，该方法至少包括以下步骤(a)在基本单元的第一数据存储单元内至少一次检测和储存诊断参数的储存在传 感器单元内或者由传感器单元产生的数值；(b)借助诊断参数的至少一个储存在第一数据存储单元内的数值，调整寄存在基 本单元的第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔并将经调整的预测值或者预测间隔 寄存在基本单元的第二数据存储单元内，取代到目前所寄存的预测值或者预测间隔。传感器单元包括至少一个初级传感器和传感器头，其中，介质作用于初级传感器， 该初级传感器包括具有信号输出端的转换器，该转换器输出取决于测量变量的数值的电信 号，其中，转换器具有变化的传递函数。传感器头内可以集成用于处理转换器信号的电路， 该电路具有A/D转换器和用于处理数字信号的第二微处理器。传感器单元内产生的信号因 此例如可以是取决于测量变量的电子转换器信号或者经过处理的特别是数字化的转换器 信号。传感器头此外可以包括数据存储器，里面储存一个或者多个诊断参数的传感器专 用数值。这些诊断参数例如可以是上一次校验的校验数据，例如像在PH传感器中的零点和 斜率，或者传感器单元的负荷数据，其按照DE 10 2004 012 420 B4所介绍的或者类似方式 测定和储存。这种诊断参数的数值由传感器单元传输到基本单元并保存在基本单元的存储单 元内。可以仅传输一个数值，但同样也可以顺序传输和保存多个数值。在此方面，可以连续 储存所有数值或者也可以仅各自储存当前的数值。如果时间上顺序储存一个诊断参数的多 次依次检测的数值，那么对于这些数值也可以保存检测其的时间点或者至少一个可借助其 测定该数值的正确时间顺序的标识。在基本单元的另一个存储单元内，保存预测值或者预 测间隔。例如预测值可以说明传感器单元的总负荷储备，也就是传感器单元利用传感器负 荷加权的总使用寿命，或者也可以说明直至下次到期校验剩下的时间间隔。预测值也可以 说明在确定的时间点上校验参数的期望值，例如在确定的校验时间点上(例如第η次校验) 的期望零点或者斜率值，或者两次连续进行的校验之间零点或者斜率的期望变化。通过基于新储存的诊断参数数值来调整预测值或者预测间隔并将这样测定的经 调整的预测值或者预测间隔寄存在基本单元的数据存储器内，提供更可靠的预测值或预测 间隔，该预测值或预测间隔可在更换当前的传感器单元之后供后面的传感器单元使用。测 量站因此可以在多个传感器单元的使用寿命上使其诊断功能越来越好地与具体的环境要 求相匹配并同时也在统计学上考虑单个传感器样本之间的波动。所介绍的方法可以具有附加于步骤(a)和(b)的步骤。但在测量站运行期间的一 个时间点上至少一次实施步骤(a)和(b)。
在附加的步骤(C)中，将在步骤(a)中所检测的并储存在基本单元的第一数据存 储单元内的由传感器单元产生的诊断参数的数值与寄存在基本单元的第二数据存储单元 内的预测值或者预测间隔进行比较。该步骤例如可以在借助诊断参数的所测定的数值来调 整预测值之前实施。诊断参数的所检测的数值与寄存的预测值或预测间隔的比较例如可以在这种情 况下进行，即，预测值涉及所期望的校验参数值或者校验参数值所期望的改变，提示传感器 单元仍在正常工作还是已经损坏。如果传感器单元的诊断参数值例如涉及加权负荷时间形 式的当前传感器负荷(其例如可以通过将传感器单元到目前的运行持续时间的等效负荷 相加而得到测定)，那么与所寄存的说明传感器单元总负荷储备的预测值的比较可以指示 传感器剩下的使用寿命。具有优点的是，在另一步骤中该传感器单元由时间上在后面的相同类型的传感器 单元取代并在由后面的相同类型的传感器单元取代后至少一次重复步骤(a)和(b)或者步 骤(a)至(c)。正如已经提到的那样，这种方法提供一种学习过程，其中在多个传感器单元的使 用寿命上获得预测值或预测间隔的负荷越来越强的数值。同时至少一个诊断参数的各自新 检测的数值可与所寄存的预测值或预测间隔进行比较，根据所寄存的预测值或预测间隔的 类型，说明当前与基本单元连接的传感器单元的当前状态或估计传感器单元的剩余寿命。由于表明传感器单元特性的诊断参数与环境条件并因此与测量站的上面已经谈 到的依赖关系，具有优点的是学习过程集成在基本单元的数据处理单元中。在该方法的一种具有优点的构成中，预测值或者预测间隔的调整借助一种学习算 法进行。