用于提供技术设备的测量值的方法、技术系统和用于运行技术系统的方法与流程

本发明涉及：一种用于提供技术设备的测量值的方法；一种技术系统，其具有该技术设备、至少一个测量传感器和程序控制装置；以及一种用于运行技术系统的方法。

背景技术：

技术设备、诸如在发电厂中的燃气或风力涡轮机越来越复杂。因而，为了这种设备的少维护并且高效的运行，使用技术系统来进行监视和控制，其中测量传感器测量技术设备的测量值，根据这些测量值来评价由技术设备和测量传感器构成的技术系统的运行状态并且根据该评价来改变技术设备的运行参数。例如，依据这些测量值可以确定在成本效益方面最优的为了维护目的而停用技术设备的时间点并且在所确定的最优的时间点停用该技术设备。

对技术系统的运行状态的评价可以由技术设备的操作者手动地进行或者在通过程序控制装置来执行的方法中自动地进行。

技术设备、诸如燃气或风力涡轮机的特点可在于极端条件，如高温、压力或流量率，这些极端条件导致所使用的测量传感器的故障率提高。然而，不可靠的、有错误的或者其它方面异常的测量值可能降低根据测量值对技术设备的运行状态的评价的可靠性，这可能对通过改变技术设备的运行参数来进行的运行有不利影响。

技术实现要素：

在该背景下，本发明所基于的任务在于：提出了一种用于提供技术设备的测量值的方法，该方法改善了由该方法提供的测量值的可靠性。

因此，提出了一种用于提供技术设备的测量值的方法，其中检测至少一个测量系列的测量值，其中相应的测量值由技术设备中的针对相应的物理测量参量的测量传感器针对相应的测量时间点来提供。这些测量值借助于阈值比较以及优选地其它方法阶段被归类为正常测量值或异常测量值。在此，该其它方法阶段包括：针对从至少一个测量系列中的一个测量系列中选出的测量值来计算多个统计位置参数，和/或针对从多个测量系列中选出的测量值来计算至少一个统计位置参数。

术语“位置参数”在当前情况下表示统计学参数，该统计学参数更准确地描述了包括多个测量值的分布的位置、诸如中点。可以谈及关于测量值云方面的“位置”。

异常测量值（该异常测量值也可被称作不可靠的测量值或者异常测值）尤其应被理解为如下测量值，从中假定：该测量值由于测量传感器的暂时的或者持久的异常、不起作用或失灵而没有以对于评价技术设备的运行状态有用的方式与所属的物理测量参量在测量时间点的实际值发生关联。

物理测量参量例如可以是温度、运动、振动、压力或诸如此类的。

测量系列中的每个测量系列例如分别是给定的传感器针对给定的物理测量参量的测量值的优选地根据测量时间点来排序的序列。序列也可以在几何上依据测量地点来排序。如果设置有冗余传感器，则对于给定的物理测量参量来说可以检测超过一个测量系列。测量时间点例如可以任何小时、任何分钟或任何秒地来选择。也可设想的是在测量时间点之间的不均匀的时间间隔。

借助于所提出的方法，通过阈值比较可以将明显有错误的测量值归类为异常测量值。此外，通过其它方法阶段，可以在使用位置参数的情况下依据统计学标准将非明显有错误的测量值归类为异常测量值。

在一个扩展方案中，针对从同一测量系列和/或不同测量系列中选出的测量值计算一个或多个统计位置参数包括：针对从测量系列中的一个测量系列中选出的测量值来计算多个统计位置参数；和/或针对从多个测量系列中选出的测量值来计算至少一个统计位置参数。

通过针对从测量系列中的一个测量系列中选出的测量值来计算多个统计位置参数，可以有利地将由于暂时的传感器异常而偏离多个位置参数的测量值归类为异常，而可以将由于真实的物理瞬态而偏离位置参数中的仅仅一个位置参数的测量值归类为正常。通过针对从多个测量系列中选出的测量值来计算一个统计位置参数，如果设置有冗余传感器，则可以将由于多个冗余传感器中的单个传感器的故障而偏离该位置参数的各个测量值归类为异常。

将测量值归类为正常测量值或者异常测量值具有提高测量值的可靠性的效果。例如，在评价技术设备的运行状态时，有利地可以只考虑可靠的被归类为正常的测量值。设备的运行安全性就这方面来说被提高，因为对运行参数的设定更少地通过异常测量值来一并确定。

该任务还通过一种用于提供技术设备的测量值的方法来解决，该方法包括执行第一方法阶段以及第二和/或第三方法阶段。

第一方法阶段、第二方法阶段和第三方法阶段可以以任意顺序连续地被实施或者也可以至少部分地彼此并行地被实施。

第一方法阶段对应于之前以及在下文所描述的阈值比较，而且包括：检测至少一个测量系列的至少一个测量值；将该至少一个测量值与预先给定的阈值进行比较，从而产生比较结果；以及根据该比较结果将该至少一个测量值标识为正常测量值或者第一种类型的异常测量值。

利用第一方法阶段，有利地可以将测量值标识为第一种类型的异常测量值，所述第一种类型的异常测量值依据预先给定的关于技术设备的配置和/或关于物理事实情况的知识而被判定为显然有错误的测量值，诸如在液态水的情况下的负的温度或者负的压力或者其它严重的大大偏离所预期的值的异常测值。

第二方法阶段对应于按照之前或者在下文所描述的实施方式的其它方法阶段而且包括：

检测多个测量系列的多个被选出的测量值，其中所述多个被选出的测量值由不同的测量传感器针对同一测量参量和同一测量时间点来提供；

计算被选出的测量值的统计位置参数；而且

针对所检测到的被选出的测量值中的至少一个测量值：将该至少一个测量值与统计位置参数进行比较，而且如果该至少一个测量值与该统计位置参数偏差了超过预先给定的相对偏差或者预先给定的绝对偏差，则将该至少一个测量值标识为第二种类型的异常测量值。

在第二方法阶段中，统计位置参数可以被理解为冗余传感器关于所假定的物理上正确的测量值的多数表决。如果在多个针对同一测量参量和同一测量时间点来提供的测量值中的一个单独的测量值与统计位置参数偏差得很大，则相关的测量值被标识为异常测量值。如果使用相对偏差作为标准，则对这种第二种类型的异常测量值的标识可以有利地在不了解物理测量参量的情况下进行。

