[go: up one dir, main page]

RU2386992C2 - Датчик технологического параметра с возможностью диагностики - Google Patents

Датчик технологического параметра с возможностью диагностики Download PDF

Info

Publication number
RU2386992C2
RU2386992C2 RU2008110076/09A RU2008110076A RU2386992C2 RU 2386992 C2 RU2386992 C2 RU 2386992C2 RU 2008110076/09 A RU2008110076/09 A RU 2008110076/09A RU 2008110076 A RU2008110076 A RU 2008110076A RU 2386992 C2 RU2386992 C2 RU 2386992C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
sensor according
sensor
power
indication
digital
Prior art date
Application number
RU2008110076/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2008110076A (ru
Inventor
Дэвид Э. УИКЛУНД (US)
Дэвид Э. УИКЛУНД
Кадир КАВАКЛИОГЛУ (US)
Кадир КАВАКЛИОГЛУ
Джон П. МИЛЛЕР (US)
Джон П. МИЛЛЕР
Росс К. ЛАМОТ (US)
Росс К. ЛАМОТ
Эврен ЭРИУРЕК (US)
Эврен ЭРИУРЕК
Original Assignee
Роузмаунт, Инк.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Роузмаунт, Инк. filed Critical Роузмаунт, Инк.
Publication of RU2008110076A publication Critical patent/RU2008110076A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2386992C2 publication Critical patent/RU2386992C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G01F1/05—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects
    • G01F1/34—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by measuring pressure or differential pressure
    • G01F1/36—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by measuring pressure or differential pressure the pressure or differential pressure being created by the use of flow constriction
    • G01F1/363—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by measuring pressure or differential pressure the pressure or differential pressure being created by the use of flow constriction with electrical or electro-mechanical indication
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G01F1/05—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects
    • G01F1/34—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow by using mechanical effects by measuring pressure or differential pressure
    • G01F1/50—Correcting or compensating means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F25/00—Testing or calibration of apparatus for measuring volume, volume flow or liquid level or for metering by volume
    • G01F25/10—Testing or calibration of apparatus for measuring volume, volume flow or liquid level or for metering by volume of flowmeters
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/0275—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B21/00—Systems involving sampling of the variable controlled
    • G05B21/02—Systems involving sampling of the variable controlled electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0229—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions knowledge based, e.g. expert systems; genetic algorithms
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D7/00—Control of flow
    • G05D7/06—Control of flow characterised by the use of electric means
    • G05D7/0617—Control of flow characterised by the use of electric means specially adapted for fluid materials
    • G05D7/0629—Control of flow characterised by the use of electric means specially adapted for fluid materials characterised by the type of regulator means
    • G05D7/0635—Control of flow characterised by the use of electric means specially adapted for fluid materials characterised by the type of regulator means by action on throttling means

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
  • Measuring Fluid Pressure (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