学习算法在此方面特别是包括步骤形成平均值、形成加权滑动平均值、1次和2次 指数平滑、用于调整多项式或者其他非线性函数的线性回归、等等。在该方法的一种构成中，为测定预测值而向基本单元提供附加信息。这种附加信 息例如可以处于当前诊断参数值的加权内。这一点在下述情况下可以考虑，即，传感器单元 在维护措施期间被损坏并因此诊断参数的由其产生的数值虚假且相应地不应或者仅应以 很小的权重在学习算法中得到考虑。附加信息的另一个实施例是在传感器单元故障的情况 下，例如由操作人员输入传感器单元实际使用寿命。在该方法的一种构成中，第一数据存储单元包括具有大量存储位置的存储单元， 例如数据库阵列，其中，诊断参数的数值与所属传感器单元的标识(例如所属传感器单元 的序列号)共同寄存在存储位置内。这样做具有优点的是，传感器单元有时例如为实施维 护措施而从测量站取下并在此期间在测量站上使用新的传感器单元。如果第一传感器单元 在维护结束后重新与测量站连接，那么借助传感器单元的标识可以明确分配的原始存储器 位置可以继续利用诊断参数的数值而说明。如果例如在数据库阵列的一行内检测和储存诊 断参数的多个在传感器单元内储存或者产生的数值，那么数据库阵列的全部行可以采用传 感器单元的标识而标注。如果传感器单元在此期间取下并以后再与基本单元连接，那么借 助标识可以重新找到具有传感器单元此前所储存数值的原始行并继续写入新的数值。在该方法的一种特殊构成中，作为诊断参数检测与传感器负荷相关的参数，例如 传感器单元的加权负荷时间，并且作为预测值或者预测间隔测定并寄存一参数，该参数与 在传感器单元必须更换之前可以施加给传感器单元的全部传感器负荷相关，例如像总负荷储备或者环绕总负荷储备的置信区间。在这种构成的进一步构成中，连续检测传感器单元的与传感器负荷相关的参数的 当前数值并将其寄存在基本单元的数据存储单元内。如果传感器单元由于故障而必须更 换，那么该信息(“传感器故障”)作为附加信息而提供给基本单元。与传感器负荷相关的 参数在该时间点上储存在传感器数据存储单元内的数值作为测量站的学习值而得到使用， 也就是说，这个最后储存的数值用于调整所寄存的预测值或者预测间隔。在连续检测传感器单元的与传感器负荷相关的参数的当前值期间，当前检测的数 值可与寄存的预测值或者预测间隔进行比较。如果比较得出最后检测的数值达到或者超过 预测值或者超过预测间隔的间隔下限，那么发出报警或者警报形式的报告。在该方法另一种上面已经提到的特殊构成中，作为诊断参数重复检测传感器单元 的一参数，特别是校验参数，并将单个重复检测的数值与检测时间点或者与其等效的参数 以及所属传感器单元的标识(例如传感器单元的序列号)共同寄存在基本单元的数据存储 单元的单个位置内，例如数据库阵列的行内。在此方面，例如通过形成平均值或者外推法而 各自测定传感器单元的参数(特别是校验参数)的值作为预测值，，并将其寄存在基本单元 的数据存储器内。数据存储单元为此目的可以被设计为数据库阵列，在其行内可以储存校 验参数的在时间上连续的数值，其中，数据库阵列的列分配给校验参数的检测时间点或者 与此等效的参数。在这种情况下，因此不仅存在一个预测值，而且存在多个预测参数。正如下面还要 详细介绍的那样，例如在传感器单元每次新校验时，测定校验参数零点和斜率的数值或者 测定上次校验以来零点和斜率的变化，并将其与新校验的流水号共同保存在基本单元的数 据存储器的固有存储位置内。利用这些数据可以测定、寄存校验参数的单个预测值或者对 于每次新校验(也就是第一次、第二次、第三次等校验)同一类型传感器单元校验参数的改 变，借助新补充的数值调整同类型的其他传感器单元并重新寄存经调整的预测值。在另一种特殊构成中，从诊断参数的重复检测的数值中，例如从传感器单元的参 数特别是校验参数的重复检测的数值中，测定同一类型传感器单元的总使用寿命或传感器 剩余寿命作为预测值，方法是通过测定诊断参数在时间上的发展趋势特别是线性函数而调 整预测值。