Мониторинговое устройство и способ мониторинга системы
Группа изобретений относится к мониторинговому устройству, устройству и способу для мониторинга системы. Мониторинговое устройство содержит приемное устройство для приема данных датчиков, устройство аналитической обработки. Устройство для мониторинга системы содержит вышеуказанное мониторинговое устройство, множество датчиков, устройство управления. Для мониторинга системы принимают данные от множества датчиков, обнаруживают неисправности в первом датчике из множества датчиков, определяют список датчиков-кандидатов, определяют значение подобия для каждого датчика, рассчитывают определенным образом виртуальные данные датчиков, которые заменяют данные первого датчика. Обеспечивается надежность системы за счет использования данных других датчиков при неисправности одного из них. 3 н. и 10 з.п. ф-лы, 3 ил.
Настоящее изобретение касается мониторингового устройства и способа мониторинга системы. В частности, изобретение касается мониторингового устройства для аналитической обработки данных датчиков.
Современные технические системы оснащены множеством датчиков. Эти датчики регистрируют, как правило, все релевантные состояния систем. На базе выходных сигналов датчиков может определяться текущее состояние мониторинговой системы. Таким образом возможно согласованное управление или регулирование системы посредством выходных значений датчиков. В частности, из выходных значений датчиков может также делаться вывод о критических состояниях системы. Такое критическое состояние системы может, например, приводить к необходимости вмешательства в рабочий процесс системы или при известных условиях также полного или частичного отключения системы.
При этом для надежной работы такой системы необходимо, чтобы предоставляемые датчиками данные имелись по возможности полностью и с высокой надежностью. При неправильных или при известных условиях отсутствующих данных датчиков в определенных случаях не может с достаточной надежностью обеспечиваться надежность управления или обнаружение критических рабочих состояний.
При этом, благодаря высокому количеству датчиков в системе, при известных обстоятельствах при выходе из строя какого-либо датчика можно выводить данные этого датчика из данных других датчиков системы. Для этого существуют разные методы.
Например, в методе, базирующемся на статистике, могут идентифицироваться взаимосвязи между отдельными данными датчиков. Для этого, к примеру, для данных каждых двух датчиков попарно может рассчитываться статистическая связь, такая как, к примеру, корреляция. Если при этом получается высокая корреляция для двух датчиков, то между данными датчиков этих двух датчиков существует сильная связь, так что при выходе из строя одного из этих двух датчиков данные другого датчика могут соответственно выводиться из еще функционирующего датчика. При этом недостаток этого метода в том, что предварительно для каждой пары датчиков должно индивидуально рассчитываться некоторое статистическое значение. Из-за высокого количества датчиков в системе для этого необходима большая вычислительная мощность при соответственно сложном и дорогом аппаратном обеспечении.
Альтернативно находящиеся в связи друг с другом данные датчиков могут также идентифицироваться посредством какого-либо метода, базирующегося на знании. Однако для этого необходимы очень детальные сведения о мониториемой системе. Эти сведения получаются, как правило, из человеческого знания. Поэтому для каждой вновь разрабатываемой системы необходимо заново составлять надлежащую базу знаний. Это требует очень детального анализа системы и высокой степени человеческого содействия. Поэтому такие разработки также очень сложны и из-за человеческого фактора также предрасположены к неисправностям.
Поэтому существует потребность в мониторинге системы с помощью нескольких датчиков, у которой при возникновении неисправности в одном из датчиков данные вышедшего из строя датчика могут особенно надежно и быстро реконструироваться из еще имеющихся в распоряжении данных датчиков.
Для этого настоящее изобретение создает мониторинговое устройство с признаками п.1 формулы изобретения, устройство для мониторинга системы с признаками п.7 формулы изобретения и способ мониторинга системы с признаками п.8 формулы изобретения.
Соответственно этому предусмотрено
мониторинговое устройство, имеющее приемное устройство и устройство для аналитической обработки. Приемное устройство предназначено для того, чтобы принимать данные датчиков от нескольких датчиков. Устройство для аналитической обработки предназначено для того, чтобы обнаруживать неисправность в первом датчике из указанных нескольких датчиков. Далее, устройство для аналитической обработки предназначено для того, чтобы рассчитывать виртуальные данные датчиков, которые заменяют данные датчиков неисправного первого датчика. При этом устройство для аналитической обработки для расчета виртуальных данных датчиков сначала определяет список датчиков-кандидатов из указанных нескольких датчиков. Для каждого датчика из датчиков-кандидатов устройство для аналитической обработки определяет соответствующее значение подобия. После этого устройство для аналитической обработки рассчитывает виртуальные данные датчиков для несправного первого датчика с использованием данных датчиков датчика, имеющего наибольшее значение подобия.
