Область изобретения
Настоящий патент в основном относится к осуществлению диагностики и технического обслуживания на предприятии и, более конкретно, к предоставлению возможностей предиктивной диагностики на производственном предприятии при помощи способа, позволяющего уменьшить или предотвратить вероятность возникновения нестандартных ситуаций на предприятии.
Уровень техники
Системы управления процессами, используемые, например, на химических производствах, нефтеперерабатывающих или других предприятиях, как правило, включают в себя один или несколько централизованных или децентрализованных контроллеров процесса, соединенных линией связи по меньшей мере с одним хостом или рабочей станцией оператора и с одним или несколькими устройствами управления процессом и контрольно-измерительными устройствами, такими как полевые устройства, посредством аналоговых, цифровых или комбинированных аналогово-цифровых шин. Полевые устройства, которые могут представлять собой, например, клапаны, позиционеры клапанов, выключатели, передатчики и датчики (например, датчики температуры, давления, расхода), размещаются в рамках производственной среды предприятия и выполняют определенные функции в составе производственного процесса, например, открытие или закрытие клапанов, измерение параметров процесса, увеличение или уменьшение потока жидкости и т.д. Интеллектуальные полевые устройства, такие как полевые устройства, поддерживающие известный протокол FOUNDATION™ Fieldbus (в дальнейшем "Fieldbus") или протокол HART®, могут также выполнять контрольные вычисления, функции аварийной сигнализации и другие функции управления, обычно реализуемые контроллером процесса.
Контроллеры процесса, которые обычно размещаются непосредственно в рамках производственной среды предприятия, получают сигналы, отражающие измеренные характеристики процесса или переменные процесса, генерируемые или связанные с полевыми устройствами, и/или другие данные, относящиеся к полевым устройствам, а также обеспечивают выполнение программных приложений контроллеров. Программные приложения контроллеров реализуют, например, различные модули управления, принимающие решения по управлению процессом, генерируют сигналы управления на основе полученной информации и координируют действия с модулями управления или блоками, функционирующими в полевых устройствах, таких как полевые устройства HART и Fieldbus. Модули управления в контроллерах процессов посылают сигналы управления по линиям связи или линиям передачи сигналов на полевые устройства и управляют посредством этих сигналов ходом производственного процесса.
Информация, поступающая от полевых устройств и контроллеров процессов, обычно предоставляется одному или нескольким аппаратным устройствам, таким как рабочие станции операторов, рабочие станции технического обслуживания, персональные компьютеры, карманные устройства, устройствам архивных данных, генераторы отчетов, централизованные базы данных и т.д., что позволяет оператору или специалисту по обслуживанию выполнять требуемые действия в отношении процесса, такие как изменение установок программы управления процессом, изменение функций модулей управления в контроллерах процесса или интеллектуальных полевых устройствах, просмотр текущего состояния процесса или отдельных устройств в рамках предприятия, просмотр аварийных сигналов, генерируемых полевыми устройствами и контроллерами процесса, моделирование хода процесса с целью обучения персонала или тестирования программного обеспечения по управлению процессом, диагностирование проблем или отказов оборудования на предприятии и т.д.
На типичном производственном предприятии имеется множество устройств управления процессами и контрольно-измерительных устройств, таких как клапаны, передатчики, датчики и т.д., связанные с одним или несколькими контроллерами процессов, однако существует множество других вспомогательных устройств, которые также необходимы для осуществления процесса или связаны с ним. К таким дополнительным устройствам относится, например, оборудование электроснабжения, оборудование генерации и распределения электроэнергии, ротационное оборудование, такое как турбины, двигатели и т.д., которые размещены на типичном предприятии во множестве мест. Это дополнительное оборудование не обязательно генерирует или использует переменные процесса и, во многих случаях, не является объектом управления или даже не имеет связи с контроллером процесса с целью воздействия на ход процесса, однако данное оборудование также является важным и, в конечном счете, необходимым для правильного осуществления процесса.
Как известно, в производственной среде предприятия часто возникают проблемы, особенно на предприятии, имеющем большое количество полевых устройств и вспомогательного оборудования. Такими проблемами могут быть отказы или неправильная работа устройств, логических элементов, таких как неправильные режимы работы программ, неправильно настроенные контуры управления процессом, один или несколько отказов в линиях связи между устройствами на предприятии и т.д. Эти и другие проблемы, количество которых по определению высоко, в общем случае приводят к функционированию производственного процесса в ненормальном режиме (т.е. к возникновению нестандартной ситуации на предприятии), что обычно означает работу предприятия с производительностью ниже оптимальной. К настоящему времени разработано множество диагностических инструментальных средств и приложений, предназначенных для обнаружения проблем на предприятии, определения их причин и оказания содействия оператору или специалисту по техническому обслуживанию по диагностированию и устранению проблем после их возникновения и обнаружения. Например, рабочие станции операторов, которые, как правило, соединены с контроллерами процессов по каналам связи, таким как проводная или беспроводная шина, Ethernet, модем, телефонная линия и т.д., содержат процессоры и модули памяти, предназначенные для выполнения прикладного или встроенного программного обеспечения, например, системы управления DeltaV™ и Ovation производства Emerson Process Management, которые содержат широкий набор средств диагностики модулей управления и контуров управления. Аналогичным образом, рабочие станции специалистов по техническому обслуживанию, которые могут быть соединены с устройствами управления процессом, такими как полевые устройства, по тем же каналам связи, что и программные приложения контроллера, или через другие каналы связи, такие как соединения по технологии связывания и внедрения объектов для управления процессом (Object Linking & Embedding for Process Control, OPC), соединения на основе портативных устройств и т.д., имеют, как правило, одно или несколько программных приложений, предназначенных для просмотра аварийных и предупреждающих сигналов, касающихся технического обслуживания, генерируемых полевыми устройствами предприятия, проверки устройств в рамках предприятия и выполнения операций технического обслуживания полевых устройств и других устройств на производственном предприятии. Аналогичные диагностические программные приложения были разработаны для диагностирования проблем вспомогательного оборудования на предприятии.
Например, программное приложение для решения по управлению активами (Asset Management Solutions, AMS) (по меньшей мере, частично описанное в патенте США №5960214 "Интегрированная сеть связи, предназначенная для использования в системе управления полевыми устройствами") производства компании Emerson Process Management позволяет поддерживать связь с полевыми устройствами и обеспечивает хранение относящихся к ним данных с целью определения и отслеживания рабочего состояния полевых устройств. В некоторых случаях приложение AMS может быть использовано для организации связи с полевым устройством с целью изменения параметров полевого устройства, запуска в полевом устройстве его собственных программных приложений, таких как, например, программы самокалибровки или самодиагностики, с целью получения информации о состоянии или степени исправности полевого устройства и т.д. Данная информация может включать в себя, например, информацию о состоянии (к примеру, имела ли место авария или другое подобное событие), информацию о конфигурации устройства (к примеру, информацию о текущей или возможной конфигурации полевого устройства, виде единиц измерения, используемых полевым устройством), параметры устройства (например, диапазон значений полевого устройства и другие параметры) и т.д. Разумеется, эта информация может использоваться специалистом по обслуживанию для наблюдения, технического обслуживания и/или диагностики проблем полевых устройств.
Аналогичным образом, многие предприятия имеют программные приложения для наблюдения и диагностики оборудования, такие как RBMware производства CSI Systems, или любые другие известные приложения, применяемые для наблюдения, диагностики и оптимизации рабочего состояния ротационного оборудования. Персонал по техническому обслуживанию обычно использует эти приложения для технического обслуживания и наблюдения за работой ротационного оборудования на предприятии, поиска проблем с ротационным оборудованием, а также определения сроков и необходимости ремонта или замены ротационного оборудования. Аналогичным образом, на многих предприятиях имеются программные приложения по управлению и диагностике электропитанием, например, производства компаний Liebert и ASCO, предназначенные для управления и обслуживания оборудования генерации и распределения электроэнергии. Кроме того, на предприятиях используются программные приложения, служащие для оптимизации управления, например, оптимизаторы реального времени (real-time optimizers, RTO), предназначенные для оптимизации деятельности по управлению предприятием. В таких приложениях по оптимизации обычно используются сложные алгоритмы и/или модели предприятия, позволяющие предсказывать требуемые изменения входных данных, позволяющие оптимизировать работу предприятия относительно некоторой рассматриваемой переменной оптимизации, такой, например, как прибыль.
Перечисленные и другие приложения диагностики и оптимизации реализуются, как правило, по всей системе на одной или нескольких рабочих станциях оператора или специалиста по обслуживанию и могут предоставлять оператору или специалисту по обслуживанию предварительно сконфигурированные визуальные описания рабочего состояния предприятия, или устройств и оборудования на предприятии. К типичным видам визуальных описаний относятся экраны, на которых отображаются аварийные сигналы, генерируемые контроллерами процессов или другими устройствами на предприятии, экраны управления, на которых отображается рабочее состояние контроллеров процессов и других устройств на предприятии, экраны обслуживания, на которых отображается рабочее состояние устройств на предприятии, и т.д. Аналогичным образом, эти и другие диагностические приложения могут предоставлять оператору или специалисту по обслуживанию возможность выполнить перенастройку контура управления или сброс других параметров управления, выполнить тест на одном или нескольких полевых устройствах для определения текущего состояния этих полевых устройств, откалибровать полевые устройства или другое оборудование или выполнить другие действия по обнаружению и исправлению проблем с устройствами и оборудованием на предприятии.
Такие различные приложения и инструментальные средства оптимальны для идентификации и исправления проблем на предприятии, однако эти диагностические приложения в общем случае предназначены для использования только после того, как проблема на предприятии уже возникла, т.е. тогда, когда на предприятии уже имеет место аварийная ситуация. К сожалению, от появления аварийной ситуации до ее обнаружения, идентификации и исправления с использованием этих инструментальных средств может пройти некоторое время, в течение которого эта ситуация имеет место, что приводит к снижению эффективности работы предприятия на время, затраченное на обнаружение, идентификацию и исправление проблемы. Во многих случаях сценарий выглядит следующим образом. Вначале оператор управления обнаруживает наличие проблемы по аварийным сигналам, предупреждениям или низкоэффективной работе предприятия. После этого оператор уведомляет персонал по обслуживанию о потенциальной проблеме. Персонал по обслуживанию может обнаружить или не обнаружить имеющуюся в действительности проблему и, возможно, должен будет запросить дополнительную информацию перед фактическим выполнением тестов или других диагностических приложений или выполнением других действий по идентификации реальной проблемы. После идентификации проблемы персоналу по обслуживанию, возможно, потребуется заказать детали и назначить процедуру обслуживания; все эти обстоятельства могут привести к значительной паузе между возникновением проблемы и исправлением этой проблемы, во время которой предприятие будет работать в аварийных условиях, что в общем случае влечет за собой неэффективность работы предприятия.
Кроме того, на многих предприятиях может возникнуть аварийная ситуация, которая приводит к существенным затратам или ущербу на предприятии в течение сравнительно короткого времени. Например, некоторые аварийные ситуации могут стать причиной существенного повреждения оборудования, потери сырья или значительного времени незапланированного простоя на предприятии даже в том случае, если такая аварийная ситуация существует лишь короткое время. Таким образом, обнаружение проблемы на предприятии уже после появления проблемы может приводить к существенным потерям или ущербу на предприятии независимо от того как быстро проблема будет исправлена. Поэтому, в отличие от простой реакции на аварийную ситуацию и исправления проблем на предприятии после ее возникновения, желательно стараться заранее предотвращать возникновение аварийных ситуаций.
В настоящее время существует методика, которая может использоваться для сбора данных, дающих пользователю возможность предсказывать возникновение определенных аварийных ситуаций на предприятии до фактического возникновения таких аварийных ситуаций, и предпринимать меры для предотвращения предсказанной аварийной ситуации до нанесения любых существенных потерь на предприятии. Эта процедура описана в доступной заявке на патент в США №09/972078 "Диагностика первопричин" (частично основана на доступной заявке на патент в США №08/623569, в настоящее время патент в США №6017143). Все описания из обеих этих заявок тем самым входят в настоящий документ как ссылки. В общем случае эта методика предусматривает размещение блоков сбора и обработки статистических данных или блоков статистического контроля процесса (statistical processing monitoring, SPM) в каждом устройстве, таком как полевое устройство, на предприятии. Блоки сбора и обработки статистических данных собирают, например, данные переменных процесса и вычисляют определенные статистические показатели, связанные с собранными данными, такие как среднее значение, срединное значение, среднеквадратичное отклонение и т.д. Затем эти статистические показатели могут передаваться пользователю и анализироваться с целью распознавания образцов, указывающих на будущее возникновение известной аварийной ситуации. При обнаружении конкретного прогноза аварийной ситуации могут быть приняты меры по исправлению основной проблемы, что позволит заранее избежать аварийной ситуации. Однако для обычного оператора обслуживания сбор и анализ этих данных могут быть трудоемкими и утомительными, особенно на предприятиях, имеющих большое количество полевых устройств, собирающих такие статистические данные. Кроме того, специалист по обслуживанию может быть в состоянии собрать статистические данные, но не знать о том, как лучше всего проанализировать или рассмотреть данные или определить, какая будущая аварийная ситуация может возникнуть согласно этим данным, если она может возникнуть.
Кроме того, вообще говоря, конфигурирование сбора и просмотра всех статистических данных процесса, генерируемых блоками SPM на предприятии, является довольно громоздким и утомительным, особенно в случае больших процессов. Фактически, в настоящее время пользователь должен в общем случае создать клиента ОРС, который индивидуально контролирует каждый из значимых параметров в различных полевых устройствах, другими словами, каждое полевое устройство должно быть индивидуально сконфигурировано для сбора этих данных. Этот процесс конфигурирования является очень трудоемким и подвержен человеческим ошибкам.
Раскрытие изобретения
Предлагается система визуального представления данных, получающая данные обработки сигналов, которые генерируются блоками сбора данных обработки сигналов, относящимися к устройствам на предприятии. Блоки сбора данных обработки сигналов могут генерировать данные, такие как статистические данные, данные анализа частоты, данные авторегрессии, данные вейвлетов и т.д. Система создает визуальное представление устройств и представление контекста устройств на предприятии. Кроме того, отображаются данные, основанные на данных обработки сигналов, относящихся к одному или нескольким устройствам. Например, могут отображаться данные обработки сигналов для устройства. В другом варианте отображаются данные, которые могут генерироваться на основе данных обработки сигналов. В качестве дополнения система может иметь пользовательский интерфейс, который позволяет пользователю выбирать одно или несколько устройств, для которых необходимо отображать данные, полученные на основе данных обработки сигналов.
Краткое описание чертежей
Другие свойства и достоинства изобретения станут ясны из нижеследующего описания, содержащего ссылки на прилагаемые чертежи, которые иллюстрируют вариант осуществления изобретения, не вносящий каких-либо ограничений. На чертежах:
на фиг.1 представлена примерная схема предприятия, имеющего сеть распределенного управления и обслуживания, включающая в себя одну или несколько рабочих станций операторов и специалистов по обслуживанию, контроллеры, полевые устройства и вспомогательное оборудование;
на фиг.2 представлена примерная схема части предприятия на фиг.1, иллюстрирующая коммуникационные взаимосвязи между различными компонентами системы предотвращения аварийных ситуаций, расположенными в различных элементах предприятия;
на фиг.3 изображен экран конфигурации набора блоков статистического контроля процесса в устройстве на предприятии на фиг.1 или 2;
на фиг.4 представлена схема, иллюстрирующая методику конфигурирования блоков сбора статистики процесса на предприятии и сбора статистических данных с этих блоков в процессе функционирования предприятия;
на фиг.5 изображен экран, на котором показана иерархия предприятия, построенная сервером ОРС на предприятии на фиг.1 или 2;
на фиг.6 изображен экран, на котором показана иерархия элементов предприятия, связанных с устройствами, имеющими блоки статистического контроля процесса;
на фиг.7 изображен экран, на котором пользователь может выбирать набор параметров статистического контроля процесса, подлежащих контролю самим блоком статистического контроля процесса;
на фиг.8 изображен экран, на котором могут выводиться собранные данные статистического контроля процесса, сгенерированные в устройствах, имеющих блоки статистического контроля процесса;
на фиг.9 изображен экран, на котором показана иерархия в "Проводнике", включающая в себя элементы статистических данных, полученные от блока сбора данных в устройстве;
на фиг.10 изображен экран, на котором показан способ добавления или конфигурирования блока сбора статистических данных в полевом устройстве;
на фиг.11 изображен экран, на котором показан способ пользовательской навигации при просмотре тенденций изменения данных;
на фиг.12 изображен экран, на котором показан способ пользовательской навигации при просмотре необработанных данных, полученных из блока сбора статистических данных;
на фиг.13 изображен экран, на котором показан график зависимости параметра статистического контроля процесса от времени;
на фиг.14 изображен экран, на котором показаны четыре графика зависимостей различных статистических параметров контроля процесса от времени, при этом на каждом из них показан один или несколько параметров;
на фиг.15 изображен экран, на котором показана гистограмма статистического параметра контроля процесса с пределами контроля и спецификации;
на фиг.16 изображен экран, на котором показана Х-диаграмма зависимости статистического параметра контроля процесса от времени;
на фиг.17 изображен экран, на котором показана S-диаграмма зависимости статистического параметра контроля процесса от времени;
на фиг.18 изображен экран, на котором показана двумерная диаграмма разброса нескольких статистических параметров контроля процесса;
на фиг.19 изображен экран, на котором показана трехмерная диаграмма разброса трех статистических параметров контроля процесса;
на фиг.20 изображен экран, на котором показана четырехмерная диаграмма разброса четырех статистических параметров контроля процесса;
на фиг.21 изображен экран, на котором показана матрица корреляции набора статистических параметров контроля процесса;
на фиг.22 изображен экран, на котором показана трехмерная гистограмма, представляющая часть матрицы корреляции на фиг.21;
на фиг.23 изображен экран, на котором показан график области корреляции, иллюстрирующий отклонение от требуемой области корреляции;
на фиг.24 изображен экран, на котором показана матрица корреляции с цветовым кодированием;
на фиг.25 изображен экран, на котором показана сравнительная диаграмма с двумя измеренными значениями переменной процесса для выбранного устройства, а также элементы пользовательского интерфейса, которые позволяют пользователю просматривать другие сравнения;
на фиг.26 изображен экран, на котором показан график зависимости двух статистических параметров контроля процесса от времени, отражающий известную корреляцию между этими параметрами;
на фиг.27 изображен экран, на котором показан график зависимости значения корреляции от времени;
на фиг.28 изображен экран, на котором показан график зависимости нескольких значений корреляции от времени;
на фиг.29 изображен экран, на котором показан график зависимости значения корреляции и базового значения от времени;
на фиг.30 изображен экран, на котором показана матрица отклонений значений корреляции для набора статистических контрольных параметров процесса;
на фиг.31 изображен экран, на котором показана матрица отклонений значений корреляции с цветовым кодированием;
на фиг.32 изображен экран, на котором показан график зависимости полного значения корреляции от времени;
на фиг.33 изображен экран, на котором показана матрица отклонений значений корреляции с цветовым кодированием и график зависимости значения полной корреляции от времени;
на фиг.34 изображен полярный график значения корреляции и угла, соответствующего наклону линии по методу наилучшего приближения;
на фиг.35 изображен экран, на котором показан полярный график нескольких значений корреляции с углами, соответствующими наклонам линий по методу наилучшего приближения;
на фиг.36 изображен экран, на котором показан полярный график нескольких значений отклонений корреляции с углами, соответствующими наклонам линий по методу наилучшего приближения;
на фиг.37 приведена блок-схема системы построения и выполнения механизма правил, которая дает пользователю возможность создания и применения правил к статистическим данным мониторинга процесса, собранным на предприятии;
на фиг.38 изображен экран, на котором показано окно конфигурации, которое позволяет пользователю создать правило для системы разработки и выполнения механизма правил на фиг.37;
на фиг.39 изображен экран, на котором показан обзор результата работы механизма выполнения правил, содержащий использованные правила и предупреждения, сгенерированные механизмом правил на фиг.37;
на фиг.40 изображен экран, на котором показано второе окно конфигурации, которое позволяет пользователю создать правило для системы построения и выполнения механизма правил на фиг.37;
на фиг.41 изображен экран, на котором показано третье окно конфигурации, которое позволяет пользователю создать правило для системы построения и выполнения механизма правил на фиг.37;
на фиг.42 изображен экран, на котором показана часть предприятия и выведена информация о предупреждениях и авариях;
на фиг.43 изображен другой экран, на котором показана часть предприятия и выведена информация о предупреждениях и авариях;
на фиг.44 изображен еще один экран, на котором показана часть предприятия и выведена информация о предупреждениях и авариях;
на фиг.45 изображен еще один экран, на котором показана часть предприятия и выведена информация о предупреждениях и авариях;
на фиг.46 показано подключенное интерфейсное устройство на другом предприятии, предназначенное для обнаружения и предотвращения аварийных ситуаций;
на фиг.47 показано подключенное интерфейсное устройство на еще одном предприятии, предназначенное для обнаружения и предотвращения аварийных ситуаций.