用于实施所述方法的相应测量站包括基本单元，该基本单元以可拆卸的方式与传 感器单元连接并且用于将代表测量变量的数值的信号传递至过程监测设备，其中，基本单元此外包括微处理器，用于处理由传感器单元接收的数据，以与过程监测设备通信，第一数据存储单元，其用于检测和储存诊断参数的储存在传感器单元内或者由传 感器单元产生的数值，第二数据存储单元，其用于寄存预测值或者预测间隔，程序存储单元，里面寄存算法，特别是学习算法，其用于借助最后在第一数据存储 单元内检测的诊断参数的数值而调整寄存在第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔 并用于将经调整的预测值或者预测间隔寄存在第二数据存储单元内。在一种构成中，基本单元此外具有第二程序存储单元，里面寄存比较算法，该比较 算法用于将最后在第一数据存储单元内检测的诊断参数的数值与寄存在第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔进行比较。


现借助附图所示的实施例对本发明进行详细说明。其中图1示出依据本发明的第一实施例测量站的示意图；图2示出曲线图，用于以总负荷储备为例说明从不同传感器单元的诊断参数的所 储存的数值中测定预测值；图3示出依据本发明的第二实施例测量站的示意图；图4示出三个校验点情况下一系列传感器单元零点漂移的数值和从中测定的预 测值图示；图5示出三个不同传感器零点数值的顺序和从中所测定的用于测定未来传感器 状态的零点趋势预测。
具体实施例方式图1示意示出为此构成的测量站101，其在多个传感器单元的生存期学习对于一 个传感器单元的诊断参数a的预测值。诊断参数a例如可以是总负荷储备、总运行时间、特 定条件下的运行时间、计数器读数(例如用于“正在清洁cleaning in process (CIP) ”步 骤、“正在杀菌sterilization in process (SIP) ”步骤、自动调谐步骤或者这类步骤的计 数)。测量站101包括传感器单元2. j和基本单元3。传感器单元2. j在实施例中是pH 传感器，其具有单杆测量链形式的初级传感器21和传感器头22，其中，传感器头22与单杆 测量链21固定连接。单杆测量链21在其信号输出端上输出基准电位与取决于pH值的电 位之间的电位差，该电位差与介质的当前值相关。单杆测量链21的信号输出输送到传感器 头内的用于处理单杆测量链21的信号的电路，其中，该电路具有A/D转换器和用于处理数 字信号的微处理器。此外从单杆测量链21可以输出温度信号。传感器头22包括数据存储 器4，里面储存传感器专用数据，例如校验数据及其历史或者负荷历史的数据。传感器头此 外还包括程序存储器对，其包括用于操作传感器单元的基本功能。传感器头此外包括最好电感耦合的接口 31，通过该接口由基本单元3向传感器单 元2. j供电并在传感器单元2. j与基本单元3之间进行数据交换。基本单元3包括用于处理由传感器单元接收的数据的微处理器，以便之后在需要 时将这些数据通过现场总线传输到过程监测设备的中央计算机(图1中未示出)。基本单 元3此外具有数据存储器7，里面可以储存在传感器单元2内，确切地说是传感器头22内 产生的或者在传感器头22的数据存储器4内储存的对于诊断重要的参数，所谓的诊断参数 aSNj。诊断参数通过接口 31由传感器单元2. j传输到基本单元3并储存在基本单元3 的数据存储器7内。在图1的实施例中，数据存储器7包括单行的数据库阵列5，诊断参数 aSNJ与其他信息(例如像传输诊断参数 Nj的传感器单元2. j的序列号)可以共同储存在 该数据库阵列内。诊断参数在多个传感器单元的使用寿命上得到储存。基本单元此外包括程序存储器，其包括含有学习算法的软件模块。学习算法包括 一种功能，利用其可以从保存在数据库阵列5内的几个或者所有数值中测定预测值并将该预测值寄存在基本单元3的数据存储器8内。学习算法此外还包括一种功能，利用其可以 形成环绕所测定的预测值的极限值窗口。这种极限值窗口作为预测间隔同样可以寄存在数 据存储器8内。基本单元3的程序存储器9此外包括内含比较算法的软件模块。这种比较算法用 于将例如从与基本单元3新连接的传感器单元的数据存储器中新检测的诊断参数asw新数 值与预测值或者与通过环绕预测值的极限值窗口形成的预测间隔进行比较。如果比较算法 确定新测定的诊断参数asw与寄存在数据存储器8内的预测值或与预测间隔存在偏差，那 么它通过监视器11输出报告，例如报警。下面详细介绍用于操作图1所示测量站101的方法。首先的η个与基本单元3连接的传感器单元2. 1.....2. η可以作为“培训单元”