Изобретение относится к средствам управления технологическими процессами, в частности к датчику технологического параметра. Технический результат заключается в повышении надежности диагностики работы датчика технологического параметра. Он достигается тем, что предложен датчик технологического параметра для соединения с технологическим процессом и передачи индикации параметра технологического процесса по каналу связи, содержащий: элемент, чувствительный к технологическому параметру, выполненный с возможностью соединения с технологическим процессом для выдачи аналоговой индикации параметра, аналого-цифровой преобразователь, соединенный с элементом, чувствительным к технологическому параметру, и выдающий цифровую информацию, представляющую аналоговые данные от чувствительного элемента, при этом цифровая информация содержит цифровой поток данных, и выводные цепи, выполненные с возможностью выводить сигнал, относящийся к технологическому параметру, микропроцессор, размещенный в датчике технологического параметра, причем микропроцессор соединен с аналого-цифровым преобразователем и конфигурирован для расчета спектральной плотности мощности цифрового потока данных и генерирования в ответ диагностической информации на основе спектральной плотности мощности. 2 н. и 21 з.п. ф-лы, 12 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к датчику технологического параметра.
ПРЕДШЕСТВУЮЩИЙ УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Датчики технологических параметров используются в среде управления технологическими процессами, они связаны с технологическими текучими средами и обеспечивают измерения, относящиеся к процессу. Датчики технологических параметров могут быть предназначены для отслеживания одного или более технологических параметров, связанных с текучими средами в технологической установке, такими как шлам, жидкости, пары и газы в химических, целлюлозно-бумажных, нефтяных, газовых, фармацевтических, пищевых и других технологических установках, перерабатывающих текучие среды. Отслеживаемыми технологическими параметрами могут быть давление, температура, поток, уровень, рН, проводимость, мутность, плотность, концентрация, химический состав или другие свойства текучих сред. Датчик технологического параметра содержит один или более датчиков, которые могут быть либо внутренними, либо внешними относительно датчика, в зависимости от требований к монтажу на технологической установке. Датчик технологических параметров генерирует один (или более) выходной сигнал, который представляет собой измеренный технологический параметр. Выходные сигналы датчика предназначены для передачи на большие расстояния на контроллер или индикатор по каналам связи 242. В известной технологической установке, работающей с текучими средами, каналом 242 связи может быть токовая петля 4-20 мА, по которой датчик получает питание, или полевая шина коммуникации по протоколу HART, или волоконно-оптическое соединение с контроллером, системой управления или считывания. В датчиках, получающих питание по двухпроводной петле, мощность должна быть малой, чтобы обеспечить взрывобезопасность во взрывоопасных средах.
Одним типом датчика технологического параметра является датчик давления. Обычно, датчик давления соединяется с технологической текучей средой через импульсные линии. Работа датчика давления может ухудшиться, если одна или обе импульсные линии закупорятся.
Одним из способов, используемых для обнаружения и устранения закупорки, является разборка и проверка импульсных линий. Другим известным способом обнаружения закупорки является периодическое добавление "контрольного импульса" к измерительному сигналу датчика давления. Этот контрольный импульс заставляет систему управления, подключенную к датчику, создать возмущение потока. Если датчик давления не сможет точно обнаружить возмущение потока, формируется сигнал тревоги, означающий закупорку линий. Другим известным способом обнаружения закупорки является измерение как статического, так и дифференциального давлений. Если имеется неадекватная корреляция между колебаниями статического и дифференциального давлений, генерируется сигнал тревоги, указывающий на закупорку линий. Еще одним известным способом обнаружения закупорки линий является измерение статических давлений и пропускание полученных данных через фильтр нижних частот и фильтр верхних частот. Сигналы шума, снятые с фильтров, сравнивают с пороговой величиной, и если изменение шума меньше, чем порог, генерируется сигнал тревоги, указывающий, что линия заблокирована.
В известных способах используются технологии, которые повышают сложность и снижают надежность устройств. Более того, хотя такие способы могут иногда обнаружить закупорку импульсной линии, они, как правило, не могут обнаружить начало образования отложений в импульсной линии, пока линия еще не закупорена. Поэтому работа может продолжаться, несмотря на то, что способность датчика измерять давление уже в некоторой степени нарушена.
КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ СУЩЕСТВА ИЗОБРЕТЕНИЯ
Задачей настоящего изобретения является создание улучшенной технологии диагностики, позволяющей проводить более предсказуемое и менее реактивное обслуживание для уменьшения расходов или повышения надежности.
Согласно изобретению предложен датчик технологического параметра с возможностью диагностики на основе анализа спектральной плотности мощности (СПМ) сигнала элемента, чувствительного к технологическому параметру. В одном варианте воплощения датчик технологического параметра является датчиком давления, который совместно с системой диагностики используется для диагностики препятствий или как задерживающий препятствия в импульсной линии. Могут выполняться и другие виды диагностики, например диагностика деградации основного чувствительного элемента. Сигнал чувствительного элемента подвергается оцифровке, и оцифрованный сигнал переводится в частотную область. Исследуется мощность частот сигнала чувствительного элемента для проведения улучшенной диагностики. Согласно одному аспекту диагностические данные генерируются непосредственно по данным о СПМ чувствительного элемента. Согласно другому аспекту анализ СПМ используют для настройки фильтра для улучшения традиционных алгоритмов диагностики.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
В дальнейшем изобретение поясняется описанием предпочтительных вариантов воплощения со ссылками на сопровождающие чертежи.
Фиг. 1 изображает известное устройство для обработки текучих сред, в котором используется диагностический датчик давления;
фиг. 2 - общий вид датчика дифференциального давления (в разобранном виде), применяемого в расходомере, который диагностирует состояние своих импульсных линий и/или первичный элемент;
фиг. 3 - блок-схему расходомера текучей среды, используемого для диагностики согласно изобретению;
фиг.4-6 - диаграммы, иллюстрирующие анализ СПМ данных чувствительного элемента, указывающий на наличие препятствий в импульсных трубах согласно изобретению;
фиг.7 - диаграмму последовательности операций способа обучения датчика технологического параметра для диагностики на основе СПМ согласно изобретению;
фиг.8 - блок-схему последовательности операций способа выбора характеристик цифрового фильтра на основе анализа СПМ согласно изобретению;
фиг.9 - блок-схему последовательности операций способа диагностики на основе СПМ согласно изобретению;
фиг.10 - диаграмму соотношений амплитуды, частоты и времени в сигнале технологического параметра согласно изобретению;
фиг.11 - блок-схему дискретного вейвлет-преобразования (импульсного преобразования) согласно изобретению;
фиг.12 - диаграмму сигналов, выводимых в результате импульсного вейвлет-преобразования согласно изобретению.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫХ ВАРИАНТОВ ВОПЛОЩЕНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Согласно настоящему изобретению по существу выполняется спектральный анализ для формирования диагностической информации, относящейся к датчику технологического параметра. Этот анализ описывается как имеющий место внутри микропроцессорной системы внутри датчика технологического параметра, но он может проводиться любой подходящей системой обработки данных. Система 88 обработки данных может выполнять вейвлет-преобразования, дискретные вейвлет-преобразования, преобразования Фурье или использовать другие способы для определения спектра сигнала чувствительного элемента. Мощность распределенных частот определяют путем мониторинга такого преобразованного сигнала в течение определенного времени. Одним примером такого подхода является спектральная плотность мощности (СПМ). Спектральную плотность мощности можно определить как мощность (или колебание) временных рядов и можно описать через распределение временных рядов по частотам мощности (или колебаний). Например, это можно определить как преобразование Фурье автокорреляционной последовательности временных рядов. Другое определение представляет спектральную плотность мощности как квадрат модуля Фурье-образа временного ряда, умноженный на некоторый постоянный коэффициент.
На фиг.1 показана типичная среда 220 диагностической последовательности или измерения давления. Датчики технологических параметров, такие как расходомер 230, датчики 232, 234 уровня (давления) на резервуаре 236 и интегральный диафрагменный расходомер 238, соединены с системой 240 управления.