Также предусмотрено
устройство для мониторинга системы, имеющее несколько датчиков, предлагаемое изобретением мониторинговое устройство и устройство управления. Указанные несколько датчиков предназначены каждый для того, чтобы предоставлять данные датчиков. При этом предоставляемые данные датчиков какого-либо датчика соответствуют каждое какому-либо зарегистрированному измеренному значению в системе. Устройство управления предназначено для того, чтобы управлять системой с использованием принятых данных датчиков и рассчитанных виртуальных данных датчиков.
Далее, предусмотрен
способ мониторинга системы. Способ включает в себя этапы приема данных датчиков от нескольких датчиков и обнаружения неисправности в первом датчике из указанных нескольких датчиков. Также способ включает в себя этап определения списка датчиков-кандидатов из указанных нескольких датчиков и этап определения значения подобия для каждого датчика в списке датчиков-кандидатов. Наконец, способ включает в себя этап расчета виртуальных данных датчиков. При этом виртуальные данные датчиков заменяют данные датчиков неисправного первого датчика. Причем виртуальные данные датчиков рассчитываются с использованием данных датчиков датчика, имеющего наибольшее значение подобия.
В основе настоящего изобретения лежит тот обнаруженный факт, что у системы, имеющей множество датчиков, при выходе из строя какого-либо датчика данные датчиков чаще всего могут реконструироваться из других данных датчиков. Однако при этом идентификация подходящих альтернативных датчиков, из которых могут реконструироваться отсутствующие или, соответственно, неправильные данные датчиков, связана с очень большими издержками. Эти высокие издержки затрудняют и вместе с тем удорожают разработку надежной системы.
Поэтому в основе настоящего изобретения лежит идея, учесть этот обнаруженный факт и предусмотреть мониторинг системы, у которой наиболее простым возможным и, тем не менее, надежным образом могут идентифицироваться данные датчиков для реконструкции отсутствующих или, соответственно, неправильных данных. Для этого настоящее изобретение предусматривает метод из двух этапов. На первом этапе имеющаяся система может сначала структурно и функционально анализироваться. Таким образом в относительно простом способе могут идентифицироваться функциональные и структурные взаимосвязи, которые могут служить исходной базой для альтернативных сенсорных источников. Тем самым может уже сильно ограничиваться количество возможных кандидатов датчиков, которые служат исходной базой для реконструкции данных датчиков. После этого на следующем этапе с помощью статистического/математического анализа могут рассчитываться взаимосвязи данных датчиков отдельных кандидатов. Если при этом идентифицируются сильные взаимосвязи между данными двух датчиков, то при выходе из строя одного из этих датчиков соответственно другой сенсор может использоваться в качестве базы для реконструкции неправильных данных датчиков.
Определение кандидатов датчиков, из данных которых при выходе из строя какого-либо датчика могут реконструироваться данные датчиков неисправного датчика, может базироваться на любом подходящем анализе системы. Например, структурное и/или функциональное описание системы может закладываться в банк данных или другую подходящую память. На базе этого структурного или, соответственно, функционального описания системы могут идентифицироваться функциональные, структурные, а также пространственные взаимосвязи между отдельными датчиками в системе. Если, например, мониторится объемный расход, то во взаимосвязь могут ставиться все датчики, которые участвуют в этом мониторинге объемного расхода. С другой стороны, другими датчиками, которые не участвуют в мониторинге такого объемного расхода, можно пренебречь, так что количество датчиков для последующего второго этапа может сокращаться. Далее, в составлении списка возможных данных датчиков могут одновременно использоваться также уже имеющиеся сведения о сходных, ранее разработанных системах. В принципе, помимо этого возможно также, чтобы для составления списка датчиков-кандидатов использовались и другие источники знания.
Составление списка датчиков-кандидатов может осуществляться уже при разработке системы. Помимо этого, список датчиков-кандидатов может также создаваться, составляться или при известных условиях также согласовываться в зависимости от рабочего состояния или модификаций системы во время нормальной оперативной работы. Так как составление списка датчиков-кандидатов независимо от текущей работы системы, для составления списка датчиков-кандидатов необходима только небольшая вычислительная мощность. В частности, составление списка датчиков-кандидатов не является критическим по времени процессом, так как для приложений в реальном времени не требуется высокая вычислительная мощность.
В дальнейшем ходе событий после этого для каждого потенциальных кандидатов, из которых в случае неисправности могут реконструироваться данные неисправного датчика, может определяться соответствующее значение подобия. Например, для этого может задаваться функция, которая описывает степень подобия между данными двух датчиков. В частности, к примеру, может рассчитываться корреляция или, соответственно, перекрестная корреляция между данными двух датчиков. Чем выше подобие, в частности корреляция между данными двух датчиков, тем сильнее данные этих двух датчиков находятся в связи друг с другом. Причем при выпадении данных одного из этих двух датчиков при высоком подобии, в частности сильной корреляции, из данных еще функционирующего датчика могут относительно хорошо реконструироваться данные неисправного датчика.