使用。因为在测量站101的该早期阶段通过学习算法测定的预测值还是基于过少的基本数 据，所以该数值负荷有限并因此只能有保留地用于传感器诊断或者剩余寿命预测。从相同 传感器类型的第η+1个传感器单元2. η+1开始，通过比较算法或学习算法获得可靠的诊断 说明或新调整的预测值。在传感器单元2. j通过接口 31与基本单元3连接后，学习算法首先检查传感器单 元2. j是否用于测定或用于调整预测值或者预测间隔。例如可以测定新连接的传感器单元 2. j已经经过了多少运行小时。借助在传感器单元2. j的存储单元4内寄存的运行小时数， 可以决定考虑该传感器单元是否调整预测值或者预测间隔。此外，首先检查传感器单元2. j的序列号SNj是否已经寄存在基本单元3的数据 库阵列5内。如果数据库阵列5内已经存在通过附加在那里储存的可以明确分配给传感器 单元2. j的序列号的记录，那么这些记录被续写。如果数据库内尚不存在新传感器单元2. j 的记录，那么开始新的数据库记录——单行数据库阵列5的新的一列。传感器单元2. j的程序存储器M内的算法通过接口 31周期性向基本单元提供诊 断参数的数值&w。该数值储存在传感器单元2. j的序列号SNj所属的列内。如果传感器 单元2. j由后面的传感器单元2. k更换，那么将当前的数值 Nj储存在数据库阵列5内。在 连接后面的传感器单元2. k的情况下，查询前面的传感器单元2. j是有故障，还是仅仅例如 为进行校验或者维护措施而暂时取下。如果前面的传感器单元2. j由于故障而被取下，那 么确定最后储存的数值作为学习值agsw。如果传感器单元2. j重新与基本单元3连接 的话，则数据库记录的状态得到保持并可以被继续写入。如果传感器单元在其寿命结束前 离开过程，那么由于所使用的传感器类型的变化或者与过程无关的故障，在维护或者校验 期间存在清除相关数据库记录的可能性。学习状态可以一直保留，也就是说，在测量站的整个运行期间进行预测值或预测 间隔的调整。作为选择，也可以在达到规定的最大数量max的学习值.后结束学习状态。 在这种情况下，仅学习值agSN1至agSNmax用于测定预测值或者预测间隔。预测值或预测间隔 从学习状态结束起保持不变。测定预测值存在各种可能性。简单和最实用的方案是根据趋势是否可以识别进行 加权滑动平均值、1次和2次指数平滑。也可以使用复杂的算法，如线性回归、多项式或者其 他非线性函数的调整，等等。学习状态期间或者学习状态结束后，就可以借助比较算法12将当前连接的传感器单元2. j的诊断参数asw与预测值或者可以是环绕预测值置信区间的预测间隔进行比 较。取决于诊断参数 Nj相对于预测间隔的范围的位置，在基本单元3的监视器11上产生 警告或报警报告。例如可以在超过预测间隔下限的情况下产生警告。在预测下限与预测值 之间的数值时则可以产生报警。这一点在图2中示出。图2作为时间函数示出以诊断参数(aSNj)传感器负荷为例 借助不同的传感器单元2. j获得的学习值agsw的分布，这里的“传感器负荷”是指在考虑到 例如以DE 10 2004 012 420中所介绍的等效负荷形式的负荷相关参数(如pH值和温度) 的情况下，传感器单元加权的运行持续时间的分布。所属的预测值是传感器单元的总负荷 储备，也就是说，在考虑到负荷相关参数情况下的传感器单元的总寿命。总负荷储备的学习 值(agSNPGB、表示为星。出于简化的原因，假设每个传感器单元2. j直至其寿命结束都与 基本单元3保持连接并在其故障的情况下才由后面的传感器单元2. j+Ι更换。在时间点t = 0存在总负荷储备的第一学习值GBV1，其是借助第一传感器单元2. 1 测定，该第一传感器单元在相当于总负荷储备GBV1的寿命后由于故障而由第二传感器单元 2. 2更换。学习算法10从该数值中测定传感器单元2. 1类型的传感器单元总负荷储备的 第一预测值Pl (方块)。预测值Pl与学习值GBV1相同，因为在时间点t = 0不存在其他信 息，并且预测值Pl约为2100时间单位。在时间点t = 0，故障的第一传感器单元2. 1由后面的新传感器单元2. 2更换。在 新传感器单元2. 2的运行期间，传感器单元2. 2的负荷值周期性传送到基本单元3的数据 库阵列5。