用于检测与控制回路的过程增益相关的异常状况的系统和方法

专利名称：用于检测与控制回路的过程增益相关的异常状况的系统和方法
相关申请的引用本申请要求于2004年6月12日递交的美国临时专利申请NO.60/578,957的权益，该申请的全文通过引用合并在本申请中用于所有目的。
背景技术：
过程控制系统，例如那些用在化学、石油或者其他过程中的过程控制系统，通常包括一个或多个集中式或分布式过程控制器，这些过程控制器通过模拟总线、数字总线或者数模混合总线，与至少一个主机或者操作员工作站以及一个或者多个类似现场设备这样的过程控制和仪表设备以可通信方法耦合。现场设备，例如可以是阀、阀控制器、开关、变送器和传感器(例如温度传感器、压力传感器以及流速传感器)，安置在加工厂回路境中，并执行过程中的各项功能，例如开关阀、测量过程参数、增大或降低流体流动等。智能现场设备，例如符合众所周知的FOUNDATIONTM现场总线(下文中称为“现场总线(Fieldbus)”)协议或者HART协议的现场设备，还可以执行控制计算、告警功能以及通常在过程控制器中实现的其他控制功能。
通常位于加工厂回路境中的过程控制器，接收表示由现场设备做出的或者与现场设备相关的过程测量值或者过程变量的信号，和/或有关该现场设备的其他信息，并且执行控制器应用程序。举例来说，控制器应用程序实现不同的控制模块，这些控制模块做出控制决策、基于收到的信息产生控制信号，并与在HART和Fieldbus现场设备中执行的控制模块或控制块协调一致。过程控制器中的控制模块通过通信线路或者信号路径向现场设备发送控制信号，从而控制过程的操作。
来自现场设备或者过程控制器的信息通常也可以用于一个或更多其他硬件设备，例如操作员工作站、维护工作站、个人计算机、手持设备、数据历史库、报告生成器以及中央数据库等等，以使得操作员或者维护人员可以执行所需要的关于该过程的功能，例如改变过程控制例行程序的设置，修改过程控制器或者智能现场设备中控制模块的操作，查看该过程的当前状态或者加工厂中特定设备的当前状态，查看现场设备和过程控制器产生的警报，为了培训人员或者测试过程控制软件而对过程操作进行仿真，以及诊断加工厂中的问题或者硬件故障等等。
虽然典型的加工厂包括众多连接到一个或多个过程控制器的控制和仪表设备，例如阀、变送器、传感器等等，但是同时还存在许多过程操作所必需的或者相关的其他支持设备。举例来说，这些附加设备包括放置在典型工厂内的众多位置的供电装置、发电和配电装置、诸如涡轮和马达等的旋转装置等等。虽然这些附加装置并不一定产生或者使用过程变量，并且在多数情况下，也不会为了影响过程操作而受过程控制器控制甚或与其耦合，但是这些装置对于正确的过程操作而言是重要的，并且归根结底是必需的。
众所周知，加工厂回路境中时常出现问题，特别是对于拥有大量现场设备和支持设备的加工厂而言。这些问题的形式可以是设备受损或者故障、诸如软件例行程序这样的逻辑元件处于不当模式、过程控制回路被不正确的调谐以及加工厂的设备之间的一个或者多个通信故障等等。大量这样或那样的故障导致过程操作进入异常状态(例如，加工厂处于异常状况)，这些异常状态通常与加工厂的非最佳性能有关。已经有许多诊断工具和应用程序被开发出来，用于在一旦出现并且检测到问题时，检测和确定加工厂中问题的原因，并且帮助操作员或者维护人员对这些问题进行诊断和纠正。例如，典型地通过例如有线或者无线总线、以太网、调制解调器、电话线这样的通信连接与过程控制器相连的操作员工作站，具有用于运行软件或者固件的处理器和内存，例如由爱默生过程管理(Emerson Process Management)出售的具有大量控制模块和控制回路诊断工具的DeltaVTM和Ovation控制系统。类似的，通过与控制器应用程序相同的通信连接，或者通过不同的通信连接例如OPC连接、手持连接等等，与例如现场设备这样的过程控制设备相连的维护工作站，通常包括一个或多个应用程序，这些应用程序用以查看由加工厂里的维护警报或者告警，测试加工厂里的设备以及对加工厂里的现场设备和其他设备进行维护活动。类似的诊断应用程序已经被开发出来用以对加工厂中支持设备的问题进行诊断。
这样，举例来说，由爱默生过程管理出售的资产管理解决方案(AMSTM)应用程序(其中的至少一部分由专利号为5,960,214、标题为“用于现场设备管理系统的集成通信网络”的美国专利所公开)，可以与现场设备通信并且保存与现场设备相关的数据从而确定和跟踪现场设备的操作状态。在一些情况下，AMSTM应用程序可以用来与现场设备通信，以改变现场设备中的参数，让现场设备自行运行自校准例行程序或者自诊断例行程序这样的应用程序，获取现场设备的状态或健壮性信息，等等。举例来说，这些信息可以包括状态信息(例如，是否发生了警报或者其他类似事件)、设备配置信息(例如，现场设备当前所处的或者可以被配置成的方式以及现场设备所用的测量单元的类型)、设备参数(例如，现场设备范围值和其他参数)，等等。当然，这些信息可以由维护人员用于监控、维护、和/或诊断现场设备的问题。
类似的，许多加工厂包括装置监控和诊断应用程序，例如由CSI系统提供的RBMware，或者其他已知的用于监控、诊断以及优化各种旋转装置运行状态的应用程序。维护人员通常利用这些应用程序来维护和检查工厂中的旋转装置的性能，来确定旋转装置的问题，以及来确定旋转装置是否和在什么时候需要修理或替换。类似的，许多加工厂包括电力控制和诊断应用程序，例如由Liebert和ASCO公司提供的那些应用程序，来控制和维护发电和配电装置。已知的还有通过在加工厂中运行控制优化应用程序，例如实时优化器(RTO+)来优化加工厂中的控制行为。这些优化应用程序通常使用复杂的算法和/或加工厂模型，来预测通过怎样改变输入可就某些所需优化变量，例如效益，来优化加工厂的操作。
这样或者那样的诊断和优化应用程序通常在系统级基础上在一个或者多个操作员或者维护工作站上实现，并且可以向操作员或者维护人员提供关于加工厂或者加工厂内的设备和装置状态的、预先配置的显示。典型的显示包括警报显示，其接收由加工厂内的过程控制器或者其他设备产生的警报；控制显示，表示加工厂内的过程控制器或者其他设备的操作状态；维护显示，表示加工厂内设备的操作状态，等等。类似的，这样或者那样的诊断应用程序可以使得操作员或者维护人员能够重新调整控制回路或者重置其他控制参数，从而在一台或者多台现场设备上运行测试以确定这些现场设备的当前状态，校准现场设备或者其他装置，或者在加工厂的设备和装置上进行其他的问题检测和纠正活动。
虽然这些各种各样的应用程序和工具有助于识别和纠正加工厂里的问题，但是这些诊断应用程序通常被配置为只有在加工厂中已经发生问题后，也就是在工厂中已经存在异常状况后，才能起作用。不幸的是，在被这些工具检测、识别和纠正之前，异常状况可能已经存在了一段时间，这导致在问题被检测、识别和纠正的时间段内加工厂处于非最优性能。在许多情况下，基于警报、告警或者加工厂的不良表现，控制操作员最先检测到问题的存在。操作员会将潜在的问题告知维护人员。维护人员可能会检测到实际问题，也可能检测不到，并且在实际运行测试或者其他诊断程序之前可能需要更多的提示；或者需要执行其他行为以识别实际问题。一旦问题被识别，维护人员可能会需要命令部分并且安排维护程序，所有这些都会导致在问题发生和问题得到纠正之间需要大量的时间，而在这段时间中，加工厂运行在通常和工厂的非最优操作联系在一起的异常状况中。
并且，许多加工厂可能都经历过在较短时间内就对加工厂造成大量开销或者破坏的异常状况。例如，一些异常状况可能导致对装置的显著破坏，对原料的浪费，或者加工厂内的长时间意外停工，即使这些异常状况仅仅存在了很短时间。这样，仅仅在工厂的问题发生之后才检测问题，无论问题被纠正得多快，都仍然可能导致加工厂里的重大浪费或者破坏。结果是，首先需要的是尽力预防异常状况出现，而不是仅仅在异常状况出现后才努力对加工厂里的问题进行反应和纠正。
一种可以用于收集数据从而让用户可以在加工厂内的某些异常状况实际出现之前就预测到这些异常状况发生的技术，出于采取措施来在加工厂里的重大损失发生之前阻止所预测到的异常状况的目的。该程序由序列号No.09/072,078，标题为“根本原因诊断”的美国专利申请(部分基于序列号为No.08/623,569的美国专利申请，现No.6,017,143的美国专利)所公开。这些申请所公开的全文通过引用并入本文中。一般而言，这些技术在加工厂里的一些例如现场设备这样的设备中的每一个中，放入统计数据收集和处理块或者统计处理监控(SPM)块。举例来说，统计数据收集和处理块收集例如过程变量数据，并且确定与所收集的数据相关的某些统计测量值，例如平均值、中值、标准差，等等。这些统计测量值可以发送给用户，并且进行分析以识别暗示在未来会发生已知的异常状况的模式。一旦检测到特定的可疑未来异常状况，则采取措施以纠正潜在的问题，从而首先避免异常状况。
已经开发出其他的技术来监控和检测加工厂中的问题。其中之一被称为统计过程控制(SPC)。SPC已经用来监控与过程相关的例如质量变量这样的变量，并且在检测到质量变量已经偏离其统计常态的时候告知操作员。利用SPC，一个变量，例如关键质量变量，的小样本被用作生成该小样本的统计数据。该小样本的统计数据与对于于该变量的一个大的多的样本的统计数据相比较。变量可以由实验室或者分析器生成，或者从数据历史库中检索。当小样本的平均偏差或者标准偏差分别偏离大样本的平均偏差或者标准偏差达到预定值时，生成SPC警报。SPC的目的在于避免根据小样本的正常统计偏差进行过程调整。小样本的平均偏差和标准偏差的图表可以在与操作控制台隔离的控制台中向操作员显示。