Мониториемая система может представлять собой любую систему, в частности любую техническую систему. Так, к примеру, в качестве системы возможны технические установки, которые изготавливают конечный продукт из одного или нескольких исходных материалов. Например, при этом речь может идти о какой-либо технологической установке какого-либо химического процесса. Помимо этого, в качестве системы возможны также любые производственные установки для полностью или частично автоматического изготовления продуктов. Такая система может включать в себя, например, установку для изготовления какого-либо предмета бытовой техники, или любую другую производственную установку. Далее, эта система может также, например, представлять собой электростанцию, такую как, к примеру, газовую или угольную электростанцию. Помимо этого, мониториемая система при известных условиях может быть также только частью такой производственной установки или электростанции. Например, мониториемая система может также представлять собой только одну турбину электростанции. Помимо этого, возможны также любые другие системы, которые могут мониториться и управляться несколькими системами.
Обнаружение неисправности в первом датчике может осуществляться любым образом. Например, принятые данные датчиков могут проверяться на связность. Если принятые данные датчиков лежат выше и/или ниже заданных предельных значений, то это может быть, например, признаком неисправного датчика. Помимо этого, принятые данные датчиков могут также сравниваться с уже принятыми ранее данными датчиков, и при слишком сильном отклонении делаться заключение о возможной неисправности. В простом случае уже из отсутствия предоставляемых данных датчиков может делаться заключение о неправильном функционировании датчика. Однако, помимо этого, можно также принимать дополнительный сигнал, который отображает возможную неисправность в одном из датчиков. При этом термин «первый сенсор» служит исключительно для того, чтобы отличать этот сенсор от других датчиков. При этом первый сенсор может быть любым датчиком системы из указанных нескольких датчиков системы.
По одному из вариантов осуществления мониторинговое устройство включает в себя запоминающее устройство. Причем устройство для аналитической обработки может быть предназначено для того, чтобы сохранять в запоминающем устройстве принятые данные датчиков указанных нескольких датчиков. Далее, устройство для аналитической обработки может рассчитывать значения подобия с использованием сохраненных данных датчиков, которые были сохранены до обнаружения неисправности в первом датчике. В частности, для расчета значений подобия могут использоваться сохраненные данные датчиков какого-либо предопределенного промежутка времени или интервала времени для расчета значений подобия.
По одному из вариантов осуществления мониторинговое устройство включает в себя банк данных. Этот банк данных может быть предназначен для того, чтобы сохранять и предоставлять информацию об указанных нескольких датчиках. Устройство для аналитической обработки может составлять список датчиков-кандидатов с использованием предоставленной банком данных информации об указанных нескольких датчиках. Например, в банке данных может сохраняться информация о функциональных взаимосвязях отдельных датчиков. Помимо этого, в банке данных могут также сохраняться пространственные и/или структурные взаимосвязи между отдельными датчиками. Далее, в банке данных могут также сохраняться любые другие дополнительные указания о системе и, в частности, об отдельных датчиках в системе. Эта информация может закладываться в банк данных, например, автоматически или при известных условиях также полностью или частично вручную. Таким образом может предоставляться база знаний о системе и содержащихся в ней датчиках. В частности, в банке данных может также для каждого датчика сохраняться, например, степень добротности применительно к данному датчику. Эта степень добротности может, например, специфицировать указание поля допуска данных датчиков или любой другой параметр качества данных датчиков. Отсюда, в частности, при реконструкции виртуальных данных датчиков для неисправного датчика могут также выводиться данные о надежности и/или допуске генерированных виртуальных данных датчиков.
По одному из вариантов осуществления устройство для аналитической обработки определяет датчики-кандидаты с использованием пространственных, структурных или функциональных взаимосвязей отдельных датчиков в системе. Таким образом количество потенциальных датчиков-кандидатов в системе, имеющей многочисленные датчики, может уже сильно ограничиваться путем аналитической обработки известных взаимосвязей датчиков.
По одному из вариантов осуществления устройство для аналитической обработки генерирует правило вычислений для расчета виртуальных данных датчиков из данных датчиков указанного или указанных датчиков, из которых могут выводиться виртуальные данные датчиков. Таким образом виртуальные данные датчиков в случае неисправности могут очень быстро рассчитываться из еще имеющихся в распоряжении данных датчиков.
По одному из вариантов осуществления расчет виртуальных данных датчиков включает в себя расчет значения надежности для рассчитанных виртуальных данных датчиков. В частности, это значение надежности может, например, рассчитываться с использованием рассчитанного значения подобия и/или заданной применительно к датчикам добротности данных датчиков. Таким образом может рассчитываться степень качества виртуальных данных датчиков. Соответственно дальнейшее управление и мониторинг системы посредством виртуальных данных датчиков может согласовываться в соответствии с рассчитанным значением надежности.
По одному из вариантов осуществления способа мониторинга системы расчет значения подобия между двумя датчиками включает в себя расчет корреляции между этими двумя датчиками, в частности между идентифицированным как неисправный первым датчиком и кандидатом других датчиков. Помимо этого, возможны также любые другие функции и правила вычислений для задания величин, которые описывают взаимосвязь между данными двух датчиков.