该负荷值可以借助比较算法与预测值Pl进行比较。在达到预测值的情况下，比 较算法输出警告或者报警报告，但这种诊断结果仍是尝试性的并且不可靠，因为预测值Pl 仅依赖于唯一的学习值。在传感器单元的预测寿命结束t2前的时间点tl，传感器单元2. 2由于故障必须由 后面的第三传感器单元2. 3更换。在该时间点，数据库阵列内检测的负荷值作为新的学习 值GBV2储存在分配给个传感器2. 2的列内。在使用新的学习值GBV2的情况下，预测值Pl 得到调整并测定新的低预测值P2。该新的经调整的预测值P2在基本单元的数据存储器8 内取代原始的预测值Pl。以类似的方式为后面的传感器单元2. j继续该方法。图2示出环绕预测值P4以 及后面其他预测值的置信区间。该置信区间或者预测间隔的下限采用实心点示出，上限采 用实心菱形示出。图2此外还示出采用三角标注的报警下限。只要比较算法确定，如结合图1所介绍的那样，传感器单元的周期性检测的诊断 参数(在这里为传感器负荷)达到预测间隔的下限，就通过监视器11输出警告。如果传感 器负荷达到报警极限，那么相应输出警报。此外，作为这里所介绍的学习算法的输入变量，可以更多地使用传感器数据如 总负荷储备、特定条件下的运行时间、计数器读数(例如用于“正在清洁cleaning in process (CIP) ”步骤、“正在杀菌 sterilization in process (SIP) ”步骤、自动调谐步骤)、 等等传感器数据。图3示出本发明的另一实施例。示意示出的测量站201与图1所示测量站101大 部分结构相同。但数据存储器7不仅包括单行的数据库阵列5，而且还包含多行和多列的 数据库阵列5’。在这种构成中，测量站201可以储存和分析传感器寿命期间产生的参数变化。例如可以检测传感器零点的漂移和在传感器单元总运行时间开始与结束之间传感器斜 率的变化。通过预测可以说明未来的最大变化，将其作为极限值可以测试当前检测的变化 值。学习算法10后面介绍的方案可以同时应用于多个变量。由此后面的分析可以基于所 测定的，也就是“学到的，，上限进行。例如在传感器单元作为pH电极的情况下，如果观察pH传感器零点的变化作为诊 断参数SPiI那么可以将在不同校验时所检测的传感器零点漂移值与传感器的序列号和校 验的 间点或者已经进行的校验的数量共同储存在多个传感器单元的数据库阵列5的单 个存储位置内。在多个传感器单元的寿命上储存这些诊断参数SP,」(在这里也就是传感器零点的 漂移)。在图3的实施例中，各个传感器单元的索引为j，其中，彼此连续的传感器单元各自 采用连续的自然数j标注。索引i在本实施例中是反复检测和储存的传感器零点漂移值的 连续编号。学习算法10因此从为多个传感器单元测定的数值中，为在对所有传感器单元统 一的确定时间点上或者在对所有传感器单元相同数量(该数量例如为3，相当于数值SP3.」， 其中，j为传感器单元的流水号)的校验之后传感器零点的漂移测定预测值，也就是对于相 同类型传感器单元所预期的传感器零点漂移。与结合图1和2所介绍的实施例相反，在这 些实施例中，在由于故障最终更换传感器单元2. j之后才将学习算法的学习值寄存在数据 库阵列5内，在这里每个在校验时对于传感器漂移测定的数值作为学习值寄存在数据库阵 列5’内。在所观察的将传感器零点漂移作为诊断参数的实施例中，预测值或者预测间隔的 偏差意味着零点漂移处于环绕零点漂移期望值的极限值窗口的外部。在这种情况下，由比 较算法产生的报告是警告，因为传感器与预测的情况存在偏差。下面详细介绍用于操作测量站201的方法。传感器单元2. j的存储单元4内储存特别是最后校验时间点的传感器单元的校验 数据，也就是零点的漂移。零点变化的当前数值与基本单元3校验时间点的信息共同从数 据存储器4读出。校验时间点的信息可以是与传感器到目前的总运行时间相关的时间数 据，其说明在多少运行小时后进行相应的校验。该信息也可以存在于传感器单元到目前所 进行的校验的连续编号内。从数据存储器4中读出的零点漂移数值与序列号和校验时间点 的信息共同储存在数据库阵列5内。新数值在数据库阵列5中在与其他所有在不同校验时 间点上从同一传感器单元读出的零点改变数值储存在同一行内且与在相同或者相近校验 时间点从同类型的其他传感器单元读出的零点改变漂移数值储存在同一列内。