如果使用绝对偏差，则通过适当地选择绝对偏差，现有的对物理测量参量和所属的测量传感器的所预期的特性的了解可以一并影响对第二种类型的异常测量值的标识。

第三方法阶段可以是其它方法阶段的部分，如之前和/或在下文所阐述的那样，而且该第三方法阶段包括：

检测具有测量值的测量系列，其中这些测量值由测量传感器针对同一测量参量和不同的测量时间点来提供而且在该测量系列中的测量值按时间排序；而且

针对该测量系列的所检测到的测量值中的至少一个测量值包括如下步骤中的任何一个步骤：

针对同一测量系列的预先给定的第一数目个测量值来确定第一统计位置参数和第一统计离散参数，所述第一数目个测量值在时间上先于该测量系列的该至少一个测量值；

针对同一测量系列的预先给定的第二数目个测量值来确定第二统计位置参数和第二统计离散参数，所述第二数目个测量值在时间上晚于该测量系列的该至少一个测量值；

计算该至少一个测量值和第一统计位置参数之差的数值与第一统计离散参数的第一商；

计算该至少一个测量值和第二统计位置参数μf之差的数值与第二统计离散参数的第二商；

如果第一商大于或等于预先给定的第一比较值并且第二商大于或等于预先给定的第二比较值，则将该至少一个测量值标识为第三种类型的异常测量值，或者如果第一商小于预先给定的第一比较值或第二商小于预先给定的第二比较值，则将该至少一个测量值标识为正常测量值。

在第三方法阶段中，对于被选出的测量值来说，第一商描述了该被选出的测量值与由在时间上至少部分地先于该被选出测量值的测量值构成的大小的滑动窗（在下文中是“先前的滑动窗”）的位置参数的偏差与该滑动窗的离散参数的比例。因此，该比例是有关至少部分地先前的测量值的分布的离散幅度来标准化的针对测量值与该分布的位置参数的偏差的量度。

第二商描述了该被选出的测量值与由在时间上至少部分地晚于该被选出测量值的测量值构成的大小的滑动窗（在下文中是“随后的滑动窗”）的位置参数的偏差与该滑动窗的离散参数的比例。因此，该比例是有关至少部分地后来的测量值的分布的离散幅度来标准化的针对测量值与该分布的位置参数的偏差的量度。

通过将这些商与预先给定的无量纲的比较值进行比较，可以在不了解物理测量参量的情况下将例如由于暂时的传感器异常而不仅与先前的滑动窗的位置参数偏差很大而且与随后的滑动窗的位置参数偏差很大的测量值标识为第三种类型的异常测量值，而可以将由于测量参量的物理瞬态而只偏离这两个位置参数之一并且在传统的利用居中的滑动窗的平滑时错误地被标识为异常测量值的测量值标识为正常测量值。

在先前的滑动窗中的测量值的数目优选地为5至200，特别优选地为10至100而且完全特别优选地为30至60。在随后的滑动窗中的测量值的数目优选地为5至200，特别优选地为20至50而且完全特别优选地为20至30。

第一比较值优选地大于二且小于四，而且特别优选地是三。第二比较值优选地大于或等于二且小于四，而且特别优选地是三。

按照第二或第三方法阶段将测量值标识为正常测量值或标识为第二或第三种类型的异常测量值被针对相应的测量值的归类步骤所包括而且具有还进一步提高所提供的测量值的可靠性的效果。

按照另一实施方式，统计位置参数是中位值、平均值或者双权平均值；第一统计位置参数和第二统计位置参数分别是平均值、中位值或者双权平均值；而第一统计离散参数和第二统计离散参数分别是标准差、平均绝对偏差或者双权标准差。

优选地，统计位置参数是中位值，第一和第二统计位置参数优选地分别是平均值，而第一和第二统计离散参数优选地是标准差，而第二比较值完全特别优选地是二。

在实施方式中，第三方法阶段还包括：如果第一商大于或等于预先给定的第三比较值并且第二商大于或等于预先给定的第四比较值，则将测量系列的相应的测量值标识为噪声。在此，预先给定的第三比较值小于或等于预先给定的第一比较值，而预先给定的第四比较值小于或等于预先给定的第二比较值。

预先给定的第三比较值和预先给定的第四比较值优选地分别为二。

噪声可以被理解为不可靠的测量值，该不可靠的测量值的原因并不是所属的测量传感器的异常、不起作用或失灵，但是该不可靠的测量值由于物理干扰影响而过于偏离所属的物理测量参量的实际值。

不是源于测量传感器的不起作用、但是对于确定所属的物理测量参量的实际值来说并不足够可靠的噪声过于强烈的测量值可以被标识为噪声，由此进一步提高了所提供的测量值的可靠性。

在用于提供技术设备的测量值的方法的其它实施方式中，对测量值的标识还包括：只要测量值没有被标识为正常测量值，就改变该测量值。

通过适当地改变不正常的测量值，可以进一步改善所提供的测量值的可靠性并且借此进一步改善对技术系统的运行状态的评价的可靠性。

在实施方式中，对被标识为异常或噪声的测量值的改变包括：给该测量值配备标记和/或将该测量值从测量系列中除去。

如果被标识为异常或噪声的测量值配备标记或者从测量系类中除去，则这些测量值在评价技术设备的运行状态时可以保持不被考虑，由此改善了评价的可靠性。如果将这种测量值除去，则被提供的测量值数据的数量还减少，使得在分析数据并且评价技术设备的运行状态时的计算花费被降低。

在实施方式中，此外，在第二方法阶段，如果测量值被标识为第二种类型的异常测量值，则将被标识为第二种类型的异常测量值的测量值从多个被选出的测量值中除去，而且只要剩余超过两个被选出的测量值，就针对剩余的被选出的测量值重复第二方法阶段的步骤。