По одному из вариантов осуществления определение списка датчиков-кандидатов выполняется уже до обнаружения неисправности в первом датчике. Таким образом при обнаружении неисправности уже имеется в распоряжении список датчиков-кандидатов, так что после этого очень быстро может идентифицироваться подходящий сенсор, на базе которого могут рассчитываться альтернативные виртуальные данные датчиков для несправного датчика. При этом список датчиков-кандидатов может составляться, например, только один раз при разработке системы. Помимо этого, можно также согласовывать список датчиков-кандидатов при модификации системы и/или в зависимости от рабочего состояния системы.
По одному из вариантов осуществления способ включает в себя этап сохранения принятых данных датчиков указанных нескольких датчиков. Определение значения подобия может в этом случае осуществляться с использованием сохраненных сенсорных значений, которые были приняты, прежде чем в первом датчике была обнаружена неисправность. Таким образом для расчета значений подобия имеются в распоряжении подходящие правильные данные датчиков. В частности, расчет значений подобия между двумя датчиками может осуществляться на базе данных датчиков, которые были приняты в течение предопределенного интервала времени или промежутка времени.
Приведенные выше варианты осуществления и усовершенствования, если это целесообразно, могут любым образом комбинироваться друг с другом. Другие варианты осуществления, усовершенствования и реализации изобретения включают в себя также не названные явно комбинации признаков изобретения, описанных ранее или далее в связи с примерами осуществления. В частности, специалист добавит также к данным основным вариантам настоящего изобретения отдельные аспекты в качестве улучшений или дополнений.
Настоящее изобретение поясняется подробнее ниже с помощью примеров осуществления, указанных на схематичных фигурах чертежей. При этом показано:
фиг.1: схематичное изображение мониториемой системы по одному из вариантов осуществления;
фиг.2: схематичное изображение мониторингового устройства в устройстве для мониторинга системы по одному из вариантов осуществления; и
фиг.3: схематичное изображение блок-схемы, которая лежит в основе способа мониторинга системы по одному из вариантов осуществления.
На фиг.1 показано схематичное изображение мониториемой системы 10. Мониториемая система 10 может представлять собой любую мониториемую систему. Например, система 10 может представлять собой производственную установку, поточную линию, электростанцию или же только их часть. Например, система 10 может также представлять собой турбину или какую-либо другую мониториемую часть электростанции. Также, например, в качестве системы 10 может мониториться и какая-либо часть производственной установки, такая как, например, реакционная камера или тому подобное. В системе 10 предусмотрены несколько датчиков 1-i. Каждый из этих датчиков 1-i может, например, мониторить один или несколько параметров системы 10 и предоставлять данные датчиков, которые соответствуют указанному или указанным мониториемым параметрам. Например, датчики 1-i могут регистрировать соответственно температуру, давление, объемный расход, влажность, концентрацию предопределенной субстанции в некотором объеме, заполняющее количество, длину, такую как, например, расстояние или протяженность, интенсивность, такую как, например, интенсивность света или излучения, какую-либо электрическую величину, такую как, к примеру, напряжение, ток, мощность и пр., или любую другую физическую величину. Данные датчиков, которые предоставляются датчиками 1-i, могут, например, предоставляться в виде аналоговых или цифровых значений. В частности, данные датчиков могут предоставляться в виде цифровых значений. При этом данные для каждого датчика отдельно могут предоставляться мониторинговому устройству 2 через соответствующее соединение. Также возможно, чтобы данные нескольких датчиков предоставлялись мониторинговому устройству 2 через одну общую шину данных. Для этого возможна любая подходящая шина данных.
Мониторинговое устройство 2 принимает данные датчиков от датчиков 1-i. В случае если в датчике F возникла неисправность, и поэтому этим датчиком F не могут или могут предоставляться только неправильные данные датчиков, то мониторинговое устройство 1 реконструирует данные датчиков этого неисправного датчика F и предоставляет для этого неисправного датчика F виртуальные данные датчиков. После этого устройство 3 управления системы 10 может управлять системой или регулировать ее с использованием данных датчиков датчиков 1-i и при известных условиях с использованием виртуальных данных датчиков для неисправного датчика F. В частности, при этом устройство 3 управления может также на основании данных датчиков датчиков 1-i и при известных условиях виртуальных данных датчиков идентифицировать критические рабочие состояния системы 10. В случае если в системе 10 на базе данных датчиков 1-i и при известных условиях виртуальных данных датчиков было идентифицировано такое критическое рабочее состояние, то после этого может, например, осуществляться подходящая сигнализация. Эта сигнализация может выдаваться в виде оптического и/или акустического сигнала. Также можно выдавать и аналоговый или цифровой сигнал, на базе которого может согласовываться управление системы 10, или при известных условиях также при возникновении критического рабочего состояния полностью или частично останавливаться система 10.