Осуществление изобретения
На фиг.1 представлено примерное предприятие 10, на котором может быть внедрена система предотвращения аварийных ситуаций, включающее в себя набор систем управления и обслуживания, связанных вместе посредством вспомогательного оборудования по одной или нескольким сетям связи; в частности, предприятие 10 на фиг.1 содержит одну или несколько систем 12 и 14 управления процессом. Система 12 управления процессом может представлять собой традиционную систему управления процессом, такую как система PROVOX или RS3, или любую другую систему управления; она включает в себя интерфейс 12А оператора, соединенный с контроллером 12В и платами 12С ввода/вывода, которые в свою очередь соединены с различными полевыми устройствами, такими как аналоговые устройства 15 и удаленные передатчики 15 с магистральной адресацией (Highway Addressable Remote Transmitter, HART). Система 14 управления процессом, которая может представлять собой распределенную систему управления процессом, включает в себя один или несколько интерфейсов 14А оператора, соединенных с одним или несколькими распределенными контроллерами 14В через шину, например, шину Ethernet. Контроллеры 14В могут представлять собой, например, контроллеры DeltaV™ производства компании Emerson Process Management, Остин, Техас, или контроллеры любых других требуемых типов. Контроллеры 14В связаны посредством устройств ввода/вывода с одним или несколькими полевыми устройствами 16, например, полевыми устройствами HART или Fieldbus или любыми другими интеллектуальными или неинтеллектуальными полевыми устройствами, в том числе, например, устройствами, поддерживающими любой из следующих протоколов: PROFIBUS® WORLDFIP® Device-Net®, AS-lnterface, CAN. Как известно, полевые устройства 16 могут передавать на контроллеры 14В аналоговую или цифровую информацию, связанную с переменными процесса, а также другие данные устройств. Интерфейсы 14А оператора могут содержать и обеспечивать функционирование инструментов, посредством которых оператор управления процессом может воздействовать на ход процесса, в том числе, например, управлять оптимизаторами, диагностическими экспертными системами, нейронными сетями, блоками настройки и т.д. Далее, системы обслуживания, такие как компьютеры, на которых функционирует приложение службы сетевого управления (AMS) или любые другие приложения наблюдения за устройствами и коммуникационные приложения, могут быть связаны с системами 12 и 14 управления процессами или с отдельными устройствами для выполнения действий по обслуживанию и контролю. Например, компьютер 18 обслуживания может быть соединен с контроллером 12В и/или устройствами 15 посредством любых требуемых линий связи или сетей (в том числе беспроводных сетей или сетей портативных устройств) для взаимодействия с устройствами 15 и, в отдельных случаях, повторного конфигурирования или выполнения других действий по обслуживанию устройств 15. Аналогичным образом приложения обслуживания, такие как приложения служб сетевого управления, могут устанавливаться и выполняться на одном или нескольких пользовательских интерфейсах 14А, связанных с распределенной системой 14 управления процессом в целях выполнения функций обслуживания и наблюдения, в том числе сбора данных о рабочем состоянии устройств 16.
На предприятии 10 также имеется различное оборудование 20 с вращающимися частями, например, турбины, двигатели и т.д., которые связаны с компьютером 22 обслуживания некоторым постоянным или временным каналом связи (таким как шина, система радиосвязи или портативные устройства, которые подключаются к оборудованию 20 для считывания показаний и затем отключаются). Компьютер 22 обслуживания может содержать и обеспечивать функционирование известных приложений 23 контроля и диагностики, например, производства CSI (Emerson Process Management Company) или любых других известных приложений, используемых для диагностики, контроля и оптимизации рабочего состояния оборудования 20 с вращающимися частями. Обслуживающий персонал обычно использует приложения 23 для обслуживания и наблюдения за работой оборудования 20 с вращающимися частями на предприятии 10, обнаружения проблем с оборудованием 20 с вращающимися частями и определения того, когда следует и следует ли приступать к ремонту или замене оборудования 20 с вращающимися частями. В некоторых случаях привлекаются внешние консультанты или сервисные организации, которые могут временно получить или измерить данные, относящиеся к оборудованию 20, и использовать эти данные для выполнения исследований оборудования 20 с целью обнаружения проблем, неэффективной работы и других сложностей с оборудованием 20. В этих случаях компьютеры, на которых выполняются исследования, могут быть не связаны с остальной частью системы 10 через какие-либо линии связи или могут быть связаны только временно. Аналогичным образом, система 24 генерации и распределения электроэнергии, в которую входит оборудование 25 генерации и распределения электроэнергии на предприятии 10, соединяется, например, через шину с другим компьютером 26, который обеспечивает управление и наблюдение за работой оборудования 25 генерации и распределения электроэнергии на предприятии 10. На компьютере 26 могут функционировать известные приложения 27 управления и диагностики подачи питания, например, производства Liebert, ASCO или других компаний, выполняющие функции управления и обслуживания оборудования 25 генерации и распределения электроэнергии. Как и в вышеописанном случае, во многих случаях привлекаются внешние консультанты или сервисные организации, которые могут использовать сервисные приложения, временно получающие данные, относящиеся к оборудованию 25, непосредственно или путем измерения, и используют эти данные при выполнении исследований оборудования 25 с целью обнаружения проблем, неэффективной работы и других сложностей с оборудованием 25. В этих случаях компьютеры (например, компьютер 26), на которых выполняются исследования, могут быть не связаны с остальной частью системы 10 по каким-либо линиям связи или могут быть связаны только временно.
Как показано на фиг.1, на основе компьютерной системы 30 реализуется по меньшей мере часть системы 35 предотвращения аварийных ситуаций, в частности, на компьютерной системе 30 хранится и функционирует приложение 38 конфигурирования и сбора данных, приложение 40 просмотра или интерфейса, которое может содержать модули сбора статистических данных и модули обработки, и приложение 42 построения и выполнения механизма правил; кроме того, на ней хранится база 43 данных статистики контроля процесса, в которой хранятся статистические данные, сгенерированные на определенных устройствах в пределах процесса. Вообще говоря, приложение 38 конфигурирования и сбора данных осуществляет конфигурирование и взаимодействие с каждым из набора модулей сбора и анализа статистических данных (на фиг.1 не показаны), расположенных в полевых устройствах 15, 16, контроллерами 12В, 14В, оборудованием 20 с вращающимися частями или его компьютером 22 обслуживания, оборудованием 25 генерации электроэнергии или его компьютером 26 обслуживания и любыми другими требуемыми устройствами и оборудованием на предприятии 10 с целью сбора статистических данных (или, в некоторых случаях, данных переменных процесса) от каждого из этих модулей для осуществления предотвращения аварийных ситуаций. Приложение 38 конфигурирования и сбора данных может быть соединено каналом связи через аппаратную шину 45 с каждым из компьютеров или устройств на предприятии 10 или, в альтернативном варианте, может быть подключено через любой другой требуемый канал связи, такой как беспроводное соединение, специализированное соединение с использованием ОРС или временное соединение, например, на основе портативных устройств, используемых для сбора данных, и т.д. Аналогичным образом, приложение 38 может получать данные, относящиеся к полевым устройствам и оборудованию на предприятии 10, через LAN или общедоступное подключение, такое как Интернет, телефонное подключение и т.д. (на фиг.1 показано подключение 46 по Интернету), при этом данные собираются, например, поставщиком услуг третьей стороны. Далее, приложение 38 может быть соединено каналом связи с компьютерами/устройствами на предприятии 10 с применением разнообразных способов и/или протоколов, в том числе, например, Ethernet, Modbus, HTML, XML, собственных способов/протоколов и т.д. Таким образом, несмотря на то что в данном случае приводятся конкретные примеры с каналом связи приложения 38 с компьютерами/устройствами на предприятии 10 на основе ОРС, специалисту в данной области техники будет ясно, что могут также использоваться различные способы связи приложения 38 с компьютерами/устройствами на предприятии 10. Приложение 38 в общем случае может сохранять собранные данные в базе 43 данных.
После сбора статистических данных (или данных переменных процесса) можно использовать приложение 40 просмотра для обработки этих данных и/или отображения собранных или обработанных статистических данных (например, сохраненных в базе 43 данных) различными способами; таким образом, пользователь, например, специалист по обслуживанию, получает более удобную возможность определить наличие или предсказанное появление аварийной ситуации и предпринять превентивные действия по исправлению ситуации. В приложении 42 построения и выполнения механизма правил может использоваться одно или несколько сохраненных правил, на базе которых выполняется анализ собранных данных с целью определения наличия или прогнозируемого появления аварийной ситуации на предприятии 10. Кроме того, приложение 42 построения и выполнения механизма правил может предоставлять оператору или другому пользователю возможность создания дополнительных правил, которые также будут использоваться в механизме правил для обнаружения или предсказания аварийных ситуаций.
На фиг.2 показана часть 50 примерного предприятия 10 на фиг.1 для описания одного способа, согласно которому может выполняться сбор статистических данных системой 35 предотвращения аварийных ситуаций. На фиг.2 показана связь между приложениями 38, 40 и 42 системы предотвращения аварийных ситуаций и базой 43 данных и одним или несколькими блоками сбора данных в полевых устройствах HART и Fieldbus, однако следует понимать, что подобная связь может устанавливаться между приложениями 38, 40 и 42 системы предотвращения аварийных ситуаций и другими устройствами и оборудованием на предприятии 10, включая любые устройства и оборудование, показанные на фиг.1. Часть 50 предприятия 10, показанная на фиг.2, включает в себя распределенную систему 54 управления процессом, которая имеет один или несколько контроллеров 60 процесса, связанных с одним или несколькими полевыми устройствами 64 и 66 через платы ввода/вывода или устройства 68 и 70, которые могут представлять собой устройства ввода/вывода любых требуемых типов, поддерживающие любой требуемый протокол связи или управления. Полевые устройства 64 показаны как полевые устройства HART, а полевые устройства 66 показаны как полевые устройства Fieldbus, однако эти полевые устройства могут использовать любые другие требуемые протоколы связи. Далее, полевые устройства 64 и 66 могут представлять собой устройства любого типа, например, датчики, клапаны, передатчики, манипуляторы и т.д., и могут поддерживать любой требуемый открытый, собственный или другой протокол связи или программирования; следует отметить, что устройства ввода/ вывода 68 и 70 должны быть совместимыми с требуемым протоколом, используемым полевыми устройствами 64 и 66.
В любом случае, один или несколько пользовательских интерфейсов или компьютеров 72 и 74 (которые могут представлять собой любые типы персональных компьютеров, рабочих станций и т.д.), доступные персоналу предприятия, например, инженерам по конфигурированию, операторам управления процессом, обслуживающему персоналу, менеджерам предприятия, инспекторам и т.д., соединены с контроллерами 60 процесса по линии связи или шине 76, которая может быть реализована на основе любой требуемой проводной или беспроводной инфраструктуры связи и с использованием любого требуемого или подходящего протокола связи, например, протокола Ethernet. Кроме того, база 78 данных также может быть связана с шиной 76 связи и функционировать как средство архивирования данных, осуществляющее сбор и хранение конфигурационных данных, а также актуальные данные переменных процесса, данные параметров, данные состояния и другие данные, связанные с контроллерами 60 процесса и полевыми устройствами 64 и 66 на предприятии 10. Таким образом, база 78 данных может функционировать как база данных конфигурации и хранить текущую конфигурацию, включая модули конфигурации процесса, а также данные конфигурации управления для системы 54 управления процессом, загруженные и сохраненные на контроллерах 60 процесса и полевых устройствах 64 и 66. Аналогичным образом, в базе 78 данных могут храниться исторические данные предотвращения аварийных ситуаций, в том числе статистические данные, собранные полевыми устройствами 64 и 66 на предприятии 10, или статистические данные, определенные на основе переменных процесса, собранных полевыми устройствами 64 и 66. Контроллеры 60 процесса, устройства 68 и 70 ввода/вывода и полевые устройства 64 и 66, как правило, располагаются и распределяются в среде предприятия, местами неблагоприятной, а рабочие станции 72 и 74 и база 78 данных обычно располагаются в диспетчерских, помещениях обслуживания или других более благоприятных местах, легко доступных операторами, обслуживающему персоналу и т.д.
В общем случае на контроллерах 60 процесса хранятся и выполняются одно или несколько приложений контроллера, которые реализуют стратегии управления с использованием множества различных, независимо выполняемых, модулей или блоков управления. Каждый из модулей управления может состоять из того, что обычно определяется как функциональные блоки, причем каждый функциональный блок представляет собой часть или подпрограмму общей программы управления и совместно с другими функциональными блоками (посредством связей, называемых соединениями) выполняет циклы управления процессом на предприятии 10. Как известно, функциональные блоки, которые могут быть объектами в объектно-ориентированном протоколе программирования, как правило, выполняют одну из следующих функций: функция ввода, например, связанная с передатчиком, датчиком или другим устройством измерения параметра процесса; функция управления, например, связанная с подпрограммой управления, выполняющей управление PID, нечеткой логикой и т.д.; функция вывода, которая управляет работой некоторого устройства, такого как клапан, выполняющего некоторую физическую функцию в процессе на предприятии 10. Разумеется, существуют гибридные и другие типы сложных функциональных блоков, такие как контроллеры прогнозирования моделей (model predictive controllers, МРС), оптимизаторы и т.д. Следует понимать, что в протоколе Fieldbus и системном протоколе DeltaV™ используются модули управления и функциональные блоки, спроектированные и реализованные с применением объектно-ориентированного протокола программирования, однако модули управления могут проектироваться с использованием любой требуемой схемы программирования, например, с последовательными функциональными блоками, с многоступенчатой логикой и т.д., и их разработка не ограничивается использованием функциональных блоков или другой конкретной методикой программирования.
На фиг.2 показана рабочая станция 74 обслуживания, содержащая процессор 74А, память 74В и устройство 74С отображения. В памяти 74В хранятся приложения 38, 40 и 42 предотвращения аварийных ситуаций, описанные со ссылками на фиг.1, таким образом, что эти приложения могут выполняться на процессоре 74А и выводить информацию для пользователя на дисплей 74С (или любое другое устройство отображения, например, принтер). Кроме того, как показано на фиг.2, некоторые (и потенциально все) полевые устройства 64 и 66 включают в себя блоки 80 и 82 сбора и обработки данных. Блоки 80 и 82 для наглядности показаны на фиг.2 как блоки расширенной диагностики (advanced diagnostics blocks, ADBs), которые представляют собой известные функциональные блоки Foundation Fieldbus, которые можно устанавливать в устройства Fieldbus для реализации сбора и обработки статистических данных в устройствах Fieldbus, однако блоки 80 и 82 могут представлять собой или содержать модули или блоки любого другого типа, расположенные в устройстве обработки, собирающем данные устройств и вычисляющем или определяющем одну или несколько статистических величин или параметров для этих данных независимо от того, расположены ли эти блоки в устройствах Fieldbus и поддерживают ли они протокол Fieldbus. Блоки 80 и 82 на фиг.2 показаны расположенными в одном из устройств 64 и в одном из устройств 66, однако эти или подобные блоки могут располагаться в любом количестве полевых устройств 64 и 66, а также в других устройствах, таких как контроллер 60, устройства 68, 70 ввода/вывода или любое из устройств, показанных на фиг.1. Кроме того, блоки 80 и 82 могут входить в любой поднабор устройств 64 и 66.