其它对多个变量进行分析的技术是被称为多变量统计过程控制(MSPC)的技术。这种技术使用主要成分分析(PCA)和潜在结构发射(PLS)这样的算法，这些算法分析历史数据以生成过程的统计模型。特别的，分析对应于正常操作的变量的样本和对应于异常操作的变量的样本，以创建模型来确定何时应该生成警报。一旦模型被定义，与当前过程对应的变量可以提供给该模型，当变量暗示存在异常操作时该模型生成警报。
在基于模型的性能监控系统技术中，利用了将过程输入关联到过程输出的模型，例如基于相关性的模型或者第一法则模型。可以通过调节内部调谐常数或者偏置条件来将模型校准到实际的工厂操作。模型可以用来预测过程什么时候进入到异常区域，并且警告操作员采取行动。可以在实际的行为和预测行为相差很大，或者计算出的效率参数发生大的变化的时候生成警报。基于模型的性能监控系统通常覆盖小到单个单元操作(例如泵浦、压缩机、加热机或者塔等等)或者是构成过程单元的组合操作(例如粗加工单元、流化床催化裂化单元(FCCU)或者重整器等)。
比例集分微分(PID)回路监控系统(例如爱默生过程控制的DeltaVInspect，Matrikon的Loop Doctor以及Honeywell的Loop Scout)生成与控制回路相关的统计数据。利用PID回路监控系统，所生成的统计数据用于检测控制回路的问题，例如高变化性、受限控制操作、错误的控制器模式以及劣质输入。同样，PID回路调谐系统计算过程和控制器增益、时间常量以及调谐因子，并且用于检测和纠正控制回路的问题。
进一步，已经发展出用于分析各种现场设备性能并检测其问题的技术。举例来说，在一种技术中，当阀首次投入使用时抓取阀的“标记”。例如，系统可以对阀从0到100％进行冲击，并且记录下将阀进行全循回路所需要的气压量。然后利用该“标记”，对比标记气压来监控实际气压，并且在偏差过大时向维护技师告警。

发明内容
公开了用于监控加工厂的控制回路的系统和方法。收集与控制回路相关的过程增益数据。收集到的过程增益数据用于确定预期过程增益行为。例如，确定用于给负载变量的给定值的过程变量期望值。另举一例来说，可以确定针对负载变量给定变化的过程变量期望变化。然后，在控制回路的操作中，监控过程增益。如果所监控的过程增益实质上偏离期望行为，说明可能存在与控制回路相关的异常状况。例如，可以通过判断过程变量是否处于置信区间之外，来判断所监控的过程增益是否实质上偏离期望行为。再例如，可以通过判断所计算的过程增益是否处于置信区间之外，来判断所监控的过程增益是否实质上偏离期望行为。
在一些实现中，为加工厂里的多个相似的单元操作(例如，多个加热器、多个分裂蒸馏塔、多个压缩机等等)提供一组公共标准可能有所帮助，这些标准用于根据过程增益行为判断是否存在异常状况。然而，对于每个特定的单元操作，可以单独确定期望过程增益行为。接下来，可以根据期望过程增益行为监控单元操作的过程增益，同时可以根据该组公共标准来检测异常状况。


图1是示例加工厂的方框图，该加工厂具有包括一个或多个操作员和维护工作站、控制器、现场设备和支持装置的分布式控制和维护网络；图2是图1所示加工厂一部分的方框图，示出了位于加工厂不同要素中的异常状况预防系统的各种组成部分之间的通信互连；图3是用于热交换器的示例控制回路的方框图；图4是液位控制器的示例控制回路的方框图；图5是产生控制回路的过程增益数据的示例方法的流程图；图6是控制回路的过程增益数据的图；图7是可以用于产生控制回路的过程增益数据的示例子系统的方框图；图8是可以用于产生控制回路的过程增益数据的另一示例子系统的方框图；图9是期望的控制回路过程增益的图；图10是根据过程增益数据检测或者预测异常状况的示例方法的流程图；
图11是示出了在控制回路一个操作时间段内各种过程值的图；图12是示出了在控制回路一个操作时间段内过程增益的图；图13是示出了在控制回路一个操作时间段内过程变量和过程增益的图；图14是可以用于根据过程增益数据检测和/或预测异常状况的示例子系统的方框图；图15是可以用于检测过程增益中的基本偏差的示例子系统的方框图；图16是与加热器的过程增益分析相关的示例屏幕显示；图17是与加热器的过程增益分析相关的另一示例屏幕显示；图18是与加热器的过程增益分析相关的再一示例屏幕显示；图19示出了与加热器的过程增益分析相关的又一示例屏幕显示；图20示出了与压缩机的过程增益分析相关的示例屏幕显示；图21示出了与桶的过程增益分析相关的示例屏幕显示；图22示出了与分裂蒸馏塔的过程增益分析相关的示例屏幕显示；图23示出了加热器的多个通道出口温度的标记和置信区间；图24示出了与压缩机相关的多个过程变量的标记和置信区间；图25示出了加热器一个操作时间段内各种过程变量的曲线图；以及图26示出了加热器一个操作时间段内各种过程变量的曲线图。
具体实施例方式
现在参考图1，可以实现异常状况预防系统的示例性加工厂10，包括通过一个或多个通信网络与支持装置互连的若干控制和维护系统。具体来说，图1的加工厂10包括一个或多个过程控制系统12和14。过程控制系统12可以是传统的过程控制系统，例如PROVOX或者RS3系统，也可以是其他任何包括操作员接口12A的控制系统，该操作员接口12A依次耦合到控制器12B和输入/输出(I/O)卡12C，而I/O卡12C又耦合到各种现场设备，例如模拟和高速可寻址远程传感器(HART)现场设备15。可以是分布式过程控制系统的过程控制系统14，包括一个或多个通过例如以太网总线这样的总线耦合到一个或多个分布式控制器14B的操作员接口14A。控制器14B可以是例如德克萨斯德州奥斯丁市爱默生过程控制所出售的DeltaVTM控制器，也可以是其他任何所需要类型的控制器。控制器14B通过I/O设备连接到一个或多个现场设备16，举例来说，这些现场设备可以是HART或者Fieldbus现场设备，也可以是其他任何智能现场设备或非智能现场设备，包括例如那些采用PROFIBUS，WORLDFIP，Device-Net，AS-Interface和CAN协议的现场设备。众所周知，现场设备16可以向与过程变量以及其他设备信息相关的控制器14B提供模拟或数字信息。操作员接口14A可以存储和运行过程控制操作员可用的工具，来控制包括例如控制优化器、诊断专家、神经网络、调谐器这样的过程操作。
进一步，维护系统，例如执行AMSTM应用程序或者其他设备监控和通信应用程序的计算机，可连接到过程控制系统12和14或连接到其中的独立设备来执行维护和监控活动。例如，维护计算机18可通过任意所需的通信线路或者网络(包括无线或者手持设备网络)连接到控制器12B和/或设备15，来与设备15通信，并且在某些情况下重新配置或者执行设备15上的其他维护活动。类似的，例如AMSTM这样的维护应用程序可以安装在与分布式过程控制系统14相关的一个或多个用户接口14A上在之上运行，来执行维护和监控功能，包括与设备16的操作状态相关的数据收集。
加工厂10还包括各种旋转装置20，例如涡轮、马达等等，这些旋转装置通过一些永久性或者暂时性通信链路(例如总线、无线通信系统，或者连接到装置20以进行读取然后被移除的手持设备)连接到维护计算机22。维护计算机22可以存储和执行已知的、由爱默生过程控制公司(CSI)提供的监控和诊断应用程序23，或者其他任何用于诊断、监控和优化旋转装置20的操作状态的已知应用程序。维护人员通常使用应用程序23来维护和查看工厂10中的旋转装置20的性能，以确定旋转装置20的问题，并确定是否以及何时需要修理或者更换旋转装置20。在一些情况下，外部顾问或者服务组织可以临时获取或者测量关于装置20的数据，并且利用这些数据来对装置20进行分析以检测问题、不良性能或者其他影响装置20的事件。在一些情况下，运行分析的计算机可能未通过任何通信线路连接到系统10的其他部分，也可能只是临时连接。
类似的，具有与工厂10相关的发电和配电装置25的发电和配电系统24，通过例如总线连接到另一计算机26，该计算机运行和查看工厂10内的发电和配电装置25。计算机26可以运行已知的电力控制和诊断应用程序27，例如由Liebert和ASCO或者其他公司提供的那些应用程序来控制和维护发电和配电装置25。此外，在一些情况下，外部顾问或者服务组织可以使用服务应用程序，该服务应用程序临时获取或者测量关于装置25的数据，并且利用这些数据来对装置25进行分析以检测问题、不良性能或者其他影响装置25的事件。在这些情况下，运行分析的计算机(例如计算机26)可能未通过任何通信线路连接到系统10的其他部分，也可能只是临时连接。