При этом для надежного рабочего процесса очень важно, чтобы надежно распознавались именно такие критические рабочие состояния. Если, например, при возникновении критического рабочего состояния рабочий процесс системы 10 своевременно не согласуется, то это может приводить к значительной опасной ситуации в системе 10. Если, с другой стороны, например, из-за недостаточных данных датчиков, определяется критическое рабочее состояние системы 10, хотя такого критического рабочего состояния системы 10 нет, то это может приводить к полному или частичному выходу из строя системы 10, который, например, может быть связан со значительными затратами вследствие простоя системы 10. Поэтому очень важно всегда иметь в распоряжении достаточную базу данных на основе данных датчиков датчиков 1-i.
Поэтому мониторинговое устройство 2 системы 10 при возникновении неисправности в датчике F может реконструировать виртуальные данные датчиков, которые могут использоваться вместо фактических данных датчиков неисправного датчика F. При этом виртуальные данные датчиков могут рассчитываться из данных датчиков одного или при известных условиях также нескольких других датчиков 1-i системы 10. Функционирование мониторингового устройства 2 поясняется подробнее ниже.
На фиг.2 показано схематичное изображение мониторингового устройства 2, которое может применяться в системе 10. Мониторинговое устройство 2 включает в себя по меньшей мере одно приемное устройство 21 и устройство 22 для аналитической обработки. Далее, мониторинговое устройство 2 может также включать в себя банк 23 данных и при известных условиях другие компоненты. Приемное устройство 21 принимает данные датчиков датчиков 1-i системы 10. После этого принятые данные датчиков предоставляются устройству 22 для аналитической обработки. Устройство 22 для аналитической обработки может, например, обнаруживать неисправность в данных датчиков датчика F. Например, устройство 22 для аналитической обработки может сравнивать принятые данные датчиков с некоторым верхним и/или нижним пороговым значением. Если данные датчиков превышают или, соответственно, не достигают указанного или, соответственно, указанных пороговых значений, то это может указывать на неправильное функционирование соответствующего датчика 1-i. Далее, может также подвергаться аналитической обработке изменение во времени значений данных датчиков, чтобы при отклонении изменения во времени от заданных критериев делать заключение о неправильном функционировании соответствующего датчика 1-i. Альтернативно возможно также, чтобы устройство 22 для аналитической обработки принимало дополнительный сигнал, который сигнализирует о неправильном функционировании соответствующего датчика 1-i. Этот сигнал может представлять собой любой аналоговый или цифровой сигнал, который подходит для того, чтоб отображать неправильное функционирование соответствующего датчика 1-i.
Если устройство 22 для аналитической обработки констатирует, что имеется неправильное функционирование датчика F, то устройство 22 для аналитической обработки рассчитывает из данных датчиков одного или нескольких других датчиков 1-i виртуальные данные датчиков для неисправного датчика F. Эти виртуальные данные датчиков могут использоваться для дальнейшей обработки вместо фактических данных датчиков неисправного датчика F. Соответственно управление системы 10 и, в частности, обнаружение при известных условиях критических рабочих состояний системы 10 может осуществляться на основе данных датчиков и рассчитанных виртуальных данных датчиков.
Для расчета виртуальных данных датчиков устройство 22 для аналитической обработки сначала определяет, на основе каких данных датчиков других датчиков 1-i системы 10 возможен наиболее точный и надежный расчет виртуальных данных датчиков для неисправного датчика 1-i. Для этого на первом этапе сначала определяется список возможных кандидатов датчиков. На следующем этапе для каждого из этих определенных кандидатов датчиков 1-i определяется значение, которое специфицирует степень связи между неисправным датчиком F и данным кандидатом. После этого могут рассчитываться виртуальные данные датчиков из данных датчиков указанного или других датчиков 1-i, которые имеют особенно сильную взаимосвязь с данными датчиков неисправного датчика F.
Определение возможных кандидатов датчиков 1-i может, например, осуществляться путем анализа спецификаций с помощью системы 10. Эти спецификации могут, например, сохраняться в банке 23 данных и предоставляться банком 23 данных. Например, могут аналитически обрабатываться функциональные связи отдельных датчиков 1-i друг с другом. Так, к примеру, несколько датчиков 1-i, которые находятся во взаимосвязи с одним общим этапом процесса, могут считаться взаимосвязанными. Если система 10 включает в себя, к примеру, реакционную камеру, то все датчики, которые регистрируют величины, находящиеся во взаимосвязи с этой реакционной камерой, могут считаться принадлежащими к одной общей группе. Также, например, данные датчиков, которые регистрируют несколько величин объемного расхода в трубопроводе, могут считаться взаимосвязанными. Помимо этого, могут также образовываться любые другие группы датчиков для системы 10. В частности, например, можно специфицировать датчики 1-i в системе в иерархической структуре. В этом случае группой датчиков могут считаться, например, датчики, которые все относятся к более высокому иерархическому уровню. При этом группирование датчиков может базироваться или на функциональных взаимосвязях, то есть объединяться в группу могут датчики, которые регистрируют величины одной общей функции системы 10, или группирование датчиков может, например, базироваться также на структурных или пространственных расположениях в системе 10, то есть одной общей группой могут считаться датчики, которые расположены в одной общей пространственной области системы 10. Помимо этого, разумеется, возможны и любые другие подходящие виды группирования датчиков 10.