В общем случае блоки 80 и 82, или подблоки этих блоков, осуществляют сбор данных, например, данных переменных процесса, в том устройстве, в котором они расположены, и выполняют статистическую обработку или анализ данных на любое число причин. Например, блок 80, который показан как относящийся к клапану, может иметь программу обнаружения заклинивания клапана, которая анализирует данные переменных процесса работы клапана для определения того, не находится ли клапан в заклиненном состоянии. Кроме того, блок 80 содержит набор из четырех блоков или модулей статистического контроля процесса (statistical process monitoring, SPM) SPM1-SPM4, которые могут собирать данные переменных процесса или другие данные клапана и выполнять одну или несколько операций статистических вычислений над собранными данными для определения, например, среднего значения, срединного значения, среднеквадратичного отклонения, среднеквадратичного значения (root-mean-square, RMS), скорости изменения, диапазона, минимума, максимума и т.д. для собранных данных и/или обнаружения событий, таких как уход, смещение, шум, всплеск и т.д., в собранных данных. Конкретные генерируемые статистические данные, как и способ их генерирования, не имеют значения. Таким образом, в дополнение, или вместо, вышеописанных конкретных типов статистических данных могут генерироваться и другие типы таких данных, кроме того, для генерации этих данных могут использоваться разнообразные методики, в том числе известные методики. Термин "блок статистического контроля процесса (SPM)" в данном случае обозначает функцию, осуществляющую статистическое наблюдение за процессом в отношении по меньшей мере одной переменной процесса или другим параметром процесса, и выполняемую любым требуемым программным обеспечением, встроенным программным обеспечением или аппаратными средствами в устройстве, для которого собираются данные, или вне его. Следует понимать, что SPM обычно располагаются непосредственно в тех устройствах, в которых выполняется сбор данных устройства, поэтому SPM могут получать большее количество сравнительно более качественных (точных) данных переменных процесса. Таким образом, блоки SPM в общем случае обеспечивают получение более качественных результатов статистических вычислений относительно собранных данных переменных процесса по сравнению с блоком, расположенным вне того устройства, в котором выполняется сбор данных переменных процесса.
Другой примерный блок 82 на фиг.2, который показан как связанный с передатчиком, может иметь блок обнаружения подключенной линии, который анализирует данные переменных процесса, собираемые передатчиком, для определения включения линии на предприятии. Кроме того, блок 82 содержит набор из четырех блоков SPM или модулей SPM1-SPM4, которые могут собирать переменные процесса или другие данные в передатчике и выполнять одну или несколько операций статистических вычислений с собранными данными для определения, например, среднего значения, срединного значения, среднеквадратичного отклонения и т.д. для собранных данных. При необходимости функционирование блоков 80 и 82 в основном может выполняться согласно описанию в патентном документе США №6017143, упомянутом ранее. Блоки 80 и 82 показаны как включающие в себя по четыре блока SPM каждый, однако блоки 80 и 82 могут иметь любое другое количество блоков SPM, обеспечивающих сбор и определение статистических данных. Аналогичным образом, блоки 80 и 82 показаны как имеющие программное обеспечение обнаружения, обеспечивающее обнаружение конкретных условий на предприятии 10, однако они не обязательно имеют такое программное обеспечение обнаружения. Далее, описываемые блоки SPM показаны как подэлементы ADB, однако они могут быть и автономными блоками, расположенными в пределах устройства. Кроме того, описываемые блоки SPM могут представлять собой известные блоки SPM Foundation Fieldbus, однако термин "блок статистического контроля процесса (SPM)" в данном случае используется для обозначения блока или элемента любого типа, осуществляющего сбор данных, таких как данные переменных процесса, и выполняющего некоторую статистическую обработку этих данных с целью определения статистического показателя, такого как средняя величина, срединная величина, среднеквадратичное отклонение и т.д. Таким образом, указанный термин обозначает программное обеспечение, встроенное программное обеспечение или другие элементы, которые выполняют эту функцию, независимо от того, имеют ли эти элементы форму функциональных блоков или блоков других типов, программ, подпрограмм или элементов, и соответствуют ли эти элементы протоколу Foundation Fieldbus или какому-либо другому протоколу, например, PROFIBUS, WORLDFIP, Device-Net, AS-lnterface, HART, CAN и т.д.
В одном варианте осуществления каждый блок SPM в ADB 80 и 82 может быть активен или неактивен. Активным является тот блок SPM, который в данный момент отслеживает переменную процесса (или другой параметр процесса), в то время как неактивный блок SPM в данный момент не отслеживает переменную процесса. В общем случае блоки SPM по умолчанию неактивны, поэтому для каждого из них в общем случае необходимо отдельно сконфигурировать контроль переменной процесса. На фиг.3 показан примерный экран 84 конфигурации, который может представляться пользователю, инженеру и т.д. для просмотра и изменения текущей конфигурации SPM для устройства. Как показано на экране 84, для данного устройства сконфигурированы блоки SPM 1, 2 и 3, а блок SPM 4 не сконфигурирован. Каждый из сконфигурированных блоков SPM - SPM1, SPM2 и SPM3, связан с определенным блоком в устройстве (обозначено меткой блока), типом блока, индексом параметра в пределах блока (т.е. контролируемым параметром) и командой пользователя, указывающей функции контроля для данного блока SPM. Далее, каждый сконфигурированный блок SPM имеет набор порогов, с которыми сравниваются статистические параметры, в том числе, например, предел среднего, предел больших изменений (определяет значение, которое указывает на чрезмерно большое изменение сигнала) и предел низкой динамики (определяет значение, которое указывает на чрезмерно малое изменение сигнала). По существу, обнаружение изменения среднего значения может указывать на смещение процесса "вверх" или "вниз", обнаружение большого изменения может означать, что элемент в процессе испытывает воздействие непредусмотренного шума (например, вызванного повышенной вибрацией), обнаружение низкой динамики может означать, что сигнал процесса фильтруется, или элемент стал подозрительно тихим, например, как заклинивший клапан. Далее, для каждого блока SPM могут быть установлены базовые значения, такие как среднее значение и среднеквадратичное отклонение. Эти базовые значения могут использоваться для определения того, были ли достигнуты или превышены пределы в устройстве. Блоки SPM 1 и 3 на фиг.3 являются активными, поскольку они получили от пользователя команды начала контроля. С другой стороны, блок SPM 2 неактивен, так как он находится в неактивном состоянии. Кроме того, в данном примере возможности SPM доступны для всего устройства, что показано рамкой 86, и для них установлено отслеживание или вычисление каждые пять минут, что показано рамкой 88. Разумеется, авторизованный пользователь может повторно сконфигурировать для блоков SPM в пределах устройства наблюдение за другими блоками, такими как другие функциональные блоки, в устройстве, другими параметрами, связанными с ними или другими блоками в устройстве, а также указать другие пороги, базовые значения и т.д.
На экране 84 на фиг.3 показаны конкретные блоки статистического контроля, однако следует понимать, что в дополнение к указанным параметрам, или вместо них, могут отслеживаться и другие параметры. Например, блоки SPM или ADB, описанные со ссылками на фиг.2, могут вычислять статистические параметры процесса и вызывать определенные предупреждения в зависимости от изменений в этих значениях. К примеру, блоки SPM типа Fieldbus могут отслеживать переменные процесса и выдавать 15 различных параметров, связанных с этим процессом отслеживания. В этот набор входят следующие параметры: метка блока, тип блока, среднее значение, среднеквадратичное отклонение, изменение среднего значения, изменение среднеквадратичного отклонения, базовое среднее значение, базовое среднеквадратичное отклонение, верхний предел изменения, нижний предел динамики, предел среднего, состояние, индекс параметра, временная метка, команда пользователя. В настоящее время наиболее значимыми считаются два параметра -среднее значение и среднеквадратичное отклонение. Однако часто оказываются важными и другие параметры SPM: базовое среднее значение, базовое среднеквадратичное отклонение, изменение среднего значения, изменение среднеквадратичного отклонения и состояние. Разумеется, блоки SPM могут определять любые другие требуемые статистические показатели или параметры и могут предоставлять пользователю или запрашивающему приложению и другие параметры, связанные с данным блоком. Таким образом, используемые блоки SPM не ограничиваются описанными в настоящем документе.
Параметры блоков SPM (SPM1-SPM4) на фиг.2 в полевых устройствах могут передаваться внешнему клиенту, такому как рабочая станция 74, через шину или сеть 76 связи и контроллер 60. Далее, или в качестве альтернативы, доступ рабочей станции 74 к параметрам и другой информации, собранной или сгенерированной блоками SPM (SPM1-SPM4) в ADB 80 и 82, может быть организован, например, через сервер 89 ОРС. Это соединение может представлять собой беспроводное соединение, проводное соединение, временное соединение (например, с использованием одного или нескольких переносных устройств) или любое другое требуемое коммуникативное соединение с использованием любого требуемого или соответствующего протокола связи. Разумеется, в любом из описанных коммуникативных соединений может использоваться сервер коммуникации ОРС, осуществляющий объединение данных, поступающих от устройств различных типов, в общий или совместимый формат. Далее, блоки SPM могут быть помещены в главные устройства, другие устройства помимо полевых устройств или другие полевые устройства, и могут выполнять статистический контроль процесса вне устройства, собирающего или генерирующего необработанные данные, например необработанные данные переменных процесса. Таким образом, например, приложение 38 на фиг.2 может включать в себя один или несколько блоков SPM, которые собирают необработанные данные переменных через, например, сервер 89 ОРС и вычисляют некоторый статистический показатель или параметр, например среднее значение, среднеквадратичное отклонение и т.д. для этих данных переменных процесса. Эти блоки SPM находятся вне устройства, собирающего данные, и поэтому в общем случае не могут собирать такие большие объемы данных переменных процесса для выполнения статистических вычислений из-за требований к передаче этих данных, однако эти блоки могут эффективно применяться при определении статистических параметров для устройств или переменных процесса в устройствах, не имеющих или не поддерживающих функции SPM. Кроме того, доступная пропускная способность сетей в перспективе может увеличиться, поскольку технология постоянно совершенствуется, и блоки SPM, расположенные вне устройства, собирающего необработанные данные, могут получить возможность сбора большего объема данных переменных процесса для выполнения статистических вычислений. Из нижеследующего описания будет ясно, что любые статистические показатели или параметры, генерируемые, согласно описанию, блоками SPM, могут генерироваться как блоками SPM типа блоков SPM1-SPM4 в ADB 80 и 82, так и блоками SPM в главных или других устройствах, в том числе других полевых устройствах.
В условиях увеличения числа блоков сбора статистических данных или SPM на производственном предприятии, целесообразно иметь автоматизированный механизм, собирающий статистические данные параметров из блоков SPM в различных устройствах, для определения тенденций изменений данных и передачи результатов определения в экспертную систему для дальнейшего обобщения данных и принятия решений. Фактически, просмотр всех статистических данных процесса в случае масштабного процесса в настоящее время является очень громоздкой и трудоемкой задачей. В настоящее время для этого необходимо создать клиента ОРС, который индивидуально отслеживает каждый из интересующих параметров SPM и с этой целью должен отдельно сконфигурировать каждое устройство для сбора данных SPM. Как показано выше, данные операции конфигурирования и просмотра статистических данных весьма трудоемки и уязвимы для человеческих ошибок.
Приложение 38 для конфигурирования и сбора данных обеспечивает автоматическое конфигурирование блоков SPM в устройствах, таких как клапаны, передатчики и т.д., и сбор доступных SPM-данных процесса с этих блоков SPM в ходе процесса. На фиг.4 представлена блок-схема 90, описывающая примерную методику, которая может использоваться приложением 38 для конфигурирования устройств в рамках производственного предприятия для сбора данных SPM и автоматического сбора этих данных в процессе функционирования предприятия 10. На фиг.4 кругами обозначены операции, выполняемые на предприятии с помощью приложения 38, а прямоугольниками обозначены объекты или элементы, которые используются или создаются приложением 38. Следует понимать, что хотя в данном примере описывается сбор данных SPM от конкретных типов передатчиков с применением протокола Fieldbus и использование блоков Fieldbus, собирающих статистические данные, описываемая или подобная методика может использоваться для сбора статистических данных (или других параметров) от других устройств с использованием других протоколов связи и функциональных блоков или от других устройств или элементов в устройствах, использующих парадигму программирования, отличную от парадигмы программирования на основе функциональных блоков.
В любом случае, приложение 38 в первом блоке 92 выполняет анализ иерархии сети управления процессом (например, предприятие) с целью построения списка тех устройств на предприятии, которые содержат блоки сбора статистических данных (такие как ADB). В настоящем описании для примера предполагается, что блоки сбора статистических данных имеют форму блоков SPM, расположенных в ADB Fieldbus, как описано выше, однако блок 92 может выполнять поиск и других типов блоков сбора статистических данных одновременно или в дополнение к SPM типа Fieldbus в ADB, и этот способ не ограничивается использованием ADB Fieldbus или блоков SPM в ADB Fieldbus. В одном варианте осуществления может использоваться сервер ОРС (например, сервер 89 на фиг.2), предоставляющий клиенту, такому как приложение 38, доступ к данным контроля и информации об устройствах. Например, продукт ОРС Automation 2.0 реализует стандартные способы просмотра содержания сервера ОРС, и эти или другие способы просмотра могут использоваться для автоматического анализа иерархии ОРС, выполняемого с целью поиска устройств, содержащих ADB. Кроме того, новые спецификации ОРС включают в себя определения XML, которые могут использоваться для объединения данных и предоставления к ним доступа в среде Web.
На фиг.5 показана часть 94 иерархии примерного предприятия, построенной сервером ОРС, в которой показаны устройства и другие элементы предприятия, просканированного сервером ОРС. На верхнем уровне иерархии 94 находятся узлы 96 и 98, называемые Modules и IO; узел 96 Modules содержит данные стратегии управления, узел 98 IO содержит данные оборудования/устройств. Как видно в примерной иерархии на фиг.5, 10 узлов 98 включают в себя подузлы, связанные с контроллерами (CTLR), платами (С) и портами (Р), при этом в данном примере порты (Р) связаны с реальными сегментами Fieldbus в сети контроллера. Далее в разделах соответствующих портов в порядке убывания иерархии перечислены устройства Fieldbus. В примере на фиг.5 каждое устройство Fieldbus, содержащее ADB, включает в себя узел с именем TRANSDUCER800 или TRANSDUCER1300 у устройства. (ADB в устройствах Rosemount 3051F имеют имя TRANSDUCER800, в то время как ADB в устройствах Rosemount 3051S имеют имя TRANSDUCER1300.) В иерархии на фиг.5 показан один такой узел 100 с именем TRANSDUCER800. Узел 100 ADB содержит требуемые данные диагностики. В данном конкретном случае приложению 38 требуются параметры статистического контроля процесса (SPM) в узле 100 ADB, который раскрыт в иерархии на фиг.5 для иллюстрации некоторых элементов, связанных с ADB в устройстве Rosemount 3051F. Разумеется, имена "TRANSDUCER800" и "TRANSDUCER1300" являются лишь примерами имен известных функциональных блоков, поставляемых одним известным изготовителем. Другие блоки ADB или блоки SPM могут иметь другие имена, кроме того, в системе, отличной от системы с использованием ОРС, также могут присутствовать другие имена. В другом варианте осуществления различные имена могут соответствовать блокам ADB или блокам SPM других блоков преобразователей, функциональных блоков и т.д., разработанных, и/или поставленных позже другими изготовителями, и/или описанных в спецификациях Foundation Fieldbus, или могут представлять блоки или другие программные элементы в любом другом интеллектуальном протоколе связи (например, цифровом протоколе); это может быть, например, любой элемент в протоколах Profibus, HART, CAN, AS~Interface, HTML, XML и т.д. (приведены лишь немногие из них).
Для обнаружения ADB и, следовательно, блоков SPM в ADB, блок 92 (фиг.4) автоматически выполняет анализ или поиск по иерархии 94 ОРС с целью определения местонахождения всех устройств, содержащих ADB, в пределах предприятия. Разумеется, в блоке 92 может быть изначально запрограммирован определенный формат, используемый деревом 94 ОРС, за счет чего блок 92 будет способен анализировать или просматривать дерево 94 и находить устройства, содержащие ADB, более эффективным способом. Описанный способ основан на дереве DeltaV ОРС, однако этот способ может быть модифицирован для использования на других серверах ОРС, а также для иерархий предприятий, генерируемых средствами просмотра других типов.
Поиск по иерархии или дереву 94 в общем случае ставит проблему компромисса между скоростью и надежностью. В частности, поиск по иерархии 94 в общем случае не дает 100-процентной гарантии обнаружения всех устройств с ADB и только устройств с ADB. Как правило, более точный способ обнаружения устройств с ADB является и более медленным. Например, если различные изготовители имеют устройства, для которых в дереве 94 ОРС обнаруживаются блоки, имеющие то же имя, что и блоки ADB в передатчике 3051F, то при поиске по иерархии это устройство может быть ложно определено как имеющее ADB. С другой стороны, если блок 92 произведет попытку устранения этой проблемы путем поиска на слишком многих подузлах для проверки того, что в нее входят только узлы с реальными ADB, скорость работы по данному способу снижается.
В любом случае, в одном варианте осуществления блок 92 может выполнять поиск в каждом узле в иерархии или дереве 94 с целью определения местонахождения каждого узла, имеющего известное имя и связанного с ADB в некотором устройстве. В некоторых случаях, например, на больших предприятиях такой поиск может занять существенное количество времени, однако он будет наиболее точным способом обнаружения каждого ADB и, следовательно, каждого SPM на предприятии. С другой стороны, блок 92 может выполнять поиск вниз по иерархии до достижения или нахождения узла, имя которого связано с известным блоком контроля статистики, например, TRANSDUCER800, или TRANSDUCER1300, или любое другое известное собственное имя, используемое каким-либо изготовителем устройства для обозначения известного блока контроля статистики. Если такой узел найден, то родительский узел, связанный с этими узлами, может быть определен как устройство с ADB. Этот способ несколько менее точен по сравнению с поиском на каждом узле в пределах конкретной иерархии ОРС или дерева, однако в общем случае он выполняется быстрее. Тем не менее, если другой изготовитель создаст устройство с узлом ОРС, имеющим имя TRANSDUCER800, этот способ все равно приведет к определению другого устройства как имеющего ADB.
В альтернативном варианте блок 92 может выполнять поиск в каждом из узлов, имеющем имя, которое соответствует известному ADB, с целью нахождения дополнительного элемента в устройстве, которое также известно как уникально связанное с ADB или содержит его данные. Таким образом, блок 92 после нахождения узла, имеющего имя, которое известно как используемое по меньшей мере одним изготовителем для указания ADB, может выполнить поиск подузла для определения того, имеет ли элемент строки характеристики и метки блока значение "ADVANCED DIAGNOSTICS". В данном примере элемент строки характеристики и метки блока имеет значение "ADVANCED DIAGNOSTICS" только для устройств с ADB. Этот способ очень надежен с точки зрения поиска только устройств с ADBs, однако этот способ требует считывания значения из устройства через сервер ОРС, что занимает значительно больше времени, чем простой просмотр иерархии ОРС. Поэтому данный способ, являясь достаточно точным, в определенных условиях может быть слишком медленным.