На фиг.1 интегральный диафрагменный расходомер 238 имеет диагностический вывод, который также соединен с коммуникационной шиной 242. Систему 240 управления можно запрограммировать на отображение диагностического вывода для человека-оператора или на изменение работы, когда поступает диагностическое предупреждение от расходомера 238. Система 240 управления управляет работой выводных устройств, таких как управляющий клапан 244, двигатель насоса или другие управляющие устройства.
На фиг.2 показан общий вид (в разобранном виде) типичного диагностического датчика 82 согласно настоящему изобретению. Датчик 82 содержит фланец 83 для приема дифференциального давления, чувствительный элемент 31, воспринимающий дифференциальное давление, электронные цепи, в том числе аналого-цифровой преобразователь 84, микропроцессорную систему 88, цифроаналоговый преобразователь 96 и цифровую коммуникационную цепь 100. Датчик 82 привинчен к фланцевому переходнику 87. В описываемом варианте чувствительный элемент 31 может содержать датчик абсолютного, манометрического, дифференциального давления и другие типы датчиков. Варианты настоящего изобретения могут применяться в разных областях, но особые преимущества имеются там, где технологическое устройство соединено с технологическим процессом через импульсные трубки. В микропроцессоре 88 запрограммированы диагностические алгоритмы, которые более подробно будут описаны ниже. Фланцевый переходник 87 соединен с импульсными трубками, которые, в свою очередь, соединены с потоком на первичном элементе потока (на фиг.2 не показан). Положение датчика 82 более подробно показано на фиг.3.
На фиг.3 приведена блок-схема, показывающая расходомер 60 текучей среды, выполненный с возможностью измерения потока 22 текучей среды в трубе 24. Расходомер 60 текучей среды содержит генератор 26 давления, содержащий первичный элемент 28 и импульсные линии 30, которые соединяют давление потока текучей среды вокруг первичного элемента 28 с чувствительным элементом 31 дифференциального давления в датчике 82 давления. Термин "генератор давления", используемый в настоящем описании, означает первичный элемент (т.е. измерительную диафрагму, трубку Пито, усредняющую трубопроводы Пито, форсунку, трубку Вентури, завихряющий палец, изгиб в трубке или другое средство прерывания потока, выполненное с возможностью создавать падение давления в потоке) совместно с импульсными трубками или импульсными каналами, которые соединяют падение давления из положений рядом с первичным элементом с положением вне трубопровода. На спектральные характеристики этого давления, представленного этим "генератором давления" согласно вышеприведенному определению, от положения вне трубопровода до подсоединенного датчика 82 давления может влиять состояние первичного элемента, а также состояние импульсных трубок. Подсоединенный датчик 82 давления может быть герметизированным устройством, или он может оснащаться удаленными уплотнениями, как того требуют условия применения. Фланец 83 на датчике 82 давления (или на его удаленных уплотнениях) соединен с фланцевым переходником 87 на импульсных линиях 30, завершая соединения, передающие давление. Датчик 82 давления соединен с первичным элементом 28 потока через импульсные линии 30 для измерения потока. Датчик 82 давления содержит элемент 31, чувствительный к дифференциальному давлению, выполненный с возможностью соединения с линиями 30 через фланцевую конструкцию. Аналого-цифровой преобразователь 84 соединен с элементом 31, чувствительным к давлению, и генерирует последовательность цифровых представлений измеренного давления. Эти цифровые представления используются цепью 34 потока для расчета потока и вывода индикации по линии 36 потока.
В варианте воплощения настоящего изобретения аналого-цифровым преобразователем является известный сигма-дельта преобразователь, совершающий 22 преобразования в секунду. В этом варианте каждое преобразованное цифровое представление технологического параметра становится измерительной точкой для анализа спектральной плотности мощности (СПМ). Предпочтительно для генерирования информации СПМ к цифровым измерительным точкам цифрового процесса применяется 32-точечное быстрое преобразование Фурье (БПФ). Поскольку для анализа СПМ используется аналого-цифровой преобразователь, работающий известным способом, этот вариант настоящего изобретения можно реализовать полностью программными способами, адаптировав работу микропроцессорной системы 88. Поэтому варианты настоящего изобретения можно применять к датчикам технологических параметров, которые уже установлены или уже изготовлены, без необходимости вносить изменения в их цепи. Алгоритмы выполнения анализа СПМ описаны ниже.
Сигма-дельта преобразователи часто используют в системах промышленных измерений и управления благодаря их быстродействию и высокой точности. В сигма-дельта преобразователях, по существу, используется схема накачки внутреннего заряда конденсатора, который генерирует битовый поток, который подвергается анализу, по существу, путем подсчета положительных единиц в заданном интервале. Например, один применяемый в настоящее время сигма-дельта преобразователь создает битовый сигнал, состоящий из 50% единиц при минимальном измеренном давлении и 75% единиц при максимальном измеренном давлении. Перед определением расхода битовый поток, по существу, фильтруют для удаления или ослабления пульсирующих составляющих. Отфильтрованные данные затем используют в хорошо известных уравнениях для расчета либо массового расхода, либо объемного расхода.
Согласно другому варианту воплощения настоящего изобретения битовый поток в аналого-цифровом преобразователе используют непосредственно для анализа СПМ. Этот битовый поток обычно имеет частоту, которая на много порядков выше, чем частота преобразования. Например, известный сигма-дельта преобразователь выдает битовый поток, имеющий частоту около 57 кГц. Хотя специалистам известно много способов проведения анализа СПМ битового потока, предпочтительным способом является следующий. Цифровые данные для данного интервала, например 10 с, собираются и запоминаются. В этом примере, за 10 с при частоте 57 кГц накапливается 570000 битов информации. Из собранных данных можно факультативно удалить составляющую постоянного тока путем вычитания среднего количества единиц (количество единиц, деленное на общее количество битов) из каждого запомненного бита. Далее, по скорректированным данным рассчитывают спектральную плотность мощности. Это предпочтительно делается с использование 65536-точечного БПФ и с размером окна Хеннинга 65536. Эта размерность БПФ была выбрана потому, что она является квадратом величины, наиболее близкой к частоте квантования, и, если длительность равна 10 с, она дает удовлетворительное усреднение спектра. Однако в других вариантах настоящего изобретения можно использовать и другие размерности.
Спектральную плотность мощности Fi можно рассчитать способом Велша усредненных периодограмм для данного набора данных. В этом способе используется последовательность x(n) измерений, проводимых с частотой fs проб в секунду, где n=1, 2, …, N. В вычислениях спектра для уменьшения помех дискретизации используют фильтр преселектора с частотой фильтрования менее fs/2. Набор данных делят на Fk,i, как показано в уравнении 1:
Figure 00000001
Имеется Fk,i перекрывающихся сегментов данных, и для каждого сегмента рассчитывают периодограмму, где М - количество точек в текущем сегменте. После оценки всех периодограмм для всех сегментов все они усредняются для расчета спектра мощности:
Figure 00000002
После того как будет получен спектр мощности для режима обучения, эту последовательность вводят в запоминающее устройство, предпочтительно ЭСППЗУ, как базисный спектр мощности для сравнения со спектрами мощности, получаемыми в реальном масштабе времени. Fi таким образом является последовательностью спектров мощности, а i принимает значения от 1 до N и является общим количеством точек в исходной последовательности данных. N обычно является степенью двойки и также задает частотное разрешение оценки спектра. Следовательно, Fi также известна как уровень сигнала на i-й частоте. Спектр мощности типично включает большое количество точек с заранее определенными частотными интервалами, определяющих форму спектрального распределения мощности как функцию частоты.
При проведении диагностики, используя спектральную плотность мощности, сравнивают относительно больший образец спектральной плотности, являющийся базисным историческим состоянием, и относительно меньший образец спектральной плотности при отслеживаемом состоянии. Относительно меньший образец позволяет оповещать о возникновении проблемы в реальном масштабе времени, приблизительно через 1 с. Увеличение в связанных частотных составляющих спектра мощности может указывать на деградацию одной или обеих импульсных линий и/или первичного элемента. На фиг.4-6 показаны данные СПМ из битового потока. Эти величины показывают три разных состояния импульсных линий: полностью открытое; частично перекрытое с отверстием диаметром 0,0135 дюйма (0,3429 мм); и, по существу, закупоренное состояние с отверстием диаметром 0,005 дюйма (0,127 мм). Как можно видеть на фиг.5 и 6, интеграция данных битового потока от 1 до 10 Гц и/или от 10-30 Гц дает эффективную индикацию закупорки импульсной линии.