如图1所示，计算机系统30实现了异常状况预防系统35的至少一部分，具体地说，计算机系统30存储和实现配置和数据采集应用程序38、包括统计收集和处理块的查看或接口应用程序40、以及规则机开发和执行应用程序42，并且此外，还存储有统计过程监控数据库43，该数据库存储了过程中的特定设备所产生的统计数据。一般来说，配置和数据采集应用程序38对若干统计数据收集和分析块(未在图1中示出)进行配置并与它们通信，来从这些块中各个块收集统计数据(或者在某些情况下，过程变量数据)，以进行异常状况预防，这些统计数据收集和分析块位于现场设备15、16，控制器12B、14B，旋转装置20或者其支持计算机22，发电装置25或者其支持计算机26以及加工厂10中的任何需要的设备和装置中。配置和数据采集应用程序38可以通过硬布线总线45与工厂10中的各台计算机或者设备以可通信方式相连，也可代之以通过其他任何所需的通信连接，包括无线连接、使用OPC的专用连接、例如依靠手持设备的断续连接等等来收集数据。类似的，应用程序38可以通过LAN或公共连接(例如互联网、电话连接等等)(在图1中表示为互联网连接46)，通过由例如第三方服务提供者进行数据采集，来获得与加工厂10中的现场设备和装置相关的数据。应用程序38通常可以将所采集的数据存储在数据库43中。
一旦采集到统计数据(或者过程变量数据)，可以利用查看应用程序40来以不同的方式处理这些数据和/或显示所采集的或所处理的统计数据(例如，那些存储在数据库43中的)，从而使得用户(例如维护人员)能够更好的确定现存的或者预测将来可能发生的异常状况，从而事先采取纠正行动。这样，术语“异常状况预防”包括检测处于早期阶段的异常状况，使得在需要采取更加严重和/或更加昂贵的行动之前，和/或在异常状况发展到更加严重和/或更加昂贵的情况之前，就可以采取纠正或者减轻行动。作为简单的例子，对于阀问题的早期检测可以使得在整批(batch)被破坏或者在过程单元由于安全原因必须被关闭之前，就采取便宜的纠正行动。规则机开发和执行应用程序42可以使用一个或者多个存储于其中的规则来分析所采集的数据，来确定加工厂中现存的异常状况，或者预测未来将要发生的异常状况。附带的，规则机开发和执行应用程序42可以使得操作员或者其他用户创建其他待由规则机实施的规则，来检测或者预测异常状况。
图2示出了图1的示例加工厂的一部分50，以描述由异常状况预防系统35进行统计数据收集所采用的一种方式。虽然图2示出了异常状况预防系统应用程序38、40和42、数据库43以及位于HART和Fieldbus现场设备中的一个或多个数据采集块之间的通信，但是应该理解类似的通信可以出现在异常状况预防系统应用程序38、40和42和加工厂10内的其他设备和装置(包括图1所示的任何设备和装置)之间。
图2所示加工厂10的一部分50，包括具有一个或多个过程控制器60的分布式过程控制系统54，所述过程控制器通过输入/输出(I/O)卡或者设备68和70连接到一个或多个现场设备64和66，所述I/O卡或者设备可以是符合任意所需通信或控制器协议的任意所需类型的I/O设备。尽管现场设备64在图中示为HART现场设备，现场设备66示为Fieldbus现场设备，但是这些现场设备可以采用任何其他所需的通信协议。另外，现场设备64和66可以是任意类型的设备，例如传感器、阀、变送器、定位器等等，并且可以符合任何开放的、私有的或者其他通信和编程协议，可以理解I/O设备68和70必须与现场设备所采用的协议兼容。
在任何事件中，一个或多个可以由工厂人员(例如配置工程师、过程控制操作员、维护人员、工厂经理、监理等)访问的用户接口或者计算机72和74(可以是任何类型的个人计算机、工作站等等)通过通信线路或总线76耦合到过程控制器60，所述通信线路或总线可以通过采用任何所需的硬布线或者无线通信结构并采用任何所需的或者合适的例如以太网协议这样的通信协议来加以实现。进一步，数据库78连接到通信总线76，作为数据历史库来采集和存储配置信息和在线过程变量数据、参数数据、状态数据以及其他与加工厂10内的过程控制器60和现场设备64和66相关的数据。这样，数据库78可以作为配置数据库来存储当前配置，包括过程配置模块、以及过程控制系统54的下载并存储到过程控制器60和现场设备64和66中的过程配置信息。类似的，数据库78可以存储历史异常状况预防数据，包括由加工厂10内的现场设备64和66采集的统计数据，或者由现场设备64和66采集的过程控制变量所确定的统计数据。
虽然过程控制器60、I/O设备68和70、和现场设备64和66通常安装并分布在有时恶劣的工厂回路境中，但是工作站70和74以及数据库78通常安装在控制室、维护室或者其他较为不恶劣的回路境中，可以被操作员、维护人员等方便的访问。
一般来说，过程控制器60存储并执行一个或多个控制器应用程序，所述控制器应用程序采用若干不同的、独立执行的控制模块或块来实现的控制策略。每个控制模块可以由通常称为功能块的组成，其中每个功能块是整个控制例行程序的一部分或者一个子例行程序，并且与其他功能块互相协作(通过称为链路的通信)来实现加工厂10里的过程控制回路。众所周知，可以是面向对象的编程协议中的对象的功能块，通常进行下述功能中的一种输入功能，例如那些与变送器、传感器或者其他过程参数测量装置相关的；控制功能，例如那些与执行PDD控制、模糊逻辑控制相关的；或者输出功能，控制类似阀这样的设备的操作的，来执行加工厂10内的物理功能。当然，也存在混合的和其他类型的复杂功能块，例如模型预测控制器(MPC)，优化器等等。可以理解的是，虽然Fieldbus协议和DeltaVTM系统协议采用在面向对象的编程协议中所设计和实现的控制模块和功能块，但是控制模块可以采用任何所需的控制编程方案来实现，例如顺序功能块、阶梯逻辑等等，并且不限于采用功能块或者其他任何特定的编程技术来设计，如图2所示，维护工作站74包括处理器74A、存储器74B和显示设备74C。存储器74B存储参照图1讨论过的异常状况预防应用程序38、40和42，其存储方式为这些应用程序可以在处理器74A上实现以通过显示器74C(或者其他任何显示设备，例如打印机)向用户提供信息。
并且，如图2所示，现场设备64或66中的一些(或者潜在的是所有)包括数据采集和处理块80和82。虽然，为了进行讨论，块80和82参考图2描述为高级诊断块(ADB)，所述高级诊断块是已知的FOUNDATIONTMFieldbus功能块，可以被加入到Fieldbus设备中来收集和处理Fieldbus设备的统计数据；但是，块80和82可以是或者包括任何其他类型的位于过程设备中的、采集设备数据并为该数据计算或确定一个或多个统计量或参数的块或者模块，无论这些块是否位于Fieldbus设备中或者符合Fieldbus协议。虽然图2中的块80和82示出为一个位于设备64而另一个位于设备66中，但是这些或者类似的块可以位于任意数目个现场设备64和66中，也可以位于其他设备中，例如控制器60、I/O设备68、70或者图1所示的任何设备中。并且，块80和82也可以位于设备64和68的任何子集中。
一般来说，块80和82或者它们的子组件，采集所处设备中的数据，例如过程变量数据，并基于任何理由对这些数据进行统计处理或者分析。例如，图示为与阀相关的块80，可以包括阻塞阀检测例行程序以分析阀过程变量数据来判断阀是否处于阻塞状态。另外，块80包括一套四个统计过程监控(SPM)块或者单元SMP1到SMP4，可以采集阀中的过程变量或者其他数据，并且对所采集数据进行一种或多种统计计算来确定所采集数据的例如均值、中值以及标准差等等。术语“统计过程监控(SPM)块”此处用于描述对至少一个过程变量或者其他过程参数进行统计的功能，并且可以由要采集数据的设备中甚至设备外的任何所需的软件、固件或者硬件来实现。可以理解的是，由于SPM通常位于要采集设备数据的设备中，所以SPM可以获得数量上更多和质量上更精确的过程变量数据。结果是，相对于位于要采集过程变量数据的设备之外的块，SPM块通常可以确定关于所采集的过程变量数据的更好的统计计算。
作为另外一个例子，图2中示出为与变送器相关的块82，可以具有堵塞线路阻塞检测单元，该单元分析变送器采集的过程变量数据来确定工厂内的线路是否堵塞。并且，块82包括一套四个统计过程监控(SPM)块或者单元SMP1到SMP4，它们可以采集变送器中的过程变量或者其他数据，并且对所采集数据进行一种或多种统计计算来确定所采集数据的例如均值、中值或者标准差等等。如果需要，块80和82的下层操作可以按照上面提到过的美国专利NO.6,017,143进行或者实现。虽然块82和82示出为各具有四个SPM块，但是块80和82可以在其中具有任意数目的SPM块来采集和确定统计数据。类似的，虽然示出示为包括用于检测工厂10里的特定条件的检测软件，但是块80和82不一定需要这样的检测软件。更进一步，虽然这里讨论的SPM块示出为ADB的子组件，但是SPM块也可以代之以是设备内的单独块。同样，虽然此处讨论的SPM块可以是已知的FOUNDATIONTMFieldbus SPM块，但是术语“统计过程监控(SPM)块”在此处用作表示任意类型的块或组件，这些块或组件收集象过程变量数据这样的数据，并且对这些数据进行一些统计处理以确定统计量，例如均值、标准差等。结果是，这个术语倾向于覆盖执行这种功能的软件或固件或其他组件，不管这些组件是采取功能块形式还是采取其他类型的模块、程序、例行程序或者组件的形式，也不管这些组件是否符合FOUNDATIONTMFieldbus协议或者其他协议，例如Profibus，HART，CAN等协议.