Другой способ, который может быть реализован блоком 92 на фиг.4, предусматривающий поиск по дереву 94 ОРС и обеспечивающий компромисс между скоростью и надежностью, включает в себя поиск по иерархии ОРС в узлах, имеющих известное имя, связанное с ADB, с целью нахождения подузла, имеющего имя, также известное как связанное с ADB. Например, поиск по этому способу может начинаться в исходной точке дерева 94 ОРС (фиг.5) и иметь своей целью поиск 10 узлов 98. Далее согласно способу может производиться рекурсивный поиск в каждом подузле узла 98 IO. Если будет найден подузел с именем TRANSDUCER800 или TRANSDUCER1300 (или другим именем, которое известно как связанное с блоком контроля статистики типа ADB), то согласно способу определяется то, имеется ли у этого узела подузел с именем SPM_ACTIVE или любой другой подузел, который определенно связан с блоком контроля статистики. Если SPM_ACTIVE будет найден, например, в узле TRANSDUCER800, то блок 92 определяет родительский узел узла TRANSDUCER800 как устройство, содержащее ADB.
Разумеется, в блоке 92 может использоваться любой из описанных способов или любая комбинация этих способов или любых других требуемых способов поиска устройств, имеющих ADB (и, следовательно, имеющих SPM). Например, в одном варианте осуществления может производиться попытка идентификации по меньшей мере всех известных ADB, реализованных в устройствах по меньшей мере одного изготовителя, но это может как обеспечить, так и не обеспечить идентификацию всех ADB на предприятии. В другом примерном варианте осуществления может производиться попытка идентификации всех известных ADB, реализованных в устройствах нескольких различных изготовителей. Кроме того, указанный этап просмотра был описан как выполняемый с использованием иерархии ОРС, сгенерированной сервером ОРС, однако этот способ может применяться в отношении или использоваться для иерархий, сгенерированных другими устройствами, таких как контроллеры, устройства архивирования данных, в которых хранится иерархия конфигурации на предприятии, рабочая станция, на которой хранится иерархия устройств, и т.д. Таким образом, в других варианта осуществления может не использоваться сервер ОРС и/или иерархия ОРС, но может использоваться широкий круг других вычислительных устройств, протоколов связи и протоколов иерархий, в том числе, например, известные и разработанные позднее вычислительные устройства, протоколы связи, и протоколы иерархий. В других вариантах осуществления могут использоваться Web-серверы, ХМХ и/или собственные вычислительные устройства и протоколы.
В процессе обнаружения или поиска устройств, содержащих ADB, блок 92 может сохранять список устройств, определенных как имеющие ADB, блоки SPM или блоки сбора данных другого типа, как обозначено рамкой 108 на фиг.4. При необходимости устройства, перечисленные в рамке 108, могут быть отображены на экране в древовидном виде согласно их иерархии. Пример такого иерархического экрана 110 приведен на фиг.6. Как будет ясно далее, иерархия 110, показанная на экране на фиг.6, является подмножеством иерархии, которая была бы отображена при просмотре сети управления, сгенерированной контроллером, поскольку, как правило, не все устройства на экране управления будут содержать ADB. Фактически, экран 110 на фиг.6 представляет собой копию иерархии контроллера, включающую в себя только устройства, содержащие ADB. Как будет ясно далее, на экране на фиг.6 показано, что в каждом из устройств РТ-101 и РТ-102 (подключенных к порту Р01 карты COI устройства 101 ввода/вывода контроллера с именем CTLR-002EC6) и устройств РТ-103, FT-201 и FT-202 (подключенных к порту Р02 платы С01 устройства 101 ввода/вывода контроллера с именем CTLR-002EC6) имеется ADB.
Для считывания любого из параметров SPM из устройства в общем случае необходимо знать идентификатор элемента ОРС для этого параметра. Как правило, например, в случае блоков SPM Fieldbus, идентификатор элемента ОРС для параметра SPM включает в себя идентификатор устройства, за которым следует спецификатор элемента. Для определения местонахождения идентификатора устройства блок 92 может выполнять поиск подузла SPM_ACTIVE для каждого узла устройства, для которого было определено наличие ADB. Затем блок 92 может получить идентификатор элемента ОРС для ветви "CV". Например, идентификатор элемента ОРС может быть следующим:
"DEVICE:0011513051022201100534-030003969/800/SPM ACTIVE.CV". Тогда идентификатор устройства представляет собой идентификатор элемента ОРС за вычетом суффикса "SPM ACTIVE.CV". Таким образом, в данном примере устройство имеет идентификатор "DEVICE:0011513051022201100534-030003969/800/". Разумеется, описан лишь один способ определения идентификатора устройства в системе ОРС, и возможно использование других способов вместе с данным или вместо него.
В любом случае, после того как блок 92 выполнит анализ иерархии с целью определения устройств, имеющих ADB, приложение 38 получает или может легко определить метку устройства, идентификатор устройства и местоположение устройства для каждого из этих устройств. Пример этих данных для простой системы, содержащей 5 устройств с ADB, приведен в таблице 1 ниже.
На фиг.4 блок 114 может затем определить то, на каких из сохраненных устройств, указанных в рамке 108, уже сконфигурировано выполнение статистического контроля процесса. Для выполнения этой функции блок 114 может считывать значение SPM_ACTIVE.CV с сервера ОРС для каждого из устройств, указанных в рамке 108. Например, для передатчика РТ-101 в вышеприведенной таблице блок 114 может считать элемент ОРС
DEVICE:0011513051022201100534-030003969/800/SPM ACTIVE.CV. Этот элемент ОРС может принимать значение 0 или 255. В случае блоков SPM Fieldbus значение 0 указывает на то, что блок SPM для этого устройства отключен, значение 255 указывает на то, что блок SPM для этого устройства включен. После проверки состояния включения SPM для каждого устройства блок 114 может разделить все устройства на две категории, а именно устройства с уже сконфигурированными SPM и устройства с еще не сконфигурированными SPM. Эти категории или списки устройств представлены на фиг.4 рамками 116 и 118.
После того как блок 114 определит состояние включения SPM в каждом из устройств, перечисленных в рамке 108, блок 120 может проверить состояние каждого из блоков SPM в каждом из устройств, имеющих включенный SPM, т.е. в устройствах, присутствующих или сохраненных в поле 116. Блок 120 в основном выполняет этот шаг для определения того, сконфигурирован ли контроль переменных процесса на каждом из блоком SPM в устройствах, имеющих в данный момент включенный SPM, и, при положительном результате, определения конкретной контролируемой переменной процесса. В данном примере можно определить, контролирует ли блок SPM в настоящее время переменную процесса путем считывания состояния блока SPM. В блоках SPM Fieldbus состояние может быть проверено путем считывания элемента SPM[n] STATUS.CV с сервера ОРС. Таким образом, например, для считывания состояния блока SPM 1 в устройстве РТ-101, указанного в вышеприведенной таблице, блок 120 может считать идентификатор элемента ОРС DEVICE:0011513051022201100534030003969/800/SPM1 STATUS.CV.
Вообще говоря, значение состояния представляет собой 8-битовое число в пределах от 0 до 255. Состояние представляет собой комбинацию из 8 различных битов, которые могут быть установлены или сброшены. Биты имеют следующие значения: неактивно (1), анализируется (2), проверка (4), ничего не обнаружено (8), изменение среднего (16), значительное изменение (32), низкая динамика (64), не лицензировано (128). Все лицензированные, но не сконфигурированные блоки SPM имеют состояние неактивных. Если блок SPM имеет состояние "неактивный" или "не лицензированный", то блок 120 может решить, что этот блок не будет контролироваться, поскольку он не генерирует какой-либо значимой информации. Если же он имеет любое из других состояний, блок 120 может контролировать блок SPM.
Аналогичным образом, блок 122 может автоматически конфигурировать каждое устройство, не имеющее включенного SPM (т.е. устройства, перечисленные в поле 118), и, таким образом, обеспечивать работу в этих устройствах по меньшей мере одного блока SPM с целью определения или контроля переменной процесса для построения статистических данных относительно этой переменной процесса. Во многих случаях, например, при использовании передатчиков Rosemount 3051F и 3051, устройства поставляются с завода с не сконфигурированными SPM; при этом пользователю требуется вручную сконфигурировать SPM на каждом устройстве. На предприятиях с сотнями или тысячами устройств с ADB это было бы очень утомительным процессом. Для облегчения этих операций ручного конфигурирования блок 122 автоматически конфигурирует по меньшей мере один блок SPM для каждого устройства. Для выполнения этой операции конфигурирования блок 122 может определять или сохранять признаки конкретной переменной процесса, которую необходимо контролировать на устройстве. Эта переменная может представлять собой входные данные основного процесса, выходные данные блока PID или любое количество других переменных функционального блока (входных или выходных данных), доступных в устройстве Fieldbus. Признаки переменной, которую требуется контролировать, могут устанавливаться в процессе конфигурирования, определяться пользователем в эпизодических случаях или могут определяться пользователем в общем виде перед началом работы программы 38.
В то время как может выполняться контроль любой из переменных процесса, логическая переменная для контроля в статистических целях представляет собой первичные аналоговые входные данные устройства. Для передатчиков Rosemount 3051F/S эта переменная представляет собой измеренное давление или поток (например, дифференциальное давление). Таким образом, на блоке 122 может быть сконфигурировано автоматическое конфигурирование контроля первичных аналоговых входных или выходных данных устройства на одном из блоков SPM в ADB устройства. При необходимости пользователь может вручную сконфигурировать другие блоки SPM устройства. В альтернативном варианте блок 122 может хранить список переменных процесса, которые необходимо контролировать, для каждого типа устройства и может использовать этот список для выбора или определения контролируемых переменной (переменных) процесса в любой конкретной ситуации. В данном случае описано конфигурирование блоком 122 контроля одной переменной процесса на одном блоке SPM в устройстве, однако блок 122 может конфигурировать и несколько блоков SPM на одном конкретном устройстве и, таким образом, контролировать несколько переменных процесса, связанных с этим устройством.
Далее, сервер DeltaV ОРС позволяет пользователю (имеющему достаточные административные полномочия) записывать требуемые значения в определенные элементы в устройствах. В этом случае можно изменять параметры SPM в устройстве путем записи соответствующего элемента на сервере ОРС. Таким образом, блок 122 может автоматически сконфигурировать на устройстве контроль SPM для основных переменных процесса путем записи последовательности значений на сервере ОРС. В таблице 2 ниже приведены значения для примерного случая, записываемые на сервер ОРС.
Здесь [DeviceID] следует заменить на идентификатор устройства, обозначенный в таблице 2. Например, для устройства РТ-101 необходимо записать следующий первый элемент ОРС: DEVICE:0011513051022201100534-030003969/800/SPM MONITORING CYCLE.CV. После записи всех этих элементов на сервер ОРС на устройстве будет сконфигурирован контроль переменной главного давления в блоке SPM 1. Разумеется, здесь приведен лишь один пример записи блока SPM конкретного типа в устройствах Fieldbus и следует понимать, что могут использоваться другие способы записи в блоки SPM других типов, вместо или вместе с описанным, при этом команды записи определяются в соответствии с протоколом связи, используемым этими блоками SPM.
В любом случае при функционировании блоков 120 и 122 на фиг.4 создается набор или список контролируемых блоков SPM в устройствах, имеющих ADB. Этот список показан на фиг.4 как сохраняемый или связанный с полем 124. Далее, в поле 126 на фиг.4 определен набор параметров SPM, которые должны контролироваться приложением 38 для каждого из проверяемых блоков SPM. Список 126 параметров SPM может определяться или отбираться пользователем до или во время работы приложения 38 или может отбираться и определяться индивидуально для каждого контролируемого блока SPM в процессе конфигурирования. В нижеприведенной таблице 3 приведены все параметры SPM, которые могут считываться с сервера ОРС для каждого блока SPM Fieldbus.
С другой стороны, возможно, не все эти параметры необходимо контролировать для каждого проверяемого блока SPM. Фактически, при чрезмерном количестве контролируемых элементов возможна перегрузка сервера ОРС. Поэтому приложение 38 может предоставлять механизм, позволяющий пользователю выбрать набор контролируемых параметров SPM. Пример экрана с таким выбором приведен на фиг.7, на котором пользователь может отметить параметры SPM, которые ему требуется контролировать, для каждого из блоков SPM, перечисленных в поле 124.
Блок 128 использует список контролируемых параметров SPM (показан в поле 126) и список контролируемых блоков SPM (показан в поле 124) для создания набора элементов SPM ОРС, которые будут контролироваться приложением 38 в ходе процесса. Блок 128 может хранить этот набор элементов ОРС, как показано в поле 130, для использования в дальнейших шагах процесса контроля. Вообще говоря, блок 128 создает элементы SPM ОРС для каждого контролируемого параметра SPM (показаны в поле 126) для каждого из контролируемых блоков SPM (показаны в поле 124). Другими словами, на основе данного набора контролируемых блоков SPM и набора контролируемых параметров SPM для каждого такого блока блок 128 создает набор контролируемых элементов ОРС как элементов ОРС для каждой возможной комбинации контролируемых блоков SPM и контролируемых параметров SPM. В этом случае, например, если имеется десять контролируемых блоков SPM и пять контролируемых параметров SPM в каждом блоке SPM, то блок 128 создает в общей сложности 50 элементов ОРС. В данном примере идентификатор элемента ОРС представляет собой сочетание идентификатора устройства и суффикса ОРС из вышеприведенных таблиц. Например, для считывания среднего значения для SPM1 в устройстве РТ-101 будет использоваться следующий идентификатор элемента ОРС: DEVICE:0011513051022201100534030003969/800/SPM1 MEAN.CV.
После того как все элементы ОРС будут идентифицированы и сохранены в поле 130, блоки 132 и 134 начинают контролировать параметры SPM для отслеживания изменений в ходе процесса. Некоторые параметры SPM могут изменяться, например каждые 5-60 минут в зависимости от конфигурации блоков SPM, в то время как другие параметры SPM могут изменяться только при конфигурировании блока SPM. В результате блок 132 может изначально считать текущее значение всех параметров SPM (представленных элементами ОРС в поле 130) в начале процесса контроля параметров SPM. В одном варианте осуществления блок 132 может выполнить эту операцию считывания посредством функции SyncRead, выполняющей запрос чтения каждого из идентификаторов элемента ОРС. Результатом чтения каждого из параметров SPM является набор точек данных SPM, обозначенных рамкой 136 на фиг.4.
После операции исходного считывания параметров SPM блок 134 может начать ожидание изменений в параметрах SPM. Таким образом, после того как с сервера ОРС будут считаны начальные значения каждого из проверяемых параметров SPM для получения первого набора точек данных SPM, блок 134 получает или принимает дополнительные данные, указывающие на изменения в любом из проверяемых параметров SPM. В зависимости от конфигурации блоков SPM, параметры среднего значения и среднеквадратичного отклонения могут изменяться, например каждые 5-60 минут. Тем не менее, при любом из изменений параметров SPM сервер ОРС вызывает событие DataChange, которое фиксируется клиентом ОРС, например приложением 38. В альтернативном варианте блок 134 может запрашивать или считывать каждый из контролируемых параметров SPM периодически или в предварительно установленные моменты времени для получения новых точек данных (поле 136). Таким образом, данные параметра SPM считываются даже в том случае, если он не изменился. Разумеется, блок 134 в ходе процесса может работать непрерывно и, соответственно, получать новые параметры SPM, и сохранять эти данные параметров SPM в базе данных для просмотра пользователем, для использования механизмом правил, описанным далее более подробно, или для любой другой цели. Разумеется, при необходимости программа 90 на фиг.4 может обнаруживать и конфигурировать блоки SPM или другие блоки сбора статистических данных в главном устройстве для предоставления этим блокам SPM возможности передачи статистических показателей или параметров другим элементам системы 35 предотвращения аварийных ситуаций (фиг.1).
Фактически, в любое время после считывания любой из точек данных SPM в поле 136 блок 138 может хранить или сохранять эти точки данных в локальной базе данных (например, базе данных 43 на фиг.1 и 2), и к этим точкам данных можно будет обращаться в будущем для просмотра тенденций или других целей. Кроме того, блок 140 может использоваться для представления данных SPM пользователю в любом требуемом или удобном формате, с любой целью, например, для обнаружения или предсказания аварийных ситуаций на предприятии. При необходимости блок 140 может быть реализован в форме приложения 40 просмотра, показанного на фиг.1 и 2.
В общем случае приложение 40 просмотра (которое может представлять собой блок 140 на фиг.4) может представлять пользователю данные параметров SPM в любом требуемом или удобном формате и предоставлять ему, например, возможность оперативного просмотра новых данных SPM. Например, приложение 40 просмотра может отображать данные SPM в стандартной форме, например "Проводника". Пример такого экрана изображен на фиг.8, где иерархия 110 на фиг.6 представлена в "Проводнике" на левой стороне экрана, проверяемые параметры SPM (как показано на экране на фиг.7) отображаются в правой стороне экрана 115 для каждого из проверяемых блоков SPM. Следует отметить, что данные SPM в разделе экрана 115 сортируются по устройствам для облегчения поиска или просмотра данных по конкретному устройству. Разумеется, пользователь может выбрать любой из элементов или узлов в иерархии 110 для просмотра данных SPM, связанных с этими элементами или узлами. Далее, при необходимости, приложение 40 просмотра может выводить экран "Проводника", например на фиг.9, который содержит элементы блока SPM и параметры SPM, контролируемые для элементов блока SPM. Таким образом, в примерной иерархии 141 на фиг.9 показан блок 142 SPM с именем SPM 1, расположенный в устройстве с именем 3051-Flow. Элементы 143 под блоком 142 SPM 1 обозначают параметры SPM, которые контролируются и доступны для просмотра пользователем. В этом случае набор указанных параметров включает в себя среднее значение, изменение среднего значения, среднеквадратичное отклонение, изменение среднеквадратичного отклонения, среднее значение, деленное на среднеквадратичное отклонение, и среднеквадратичное отклонение, деленное на среднее значение.
При необходимости приложение 40 просмотра может позволять или давать пользователю возможность добавлять или повторно конфигурировать один или несколько блоков SPM в полевом устройстве или даже в пределах главного или другого устройства, в котором расположены эти блоки. На фиг.10 показан экран 144, который, в данном случае, дает пользователю возможность добавить новое устройство на порт с именем Р01 и, кроме того, добавлять или конфигурировать блок SPM в этом устройстве, как показано в окне 145. Здесь блок SPM называется SPM1, связан с тэгом устройства FT3051-COLD1 (который показан в иерархии в левой стороне экрана 144 как устройство 3051_LEVEL) и связан с (работает с) переменной Dr параметра OUT блока функции Analog Input с именем АI1. В этом случае приложение 40 просмотра также дает пользователю возможность определить требуемые (т.е. контролируемые) параметры SPM, а также базовые и пороговые значения, такие как среднее, изменение среднего, изменение среднеквадратичного отклонения и т.д. для блока SPM.