Микропроцессорная система 88 получает последовательность оцифрованных представлений (либо индивидуально преобразованные цифровые данные, либо битовый поток, либо любую их комбинацию). В микропроцессорную систему 88 зашит алгоритм сравнения данных СПМ, получаемых во время режима мониторинга, с данными СПМ, полученными в режиме обучения. Это сравнение позволяет датчику технологического параметра обнаруживать неисправность, которая может повлиять на измерение технологического параметра. Такой неисправностью может быть закупоривание импульсных линий в датчике давления, ухудшение первичного элемента и любой другой фактор. Система 88 генерирует диагностические данные 62 как функцию текущего набора данных относительно исторического набора данных. Цифроаналоговый преобразователь 96, соединенный с микропроцессорной системой 88, генерирует аналоговый выходной сигнал 98 датчика, представляющий измеренный расход. Цифровая коммуникационная цепь 100 принимает диагностические данные 94 от микропроцессорной системы 88 и генерирует выходной сигнал 102 датчика, содержащий диагностические данные. Аналоговый выходной сигнал 98 и диагностические данные 102 по желанию могут подаваться на индикаторы или контроллеры.
На фиг.7 представлена диаграмма последовательности способа обучения датчика технологического параметра для диагностики согласно вариантам настоящего изобретения. Способ 250 начинается со стартового шага 252. Шаг 252 может выполняться в любое время, когда имеется относительная уверенность в том, что датчик технологического параметра полностью исправен и соединен с процессом, который проводится в соответствии со спецификацией. Обычно шаг 252 инициируется техником, но в некоторых случаях шаг 252 может инициироваться дистанционно. Способ 250 продолжается шагом 254, на котором принимают данные о величине технологического параметра. Эти данные могут содержать множество цифровых индикаторов. Эти индикаторы могут быть индивидуально преобразованными результатами преобразования технологического параметра; битами в битовом потоке в аналого-цифровом преобразователе; или любыми комбинациями этих двух форм представления данных. На шаге 256 на цифровых данных выполняют БПФ. Это БПФ может производиться любым из известных способов. Более того, на шаге 256 вместо БПФ или дополнительно к нему можно использовать альтернативные способы анализа спектральных составляющих данных. На шаге 258 рассчитывается мощность БПФ. Эта информация о мощности затем хранится в датчике технологического параметра. На шаге 260 способа определяют, в достаточной ли степени произведено обучение. Это можно сделать путем проверки, прошло ли достаточно времени, или любым другим подходящим способом. Если обучение не завершено, способ 250 возвращается на шаг 254 и обучение продолжается. Но если на шаге 260 будет определено, что обучение завершилось, способ 250 заканчивается и окончательный набор данных Fi о мощности вводится в энергонезависимое запоминающее устройство в датчике технологического параметра.
Хотя во многих вариантах настоящего изобретения используется анализ СПМ данных датчика технологического параметра для непосредственного проведения диагностики, в одном варианте он не используется. На фиг.8 показан способ выбора параметров цифрового фильтра с использованием анализа СПМ. Способ 270 начинается с шага 272 проведения обучения, который предпочтительно идентичен способу 250. На шаге 274 проверяют мощность частот. На шаге 276 на основе анализа спектральной плотности мощности выбирают частоты цифрового фильтра. Выбор частот включает выбор, какие "отрезки" в БПФ следует использовать. Вопрос заключается не только в том, какие отрезки использовать, но и сколько использовать отрезков. Этот выбор может быть простейшим, т.е. использовать только один отрезок, или более сложным. Например, можно выбрать и взвесить, на основе их соответствующих величин, несоприкасающиеся отрезки, соприкасающиеся отрезки, все отрезки, играющие роль, или любые комбинации. Выбор отрезков может производиться по нескольким критериям. Например, можно выбирать отрезок (отрезки) с наибольшей мощностью; можно выбирать отрезок (отрезки) с наименьшими колебаниями мощности; можно выбирать отрезок (отрезки) с наименьшим модулем; можно выбирать отрезок (отрезки) с наибольшим среднеквадратичным отклонением; можно выбирать отрезок (отрезки) с наименьшим среднеквадратичным отклонением; или можно выбирать группу соседних отрезков с одинаковым модулем. После того как отрезки выбраны, используют соответствующие характеристики фильтра, как показано на шаге 278. Отфильтрованные таким способом данные затем можно использовать для эффективного управления процессом и/или диагностики. Таким образом, характеристики фильтра можно выбирать динамически на основе анализа СПМ данных датчика. Отфильтрованные данные можно даже использовать в известных статистических алгоритмах и методиках закупорки линии согласно вариантам настоящего изобретения.
На фиг.9 приведена диаграмма последовательности способа диагностики на основе СПМ согласно варианту воплощения настоящего изобретения. На битовый поток, а следовательно, на технологический параметр могут влиять многочисленные факторы. Импульсные линии могут закупориваться, и/или первичный элемент может корродировать или загрязняться. Способ 280 начинается шагом 282, на котором происходит обучение. Блок 282 предпочтительно идентичен способу 250 обучения, описанному со ссылками на фиг.7. По завершении обучения способ 280 переходит на шаг 284, на котором рассчитывают данные технологического параметра. И вновь такие данные могут быть набором индивидуальных показаний от преобразователя 84, преобразованных из аналоговой формы в цифровую, или данные могут включать весь битовый поток, генерируемый в преобразователе 84, или его часть. На шаге 286 данные преобразуют в частотную область предпочтительно с помощью БПФ. На шаге 288 рассчитывают мощность БПФ с получением Fi данных о спектральной мощности, относящейся к технологическому параметру. На шаге 290 набор Fi сравнивают с набором Fi, введенным в запоминающее устройство во время обучения. Такое сравнение может принимать различные формы. Например, сравнение может включать проверку сумм модулей для выбранных спектральных диапазонов. Сравнение также может включать сравнение среднеквадратичного отклонения и средней величины Fi со среднеквадратичным отклонением и средней величиной Fi. Еще один вариант сравнения включает сравнение частотных диапазонов, которые последовательно имеют более высокий или более низкий модуль. Возвращаясь к фиг.6, при использовании данных битового потока "полностью открытое" состояние соответствовало бы обучающему набору Fi. Поэтому сравнение интеграла спектра битового потока из разных выбранных частотных диапазонов может показать, что, когда импульсные линии начинают закупориваться, интеграл спектра существенно падает. Один частотный диапазон, которых хорошо работал на испытаниях, составляет 10-40 Гц. Однако считается, что диапазон 10-30 Гц также даст хорошие результаты. Наконец, оказалось, что в диапазоне 30-40 Гц также имеется полезная информация, которая может оказаться полезной для определения частичного или полного закупоривания импульсных линий. Разницу между Fi и Fi, на которую указывает интеграл выбранного спектра, можно сравнить с заранее выбранным пороговым значением для определения наличия неисправности. На шаге 292 выполняют определение неисправности на основе сравнения (сравнений), проведенного на шаге 290. Если выявляется неисправность, управление переходит на шаг 294, где осуществляют индикацию неисправности, и работу датчика технологического параметра можно факультативно остановить. Такая индикация неисправности может быть локальной индикацией, например сигналом тревоги устройства, или индикацией, передаваемой на удаленное устройство, например в аппаратную или оператору. Индикация неисправности может показывать текущую критическую неисправность или приближающуюся неисправность. Если неисправность не обнаруживается, управление возвращается на шаг 284 и продолжается отслеживание работы технологической установки.
Любой из способов может храниться на машиночитаемом носителе как множество последовательностей команд, которые при выполнении микропроцессорной системой в датчике давления заставляют датчик давления выполнять диагностику первичного элемента и импульсных линий, соединенных с датчиком.
В одном варианте микропроцессорная система 88 содержит процессор для предварительной обработки сигналов, который соединен с чувствительным элементом 31 через аналого-цифровой преобразователь 84, который изолирует составляющие сигнала чувствительного элемента, такие как частоты, амплитуды или характеристики сигнала, связанные с закупоренной импульсной линией 30 или деградировавшим первичным элементом 28. Процессор для предварительной обработки сигналов выводит изолированный выходной сигнал на вычислитель сигналов в микропроцессоре 88. Процессор для предварительной обработки сигналов изолирует часть сигнала путем фильтрования, проведения вейвлет-преобразования, проведения Фурье-преобразования, использования нейронной сети, путем статистического анализа или применяя другие способы оценки сигналов. Такая предварительная обработка предпочтительно реализована в микропроцессоре 88 или в специализированном процессоре для обработки сигналов. Изолированный выходной сигнал связан с закупоренной или закупориваемой импульсной линией 30 или деградировавшим первичным элементом 28, что определяется чувствительным элементом 31.