如果在按照第二方法阶段的多数表决时将测量值标识为第二种类型的异常测量值，则描述多数表决的统计位置参数再次在忽略被标识为异常并且因而不可靠的测量值的情况下在使用仅仅剩余的被选出的测量值的情况下重新计算。由此改善了重新计算的位置参数的可靠性。紧接着，将剩余的被选出的测量值再次与更可靠的、重新计算的位置参数进行比较，其中必要时可以标识其它异常的位置参数。这些步骤一直反复地重复，直至要么剩余的测量值中的每个测量值都不再被标识为异常要么只还剩余两个测量值而多数表决不再可能，而且最后剩余的测量值被标识为正常测量值。

在实施方式中，对被标识为异常测量值的测量值的标识还可包括：存储关于异常的严重程度、关于异常的时间相关和/或关于在不同的测量传感器中针对同一测量时间点多次出现异常的归类信息。

异常尤其可以被理解为构成异常测量值的原因的事实情况。因此，可以确定归类信息，这些归类信息容许反推出异常的原因。这些反推可以由操作者或者自动化系统、比如人造神经元网络来做出并且在评价技术系统、技术设备和/或测量传感器的运行状态时被考虑。

尤其是，关于异常的严重程度的归类信息可以通过第二方法阶段还包括如下步骤来确定和存储：

如果被归类为第二种类型的异常测量值的测量值与统计位置参数偏差得超过第二相对或绝对偏差，则将被标识为第二种类型的异常测量值的测量值归类为严重异常，或者如果被标识为第二种类型的异常测量值的测量值与统计位置参数偏差得不超过预先给定的第二波动幅度，则将被标识为第二种类型的异常测量值的测量值归类为轻微异常。

在这种情况下，第二偏差或者是大于预先给定的第一偏差的预先给定的第二偏差，或者是预先给定的第一偏差与根据被选出的测量值来确定的大小之和。优选地，第二波动幅度是被选出的测量值的标准差与被选出的测量值的数目的根之商和预先给定的第一波动幅度的和。

此外，异常的严重程度尤其是可以通过第三方法阶段还包括如下步骤来确定和存储：

如果第一商大于或等于预先给定的第五比较值而且第二商大于或等于预先给定的第六比较值，则将被标识为第三种类型的异常测量值的测量值归类为严重异常，或者如果第一商小于预先给定的第五比较值或者第二商小于预先给定的第六比较值，则将被标识为第三种类型的异常测量值的测量值归类为轻微异常，其中预先给定的第五比较值和预先给定的第六比较值分别大于预先给定的第一比较值或预先给定的第二比较值而且优选地例如等于四。

此外，由此尤其是可以确定和存储关于时间相关的归类信息，使得该方法还包括：

检测具有测量值的一个或多个测量系列，其中这些测量值由一个或多个测量传感器针对同一测量参量和不同的测量时间点来提供而且在所述一个或多个测量系列中的测量值分别按时间排序；而且

对于测量系列之一的被标识为第一、第二或第三种类型的异常测量值的相应的测量值来说，如果针对在至少一个其它测量值的测量系列中先于或晚于相应的测量值的测量时间点的测量时间点的该其它测量值同样被标识为同一种类型的异常测量值，则将相应的测量值归类为时间相关的异常，或者如果针对在相应的其它测量值的测量系列中先于或晚于相应的测量值的测量时间点的测量时间点的其它测量值中的任何其它测量值都没有被标识为同一种类型的异常测量值，则将相应的测量值归类为时间孤立的异常。

关于在不同的测量传感器中针对同一测量时间点多次出现异常的归类信息尤其可以通过该方法还包括如下步骤来确定和存储：

检测多个被选出的测量值，所述多个被选出的测量值由不同的测量传感器针对同一测量参量和同一测量时间点来提供；

确定在被选出的测量值中的正常测量值的数目和异常测量值的数目；如果在被选出的测量值中的异常测量值的数目大于预先给定的最高值或者正常测量值的数目小于预先给定的最低值，则将在被选出的测量值中的相应的异常测量值归类为大多数传感器的异常，或者如果异常测量值的数目不大于预先给定的最高值或者正常测量值的数目不小于预先给定的最低值，则将在被选出的测量值中的相应的异常测量值归类为特定传感器的异常。

在之前提到的步骤中，归类可以包括存储归类信息，这些归类信息对于每个异常来说都包括关于异常的类型、时间相关或时间孤立的异常的标记、严重或轻微异常的标记和/或大多数传感器的异常或特定传感器的异常的标记的信息。

按照当前实施方式的归类信息尤其是在确定测量传感器的异常的原因方面是有利的。

对测量值的归类例如包括确定和存储归类信息。

在实施方式中还进行如下步骤：

确定由被选出的测量传感器提供的测量值的数目和在由被选出的测量传感器提供的测量值中的异常测量值的数目；而且

如果异常测量值占由被选出的测量传感器提供的测量值的份额超过预先给定的接受值，则停用该被选出的测量传感器。

一方面，通过停用测量传感器来降低要进一步分析的数据量，而另一方面，通过测量传感器的全体来降低能耗。

在其它实施方式中，仅执行其它方法阶段，而事先不进行阈值比较。就这方面来说，接着尤其是借助于一个或多个位置参数和/或离散参数来仅仅执行统计学分析。就这方面来说，在该方法的替选的实施方式中，只执行第一、第二或第三方法阶段来对测量值进行归类。

在其它实施方式中，提出了一种具有技术设备、至少一个测量传感器和程序控制装置的技术系统，其中该程序控制装置被设立用来执行之前或者在下文所描述的用于提供测量值的方法。针对所提出的方法来描述的实施方式和特征相对应地适用于所提出的技术系统。

还提出了一种用于运行具有技术设备、至少一个测量传感器和程序控制装置的技术系统的方法，该方法包括：利用在该技术设备中该至少一个测量传感器针对至少一个物理测量参量的测量值按照该方法的之前或者在下文所描述的实施方式来执行该方法。在此，技术设备的运行参数根据由用于提供可靠的测量值的方法所提供的测量值来改变或控制。

改变技术设备的运行参数尤其可包括停用该技术设备从而执行维护过程。因为根据由该方法所提供的可靠性被改善的测量值来进行停用，所以有利地可以实现及时（just-in-time）维护并且由此可以将维护成本降低到最低限度。就这方面来说，依据所提供的测量值来规定技术设备的运行状态。也可以借助于可靠地被提供的测量值来创建闭合的控制回路从而运行该设备。