Далее, приложение 40 просмотра может давать пользователю возможность выполнять навигацию по иерархии для получения представления определенных видов данных непосредственно от блоков SPM (или других блоков контроля) или данных, сгенерированных, например, приложением 40. Например, на фиг.11 показан экран 146, на котором изображена иерархия предприятия 147 в левой стороне экрана и один или несколько SPM или других блоков, связанных с устройствами в иерархии в представлении 148 в правой стороне экрана 146. После выбора одного из блоков SPM (в данном случае SPM 1 в устройстве 3051 S-1) пользователь может выбрать способ просмотра данных, поступающих от блока SPM1, посредством выпадающего или всплывающего окна 149. На фиг.11 пользователь выбрал просмотр графика тенденции, и следующее всплывающее или выпадающее окно дает пользователю возможность определить конкретные данные параметра SPM (или их комбинации) для отображения на графике тенденции. В этом случае следует понимать, что некоторые из возможных типов данных, тенденцию которых требуется установить, могут быть определены как комбинации данных, поступающих от одного или нескольких блоков SPM, и эти комбинации могут вычисляться на главном устройстве (например, приложением 40), или в полевом устройстве, или другом устройстве, имеющем доступ к этим необработанным данным.
На фиг.12 показан экран 146, на котором пользователь выбрал просмотр данных непосредственно во всплывающем окне 149. Здесь, разумеется, выбор данных в следующем всплывающем окне может быть другим и указывать на необработанные данные, собранные или сгенерированные блоком SPM без указания опций для данных, сгенерированных в главном устройстве (например, среднее значение, разделенное на среднеквадратичное отклонение, и т.д.), и следует понимать, что приложение 40 может получать данные от блока SPM или, в некоторых случаях, может генерировать эти данные на основе необработанных статистических данных, полученных от блока SPM. Далее, при просмотре данных (полученных от блоков SPM или сгенерированных на основе данных от блоков SPM) возможно использование других типов просмотров или опций, например гистограммы. Кроме того, пользователь может использовать экран 146 и всплывающее окно 149 для выполнения других функций, например удаления данных SPM, запуска нового цикла сбора данных и т.д.
На фиг.13 показан примерный график 150 тенденции, который может быть сгенерирован приложением 40; на нем показана зависимость среднего значения SPM от времени. На этом экране посредством кнопок 152 управления пользователь может просматривать ранние или более поздние данные, переходить в начало или конец данных, выполнять поиск пределов в данных и т.д. В любом случае, окно тенденции, например, показанное на фиг.13, дает пользователю возможность просматривать историю поведения любого параметра SPM. В зависимости от процесса, на основе тенденций различных переменных процесса можно характеризовать аварийные условия. С другой стороны, фактически отсутствуют ограничения на действия пользователя со статистическими данными процесса, и следует понимать, что пользователь может применять эти данные в других целях помимо обнаружения текущих или прогнозируемых аварийных ситуаций на предприятии. Наконец, пользователь может просматривать собранные статистические данные в любом формате или представлении этих данных, облегчающих их прочтение, анализ и использование для обнаружения и предсказания событий на предприятии.
На первый взгляд график на фиг.13 выглядит аналогично обычному графику изменения переменной процесса в течение долгого времени. Однако следует отметить, что этот график не является графиком чистых данных переменной процесса в течение долгого времени, а графиком средних значений переменной процесса, вычисленных в определенном интервале. Для составления графика зависимости среднего переменной процесса от времени можно использовать устройство архивирования системы передачи данных; различие состоит в том, что среднее значение переменной процесса вычисляется в устройстве, которое, как правило, изначально собирает эти данные, и, соответственно, получение данных происходит намного быстрее. Поэтому предполагается, что шум измерения на графике на фиг.13 будет присутствовать в значительно меньшей степени по сравнению с графиком, созданным устройством архивирования данных. Кроме того, статистический показатель, например среднее значение, должен быть более точным, поскольку он, как правило, основывается на большем количестве собранных данных.
Подобным способом приложение 40 может составить график зависимости любых других параметров SPM (например, среднеквадратичного отклонения, изменения среднего, изменения среднеквадратичного отклонения и т.д.) от времени, а также любую математическую комбинацию параметров SPM (например, среднеквадратичное отклонение, разделенное на среднее значение, и т.д.) Кроме того, приложение 40 может поместить любую комбинацию любого из этих графиков на один график или страницу и упростить таким образом сравнение различных статистических данных проще для пользователя. На фиг.14 показан набор графиков различных статистических показателей переменных процесса по одной шкале времени, и все они могут быть представлены пользователю одновременно на одном экране дисплея или в разное время на одном или различных экранах. На фиг.14 верхний левый график 156 отражает зависимость среднеквадратичного отклонения от времени, верхний правый график 158 отражает зависимость среднего значения, деленного на среднеквадратичное отклонение, от времени, нижний левый график 160 отражает зависимость трех различных значений (от различных блоков SPM) от времени в одном масштабе, нижний правый график 162 отражает зависимость трех среднеквадратичных отклонений (от различных блоков SPM) от времени в одном масштабе. Разумеется, приложение 40 просмотра может представлять любой из полученных параметров SPM или любую математическую комбинацию этих параметров на графике в течение долгого времени и может выводить любое число различных параметров SPM (или их математические комбинации) в течение долгого времени на одном графике, что помогает пользователю получить представление о процессах, происходящих на предприятии.
Статистический контроль процесса часто используется в сфере управления процессом для определения того, действительно ли некоторая переменная процесса вышла за допустимые пределы. Обычно имеются верхний и нижний контрольные пределы (UCL, LCL) и верхний и нижний пределы спецификации (USL, LSL), которые могут вычисляться на основе данных SPM, собранных приложением 38. Контрольные пределы могут, в одном примере, быть выражены как UCL=µ+3σ и LCL=µ-3σ, где µ и σ - базовое среднее значение и базовое среднеквадратичное отклонение соответственно. Далее, пределы спецификации могут быть выражены следующим образом:
где указанный пользователем предел среднего значения в процентах. Разумеется, приложение 40 просмотра может вычислять эти значения непосредственно или позволять пользователю ввести эти значения. По этим или подобным точкам приложение 40 просмотра может составить график распределения среднего значения в зависимости от базового среднего, а контрольные уровни, таким образом, обеспечивают визуальное отображение достижения или превышения предела среднего в процессе работы предприятия. Результат представляет собой, по существу, гистограмму, которая может выглядеть подобно графику 166 на фиг.15. Как можно видеть, верхний и нижний контрольные пределы показаны линиями 167 и 168 соответственно, верхний и нижний пределы спецификации показаны линиями 169 и 170 соответственно. Далее, точки среднего (т.е. число точек среднего в каждом значении) отображаются на линии 172, а точки базового среднего отображаются в виде гистограммы 174. Если процесс находится под контролем, как показано на графике 166, все данные лежат между указанными пределами. В случае аварийной ситуации некоторые данные могут превысить (выйти за) контрольные пределы или пределы спецификации 167-170. При этом график 166 также отличается от обычной гистограммы тем, что на графике 166 отображаются средние (и базовые средние) значения показателей процесса, а не сами показатели процесса.
При необходимости приложение 40 просмотра может добавлять контрольные пределы и пределы спецификации, такие как описанные выше, на графики зависимости среднего, среднеквадратичного отклонения или любого другого требуемого статистического показателя (например, срединного значения и т.д.) от времени. При добавлении пределов на график зависимости среднего от времени полученный график называют Х-диаграммой. Пример Х-диаграммы 178 для статистического среднего показан на фиг.16. Здесь зависимость среднего от времени представлена линией 180, верхний и нижний контрольные пределы обозначены линиями 181 и 182 соответственно, верхний и нижний пределы спецификации обозначены линиями 183 и 184 соответственно.
В этом случае может потребоваться выполнить коррекцию вычисления верхнего и нижнего пределов управления, поскольку приложение 40 просмотра не составляет график не самой переменной процесса, а среднего значения по определенному интервалу времени. Шум измерения снижается, поэтому изменение, которое можно было бы видеть на обычной Х-диаграмме, представляющей собой график значений переменной процесса, отсутствует. Одна возможная коррекция верхнего и нижнего пределов управления состоит в следующем: часть 3sigma делится на квадратный корень числа точек данных, используемых для вычисления каждого среднего значения. Согласно этой формуле, верхний и нижний пределы управления будут вычисляться следующим образом:
где N=(цикл контроля)*(60)*(отсчетов в секунду)
Здесь цикл контроля равен числу минут, для которого вычисляется среднее значение и среднеквадратичное отклонение. Значение по умолчанию 15 минут может использоваться. Образцы в секунду основаны на частоте дискретизации устройства, берущего размеры{измерения}, которые, например, 10 для Rosemount 3051F передатчик и 22 для передатчика 3051 Rosemount, хотя другие частоты дискретизации могли использоваться.
Далее, приложение 40 может создавать S-диаграмму, которая содержит график зависимости среднеквадратичного отклонения от времени с пределами спецификации и контрольными пределами. В этом случае верхний и нижний контрольные пределы и пределы спецификации могут быть определены следующим образом:
где ΔHV - определяемый пользователем верхний предел изменения в процентах,
ΔLD - определяемый пользователем нижний предел динамики, причем ΔLD<0.
Пример S-диаграммы 190 показан на фиг.17. Здесь представлен график зависимости среднеквадратичного отклонения от времени (линия 192), верхний и нижний контрольные пределы (линии 193 и 194 соответственно), верхний и нижний пределы спецификации (линии 195 и 196 соответственно). В примере на фиг.17 среднеквадратичное отклонение переменной процесса пересекает верхний и нижний контрольные пределы множество раз и пересекает верхний предел спецификации заметное число раз, что потенциально указывает на текущее или возможное в будущем наличие аварийной ситуации.
Далее, на основе собранных данных приложение 40 может определять другие статистические показатели или значения. Например, приложение 40 может вычислять индекс или показатель распределения для переменной х, которая может представлять собой любую статистическую переменную, например:
Приложение 40 может вычислять индекс или показатель вероятности:
и может вычислять коэффициент корреляции между двумя переменными (которые могут представлять собой статистические переменные):
В другом примере, коэффициент корреляции между двумя переменными может быть вычислен следующим образом:
Разумеется, приложение 40 просмотра может выполнять в системе и другие вычисления для любой переменной или переменных (в том числе статистических переменных, так же как и переменных процесса) согласно требованиям или необходимости с целью обнаружения одной или нескольких аварийных ситуаций на предприятии. Таким образом, например, приложение 40 или некоторая его подпрограмма может выполнять анализ основных компонентов, регрессионный анализ, анализ с применением нейронной сети или любой другой анализ одной или нескольких переменных в отношении собранных данных для обнаружения и предотвращения аварийной ситуации. Вообще говоря, графики на фиг.13, 14, 16 и 17 основаны на составлении графика зависимости одного или нескольких параметров SPM от времени. Однако приложение 40 просмотра может создавать графики, отражающие или иллюстрирующие значения корреляции между одной или несколькими переменными SPM без отношения ко времени. В одном примере приложение 40 просмотра может создавать диаграмму разброса, которая представляет собой график зависимости одного параметра SPM от другого. Приложение 40 просмотра или пользователь может определить коэффициент корреляции, который показывает, насколько сильно коррелируют два параметра SPM (или некоторая комбинация двух параметров SPM). На фиг.18 приведена диаграмма 200 разброса, которая содержит график зависимости двух средних параметров SPM относительно друг друга. В целом здесь можно видеть, что два средних пропорционально коррелируют, на что указывает простой прямолинейный характер линии точек разброса (т.е. с увеличением одного среднего другое среднее также стремится увеличиваться). Точки, значительно выпадающие из основных областей разброса, могут указывать на потенциальную проблему на предприятии.
Разумеется, функции приложения 40 просмотра не ограничиваются созданием двумерных диаграмм разброса, пример которых приведен на фиг.18. Фактически, приложение 40 просмотра может создавать диаграммы разброса в трех и более измерениях путем построения графика зависимости трех или более параметров SPM друг от друга. Например, на фиг.19 приведена трехмерная диаграмма 210 разброса, на которой приведен график зависимостей трех параметров SPM друг от друга и, в частности, средних значений трех переменных процесса относительно друг друга. На фиг.20 показана матрица 220 четырехмерной диаграммы разброса, которая иллюстрирует корреляцию между четырьмя параметрами SPM. По существу, матрица 220 диаграммы разброса содержит 16 различных двумерных диаграмм разброса, причем в каждой из этих 16 диаграмм разброса имеется график зависимости одного из четырех параметров SPM от другого параметра из этого набора четырех параметров SPM. Здесь пользователь также может быстро пронализировать корреляцию или взаимосвязи между различными параметрами SPM и попытаться обнаружить текущую аварийную ситуацию или предсказать возможное возникновение аварийной ситуации на предприятии.
Диаграммы разброса на фиг.18-20 также отличаются от других известных графиков разброса тем, что эти диаграммы разброса отражают средние значения одной или нескольких переменных процесса, а не самих точек данных переменных процесса. Поэтому сокращается шум, обычно присутствующий в переменных процесса, что позволяет получать более сглаженные и более наглядные описания данных. Кроме того, приложение 40 не ограничивается составлением графика только среднего значения и может создавать график взаимосвязей между другими статистическими переменными, такими как среднеквадратичные отклонения, срединные значения и т.д. Далее, приложение 40 может составлять графики различных типов статистических переменных, таких как среднее значение и среднеквадратичное отклонение, в зависимости друг от друга, а также комбинаций статистических переменных, таких как среднеквадратичное отклонение, деленное на среднее значение для одной переменной процесса в зависимости от среднего значения другой переменной процесса. Например, приложение 40 может создавать график среднего значения, среднеквадратичного отклонения, изменения среднего значения, изменения среднеквадратичного отклонения или любой математической комбинации этих переменных SPM для любого блока SPM, контролирующего переменную процесса.
При необходимости и как в целом отмечено выше, приложение 40 просмотра может вычислять или определять коэффициент корреляции для любой пары параметров SPM с использованием любых стандартных или известных способов вычисления корреляции. Если коэффициент корреляции близок к 1 (или -1), это указывает на сильную линейную корреляцию (или отрицательную линейную корреляцию) между двумя параметрами SPM. Для набора из более чем двух переменных SPM может быть определена матрица корреляции, при этом каждый элемент в матрице корреляции определяет коэффициент корреляции между некоторыми двумя параметрами SPM. На фиг.21 показана часть примерной матрицы 230 корреляции, содержащей коэффициенты корреляции средних значений для по меньшей мере девяти показаний датчиков в каскадном цикле производственного предприятия.
Из матрицы 230 корреляции на фиг.21 можно определить, какие параметры SPM наиболее сильно коррелируют друг с другом. Очевидно, матрица чисел, подобная изображенной на фиг.21, является трудно воспринимаемой. Однако приложение 40 может отображать эту матрицу в виде трехмерной гистограммы, такой как гистограмма 240 на фиг.22. На трехмерной гистограмме на фиг.240 четко видно, где имеются наиболее высокие значения корреляции. Разумеется, приложение 40 может отображать матрицу корреляции и другими графическими способами, такими как каркасный чертеж, контурный график и т.д., на которых будут видны наиболее высокие значения корреляции.
В одном из примеров, показанном на экране 241 на фиг.23, приложение 40 просмотра может отображать график корреляции, иллюстрирующий отклонения между набором точек корреляции в требуемом состоянии процесса и набором точек корреляции в текущем или нежелательном состоянии процесса. Так, на экране 241 на фиг.23 представлен первый график 242А корреляции, отображающий набор коррелированных точек (обозначены как X) для требуемого состояния процесса, и второй график 242В корреляции, который отображает тот же набор коррелированных точек для текущего состояния процесса, показывая, таким образом, отклонение между корреляцией параметров для требуемого состояния процесса и для текущего состояния процесса; это отклонение может указывать на наличие нестандартной (аварийной) ситуации в данном процессе. Здесь каждая точка корреляции, обозначенная как X, представляет собой значение корреляции по меньшей мере двух различных параметров SPM либо одного и того же блока SPM, либо различных блоков SPM. Разумеется, как показано на фиг.23, для одного или обоих состояний процесса может быть построен график базового среднего значения µ и базового среднеквадратичного отклонения σ.
Аналогичным образом, как показано на экране 243 на фиг.24, приложение 40 просмотра может создать матрицу корреляции с цветовым кодированием, в которой значение конкретной точки корреляции будет обозначено некоторым цветом из набора различных цветов в зависимости от величины этого значения. Такой график корреляции облегчает для пользователя анализ корреляции между различными параметрами SPM и, следовательно, обнаружение наличия или предсказание будущего возникновения нестандартной ситуации на предприятии. Здесь также следует понимать, что матрицы корреляции могут быть определены и изображены в виде графика для других типов параметров SPM (не только средних значений), для математических комбинаций параметров SPM, а также для различных типов параметров SPM.
Далее, помимо или вместо описанных выше форм, приложение 40 может представлять данные SPM в других формах. Например, приложение 40 может создавать визуальные графики или диаграммы в форме трехмерных графиков тенденций со временем по оси X, среднему значению и среднеквадратичному отклонению блока SPM по осям Y и Z, трехмерные гистограммы, содержащие графики среднего значения и среднеквадратичного отклонения по осям X и Y, и количество каждого из них по оси Z, трехмерные графики тенденций со временем по оси X, средним значением и среднеквадратичным отклонением блока SPM по осям Y и Z и показом верхнего и нижнего контрольных пределов и/или пределов спецификации для среднего значения, среднеквадратичного отклонения или их обоих. Разумеется, существует практически неограниченное число способов визуализации данных SPM, и настоящее описание не ограничивается конкретными приведенными способами.
На фиг.25 показан экран 244 графика, который может быть сгенерирован приложением 40 просмотра для предоставления пользователю возможности сравнения графиков различных переменных, таких как параметры SPM или связанные с ними переменные или данные, например, измеренных и предсказанных данных. В этом случае раздел 245 экрана 244 графика может предоставлять пользователю средства выбора конкретных графиков данных, отображаемых в разделе графика 246 экрана. Пользователь может, например, выбрать просмотр графика измеренных данных (для устройства, выбранного в разделе иерархии на том же экране), предсказанных данных (например, данных, сгенерированных моделью), остаточных данных и т.д. на одном и том же графике. Пользователь может также инициировать операцию обнаружения смещения на графике и/или просмотр порогов измерения в разделе 246 графика. В примере на фиг.25 пользователь выбрал просмотр графика измеренных данных (которые могут представлять собой данные SPM или необработанные данные переменных процесса) в сочетании с предсказанными данными для просмотра смещения или перехода пределов между проанализированным состоянием процесса и предсказанным состоянием процесса. Разумеется, приложение 40 может предоставлять пользователю возможность выбора других переменных и данных (данных SPM и данных переменных процесса) для построения совместного графика с целью просмотра других взаимосвязей.
