KR20140130543A - 설비들의 그룹의 조건 모니터링을 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
지역적인 모니터링 및 진단 시스템을 이용하여 프로세스 설비 내에서 기계류 및 시스템들을 모니터링하기 위한 시스템(100) 및 방법이 제공된다. 시스템은 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형(driven) 모델, 및 경험적 모델 중 적어도 하나로서 표현된 적어도 하나의 규칙으로서 표현된 적어도 하나의 규칙, 및 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식을 포함하는 규칙 세트들을 저장하도록 구성된 설비 데이터베이스(206)를 포함한다. 시스템은 또한, 설비 유닛 제어 패널로부터 설비 구성요소 데이터를 수신하도록, 설비 구성요소 또는 시스템과 연관된 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나를 이용하여 가상의 센서 출력들을 생성하도록, 설비 구성요소 데이터 및 생성된 가상 센서 출력들을 저장을 위해서 설비 데이터베이스로 그리고 분석적인 그래픽들을 생성하기 위해서 데이터 가시화 시스템으로 전송하도록, 상기 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 규칙 세트 중 적어도 하나를 이용하여, 설비 구성요소 또는 시스템의 동작 또는 성능 조건을 거의 실시간으로 결정하도록, 구성된 서버 등급 컴퓨터를 포함한다.
Description
발명의 분야는 일반적으로 기계적/전기적 장비 동작들, 모니터링 및 진단에 관한 것이고, 보다 구체적으로, 설비 장비의 그룹을 지역적으로 모니터링하기 위한 그리고 원격지에서 설비 장비의 집단(a fleet of)을 선택적으로 모니터링하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
상당한 수의 기계들을 동작시키는 적어도 일부의 공지된 산업 설비들이 지역적인 제어 시스템을 이용하여 그러한 기계들의 건전성(health)을 모니터링 및 진단한다. 지역적인 제어 시스템은 또한, 데이터 저장, 분석, 및 고장 수리(troubleshooting)하기 위해서, 감지된 프로세스 매개변수들의 값들을 이격된 모니터링 센터로 통신할 수 있을 것이다. 전형적으로, 통신되는 데이터가 연대기 편작기(historian)로부터의 비교적 오래된 데이터이고 및/또는 설비로부터 집단 모니터링 센터로 일방향을 따라서 통신된다. 설비의 소유자가 구매한 장비에 관한 장비 공급자의 전문적 기술의 장점을 취하기 위해서, 현장(field) 서비스 엔지니어가 설비 사이트를 방문하여 거의 실시간으로 데이터를 수집하고 기존 제어기들을 조정할 필요가 있을 수 있을 것이다. 설비 방문은 비용이 들고, 노동 집약적이고, 그리고 짧은 통지(short notice)를 관리하는데 있어서 어려움이 있다.
일 실시예에서, 설비에 대한 지역적인 모니터링 및 진단이 사용자 인터페이스 및 브라우저를 포함하는 클라이언트 시스템 및 규칙 세트들(rules sets)을 저장하도록 구성된 설비 데이터베이스를 포함하고, 상기 규칙 세트들은 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형(driven) 모델, 및 경험적 모델 중 적어도 하나로서 표현된 적어도 하나의 규칙 및 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식을 포함한다. 상기 관계식은 공장 설비 자산(asset) 또는 상호-관련된 자산들의 그룹에 대해서 특정적이다(specific). 장비 및 선택된 프로세스들의 실시간 최적화, 조건 모니터링, 및 이벤트 데이터를 생성하기 위한 이벤트 진단들을 위해서, 설비 데이터베이스가 설비와 연관된 조건 모니터링 시스템 및 설비 장비를 분석하도록 구성된 조건 모니터링 시스템으로부터 이벤트 데이터를 수신하도록 추가로 구성된다. 시스템은 또한 클라이언트 시스템 및 데이터베이스에 통신가능하게 결합되도록 구성된 서버 등급 컴퓨터를 포함하고, 상기 서버 등급 컴퓨터는 상기 설비 구성요소 주위에 배치된 센서들에 통신가능하게 결합된 설비 유닛 제어 패널로부터 설비 구성요소 데이터를 수신하도록, 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나 및 상기 설비 구성요소 또는 시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력과 연관된 관계식을 이용하여 가상의 센서 출력들을 생성하도록, 상기 클라이언트 시스템의 사용자가 요청한 바에 따라서, 분석적인 그래픽들을 생성하기 위해서 저장을 위한 설비 데이터베이스로 그리고 데이터 가시화 시스템으로 설비 구성요소 데이터 및 생성된 가상 센서 출력들을 전송하도록, 상기 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 규칙 세트 중 적어도 하나를 이용하여, 설비 구성요소 또는 시스템의 동작 또는 성능 조건을 거의 실시간으로 결정하도록, 그리고 선택된 설비 구성요소 또는 시스템을 사용자에게 제시함으로써 선택된 가시화를 출력하도록 하는 것으로서, 상기 가시화가 설비 구성요소 또는 시스템을 묘사하는 그래픽들 및 상기 선택된 설비 구성요소 또는 시스템과 관련된 수신된 그리고 생성된 데이터의 값들을 규정하는 텍스트 정보를 포함하는, 가시화를 출력하도록 구성된다.
다른 실시예에서, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템을 이용하여 프로세스 설비 내의 기계류 및 시스템들을 모니터링하는 방법으로서, 상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템이 적어도 하나의 규칙 세트의 데이터베이스를 포함하고, 상기 규칙 세트가 기계, 시스템, 및 이들의 조합들 중 적어도 하나의 적어도 일부의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함한다. 상기 방법은 상기 설비 내의 기계 및 시스템 중 적어도 하나의 적어도 일부의 동작과 관련된 프로세스 매개변수 값들을 상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템 통신가능하게 결합된 센서들로부터 수신하는 단계, 상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 의해서, 상기 설비 내의 기계 및 시스템 중 적어도 하나의 적어도 일부의 동작과 관련된 프로세스 매개변수들에 대한 가상 센서 값들을 결정하는 단계, 및 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 의해서, 상기 수신된 프로세스 매개변수 값들 및 가상 센서 값들을 포함하는 설비 내의 기계 및 시스템 중 적어도 하나의 적어도 일부의 그래픽적인 표현들의 층상형(tiered) 가시화를 생성하는 단계로서, 상기 각각의 가시화들의 층이 이전의 층보다 더 구체적으로 제시된 그래픽적인 표현을 포함하는, 층상형 가시화를 생성하는 단계를 포함한다.
또 다른 실시예에서, 설비들의 집단을 위한 모니터링 및 진단 시스템이 사용자 인터페이스 및 브라우저를 포함하는, 각각의 설비와 연관된 클라이언트 시스템; 및 상기 각각의 설비와 연관된 설비 데이터베이스로서, 상기 각각의 설비 데이터베이스가 해당 설비 내에 위치된 구성요소들에 대한 규칙 세트들을 저장하도록 구성되고, 상기 규칙 세트들이 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나 및 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식 중 적어도 하나로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식이 공장 설비 자산 또는 상호-관련된 자산들의 그룹에 대해서 특정적이고, 상기 설비 데이터베이스가 상기 설비와 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 이벤트 데이터를 수신하도록 추가로 구성되고, 상기 조건 모니터링 시스템은 장비 및 선택된 프로세스의 실시간 최적화, 조건 모니터링, 및 이벤트 데이터를 생성하기 위한 이벤트 진단들을 위해 설비 장비 데이터를 분석하도록 구성되는, 설비 데이터베이스를 포함한다. 상기 모니터링 및 진단 시스템이 또한 상기 설비들의 집단로부터 원격에 위치되는 집단 데이터베이스(a fleet database)로서, 상기 집단 데이터베이스는 상기 집단 내의 선택가능한 수의 설비들로부터 설비 성능 및 동작 데이터를 수신하도록 구성되고, 상기 설비 성능 및 동작 데이터는 이력 설비 데이터 및 거의 실시간의 설비 데이터를 포함하는, 집단 데이터베이스, 및 상기 클라이언트 시스템 및 상기 데이터베이스에 통신가능하게 결합되도록 구성된 서버 등급 컴퓨터를 포함하고, 상기 서버 등급 컴퓨터는 상기 설비 구성요소 주위에 배치된 센서들에 통신가능하게 결합된 설비 유닛 제어 패널로부터 설비 구성요소 데이터를 수신하도록, 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나 및 상기 설비 구성요소 또는 시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력과 연관된 관계식을 이용하여 가상의 센서 출력들을 생성하도록, 상기 클라이언트 시스템의 사용자가 요청한 바에 따라서, 분석적인 그래픽들을 생성하기 위해서 저장을 위한 설비 데이터베이스로 그리고 데이터 가시화 시스템으로 설비 구성요소 데이터 및 생성된 가상 센서 출력들을 전송하도록, 상기 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 규칙 세트 중 적어도 하나를 이용하여, 설비 구성요소 또는 시스템의 동작 또는 성능 조건을 거의 실시간으로 결정하도록, 그리고 선택된 설비 구성요소 또는 시스템을 사용자에게 제시함으로써 선택된 가시화를 출력하도록 하는 것으로서, 상기 가시화가 설비 구성요소 또는 시스템을 묘사하는 그래픽들 및 상기 선택된 설비 구성요소 또는 시스템과 관련된 수신된 그리고 생성된 데이터의 값들을 규정하는 텍스트 정보를 포함하는, 가시화를 출력하도록 추가로 구성된다.
도 1-10은 여기에서 개시된 방법 및 시스템의 예시적인 실시예들을 도시한다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 분배형(distributed) 제어 시스템(DCS)과 같은, 지역적인(local) 산업 설비 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 실시예의 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 LMDS와 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트의 블록도이다.
도 4는 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 LMDS의 데이터 흐름 블록도이다.
도 5는 LMDS 또는 원격 모니터링 및 진단 센터로부터 모니터링될 수 있는 구성요소들의 집단의 구성요소들의 조건 및 성능을 모니터링하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 설비 사이트 및 원격 모니터링 및 진단 센터에 통신가능하게 결합된 LMDS의 개략적인 블록도이다.
도 7은 네트워크 연결을 통해서 LMDS 또는 원격 모니터링 및 진단 시스템을 통해서 보여질 수 있는 층 1 장면의 화면 캡쳐이다.