术语“过程增益”可用于指代由与过程变量(PV)相关的负载变量(LV)的变化导致的过程变量的变化。例如，过程增益可以是由LV的0.1％的变化、1％的变化、5％的变化、10％的变化等等导致的PV最终恒稳态变化。术语“过程增益”也表示当LV取给定值时PV的恒稳态比率。PV可以是到例如控制器(比如PID控制器)的输入或者来自其的输出。LV可以是与PV相关的一些其他过程变量，也可以是例如控制输出(OP)。对于许多控制回路和控制器而言，实际的过程增益可以通过遍历LV的范围来预期。例如，阀线性化技术通常用于近似从闭到全开的线性增益，从而使得PID算法(线性控制器)可以在阀的整个行程内正确工作。一些控制器可能采用比例-集分-微分(PID)算法(线性控制器)来生成OP。例如，利用PID控制算法来控制在各种工业中的典型的连续过程或者批量过程，从而操作用于控制某些类型的过程流的阀。调谐典型的PID算法，使其对到该算法的PV输入与定点(SP)或者目标输入的偏差作出响应。
图3示出了采用PID算法154的示例热交换器控制回路150。控制回路150可以诸如图1所示的加工厂10之类的加工厂中实现，和/或在诸如图2所示的部分50之类的加工厂的一部分中实现。控制回路150包括具有多个输入和输出的热交换器158。控制回路150还包括用于改变到热交换器158的输入的阀现场设备162，和用于监控热交换器158的输出的温度的温度传感器现场设备166。
在示例控制回路150中，PID算法154响应于PV输入(温度传感器166的输出)相对SP输入的偏差，调整OP(其用于控制阀162)。参见图2，PID算法可以用一个或多个例如控制器60、现场设备64和现场设备66实现。再参考图3，PID算法154可以用一个或多个例如控制器(图3未示出)、阀现场设备162、温度传感器现场设备166或者其他图3未示出的现场设备来实现。
在图3的控制回路150中，过程增益可以是由PID算法154的控制OP的某些变化所导致的到PID算法154的PV输入的最终恒稳态变化。
控制回路的过程增益可以不必基于到PID算法的PV输入。更确切的说，过程增益可以基于控制回路中的其他PV。图4示出了采用PID算法204的示例液位控制回路200。控制回路200可以诸如图1所示的加工厂10之类的加工厂中实现，和/或在诸如图2所示的部分50之类的加工厂的一部分中实现。控制回路200包括具有多个输入和输出的罐208。控制回路200还包括用于改变罐208的输出的阀现场设备212，和用于感知到罐208的流速的流速传感器现场设备216。流速传感器现场设备216可产生表示进入到罐208的流速的过程变量(PV2)。控制回路200可以进一步包括液位传感器现场设备220来感知罐208的材料液位。
在示例控制回路200中，PID算法204响应于过程变量输入(PV1)(即液位传感器220的输出)与SP输入的偏查来调整OP(其用于控制阀212)。参考图2，PID算法可以由一个或多个例如控制器60、现场设备64和现场设备66实现。再参考图4，PID算法204可以用一个或多个例如控制器(图4未示出)、阀现场设备212、流速传感器现场设备216、液位传感器现场设备220或者其他图4未示出的现场设备来实现。
在图4的控制回路200中，过程增益可以确定为由PV2的某些变化所导致的OP的最终恒稳态变化。过程变量PV2也可以称为LV。在本例中，OP是作为LV的函数的独立过程变量(PV)。
图3和图4所示的控制回路仅仅是控制回路的例子，在这些例子中可以应用下面将要详细描述的方法、系统和技术。本领域普通技术人员应该理解还可以使用许多其他类型的控制回路。
SPM块可以用来产生与控制回路的过程增益相关的统计数据。该统计数据用于检测、预测、预防和减轻与控制回路相关的异常状况。举例来说，可基于由SPM块产生的数据来产生的、与控制回路相关的统计数据，可以例如与针对给定OP或者LV的期望PV相比较，与针对给定PV或者LV的期望OP相比较，与针对OP或者LV的给定变化的PV期望变化相比较、与针对PV或者LV的给定变化的OP期望变化相比较等等。许多其他类型的与控制回路相关的统计数据同样可以利用SPM块生成，并且也可以与不同类型的数据相比较。这些利用SPM块生成的统计数据可用于检测、预测、预防和减轻异常状况。例如，如果实际的PV或者PV的实际变化分别偏离期望PV或者PV的期望变化达到一定程度或者数量，就产生告警或者警报，执行进一步的分析，调整控制参数，等等。
一种可以用来确定与控制回路的过程增益相关的数据的技术包括在整个操作区域内操作控制回路，收集与过程增益相关的数据点。举例来说，在包括阀的控制回路中，改变OP信号将阀从全闭位置到全开位置(反之亦然)进行循回路，从而采集PV数据。然后，所采集的数据被用来产生针对不同OP值的期望PV值。仅仅作为一个例子，各种合适的算法中(例如，最小二乘算法)的任何一种，可以用来拟合针对不同OP值的实际PV值的采集数据的曲线。控制回路中针对给定OP值的期望PV值(反之亦然)可以称之为控制回路的标记(signature)。
图5是可以用来生成控制回路的过程增益数据的示例方法300的流程图。将参考图6描述示例方法300。在块304中，控制回路被设置为这样一种模式在控制回路的不同操作段以及在某些时间段，对PV和LV数据进行采集。该操作模式可以称为“学习模式”，并且可以在例如启动或者其他合适时间进行。在块308中，PV和LV数据在学习阶段被采集。图6示出示例图表318，该图表显示了在学习模式采集的、针对图3所示的控制回路那样的控制回路的PV和LV数据。每个点320表示所采集到的PV、LV数据对。
参考图5，在块312中，可以根据在块308中所采集的数据生成回路的标记。仅仅作为一个例子，可以用各种合适算法中的任何一种来对在回路的操作范围内采集到的数据拟合出曲线。所拟合出的曲线包括回路在操作范围内的标记。在示例曲线图318中，采用最小二乘算法将曲线322拟合到所采集的数据。本领域普通技术人员应该认识到，其他曲线拟合技术也可以被采用。
在块316中可为所述标记生成置信区间。例如，所产生的置信区间可以是表示例如95％的置信水平。也可使用例如90％、99％、99.9％等等的其他置信水平。各种合适算法中的任意一种可以用来采用块308所采集的数据来生成所述置信区间。在示例曲线图318中，线324a和324b表示对应于标记322的置信区间。例如，线324a和324b表示95％的置信液位。
线326表示标记322在点328处的斜率。该斜率表示在点328处对应于PV和LV的控制回路的过程增益。在一些实现中，线322可表示控制回路的过程增益。也就是说，线322表示针对LV的每个值的期望PV值。
在其他实现中，可以采用不同于置信区间的区间。仅仅作为一个例子，操作员可以根据例如操作员对于控制回路操作的知识，选择待使用的区间。
图7是用于为控制回路产生标记和置信区间的示例子系统350的方框图，所述控制回路例如图3所示的控制回路。举例来说，子系统350可以完全或者部分在一个或多个类似图3中的块80和82那样的数据采集和处理块上实现。进一步，子系统350可以完全或者部分在一个或多个与控制回路相关的现场设备、与控制回路相关的控制器、与控制回路不相关的现场设备和/或控制回路、或者工作站上实现，。
子系统350可包括引起OP在学习模式期间改变的OP生成器354。OP生成器354可以采用例如PID 154(图3)来实现。仅仅作为一个例子，通过改变到PID 154的SP输入可引起OP改变。这样，举例来说，OP生成器354包括SP生成器和PID。
子系统350还可以包括用于在学习模式期间采集PV和OP数据的数据采集器358。数据存储器362可存储数据采集器358所采集的数据。可选的，在存储到数据存储器362之前，数据采集器358对数据进行处理。例如，对数据进行滤波或者求平均值等等。
标记生成器366可利用来自数据存储器的数据为控制回路产生标记。类似的，区间生成器370可利用来自数据存储器的数据为标记生成区间，例如生成置信区间。标记生成器366和区间生成器370也可以可选的使用其他数据。举例来说，标记生成器366和区间生成器370可以作为分离的元件实现，也可以作为同一个元件实现。
图8是用于为控制回路产生标记和置信区间的示例子系统380的方框图，所述控制回路例如图4所示的控制回路。子系统380类似图7所示的子系统350，可以包括一些相同的组件。
子系统380可包括控制信号生成器354，其在学习模式期间引起PV和/或LV改变。举例来说，控制信号生成器354可包括SP生成器和PID。子系统380还可以包括用于在学习模式期间采集PV和LV数据的数据采集器388。