В другом примере приложение 40 просмотра может создать график тенденции двух (или более) различных параметров SPM на одном графике для предоставления пользователю возможности просмотреть ожидаемое или неожидаемое поведение одного из параметров SPM относительно другого (других) параметров. Такой график 250, показанный на фиг.26, отличается тем, что два параметра SPM показаны на нем линиями 252 (для клапана) и 254 (для передатчика). В этом примере пользователь или инженер могут ожидать регулярного расхождения двух параметров SPM с последующим схождением этих двух параметров SPM к определенному пределу, например, показанному вертикальными линиями 255 и 256. Однако в случае, если расхождение между этими двумя переменными произойдет до схождения к пределу, например, как показано вертикальными линиями 257 и 258, то пользователю или инженеру станет ясно, что имеется проблема или в будущем произойдет аварийная ситуация.
Предполагается, что корреляция параметров SPM может дать некоторое представление об общем состоянии предприятия, части предприятия, части оборудования и т.д. Когда предприятие (или часть предприятия, часть оборудования и т.д.) находится в нормальном рабочем состоянии, некоторые переменные могут достаточно сильно коррелировать с другими переменными. По прошествии времени возможно изменение части значений корреляции. Изменение (отклонение) некоторых значений корреляции может указывать на то, что предприятие уже не работает с той же производительностью, что ранее. Поэтому далее описаны некоторые примеры способов визуализации изменений одного или нескольких значений корреляции в течение некоторого периода времени.
Для просмотра изменения значения корреляции за какой-либо период времени значение корреляции может вычисляться в разное время. Для генерации значения корреляции данных из всего доступного диапазона может использоваться, например, уравнение 11 или уравнение 12. Кроме того, данные могут разделяться на сегменты определенной длины (например, 30 минут, 1 час, 6 часов, 1 день, 7 дней, определенное число отсчетов и т.д.), тогда для каждого сегмента может быть вычислено одно или несколько значений корреляции. Таким образом, если значение корреляции от одного сегмента до следующего изменилось, это можно рассматривать как изменение значения корреляции за данный период времени. В другом примере значения корреляции могут генерироваться на основе подвижного окна данных, при этом подвижное окно имеет определенную длину (например, 30 минут, 1 час, 6 часов, 1 день, 7 дней, определенное число отсчетов и т.д.).
На фиг.27 приведен примерный график 260 изменения одного значения корреляции с ходом времени. На фиг.28 приведен примерный график 262 нескольких значений корреляции с ходом времени. Как видно на фиг.28, график становится перегруженным, поскольку на одном графике размещается больше значений корреляции. Поэтому ниже описаны дополнительные примерные способы визуализации данных, связанных с множеством значений корреляции.
В одном примере создается график изменения значения корреляции. Например, может быть создан график изменения значения корреляции от начального значения, предыдущего значения, базового значения, "нормального" значения, ожидаемого значения, и т.д. В этом примере любое изменение может быть выражено как относительное изменение (например, процентное) или как абсолютное изменение. Базовое значение для данного значения корреляции, как правило, должно вычисляться на основе количества исходных данных, которые базируются на количестве данных переменных процесса, необходимых для генерации данных, лежащих в основе значения корреляции. Например, среднее значение может генерироваться на основе сегмента данных длиной всего 5 минут или же 1 день. В настоящее время предполагается, что значение корреляции от средних данных с использованием по меньшей мере 30 средних точек данных обеспечивает получение статистически надежного образца. (Следует понимать, что в некоторых вариантах осуществления статистически надежное значение корреляции может обеспечиваться менее чем 30 средними точками данных, или, напротив, может потребоваться более 30 средних точек данных.) В этом случае, если средние точки данных отбираются с интервалом 5 минут, окно корреляции должно составлять приблизительно 3 часа или более.
В некоторых вариантах осуществления генерация средних данных включает в себя период подготовки перед сохранением первого среднего значения. В этом варианте осуществления алгоритм генерации среднего значения включает в себя попытку определения базовой средней линии для процесса. Существование базовой средней линии может быть определено путем проверки того, что среднее и среднеквадратичное отклонение двух последовательных совокупностей данных находятся в пределах определенного допуска друг от друга, выполнение этого условия может гарантировать, что базовое среднее значение будет выдерживаться в период времени, когда процесс находится в устойчивом состоянии, и не выдерживаться, когда процесс находится в переходном состоянии. После определения базового среднего значения алгоритм начинает вычислять и передавать средние значения, которые могут использоваться другими алгоритмами, процессами, и т.д. Эти средние значения могут использоваться для вычисления значений корреляции. Таким образом, процесс может быть в устойчивом состоянии и в состоянии нормальной работы при вычислении алгоритмом первых средних значений.
В одном примере первое значение корреляции, вычисленное после того, как была определена базовая средняя линия, выбирается в качестве базовой корреляции. Как описано выше, при вычислении первого значения корреляции процесс может, во многих случаях, находиться в устойчивом состоянии и в нормальном рабочем состоянии.
В некоторых случаях, однако, при постоянном использовании первого значения корреляции как "нормального" значения могут возникнуть проблемы. Например, процесс может быть таким, что даже в нормальном рабочем состоянии коэффициент корреляции является непостоянным на промежутке от одного блока корреляции до следующего. Особенно это относится к случаю, если две переменные по определению имеют очень низкую корреляцию. Кроме того, если сконфигурирован слишком большой или слишком малый цикл контроля блока SPM, который генерирует среднее значение, или если процесс не был в нормальном состоянии при "обучении" алгоритма генерации среднего, первое значение корреляции может не быть достаточно адекватной оценкой нормального значения.
Поэтому в некоторых ситуациях в качестве базового значения корреляции может быть оптимальным использование значения корреляции, отличного от первого значения корреляции. Кроме того, может быть указано, что базовое значение корреляции вообще не должно выбираться, или в качестве базового значения корреляции должно выбираться некоторое абсолютное значение (например, 0), например, в тех случаях, когда значения корреляции являются относительно маленькими и/или нерегулярными.
Ниже описаны некоторые примерные способы принятия решения о том, следует ли использовать первое значение корреляции как базовое значение. В одном примере могут быть сгенерированы различия между первым значением корреляции и одним или несколькими последующими значениями корреляции, показывающие, совместимо ли первое значение корреляции с последующими значениями корреляции. Если первое значение корреляции отличается от последующих значений корреляции в определенной степени, может оказаться, что первое значение корреляции не следует использовать как базовое значение. В одном конкретном примере первое значение корреляции сравнивается со вторым значением корреляции. Если первое значение корреляции отличается от второго значения корреляции меньше, чем в определенной степени (например, на 1%, 2%, 3%, 4%, 5%, 6%, 7% и т.д.), тогда первое значение корреляции может быть выбрано как базовое значение корреляции. Если имеет место различие больше чем в указанной степени, то первое значение корреляции не выбирается в качестве базового значения корреляции. Для определения того, должно ли первое значение корреляции использоваться как базовое значение, могут использоваться и другие способы.
В одном примере базовое значение может быть сгенерировано на основе множества сгенерированных значений корреляции (например, путем вычисления среднего от значений корреляции, использования срединного значения корреляции и т.д.). В других примерах базовое значение может быть сгенерировано на основе одного или нескольких сгенерированных значений корреляции от другого подобного процесса, основанного на симуляции, основанного на модели и т.д.
После определения начального значения, предыдущего значения, базового значения, "нормального" значения, ожидаемого значения и т.д. для каждого из значений корреляции может быть вычислен массив отклонений значений корреляции. Массив отклонений значений корреляции может содержать значения отклонений (разность) между каждым из значений корреляции и соответствующим начальным значением, базовым значением, "нормальным" значением, ожидаемым значением и т.д.
Отклонение может выражаться в виде любого относительного изменения (например, в виде процентной величины) или абсолютного изменения. Поскольку в обычных способах для вычисления значений корреляции генерируются значения корреляции между 0 и 1, абсолютное изменение также должно лежать между 0 и 1. С другой стороны, если используется величина изменения в процентах, эта процентная величина изменения может стать потенциально очень большой, особенно если корреляция с базовым значением близка к 0. Однако могут возникать ситуации, когда использование процентной величины изменения оптимально и/или более предпочтительно по сравнению с использованием абсолютной величины изменения.
На фиг.29 показан примерный график 264 значений корреляции и базового значения в зависимости от времени. График 264 дает пользователю возможность увидеть отклонение между значением корреляции и базовым значением как функцию времени. Однако в случае добавления на график 264 большего количества значений корреляции и базовых значений график мог бы стать перегруженным.
На фиг.30 показан примерный экран 266 матрицы отклонений значений корреляции от соответствующих базовых значений. В этом примере для значений корреляции, для которых не было определено базовое значение, ячейки матрицы оставлены пустыми. В альтернативном варианте, эти ячейки матрицы могли бы быть заполнены какими-либо индикаторами, указывающими на то, что соответствующие значения корреляции не имели базовых значений.
На фиг.31 показан примерный экран 268 из матрицы отклонений значений корреляции от соответствующих базовых значений. На экране 268 отклонения значений корреляции показаны цветными квадратами, где цвет квадрата отражает степень отклонения. Например, если абсолютное значение отклонения меньше 0.2, квадрату присвоен первый цвет. Если абсолютное значение отклонения превышает 0.4, квадрату присвоен второй цвет. Если абсолютное значение отклонения лежит между 0.2 и 0.4, квадрат имеет третий цвет.
На экранах 266 и 268 на фиг.30 и 31 отображены отклонения значений корреляции для одного момента времени или одного сегмента времени. В других примерах экраны могут быть изменены для представления пользователю возможности просмотра отклонений значений корреляции для множества моментов или периодов времени. Например, может быть реализован механизм пользовательского интерфейса (полоса прокрутки, кнопки со стрелками и т.д.), позволяющий пользователю просматривать отклонения в различных периодах или сегментах времени. Например, на экране 268 на фиг.31 имеется панель 269 навигации, предназначенная для отображения отклонений значений корреляции для различных моментов или периодов времени. Кроме того, экраны 266 и 268 могут иметь механизм пользовательского интерфейса с "анимированным" представлением, показывающим изменение отклонений по нескольким моментам или сегментам времени. Аналогичным образом, экран 264 также может иметь подобный механизм пользовательского интерфейса, позволяющий пользователю просматривать различные периоды времени.
Далее, несколько значений отклонений корреляции могут быть объединены с целью генерации значения, отражающего отклонения нескольких значений корреляции. Это значение может быть показано на графике в зависимости от времени. Объединение нескольких значений отклонений корреляции может выполняться различными способами. Например, набор значений отклонений корреляции может рассматриваться как вектор, и норма такого вектора будет отражать отклонения в значениях корреляции. Ниже приведены три уравнения для вычисления нормы вектора. Норма может вычисляться по любому из этих уравнений или другому уравнению.
Норма 1: 
Норма 2: 
Норма для бесконечности: 
где ΔC - i-e значение различия корреляции, N - число{номер} значений различия корреляции. Множитель 1/N в уравнении 13 и множитель 
в уравнении 14 при необходимости можно опустить. Могут использоваться и другие уравнения.
На фиг.32 показан примерный график 270 зависимости значения нормы 2 (уравнение 14) от времени, при этом значение нормы 2 соответствует набору значений отклонений корреляции. На фиг.33 показан примерный экран 272, отображающий матрицу 273 отклонений значений корреляции для набора отклонений корреляции для определенного сегмента или момента времени и график 274 зависимости значения нормы 2 набора отклонений корреляции от времени. Экран 272 может также включать в себя механизм пользовательского интерфейса (например, полосу прокрутки, кнопки, и т.д.), позволяющие пользователю просматривать матрицу 273 отклонений значений корреляции и/или график 274 для различных моментов или периодов времени. Например, экран 272 содержит навигационную панель 275. Кроме того, график 274 может содержать индикатор, указывающий момент или сегмент времени на графике 274, соответствующий матрице 273 отклонений значений корреляции. Наконец, экран 272 может включать в себя механизм пользовательского интерфейса с поддержкой "анимации" матрицы 273 для наглядного отображения изменений отклонений корреляции в матрице 273 по нескольким моментам или сегментам времени.
Как указано ранее, значение корреляции может отражать степень линейной корреляции между двумя переменными. Значение корреляции может быть определено в результате выполнения операции линейной регрессии над набором данных. В общем случае линейная регрессия определяет линию, которая "наилучшим образом" соответствует набору данных. Результаты приближения линейной регрессии часто представляют собой наклон линии и пересечение линии с осью Y. Наклон этой линии и/или изменение наклона этой линии с течением времени может быть показательным для контроля нормального состояния предприятия, части предприятия, процесса, части оборудования и/или для обнаружения аварийной ситуации. При наличии двух наборов данных X и Y наклон линии наилучшего приближения может быть вычислен по следующему уравнению:
где xi - i-й образец набора данных X, yi - i-й образец набора данных Y, х - средние значения образцов в наборе данных X, у - средние значения образцов в наборе данных Y, N - число образцов в каждом из наборов данных X и Y.
Значение корреляции и соответствующий наклон могут быть показаны визуально путем их нанесения на график в полярных координатах. В этом случае абсолютное значение корреляции соответствует радиусу, а угол определяется следующим образом:
где m - наклон, определенный по уравнению 16 или другому уравнению. Функция арктангенса имеет диапазон (-π/2, π/2). Таким образом, при использовании этого способа точки корреляции будут расположены только на одной половине полярной плоскости. При необходимости в целях использования всей плоскости в полярных координатах можно использовать уравнение:
В этом случае угол, показанный на графике, не будет представлять точный наклон линии. Это может быть приемлемо, если пользователю будет более удобно просматривать график в таком виде. На фиг.34 показан пример изображения значения корреляции и угла, соответствующего наклону линии наилучшего приближения на графике 276 в полярных координатах.
На фиг.35 показан примерный экран 278 со значениями корреляции и углами на графике в полярных координатах. На экране 278 в центре находится корреляция около нуля, на внешней стороне находится корреляция около 1. Таким образом, точки во внешнем кольце являются точками с самой высокой корреляцией, в то время как точки в центральном круге являются точками с самой низкой корреляцией. Кольца могут иметь различные цвета для наглядности показа различных уровней корреляции. Экран 278 также может иметь механизм пользовательского интерфейса (например, полосу прокрутки, кнопки и т.д.), позволяющие пользователю просматривать график для различных моментов или сегментов времени. Например, экран 278 имеет навигационную панель 279.
В другом примере на графике в полярных координатах может быть отображена величина отклонения между значением корреляции и базовым значением. В этом примере величина отклонения значений корреляции вычисляется как абсолютное значение разности между значением корреляции и его базовым значением, а угол представляет собой угол значения корреляции, вычисляемый, например, с использованием уравнения 18. Таким образом, значения корреляции, которые близки к своему базовому значению, будут давать значения отклонений корреляции, расположенные в центре графика. Если значение корреляции значительно отклоняется от его базового значения, оно будет давать значение отклонений корреляции, расположенное на удалении от центра графика. На фиг.36 представлен примерный экран 280 с графиком значений отклонений корреляции в полярных координатах. Кольца на экране 280 представляют разные уровни величины отклонения значения корреляции от его базового значения и могут иметь цветовую кодировку. На примерном экране на фиг.36 центральное кольцо 280 представляет отклонения корреляции, меньшие 0.2. Среднее кольцо представляет отклонения корреляции, меньшие 0.4 и большие или равные 0.2. Внешнее кольцо представляет отклонения корреляции, меньшие 0.6, большие или равные 0.4. В другом варианте осуществления могут использоваться другое число колец и другие их радиусы. Экран 280 также может включать в себя механизм пользовательского интерфейса (например, полосу прокрутки, кнопки и т.д.), позволяющий пользователю просматривать график для различных моментов или сегментов времени. Например, экран 280 имеет навигационную панель 281.
В некоторых случаях полярный график, такой как на фиг.35 и 36, может представлять собой график значений корреляции или значений отклонений корреляции для множества моментов или сегментов времени на одном графике. Например, значения корреляции или отклонения корреляции для разных моментов или сегментов времени могут соединяться линиями (которые могут иметь стрелки), и пользователь сможет в наглядном виде просматривать изменения значений корреляций или значения отклонений корреляции с течением времени.
Экраны, например, изображенные на фиг.35 и 36, могут быть объединены с другими экранами, что помогает пользователю контролировать нормальное состояние процесса. Например, на фиг.23 показан дисплей 241, на котором отображаются полярные графики. Статистические данные, описанные выше со ссылками на фиг.11-36 (например, среднее значение, среднеквадратичное отклонение, изменение среднего значения, изменение среднеквадратичного отклонения, корреляция, отклонение корреляции, опорные линии и т.д.), могут генерироваться различными устройствами на заводе по обработке, такими как полевые устройства, устройства ввода-вывода, контроллеры процессов, рабочие станции, серверы, устройства истории данных и т.д. Например, средние значения могут генерироваться в полевых устройствах, а корреляции этих средних значения могут генерироваться на рабочей станции. В другом примере средние значения и корреляции средних значений могут генерироваться в полевых устройствах.
Приложение 40 просмотра может предоставлять пользователю или инженеру некоторые или все представления, описанные выше, что позволяет пользователю или инженеру обнаруживать наличие или предполагаемое появление аварийной ситуации в будущем на производственном предприятии в ручном режиме; с другой стороны, аварийные ситуации могут обнаруживаться автоматически на основе данных SPM посредством приложения 42 развития и выполнения механизма правил. Один возможный вариант реализации приложения 42 развития и выполнения механизма правил на фиг.1 и 2 более подробно показан на фиг.37. Согласно фиг.37, приложение 42 развития и выполнения механизма правил включает в себя механизм 290 правил, который может представлять собой экспертный механизм любого типа на основе правил, и набор 292 правил, который может храниться в базе данных (например, в памяти 74В на фиг.2) и к которому может обращаться механизм 290 правил. Механизм 290 правил собирает или контролирует статистические данные мониторинга процесса (указанные в блоке 294), например, в базе 43 данных на фиг.1 и 2, полевые устройства, сервер 89 связи на фиг.2, менеджер архивных данных и т.д. Разумеется, эти данные SPM могут содержать любые из данных, описанных ранее и полученных посредством, например, приложения 38, а также любых других данных, генерируемых на производственном предприятии, в том числе данные SPM и данные переменных процесса. Другими словами, механизм 290 правил может принимать данные SPM и другие различные типы данных, в том числе, например, данные конфигурации процесса, данные стратегии управления, выходные данные управления, данные переменных процесса, исторические данные, данные моделирования, данные оптимизации, предупреждения, тревоги, аварийные/сигнальные данные управления, данные управления документами, справочные данные/данные инструкций, данные оборудования с вращающимися частями, данные лабораторного анализа, данные по конкретной сфере производства, данные управления окружающей средой и т.д.