Группирование датчиков 1-i для образования возможных кандидатов датчиков 1-i, из данных которых могут рассчитываться виртуальные данные датчиков для вышедшего из строя датчика F, может, помимо этого, осуществляться также любым другим образом. Например, возможные кандидаты могут также устанавливаться и сохраняться уже при разработке системы 10. В частности, при этом могут использоваться любые базирующиеся на знании методы представления возможных кандидатов датчиков. Например, возможен также семантический анализ спецификации системы 10 для идентификации возможных кандидатов датчиков 1-i. При этом определение списка возможных кандидатов датчиков 1-i может осуществляться полностью или при известных условиях также частично автоматически посредством любых подходящих способов. Например, для идентификации возможных кандидатов датчиков 1-i могут также применяться алгоритмы на базе нечеткой логики.
При этом список возможных кандидатов датчиков 1-i, которые могут использоваться в качестве исходной базы для расчета виртуальных данных датчиков для неисправного датчика 1-i, может составляться один раз при разработке системы 10. Помимо этого, можно также согласовывать этот список кандидатов датчиков 1-i после разработки системы 10. К примеру, список возможных кандидатов датчиков 1-i может согласовываться при модификации системы 10 соответственно этой модификации. Возможно также согласование списка возможных кандидатов датчиков 1-i в зависимости от данного рабочего состояния системы 10.
Однако при этом является решающим, что составление списка возможных кандидатов датчиков 1-i для расчета виртуальных данных датчиков для какого-либо определенного датчика 1-i может осуществляться уже до возникновения неисправности в соответствующем датчике 1-i. Поэтому определение списка возможных кандидатов датчиков 1-i не является критическим по времени процессом 1-i, так что составление списка возможных кандидатов датчиков 1-i может осуществляться при относительно низкой мощности процессора. После этого определенный список кандидатов возможных датчиков может сохраняться в памяти устройства 22 для аналитической обработки и держаться наготове.
При этом возможные кандидаты датчиков 1-i, из данных датчиков которых в случае неисправности могут рассчитываться виртуальные данные датчиков для датчика F, могут базироваться каждый на одинаковом физическом параметре. Это значит, например, что для реконструкции температуры могут использоваться данные датчиков других датчиков температуры. Однако, помимо этого, в принципе возможно также, чтобы виртуальные данные датчиков какого-либо физического параметра рассчитывались на основе данных датчиков других физических параметров. Так, например, при выходе из строя датчика температуры при известных условиях температура может также выводиться из данных датчиков датчиков других физических параметров, таких как, к примеру, давление, скорость потока и пр.
Если устройством 22 для аналитической обработки констатируется, что в одном из датчиков 1-i имеется неисправность, то после этого устройство 22 для аналитической обработки определяет, на основе каких данных датчиков могут наиболее подходящим образом рассчитываться возможные виртуальные данные датчиков. Для этого устройство 22 для аналитической обработки может сначала для каждого возможного кандидата датчика 1-i из ранее составленного списка датчиков-кандидатов определять некоторое значение, которое указывает степень взаимосвязи между возможными кандидатами датчика 1-i и неисправным датчиком F. Такое значение ниже называется значением подобия. К примеру, такое значение подобия может рассчитываться из корреляции между данными датчиков неисправного датчика 1-i и данными датчиков возможного кандидата. При этом высокая корреляция, имеющая абсолютное значение, близкое к единице, означает высокое совпадение между данными датчиков неисправного датчика 1-i и данными датчиков возможного кандидата. Малое значение, близкое к нулю, напротив, описывает очень низкое совпадение тех и других данных датчиков.
При этом для расчета значения подобия могут использоваться, в частности, данные датчиков до обнаружения неисправности в одном из датчиков F. Для этого, например, данные датчиков каждого из датчиков 1-i могут сохраняться непрерывно или в предопределенные моменты времени. Если в одном из датчиков F обнаруживается неисправность, то ранее сохраненные данные датчиков могут использоваться, чтобы рассчитывать из них значения подобия между отдельными датчиками 1-i. В частности, при этом может задаваться промежуток времени или, соответственно, интервал времени, данные датчиков из которого используются для расчета значений подобия. Этот интервал времени может, в зависимости от случая применения, лежать в микросекундном, миллисекундном, секундном, минутном, часовом или дневном диапазоне.