Составляющие сигнала изолируются способами обработки сигналов, в которых идентифицируются только требуемые частоты или другие характеристики сигнала, такие как амплитуда, и выдается индикация такой идентификации. В зависимости от мощности подлежащих обнаружению сигналов и их частоты процессор для предварительной обработки сигналов может содержать фильтр, например полосовой фильтр, для генерирования изолированного выходного сигнала. Для более чувствительной изоляции используются продвинутые способы обработки сигналов, такие как быстрое преобразование Фурье (БПФ), позволяющие получить спектр сигнала чувствительного элемента. В одном варианте процессор для предварительной обработки сигналов содержит вейвлет-процессор, который проводит вейвлет-анализ сигнала чувствительного элемента (фиг.10, 11 и 12), используя дискретное вейвлет-преобразование. Вейвлет-анализ хорошо подходит для анализа сигналов, которые имеют переходные состояния или другие нестационарные характеристики во временной области. В отличие от преобразований Фурье вейвлет-анализ сохраняет информацию во временной области, т.е. когда событие произошло.
Вейвлет-анализ - это методика преобразования сигналов временной области в частотную область, которая, как и преобразования Фурье, позволяет идентифицировать частотные составляющие. Однако в отличие от преобразования Фурье в вейвлет-преобразовании выходной сигнал содержит информацию, относящуюся ко времени. Это можно выразить в форме трехмерной диаграммы, где одна ось означает время, вторая ось - частоту, а третья ось - амплитуду сигнала. Описание вейвлет-анализа приведено в работе "On-Line Tool Condition Monitoring System With Wavelet Fuzzy Neural Network", L. Xiaoli et al., 8 JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING, стр. 271-276 (1997). При выполнении непрерывного вейвлет-преобразования часть сигнала чувствительного элемента обрабатывается методом окна и свертывается вейвлет-функцией. Эту свертку осуществляют наложением вейвлет-функции в начале выборки, умножением вейвлет-функции на сигнал, интегрируя результат по всему периоду выборки. Результат интеграции масштабирован и дает первую величину для непрерывного вейвлет-преобразования в момент времени, равный нулю. Эту точку затем можно нанести на трехмерную плоскость. Затем вейвлет-функцию сдвигают вправо (вперед во времени) и шаги умножения и интегрирования повторяют для получения другого набора точек данных, которые откладывают в трехмерном пространстве. Этот процесс повторяют и вейвлет передвигают (свертывают) через весь сигнал. Вейвлет-функцию затем масштабируют, что приводит к изменению разрешения преобразования по частоте, и вышеописанные шаги повторяют.
Данные, полученные методом вейвлет-преобразования сигнала чувствительного элемента 31, показаны на фиг.10. Данные представлены в трехмерной форме и образуют поверхность 300. Как показано на фиг.10, сигнал чувствительного элемента содержит небольшой пик, приблизительно в районе 1 кГц в момент времени t1, и другой пик, приблизительно в районе 100 Гц в момент времени t2. При последующей обработке в анализаторе сигнала оценивают поверхность 300 или ее часть для определения состояния импульсных трубок или деградации первичного элемента.
Непрерывное вейвлет-преобразование, описанное выше, требует интенсивных вычислений. Поэтому в одном варианте микропроцессорная система 88 выполняет дискретное вейвлет-преобразование (ДВП), которое хорошо подходит для реализации в микропроцессорной системе. В одном эффективном дискретном вейвлет-преобразовании используется алгоритм Маллета, который представляет собой двухканальный полосный кодер. Алгоритм Маллета дает последовательность разделенных или разложенных на составляющие сигналов, которые представляют отдельные частотные составляющие оригинального сигнала. На фиг.11 приведен пример такой системы, в которой оригинальный сигнал S чувствительного элемента разлагается с использованием полосного фильтра по алгоритму Маллета. Сигнал S имеет частотный диапазон от 0 Гц до максимума fMAX. Сигнал одновременно пропускают через фильтр верхних частот с частотным диапазоном от 1/2fMAX до fMAX и через фильтр нижних частот с частотным диапазоном от 0 до 1/2fMAX. Этот процесс называется разложением. Выходной сигнал фильтра высоких частот создает коэффициенты дискретного вейвлет-преобразования "уровня 1". Коэффициенты уровня 1 представляют амплитуду как функцию времени той части входного сигнала, которая находится между 1/2fMAX и fMAX. Выходной сигнал от фильтра нижних частот 0-1/2fMAX по желанию пропускают через последующие фильтр верхних частот (1/4fMAX-1/2fMAX) и фильтр нижних частот (0-1/4fMAX) для создания дополнительных уровней коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования (помимо "уровня 1"). Выходные сигналы каждого фильтра нижних частот можно подвергать дальнейшим разложениям, дающим дополнительные уровни коэффициентов дискретного вейвлет-преобразования. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто требуемое разрешение или когда остающиеся после разложения выборки данных не несут дополнительной информации. Разрешение вейвлет-преобразования выбирают приблизительно равным разрешению чувствительного элемента или минимальному разрешению сигнала, требуемому для мониторинга этого сигнала. Каждый уровень коэффициентов ДВП представляет амплитуду сигнала как функцию времени для каждого данного частотного диапазона. Коэффициенты для каждого частотного диапазона связывают для формирования диаграммы, подобной той, что приведена на фиг.10.
В некоторых вариантах сигнал подвергают "набивке", добавляя к сигналу чувствительного элемента данные рядом с границами окна, используемого для вейвлет-анализа. Такая набивка уменьшает искажения в выходной частотной области. Этот метод можно использовать в непрерывном вейвлет-преобразовании или в дискретном вейвлет-преобразовании. "Набивка" определяется как добавление дополнительных данных с любой стороны от текущего активного окна данных, например дополнительных точек данных, которые расширяют текущее окно на 25% за любую границу окна. В одном варианте набивка осуществляется путем повторения части данных в текущем окне так, чтобы добавленные данные "набивали" существующий сигнал с обеих сторон. Затем весь набор данных вставляют в квадратное уравнение, которое используется для экстраполяции сигнала на 25% за активное окно данных.
На фиг.12 приведен пример, показывающий сигнал S, генерируемый чувствительным элементом 31, и результирующие аппроксимирующие сигналы, полученные по семи уровням разложения, обозначенным от "уровень 1" до "уровень 7". В этом примере уровень 7 сигнала представляет коэффициент ДВП самой низкой частоты, которая может генерироваться. Любое последующее разложение дает шум. Создаются все уровни или только те из них, которые соотносятся с закупоркой импульсных труб или деградацией первичного элемента.
Микропроцессор 88 оценивает изолированный сигнал, полученный в ходе предварительной обработки, и, в одном варианте, отслеживает амплитуду на определенной частоте или в заданном диапазоне частот, и выдает диагностический выходной сигнал, если будет превышено пороговое значение. Анализатор сигналов также может содержать более продвинутые алгоритмы принятия решений, такие как нечеткая логика, нейронные сети, экспертные системы, системы на основе баз правил, и т.д.
Микропроцессор 88 проводит диагностику, связанную с импульсными трубками или первичным элементом, используя информацию, полученную от элемента 31, чувствительного к дифференциальному давлению. Диагностическая цепь может быть реализована в нескольких вариантах: она может оценивать остаток срока службы, указывать на неисправности указывать на приближающиеся отказы, или выдавать калибровочный выходной сигнал, который используется для коррекции ошибок в измеренном технологическом параметре.
Хотя настоящее изобретение было описано со ссылками на предпочтительные варианты, специалистам понятно, что в его форму и детали могут быть внесены изменения, не выходящие за пределы изобретательской идеи и объема настоящего изобретения. Например, выше были описаны различные аппаратные функциональные блоки, однако многие функциональные блоки могут быть реализованы в других формах, например в форме цифровых и аналоговых цепей, в форме программных средств и в форме их гибридов. При реализации в программной форме функции выполняет микропроцессор и сигналы содержат цифровые величины, с которыми работают программные средства. Могут применяться процессор общего назначения, запрограммированный командами на выполнение требуемых элементов процесса, специфичные для задачи аппаратные компоненты, содержащие цепи, включенные для выполнения требуемых элементов процесса, и любые комбинации программных средств для процессора общего назначения и аппаратных компонентов. Для принятия решений в аппаратных или программных средствах по мере необходимости можно использовать методы детерминированной или нечеткой логики. Из-за природы сложных цифровых цепей элементы цепей не обязательно разделять на отдельные блоки, как было показано; компоненты, используемые в разных функциональных блоках, могут быть интегрированы и могут использоваться совместно. Аналогично, в рамках настоящего изобретения, в программных средствах некоторые команды могут совместно использоваться несколькими функциями и перемежаться с несвязанными командами. Диагностический выводной сигнал может быть упреждающим индикатором будущего отказа, такого как будущее частичное или полное закупоривание импульсной линии. Диагностика может проводиться в отношении импульсных трубок и/или первичных элементов. Наконец, хотя различные варианты настоящего изобретения были описаны со ссылками на датчик давления, варианты настоящего изобретения могут быть использованы для любого технологического устройства, где чувствительный элемент соединен с технологическим устройством через аналого-цифровой преобразователь.