基于为控制回路产生的标记，可以生成相对于PV或者LV的不同值的期望过程增益。进一步，可以为所述过程增益生成置信区间或者其他类型的区间。各种合适技术中的任何一种可以用来为控制回路的过程增益生成期望值和区间。图9是控制回路的期望过程增益对控制回路LV的示例曲线图。特别的，线392表示期望过程增益，线394a和394b表示例如置信区间这样的区间。
再次参考图7和图8，在一些实现中，优选的，在控制回路的正常操作期间采集PV、LV、过程增益等数据(也就是说，不是引起OP、SP、PV、LV等改变到超出正常控制回路操作)。这样，在一些实现中，优选的，省略OP生成器354和控制信号生成器384。或者，OP生成器354和控制信号生成器384可以仅仅包含由控制器实现的正常操作的PID算法。
图10是在控制回路的操作期间实现的、用以帮助检测、预测、减轻和/或预防异常状况的示例方法400的流程图。在块404中，PV和LV统计数据在控制回路的操作期间生成。例如，SPM块可用于为PV和LV生成均值、标准差等。统计数据(例如均值、标准差)可以根据PV或LV的小数目样本产生，例如根据8-12个样本产生。也可以采用更小的或者更大的样本尺寸(包括显著更大的样本尺寸)。同样，也可以基于测量到的PV和LV数据、PV和LV统计数据(例如均值)等来生成过程增益。举例来说，SPM块可以由一个或多个现场设备、控制器或者工作站实现。
在块408中，可以对一些或全部在块404中生成的统计数据应用规则，来确定过程增益是否出现了统计上的显著偏离。例如，将块404中生成的统计数据与控制回路标记和/或置信区间相比较。可以采用例如与SPC规则相似的规则。例如，判断PV的均值是否处于置信区间之外。同样，也可以判断是否有一定数目的PV均值低于标记，或者是否有一定数目的PV均值高于标记。进一步举例来说，可以判断是否过程增益处于置信区间之外，是否有一定数目的过程增益值低于标记，或者是否有一定数目的过程增益值高于标记。
如果块408确定过程增益发生了统计上的显著偏离，则在块412中产生警报。进一步或者作为选择，可以采取进一步措施，例如进行加工厂调整、调整控制信号值、关闭装置、初始化附加诊断程序，等等。
图11是示出了在控制回路的操作时间段内的各种变量并有助于阐明图10的方法400的示例曲线图420。在曲线图420中，展示了在控制回路的操作时间段中的PV中值422。同样，也展示了LV的中值423。举例来说，这些中值由图10中的块404计算。进一步，曲线图展示了在控制回路的操作时间段中PV的期望值424以及置信区间426a和426b。如同能从曲线图420中看到的那样，当LV的中值423变化时，PV的期望值424也变化。在由圆圈429大致表示的区域中，PV的中值422低于置信区间的下限426b，并且在一段时间内持续低于期望值424。这时就应该产生警报(图10的块408和412)，或者采取一些其他措施。
图12是示出了在另一个控制回路的操作时间段中的各种变量的另一示例曲线图430。在曲线图430中，展示了在控制回路的操作时间段中的实际过程增益432。举例来说，实际过程增益432可以根据采集到的PV和LV值来计算。还展示了LV的中值433。举例来说，过程增益和中值可以在图10的块404中进行计算。进一步，曲线图还展示了随时间变化的期望过程增益434和置信区间435a和435b。如同可以从曲线图430中看到的那样，当LV的中值433变化时，期望过程增益434也发生变化。在由椭圆437大致表示出的区域中，实际过程增益433在一段时间内持续低于期望过程增益434，并且同样低于置信区间的下限435b。这时就可以产生警报，或者采取一些其他措施。
图13是另一个展示了与控制回路相关的粘滑运动(stick-slip)条件的示例曲线图440。在这个例子中，过程增益基于PV的变化确定，该PV变化是由OP的给定变化导致的。曲线图440包括PV 442、SP 443、OP 444以及实际过程增益446。如同可以从曲线图440中看到的那样，粘滑运动条件导致实际过程增益446中的尖峰448。所采用的规则可能导致所述尖峰，从而引起产生警报，或者采取一些其他措施。
有理由相信，检测统计意义上的显著过程增益相关的偏离，例如上述的那些，可以提供对于过程问题的早期指示。关于过程增益变化的早期知识能够提供时间给操作员，用来在问题变得危急之前分析问题。进一步，检测统计意义上的显著过程增益相关的偏离，可以帮助进行根本原因分析和/或提供以推荐的操作员响应为基础的推断工具。例如，如果单元进给阀打开得超过了期望，这可能表示系统中存在过量压力下降，该压力下降由例如阀的上流或者下流堵塞引起。可以产生向操作员的警报，表示单元进给阀打开过大“FIC-xxx阀打开过大。检查泵xxx的张紧器。”。可以提供与该警报相关的帮助屏幕，来引导操作员到PV和OP的历史趋势，该历史趋势展示了实际的、期望的回路标记和具有所示的统计告警点(例如，以不同的颜色)的置信区间。
再次参考图10，举例来说，方法400可以由基于规则的专家机实现。图14是可以用来实现方法400的示例规则系统450的方框图。
规则系统450包括规则机454，其可以是任何种类基于规则的专家机，并且存储在数据库(例如在与一个或多个现场设备、控制器、工作站14相关的一个或多个存储器中)中的一套规则458可以被规则机454访问。规则机454分析与过程变量(例如PV、LV等)相关的、由例如一个或多个SPM块产生的统计参数。
规则机454还可以分析其他数据，例如测量到的或者生成的过程变量(例如PV、LV等)。规则机454也可以分析标记和置信区间数据，例如在图5的块312和块316中生成的标记和置信区间数据。
规则机454对统计参数、标记和置信区间数据以及其他数据(可选的)应用规则458，来确定是否存在异常状况，这些异常状况根据规则458中的至少一个表示应该发送警报或者告警给用户。当然，如果需要，如果规则指示存在问题，则规则机454还可以采取其他措施，作为提供或者设置告警的补充或者替换。这些措施包括，例如，关闭过程中的一个或多个组件、切换或者调整控制参数来改变过程的控制、初始化附加的诊断程序，等等。
可选的，规则开发应用程序或者例行程序462可以让用户基于统计数据模式和它们之间的关系来开发一个或多个专家系统规则(例如，用作规则458中的一个)，以检测控制回路相关的异常状况。这样，虽然规则机454所用的规则458中的至少一部分是预先设置或者预先配置的，但是规则开发应用程序462使得用户可以根据对加工厂进行监控的经验创建其他规则。例如，如果用户知道，过程增益条件或者事件的某种组合指示了控制回路的某个问题，则用户可以利用规则开发应用程序462来创建恰当的规则，以检测这种条件和/或如果需要的话基于所检测到的这种条件的存在生成告警或者警报或者采取其他措施。No.60/549,796、2004年3月3日递交、标题为“加工厂中的异常状况预防”的美国临时专利申请，和No.10/971,361、2004年10月22日递交、标题为“加工厂中的异常状况预防”的美国专利申请描述了示例规则开发应用程序以及配置屏幕，用来创建规则以检测异常状况和/或，如果需要的话基于所检测到的这种条件的存在生成告警或者警报或者采取其他措施。也可以采用类似的或不同的规则开发应用程序来开发规则458。上述专利申请的全文为了任何目的在此通过引用合并在本申请中。
当然，在加工厂的操作中，例如可能被配置为接收SPM数据(或者其他任何需要的数据)的规则机454，应用规则458来确定是否匹配规则中的任意一条。如果基于一个或多个规则458，检测到与控制回路的过程增益相关的异常状况，可以向工厂操作员显示警报，或者向其他恰当的人发送警报，或者采取其他措施。
规则机454可以，至少是部分的，由一个或多个与控制回路相关的现场设备实现。附加的或者作为选择的，规则机454可以，至少是部分的，由其他设备实现，例如一个或多个控制器、工作站等等。
并且，一些可以被规则机454使用的数据可以由现场设备中的SPM块产生。在这种情况下，规则机454可以是客户端系统，或者是客户端系统的一部分，通过例如一条或多条通信线路、控制器等从现场设备中读取SPM参数和条件。