После того, как для всех возможных кандидатов датчиков 1-i было рассчитано значение подобия между данными датчиков кандидатов и данными датчиков неисправного датчика F, может выбираться по меньшей мере один сенсор 1-i, на основе данных датчиков которого рассчитываются возможные виртуальные данные датчиков для неисправного датчика F. Для этого могут использоваться, например, данные датчиков какого-либо еще работоспособного другого датчика 1-i, чтобы рассчитывать из них виртуальные данные датчиков для неисправного датчика 1-i. Альтернативно можно также использовать данные датчиков нескольких еще работоспособных датчиков 1-i, чтобы рассчитывать из них виртуальные данные датчиков для неисправного датчика F.
При этом из сохраненных данных датчиков до возникновения неисправности в неисправном датчике F могут также выводиться связи между данными датчиков теперь уже неисправного датчика F и данными датчиков указанного или указанных датчиков, на базе которых должны рассчитываться виртуальные данные датчиков. Из них может выводиться правило вычислений для расчета виртуальных данных датчиков из данных датчиков работоспособных датчиков 1-i.
Далее, можно также присвоить каждому из датчиков 1-i степень добротности. Эта степень добротности может, например, описывать точность данных датчиков каждого датчика 1-i. Помимо этого, возможны и другие параметры для спецификации добротности каждого из датчиков 1-i или, соответственно, данных датчиков каждого из датчиков 1-i. Эта степень добротности данных датчиков может также одновременно использоваться для выбора датчика, из данных датчиков которого должны рассчитываться виртуальные данные датчиков. Так, например, при одинаковых или сходных значениях подобия двух потенциальных кандидатов датчиков 1-i может выбираться сенсор, который имеет подходящее значение добротности данных датчиков.
Далее, можно также из специфицированных значений добротности данных датчиков выводить степень добротности виртуальных данных датчиков. Таким образом эти виртуальные данные датчиков могут соответственно классифицироваться. Если, например, могут рассчитываться только виртуальные данные датчиков, которые имеют более низкую добротность, в то время как первичные, однако теперь уже неправильные данные датчиков имели высокую добротность, то после этого на базе определенной добротности виртуальных данных датчиков может также согласовываться управление системы 10. В частности, на основе данных датчиков могут также согласовываться критерии идентификации критических рабочих состояний, в случае если добротность виртуальных данных датчиков отличается от добротности первичных данных датчиков. Если, к примеру, надо ожидать, что виртуальные данные датчиков описывают температуру только с высоким допуском, в то время как первичный сенсор температуры определял данные датчиков, которые специфицируют температуру с высокой точностью, то при известных условиях критическое рабочее состояние может констатироваться уже при соответственно более низкой температуре, чтобы выводить из него соответствующие меры.
Альтернативно могут также согласовываться диапазоны управления или регулирования системы 10 соответственно добротности виртуальных данных датчиков.
На фиг.3 показано схематичное изображение блок-схемы, которая лежит в основе способа мониторинга системы 10 по одному из вариантов осуществления. На этапе S1 сначала принимаются данные датчиков от нескольких датчиков 1-i. На этапе S2 может обнаруживаться неисправность по меньшей мере в одном датчике F из указанных нескольких датчиков 1-i. Обнаружение может осуществляться, как уже описано выше, на основе принятых данных датчиков или при известных условиях также непосредственного обнаружения неисправности в датчике 1-i. На этапе S3 определяются возможные кандидаты датчиков 1-i, из данных датчиков которых при известных условиях могут выводиться данные датчиков для неисправного датчика F. При этом определение возможных датчиков-кандидатов может осуществляться уже до обнаружения неисправности в датчике 1-i, в частности уже при разработке системы 10 или во время нормальной работы системы 10. На этапе S4 рассчитываются значения подобия, при этом соответствующее значение подобия рассчитывается для каждой пары между неисправным датчиком F и возможными кандидатами датчиков. При этом расчет значений подобия осуществляется, в частности, на базе данных датчиков до обнаружения неисправности в датчике F. Для этого, как уже описано ранее, данные датчиков могут сохраняться до возникновения неисправности.
На этапе S5 рассчитываются виртуальные данные датчиков для неисправного датчика. Эти виртуальные данные датчиков на других этапах процесса могут заменять данные датчиков неисправного датчика. При этом расчет виртуальных данных датчиков осуществляется с использованием данных датчиков, имеющих наибольшее значение подобия. При известных условиях для расчета виртуальных данных датчиков могут также использоваться данные датчиков нескольких датчиков 1-i, имеющие соответственно большое значение подобия.
Затем управление системы 10 может осуществляться на базе данных датчиков, при этом данные датчиков неисправного датчика заменяются виртуальными данными датчиков. При этом управление системы 10 может, в частности, включать в себя также обнаружение критических рабочих состояний.