Claims (23)

1. Датчик технологического параметра для соединения с технологическим процессом и передачи индикации параметра технологического процесса по каналу связи, содержащий: элемент, чувствительный к технологическому параметру, выполненный с возможностью соединения с технологическим процессом для выдачи аналоговой индикации параметра, аналого-цифровой преобразователь, соединенный с элементом, чувствительным к технологическому параметру, и выдающий цифровую информацию, представляющую аналоговые данные от чувствительного элемента, при этом цифровая информация содержит цифровой поток данных, и выводные цепи, выполненные с возможностью выводить сигнал, относящийся к технологическому параметру, микропроцессор, размещенный в датчике технологического параметра, причем микропроцессор соединен с аналого-цифровым преобразователем и конфигурирован для расчета спектральной плотности мощности цифрового потока данных и генерирования в ответ диагностической информации на основе спектральной плотности мощности.
2. Датчик по п.1, отличающийся тем, что датчик является датчиком давления, выполненным с возможностью соединения с технологическим процессом через множество импульсных линий.
3. Датчик по п.2, отличающийся тем, что диагностическая информация указывает на состояние импульсных линий.
4. Датчик по п.3, отличающийся тем, что диагностическая информация указывает на частичное закупоривание по меньшей мере одной импульсной линии.
5. Датчик по п.4, отличающийся тем, что диагностическая информация указывает на время, когда импульсные линии будут полностью закупорены.
6. Датчик по п.1, отличающийся тем, что данные битового потока выдаются на частоте, превышающей 55 кГц.
7. Датчик по п.6, отличающийся тем, что цифровая информация переводится в частотную область с применением быстрого преобразования Фурье (БПФ).
8. Датчик по п.7, отличающийся тем, что спектральная плотность мощности рассчитывается, используя окно Хеннинга размером около 65536.
9. Датчик по п.8, отличающийся тем, что диагностическая информация базируется на интеграле мощности частот, входящих в диапазон от 1 до около 10 Гц.
10. Датчик по п.8, отличающийся тем, что диагностическая информация
базируется на интеграле мощности частот, входящих в диапазон от около
10 до около 30 Гц.
11. Датчик по п.8, отличающийся тем, что диагностическая информация базируется на интеграле мощности частот, входящих в диапазон от около 10 до около 40 Гц.
12. Датчик по п.8, отличающийся тем, что диагностическая информация базируется на интеграле мощности частот, входящих в диапазон от около 30 до около 40 Гц.
13. Датчик по п.1, отличающийся тем, что цифровая информация переводится в частотную область с использованием вейвлет-анализа.
14. Датчик по п.1, отличающийся тем, что диагностическая информация генерируется на основе сравнения информации Fi о спектральной плотности мощности с эталонной информацией Fi о спектральной плотности мощности.
15. Датчик по п.14, отличающийся тем, что указанное сравнение содержит сравнение отклонений суммы модулей на выбранных частотах.
16. Датчик по п.14, отличающийся тем, что сравнение содержит сравнение среднеквадратичного отклонения модулей на выбранных частотах.
17. Датчик по п.14, отличающийся тем, что эталонная спектральная мощность плотности определяется во время сессии обучения.
18. Датчик по п.1, отличающийся тем, что диагностическая информация содержит указание на неисправность.
19. Датчик по п.18, отличающийся тем, что указание на неисправность является указанием на локальную неисправность.
20. Датчик по п.18, отличающийся тем, что указание на неисправность передается по каналу связи.
21. Датчик по п.18, отличающийся тем, что указание на неисправность прогнозирует будущее событие.
22. Способ упреждающей диагностики датчика технологического параметра, содержащего аналого-цифровой преобразователь, соединенный с элементом, чувствительным к технологическому параметру и соединенным с технологическим процессом, заключающийся в том, что:
получают цифровой поток данных от аналого-цифрового преобразователя, рассчитывают спектральную плотность мощности цифрового потока данных,
сравнивают рассчитанную спектральную плотность мощности с эталонной спектральной плотностью мощности,
на основании сравнения генерируют упреждающий диагностический выходной сигнал.
23. Способ по п.22, отличающийся тем, что диагностический выходной сигнал указывает на состояние по меньшей мере одной импульсной линии.
RU2008110076/09A 2005-08-17 2006-07-14 Датчик технологического параметра с возможностью диагностики RU2386992C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/205,745 2005-08-17
US11/205,745 US7949495B2 (en) 1996-03-28 2005-08-17 Process variable transmitter with diagnostics