再次参考图10，方法400可以不通过基于规则的专家机实现。图15是可以用来实现方法400的另一个示例系统480的方框图。过程增益估计器484可接收过程增益数据，例如测量到的或处理过的PV、和/或LV、测量到的或处理过的过程增益等等。例如，过程增益估计器可接收测量到的PV值、PV均值和/或PV中值。并且，过程增益估计器484可接收过程增益标记数据以及，可选的可接收区间数据。过程增益估计器484可以被配置为，在PV、LV或者计算得到的过程增益基本上偏离期望行为时，生成指示符。例如，过程增益估计器484可以被配置为，根据相对于过程增益的LV并基于收到的过程增益标记数据，确定PV的期望值。并且，过程增益估计器484可以被配置为，记录实际PV值或者处理过的PV值(例如PV的均值、中值等)持续位于期望值之上或者持续位于期望值之下的时间段。同样，过程增益估计器484可以被配置为，确定实际PV值或者处理过的PV值是否处于由所收到的区间数据指示的区间之外。并且，过程增益估计器484可以被配置为，记录实际PV值或者处理过的PV值持续位于由所接收的区间数据指示的区间之外的时间段。进一步，过程增益估计器484可以被配置为，基于测量到的或者处理过的PV和/或LV生成过程增益。然后，过程增益估计器484判断过程增益是否实质上偏离过程增益标记。系统480还可以包括异常状况检测器488。当PV、LV或者计算得到的过程增益实质上偏离期望行为时，异常状况检测器488接收一个或多个指示符。异常状况检测器488可选的接收其他类型的数据，例如过程变量的实际值、过程变量的统计值、警报、历史数据等等。并且，异常状况检测器488可接收来自其他过程增益估计器，例如与不同的控制回路相关的过程增益控制器的输出。异常状况检测器488可以被配置为，当PV、LV或者计算得到的过程增益实质上偏离期望行为时，至少基于所述指示符，检测与控制回路相关的一个或多个异常状况，和/或，检测与控制回路相关的加工厂实体(例如，例如加热器、压缩机、塔、桶这样的单元的操作)相关的一个或多个异常状况。异常状况检测器488可以包括例如专家系统，或者其他用于检测加工厂内异常状况的合适的系统。
实质上偏离通常指统计意义上的显著偏离。举例来说，如果PV、OP、增益低于期望值的时间达到一定时间长度(例如特定长度的时间，特定数目的样本等等)，就发生了实质上偏离。另举一例来说，如果PV或者OP高于期望值的时间达到特定长度，也发生了实质上偏离。再举一例来说，如果PV或者OP处于关于期望值的区间(例如置信区间)之外，也发生了实质上偏离。
在一些实现中，可以提供系统来让用户在早期就对多个控制回路实行上述技术，这些控制回路位于加工厂或者加工厂的一部分中。例如，利用来自其自身的PID块的配置信息，所述系统可以容许对与基于PID的控制回路相关的SPM块进行自动或半自动的配置。另举一例来说，所述系统可以让用户一并操作一组与设备或者过程单元的一项相关的过程增益分析子系统。图16是与加热器相关的示例屏幕显示500。显示500包括加工厂里的加热器的图形描述504。在本例中，检测到了加热器的恒稳态操作。作为响应，可以通过窗口506提示操作员是否打开过程增益分析。如果操作员通过按钮508选择打开过程增益分析，将开始对于一个或多个与加热器单元相关的控制回路进行的过程增益分析。另举一例来说，可以提示操作员，或者由操作员在早期为所有或者特定的过程增益分析子系统打开或者关闭学习模式，这些过程增益分析子系统与特定的装置或者过程单元(例如加热器单元)相关。
在某些实现中，系统可以提供通用标准(例如专家系统规则)，用于确定与类似的过程控制系统相关的多个控制回路中的相似问题。例如，如果加工厂包括多个加热器单元，可以为加热器单元的每个类似的控制回路提供一组与监控过程增益相关的公共标准。但是可以为加热器单元的每个控制回路单独确定标记和/或置信区间。可选的，用户可以修改或者定制所述的一组公共标准，使其仅仅应用于加热器单元的一些子集中。
同样，系统可以允许授权用户在任何回路的过程增益警报之后定义特定的消息、引导，以及基于规则的“如果-则-否则(if-then-else)”逻辑。
再次参考图5，控制回路标记可以由控制回路的某些操作区域或操作区域来确定。在控制回路的操作中，可以确定控制回路运行在尚未确定标记的区域中。在这种条件下，基于之前为其他操作区域生成的标记，系统可以为这个新的操作区域生成期望值。附加的或者作为替换的，可以提示操作员是否需要初始化新的学习模式来获取数据，所述数据包括针对新操作区域的数据。并且，可以提示操作员是否应该在为特定操作区域采集到足够多的数据时关闭学习模式。图17是图16的显示500的一个示例屏幕，这时检测到了加热器的新操作区域。可以在检测到新的操作区域时通过窗口512提示操作员是否打开学习模式。如果操作员通过按钮514选择打开学习模式，就开始确定与过程增益相联系的标记，以及，可选的确定与加热器单元相关的一个或多个控制回路相关的区间。例如，可以开始采集与过程增益相联系的数据。可选的，用户可以在没有收到提示时就打开学习模式。例如，在某些较迟的时候，用户可以打开学习模式来向学习模式增加之前获取的数据，和/或替换部分或全部之前获取的学习模式数据。这将有效的修改过程增益标记。另举一例来说，用户可以识别新的操作区域，并且打开学习模式来为该区域获取过程增益数据。用户可以为与加工厂单元(例如，与蒸馏分裂塔相关的所有控制回路)相关的某个特定的或者全部的控制回路打开学习模式。
图18是在学习模式运行了选定时间段(例如60分钟)之后的图16的示例屏幕显示500。这时，可以通过窗口提示操作员是否关闭学习模式。如果操作员通过按钮522选择关闭学习模式，则停止为确定标记和/或区间采集过程增益相关数据。举例来说，进一步，可以根据截至目前所采集到的数据确定标记和/或区间。
上面讨论的方法和系统可以应用在与各种工业相关的加工厂中的多种控制回路、装置、单元等等中。仅仅作为例子，上述方法和技术可以应用在带有用于调节炉用燃料的控制回路的进料加热器中。在这个例子中，温度定点和温度过程变量的正常操作区域是相对横稳态的，并且独立于配料比。温度控制器输出(例如燃料流)的横稳态值与单元配料比的相关性可能超过与温度过程变量的相关性。在这种情况下，过程增益可以作为与温度控制器输出(OP)有联系的加热器负载(LV)加以确定。仅仅作为一个例子，短期的温度增益偏离需要加以关注，并且有可能引发产生过程增益警报。
图19示出了加热器的过程增益分析系统期间的示例屏幕显示500。如果检测到与加热器相关的过程增益偏离，将产生警报。例如，可显示窗口530来通知操作员，检测到了过程增益偏离。进一步，过程增益偏离的相关控制回路、装置等等，在显示500的一部分504中被加亮显示。例如，在部分504中，将框532显示在装置的周围。另举一例来说，可以改变装置的颜色，可以加亮显示的一部分等等。
进一步或者作为选择的，在警报中可以与警报一起提供更加具体的信息。例如，如果所监控的与加热器相关的控制回路的过程增益低于置信区间，将产生警报来指示回路的过程增益太低。可显示窗口534来指示过程增益过低。进一步，所述警报可以提供连接、帮助屏幕、帮助窗口等等，来提供建议的措施。例如，显示窗口536来建议“针对炼焦检查加热器通道”和/或显示窗口538来建议“针对低压检查进料泵”。虽然窗口530、534、536和538显示为分离窗口，这些窗口中的两个或更多可以结合在一起。
当与加热器相关的过程增益高于置信区间、持续低于期望值达到一定长度的时间、高于期望值达到一定长度的时间等等时，可以产生类似的警报和/或显示类似的窗口。过程增益分析可以用在与加热器相关的各种控制回路中，例如那些与通道流、温度、燃料、总的加热器负载、空气流、氧气等等相关的控制回路。
另举一例来说，可以为压缩机提供过程增益分析。图20示出了用在压缩机的过程增益分析系统中的示例屏幕显示600。显示600包括图形化描述压缩机的部分604。如果检测到与压缩机相关的过程增益偏离，将产生警报。例如，显示窗口608来通知操作员，检测到了过程增益偏离。进一步，与过程增益偏离对应的控制回路、装置等等，在显示600的一部分604中被加亮显示。例如，在部分504中，将框610显示在装置的周围。另举一例来说，可以改变装置的颜色，加亮显示的一部分等等。
进一步或者作为选择的，在警报中可以与警报一起提供更加具体的信息。例如，如果所监控的与压缩机相关的控制回路的过程增益高于置信区间，将产生警报来指示回路的过程增益过高。显示窗口612来指示过程增益过高。进一步，所述警报可以提供连接、帮助屏幕、帮助窗口等等，来提供建议的措施。例如，显示窗口614来建议“检查压缩机排放压力”和/或显示窗口616来建议“检查再循环阀操作”。虽然窗口608、612、614和616显示为分离窗口，这些窗口中的两个或更多可以结合在一起。
当与压缩机相关的过程增益高于置信区间、持续低于期望值达到一定长度的时间、高于期望值达到一定长度的时间等等时，可以产生类似的警报和/或显示类似的窗口。例如，如果确定与压缩机相关的过程增益低于置信区间时，可以由警报或者与警报一起提供附加信息，例如建议“检查排放压力传感器”、“检查再循环阀操作”等等。过程增益分析可以用在与压缩机相关的各种控制回路中，例如那些与入口压力、出口压力RPM、温度等等相关的控制回路中。
再举一例来说，可以为桶(drum)提供过程增益分析。图21示出了用在桶的过程增益分析系统中的示例屏幕显示650。显示650包括图形化描述桶的部分654。例如，显示窗口658来通知操作员，检测到了过程增益偏离。进一步，与过程增益偏离对应的控制回路、装置等等，在显示650的一部分654中被加亮显示。例如，在部分654中，将框660显示在装置的周围。另举一例来说，可以改变装置的颜色，加亮显示的一部分，等等。