도 8은 도 7에 도시된 층 1 장면으로부터 모니터링 탭을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 2 장면의 화면 캡쳐이다.
도 9는 도 7에 도시된 층 1 장면 또는 도 8에 도시된 층 2 장면으로부터 성능 탭을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 3 장면의 화면 캡쳐이다.
도 10은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 진동 픽업들(pickups)을 도시하는 층 4 장면의 화면 캡쳐이다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 분배형(distributed) 제어 시스템(DCS)과 같은, 지역적인(local) 산업 설비 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 실시예의 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 LMDS와 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트의 블록도이다.
도 4는 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 LMDS의 데이터 흐름 블록도이다.
도 5는 LMDS 또는 원격 모니터링 및 진단 센터로부터 모니터링될 수 있는 구성요소들의 집단의 구성요소들의 조건 및 성능을 모니터링하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 설비 사이트 및 원격 모니터링 및 진단 센터에 통신가능하게 결합된 LMDS의 개략적인 블록도이다.
도 7은 네트워크 연결을 통해서 LMDS 또는 원격 모니터링 및 진단 시스템을 통해서 보여질 수 있는 층 1 장면의 화면 캡쳐이다.
도 8은 도 7에 도시된 층 1 장면으로부터 모니터링 탭을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 2 장면의 화면 캡쳐이다.
도 9는 도 7에 도시된 층 1 장면 또는 도 8에 도시된 층 2 장면으로부터 성능 탭을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 3 장면의 화면 캡쳐이다.
도 10은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 진동 픽업들(pickups)을 도시하는 층 4 장면의 화면 캡쳐이다.
이하의 구체적인 설명은 예로서 그리고 비제한적인 방식으로 본원 발명의 실시예들을 기술한다. 본원 발명이 산업적, 상업적, 및 주거 적용예들에서 설비 모니터링 및 진단 시스템들을 관리하는 분석적 및 방법적 실시예들에 대한 용도를 일반적으로 가진다.
여기에서 사용된 바와 같이, 단수 형태로 인용되고 부정관사("a" 및 "an")의 단어를 앞쪽에 가지는 원소 또는 단계가 복수형 요소들 및 단계들을 명백하게 배제한다고 기재되어 있지 않는 한, 그러한 복수형 요소들 및 단계들이 배제되지 않는다는 것을 이해하여야 할 것이다. 또한, 본원 발명의 "일 실시예"라는 언급은, 인용된 특징들을 또한 포함하는 부가적인 실시예들의 존재를 배제하는 것으로 해석되지 않아야 할 것이다.
본원 개시 내용의 실시예들은, 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 사용이 용이한 인터넷, 장비 성능을 개선하면서도 비용들 및 위험들을 감소시키는 진보된 가시화 피쳐들(features)과 결합된 진보된 OEM(original equipment manufacturer) 알고리즘들 및 규칙 세트들이 임베딩된(embedded) 지능형 지역적 모니터링 및 진단 시스템(LMDS)과 같은 네트워크들을 통해서 오일 또는 가스 터보 기계류 장비의 성능 및 건전성과 관련된 정보에 원격적으로 접속하기 위한 협력적인 해결책을 설명한다.
LMDS은 유닛 중지(tripping)를 회피하는데 도움을 주고, 문제들의 발생 전에 문제들을 식별하는 것에 의해서 비정상적인 성능 저하를 결정하고 그리고 맞춤형 시스템들 조율을 통한 최적화를 허용한다. LMDS는 동작 데이터, 경보 및 이벤트 정보를 유닛 제어 패널로부터 수집하고, 지역적인 데이터베이스가 이러한 정보를 중앙 연대기 편작기 내에 그리고 구조화된 쿼리(query) 언어(SQL) 데이터 베이스로 저장하고 그리고 미리 규정된 장비 서비스 지향형 아키텍처(SOA) 데이터 모델이 인터넷 브라우저를 통해서 이를 풍부한(rich) 그래픽적 포맷으로 제시한다.
로그인 시에, 각각의 사이트에 연결된 모든 라인업들 및 트레인들에 대한 건전성 요약을 디스플레이하는 층 1 사이트 레벨 집단 장면이 사용자에게 제시된다. 메인 생산 키 성능 표시자들(KPI들), 예를 들어, 출력 흐름 이용가능성 및 신뢰성 계산들의 작동 상황, 다음의 계획된 중단 뿐만 아니라 신속한 "즉시(right now)" 챠트들이 디스플레이된다. 흉내낸 카툰(cartoon)의 라인업 칼라들은 각각의 유닛에 존재하는 가장 심각한 경보 상황을 도시하고, 적색은 중단 또는 시동 불능을 의미하는 높은 또는 중요한 경보를 나타내고, 오렌지색은 중간 경보를 나타내고, 황색은 낮은 경보를 그리고 녹색은 건전한 동작을 나타낸다. 예시적인 실시예에서, 모니터링 탭은, 가스 터빈 및 압축기에 대한 현재의 KPI들의 리스트를 포함하는 인간 기계 인터페이스(HMI) 층 2 라인업 장면을 제공한다. 여러 실시예들에서, 모니터링 탭은, 비제한적으로, 증기 터빈 및 발전기, 또는 가스 터빈 및 발전기와 같은 다른 장비에 대한 현재의 KPI들의 리스트를 포함하는 HMI 층 2 라인업 장면을 제공한다. 기계의 상황이 컬러 디스플레이뿐만 아니라 리스트화된 KPI들로 도시된다. 사용자가 추가적인 상세 내용을 위해서 찾아 볼 수 있는(drill down) 화면 상의 많은 지역들이 존재한다. 가스 터빈을 클릭하는 것은 해당 가스 터빈의 층 3 기계 장면을 제공한다.
또한, 각각의 압축기 또는 임의의 다른 피동(driven) 장비에 대한 분리되고, 선택가능한 층 3 장면들이 존재한다. 층 3 장면으로부터, 여러 가지 프로브들(probes) 및 측정에 대한 보다 상세한 내용을 찾기 위한 임의의 수의 하이퍼링크들을 사용자가 이용할 수 있다. 진동 버튼을 클릭하는 것은 층 4 또는 구성요소 장면을 보여준다. 층 4 장면은 진동 센서 픽업들을 보여주고, 그로부터 사용자는, 그들의 진동 프로브들의 지진에 관한(seismic), 축방향 또는 방사상 값들을 포함하는, 보다 더 상세한 내용을 찾아 볼 수 있다. 또한, 성능 KPI들이 성능 탭 상에서 디스플레이된다. 성능 KPI들은 터빈 및 압축기 모두에 대한 열역학적 성능을 포함한다. 압축기의 경우에, 성능 KPI들은 유동 및 속도를 포함한다. 사용자들은, 예를 들어, 원심 압축기의 동작 엔벨로프(envelope) 내의 다종적인(polytropic) 효율을 도시하는, 열역학적 성능 측정들의 라이브(live) 또는 1분마다의 장면을 포함하는 보다 심층적인(in-depth) 분석을 위한 개별적인 KPI을 선택할 수 있다. 라이브 장면에서, 청색 도트들(dots)은 예상되는 레벨을 나타내는 한편, 녹색은 실제 레벨을 보여준다. 분석 탭은, 탐색가능한 KPI 윈도우와 조합될 때, 전문적인 분석 및 고장 수리를 돕기 위한 진보된 차트화 툴을 허용하는 LMDS의 피쳐(feature)이다. 사용자들은 특정 KPI들을 찾을 수 있고, 단일 차트 상에서 또는 나란한 차트들 내에서 복수의 KPI들로부터의 트렌드들을 장면화할 수 있고, 데이터 분석을 위한 시간 기간을 맞춤할 수 있고, 그리고 특정 시간 기간들로 줌(zoom)하기 위해서 슬라이더를 이용할 수 있다. 분석에 만족할 때, 사용자는 설명구 주석들(pretext comments)을 부가할 수 있고, 논의를 위해서 그러한 분석을 고객 또는 동료에게 전송하기 위한 pdf로서 저장할 수 있고, 그리고 미래의 임의의 시간에 즉각적으로 호출하기 위한 즐겨찾기(favorite)로서 분석을 저장함으로써 LMDS을 개인화할 수 있다.
경보 및 이벤트들 윈도우는, 현재의 그리고 과거의 경보들에 관한 정보를 제공하는 다른 툴이다. 여기에서, 사용자는 경보들의 그룹화, 특정 경보들에 대한 탐색 또는 필터링, 경고들의 관찰, 경보 트리거링 태그들(tags)을 신속하게 트렌드화하는 것에 의한 경보 정보 분석, 경고 이력에 대한 주석 부가, 및 경보의 인지 및 소거(clearing)를 포함하는 임의의 수의 과제들을 실시할 수 있다. 진단 엔지니어의 경우에, 경보 윈도우가 트레인에서 실시될 필요가 있는 임의의 진단 작업에 대한 런칭(launch) 지점이 될 수 있다.
정보 탭은, 사용자가, 모니터링되는 상이한 구성요소들을 식별하는데 도움을 주기 위해서 날짜가 기재된(dated) 장비 명칭을 획득하도록 허용한다. 정보 탭은 또한 특별한 자산, 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 서비스 게시들(bulletins), 구축된 바와 같은(as-built) 도면들, 물자표들(bill of materials; BOM), 및 현장 보고 데이터와 연관된 정보를 포함한다. 온-라인 지원 피쳐는 완전히 탐색가능하고 사용자들에게 시스템의 임의의 양태들을 지시할 수 있다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템(100)의 개략적인 블록도이다. 예시적인 실시예에서, 시스템(100)이 원격 모니터링 및 진단 센터(102)를 포함한다. 원격 모니터링 및 진단 센터(102)는, 관리 엔티티(entity)와 같은 분리된 사업 엔티티에 의해서 구입되고 운영되는 복수의 장비의 OEM과 같은 엔티티에 의해서 운영된다. 예시적인 실시예에서, OEM 및 운영 엔티티가 지원 배열체(arrangement) 내로 진입하고, 그에 의해서 OEM은 구매한 장비와 관련된 서비스들을 운영 엔티티로 제공한다. 운영 엔티티는 단일 사이트 또는 복수 사이트들에서 구매한 장비를 소유 및 운영할 수 있을 것이다. 또한, OEM이 복수의 운영 엔티티들로 지원 배열체들로 진입할 수 있을 것이고, 운영 엔티티 각각이 그들 자신의 단일 사이트 또는 복수 사이트들을 운영한다. 복수의 사이트들의 각각이 동일한 개별적인 장비 또는 복수의 동일한 장비의 세트들, 예를 들어 장비의 트레인들(trains)을 포함할 수 있을 것이다. 부가적으로, 장비의 적어도 일부가 하나의 사이트에 대해서 특유할 수 있거나 모든 사이트들에 대해서 특유할 수 있을 것이다.