Механизм 290 правил применяет правила 292 к SPM и другим данным для определения наличия состояния, которое указывает, согласно по меньшей мере одному из правил 292, что пользователю необходимо послать предупреждение или аварийный сигнал (обозначено блоком 296). Разумеется, при необходимости механизм 290 правил может выполнять другие действия, помимо сообщения или аварийного сигнала, если правило указывает на наличие проблемы. Такими действиями могут быть, например, прекращение работы одного или нескольких компонентов, участвующих в процессе, изменение параметров управления с целью изменения управления процессом, и т.д.
Далее, приложение развития правил или подпрограмма 298 дают возможность пользователю разработать одно или несколько правил экспертной системы (например, для использования в качестве одного из правил 292) на основе образцов статистических данных и их корреляций, и, таким образом, обнаружения известных отклонений на предприятии, в модуле, устройстве, цикле управления и т.д. Таким образом, в то время как по меньшей мере некоторые из правил 292, используемых механизмом 290 правил, могут быть предварительно установлены или предварительно сконфигурированы, приложение 298 развития правил дает пользователю возможность создавать другие правила на основе событий на контролируемом производственном предприятии. Например, если пользователь знает, что определенная комбинация аварийных состояний или событий SPM указывает на определенную проблему в процессе, он может воспользоваться приложением 298 развития правил и создать соответствующее правило обнаружения этого состояния и, при необходимости, генерации аварийного сигнала или предупреждения или выполнения какого-либо другого действия на основе обнаруженного наличия этого состояния.
Разумеется, в процессе работы производственного предприятия механизм 290 правил, для которого сконфигурировано получение данных SPM (и любых других необходимых данных), применяет правила 292 для обнаружения наступления события по любому из этих правил. Если на основе одного или нескольких правил 292 обнаружена проблема в процессе, оператору предприятия может быть выдано предупреждение; оно также может быть отправлено другому соответствующему сотруднику. Разумеется, при необходимости различные правила обнаружения различных аварийных состояний на предприятии и управление процессом могут быть частью механизма 290 правил реального времени экспертной системы, который может осуществлять поиск образцов, корреляций данных и параметров SPM с целью обнаружения развивающихся аварийных состояний.
Далее, некоторые из данных, которые могут использоваться механизмом 290 правил 290, представляют собой состояния SPM, которые могут быть обнаружены на устройствах, в которых генерируются данные SPM. В этом случае механизм 290 правил может быть клиентской системой или может быть частью клиентской системы, которая считывает параметры SPM и состояния с устройств, например, через сервер ОРС. Как описано выше, эти параметры SPM могут сохраняться в базе данных для последующего использования, например составления графика зависимости средних значений и среднеквадратичного отклонения от времени. В любом случае, если среднее значение или среднеквадратичное отклонение переменной процесса изменяется более чем на заданную пользователем величину, блок SPM может самостоятельно обнаружить аварийное состояние, такое как изменение среднего значение, значительное изменение или низкая динамика. При этом сообщения о таких аварийных состояниях могут сообщаться клиентской системе, например механизму 290 правил, вместе со всеми статистическими данными контроля, собранными этими полевыми устройствами.
Тогда, если инженер предприятия или другой пользователь имеет информацию о том, что при определенной комбинации изменений переменных процесса определенным способом должен быть подан определенный аварийный сигнал или выполнено определенное действие, инженер может воспользоваться подпрограммой 298 определения правил и задать правило обнаружения этой ситуации, зная, что применение данного правила вызовет подачу аварийного сигнала при возникновении указанного набора условий. В одном примере приложение 298 определения правил может создать экран конфигурации, который позволяет пользователю создать одно или несколько правил "если-то" или булевского типа, которое будет сохранено в базе 292 данных правил. Пример одного возможного экрана 300 конфигурации показан на фиг.38. В частности, экран 300 конфигурации содержит раздел 302 имени, в котором пользователь задает имя создаваемого правила, раздел 304 условий, в котором пользователь задает условие "если" для правила "если-то", и раздел 306 действия, в котором пользователь задает действие "то", которое будет выполняться в случае, если будет обнаружено, что наступило условие "если".
В конкретном примере на фиг.38 создаваемое правило имеет имя "Boiler 1 Check". Кроме того, как показано на фиг.38, раздел 304 условий содержит набор отдельных условных описаний, каждое из которых включает в себя индикацию устройства 310 (в котором расположен блок SPM, передающий данные SPM, используемые в описании условия), имя 312 блока SPM (определение конкретного блока SPM в пределах устройства, которое должно передавать данные SPM), тип 314 данных SPM (определение типа данных, передаваемых блоком SPM), описание 316 сравнения (определение математической операции сравнения для данных SPM) и раздел 318 значений (определение порога или значения, с которым будут сравниваться поступающие данные SPM посредством описания 316 сравнения). Далее, в поле 320 пользователь может выбрать или определить оператор булевской логики, такой как оператор AND или оператор OR, который будет применяться между каждым набором описаний условий с целью определения способа логического объединения этих описаний условий при задании полного условия "если". На фиг.38 в качестве возможных вариантов выбора показаны только булевские операторы И и ИЛИ, может также применяться любой другой булевский оператор (или другой требуемый тип оператора), что даст пользователю возможность создания более сложных правил. Далее, имеется набор флагов 322 и 324, которые позволяют определять группы описаний условий. Например, выбор флага 322 (перед открывающей круглой скобкой) обозначает начало нового набора описаний условий, заданного внутри круглых скобок, в то время как выбор флага 324 (перед закрывающей круглой скобкой) обозначает конец набора описаний условий внутри круглых скобок. Как будет ясно далее, описания условий внутри круглых скобок объединяются посредством булевского оператора между ними до объединения описаний условий (или группы описаний условий) в пределах различных сочетаний круглых скобок.
Таким образом, в примере на фиг.38 задается правило, согласно которому: (1) если среднее значение (измеренное блоком SPM 1 в устройстве РТ-101) меньше или равно 102, И среднеквадратичное отклонение (измеренное блоком SPM 3 в устройстве РТ-102) больше или равно 1.234, ИЛИ (2), если параметр состояния блока SPM 2 в устройстве FT-201 равен изменению среднего значения, И параметр состояния блока SPM 4 в устройстве FT-201 равен изменению среднего значения, то должно быть применено действие, заданное в разделе 306 действия.
Как показано на фиг.38, раздел 306 действия включает в себя раздел 330 имени пользовательского предупреждения, раздел 332 определения серьезности и раздел 334 описания. В разделе 330 имени пользовательского предупреждения задается имя, связанное или присвоенное предупреждению, которое генерируется в случае, если обнаруживается выполнение условия в разделе 304 условия, в разделе 332 определения серьезности задается серьезность предупреждения (например, отказ, обслуживание, связь или другой тип предупреждения), в разделе 334 описания задается описание, связанное с предупреждением, которое может выдаваться пользователю или в средстве просмотра предупреждений. Разумеется, в то время как в разделе 306 действия на фиг.38 задается генерируемое предупреждение, в этом разделе 306 действия могут быть также (или вместо него) заданы другие действия, которые будут выполняться, такие как завершение работы устройства, модуля, и т.д. на предприятии, переключение или изменение установки управления на предприятии, передача нового значения параметра или условия управления контроллеру на предприятии и т.д. Далее будет ясно, что после создания и сохранения набора правил в базе 292 данных правил на фиг.37 может использоваться экспертная система 42 развития и выполнения, которая будет автоматически обнаруживать отклонения в процессе на основе данных или аварийных состояний, сообщаемых блоками SPM на производственном предприятии в процессе работы производственного предприятия. Разумеется, будет ясно, что система 42 может работать или выполняться в процессе работы производственного предприятия непрерывно или периодически с целью обнаружения аварийных состояний на производственном предприятии на основе правил в базе 292 данных правил.
При необходимости система 42 может представлять экран просмотра, который предоставляет пользователю информацию о текущей конфигурации и состоянии механизма 290 правил на фиг.37. Пример такого экрана показан на фиг.39. В частности, экран 340 на фиг.39 содержит обнаруженную иерархию ADB 110 (как описано изначально на фиг.6 и 8), а также сводку 115 данных SPM, как описано на фиг.8.
Кроме того, экран 340 на фиг.39 содержит раздел 342 сводки правил, в котором перечисляется и описывается некоторая информация о правилах, которые были определены для механизма 290 правил и реализуются им. В примере на фиг.39 были определены по меньшей мере три правила, и в разделе 342 сводки правил приведена информация об устройствах, используемых каждым из этих трех правил, а также тип или серьезность предупреждений, генерируемых каждым из этих трех правил. На фиг.39 также показано, что в разделе 344 сводки аварийных сигналов отображается индикация любого предупреждения, которое было активировано или отправлено механизмом 290 правил на основе заданных в нем правил. В примере на фиг.39 в данный момент активно два предупреждения - System 2 Failed и Boiler Needs Service. Эти предупреждения были сгенерированы механизмом 290 правил на фиг.37 на основе правил, не показанных явно в разделе 342 сводки, но которые при необходимости можно было бы увидеть в разделе 342 сводки после прокрутки вниз.
Как будет ясно далее, иерархия 110 основного дерева и сводка 115 доступных блоков SPM может предоставляться способами, описанными со ссылками на фиг.4. Аналогичным образом, каждое правило в разделе сводки 342 правил может быть создано пользователем посредством экрана конфигурации, подобного экрану на фиг.38. Кроме того, предупреждения появляются в случае, если любое из условий в разделе состояния блоков SPM соответствует любому из заданных правил. Разумеется, будет ясно, что пользователь в случае необходимости может использовать предопределенные правила для известных отклонений, модифицировать существующие правила для новых условий или создавать полностью новые правила.
На фиг.40 и 41 представлены другие примеры создания правил или экранов определения. Например, на экране 350 определения правил представлен простой ("Simple") тип средства определения булевских правил, в котором имеется набор описаний 351 условий, каждое из которых имеет первый элемент 352, который определяет контролируемую переменную или параметр SPM, условие 354 проверки или сравнения (которое может представлять собой любую математическую операцию или проверку) и еще один элемент 356, который может представлять собой любую переменную процесса или параметр SPM. Каждый из этих элементов при необходимости можно ввести вручную или выбрать в выпадающем меню. Аналогичным образом, подобно экрану на фиг.38, может быть определен булевский оператор, объединяющий все описания 351 условий, а в разделе 360 результатов можно указать имя предупреждения, его серьезность и сообщение, которое будет выдано пользователю в составе предупреждения, если определенное условие IF ("если") будет выполнено.
На фиг.41 показан расширенный ("Advanced") тип средства 370 определения правил, который включает в себя раздел 372 IF, содержание которого можно вводить/построен путем нажатия различных кнопок 374. Кнопки 374 могут содержать или позволять пользователю определять тип или конкретный параметр (например, параметр ADB, параметр SPM, состояние или параметр переменной процесса (process variable, PV) и т.д.), булевский оператор, числа и математические выражения/равенства, используемые при создании более сложного условного оператора IF в разделе 372. Раздел 376, в котором располагаются раздел определения имени предупреждения, раздел определения серьезности и раздел сообщения, может использоваться для задания предупреждения или аварийного сигнала, генерируемого по данному правилу. Разумеется, приложение 40 может позволять использовать любой другой способ определения правила, реализуемого механизмом 290 правил при отслеживании появления или предсказании аварийных ситуаций.
Далее, посредством экранов на фиг.38, 40 и 41 пользователь может задавать булевские правила типа "если-то", но вместе с ними или вместо них могут быть определены и другие типы правил. Например, экраны на фиг.38, 40, и 41 могут быть соответствующим образом изменены или могут быть предусмотрены дополнительные экраны, что позволит определять правила табличного типа (например, правила, аналогичные правилам в программном обеспечении электронных таблиц Microsoft Excel®), правила нечеткой логики, математические соотношения между параметрами, генерацию корреляций, фильтрацию параметров (например, фильтры низких частот, фильтры высоких частот, полосовые фильтры, фильтры конечных импульсных характеристик (finite impulse response, FIR), фильтры бесконечных импульсных характеристик (infinite impulse response, IIR) и т.д.) и т.д.
В процессе работы механизма 290 правил на фиг.37 может использоваться множество различных способов сопоставления состояния блоков SPM с заданными правилами в базе 292 данных правил. Если правила в базе 292 данных правил сравнительно просты, в механизме 290 могут быть просто запрограммированы соответствующие логические обработчики. С другой стороны, если некоторые из правил являются достаточно сложными, более предпочтительным может быть применение готового инструмента экспертной системы.
Как будет ясно, после начала процесса контроля все правила передаются в механизм 292 правил по любому соответствующему интерфейсу. После этого при каждом событии изменения состояний SPM, например, обнаруженного блоками 132 или 134 на фиг.4, эти состояния сообщаются механизму 292 правил. Затем механизм 292 правил в каждом интервале определяет, выполняются ли условия какого-либо из правил. Если какое-либо из правил соответствует ситуации, механизм 292 правил возвращает основному приложению сообщение об этом, в результате чего пользователю может быть выдано предупреждение или выполнено какое-либо другое действие в зависимости от описания действия данного правила с выполненными условиями.
На фиг.42 показан примерный экран 380 для части производственного предприятия и экран 382 аварийных сигналов. Механизм 290 правил может выводить экран 382 аварийных сигналов в случае, если выполнено условие одного или нескольких соответствующих правил. На экране 382 аварийных сигналов могут выводиться предлагаемые действия по исправлению, ссылки на процедуры на предприятии, ссылки на представления данных производительности/качества и т.д. На экране 380 могут также отображаться области 383 выделения различных зон на экране, обозначающие устройства, контуры, результаты измерений и т.д., связанных с аварийными сигналами. Механизм 290 правил может, например, отправить эти данные в приложение 40 просмотра, которое осуществляет вывод экрана 382 аварийных сигналов и областей 383 выделения.
На фиг.43 показан другой примерный экран 384 для части производственного предприятия, содержащий информацию предупреждений и аварийных сигналов. В частности, график 385 на экране отражает различные статистические параметры, связанные с предупреждением/аварийным сигналом. Экран 384 может также содержать информационные окна 386 и 387, в которых отображается информация, связанная с предупреждением. Различные уровни важности в информационных окнах 386 и 387 могут обозначаться, например, цветовой кодировкой. Механизм 290 правил может инициировать вывод окон 385, 386 и 387 в случае, если выполняется условие одного или нескольких соответствующих правил. Механизм 290 правил может, например, отправить данные в приложение 40 просмотра, которое осуществляет вывод окон 385, 386 и 387.
На фиг.44 показан еще один примерный экран 390 для части производственного предприятия, дисплей 390, содержащий информацию предупреждений и аварийных сигналов. На фиг.45 показан еще один примерный экран 395 для части производственного предприятия, дисплей 395, содержащий информацию предупреждений и аварийных сигналов.
Выше приводится описание механизма 292 правил, однако в дополнение к нему или вместо него могут использоваться другие типы механизмов анализа. В качестве примеров типов механизмов анализа, которые могут использоваться в данном случае, можно привести математический вычислительный механизм (например, вычислительная система Mathematica® производства Wolfram Research, система MATLAB® производства MathWorks и т.д.), аналитический механизм с нечеткой логикой, механизм сопоставления с образцами, нейронную сеть, механизм регрессионного анализа и т.д.
Вышеописанная методика сбора данных, методика визуализации и методики механизма правил могут использоваться для сбора, просмотра и обработки данных SPM не только в конфигурации предприятия на фиг.1, но и в других конфигурациях. Например, они могут использоваться в среде на базе ПК (например, DeltaV, AMS и Ovation), в которых программное обеспечение может обращаться к различным серверам (например, серверам ОРС, веб-серверам и т.д.), получать иерархию предприятия, находить устройства на этом предприятии и определять устройства с поддержкой возможностей ADB и SPM. Другой вариант использования относится к расположению непосредственно в устройствах повышенной защищенности, таких как устройства Rosemount 3420, которые имеют встроенный сервер ОРС и имеют прямой доступ к полевым устройствам. В этом случае приложения сбора данных и механизма правил могут располагаться на самом устройстве и выполняться без потребности в отдельной платформе, такой как пользовательская рабочая станция. Кроме того, в этом или других случаях приложения визуализации или описываемые компоненты могут работать или могут быть реализованы в других устройствах, таких как карманные устройства, карманные компьютеры и т.д., которые могут соединиться с автономным устройством и считывать собранные данные SPM, предупреждения и т.д. для их просмотра пользователем. Аналогичным образом, приложения сбора данных и просмотра могут обращаться к полевым устройствам или другим устройствам через устройство удаленного просмотра. Таким образом, подобное программное обеспечение может располагаться на веб-серверах или быть доступным через них, как, например, Asset Portal и AMSweb производства Emerson Process Management. Кроме того, сервер ОРС на фиг.2 показан как отдельный от полевого устройства, содержащего блоки SPM, однако сервер ОРС или другой сервер может располагаться непосредственно в одном или нескольких полевых устройствах. Далее, приложение 38 сбора данных и механизм 42 правил системы предотвращения аварийных ситуаций могут располагаться в том же устройстве, что и блоки ADB и/или SPM, которые генерируют данные SPM, например, в полевом устройстве, содержащем блоки ADB или SPM. В этом случае система 35 предотвращения аварийных ситуаций может работать или запускаться на том же устройстве, что и блоки сбора статистических данных, без необходимости использования интерфейса ОРС (тем не менее, использование интерфейса ОРС также возможно). При необходимости данные SPM или предупреждения, аварийные сигналы и т.д., генерируемые приложениями 38 и 42, могут быть получены любыми обычными способами обращения к данным с полевого устройства, такими как подключение контроллера, карманное устройство, беспроводной канал и т.д.