储存在数据库阵列5内的数值既存取储存在程序存储器10内的学习算法，也存取 储存在程序存储器9内的比较算法。比较算法在此方面用于对当前连接的传感器单元进行 诊断说明。基本单元3的数据存储器8’内寄存零点变化的相应预测值，该预测值是从此前 在测量站201上所使用的传感器单元2. j的相应数据中测定的。除了预测值外，数据存储 器8’内具有优点地可以附加寄存环绕预测值的极限值窗口。利用比较算法测定在传感器 最后校验时间点上新储存在数据库阵列5’内的零点漂移数值是否处于极限值窗口的内部。 如果不是这种情况，那么可以产生报警报告。学习算法10用于继续调整寄存在数据存储器8’内的预测值和优化其可负荷能力。为此学习算法从在确定的校验时间点上新寄存的零点变化数值SPu和为前面相同类型 的传感器单元在相同或者相近校验时间点上测定的、数据库阵列5内已经存在的相应数值 中确定经调整的预测值。简单实用的确定调整预测值的方法例如有平均值或者加权平均 值、或者根据趋势是否可以识别而进行的1次和2次指数平滑。与取决于测量站而对于相同类型的传感器预先规定两次校验之间零点变化的固 定公差范围的传统实践相比，这种方法的优点在于，现在利用学习算法可以预先规定测量 站专用的零点漂移数值或测量站专用的公差范围。这一点可以使诊断说明明显更加准确。 这样在一种类型的过程中，两次校验之间的零点强变化是完全可以忍受的，而在另一种类 型的过程中，一般零点只能出现少量的变化。利用由测量站“学到的”预测值，两种过程类 型之间会出现差异，在独立于过程条件而为零点漂移预先规定固定公差范围的情况下，这 种差别是不可能的。图4示出在多个连续与测量站201连接的传感器在三个不同校验时间点上的零点 (δ零点)漂移数值。各个传感器第一次校验时测定的零点漂移(菱形)的数值处于0.1 到0. 4之间的数值范围内。从这些数值和最后与测量站201连接的传感器单元2. j新补充 的数值SPy，借助2次指数平滑测定作为空心方块示出的预测值。环绕该预测值此外确定 作为虚线示出的极限值窗口。图2以相同的方式示出到目前所使用的所有传感器在第二次校验(圆圈)和第三 次校验(三角)时的零点漂移以及从这些数值中测定的预测值(空心方块)和所属的极限
值窗口。在确定预测值时，单个代入计算的数值可以加权。这可以利用由操作者输入附加 的信息进行。操作者例如可以说明传感器单元在维护措施中损坏或者出现其他干扰。在 这种情况下，在预测值调整时不予考虑或者仅以少量的加权考虑由该传感器单元提供的数值。此外，一般情况下，也就是在这里所介绍的其他实施例中，在预测值调整时也可以 具有平滑函数。在此方面，例如旧的传感器数据在预测值调整时可以再次被“忘记”。例如 可以预先规定一定数量的传感器，它们的数值得到考虑。例如，如果预先规定五个传感器， 那么为调整预测值仅使用最后五个与测量站201连接的传感器单元的零点漂移数值。旧数 值可以从数据库阵列5’中清除。例如在这里观察这种情况，即，使用PH传感器的传感器零点漂移作为诊断参数。 同时作为选择或者附加，可以观察其他诊断参数，如传感器零点或者传感器斜率，传感器单 元的过程参数，如PH值和温度或者从中导出的变量如等效负荷或者负荷指数或者其他传 感器专用的参数。在本发明的第三实施例中，可以按照类似方式从一个或者多个诊断参数中测定诊 断参数进一步分布，也就是趋势的预测。通过分析确定的传感器特征数的变化趋势，例如像 零点或者斜率的变化，可以测定传感器单元的剩余寿命。此方面内容例如在DE 10209318 和DE10239610中有所公开。在操作按照图3所示类型的测量站201的测量站时，数据库阵列5’内可以储存在 不同校验时间点同类型多个传感器单元2. j的传感器零点数值。图5中标出三个不同传感 器单元的这种数值。在这里所示的实施例中，所有传感器单元以168小时的统一时间间隔重新校验。但也可以在不同时间点校验单个传感器单元。同样，可以对于一个传感器单元 选择校验之间的单个时间间隔不同长度。借助传感器零点值可以测定传感器寿命或剩余寿命作为预测值。用于“学习，，预 测值的传感器单元越多，这种预测值负荷能力越强也越加可靠。这一点借助图5所示同类型的三个不同传感器单元在不同校验时间点的传感器 零点数值进行说明。首先，仅将唯一传感器的传感器3 (方块)的零点值用于测定线性趋势 Tl。