예시적인 실시예에서, 제 1 사이트(104)가 하나 이상의 프로세스 분석기들(106), 장비 모니터링 시스템들(108), 장비 지역적 제어 센터들(110), 및/또는 모니터링 및 경보 패널들(112)을 포함하고, 상기 모니터링 및 경보 패널들(112)의 각각은 개별적인 장비의 제어 및 동작을 실시하기 위해서 개별적인 장비 센서들 및 제어 장비와 인터페이스하도록 구성된다. 하나 이상의 프로세스 분석기들(106), 장비 모니터링 시스템들(108), 장비 지역적 제어 센터들(110), 및/또는 모니터링 및 경보 패널들(112)이 네트워크(116)를 통해서 지능형 모니터링 및 진단 시스템(114)으로 통신가능하게 결합된다. 지능형 모니터링 및 진단(IMAD) 시스템(114)은, 비제한적으로, 원격 모니터링 및 진단 센터(102)와 같은 오프 사이트 시스템들 및 다른 온-사이트 시스템들(도 1에 도시하지 않음)과 통신하도록 추가로 구성된다. 여러 실시예들에서, IMDA(114)가, 예를 들어, 전용 네트워크(118), 무선 링크(120), 및 인터넷(122)을 이용하여, 원격 모니터링 및 진단 센터(102)와 통신하도록 구성된다.
복수의 다른 사이트들의 각각, 예를 들어, 제 2 사이트(124) 및 n번째 사이트(126)가 제 1 사이트(104)와 실질적으로 유사할 수 있으나, 제 1 사이트(104)와 정확하게 유사하거나 그렇지 않을 수 있을 것이다.
도 2는 분배형 제어 시스템(DCS)(201)과 같은 지역적인 산업 설비 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처(200)의 예시적인 실시예의 블록도이다. 산업 설비가 복수의 설비 장비, 예를 들어, 상호 연결 파이핑을 통해서 유동 소통식으로 결합되고 하나 이상의 원격 입/출력(I/O) 모듈들 및 상호연결 케이블링 및/또는 무선 통신을 통해서 DCS(201)와 신호 소통식으로 결합된, 가스 터빈들, 원심 압축기들, 기어 박스들, 발전기들, 펌프들, 모터들, 팬들, 및 프로세스 모니터링 센서들을 포함할 수 있을 것이다. 예시적인 실시예에서, 산업 설비가 네트워크 백본(203)을 포함하는 DCS(201)를 포함한다. 네트워크 백본(203)이, 예를 들어, 꼬여진 쌍의 케이블, 외피를 가지는 동축 케이블 또는 광섬유 케이블로 제조된 하드와이어드(hardwired) 데이터 통신 경로일 수 있고, 또는 적어도 부분적으로 무선형일 수 있을 것이다. DCS(201)이 또한, 네트워크 백본(203)을 통해서, 산업 설비 사이트에 또는 원격 위치들에 배치된, 설비 장비에 통신가능하게 결합된 프로세서(205)를 포함할 수 있을 것이다. 임의의 수의 기계들이 네트워크 백본(203)에 무선으로 결합될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 기계들의 일부가 네트워크 백본(203)에 하드와이어링될 수 있을 것이고, 기계들의 다른 부분들이, DCS(201)에 통신가능하게 결합된 무선 기지국(207)을 통해서 백본(203)에 무선으로 결합될 수 있을 것이다. 무선 기지국(207)이, 산업 설비로부터 원격에 위치되나 산업 설비 내의 하나 이상의 시스템과 여전히 상호 연결된 장비 또는 센서들에서와 같이, DCS(201)의 유효 통신 범위를 확장하기 위해서 이용될 수 있을 것이다.
DCS(201)이 복수의 장비와 연관된 동작 매개변수들을 수신 및 디스플레이하도록, 그리고 자동 제어 신호들을 생성하고 산업 설비의 장비의 동작을 제어하기 위한 수동 제어 입력들을 수신하도록 구성될 수 있을 것이다. 예시적인 실시예에서, DCS(201)이, 산업 설비 기계들의 온라인 모니터링 및 진단을 허용하는 DCS(201)에서 수신된 데이터를 분석하기 위해서 프로세서(205)를 제어하도록 구성된 소프트웨어 코드 세그먼트를 포함할 수 있을 것이다. 데이터가, 가스 터빈들, 원심 압축기들, 펌프들 및 모터들, 연관된 프로세스 센서들, 그리고, 예를 들어, 진동, 지진, 온도, 압력, 전류, 전압, 주변 온도 및 주변 습도 센서들을 포함하는 지역적인 환경 센서들을 포함하는 각각의 기계로부터 수집될 수 있을 것이다. 데이터가 지역적인 진단 모듈 또는 원격 입/출력 모듈에 의해서 미리-프로세싱될 수 있을 것이고, 또는 미가공(raw) 형태로 DCS(201)으로 전송될 수 있을 것이다.
지역적인 모니터링 및 진단 시스템(LMDS)(213)이, 네트워크 백본(203)을 통해서 DCS(201) 및 다른 제어 시스템들(209) 및 데이터 공급원들과 통신하는, 예를 들어, 개인용 컴퓨터(PC)와 같은 분리된 부가형(add-on) 하드웨어 장치일 수 있을 것이다. LMDS(213)이 또한 DCS(201) 상에서 및/또는 다른 제어 시스템들(209) 중 하나 이상에서 실행되는 소프트웨어 프로그램 세그먼트 내에서 구현될 수 있을 것이다. 따라서, LMDS(213)이 분배된 방식으로 동작할 수 있을 것이고, 그에 따라 소프트웨어 프로그램 세그먼트의 일부가 몇 개의 프로세서들 상에서 동시에 실행될 수 있을 것이다. 따라서, LMDS(213)이 DCS(201) 및 다른 제어 시스템들(209) 내로 완전히 통합될 수 있을 것이다. 산업 설비의 전반적인 고찰을 이용하여 기계들 및 기계들을 채용한 프로세스의 동작적 건전성을 결정하기 위해서, LMDS(213)은 DCS(201), 데이터 공급원들, 및 다른 제어 시스템들(209)에 의해서 수신된 데이터를 분석한다.
예시적인 실시예에서, 네트워크 아키텍처(100)가 서버 등급 컴퓨터(202) 및 하나 이상의 클라이언트 시스템들(203)을 포함한다. 서버 등급 컴퓨터(202)는 데이터베이스 서버(206), 애플리케이션 서버(208), 웹 서버(210), 팩스 서버(212), 디렉토리 서버(214) 및 메일 서버(216)를 더 포함한다. 서버들(206, 208, 210, 212, 214 및 216) 각각은 서버 등급 컴퓨터(202)에서 실행되는 소프트웨어로 구현될 수 있을 것이고, 또는 서버들(206, 208, 210, 212, 214 및 216)의 임의의 조합들이 단독으로 또는 근거리 네트워크(LAN)(미도시)에 결합된 분리된 서버 등급 컴퓨터들 상에서 조합되어 구현될 수 있을 것이다. 데이터 저장 유닛(220)이 서버 등급 컴퓨터(202)에 결합된다. 또한, 시스템 관리자 워크 스테이션, 사용자 워크 스테이션, 및/또는 감독자의 워크 스테이션과 같은 워크 스테이션(222)이 네트워크 백본(203)에 결합된다. 대안적으로, 워크 스테이션(222)이 인터넷 링크(226)를 이용하여 네트워크 백본(203)에 결합되거나, 무선 연결을 통해서, 예를 들어 무선 기지국(207)을 통해서 연결된다.
각각의 워크 스테이션(222)이 웹 브라우저를 가지는 개인용 컴퓨터일 수 있을 것이다. 비록 전형적으로 워크스테이션에서 실시되는 기능들이 각각의 워크스테이션들(222)에서 실시되는 것을 설명되어 있지만, 그러한 기능들이 네트워크 백본(203)에 결합된 많은 개인용 컴퓨터들 중 하나에서 실시될 수 있을 것이다. 네트워크 백본(203)에 접속하는 개인들에 의해서 실시될 수 있는 상이한 타입들의 기능들의 이해를 돕기 위해서, 단지 분리된 예시적 기능들과 연관된 것으로 워크스테이션들(222)을 설명하였다.
서버 등급 컴퓨터(202)는, 피고용자(228) 및 제 3 자들, 예를 들어, 서비스 제공자들(230)을 포함하는, 다양한 개인들에 대해서 통신가능하게 결합되도록 구성된다. 예시적인 실시예에서의 통신이 인터넷을 이용하여 실시되는 것으로 설명되어 있으나, 임의의 다른 광역 네트워크(WAN) 타입 통신이 다른 실시예에서 이용될 수 있고, 다시 말해서 시스템들 및 프로세스들은 인터넷을 이용하여 실시되는 것으로 제한되지 않는다.
예시적인 실시예에서, 워크스테이션(232)을 가지는 임의의 승인된 개인이 LMDS(213)에 접속할 수 있다. 클라이언트 시스템들 중 적어도 하나가 원격 위치에 위치된 매니저 워크스테이션(234)을 포함할 수 있을 것이다. 워크스테이션들(222)이 웹 브라우저를 가지는 개인용 컴퓨터들 사에서 구현될 수 있을 것이다. 또한, 워크스테이션들(22)이 서버 등급 컴퓨터(202)와 통신하도록 구성된다. 또한, 팩스 서버(212)가, 전화 링크(미도시)를 이용하여 클라이언트 시스템(236)을 포함하는 원격적으로 위치된 클라이언트 시스템들과 통신한다. 팩스 서버(212)가 또한 다른 클라이언트 시스템들(228, 230, 및 234)과 통신하도록 구성된다.