进一步或者作为选择的，在警报中或者与警报一起提供更加具体的信息。例如，如果所监控的与桶相关的控制回路的过程增益低于置信区间，将产生警报来指示回路的过程增益过高。显示窗口662来指示所观测的过程增益过低。进一步，所述警报可以提供连接、帮助屏幕、帮助窗口等等，来提供建议的措施。例如，显示窗口664来建议“检查液位测量是否停止”和/或显示窗口667来建议“检查下流线路是否阻塞”。虽然窗口658、662、664和667显示为分离窗口，这些窗口中的两个或更多可以结合在一起。
还举一例来说，可以为分裂蒸馏塔提供过程增益分析。图22示出了用在分裂蒸馏塔的过程增益分析系统中的示例屏幕显示680。显示680包括图形化描述塔的部分684。例如，显示窗口688来通知操作员与塔有关的警报。进一步，与警报对应的控制回路、装置等等，在显示680的一部分684中被加亮显示。例如，在部分684中，在一组测量或者估计数据的周围显示椭圆690。另举一例来说，可以改变数值的颜色、数值的背景颜色以及加亮显示的一部分等等。
进一步或者作为选择的，在警报中或者与警报一起提供更加具体的信息。例如，如果与塔相关的温度处于置信区间之外，将产生警报来指示温度处于正常范围之外。显示窗口692来指示温度曲线图处于正常范围之外。进一步，所述警报可以提供连接、帮助屏幕、帮助窗口等等，来提供建议的措施。例如，显示窗口694来建议“检查温度传感器TI-2001”，显示窗口696来建议“针对阻塞检查侧向流”和/或显示窗口698来建议“针对阻塞检查泵循环流”。虽然窗口688、692、694、696和698显示为分离窗口，这些窗口中的两个或更多可以结合在一起。
现在参考图19-22，向用户提供附加信息可能是有用的。例如，可以向用户显示上下文相关的趋势图。趋势图可以包括以下数据中的一种或几种与过程增益相关的过程变量、过程变量的期望值、与过程变量相关的统计值、置信区间、对过程增益的统计意义上的显著偏离的指示，等等。
参考图16-22描述了向用户显示的示例消息。本领域技术人员应该理解，这些消息仅仅是示例，并且在不同的实现中可以采用不同的消息。一般来说，向用户显示的消息设计为提示用户是否开始获取过程增益标记数据、提示用户是否停止获取过程增益标记数据、提示用户是否开始监控过程增益数据、通知用户可能存在潜在的问题，和/或通知用户可能存在何种潜在的问题。
过程增益分析可以用在与塔相关的各种控制回路中，例如那些与压力、温度等等相关的控制回路。
作为进一步的例子，上面描述的系统和方法可以应用在反应堆或者泵浦中。过程增益分析可以用在与反应堆和泵浦相关的各种控制回路中，例如那些与流、压力、温度等等相关的控制回路。
可以针对特定的过程单元操作，例如泵浦、加热器、压缩机、分裂蒸馏塔、反应堆等等，应用“学习的标记”。例如，分裂蒸馏塔中的温度点通常彼此相关的上下浮动。换句话说，它们的观察到的过程增益应该随着时间匹配。当一个点与其他点不相同步时，对期望增益的比较可能会在高温告警产生之前很久就指示温度偏离问题。在一些实现中，可以确定与过程变量之间的联系相对应的标记和区间(例如置信区间)。例如，确定标记和置信区间，该标记和置信区间对应于分裂蒸馏塔中的第一温度点和至少第二温度点之间的联系。如果确定第一温度点实质上偏离标记，就可以产生警报。
图23是示例曲线图700，该曲线图示出了加热器的多个出口温度的标记和置信区间。曲线图700包括期望第一温度704以及相关的置信区间706，期望第二温度710以及相关的置信区间712，期望第三温度716以及相关的置信区间718。每个温度的标记基于与其他一个或多个温度之间的联系。类似的，图24是示例曲线图750，该曲线图示出了与压缩机相关的多个过程变量的标记和置信区间。曲线图750包括期望排放压力754以及相关的置信区间756，期望输入流760以及相关的置信区间762，以及期望入口压力766以及相关的置信区间768。排放压力、输入流、入口压力中的每一个的标记，可基于与排放压力、输入流、入口压力中的中的其他一个或多个之间的联系，还基于与压缩机相关的每分钟转数(RPM)。
图25是与加热器相关的多个通道出口温度的示例曲线图800。在由椭圆804一般表示的时间段中，一个通道出口温度808实质上偏离了期望值810。该实质上偏离导致产生警报或者采取或初始化其他措施。期望值810基于通道出口温度808与其他通道出口温度中的一个或多个的联系，基于与加热器相关的OP等等。
图26是与加热器相关的多个过程变量的示例曲线图850。特别的，曲线图850包括空气速率854、燃料速率858以及配料比862。在由椭圆866一般表示的时间段中，燃料速率858实质上偏离期望值870。该实质上偏离导致产生警报或者采取或初始化其他措施。期望值870可人基于燃料速率与空气速率854、配料比862以及与加热器相关的OP等等中的一个或多个。例如，如果燃料速率增长的同时配料比没有对应的增长，则说明加热器可能出现异常状况。
图7、8、14和15中的一些或全部可以完全或者部分用软件、固件或者硬件实现。类似的，参考图5和图10所述的示例方法也可以完全或者部分用软件、固件或者硬件实现。如果，至少是部分的，用软件程序实现，该程序可以被配置为由处理器执行，并且由存储于有形媒质中的软件指令加以实例化，所述有形媒质例如CD-ROM、软盘、硬盘、数字万能盘(DVD)或者与处理器相关的存储器，但是本领域普通技术人员应该容易的认同，程序的整个或者一部分可以替代的由除处理器以外的其他设备执行，和/或通过众所周知的方式在固件和/或专用硬件中实例化。类似的，可以通过任何已知的或者所需的传送方法将软件程序传送给用户、加工厂或者操作员工作站，所述传送方法包括，例如，通过计算机可读磁盘或者其他可移动的计算机存储机构，或者通过例如电话线、卫星线路、射频线路、互联网、万维网或者其他局域网或者广域网等等这样的通信信道(传送被看作与通过可移动存储设备提供所述软件相同或者可与之互换)。进一步，可以不经过调制或者加密就提供该软件，或者可以在通过通信信道进行传输之前利用任何合适的调制载波和/或加密技术对该软件进行调制和/或加密。
参考图1和图2，实现图7、8、14和15中的一个或所有块的可以是一个或多个控制器实现，例如控制器12B、控制器14B和控制器60；I/O设备，例如I/O卡12C、I/O设备68、I/O设备70；现场设备，例如现场设备16、现场设备16、现场设备64、现场设备66；操作员接口设备，例如操作员接口12A、操作员接口14A、用户接口72、用户接口74；加工厂里的其他计算机，例如维护计算机22、计算机26、计算机系统30；数据采集和/或处理块，例如块80、块82等等。
虽然本发明可以有多种修改和选择性解释，其特定的说明性实施例在图中表示，并且在此进行了描述。然而，应该可以理解，意图不在于将公开内容限制于特定的已经公开的形式，相反，意图在于覆盖所有包含在所公开内容的精神和范围之中的修改、选择性解释和等同替换。
权利要求
1.一种监控加工厂中的控制回路的操作的方法，包括采集与加工厂中的控制回路的第一操作区域相关的过程增益数据，该控制回路与该加工厂内的单元操作相关；基于所采集的过程增益数据来确定该第一操作区域中的期望过程增益行为；监控该控制回路在该第一操作区域进行操作期间的过程增益；在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定；以及至少根据对该第一操作区域中的期望过程增益行为的实质上偏离，来确定与该控制回路和/或该单元操作有关的异常状况。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述采集与该控制回路的第一操作区域相关的过程增益数据的步骤包括以下步骤中的至少一个采集有关过程变量和负载变量的相互关系的数据；采集有关该负载变量和该过程变量的相互关系的数据；采集有关过程增益和该负载变量的相互关系的数据；采集有关该负载变量和过程增益的相互关系的数据；或采集有关该过程变量和一个或更多其他过程变量的相互关系的数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述负载变量包括控制输出或另一过程变量中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定该第一操作区域中的期望过程增益行为的步骤包括以下步骤中的至少一个确定变量的期望值；或确定该变量的期望变化率。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定异常状况的步骤包括至少根据对该控制回路的第一操作区域中的期望过程增益行为的实质上偏离和对与该单元操作有关的一不同控制回路的期望过程增益行为的实质上偏离，来确定与该单元操作有关的异常状况。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括采集与该加工厂中的该控制回路的至少第二操作区域相关的过程增益数据；基于所采集的过程增益数据来确定该至少第二操作区域中的期望过程增益行为；监控该控制回路在该至少第二操作区域中进行操作期间的过程增益；在所监控的过程增益实质上偏离该至少第二操作区域中的期望过程增益行为时进行确定；并且其中所述确定异常状况的步骤包括至少根据对该第一操作区域中的期望过程增益行为的实质上偏离或对该第二操作区域中的期望过程增益行为的实质上偏离，来确定所述异常状况。