Итак, настоящее изобретение касается мониторинга технической системы посредством данных датчиков. При этом при выходе из строя какого-либо датчика для вышедшего из строя датчика составляются виртуальные данные датчиков на базе остающихся работоспособных датчиков. При этом выбор датчиков для расчета этих виртуальных данных датчиков осуществляется в два этапа. На первом этапе сначала на основе какого-либо базирующегося на знании метода и топологии системы определяются возможные кандидаты датчиков. На втором этапе рассчитывается математическая связь между данными датчиков неисправного датчика и возможными кандидатами датчиков для расчета виртуальных данных датчиков. Таким образом могут идентифицироваться те датчики, которые образуют подходящую базу для расчета виртуальных данных датчиков.
1. Мониторинговое устройство (2), имеющее:
приемное устройство (21), выполненное с возможностью принимать данные датчиков от нескольких датчиков (1-i); и
устройство (22) аналитической обработки, выполненное с возможностью обнаруживать неисправность в первом датчике (F) из упомянутых нескольких датчиков (1-i) и рассчитывать виртуальные данные датчиков, которые заменяют данные датчиков неисправного первого датчика (F),
при этом устройство (22) аналитической обработки для расчета виртуальных данных датчиков определяет список датчиков-кандидатов из упомянутых нескольких датчиков (1-i), для каждого из датчиков-кандидатов определяет соответствующее значение подобия и рассчитывает виртуальные данные датчиков для неисправного первого датчика (F) с использованием данных с датчика, имеющего наибольшее значение подобия.
2. Мониторинговое устройство (2) по п. 1, при этом устройство (22) аналитической обработки выполнено с возможностью сохранять принятые данные датчиков от упомянутых нескольких датчиков (1-i), и при этом устройство (22) аналитической обработки рассчитывает значения подобия с использованием сохраненных данных датчиков, которые были сохранены до обнаружения неисправности в первом датчике (F).
3. Мониторинговое устройство (2) по п. 1 или 2, при этом мониторинговое устройство (2) включает в себя банк (23) данных, выполненный с возможностью предоставлять информацию об упомянутых нескольких датчиках (1-i), и при этом устройство (22) аналитической обработки выполнено с возможностью составлять список датчиков-кандидатов с использованием предоставленной банком (23) данных информации об упомянутых нескольких датчиках (1-i).
4. Мониторинговое устройство (2) по одному из пп. 1-3, при этом устройство (22) аналитической обработки выполнено с возможностью определять датчики-кандидаты с использованием пространственных, структурных или функциональных взаимосвязей отдельных датчиков (1-i).
5. Мониторинговое устройство (2) по одному из пп. 1-4, при этом устройство (22) аналитической обработки выполнено с возможностью генерировать правило вычислений для расчета виртуальных данных датчиков из данных с датчика (1-i), имеющего наибольшее значение подобия.
6. Мониторинговое устройство (2) по одному из пп. 1-5, при этом расчет виртуальных данных датчиков включает в себя расчет значения надежности для рассчитанных виртуальных данных датчиков.
7. Устройство для мониторинга системы (10), имеющее:
несколько датчиков (1-i), выполненных каждый с возможностью предоставлять данные датчиков, которые соответственно соответствует зарегистрированному измеренному значению;
мониторинговое устройство (2) по одному из пп. 1-6, и
устройство (3) управления выполнено с возможностью управлять системой (10) с использованием принятых данных датчиков и рассчитанных виртуальных данных датчиков.
8. Способ мониторинга системы (10), содержащий этапы:
прием (S1) данных датчиков от нескольких датчиков (1-i);
обнаружение (S2) неисправности в первом датчике (F) из упомянутых нескольких датчиков (1-i);
определение (S3) списка датчиков-кандидатов из упомянутых нескольких датчиков (1-i);
определение (S4) значения подобия для каждого датчика в списке датчиков-кандидатов; и
расчет (S5) виртуальных данных датчиков, которые заменяют данные датчиков первого датчика (F), при этом виртуальные данные датчиков рассчитывают с использованием данных с датчика, имеющего наибольшее значение подобия.
9. Способ по п. 8, при этом определение (S4) значения подобия включает в себя расчет корреляции между данными датчиков первого датчика (F) и данными датчиков датчиков-кандидатов.
10. Способ по п. 8 или 9, при этом определение (S3) списка датчиков-кандидатов осуществляют до обнаружения неисправности в первом датчике (F).
11. Способ по одному из пп. 8-10, при этом каждому датчику в списке датчиков-кандидатов присвоено значение добротности, и при этом значение надежности для виртуальных данных датчиков рассчитывают с использованием значений добротности.
12. Способ по одному из пп. 8-11, при этом способ включает в себя также этап сохранения принятых данных датчиков от упомянутых нескольких датчиков (1-i), и при этом определение (S4) значения подобия осуществляют с использованием сохраненных данных датчиков, которые были приняты до обнаружения неисправности в первом датчике (F).
13. Способ по п. 12, при этом определение (S4) значения подобия осуществляют с использованием данных датчиков в течение предопределенного промежутка времени.