На фиг.46 показан другой способ реализации предотвращения аварийной ситуации на производственном предприятии, который не требует использования распределенных контроллеров, хостов или других более традиционных пользовательских интерфейсов для поддержки блоков SPM и функциональных возможностей предотвращения аварийных ситуаций. В системе 400 на фиг.46 некоторые или все приложения 35 предотвращения аварийных ситуаций и/или приложений 38-42 могут располагаться на устройстве, отличном от хоста, рабочей станции или персонального компьютера. Например, система 400 на фиг.46 включает в себя набор полевых устройств 405 (эти устройства показаны как полевые устройства Fieldbus, но могут представлять собой и устройства других типов), связанный с интерфейсным устройством 410, которое может представлять собой, например, устройство Rosemount 3420. В этом случае интерфейсное устройство 410, не являющееся персональным компьютером, может включать в себя некоторые или все функции системы 35 предотвращения аварийных ситуаций, описанной выше. В частности, интерфейсное устройство 410 может включать в себя средство 412 просмотра, позволяющее получать и организовывать данные, поступающие от полевых устройств 405 (которые могут быть полевыми устройствами различных типов). При необходимости это средство 412 просмотра или устройство связи могут включать в себя средство просмотра ОРС. Приложение 38 сбора данных (или его часть) также может располагаться и работать на процессоре в интерфейсном устройстве 410 и обеспечивать сбор данных с полевых устройств 405, в том числе данных SPM, как описано выше, для любых полевых устройств, имеющих блоки SPM. Кроме того, интерфейсное устройство 410 может содержать один или несколько блоков 414 SPM, обеспечивающих сбор данных переменных процесса непосредственно с одного или нескольких полевых устройств (таких как полевые устройства, не имеющие блоков или функций SPM), и генерацию параметров SPM, как описано ранее. Таким образом, блоки 414 SPM, расположенные и работающие на интерфейсном устройстве 410, позволяют компенсировать отсутствие блоков SPM в некоторых полевых устройствах 405 и могут использоваться для генерации данных SPM для полевых устройств, не имеющих собственной поддержки блоков SPM или функций SPM.
Далее, приложение 42 механизма правил (или его часть, например, механизм 290 правил на фиг.37) может располагаться и работать на интерфейсном устройстве 410; база 43 данных также может располагаться в интерфейсном устройстве 410. Интерфейсное устройство 410 может взаимодействовать с другими устройствами, такими как главная рабочая станция 430, через аппаратное соединение, например, 2-проводное, 3-проводное, 4-проводное соединение и т.д., и передавать данные SPM или данные их обработки, такие как предупреждения, графики данных и т.д. на эти устройства для просмотра пользователем. Кроме того, как показано на фиг.46, интерфейсное устройство 410 может подключаться через одно или несколько радиочастотных соединений к веб-браузеру 440 и к карманному компьютерному устройству 450, такому как телефон, карманный компьютер (КПК), портативный компьютер и т.д. В данном примере одно или несколько приложений 40 просмотра могут располагаться и работать на других устройствах, таких как главная рабочая станция 430, в веб-браузере 440 или в карманном компьютерном устройстве 450, причем эти приложения могут взаимодействовать с интерфейсным устройством 410 и получать требуемые данные для обработки и просмотра любым способом, таким как любой из описанных выше. При необходимости устройства 430, 440 и 450 могут содержать приложение 298 определения правил на фиг.37, что позволяет пользователю генерировать правила, реализуемые механизмом правил в интерфейсном устройстве 410. Аналогичным образом, как показано на фиг.46, возможно опосредованное обращение к данным от интерфейсного устройства 410 с хоста 430 посредством веб-браузера 460 и их предоставление другим пользователям через любое требуемое сетевое соединение. Разумеется, интерфейсное устройство 410 может включать в себя сервер сети и взаимодействовать с любым другим устройством, таким как устройства 430, 440, 450 и 460 посредством любого требуемого протокола, такого как ОРС, Modbus, Ethernet, HTML, XML и т.д.
На фиг.47 представлена дальнейшая конфигурация предприятия 500, в которой интерфейсное устройство 410, которое может быть подобным устройству на фиг.46 или таким же устройством, связано с набором полевых устройств 510 (образующих часть теплообменника 515) и системы 520 контроллера процесса. В данном случае интерфейсное устройство 410, которое может включать в себя все приложения и функции устройства 410 на фиг.46, может обеспечивать доступ к данным для просмотра для хоста 530 и может передавать предупреждения или аварийные сигналы, генерируемые механизмом правил, в систему 520 контроллера. Система 520 контроллера может объединять эти предупреждения или аварийные сигналы с предупреждениями и аварийными сигналами контроллера другого типа для просмотра, например, оператором управления на рабочей станции 540 оператора. Разумеется, при необходимости главная рабочая станция 530 может иметь любое требуемое приложение просмотра, предназначенное для просмотра данных, собранных и предоставленных интерфейсным устройством 410 любым требуемым способом, включая любой из описанных в настоящем документе. Аналогичным образом, доступ к этим данным может быть предоставлен для просмотра другими пользователями через веб-браузер 550. Таким образом, как будет ясно, различные приложения, описываемые как связанные с системой 35 предотвращения аварийных ситуаций, могут быть распределенными по различным устройствам и не находиться под управлением интерфейсным устройством. Вместо этого обработка и сбор данных (таких как данные SPM) может выполняться на одном устройстве, таком как интерфейсное устройство 410, после чего данные передаются для просмотра в другое устройство. Аналогичным образом, правила могут создаваться на устройстве пользовательского интерфейса, таком как хост, веб-браузер, карманный компьютер и т.д., и передаваться другому устройству, такому как интерфейсное устройство 410, для выполнения в механизме правил.
В то время как в примере на фиг.1 и 2 приложения 38, 40 и 42, связанные с системой 35 предотвращения аварийных ситуаций, показаны как расположенные на той же самой рабочей станции или компьютере, некоторые из этих приложений или других объектов могут храниться и выполняться на других рабочих станциях или компьютерных устройствах на предприятии 10 или связанных с ним. Кроме того, приложения системы 35 предотвращения аварийных ситуаций могут быть раздельными и выполняться на двух или более компьютерах или устройствах и могут быть сконфигурированы для взаимодействия друг с другом по проводным, беспроводным и/или временным каналам связи. Далее, описанная система предотвращения аварийных ситуаций может включать в себя любые из приложений 38, 40 и 42 и может, но не обязательно, включать в себя описанные блоки ADB или SPM. Далее, в то время как в описанных примерах используются блоки SPM в форме блоков SPM стандарта Fieldbus, термин "блок SPM" используется в настоящем документе как описательный и включает в себя любые другие типы блоков статистического контроля процесса, программы и т.д., которые собирают данные процесса или переменные и выполняют некоторые статистические операции или контроль независимо от того, действительно ли эти блоки или программы соответствуют известному протоколу Fieldbus.
Кроме того, в вышеприведенном описании упомянуты блоки, такие как блоки ADB и блоки SPM, которые вычисляют статистические данные, но возможно использование и других типов блоков сбора данных обработки сигналов, которые генерируют данные обработки сигналов других типов. Например, это могут быть блоки сбора данных обработки сигналов, которые генерируют данные анализа частоты (например, данные, сгенерированные на основе преобразования Фурье или другого преобразования из переменной процесса), данные авторегрессии, данные вейвлетов, данные, генерируемые с использованием нейронной сети, данные, генерируемые с использованием нечеткой логики и т.д., которые могут использоваться в системе предотвращения аварийных ситуации. Таким образом, используемый термин "блок сбора данных обработки сигналов" обозначает и включает в себя любой тип блоков контроля, программ, аппаратных средств и т.д., выполняющих сбор данных или переменных процесса и осуществляющих некоторую операцию обработки сигналов или их контроля, например генерацию статистических данных, математическое преобразование (например, с применением преобразования Фурье, дискретного преобразования Фурье, быстрого преобразования Фурье, кратковременного преобразования Фурье, Z-преобразования, преобразования Гильберта, преобразования Радона, распределения Випнера, вейвлет-преобразования и т.д.), данных процесса, извлечение информации из преобразованных данных процесса, фильтрацию, извлечение информации из данных процесса с использованием нечеткой логики, нейронных сетей, методики авторегрессии и т.д.
Далее, были описаны примеры, в котором собираются и анализируются данные обработки сигналов от блоков сбора данных сигналов в пределах одного предприятия; с другой стороны, следует учитывать, что подобные способы могут использоваться и в случае множества предприятий. Например, данные обработки сигналов могут собираться с нескольких предприятий и передаваться в механизм анализа и/или приложение просмотра. Примеры были описаны с использованием конкретных протоколов и способов связи, однако при обращении к данным конфигурации и данным обработки сигналов от блоков сбора данных обработки сигналов возможно использование других различных протоколов и способов, в том числе известных протоколов и способов. Например, при идентификации и/или конфигурировании блоков сбора данных обработки сигналов, сборе данных обработки сигналов и т.д. могут применяться другие протоколы и способы помимо ОРС. Другие способы могут включать в себя, например, протоколы Интернета, Ethernet, XML, собственные протоколы, и т.д., в других вариантах осуществления могут использоваться веб-серверы и/или собственные вычислительные устройства, такие как контроллеры процессов, устройства ввода/вывода, рабочие станции, полевые устройства и т.д. Аналогичным образом, могут применяться другие типы данных иерархии, в том числе собственные данные.
Система предотвращения нестандартных (аварийных) ситуаций и приложения, описанные в настоящем документе как связанные с системой предотвращения нестандартных ситуаций, предпочтительно реализуются в форме программного обеспечения, однако они могут быть реализованы и в виде аппаратных средств, встроенного программного обеспечения и т.д. и могут функционировать на базе любого другого процессора, связанного с системой управления процессом. Таким образом, описанные здесь элементы могут быть реализованы на базе стандартного многоцелевого центрального процессора, на специально спроектированных для этого аппаратных средствах или во встроенном программном обеспечении, например интегральной схемы для определенного приложения (application-specific integrated circuit, ASIC) или другого соответствующего аппаратного устройства. В случае реализации в форме программного обеспечения программа может храниться на любом носителе данных с возможностью считывания компьютером, таком как магнитный диск, лазерный диск (например, DVD) или другой носитель данных, в оперативной или постоянной памяти компьютера или процессора, в любой базе данных и т.д. Аналогичным образом, это программное обеспечение может поставляться пользователю или предприятию посредством любого известного или требуемого способа доставки, в том числе, например, на диске с возможностью считывания компьютером, или другом мобильном компьютерном механизме хранения, или по каналу связи, такому как телефонная линия, Интернет и т.д. (которые рассматриваются как одни и те же или взаимозаменяемые при поставке такого программного обеспечения посредством мобильного носителя данных).
Таким образом, настоящее описание изобретения приведено со ссылками на конкретные примеры, которые предназначены только для иллюстративных целей и не ограничивают его каким-либо образом; специалисту в данной области техники будет ясно, что в приведенные описания могут быть внесены изменения, дополнения или сокращения без отступления от принципов и объема изобретения.
| название | год | авторы | номер документа |
|---|---|---|---|
| КОНТРОЛЬ ЗА НЕУСТОЙЧИВОСТЬЮ ПЛАМЕНИ ПОСРЕДСТВОМ ДАВЛЕНИЯ ТЯГИ И ПЕРЕМЕННОЙ ПРОЦЕССА | 2013 |
|
RU2601021C1 |
| НОРМАЛИЗОВАННАЯ ДИНАМИКА ПРОЦЕССА | 2014 |
|
RU2633300C1 |
| АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИСПРАВНОСТИ РЕГУЛИРУЮЩЕГО КЛАПАНА | 2017 |
|
RU2745514C2 |
| ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛАПАНА С ПОМОЩЬЮ АНАЛИЗА ДАННЫХ | 2017 |
|
RU2745258C2 |
| СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗА КОМПОНЕНТА РЕГУЛИРУЮЩЕГО КЛАПАНА | 2009 |
|
RU2493467C2 |
| СОЗДАНИЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЙ В ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ УСТАНОВКЕ | 2003 |
|
RU2357278C2 |
| ИНТЕГРИРОВАННОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАСТОЛЬНОГО КОМПЬЮТЕРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ ПО ВИРУСАМ | 2010 |
|
RU2520423C2 |
| ДИСПЕТЧЕР СОСТОЯНИЯ ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ УСЛУГ СО СВЯЗЫВАЮЩИМИ ОБЯЗАТЕЛЬСТВАМИ СОГЛАШЕНИЯМИ ОБ УРОВНЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ И СХЕМАМИ УСТРАНЕНИЯ ПОСЛЕДСТВИЙ И САМОЗАЩИТЫ | 2009 |
|
RU2526711C2 |
| СПОСОБ КОНФИГУРИРОВАНИЯ ВЕДУЩЕГО УСТРОЙСТВА И СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ | 2015 |
|
RU2692521C2 |
| Индивидуальный диспетчерский тренажер для тренинга оперативно-диспетчерского персонала магистральных нефтепроводов | 2015 |
|
RU2639932C2 |
Группа изобретений относится к средствам сбора данных, связанных с предприятием, в которой осуществляется получение данных обработки сигналов, для визуализации нестандартных ситуаций. Техническим результатом является обеспечение возможности представления матрицы корреляции параметров контроля процесса для предсказания или обнаружения аварийных ситуаций. Система включает блоки сбора данных обработки сигналов для генерирования статистических данных, данных анализа частоты, данных авторегрессии, данные вейвлетов. Система обеспечивает вывод изображений, представляющих устройства, а также данных, полученных на основе данных обработки сигналов, относящихся к одному или нескольким устройствам. Например, могут отображаться данные обработки сигналов конкретного устройства. В другом варианте могут отображаться данные, генерируемые путем преобразования данных обработки сигналов. 4 н. и 18 з.п. ф-лы, 47 ил., 3 табл.
1. Способ визуального представления данных, связанных с предприятием, включающий в себя следующие шаги:
выполняют сбор набора статистических параметров контроля процесса, генерируемых набором блоков статистического контроля процесса, относящихся к набору устройств на предприятии;
определяют матрицу корреляции для набора из более чем двух статистических параметров контроля процесса, причем каждый элемент в матрице корреляции определяет коэффициент корреляции между некоторыми двумя статистическими параметрами контроля процесса;
отображают матрицу корреляции.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображение матрицы корреляции включает в себя отображение матрицы корреляции в виде матрицы чисел.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображение матрицы корреляции включает в себя отображение матрицы корреляции в виде трехмерной гистограммы.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображение матрицы корреляции включает в себя отображение матрицы корреляции в виде каркасного чертежа.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что отображение матрицы корреляции включает в себя отображение матрицы корреляции в виде контурного графика.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что отображение матрицы корреляции включает в себя отображение матрицы корреляции в виде матрицы корреляции с цветовым кодированием, причем значение конкретного коэффициента корреляции обозначают некоторым цветом из набора различных цветов в зависимости от значения точки корреляции.
7. Система визуального представления данных обработки сигналов, связанных с предприятием, включающая в себя следующие компоненты:
средства для сбора набора статистических параметров контроля процесса, генерируемых набором блоков статистического контроля процесса, относящихся к набору устройств на предприятии;
средства визуализации для определения матрицы корреляции для набора из более чем двух статистических параметров контроля процесса, причем каждый элемент в матрице корреляции определяет коэффициент корреляции между некоторыми двумя статистическими параметрами контроля процесса, и отображения матрицы корреляции.
8. Система по п.7, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу корреляции в виде матрицы чисел.
9. Система по п.7, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу корреляции в виде трехмерной гистограммы.
10. Система по п.7, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу корреляции в виде каркасного чертежа.
11. Система по п.7, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу корреляции в виде контурного графика.
12. Система по п.7, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу корреляции в виде матрицы корреляции с цветовым кодированием, причем значение конкретного коэффициента корреляции обозначают некоторым цветом из набора различных цветов в зависимости от значения точки корреляции.
13. Способ визуального представления данных, связанных с предприятием, включающий в себя следующие шаги:
выполняют сбор набора статистических параметров контроля процесса, генерируемых набором блоков статистического контроля процесса, относящихся к набору устройств на предприятии;
определяют матрицу корреляции для набора из более чем двух статистических параметров контроля процесса, причем каждый элемент в матрице корреляции определяет коэффициент корреляции между некоторыми двумя статистическими параметрами контроля процесса;
вычисляют матрицу отклонений значений корреляции, причем матрица отклонений значений корреляции включает в себя разность между каждым из коэффициентов корреляции и соответствующим базовым значением;
отображают матрицу отклонений значений корреляции.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что отображение матрицы отклонений значений корреляции включает в себя отображение матрицы отклонений значений корреляции в виде матрицы чисел.
15. Способ по п.13, отличающийся тем, что отображение матрицы отклонений значений корреляции включает в себя отображение матрицы отклонений значений корреляции в виде матрицы отклонений значений корреляции с цветовым кодированием, причем значение конкретного отклонения обозначают некоторым цветом из набора различных цветов в зависимости от степени отклонения.
16. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно предполагает реализацию механизма пользовательского интерфейса, позволяющего пользователю просматривать отклонения в различных периодах и сегментах времени.
17. Способ по п.13, отличающийся тем, что дополнительно предполагает реализацию механизма пользовательского интерфейса с «анимированным» представлением, показывающим изменение отклонений по нескольким моментам или сегментам времени.
18. Система визуального представления данных обработки сигналов, связанных с предприятием, включающая в себя следующие компоненты:
средства для сбора набора статистических параметров контроля процесса, генерируемых набором блоков статистического контроля процесса, относящихся к набору устройств на предприятии;
средства визуализации, служащие для определения матрицы корреляции для набора из более чем двух статистических параметров контроля процесса, причем каждый элемент в матрице корреляции определяет коэффициент корреляции между некоторыми двумя статистическими параметрами контроля процесса для вычисления матрицы отклонений значений корреляции, причем матрица отклонений значений корреляции включает в себя разность между каждым из коэффициентов корреляции и соответствующим базовым значением, а также отображение матрицы отклонений значений корреляции.
19. Система по п.18, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу отклонений значений корреляции в виде матрицы чисел.
20. Система по п.18, отличающаяся тем, что средства визуализации отображают матрицу отклонений значений корреляции в виде матрицы отклонений значений корреляции с цветовым кодированием, причем значение конкретного отклонения обозначают некоторым цветом из набора различных цветов в зависимости от степени отклонения.
21. Система по п.18, отличающаяся тем, что экран средства визуализации служит для реализации механизма пользовательского интерфейса, позволяющего пользователю просматривать отклонения в различных периодах и сегментах времени.
22. Система по п.18, отличающаяся тем, что средства визуализации служат для реализации механизма пользовательского интерфейса с «анимированным» представлением, показывающим изменение отклонений по нескольким моментам или сегментам времени.
| СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДОМЕННОЙ ПЛАВКОЙ | 2001 |
|
RU2199590C1 |
| Переносная печь для варки пищи и отопления в окопах, походных помещениях и т.п. | 1921 |
|
SU3A1 |
| Способ и приспособление для нагревания хлебопекарных камер | 1923 |
|
SU2003A1 |
| US 5812394 A, 22.09.1998 | |||
| WO 00/62256 A1, 19.10.2000 | |||
| ФРИТЧ В | |||
| Применение микропроцессоров в системах управления | |||
| - М.: Мир, 1984. | |||