7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括在该控制回路在还未采集过程增益数据的第二操作区域中操作时进行确定；以及在确定该控制回路在该控制回路的第二操作区域中操作之后，采集与该加工厂中的该控制回路的第二操作区域相关的过程增益数据；监控该过程回路在该第二操作区域中进行操作期间的过程增益；以及在所监控的过程增益实质上偏离该第二操作区域中的期望过程增益行为时进行确定。
8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括在确定该控制回路在该控制回路的第二操作区域中操作之后，提示操作员是否采集与该加工厂中的该控制回路的第二操作区域相关的过程增益数据；其中所述采集与该控制回路的第二操作区域相关的过程增益数据的步骤包括如果该操作员指示应采集与该控制回路的第二操作区域相关的过程增益数据，则采集与该第二操作区域相关的过程增益数据。
9.根据权利要求7所述的方法，其中该加工厂的单元包括该控制回路；其中所述在该控制回路在该第二操作区域中操作时进行确定的步骤包括在该加工厂的单元在还未采集与该单元有关的过程增益数据的操作区域中进行操作时进行确定。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述采集与该控制回路的第一操作区域相关的过程增益数据的步骤包括采集有关与该控制回路相关的多个过程增益的过程增益数据，所述多个过程增益至少包括第一过程增益和第二过程增益；其中所述确定该第一操作区域中的期望过程增益行为的步骤包括确定该第一过程增益至少相对于该第二过程增益的期望行为；其中所述监控该控制回路在该第一操作区域中进行操作期间的过程增益的步骤包括监控该第一过程增益并监控该第二过程增益；其中所述在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定的步骤包括在所监控的第一过程增益实质上偏离该第一过程增益至少相对于该第二过程增益的期望行为时进行确定。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定的步骤包括以下步骤中的至少一个在所监控的过程增益低于期望过程增益达到特定时长时进行确定；或者在所监控的过程增益高于期望过程增益达到特定时长时进行确定。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述确定该第一操作区域中的期望过程增益行为的步骤包括为该第一操作区域确定置信区间；其中所述在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定的步骤包括至少在所监控的过程增益处于该第一操作区域中的置信区间之外时进行确定。
13.根据权利要求12所述的方法，其中所述在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定的步骤包括在所监控的过程增益处于该第一操作区域中的置信区间之外达到特定时长时进行确定。
14.根据权利要求1所述的方法，如果确定出异常状况，则进一步包括以下步骤中的至少一个生成警报；调整与该控制回路相关的控制参数；初始化诊断程序；或关闭与该控制回路相关的装置。
15.一种存储有机器可执行指令的有形媒质，所述机器可执行指令可使一台或更多机器进行采集与加工厂中的控制回路的第一操作区域相关的过程增益数据；基于所采集的过程增益数据来确定该第一操作区域中的期望过程增益行为；监控该控制回路在该第一操作区域进行操作期间的过程增益；在所监控的过程增益实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为时进行确定；以及至少根据对该第一操作区域中的期望过程增益行为的实质上偏离，来确定与该控制回路和/或该单元操作有关的异常状况。
16.一种监控加工厂中的控制回路的操作的方法，包括采集与加工厂中的控制回路的第一操作区域相关的过程增益数据；基于所采集的过程增益数据来确定该第一操作区域中的期望过程增益行为；向专家机提供表示该第一操作区域中的期望过程增益行为的数据；在向该专家机提供该控制回路操作期间、与该控制回路相关的过程增益数据；和根据表示该期望过程增益行为的数据以及在该控制回路操作期间、与该控制回路相关的过程增益数据，使用该专家机来检测与该过程回路相关的异常状况。
17.根据权利要求16所述的方法，其中所述使用专家机来检测与该控制回路相关的异常状况的步骤包括确定该第一操作区域中的过程增益是否实质上偏离该第一操作区域中的期望过程增益行为。
18.根据权利要求16所述的方法，进一步包括向该专家机提供在该控制回路操作期间、与该控制回路相关的过程变量统计数据；以及其中所述使用该专家机来检测与该控制回路相关的异常状况的步骤包括进一步基于与该控制回路相关的过程变量统计数据，使用该专家机来检测与该控制回路相关的异常状况。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述与该控制回路相关的过程变量统计数据包括由与该控制回路相关的现场设备生成的统计数据。
20.一种监控加工厂中的控制回路的操作的系统，该系统包括过程增益标记生成器，其配置为生成与加工厂中的控制回路相关的期望过程增益行为的标记；过程增益估计器，其配置为根据该期望过程增益行为的标记来确定实际过程增益是否实质上偏离期望过程增益；和异常状况检测器，其配置为至少部分地根据该实际过程增益是否实质上偏离该期望过程增益，来检测与过程单元相关的异常状况，所述过程单元与该控制回路相关。
21.根据权利要求20所述的系统，进一步包括区间生成器，其配置为生成与期望过程增益行为的标记相关的区间；其中所述过程增益估计器配置为根据期望过程增益行为的标记和与期望过程增益行为的标记相关的区间，来确定该实际过程增益是否实质上偏离该期望过程增益。
22.根据权利要求20所述的系统，进一步包括专家系统，其中该专家系统包括过程增益估计器和/或异常状况监测器。
23.根据权利要求22所述的系统，其中该专家系统配置为至少部分地根据该实际过程增益是否实质上偏离该期望过程增益，来检测与过程单元相关的异常状况，该过程单元与该控制回路相关。
24.根据权利要求22所述的系统，进一步包括过程增益数据采集器，该过程增益数据采集器配置为采集待由所述过程增益标记生成器使用的数据以生成与该控制回路相关的期望过程增益行为的标记。
25.一种有助于监控加工厂的至少一部分的操作的方法，包括采集表示与加工厂中各个单元操作有关的过程增益的过程增益数据；基于所采集的过程增益数据来确定与各个单元操作相关的期望过程增益；以及提供一组公共标准，以便至少根据与一单元操作相关的过程增益是否实质上偏离与该单元操作相关的期望过程增益，来针对各个单元操作确定是否存在与该单元操作相关的异常状况。
26.根据权利要求25所述的方法，其中该组公共标准包括待由专家机应用的专家规则。
27.根据权利要求25所述的方法，进一步包括允许用户为特定单元操作修改该组公共标准以生成一组修改的标准；利用该组修改的标准来为该特定单元操作确定是否存在与该特定单元操作相关的异常状况；以及采用该组公共标准来为至少一个其他单元操作中的各个单元操作确定是否存在与该其他单元操作相关的异常状况。
全文摘要
在用于监控加工厂的控制回路的方法中，采集与控制回路相关的过程增益数据。所采集的数据被用来确定期望过程增益行为。例如，确定对应负载变量给定值的过程变量期望值。另举一例来说，确定对应负载变量给定变化的过程变量期望变化。然后，在控制回路的操作期间，监控过程增益。如果所监控的过程增益实质上偏离期望行为，则指示与控制回路相关的异常状况。
文档编号G05B23/02GK1969239SQ200580019273
公开日2007年5月23日 申请日期2005年6月9日 优先权日2004年6月12日
发明者小约瑟夫·H·夏普 申请人:费舍-柔斯芒特系统股份有限公司