이하에서 보다 구체적으로 설명하는 바와 같은, LMDS(213)의 컴퓨터화된 모델링 및 분석 툴들이 서버(202) 내에 저장될 수 있고 클라이언트 시스템들(204) 중 임의의 하나에서의 요청자에 의해서 접속될 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 시스템(204)이 웹 브라우저를 포함하는 컴퓨터들이고, 그에 따라 서버 등급 컴퓨터(202)가 인터넷을 이용하여 클라이언트 시스템들(204)에 접속할 수 있다. 클라이언트 시스템들(204)이, 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN), 다이얼-인-연결들(dial-in-connections), 케이블 모뎀들, 및 특별한 고속 ISDN 라인들과 같은, 네트워크를 포함하는 많은 인터페이스들을 통해서 인터넷에 대해서 상호 연결된다. 클라이언트 시스템들(204)이 웹-기반의 전화, 개인 정보 단말기(PDA), 또는 다른 웹-기반의 연결가능한 장비를 포함하는, 인터넷에 연결될 수 있는 임의의 장치일 수 있다. 데이터베이스 서버(206)가, 이하에서 보다 구체적으로 설명되는 바와 같은, 산업 설비(10)에 관한 정보를 포함하는 데이터베이스(240)에 연결된다. 일 실시예에서, 중앙집중형 데이터베이스(240)가 서버 등급 컴퓨터(202)에 저장되고, 클라이언트 시스템들(204) 중 하나를 통해서 서버 등급 컴퓨터(202)로 로그하는 것에 의해서, 클라이언트 시스템들(204) 하나에서 잠재적인 사용자들에 의해서 접속될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 데이터베이스(240)가 서버 등급 컴퓨터(202)로부터 원격지에 저장되고 비-중앙집중형일 수 있을 것이다.
다른 산업 설비 시스템들이, 네트워크 백본(203)에 대한 독립적인 연결부들을 통해서 서버 등급 컴퓨터(202) 및/또는 클라이언트 시스템들(204)로 접속될 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것이다. 상호작용적인 전자 기술 매뉴얼 서버(242)는 각각의 기계의 구성과 관련된 기계 데이터에 대한 요청들에 대해서 서비스한다. 그러한 데이터가, 펌프 곡선들, 모터 마력 레이팅(rating), 절연 등급, 및 프레임 크기, 설계 매개변수들, 예를 들어 치수들, 회전자 바아들 또는 임펠러 블레이드들의 수, 및 기계류 유지보수 이력, 예를 들어 기계에 대한 현장 변경들(field alterations), 교정전(as-found) 및 교정후(as-left) 정렬 측정치들, 및 최초의 설계 조건으로 기계를 복귀시키지 않는 기계에서 실시되는 수리들과 같은, 동작적인 능력들을 포함할 수 있을 것이다.
휴대용 진동 모니터(244)가, 직접적으로 또는 워크스테이션들(222) 또는 클라이언트 시스템들(204) 내에 포함된 포트들과 같은 컴퓨터 입력 포트를 통해서 간헐적으로, LAN에 결합될 수 있을 것이다. 전형적으로, 진동 데이터가 루트 내에서 수집되고, 주기적으로, 예를 들어 월 단위로 또는 다른 주기로 기계들의 미리 결정된 리스트로부터 데이터를 수집한다. 또한, 진동 데이터가 고장 수리(troubleshooting), 유지보수, 및 주문 활동들과 함께 수집될 수 있을 것이다. 또한, 진동 데이터가 실시간 기반으로 또는 거의 실시간 기반으로 연속적으로 수집될 수 있을 것이다. 그러한 데이터가 LMDS(213)의 알고리즘들을 위한 새로운 기준선을 제공할 수 있을 것이다. 유사하게, 프로세스 데이터가 루트 기반으로 또는 고장 수리, 유지보수, 및 주문 활동들 중에 수집될 수 있을 것이다. 또한, 일부 프로세스 데이터가 실시간 기반으로 또는 거의 실시간 기반으로 연속적으로 수집될 수 있을 것이다. 특정 프로세스 매개변수들이 영구적으로 지시되지 않을 수 있을 것이고, LMDS(213)으로 접속될 수 있도록 워크스테이션(222)을 통해서 DCS(201)으로 다운로드될 수 있는 프로세스 매개변수 데이터를 수집하기 위해서 휴대용 프로세스 데이터 수집기(245)가 이용될 수 있을 것이다. 예를 들어 프로세스 유체 조성 분석기들 및 오염물 방출 분석기들과 같은, 다른 프로세스 매개변수 데이터가 복수의 온-라인 모니터들(246)을 통해서 DCS(201)으로 제공될 수 있을 것이다.
여러 가지 기계들로 공급되는 또는 산업 설비를 가지는 발전기들에 의해서 발전되는 전력이 각각의 기계와 연관된 모터 보호 릴레이(248)에 의해서 모니터링될 수 있을 것이다. 전형적으로, 그러한 릴레이들(248)이 모터 제어 센터(MCC) 내의 또는 기계로 공급하는 스위치기어(250) 내의 모니터링되는 장비로부터 원격에 위치된다. 또한, 릴레이들(248)을 보호하기 위해서, 예를 들어 스위치야드(switchyard) 내의 산업 설비에 위치되는 전력 공급 또는 전력 전달 시스템(미도시) 장비 또는 원격 전송 라인 브레이커들 및 라인 매개변수들을 LMDS(213)으로 제공하는 감독자 제어 및 데이터 획득 시스템(SCADA)을 스위치기어(250)가 또한 포함할 수 있을 것이다.
도 3은 LMDS(213)(도 1에 도시됨)과 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트(280)의 블록도이다. 규칙 세트(280)가 하나 이상의 고객 규칙들의 조합, 및 고객 규칙들의 상태 및 거동을 규정하는 일련의 특성들일 수 있을 것이다. 상기 규칙들 및 특성들이 번들화되고(bundled) XML 스트링의 포맷으로 저장될 수 있을 것이고, 상기 규칙들 및 특성들은, 파일로 저장될 때, 25개의 문자 영숫자 키를 기초로 암호화될 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가, 하나 이상의 입력들(282) 및 하나 이상의 출력들(284)을 포함하는 모듈형 지식 셀(knowledge cell)이다. 입력들(282)이, LMDS(213) 내의 특정 위치들로부터 규칙 세트(280)로 데이터를 지시하는 소프트웨어 포트들일 수 있을 것이다. 예를 들어, 펌프 아웃보드 진동 센서로부터의 입력이 DCS(201) 내의 하드웨어 입력 단자로 전송될 수 있을 것이다. DCS(201)은, 신호를 수신하기 위해서 해당 단자에서 신호를 샘플링할 수 있을 것이다. 이어서, 상기 신호가 프로세싱되고 DCS(201)으로 접속가능한 및/또는 DCS(201)에 일체화된 메모리 내의 위치에 저장될 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)의 제 1 입력(286)이 메몰 내의 위치로 맵핑될 수 있을 것이고, 그에 따라 메모리 내의 위치의 콘텐츠가 입력으로서 규칙 세트(280)에 대해서 이용될 수 있을 것이다. 유사하게, 출력(288)이 DCS(201)으로 접속가능한 메모리 또는 다른 메모리 내의 다른 위치로 맵핑될 수 있을 것이고, 그에 따라 메모리 내의 위치가 규칙 세트(280)의 출력(288)을 포함할 수 있을 것이다.
예시적인 실시예에서, 규칙 세트(280)가, 예를 들어, 가스 재주입 설비, 액체 천연 가스(LNG) 설비, 발전소, 정유, 화학 처리 시설과 같은, 산업 설비 내의 장비 동작과 연관된 특정 문제들의 모니터링 및 진단과 관련된 하나 이상의 규칙들을 포함한다. 비록 규칙 세트(280)가 산업 설비와 함께 이용되는 것으로서 설명되어 있지만, 규칙 세트(280)가 임의의 지식을 캡쳐하도록 그리고 임의의 분야에서 해결책들을 결정하기 위해서 사용되도록 적절하게 구성될 수 있을 것이다. 예를 들어, 규칙 세트(280)가 경제적인 거동, 재정적인 활동, 기후 현상, 및 설계 프로세스들과 관련한 지식을 포함할 수 있을 것이다. 이어서, 규칙 세트(280)를 이용하여 이러한 분야들에서의 문제점들에 대한 해결책들을 결정할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가 하나 또는 많은 공급원들로부터의 지식을 포함하고, 그에 따라 그러한 지식이, 규칙 세트(280)가 적용되는 임의의 시스템으로 전달된다. 상기 지식은, 출력들(284)을 입력들(282)에 대해서 관련시키는 규칙들의 형태로 캡쳐되고, 그에 따라 입력들(282) 및 출력들(284)의 재원(specification)은 규칙 세트(280)가 LMDS(213)으로 적용될 수 있게 한다. 규칙 세트(280)가 특정 공장 설비 자산(asset)에 대해서 특정된 유일한 규칙들을 포함할 수 있을 것이고, 해당 특정 공장 설비 자산과 연관된 하나의 가능한 문제만으로 지시될 수 있을 것이다. 예를 들어, 규칙 세트(280)가, 모터 또는 모터/펌프 조합으로 적용될 수 있는 유일한 규칙들을 포함할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가, 진동 데이터를 이용하여 모터/펌프 조합의 건전성을 결정하는 규칙들만을 포함할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가 또한, 진동 분석 기술들에 더하여, 그러나, 예를 들어, 모터/펌프 조합에 대한 성능 계산 툴들 및/또는 재정 계산 툴들을 포함하는 한 벌의 진단 툴들을 이용하여 모터/펌프 조합의 건전성을 결정하는 규칙들을 포함할 수 있을 것이다.