所提出的系统的技术设备尤其可以是涡轮机、压缩机或发电机，尤其是燃气涡轮机或者是风力涡轮机。

在停用之后执行的维护过程可包括对燃气涡轮机的涡轮叶片的脱机（off-line）清洗过程。替选于此，根据由该方法提供的测量值可以引入机内（on-line）清洗过程，而没有停用燃气涡轮机。

所提出的技术系统的测量传感器尤其可以是温度传感器、压力传感器、运动传感器或振动传感器。

还提出了一种计算机程序产品，该计算机程序产品在程序控制装置上引起按照第一至第八实施方式之一的方法的执行。

计算机程序产品、诸如计算机程序装置例如可以作为存储介质（诸如存储卡、usb记忆棒、cd-rom、dvd）或者也可以以网络中的服务器的能下载的文件的形式来提供或者供应。这例如可以在无线通信网络中通过利用计算机程序产品或者计算机程序装置传输相对应的文件来实现。

本发明的其它可能的实现方案也包括之前或者在下文关于实施例所描述的特征或者实施方式的没有明确提到的组合。在此，本领域技术人员也将把单个方面作为改善方案或补充方案添加到本发明的相应的基本形式。

附图说明

本发明的其它有利的设计方案和方面是从属权利要求的以及本发明的在下文所描述的实施例的主题。在下文中，本发明依据优选的实施例参考随附的附图进一步予以阐述。

图1示出了具有技术设备的技术系统的示意图，该技术设备被设立用来执行用于提供测量值或测量数据的方法。

图2示出了可能的测量数据的示意图。

图3示出了按照第一实施例的用于提供测量值的方法的示意性流程图。

图4示出了按照第二实施例的方法的示意性流程图。

图5示出了可能的第一、第二和第三方法阶段的示意性流程图。

图6示出了第二方法阶段的步骤的流程图。

图7示出了按照第三方法阶段针对测量值来实施的步骤。

图8示出了在第一种情况下的原始测量数据的图示。

图9示出了可靠地被提供的测量数据的图示。

图10示出了在第二种情况下的原始测量数据的图示。

图11示出了在第二种情况下的可靠地被提供的测量数据的图示。

在所述附图中，只要不另作说明，相同的或者功能相同的要素就已经配备有相同的附图标记。

具体实施方式

图1示出了按照一个实施方式的技术系统1的示意图，该技术系统具有技术设备2，比如燃气涡轮机、三个测量传感器ms1-ms3和程序控制装置、比如工业计算机4。测量传感器ms1-ms3布置在燃气涡轮机2之内并且通过从燃气涡轮机2引出来的无线或有线的连接段3来与工业计算机4连接。工业计算机4与显示装置5和存储器6耦合。

布置在燃气涡轮机2之内的测量传感器ms1-ms3通过连接段3将原始测量数据rmd提供给工业计算机4。

工业计算机4实施如下计算机程序，该计算机程序在由温度传感器提供的原始测量数据rmd的情况下引起用于提供技术设备的测量值的方法的执行。

在一个变型方案中，工业计算机4还可以通过（未示出的）反馈线与（未示出的）用于燃气涡轮机1的控制和/或调节装置耦合。在该变型方案中，工业计算机4还实施如下计算机程序，该计算机程序引起用于运行技术系统1并且尤其是用于根据所提供的可靠的测量值来改变燃气涡轮机2的运行参数的方法的执行。

图2示出了用于阐明测量数据的示意图，如这些测量数据可以被检测和提供的那样。在图2中，在水平轴上绘制作为相应的测量时间点的号码的时间而在竖直轴上绘制传感器号码。沿竖直方向一个接一个地布置的是m个冗余传感器的分别由针对同一物理量的n个测量时间点的n个沿水平方向布置的测量值x构成的m个测量系列。在当前的说明书中，测量数据用算式符号xs,t来表示，其中s和t都是整数，s=1...m而且在图2中表示在竖直轴上绘制的相应的传感器的号码，而t=1...n而且在图2中表示在水平轴上绘制的相应的测量时间点的号码，其中较大的t表示较晚的测量时间点而较小的t表示较早的测量时间点。换言之，具有号码s的测量传感器ms针对t=1...n的n个测量值xs,t以测量传感器ms的相应的测量值的测量时间点的随时间的序列来布置。

其它测量系列的测量数据可以用针对一个或多个其它物理测量参量的测量值y,z,...以相同的方式来记录并且示意性地呈现。为了更容易理解，在随后的描述中，仅仅分析同一物理测量参量的测量值x。

测量数据例如保持为包数据流、向量、数组、链表或者诸如此类的。

术语测量值例如涉及数据组，该数据组包括至少一个数值测量数据字段、例如浮点值。

在变型方案中，测量值的数据组可包括其它特征信息，所述其它特征信息可包括数值数据字段、例如整数值和/或二进制值，诸如：整数标记，该整数标记说明了已经提供了测量值的传感器的传感器号码；或者如下二进制标记，该二进制标记说明了该测量值是正常测量值还是异常测量值；如下二进制标记，该二进制标记说明了异常测量值是时间相关的异常测量值还是时间孤立的异常测量值；如下二进制标记，该二进制标记说明了异常测量值是严重异常还是轻微异常；和/或如下二进制标记，该二进制标记说明了异常测量值是应归因于大多数传感器的异常还是应归因于特定传感器的异常。在一些实施方式中，测量值的数据组可包括指针，该指针指向另一数据组，在该另一数据组中存储有如上文所描述的特征信息。

在下文，描述了用于提供技术设备的测量值的方法的实施例。

图3示出了按照第一实施例的方法的示意性流程图。该方法包括六个步骤s0至s6，这六个步骤依次被实施。

在步骤s0中，由在燃气涡轮机2（如在图1中勾画出的那样）中的测量传感器ms1...msm来提供原始测量数据rmd。原始测量数据rmd包括针对相应的测量传感器ms1...msm的物理测量参量的测量值。