如果将零点值W确定为传感器单元允许的最大值，那么从平行于横坐标分布且通过最 大允许纵坐标值W的直线和线性趋势Tl的交点中，得出对于第一传感器单元的总寿命或剩 余寿命的预测值。该预测值也由置信区间或预测间隔环绕。与第一传感器单元同类型的第二传感器单元(传感器2、的零点值作为三角示出。 在考虑这些零点值的情况下，产生一种上升小于Tl的线性趋势T2。学习算法在这种情况下 使用加权平均值，其中第一传感器单元(传感器幻的零点值仅以0.4的加权考虑，而第二 传感器单元较新的数值则以0. 6的加权代入。从T2与平行于横坐标分布且通过对于零点 预先规定的允许最大值的直线的交点中，得出传感器寿命的经调整的预测值以及经调整的 置信区间或预测间隔，这比仅借助传感器3测定的间隔更好地适用于其他诊断目的。在考虑到另一传感器单元(传感器1，圆圈)零点值的情况下，可以类似方式进一 步提高传感器期望寿命的预测值。 虽然主要借助pH传感器对本发明进行了说明，但本发明并不局限于此。依据本发 明的方法可以用于具有不同类型传感器单元的大量测量站，例如用于电位计、电流计、电解 计、比色计、光度计、浊度计和光谱计传感器单元。特别是依据本发明的方法具有优点地也 可以在具有未详细示出的气体传感器的测量站上使用，对于这种传感器作为预测值例如可 以学习必须更换膜片的时间间隔，特别是根据传感器负荷加权的时间间隔。这里所介绍的测量站可以是包括多个类似测量站的过程监测设备的组成部分。如 果过程监测设备上存在至少两个承受类似或者相当的环境影响的测量站并且在所述测量 站使用类似或者相同类型的传感器单元，那么具有优点的是，这些测量站各自的基本单元 例如通过现场总线相互交换在其数据存储器单元中存储的数值，特别是由一个或者多个传 感器单元测定的诊断参数的数值，或者交换寄存的预测值，特别是之前通过学习算法测定 的预测值。此外可以将在测量站的基本单元内通过多个学习周期已经确定和可负荷的预测 值或者预测间隔与所属传感器类型和预测值为其学到的测量站的单位特性信息共同储存 在过程监测设备的中央计算机内。测量站的单位特性例如可以寄存在识别参数组内，该识 别参数组包括使用测量站过程的过程等级信息以及测量站作用于传感器的单位负荷信息， 例如像介质影响、极端PH值、极端温度、例如通过流动的介质产生的强机械负荷等。如果然后新的测量站与过程监测设备一体化，那么产生为这些测量站产生的新识 别参数组。新的识别参数组可与寄存在过程监测设备中央计算机内的识别参数组进行比 较。如果新的识别参数组与所寄存的基本一致，那么新的测量站可以接受相应寄存的预测 值并寄存在新测量站的基本单元内。这样做的优点是，对于一个测量站第一次学习的预测 值可以转移到类似的其他测量站上。这些测量站然后可以要么固定地使用该预测值，要么 通过其他学习步骤继续调整该预测值。
权利要求
1.用于操作测量站的方法，该测量站用于确定介质的至少一个测量变量，其中，测量站 包括基本单元，该基本单元以可拆卸的方式与传感器单元连接并且用于将代表测量变量的 数值的信号传递至过程监测设备，该方法至少包括以下步骤(a)在基本单元的第一数据存储单元内至少一次检测和储存诊断参数的储存在传感器 单元内或者由传感器单元产生的数值；(b)借助诊断参数的至少一个储存在第一数据存储单元内的数值，调整寄存在基本单 元的第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔，并将经调整的预测值或者预测间隔寄存 在基本单元的第二数据存储单元内，取代到目前所寄存的预测值或者预测间隔。
2.按权利要求1所述的方法，包括附加步骤(c)将诊断参数的在步骤(a)中所检测的并储存在基本单元的第一数据存储单元内且 由传感器单元产生的数值与寄存在基本单元的第二数据存储单元内的预测值或者预测间 隔进行比较。
3.按权利要求1或2所述的方法，其中，在另一步骤中该传感器单元被后面的相同类型 的传感器单元取代，并在利用后面的相同类型的传感器单元取代后至少一次重复步骤(a) 和(b)。
4.按权利要求3所述的方法，其中，在利用后面的相同类型的传感器单元取代后至少 重复一次步骤(a)_至(C)。
5.按权利要求1-4之一所述的方法，其中，预测值或者预测间隔的调整借助学习算法 进行。