동작 중에, 입력들(282)과 출력들(284) 사이의 관계를 사용자에게 알려주는 소프트웨어 개발 툴에서 규칙 세트(280)가 생성된다. 입력들(282)이, 예를 들어, 디지털 신호들, 아날로그 신호들, 파형들, 프로세싱된 신호들, 수작업으로 입력된 매개변수들 및/또는 구성 매개변수들, 그리고 다른 규칙 세트들로부터의 출력들을 나타내는 데이터를 수신할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280) 내의 규칙들이 논리적 규칙들, 수치적 알고리즘들, 파형 및 신호 프로세싱 기술들의 적용, 전문(expert) 시스템 및 인공지능 알고리즘들, 통계적 툴들, 및 출력들(284)을 입력들(282)에 대해서 관련시킬 수 있는 임의의 다른 표현을 포함할 수 있을 것이다. 각각의 출력(284)을 수신하도록 보유되고(reserved) 구성되는 메모리 내의 개별적인 위치들로 출력들(284)이 맵핑될 수 있을 것이다. 이어서, LMDS(213) 및 DCS(201)이 임의의 모니터링 및/또는 제어 기능들을 달성하기 위해서 메모리 내의 위치들을 이용할 수 있을 것이고, LMDS(213) 및 DCS(201)이 실시를 위해서 프로그래밍될 수 있을 것이다. 비록, 직접적으로 또는 개재 장치들을 통해서 간접적으로, 입력들(282)이 규칙 세트(280)로 공급될 수 있고 출력들(284)이 규칙 세트(280)로 공급될 수 있지만, 규칙 세트(280)의 규칙들이 LMDS(213) 및 DCS(201)과 독립적으로 동작한다.
규칙 세트(280)의 생성 중에, 해당 분야의 인간 전문가가 하나 이상의 규칙들을 프로그래밍하는 것에 의해서 개발 툴을 이용하여 특정 자산에 대해서 특별한 해당 분야에 관한 지식을 전달한다. 그러한 규칙들은, 규칙들의 코팅이 필요하지 않도록, 출력들(284)과 입력들(282) 사이의 관계식들을 생성하는 것에 의해서 생성된다. 그래픽적인 방법들을 이용하여, 예를 들어, 개발 툴로 구축된 그래픽적인 사용자 인터페이스 상에서의 드래그 및 드롭을 이용하여, 피연산자들(operands)이 피연산자들의 라이브러리로부터 선택될 수 있을 것이다. 피연산자의 그래픽적인 표현이 화면 디스플레이(미도시)의 라이브러리 부분으로부터 선택될 수 있을 것이고 그리고 규칙 생성 부분 내로 드래그되고 드롭될 수 있을 것이다. 입력(282)과 피연산자들 사이의 관계들이 논리적인 디스플레이 방식으로 배열되고, 선택된 입력들(282) 중의 특정 입력들 및 특정 피연산자들을 기초로 적절한 경우에, 제약들과 같은 값들을 사용자에게 알린다. 전문가의 지식을 캡쳐하기 위해서 필요한 바와 같은 많은 규칙들이 생성된다. 따라서, 규칙 세트(280)가, 고객의 요건들 및 규칙 세트(280)의 특별한 분야에서의 기술 수준을 기초로, 보다 견실한 진단 세트 및/또는 모니터링 규칙들 또는 비교적 덜 견실한 진단 및/또는 모니터링 규칙들의 세트를 포함할 수 있을 것이다. 입력들(282)의 여러 가지 조합들 및 값들이 출력들(284)에서 예상되는 출력들을 생성하도록 보장하기 위해서, 개발 툴은 개발 중에 테스팅 규칙 세트(280)를 위한 자원들을 제공한다. 규칙 세트(280) 내의 캡쳐된 지식 또는 지적 재산을 보호하기 위해서, 개발 암호화 코드를 이용하여, 암호화 키를 가진 사람을 제외하고, 규칙 세트(280)를 변경하지 못하도록 록킹할 수 있을 것이다. 예를 들어, 규칙 세트(280)의 생성자가 규칙 세트(280)의 최종 사용자들을 제한하기 위해서 암호화 키를 유지할 수 있을 것이고, 생성자는 최종 사용자 또는 제 3 자들에게 암호화 키를 판매하거나 또는 최종 사용자 또는 제 3 자들에게 대해서 소정 기간 동안 라이센스화할 수 있을 것이고, 상기 제 3 자들은 최종 사용자에게 서비스들을 제공할 수 있을 것이다.
개발 후에, 규칙 세트(280)가 분배 모드로 진입할 수 있을 것이고, 상기 분배 모드에서 규칙 세트(280)가 전송가능한 형태, 예를 들어, 이메일, CD-ROM, 인터넷 사이트에 대한 링크, 또는 컴퓨터 판독가능 파일의 전송을 위한 임의의 다른 수단을 통해서 고객에게 전송될 수 있는 XML 파일로 변환된다. 규칙 세트(280)는, 예를 들어, 분배 암호화 키를 구매하는 것에 의해서, 최종 사용자가 생성자에 의해서 승인되지 않은 경우에, 규칙 세트(280)의 이용을 방지할 수 있는 분배 암호화 코드로 암호화될 수 있을 것이다. 컴퓨터 판독가능 파일을 전송할 수 있는 임의의 수단을 통해서, 규칙 세트(280)가 최종 사용자에 의해서 수신될 수 있을 것이다. LMDS(213)의 일부를 형성하는 소프트웨어 플랫폼일 수 있는 규칙 세트 관리자가 규칙 세트(280)의 분배가능한 형태를 수신할 수 있을 것이고, 그 형태를 LMDS(213)이 이용가능한 포맷으로 변환할 수 있을 것이다. 그래픽적인 사용자 인터페이스는, 최종 사용자로 하여금 대상들(objects)로서 하나 이상의 규칙 세트들(280)을 조작할 수 있게 한다. 입력들(282) 및 메모리 내의 상응하는 위치들이 정확하게 맵핑되도록 그리고 출력들(284) 및 그 출력들의 메모리 내의 상응하는 위치들이 정확하게 맵핑되도록, 규칙 세트(280)가 적용될 수 있을 것이다. 초기에 적용될 때, 규칙 세트(280)가 시운전(trial) 모드로 위치될 수 있을 것이고, 그러한 시운전 모드에서, 규칙 세트(280)에 의해서 검출될 수 있는 비정상적인 거동의 통지들이 분배되지 않거나 제한된 기반 상에서 분배되는 것을 제외하고, 규칙 세트(280)는 생성된 바에 따라서 동작한다. 시운전 모드 중에, 규칙 세트(280)가 동작 분위기 내에서 정확하게 동작하도록 보장하기 위해서, 품질 보증들(certifications)이 실시될 수 있을 것이다. 품질 보증이 완료될 때, 규칙 세트(280)가 위임(commission)으로 배치될 수 있고, 그러한 위임에서 규칙 세트(280)가 규칙 세트(280) 내의 규칙들의 완전한 기능으로 LMDS(213) 상에서 동작한다. 다른 실시예에서, 규칙 세트(280)가 단지 2개 모드들 즉, 시운전 모드 및 라이브 모드를 가지는 수명(life) 사이클을 포함한다. 시운전 모드에서, 이벤트들이 생성되지 않거나 송신된 통지들이 없는 경우를 제외하고, 규칙들이 정상적으로 작동하고, 라이브 모드는 위임에 배치되는 것과 실질적으로 유사하다.
예시적인 실시예에서, 규칙 세트들이 이하 중 하나 이상을 포함할 수 있을 것이다:
가스 터빈 이용가능성 규칙 세트들:
1. 휠 공간 온도
2. 배기 온도 체크
3. 배기 온도 스프레드(Spread)
4. 결함 콤 로케이터(Faulty Comb Locator)
5. DLN 전달
6. 프레임 검출기 모니터링
7. 윤활유 오일 온도
8. 유입 필터
9. 압축기 압력 비율
10. 전송기 문제들을 검출하기 위한 IBV/IGV/IBH/GCV/FPG 규칙
가스 터빈 성능 규칙 세트들:
1. 축방향 콤프(Comp) 효율
2. 축방향 콤프 유동
3. 출력 파워 저하
4. 열 레이트(Rate) 저하
5. 부분 부하 연료 소비
원심 압축기 이용가능성 규칙 세트들:
일차 밀봉 가스 시스템 이용가능성 규칙 세트들:
1. 가스 필터들 내의 분진
2. PDV 오작동(DE)
3. PDV 오작동(NDE)
4. 이차 밀봉 PDV 오작동
5. 삼차 밀봉 PV 오작동
6. 앰플리플로우(Ampliflow) 가스켓 불량
7. 패널 주위의 지역적인 누설
8. 히터 고장
건식 가스 밀봉 카트리지들 이용가능성 규칙 세트들:
9. 유수분리기(coalescer) 불량
10. 일차 밀봉 카트리지 손상 DE
11. 일차 밀봉 카트리지 손상 NDE
12. 이차 밀봉 카트리지 손상 DE
13. 이차 밀봉 카트리지 손상 NDE
14. 탄화수소 응축
15. 이차 벤트(지역적)를 통한 밀봉 가스 탈출
16. 일차 밀봉 타격 개방 DE
17. 일차 밀봉 타격 개방 NDE
18. 단부 밀봉 증가된 간극 DE
19. 단부 밀봉 증가된 간극 NDE
20. 이차 밀봉 타격 개방 DE
21. 이차 밀봉 타격 개방 NDE
일차 벤트 시스템
22. 낮은 플레어(Flare) 압력
23. 높은 플레어 압력
분리 가스 시스템 이용가능성
24. 삼차 밀봉 불량(오일 이동)
질소 공급 시스템
25. 질소 공급 시스템 불량
원심 압축기 성능 규칙 세트들:
1. 실제 성능
2. 예상된 성능
3. 효율 강하 경보
4. 헤드 계수델타(Head CoeffDelta)
5. 유동 계수델타
6. 흡입 조건
일 실시예에서, 가스 터빈 엔진의 동작 조건들에 대한 예상되는 휠공간(wheelspace) 온도를 계산하도록 휠공간 온도 규칙 세트가 구성된다. 휠공간 온도 규칙 세트의 장점은, 예상되는 휠공간 온도의 상부 및 하부 경계들을 예측하기 위해서 상이한 GT 구성요소들과 압축기 성능을 링크시키는 예측가능하고 적응가능한(adaptable) 문턱값이다.