在步骤s1中，根据所提供的原始测量数据rmd来检测测量值7，这些测量值包括在m个测量系列中的针对物理测量参量x的测量值xs,t。

在步骤s2中，将各个测量值xs,t分别与预先给定的下阈值和预先给定的上阈值进行比较。小于预先给定的下阈值或者大于预先给定的上阈值的测量值被归类为异常。其余的测量值被归类为正常。

在步骤s3中，执行其它方法阶段，该其它方法阶段包括计算一个或多个统计位置参数。

在一个变型方案中，在步骤s3中，例如对于从多个传感器针对同一时间点t的多个测量系列中的测量值中的选择来说，确定统计位置参数、比如中位值。将被选出的测量值依次与中位值进行比较，而且如果这些被选出的测量值与该中位值偏差得超过预先确定的绝对或相对偏差，则将这些被选出的测量值分别标识为异常。否则，将相应的测量值标识为正常。

在另一变型方案中，在步骤s3中，例如针对被选出的测量值，形成具有从同一测量系列的测量值中的第一选择的先前的窗，这些测量值对应于时间上先于该被选出的测量值的测量时间点，而且形成具有从同一测量系列的测量值中的第二选择的随后的窗，这些测量值对应于时间上晚于该被选出的测量值的测量时间点。

对于先前的窗和随后的窗，分别确定统计位置参数、比如平均值和统计离散参数、比如标准差。对于这些窗中的每个窗来说，将测量值与具有相应的标准差的相应的平均值的偏差标准化并且将该偏差与相应的预先给定的比较值进行比较。如果不仅针对先前的窗而且针对随后的窗标准化的偏差都大于针对相应的窗预先给定的比较值，则将该被选出的测量值标识为异常，否则将该被选出的测量值标识为正常。

在步骤s4中，对所检测到的测量数据进行规定。至少依据测量值在步骤s3中是被标识为正常还是异常来对该测量值进行归类。在一些实施方式中，还依据：异常测量值是时间相关的异常测量值还是时间孤立的异常测量值，异常测量值是严重异常还是轻微异常和/或异常测量值是应归因于大多数传感器的异常还是应归因于特定传感器的异常，来对被标识为异常的测量值进行归类。该归类可以通过将被标识为异常的测量值从所检测到的测量值中除去来实现。替选于此，被标识为异常的测量值可以留在所检测到的测量值中并且配备标记，该标识说明了该测量值是异常测量值。该归类还可以包括存储与测量值相关联的特征信息，这些特征信息例如说明了异常测量值是严重异常还是轻微异常和/或异常测量值应归因于大多数传感器的异常还是应归因于特定传感器的异常。

在步骤s5中，提供在步骤s4中归类的测量数据用于进一步使用。可选地，使所提供的测量值、可选地连同这些分类信息共同在显示装置5上可视化。可选地，将所提供的测量值存储在存储器6中和/或用于改变燃气涡轮机6的运行参数。从现在起可靠的测量数据例如被用于设定技术设备2的运行状态。相对于原始测量数据rmd，按照该方法来提供的测量数据允许设备的更简单并且更可靠的运行。

图4示出了示意性流程图，该示意性流程图阐明了用于提供测量值的方法的第二实施例。

根据原始测量数据rmd作为按时间排序的测量系列来检测的测量值7和预先给定的参数8被输入到异常探测单元（adu）9中。参数8例如是阈值或者关于所要计算的统计学参量的说明，这些统计学参量可以根据测量数据来确定。adu9在使用预先给定的参数8的情况下将测量值归类为正常测量值和异常测量值，提供认为可靠的正常测量值10和认为不可靠的异常测量值11。异常测量值11与关于异常的特征信息相关联地来提供。接着，异常测量值11被转移到异常归类单元（acu）12中。acu12依据这些特征信息来执行对异常测量值的进一步的归类，而且提供与上文所描述的作为异常规定13的特征信息相关联的异常测量值。

现在，依据图5和6来更详细地阐述adu9的功能。

图5示出了按照第二实施例的方法的示意性流程图。将作为按时间排序的测量系列来检测的原始测量值7提供给adu9。在adu9中，测量值7依次经过阈值比较过滤器14、多数表决过滤器16、统计过滤器18和噪声过滤器20。如果之前确定15了存在冗余传感器、也就是说针对同一测量参量的传感器的数目m大于1，则将只经过多数表决过滤器16。向这些过滤器14、16、18、20中的每个过滤器提供预先给定的参数8（8a、8b、8c、8d）。

在过滤器14、16、18中的每个过滤器之后，针对测量值7中的每个测量值xs,t，则确定s6、s7、s8该测量值被相应的过滤器14、16、18标识为了异常测量值还是标识为了正常测量值。如果测量值被相应的过滤器14、16、18标识为了异常测量值，则将该异常测量值从测量值7中除去并且提供作为与表征异常的信息相关联的异常测量值11（11a、11b、11c）。就这方面来说，每个测量值都可以分配有特征信息。这些特征信息包含：对同一测量时间点的异常测量值的说明、如值、位置、大小和数目；以及关于异常测量值被标识为了第一、第二还是第三种类型的异常测量值的说明。

将被噪声过滤器标识为噪声的测量值从测量值7中除去并且丢弃。在噪声过滤器之后，在测量值7中只剩下被标识为正常的测量值7。这些测量值作为正常测量值10来提供。

在下文进一步描述了图5中的阈值比较过滤器14。向阈值比较过滤器14提供预先确定的参数8a。预先确定的参数8a包括下阈值thl和上阈值thu。在此，阈值比较过滤器14执行第一方法阶段。在第一方法阶段中，阈值比较过滤器14将测量值7中的每个测量值xs,t与下阈值thl和上阈值进行比较thu。如果满足下列算式1中的条件之一，则将阈值标识为异常测量值：

xs,t<thl或xs,t>thu（算式1）。

通过第一方法阶段，将如下测量值剔除，这些测量值已经在单独分析时基于在阈值中所表达的关于技术设备或者物理现实情况的知识明显不可能对应于现实。这些异常测量值接下来可以保持不被考虑，由此提高了对技术设备的运行状态的评价的可靠性。