6.按权利要求5所述的方法，其中，学习算法特别是包括以下步骤平均值形成、加权 滑动平均值形成、1次和2次指数平滑、线性回归、多项式的调整或者非线性函数的调整。
7.按权利要求1-6之一所述的方法，其中，为测定预测值而向基本单元提供至少一个 附加信息。
8.按权利要求1-7之一所述的方法，其中，第一数据存储单元包括具有大量存储位置 的存储单元，以及其中诊断参数的数值与所属传感器单元的标识，特别是序列号共同寄存 在存储位置内。
9.按权利要求1-8之一所述的方法，其中，作为诊断参数而检测与传感器负荷相关的 参数，特别是传感器单元的加权负荷时间，以及作为预测值或者预测间隔而测定并寄存与 在传感器单元必须被更换之前可以施加给该传感器单元的全部传感器负荷相关的参数，特 别是总负荷储备或者环绕总负荷储备的置信区间。
10.按权利要求9所述的方法，其中，连续检测与传感器负荷相关的参数的依次的数值 并将其寄存在基本单元的第一数据存储单元内。
11.按权利要求10所述的方法，其中，在基本单元的传感器单元故障的情况下提供附 加信息，表示传感器单元由于故障而被更换。
12.按权利要求11所述的方法，其中，在存在传感器单元由于故障而被更换的信息之 后，使用与传感器负荷相关的参数的当前储存在第一数据存储单元内的数值来调整所寄存 的预测值或者预测间隔。
13.按权利要求10-12之一所述的方法，其中，在连续检测与传感器负荷相关的参数的 数值期间，将各自当前检测的数值与所寄存的预测值或者预测间隔进行比较。
14.按权利要求1-8之一所述的方法，其中，特别是在每次新校验时重复检测传感器单 元的参数特别是校验参数的数值，并将其与检测时间点或者与其等效的参数和传感器单元 的标识特别是序列号共同寄存在基本单元的数据存储单元的单个位置内，以及其中作为预 测值寄存在各个检测时间点上传感器单元的参数的期望值并借助所检测的数值调整该期 望值。
15.按权利要求1-8之一所述的方法，其中，从重复检测的诊断参数的数值中，特别是 从重复检测的传感器单元的参数特别是校验参数的数值中，作为预测值寄存并调整同一类 型传感器单元的总使用寿命或传感器剩余寿命，其中，通过测定诊断参数的时间发展的趋 势特别是线性函数而确定预测值。
16.用于确定介质的至少一个测量变量的测量站，该测量站包括基本单元，该基本单元 以可拆卸的方式与传感器单元连接并且用于将代表测量变量的数值的信号传递至过程监 测设备，其中，基本单元此外包括微处理器，用于处理由传感器单元接收的数据，以与过程监测设备通信，第一数据存储单元，其用于检测和储存诊断参数的储存在传感器单元内或者由传感器 单元产生的数值，第二数据存储单元，其用于寄存预测值或者预测间隔，程序存储单元，里面储存算法，特别是学习算法，该算法用于借助最后在第一数据存储 单元内检测的诊断参数的数值调整寄存在第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔并 用于将经调整的预测值或者预测间隔寄存在第二数据存储单元内。
17.按权利要求16所述的测量部位，其中，基本单元此外具有第二程序存储单元，里面 寄存比较算法，该比较算法用于将最后在第一数据存储单元内检测的诊断参数的数值与寄 存在第二数据存储单元内的预测值或者预测间隔进行比较。
全文摘要
用于操作测量站的方法，该测量站用于确定介质的至少一个测量变量，其中，测量站包括基本单元，该基本单元以可拆卸的方式与传感器单元连接并且用于将代表测量变量的数值的信号传递至过程监测设备，该方法至少包括以下步骤(a)在基本单元的第一数据存储单元内至少一次检测和储存诊断参数的储存在传感器单元内或者由传感器单元产生的数值；(b)借助诊断参数的至少一个储存在第一数据存储单元内的数值，调整在基本单元的第二数据存储单元内寄存的预测值或者预测间隔并将经调整的预测值或者预测间隔寄存在基本单元的第二数据存储单元内，取代到目前所寄存的预测值或者预测间隔。
文档编号G01N27/26GK102144158SQ200980134857
公开日2011年8月3日 申请日期2009年8月12日 优先权日2008年9月5日
发明者卡特林·肖尔茨, 托尔斯滕·佩希施泰因, 罗尼·格罗斯-乌尔曼, 蒂洛·特拉普 申请人:恩德莱斯和豪瑟尔测量及调节技术分析仪表两合公司