연소기 소용돌이 각도 규칙 세트는, 가능성 있는 오류 연소기의 위치를 식별하기 위해서, 변화되는 부하들에서 측정된 대표적인 배기 가스 온도와 연소기 공급원-위치 사이의 각도를 평가하도록 구성된다.
배기 온도 스프레드 규칙 세트는, 각각의 연소 모드에서 그리고 변화되는 부하들에서 배기 온도 프로파일 내의 고온/저온 스폿(spot)을 정확하게 식별하도록, 그리고 스프레드 부조화(anomaly)를 정밀하게 식별하고 그 부조화를 연소 모드 및 부하에 링크시키기 위해서 미리 결정된 문턱값을 통해서 배기 온도 부조화를 규정하도록 구성된다.
이차 프레임 검출기 모니터링 규칙 세트는, 잘못된 센서들로 인한 중지를 피하기 위해서 아날로그 및 디지털 신호들을 모니터링하는 것을 기초로 오류 프레임 검출기를 예측하도록 구성된다.
축류 압축기 효율 규칙 세트는, 정상 상태 조건들에서, 축류 압축기 효율을 온라인으로 계산하도록, 그리고 시간에 따른 저하를 모니터링하도록 구성된다.
축류 압축기 효율 규칙 세트는 ISO 조건들 및 100% 속도로 교정된 축류 압축기 유동 효율을 온라인으로 계산하도록, 그리고 시간에 따른 저하를 모니터링하도록 구성된다.
가스 터빈 출력 파워 저하 규칙 세트는, 출력 파워 감소를 피하기 위해서, ISO 조건들 및 100% 속도로 교정되고, 가스 터빈 엔진 성능 맵들을 이용하여 초기 기준 값에 대해서 비교된, 실제 출력 파워를 계산하도록 구성된다.
가스 터빈 열 레이트 저하 규칙 세트는, 과다 열 레이트를 피하기 위해서, ISO 조건들 및 100% 속도로 교정되고, 가스 터빈 엔진 성능 맵들을 이용하여 초기 기준 값에 대해서 비교된, 실제 열 레이트를 계산하도록 구성된다.
도 4는 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 LMDS(213)의 데이터 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, LMDS(213)은 복수의 모듈들을 포함한다. 제 1 이용가능성 및 진단 모듈(402)이 이력 데이터 및 거의 실시간의 데이터를 수신하도록 그리고, 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 경보들 관리, 진단/징후(prognostic) 규칙들, 이용가능성/신뢰성 분석, 및 고장 수리를 이용하여 실시간 데이터 분석을 실시하도록 구성된다. 성능 모듈(404)은 이력 데이터 및 거의 실시간의 데이터를 수신하도록 그리고 성능 모니터링, 성능 및 동작가능성 최적화 실현가능성, 설비 성능 최적화, 및 집단 통계/비교를 실시하도록 구성된다. LMDS(213)은 또한, 건성의 적은 방출들(dry low emissions; DLE) 및 건성의 적은 NOx(DLN) 원격 조율 동작들, 원격 모니터링 및 진단 센터(102)와 같은 집단 센터로부터의 원격 고장 수리, 예측적인 배출들 모니터링(PEMS), 재고 이용가능성 및 점포(shop) 이용가능성 체킹을 돕도록 구성된 동작 지원 모듈(406)을 포함한다. LMDS(213)는 또한, 설계 및 구축된 바와 같은, 설비 사이트 내의 구성요소들 중에서 선택된 것들에 대한 물자표(BOM)를 추적하는 것을 돕는 기계 이력 모듈(408)을 포함한다. 기계 이력 모듈(408)이 오더들 추적(tracking orders), 오더들 생성, 트레이닝 재료들 추적, 수리들 및 교체들을 위한 부품들 추적, 및 필드 서비스 엔지니어(FSE) 보고들을 돕도록 추가로 구성된다. LMDS(213)은 또한 유지보수 정책 구상(plot), 유지보수 최적화, 및 적용가능한 NIC들, 서비스 게시들(SB), 및 변환들, 수정들 및 업데이트들(conversions, modifications & uprates; CM&U)을 유지하도록 구성된 유지보수 계획 모듈(410)을 포함한다.
도 5는 LMDS(213) 또는 원격 모니터링 및 진단 센터(102)로부터 모니터링될 수 있는 구성요소들의 집단 중의 구성요소들의 조건 및 성능을 모니터링하는 방법(500)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 서로에 대해서 직렬로, 병렬로, 또는 그 조합들로 실행될 수 있는, 하나 이상의 규칙 세트들을 이용하여 방법(500)이 실행된다. 규칙 세트들의 각각의 실행 중에, 규칙 세트들은 각각의 규칙 세트에서 이용되도록 구성된 입력들(286)을 기초로 복수의 입력들을 수신한다(502). 입력들은 센서, DCS(201), 센서 제어 패널, 데이터 획득 시스템, 또는 연대기 편작기, 또는 다른 데이터베이스로부터 직접적으로 수신될 수 있을 것이다. 입력들이, 각각의 규칙 세트의 프로그래밍을 기초로, 이력 데이터, 거의 실시간의 데이터, 또는 이들의 조합을 나타낼 수 있을 것이다. 입력들이 미리 결정된 한계들 내에 있는지가 체크되고(504), 그리고 한계들 내에 있지 않은 경우에, 하나 이상의 프로세스 매개변수들의 넓은 변동을 운영자들에게 경보하기 위해서 통지가 생성된다(506). 만약, 수신된 바와 같은, 입력들이 미리 결정된 한계들 이내라면, 계산된 성능이 수신된 입력들을 이용하여 계산되고(508), 예상되는 성능이 결정된다(510). 실제 성능이 계산되고(512), 예상 성능이 계산되고(514), 그리고 실제 성능 및 예상 성능이 비교되어(516) 성능 편차를 생성한다. 만약 성능 편차가 미리 결정된 허용가능한 것 보다 크다면(518), 미리 결정된 허용가능한 편차 보다 큰 성능 편차를 가지는 구성요소 또는 시스템과 연관된 고객은 그러한 조건에 대해서 경고를 받는다(520). 계산된 예상 성능을 이용하여, 예측 엔벨로프가 계산되고(522), 계산된 실제 성능에 대해서 맵핑된다(524).
도 6은 설비 사이트(104)에 통신가능하게 결합된 LMDS(213) 그리고 원격 모니터링 및 진단 센터(102)의 개략적인 블록도이다. 명료함을 위해서, 단일 기계류 트레인(602)을 예시적인 실시예에서 도시하였다. 그러나, 임의의 수의 기계들, 구성요소들, 트레인들, 및 시스템들이 이용될 수 있다. 미가공 센서 데이터(604 및 606)가 원격 모니터링 및 진단 시스템(608)으로 그리고 하나 이상의 지역적인 유닛 제어 패널들(610)로 전송된다.
예시적인 실시예에서, LMDS(213)이, 설비 동작들, 감독관 자동화 실시 및 높은-레벨의 분석적 적용예들로의 신뢰가능 정보 전달의 가시화를 돕는 클라이언트/서버 기반의 가시화 및 제어 솔루션인 기업 서버(enterprise server)(612)를 포함한다. 기업 서버(612)는, 운영자들이 설비의 분위기, 장비 및 자원들을 정밀하게 모니터링 및 제어할 수 있게 하기 위해서, 그래픽 엔진, 동적 시간 핸들링 및 부가 옵션 디지털 그래픽 릴레이(DGR)를 포함한다.
기업 서버(612)는, 원격 모니터링 및 진단 센서(102)로부터 공장의 특정 부분들, 전체 설비 또는 집단을 관리하는 것을 허용하기 위한 실시간 가시화가능성 기술을 관리한다. 기업 서버(612)는 또한, 과거에 발생된 그래픽적인 분석 이벤트들에 대한 이전의 이벤트들을 호출하는 것을 허용하는 디지털 그래픽 릴레이(DGR) 부가 리코더를 제공한다.
OPC 수집기(614)는, 비제한적으로, 원격 모니터링 및 진단 시스템(608)과 같은, 임의의 DA 또는 XML DA 서버로부터 OPC를 캡쳐하는 독립적인 데이터 접속 및 XML DA 클라이언트이다. OPC 수집기(614)는 다른 OPC 순응형(compliant) 제품들과 협력하여, 캡쳐된 OPC 데이터를 프로세스하고, 저장하고, 분석하고, 또는 데이터베이스, 파일 또는 교환 모듈들로 전송한다.
OPC 수집기(614)는, 기록 보관적인(archival), 일시적 저장 또는 프로세싱의 비교적 단순한 구성을 허용하는 생산 데이터 획득(PDA) 또는 데이터 관리 과제들을 위한 주요 구성요소이다.
동적 가시화 시스템(DVS)(616)은, 설비 성능 분석 및 비교를 위해서 설비 데이터를 트렌딩함으로서 설비 동작을 가시화하는 것을 돕는 트렌드(Trend) 시스템(618)을 포함한다. 사용자는, 예를 들어, 현재로부터 또는 과거의 임의의 특정된 날짜로부터, 1 시간 내지 1년까지의 기간의 윈도우로 데이터를 트렌딩하기 위해서 모방된(emulated) DCS 화면 디스플레이들로부터 그래픽적으로 또는 조직화된 설비 특정 시스템으로부터 임의의 설비 태그를 선택할 수 있다. DVS는 또한, 임의의 특정 설비 HMI 화면들(예를 들어, SCADA, DCS 화면)을 디스플레이하는 것 그리고 실시간으로 라이브 데이터를 공급하는 것을 돕는 워치(Watch) 시스템(620)을 포함한다. 워치 시스템은, 과거에 대한 설비 동작 라이브를 실시간으로, 고속 또는 저속 모드로 재생하기 위한 캘린더로부터의 시작 시간의 선택을 허용한다. 또한, 와치 시스템(620)은 모든 설비 경보들 및 이벤트들을 수집할 수 있고 그들을 SQL 데이터베이스로 기록보관할 수 있으며, 이는 경보 및 이벤트 로깅(logging) 프린터들을 대체하기 위해서 이용되어, 프린터 하드웨어 및 그들의 소모품들과 연관된 장기간의 비용 및 신뢰성 문제들을 배제할 수 있다. 또한, 와치 시스템(620)이 선택된 시간 기간 동안 설비 이벤트를 다시 재생할 때, 와치 시스템(620)은, 설비 프로세스 응답, 경보 발생 및 운영자 활동들을 포함하여, 설비 동작에 관한 전체적인 상세한 장면을 라이브로 그리고 실시간으로 제공한다.