在下文进一步描述了图5中的多数表决过滤器16。向多数表决过滤器14提供预先确定的参数8b和测量值7。预先确定的参数8b包括预先确定的相对偏差rd和/或预先确定的绝对偏差ad。在此，阈值比较过滤器14执行第二方法阶段。图6示出了第二方法阶段的步骤的流程图。

在步骤s10中，将关于在测量值7中所包括的n个测量时间点的循环初始化，其方式是将测量时间点t设置到1。

在步骤s11中，从测量值7中选出m个测量传感器针对测量时间点j的测量值xi,t，其中i=1...m，而且将说明了对测量值的选择21的数目的变量s设置到m。

在步骤s12中，确定该选择21的大小s是否小于或等于二。如果s小于或等于二，则将该选择21的测量值标识为剩余的正常测量值22，而且该方法在步骤s16处继续。如果s小于或等于二，则该方法在步骤s13处继续。

现在，在步骤s13中，计算针对时间点t被选出的测量值的中位值μv(t)。中位值是统计位置参数的示例。选择中位值作为位置参数是有利的，因为中位值基于申请人的研究已经表现为相对于异常测值或异常测量值特别鲁棒。然而，替代中位值，对于μv来说也可以计算任何其它统计位置参数，诸如平均值或者双权平均值。

在步骤s14中，实施关于该选择的所有测量值的循环。借助于传感器计数器i，针对每个i=1至s来确定测量值xi,t是否与中位值μv偏差得超过预先确定的偏差ad或rd。如果预先给定绝对偏差ad，则通过分析下列算式（2）中的条件来进行确定：

（算式2）。

如果预先给定相对偏差rd，则通过分析下列算式（3）中的条件来进行确定：

（算式3）。

如果该条件对于任何i来说都不满足，也就是说如果被选出的测量值xi,t都没有与中位值μv偏差得超过预先确定的偏差，则该选择21的被选出的测量值被标识为可靠的测量值、也就是说正常测量值22，而且该方法以步骤s16来继续。

如果该条件对于一个i来说就满足，则该方法以步骤s15来继续。

在步骤s15中，将测量值xi,t标识为第二种类型的异常测量值11b，将该测量值xi,t从该选择中除去并且将说明该选择的大小的变量s减少1。紧接着，该方法以步骤s12来继续。

在步骤s16中，确定在测量数据7中的其它测量时间点是否可用，也就是说是否满足条件t<n，其中n是在测量数据7中的测量时间点的数目。如果是，则该方法以步骤s17来继续。在步骤s17中，将计数器t升高一并且该方法以步骤s11来继续。

如果在步骤s16中其它测量时间点都不可用，也就是说t>=n，则所有在经过步骤s12或s14时被标识为正常的测量值22都作为正常测量值10来提供。正常测量值10可以作为其它方法阶段的测量值7来提供或者作为正常测量值10作为acu的输出来提供。第二方法阶段在步骤s16之后结束。

如上文所描述的那样，在多数表决过滤器16的第二方法阶段，选择不同的测量传感器针对同一测量时间点的测量值并且依据与针对该选择所确定的位置参数的偏差来将这些测量值归类为正常或异常。该方法阶段所具有的有利效果是：将各个有错误的传感器的测量值从大多数正常的传感器中剔除并且这些测量值接下来可以保持不被考虑，由此提高了对技术设备的运行状态的评价的可靠性。由于数据量减小，还降低了计算和分析花费。

在下文，进一步描述了图5中的统计过滤器18。向统计过滤器18提供预先确定的参数8c和测量值7。预先确定的参数8c包括参数wb、kb、wf和kf，这些参数在下文进一步予以阐述。统计过滤器18执行第三方法阶段。

在第三方法阶段，统计过滤器18检测具有由同一测量传感器在不同的测量时间点针对同一测量参量的测量值的测量系列。为了简便起见，在下文描述了如下步骤，这些步骤在第三方法阶段以测量传感器s的所检测到的测量系列的测量值来实施，而且表示传感器s在测量时间点t的测量值的记号xs,t被缩短成xt、也就是说测量时间点t的测量值。易于理解的是：第三方法阶段可以针对具有分别不同的测量传感器和分别不同的测量参量的测量值的其它测量系列来实施，使得利用第三方法阶段也可以检测所有测量值7的全体。

所检测到的测量系列由针对n个不同的测量时间点的n个测量值组成。在下文，描述了如下步骤，这些步骤按照第三方法阶段针对从n个测量时间点中选出的测量时间点t的测量值xt来实施。易于理解的是：随后描述的按照第三方法阶段的步骤可以在循环t=1至n中针对n个测量值xt中的一些或所有测量值来执行。

图7示出了按照第三方法阶段针对测量值来实施的步骤。

在按照第三方法阶段的步骤s18中，使测量值xt与针对两个所谓的窗的统计位置参数相关联。按照当前实施例，窗表示对时间上连续的测量值的选择。然而，在该窗中的测量值不一定必须无缝连续，例如也可以只选出每第二个测量值或者每第三个测量值。为了阐明，第一窗（也被称作先前的窗）是对时间上至少部分地先于测量系列中的测量值xt的测量值的选择，而第二窗（也被称作随后的窗）是对时间上至少部分地晚于该测量系列中的测量值xt的测量值的选择。这些窗可包含测量值xt，但是优选地这些窗不包含待归类的测量值xt。在两个窗中的测量值的大小、也就是说数目通过预先确定的参数wb、wf来规定，而且例如可以与调用这些测量值的技术设备的可预先给定的运行情况适配。选择具有数目wb个先于测量值xt的测量值的先前的窗和具有数目wf个晚于测量值xt的测量值的随后的窗。

在第三方法阶段的步骤s19中，针对这两个窗中的每个窗确定统计位置参数和统计离散参数，该统计位置参数表示该窗的测量值的中点的位置，该统计离散参数表示该窗的测量值的离散幅度。为此可以使用任何适当的位置参数和任何适当的离散参数。按照第二实施例，例如将平均值确定为位置参数而将标准差确定为离散参数。然而，在一个变型方案中，也可以使用中位值作为位置参数并且使用平均绝对偏差作为离散参数。在另一变型方案中，可以使用双权平均值作为位置参数并且使用双权标准差作为离散参数。对于先前的窗来说，可以确定不同于用于随后的窗的位置参数和/或离散参数。