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2008110076A RU2008110076A (ru) 2009-09-27
RU2386992C2 true RU2386992C2 (ru) 2010-04-20

Family

ID=37334422

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008110076/09A RU2386992C2 (ru) 2005-08-17 2006-07-14 Датчик технологического параметра с возможностью диагностики

Country Status (7)

Country Link
US (1) US7949495B2 (ru)
EP (1) EP1915660B1 (ru)
JP (1) JP5116675B2 (ru)
CN (1) CN101243366A (ru)
CA (1) CA2615293C (ru)
RU (1) RU2386992C2 (ru)
WO (1) WO2007021419A1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2595633C1 (ru) * 2015-03-24 2016-08-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации Способ и устройство для проверки логики работы информационно-управляющих систем
RU2609758C2 (ru) * 2012-09-28 2017-02-02 Роузмаунт Инк. Диагностика шума измерения параметра процесса
RU2777950C1 (ru) * 2019-01-25 2022-08-12 ДжЕ ИНСПЕКШН ТЕКНОЛОДЖИС, ЛП Обнаружение нештатных ситуаций для прогнозного технического обслуживания и определения конечных результатов и технологических процессов на основании качества данных

Families Citing this family (58)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7949495B2 (en) * 1996-03-28 2011-05-24 Rosemount, Inc. Process variable transmitter with diagnostics
WO2005086331A2 (en) * 2004-03-02 2005-09-15 Rosemount, Inc. Process device with improved power generation
US8538560B2 (en) * 2004-04-29 2013-09-17 Rosemount Inc. Wireless power and communication unit for process field devices
US8145180B2 (en) 2004-05-21 2012-03-27 Rosemount Inc. Power generation for process devices
US7262693B2 (en) * 2004-06-28 2007-08-28 Rosemount Inc. Process field device with radio frequency communication
US8787848B2 (en) * 2004-06-28 2014-07-22 Rosemount Inc. RF adapter for field device with low voltage intrinsic safety clamping
US8160535B2 (en) * 2004-06-28 2012-04-17 Rosemount Inc. RF adapter for field device
US7680460B2 (en) * 2005-01-03 2010-03-16 Rosemount Inc. Wireless process field device diagnostics
US9184364B2 (en) * 2005-03-02 2015-11-10 Rosemount Inc. Pipeline thermoelectric generator assembly
US7577543B2 (en) * 2005-03-11 2009-08-18 Honeywell International Inc. Plugged impulse line detection
CA2602758C (en) * 2005-06-27 2016-03-15 Rosemount Inc. Field device with dynamically adjustable power consumption radio frequency communication
US7272531B2 (en) 2005-09-20 2007-09-18 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Aggregation of asset use indices within a process plant
US7295934B2 (en) * 2006-02-15 2007-11-13 Dresser, Inc. Flow meter performance monitoring system
US7913566B2 (en) * 2006-05-23 2011-03-29 Rosemount Inc. Industrial process device utilizing magnetic induction
US8188359B2 (en) * 2006-09-28 2012-05-29 Rosemount Inc. Thermoelectric generator assembly for field process devices
CN101802928B (zh) 2007-07-20 2014-02-26 罗斯蒙德公司 旋转装置的压力诊断
US7770459B2 (en) * 2007-07-20 2010-08-10 Rosemount Inc. Differential pressure diagnostic for process fluid pulsations
US8639464B2 (en) * 2008-01-18 2014-01-28 Dresser, Inc. Flow meter diagnostic processing
US7996096B2 (en) * 2008-02-29 2011-08-09 Fisher Controls International Llc Estimation of process control parameters over predefined travel segments
US8250924B2 (en) 2008-04-22 2012-08-28 Rosemount Inc. Industrial process device utilizing piezoelectric transducer
CA2726601C (en) 2008-06-17 2016-08-09 Rosemount Inc. Rf adapter for field device with variable voltage drop
US8694060B2 (en) * 2008-06-17 2014-04-08 Rosemount Inc. Form factor and electromagnetic interference protection for process device wireless adapters
CN102084626B (zh) * 2008-06-17 2013-09-18 罗斯蒙德公司 用于具有环路电流旁路的现场设备的rf适配器
US8929948B2 (en) * 2008-06-17 2015-01-06 Rosemount Inc. Wireless communication adapter for field devices
US7977924B2 (en) * 2008-11-03 2011-07-12 Rosemount Inc. Industrial process power scavenging device and method of deriving process device power from an industrial process
US8626087B2 (en) * 2009-06-16 2014-01-07 Rosemount Inc. Wire harness for field devices used in a hazardous locations
US9674976B2 (en) 2009-06-16 2017-06-06 Rosemount Inc. Wireless process communication adapter with improved encapsulation
CN101718396B (zh) * 2009-11-30 2012-11-21 东北大学 基于小波和模式识别的流体输送管道泄漏检测方法及装置
CN101943324B (zh) * 2010-06-28 2012-10-17 东北大学 基于小波和rbf神经网络的微弱信号检测装置及方法
US10761524B2 (en) 2010-08-12 2020-09-01 Rosemount Inc. Wireless adapter with process diagnostics
JP2013024574A (ja) * 2011-07-15 2013-02-04 Azbil Corp 導圧管の詰まり診断システムおよび診断方法
US9310794B2 (en) 2011-10-27 2016-04-12 Rosemount Inc. Power supply for industrial process field device
ES2994789T3 (en) 2012-11-30 2025-01-31 Ip2Ipo Innovations Ltd A device, method and system for monitoring a network of fluid-carrying conduits
US9506785B2 (en) 2013-03-15 2016-11-29 Rain Bird Corporation Remote flow rate measuring
DE102013110243A1 (de) * 2013-09-17 2015-04-02 Endress + Hauser Flowtec Ag Verfahren zur Überwachung eines Messgerätes der Automatisierungstechnik
US9551599B2 (en) * 2013-09-23 2017-01-24 Rosemount Inc. Normalized process dynamics
US9518839B2 (en) * 2013-11-26 2016-12-13 Northrop Grumman Systems Corporation Wavelet based monitoring of system parameters
US9347847B2 (en) 2014-08-19 2016-05-24 Honeywell International Inc. Pressure transmitter with impulse line plugging diagnostic
GB201421135D0 (en) * 2014-11-28 2015-01-14 Rolls Royce Plc Assessment method
US10337647B2 (en) 2014-12-15 2019-07-02 General Electric Company Obstruction detection for a control valve
DE102014119240A1 (de) * 2014-12-19 2016-06-23 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Durchflussmessanordnung nach dem Differenzdruckmessprinzip zur Messung eines Durchflusses eines Mediums
CN104634423B (zh) * 2015-02-09 2017-11-28 西安朗威科技有限公司 油田注水井高压流量计在线标定的方法
US10288548B2 (en) * 2015-04-17 2019-05-14 Hamilton Sundstrand Corporation Wavelet-based analysis for fouling diagnosis of an aircraft heat exchanger
JP6474682B2 (ja) * 2015-05-14 2019-02-27 株式会社キーエンス 超音波流量スイッチ
CN106767986A (zh) * 2015-11-24 2017-05-31 中国科学院沈阳自动化研究所 基于噪声分析的仪表故障在线诊断方法
US10386864B2 (en) * 2016-04-12 2019-08-20 Hitachi Metals, Ltd. Mass flow controller and a method for controlling a mass flow rate
US10634538B2 (en) 2016-07-13 2020-04-28 Rain Bird Corporation Flow sensor
JP6881943B2 (ja) * 2016-10-31 2021-06-02 旭有機材株式会社 自動バルブの診断システム及び、自動バルブの診断方法
US10359335B2 (en) 2017-03-03 2019-07-23 Itron, Inc. Methods and apparatus to analyze recordings in leak detection
EP3428767B1 (en) * 2017-07-11 2019-12-11 Siemens Schweiz AG Control gain automation
US10473494B2 (en) 2017-10-24 2019-11-12 Rain Bird Corporation Flow sensor
US10551274B2 (en) 2017-11-09 2020-02-04 Itron, Inc. Methods and apparatus to detect leaks
US11248981B2 (en) 2017-11-21 2022-02-15 Itron, Inc. Methods and apparatus to detect leaks based on temperature data
CN108427400B (zh) * 2018-03-27 2020-07-03 西北工业大学 一种基于神经网络解析冗余的飞机空速管故障诊断方法
US11156584B2 (en) 2018-09-21 2021-10-26 Rosemount Inc. Predictive lifespan of analytical sensors
US11662242B2 (en) 2018-12-31 2023-05-30 Rain Bird Corporation Flow sensor gauge
CN110470365B (zh) * 2019-08-16 2020-12-01 北京航天计量测试技术研究所 孔板流量系数特性的确定方法、装置及计算机存储介质
US11788919B2 (en) 2021-10-08 2023-10-17 Itron, Inc. Coordinated acoustic leak detection sensor sampling