DVS(616)는, 모든 설비 경보들 및 이벤트들을 실시간으로 수집하고 직렬 라인 또는 네트워크를 통해서 그들을 SQL 데이터베이스(624)로 기록보관하는 것을 돕기 위한 하드웨어 및 소프트웨어를 제공하는 경보 시스템(622)을 포함하고, 이는 또한 경보 및 이벤트 로깅 프린터들을 대체하기 위해서 이용되어, 프린터 하드웨어 및 그들의 소모품들과 연관된 장기간의 비용 및 신뢰성 문제들을 배제할 수 있다. 또한 경보 시스템(622)은 설비 경보들 및 이벤트들을 트렌드 시스템(618), 와치 시스템(620), 경보 시스템(622), 그리고 설비 프로세스 응답, 경보 발생 및 운영자 활동들을 포함하여, 설비 동작에 관한 전체적인 상세한 장면을 라이브로 그리고 실시간으로 제공하는 다른 모듈들 내로 통합시킨다.
성능 시스템(626)은, 설비 성능, 용법 및 에너지 효율을 온라인 및 실시간으로 모니터링하기 위한, 설비 직원을 위한, 모든 키 성능 표시자들(KPI)을 그래픽적으로 디스플레이하는 실시간 성능 감독 시스템이다. 성능 시스템은, 보다 효율적으로 동작할 수 있는 지역들을 결정하는 것 및 모든 프로세스에 걸쳐 최적화하는 것을 돕는다. 이러한 실시간 성능 감독 시스템은 프로세스 능력, 효율, 및 이용에 대한 고찰을 제공한다. 성능 시스템은 또한, 설비 또는 시스템 성능이 그 통계적인 추적을 벗어나는 때를 분석하고 경고한다.
도 7은, LMDS(213) 또는 네트워크 연결을 통한 원격 모니터링 및 진단 시스템(608)을 통해서 보여질 수 있는 층 1 장면(700)의 화면 캡쳐이다. 이러한 화면 캡쳐는, 각각의 사이트에서 연결된 모든 라인업 또는 트레인들에 대한 건전성 요약을 디스플레이하고, 이는 자산 트리(tree) 윈도우(702)를 이용하여 선택될 수 있다. 작동 상황, 다음의 계획된 중단뿐만 아니라, 출력 흐름 이용가능성 및 신뢰성 계산들에서의 신속한 "즉시(right now)" 챠트들과 같은 메인 생산 키 성능 표시자들(KPI들)이 신속 상황 윈도우(704) 내에 도시되어 있다. 분석 윈도우(707) 내의 흉내낸 카툰(706)의 라인업 칼라들은 각각의 유닛에 존재하는 가장 심각한 경보 상황을 도시하고, 적색은 중단 또는 시동 불능을 의미하는 높은 또는 중요한 경보를 나타내고, 오렌지색은 중간 경보를 나타내고, 황색은 낮은 경보를 그리고 녹색은 건전한 동작을 나타낸다. 경보들 및 이벤트들이 경보들 및 이벤트들 윈도우(708)에 로그인된다.
도 8은 층 1 장면(700)(도 7에 도시됨)으로부터 모니터링 탭(802)을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 2 장면(800)의 화면 캡쳐이다. 모니터링 탭(802)은, 가스 터빈(804) 및 압축기(806)에 대한 현재의 키 성능 표시자들(KPI들)의 리스트를 포함하는 HMI 층 2 라인업 장면을 제공한다. 기계 트레인(803)의 상황이 컬러 디스플레이뿐만 아니라 리스트화된 KPI들을 도시한다. 사용자가 추가적인 상세 내용을 위해서 찾아 볼 수 있는 화면 상의 많은 지역들이 존재한다. 예를 들어, 가스 터빈(804)을 클릭하는 것은 층 3 기계 장면을 제공한다.
도 9는 층 1 장면(700)(도 7에 도시됨) 또는 층 2 장면(800)(도 8에 도시됨)으로부터 성능 탭(02)을 선택한 후에 보여질 수 있는 층 3 장면(900)의 화면 캡쳐이다. 층 3 장면(900) 내에 리스트화된 모든 KPI들이 가스 터빈(804)에 대해서만 관련된다. 또한, 각각의 압축기에 대한 그리고 다른 모니터링되는 구성요소에 대한 분리된 층 3 장면(미도시)이 존재한다. 층 3 장면으로부터, 여러 가지 프로브들 및 측정에 대한 보다 상세한 내용을 찾기 위한 임의의 수의 하이퍼링크들을 사용자가 이용할 수 있다. 성능 KPI들이 성능 탭(902) 상의 열역학적 성능 윈도우(904) 내에 디스플레이된다. 이러한 KPI들은 터빈 및 압축기 모두에 대한 열역학적 성능을 포함한다. 압축기의 경우에, 성능 KPI들은 유동 및 속도를 포함한다. 사용자들은, 예를 들어, 원심 압축기의 동작 엔벨로프 내의 다종적인 효율을 도시하는, 열역학적 성능 측정들의 라이브 또는 1분마다의 장면을 포함하는 보다 심층적인 분석을 위한 개별적인 KPI을 선택할 수 있다. 진동을 클릭하는 것은 층 4 또는 구성요소 장면을 나타낸다.
도 10은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 진동 픽업들을 도시하는 층 4 장면(1000)의 화면 캡쳐이다. 여기에서 부터, 사용자는 진동 프로브들의 지진에 관한, 축방향 또는 방사상 값들을 포함하는, 보다 더 상세한 내용을 찾아 볼 수 있다.
분석 탭은, 탐색가능한 KPI 윈도우 피쳐들과 조합될 때, 전문적인 분석 및 고장 수리를 돕기 위한 진보된 차트화 툴들을 허용하는 피쳐이다. 사용자들은 특정 KPI들을 찾을 수 있고, 단일 차트 상에서 또는 나란한 차트들 내에서 복수의 KPI들로부터의 트렌드들을 장면화할 수 있고, 데이터 분석을 위한 시간 기간을 맞춤할 수 있고, 그리고 특정 시간 기간들로 줌하기 위해서 슬라이더를 이용할 수 있다. 분석에 만족할 때, 사용자는 설명구 주석들을 부가할 수 있고, 논의를 위해서 그러한 분석을 고객 또는 동료에게 전송하기 위한 pdf로서 저장할 수 있고, 그리고 미래의 임의의 시간에 즉각적으로 호출하기 위한 즐겨찾기로서 분석을 저장할 수 있다.
여기에서 사용된 바와 같이, 프로세서라는 용어는 중앙 처리 유닛들, 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 축약형 회로들(reduced instruction set circuit; RISC), 주문형 집적 회로들(ASIC), 논리 회로들, 및 여기에서 기술된 기능들을 실행할 수 있는 임의의 다른 회로 또는 프로세서를 지칭한다.
여기에서 사용된 바와 같이, "소프트웨어" 및 "펌웨어"라는 용어들은 상호 교환가능하고, 그리고 프로세서에 의한 실행을 위해서, RAM 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 및 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM) 메모리를 포함하는, 메모리 내에 저장되는 임의의 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 상기 메모리 타입들은 단지 예시적인 것이고, 그에 따라 컴퓨터 프로그램의 저장을 위해서 이용가능한 메모리의 타입에 대한 제한을 하는 것이 아니다.
전술한 상세한 설명을 기초로 이해할 수 있는 바와 같이, 개시 내용의 전술한 실시예들은 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 그 임의의 조합 또는 하위세트를 포함하는 컴퓨터 프로그래밍 또는 엔지니어링 기술들을 이용하여 구현될 수 있을 것이고, 기술적 효과는 장비 공급자, OEM 또는 서비스 제공자로부터의 선택가능한 지역적인 또는 원격의 모니터링 및 진단 서비스들이다. 원격 모니터링 및 진단 서비스들이 실시되는 센터가 설비 사이트의 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 선택적으로 통신가능하게 결합된다. 원격 모니터링 및 진단 서비스 센터가, 소프트웨어 모듈들을 다운로드하도록 허용될 때, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템과 통신할 수 있을 것이고, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템 상에서 이미 실행되는 모듈들을 업데이트할 수 있을 것이고, 또는 원격 진단 서비스들을 제공할 수 있을 것이다. 컴퓨터-판독가능 코드 수단을 가지는 임의의 그러한 결과적인 프로그램이 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체 내에 구현되거나 제공될 수 있을 것이고, 그에 의해서 개시 내용의 설명된 실시예들에 따른, 컴퓨터 프로그램 제품 즉, 제조 물품을 제조할 수 있을 것이다. 컴퓨터 판독가능 매체가, 예를 들어, 비제한적으로, 고정형(하드) 드라이브, 디스켓, 광학적 디스크, 자기적 테입, 리드-온리 메모리(ROM)와 같은 반도체 메모리, 및/또는 인터넷이나 다른 통신 네트워크 또는 링크와 같은 임의의 전송/수신 매체일 수 있을 것이다. 하나의 매체로부터 직접적으로 코드를 실행하는 것, 하나의 매체로부터 다른 매체로 코드를 복사하는 것, 또는 네트워크를 통해서 코드를 전송하는 것에 의해서, 컴퓨터 코드를 포함하는 제조 물품이 만들어지고 및/또는 이용될 수 있을 것이다.
지역적인 모니터링 및 진단 시스템을 이용하는 프로세스 설비 내의 기계류 및 시스템들을 모니터링하는 방법 및 시스템에 관한 전술한 실시예들은, 지역적인 시스템으로부터 또는 원격 집단 시스템으로부터, 세계적인 원격 지역들 내에 분산된 기계들의 집단 내의 기계류를 모니터링하기 위한 비용-효과적이고 신뢰가능한 수단을 제공한다. 보다 구체적으로, 여기에서 개시된 방법들 및 시스템들은 OEM 장비들로부터 원격에 위치된 기계류에 대한 실시간 OEM 솔루션들을 적용하는 것을 돕는다. 또한, 전술한 방법들 및 시스템들은, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에서 이용되는 복수의 복잡한 물리적-기반의 규칙 세트들의 유지보수를 돕는다. 결과적으로, 여기에서 개시된 방법들 및 시스템들은 단일 설비 또는 설비들의 집단의 동작을 비용-효과적으로 그리고 신뢰가능한 방식으로 자동적으로 모니터링 및 진단하는 것을 돕는다.