在第三方法阶段的步骤s20中，分别针对先前的时间窗和随后的时间窗确定测量值xt与平均值的偏差，将其以标准差来标准化并且将结果与预先确定的比较值k进行比较。换言之，分析下列算式（4）中的条件：

和（算式4）

其中：

：针对测量时间点t的测量值

：先前的窗的wb个测量值的平均值（位置参数μb）

：先前的窗的wb个测量值的标准差（离散参数σb）

：先前的窗的wf个测量值的平均值（位置参数μf）

：先前的窗的wf个测量值的标准差（离散参数σf）

：预先确定的第一比较值

：预先确定的第二比较值。

参数wb、kb、wf和kf被包括在被提供给统计过滤器18的预先确定的参数8c中。按照第二实施例的一个变型方案，wb=50、kb=3、wf=25而kf=2。

如果满足算式（4）中的条件，则在按照第三方法阶段的步骤s21中将测量值xt标识为第三种类型的异常测量值。否则，在步骤s22中将测量值xt标识为正常测量值。

在第三方法阶段的上文所描述的步骤已经针对测量系列的所有测量时间点并且针对测量数据7的所有测量系列来执行之后，提供在此被标识为异常的测量值作为异常测量值11c而且提供被标识为正常的值作为正常测量值10。正常测量值10可以作为其它方法阶段的测量值7来提供或者作为正常测量值10作为acu的输出来提供。

如上文所描述的那样，在统计过滤器18的第二方法阶段，依据具有同一测量传感器的测量值的先前和随后的窗的统计学参数来检查同一测量传感器针对不同的测量时间点的测量值是否有异常并且将这些测量值归类为正常或异常。该方法阶段导致：将各个异常测量值、即所谓的异常测值从同一测量传感器的大多数的正常测量值中剔除并且这些异常测量值接下来保持不被考虑，由此提高了测量值的可靠性并且借此提高了对技术设备的运行状态的评价的可靠性。除了异常测值之外，所测量的测量参量的陡峭瞬态也可能导致：像异常测值那样的测量值非常不同于时间上先前的或时间上随后的测量值。在简单的平滑处理之前，希望将其检测到的这种瞬态同样被平滑和剔除。然而，因为按照第三方法阶段，不仅确定先前的窗的统计学参数而且确定随后的窗的统计学参数，并且以与（und）逻辑运算来使用这些统计学参数来标识异常测量值，所以通过第三方法阶段只将真的异常测值剔除，而变化剧烈的测量值由于陡峭瞬态而可以被归类为正常测量值，由此进一步提高了测量值的可靠性并且借此进一步提高了对技术设备的运行状态的评价的可靠性。测量值的可靠性也导致相应的设备的更可靠的运行。

在下文进一步描述了图5中的噪声过滤器20。向噪声过滤器18提供预先确定的参数8d和测量值7。预先确定的参数8d包括参数wb、kb,noise、wf和kf,noise。统计过滤器18执行第四方法阶段。该第四方法阶段类似于统计过滤器18的第三方法阶段。因而，相同的步骤不重新予以描述。第四方法阶段与第三方法阶段的区别在于：是预先确定的参数8d而不是第一和第二比较参数kb、kf包括预先确定的第三和第四比较参数kb,noise、kf,noise。这些参数在第四方法阶段以与在第三方法阶段中的比较参数kb、kf相同的方式来使用。它们的区别在于：参数kb,noise、kf,noise中的至少一个参数小于相对应的参数kb、kf。以这种方式，可以将不满足按照第四方法阶段的异常测值的标准、但是仍然非常显著地偏离先前的和随后的窗的位置参数的测量值标识为噪声。

噪声过滤器20的第四方法阶段与统计过滤器18的第三方法阶段的区别还在于：被标识为噪声的测量值不是作为异常测量值11c相关联地来提供，而是直接被丢弃。例如，推测测量值被标识为噪声的原因是如下物理干扰影响，这些物理干扰影响并不是由传感器的异常或不起作用所引起的。

第四方法阶段可以在第三方法阶段之后或之前、与第三方法阶段至少部分地并行地或者与第三方法阶段同时被执行。

在下文进一步描述了图4中的acu12。向acu12提供与特征信息相关联的异常测量值11。此外，即使这在图4中未示出，acu12也可以以适当的方式来访问被归类为正常的测量值10和原始测量值7。acu12可以实现为独立单元。acu12执行异常归类，而且例如提供被归类为异常的测量值13，这些被归类为异常的测量值与特征信息相关联。

按照第二实施例，如果时间上先前的测量值xs,t-1或者时间上随后的测量值xs,t+1同样被归类为了异常测量值，则acu12给异常测量值xs,t分配如下标记，该标记说明了该异常测量值是时间相关的测量值（关于异常的时间相关的标记）。

按照第二实施例，如果第二种类型的异常测量值与位置参数μv偏差得特别远，则acu12给该异常测量值添加如下标记，该标记说明了该异常测量值是“严重”异常（关于异常的严重程度的标记）。这一点在adu9的第二方法阶段中对于异常测量值xi,t来说满足下列算式（5）或（6）的条件时被视为满足：

（算式5）

（算式6）

其中σv(t)：针对测量时间点t的被标识为正常的测量值的标准差，而st：针对测量时间点t的被标识为正常的测量值的数目。

按照第二实施例，acu12针对第三种类型的异常测量值确定该测量值是否是严重异常，其方式是该acu12利用预先确定的参数kb,severe和预先给定的参数kf,severe而不是预先确定的参数kb、kf来重新执行adu9的第三方法阶段，其中kb,severe>kb而kf,severe>kf。按照第二实施例的一个变型方案，kb,severe=kf,severe=4。在此，如果将第三种类型的异常测量值再次标识为异常测量值，则这意味着：第三种类型的异常测量值与先前和随后的窗的利用离散参数来标准化的位置参数偏差得特别剧烈，而且acu12给这种第三种类型的异常测量值分配标记，该标记说明了该测量值是严重异常（关于异常的严重程度的标记）。