이러한 기술된 설명은, 최적의 모드를 포함하여, 발명을 개시하기 위해서, 그리고 당업자가, 장치들 또는 시스템들을 제조 및 이용하는 것 그리고 임의의 통합된 방법들을 실시하는 것을 포함하여, 발명을 실시할 수 있게 하기 위해서 예들을 이용하였다. 발명의 특허받을 수 있는 범위는 청구항들에 의해서 결정되고, 당업자들에 의해서 안출될 수 있는 다른 예들을 포함할 수 있을 것이다. 그러한 다른 예들이 청구항들의 문헌적인 언어와 상이하지 않은 구조적 요소들을 가지는 경우에, 또는 그러한 다른 예들이 청구항들의 문헌적 언어들과의 사소한 차이들을 가지는 균등한 구조적 요소들을 포함하는 경우에, 그러한 다른 예들은 청구항들의 범위 내에 포함될 것이다.
Claims (10)
- 설비에 대한 지역적인 모니터링 및 진단 시스템(100)에 있어서,
사용자 인터페이스 및 브라우저를 포함하는 클라이언트 시스템(102);
규칙 세트들을 저장하도록 구성된 설비 데이터베이스 ― 상기 규칙 세트들은 실시간 데이터 입력에 관한 실시간 데이터 출력의 관계식 및 시스템 또는 설비 구성요소의 모델 중 적어도 하나로서 표현되는 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 공장 설비 자산 또는 상호-관련된 자산들의 그룹에 대해서 특정적이고, 상기 설비 데이터베이스는 상기 설비와 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 이벤트 데이터를 수신하도록 추가로 구성되고, 상기 조건 모니터링 시스템은 장비 및 선택된 프로세스들의 실시간 최적화, 조건 모니터링, 및 이벤트 데이터를 생성하기 위한 이벤트 진단들을 위해 설비 장비 데이터를 분석하도록 구성됨 ― ;
상기 클라이언트 시스템 및 상기 데이터베이스에 통신가능하게 결합되도록 구성된 서버 등급 컴퓨터
를 포함하고, 상기 서버 등급 컴퓨터(server grade computer)는 추가로:
상기 설비 구성요소 주위에 배치된 센서들에 통신가능하게 결합된 설비 유닛 제어 패널로부터 설비 구성요소 데이터를 수신하도록,
물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적(empirical) 모델 중 적어도 하나 및 상기 설비 구성요소 또는 시스템과 연관된 관계식을 이용하여 가상의 센서 출력들을 생성하도록,
상기 클라이언트 시스템의 사용자가 요청한 바에 따라서, 설비 구성요소 데이터 및 생성된 가상 센서 출력들을 저장을 위해 설비 데이터베이스로 그리고 분석적인 그래픽들을 생성하기 위해 데이터 가시화 시스템으로 전송하도록,
물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 규칙 세트 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 설비 구성요소 또는 시스템의 동작 또는 성능 조건을 거의 실시간으로 결정하도록, 그리고
선택된 설비 구성요소 또는 시스템을 사용자에게 제시함으로써 선택된 가시화를 출력하도록
구성되며, 상기 가시화는 상기 설비 구성요소 또는 시스템을 묘사하는 그래픽들 및 상기 선택된 설비 구성요소 또는 시스템과 관련된 수신된 그리고 생성된 데이터의 값들을 규정하는 텍스트 정보를 포함하는 것인, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 모델은 상기 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 서버 등급 컴퓨터는 상기 규칙 세트와 연관된 구성요소의 OEM(original equipment manufacturer)에 의해서 또는 제 3 자 엔티티에 의해서 생성된 규칙 세트를 수신하도록 구성되는 것인, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템. - 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
원격 통신 시스템을 더 포함하고, 상기 서버 등급 컴퓨터는 상기 원격 통신 시스템을 이용하여 집단 관리 센터(fleet management center)에 통신가능하게 결합되도록 구성되고, 상기 서버 시스템은 추가로, 상기 설비로부터 원격에 위치된 관련 문제 전문가(subject matter expert)로부터의 수신된 요청들에 응답하여 설비 구성요소들 및 시스템들 중 적어도 하나의 동작과 관련된 상기 데이터베이스 내에 저장된 정보를 전송하도록 그리고 상기 전송된 정보를 기초로 하나 이상의 규칙 세트들에 대한 수정들을 수신하도록 구성되는 것인, 지역적인 모니터링 및 진단 시스템. - 지역적인 모니터링 및 진단 시스템을 이용하여 프로세스 설비 내의 기계류(machinery) 및 시스템들을 모니터링하는 방법에 있어서,
상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템은 적어도 하나의 규칙 세트의 데이터베이스를 포함하고,
상기 규칙 세트는 기계, 시스템, 및 이들의 조합들 중 적어도 하나의 적어도 일부의 모델로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하며, 상기 방법은,
상기 설비 내의 기계 및 시스템 중 적어도 하나의 적어도 일부의 동작과 관련된 프로세스 매개변수 값들을 상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 통신가능하게 결합된 센서들로부터 수신하는 단계;
상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 의해서, 상기 설비 내의 기계 및 시스템 중 적어도 하나의 적어도 일부의 동작과 관련된 프로세스 매개변수들에 대한 가상 센서 값들을 결정하는 단계;
모니터링되는 기계류 또는 시스템의 동작과 관련된 동작 성능 값들 및 진단 값들을 생성하기 위해서, 상기 수신된 시스템 프로세스 매개변수 값들 및 결정된 가상 센서 값들을 적어도 하나의 규칙에 적용하는 단계; 및
상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템에 의해서, 상기 수신된 프로세스 매개변수 값들 및 가상 센서 값들을 포함하는 상기 설비 내의 모니터링된 기계류 또는 시스템의 그래픽적인 표현들의 층상형(tiered) 가시화를 생성하는 단계 ― 상기 각각의 가시화들의 층은 이전의 층보다 더 구체적으로 제시된 그래픽적인 표현을 포함함 ―
를 포함하는, 방법. - 제 5 항에 있어서,
상기 모델은 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 방법. - 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
상기 지역적인 모니터링 및 진단 시스템이 오프-사이트 엔티티와 통신하는 것을 방지하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 설비들의 집단(a fleet of)을 위한 모니터링 및 진단 시스템에 있어서,
사용자 인터페이스 및 브라우저를 포함하는, 각각의 설비와 연관된 클라이언트 시스템;
상기 각각의 설비와 연관된 설비 데이터베이스 ― 상기 각각의 설비 데이터베이스는 해당 설비에 위치된 구성요소들에 관한 규칙 세트들을 저장하도록 구성되고, 상기 규칙 세트들은 실시간 데이터 입력에 관한 실시간 데이터 출력의 관계식 및 설비 구성요소 또는 시스템의 모델 중 적어도 하나로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 공장 설비 자산 또는 상호-관련된 자산들의 그룹에 대해서 특정적이고, 상기 설비 데이터베이스는 추가로 상기 설비와 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 이벤트 데이터를 수신하도록 구성되고, 상기 조건 모니터링 시스템은 장비 및 선택된 프로세스들의 실시간 최적화, 조건 모니터링, 및 이벤트 데이터를 생성하기 위한 이벤트 진단들을 위해 설비 장비 데이터를 분석하도록 구성됨 ― ;
상기 설비들의 집단로부터 원격에 위치되는 집단 데이터베이스 ― 상기 집단 데이터베이스는 상기 집단 내의 선택가능한 수의 설비들로부터 설비 성능 및 동작 데이터를 수신하도록 구성되고, 상기 설비 성능 및 동작 데이터는 이력 설비 데이터 및 거의 실시간의 설비 데이터를 포함함 ― ; 및
상기 클라이언트 시스템 및 상기 데이터베이스에 통신가능하게 결합되도록 구성된 서버 등급 컴퓨터
를 포함하고, 상기 서버 등급 컴퓨터는 추가로:
상기 설비 구성요소 주위에 배치된 센서들에 통신가능하게 결합된 설비 유닛 제어 패널로부터 설비 구성요소 데이터를 수신하도록,
물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나 및 상기 설비 구성요소 또는 시스템과 연관된 관계식 중 적어도 하나를 이용하여, 가상의 센서 출력들을 생성하도록,
상기 클라이언트 시스템의 사용자가 요청한 바에 따라서, 설비 구성요소 데이터 및 생성된 가상 센서 출력들을 저장을 위해 상기 설비 데이터베이스로 그리고 분석적인 그래픽들을 생성하기 위해 데이터 가시화 시스템으로 전송하도록,
상기 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 규칙 세트 중 적어도 하나를 이용하여, 상기 설비 구성요소 또는 시스템의 동작 또는 성능 조건을 거의 실시간으로 결정하도록, 그리고
선택된 설비 구성요소 또는 시스템을 사용자에게 제시함으로써 선택된 가시화를 출력하도록
구성되며, 상기 가시화는 상기 설비 구성요소 또는 시스템을 묘사하는 그래픽들 및 상기 선택된 설비 구성요소 또는 시스템과 관련된 수신된 그리고 생성된 데이터의 값들을 규정하는 텍스트 정보를 포함하는 것인, 모니터링 및 진단 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 설비 구성요소 또는 시스템의 물리적-기반 모델, 데이터-구동형 모델, 및 실험적 모델 중 적어도 하나는 상기 설비 구성요소 또는 시스템의 OEM(original equipment manufacturer)의 사유(proprietary) 데이터를 포함하는 것인, 모니터링 및 진단 시스템. - 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,
상기 서버 등급 컴퓨터는 상기 규칙 세트와 연관된 구성요소의 OEM에 의해서 또는 제 3 자 엔티티에 의해서 생성된 규칙 세트를 수신하도록 구성되는 것인, 모니터링 및 진단 시스템.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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