按照第二实施例，如果从针对时间点t的测量值xi,t；i=1...m的全体中将少于三个测量值归类为正常，则acu12使如下标记与第二或第三种类型的异常测量值xs,t相关联，该标记说明了该异常测量值应归因于大多数传感器的异常（关于在不同的测量传感器中针对同一测量时间点多次出现异常的标记）。

按照第二实施例的一个扩展方案，由acu12提供的异常归类还包括传感器相关的定量总结。传感器相关的定量总结是：针对m个测量传感器ms1至msm中的每个测量传感器的多个计数器说明了有多少个测量值，或者替选地由测量传感器提供的测量值分别被归类为异常测量值、时间相关的异常测量值、严重异常测量值、由于大多数传感器的异常而引起的异常测量值和/或上述异常测量值的一个或多个所确定的组合的百分比是多少。这种传感器相关的定量总结允许传感器质量图例如作为条状图或饼状图的简单的图形可视化。

按照第二实施例的一个扩展方案，也可设想的是在另一方法步骤中使用传感器相关的定量总结，以便将其中计数器中的一个或多个计数器达到过高的值的传感器判定为不可靠并且将这些传感器自动地停用。该停用可以通过在第二实施例的方法步骤中不考虑被停用的传感器的测量值或者通过将相关的传感器切断来实现。其中计数器中的一个或多个计数器达到过高的值的测量传感器可能不正确地工作，使得该传感器的未被标识为异常的测量值也可能不可靠。因此，通过停用这种传感器，可以进一步改善所提供的正常测量数据10的可靠性并且减少所要分析的数据量。通过将这种传感器切断，还降低了测量传感器的全体所引起的能耗。

adu9和acu12和被adu9所包括的过滤器14、16、18和20可以通过程序控制装置4来实现，该程序控制装置实施如下计算机程序，该计算机程序引起对按照第二实施例的用于提供测量值的方法的执行，该方法实现了adu9和acu12和由adu9所实现的过滤器14、16、18和20的功能。

所提出的按照第二实施例的用于提供技术设备的测量值的方法的效果已经由申请人依据在燃气涡轮机上获得的现场数据来研究。

在第一种应用情况下，六个热偶ms1...ms6作为测量传感器布置在了燃气涡轮机2中的燃烧器喷嘴上，而且提供由燃烧器后面的温度ts,t（s：传感器号码，t：测量时间点）的测量值构成的测量系列。这种测量值被规定用来在用于运行技术系统的方法中依据温度升高来识别燃气涡轮机的成功的点火。

图8示出了这六个热偶ms1-ms6在1500分钟的时长期间的原始测量值的图形。在图8中，沿水平方向绘制以分钟为单位的时间t而沿竖直方向绘制无量纲的温度t。这些测量数据是以1分钟的时间间隔来提供的。在该附图中，在传感器ms2至ms5的测量值的图形中，能看出三个平稳状态31、32、33和在区域34、35、36内的三个陡峭瞬态。在那里，传感器ms1的测量值在正确的值（图形ms1的上方的虚点部分）与明显异常的值（图形ms1的下方部分）之间变换。传感器ms6的测量值完全没有一并表现出这些瞬态。如果会根据六个传感器ms1-ms6的测量值求简单的平均值，则该平均值会由于传感器ms1和ms6的测量值而显著失真。此外，在t=450（附图标记37）处，能看出较小的异常测值。

按照本发明的第二实施例的方法是利用在图8中示出的原始测量值来执行的。在此，针对多数表决过滤器16预先确定的参数ad被选择为ad=35℃。

图9示出了由该方法提供的正常的、也就是说可靠的测量值的图形。测量传感器ms6的不可靠的测量值已由第二方法阶段成功地标识并且从正常测量值中被除去。在t=800至1500下，从测量传感器ms1的测量数据获得了一些可靠的测量值。此外，由第三方法阶段对异常测值37'进行了平滑，也就是说异常测值37中的一些异常测值已经被除去。瞬态34、35和36已正确地被归类为正常并且因此还能在图9中明显地看出。

在第二种应用情况下，十三个热偶ms1-ms13作为测量传感器安装在了燃气涡轮机2的燃烧室的成型部分中，而且提供由温度ts,t（s：传感器号码，t：测量时间点）的测量值构成的测量系列。这种测量值被用来在用于运行燃气涡轮机的方法中识别预燃喷射点火。

图10示出了这十三个热偶ms1-ms13在1500分钟的时长期间的原始测量值的图形。在图10中，在传感器ms1至ms13的测量值的图形中，能看出两个平稳状态38、40和一个陡峭瞬态39。在区域41内视觉上就能看出异常测值。在平稳状态40的区域内，传感器ms1和ms12的测量值的图形明显不同于其它传感器的测量值的图形。

按照本发明的第二实施例的变型方案的方法是以在图10中示出的原始测量值来执行的。在此，针对多数表决过滤器16预先确定的参数ad被选择为ad=35℃。对于统计过滤器18来说，使用了双权平均值作为统计位置参数μf,b，而使用了双权标准差作为统计离散参数σf,b。参数kb和kf两者都已相同地被选择成kb=kf=3。

图11示出了由该方法提供的正常的、也就是说可靠的测量值的图形。传感器ms1和ms12的不可靠的测量数据已由第二方法阶段成功地标识并且从正常测量值中被除去。强烈的异常测值（图10）也可能由第三方法阶段几乎完全归类为异常并且被除去。瞬态39仍然已正确地被归类为正常并且因此还能在图11中明显地看出。相同的情况适用于平稳区域38和40。

尽管本发明是依据实施例来描述的，但是本发明能以各种各样的方式来修改。可以控制和运行不同于燃气涡轮机的技术设备。还可设想的是其它不同于在示例中提到的用于评价测量值的正常或异常的统计学参数。所提出的措施整体上导致被改善的测量值质量并且借此导致可靠的设备控制。可以说，这些措施整体上执行了对原始测量数据的过滤从而改善测量数据。此外，特别可靠的并且正确地被提供的测量数据或测量值能够实现对历史测量数据的简化的分析，以便例如识别某些反常的运行状态、如故障状态或者关键的运行模式。因此，使对技术设备的运行的控制或调节变得容易。