Family Cites Families (338)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NL272090A (ru) 1960-12-02
US3096434A (en) 1961-11-28 1963-07-02 Daniel Orifice Fitting Company Multiple integration flow computer
US3404264A (en) 1965-07-19 1968-10-01 American Meter Co Telemetering system for determining rate of flow
US3468164A (en) 1966-08-26 1969-09-23 Westinghouse Electric Corp Open thermocouple detection apparatus
GB1224904A (en) 1968-08-09 1971-03-10 John Stewart Simpson Stewart Improvements in and relating to electromedical apparatus
US3590370A (en) 1969-04-09 1971-06-29 Leeds & Northrup Co Method and apparatus for detecting the open-circuit condition of a thermocouple by sending a pulse through the thermocouple and a reactive element in series
US3701280A (en) 1970-03-18 1972-10-31 Daniel Ind Inc Method and apparatus for determining the supercompressibility factor of natural gas
US3691842A (en) 1970-09-08 1972-09-19 Beckman Instruments Inc Differential pressure transducer
US3688190A (en) 1970-09-25 1972-08-29 Beckman Instruments Inc Differential capacitance circuitry for differential pressure measuring instruments
CA999950A (en) 1972-04-24 1976-11-16 Donald B. Brewster Bleach plant control method
US3849637A (en) 1973-05-22 1974-11-19 Combustion Eng Reactor megawatt demand setter
US3855858A (en) 1973-08-01 1974-12-24 V Cushing Self synchronous noise rejection circuit for fluid velocity meter
USRE29383E (en) 1974-01-10 1977-09-06 Process Systems, Inc. Digital fluid flow rate measurement or control system
US3948098A (en) * 1974-04-24 1976-04-06 The Foxboro Company Vortex flow meter transmitter including piezo-electric sensor
US3952759A (en) * 1974-08-14 1976-04-27 M & J Valve Company Liquid line break control system and method
DE2460066C3 (de) 1974-12-19 1981-08-06 Brown, Boveri & Cie Ag, 6800 Mannheim Verfahren und Vorrichtung zum selbsttätigen Regeln des Brenstoff-Luftverhältnisses einer Verbrennung
US3973184A (en) 1975-01-27 1976-08-03 Leeds & Northrup Company Thermocouple circuit detector for simultaneous analog trend recording and analog to digital conversion
GB1534280A (en) 1975-02-28 1978-11-29 Solartron Electronic Group Method and apparatus for testing thermocouples
US4058975A (en) 1975-12-08 1977-11-22 General Electric Company Gas turbine temperature sensor validation apparatus and method
US4099413A (en) 1976-06-25 1978-07-11 Yokogawa Electric Works, Ltd. Thermal noise thermometer
US4102199A (en) 1976-08-26 1978-07-25 Megasystems, Inc. RTD measurement system
US4122719A (en) 1977-07-08 1978-10-31 Environmental Systems Corporation System for accurate measurement of temperature
JPS54111050A (en) 1978-02-21 1979-08-31 Toyota Motor Corp Automatic speed changer
US4250490A (en) * 1979-01-19 1981-02-10 Rosemount Inc. Two wire transmitter for converting a varying signal from a remote reactance sensor to a DC current signal
US4249164A (en) * 1979-05-14 1981-02-03 Tivy Vincent V Flow meter
US4279013A (en) 1979-10-31 1981-07-14 The Valeron Corporation Machine process controller
US4337516A (en) 1980-06-26 1982-06-29 United Technologies Corporation Sensor fault detection by activity monitoring
DE3213866A1 (de) 1980-12-18 1983-10-27 Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München Verfahren und schaltungsanordnung zur bestimmung des wertes des ohmschen widerstandes eines messobjekts
US4417312A (en) 1981-06-08 1983-11-22 Worcester Controls Corporation Electronic controller for valve actuators
US4459858A (en) 1981-09-18 1984-07-17 Marsh-Mcbirney, Inc. Flow meter having an electromagnetic sensor probe
US4399824A (en) 1981-10-05 1983-08-23 Air-Shields, Inc. Apparatus for detecting probe dislodgement
US4463612A (en) 1981-12-10 1984-08-07 The Babcock & Wilcox Company Electronic circuit using digital techniques for vortex shedding flowmeter signal processing
US4536753A (en) 1982-08-02 1985-08-20 Del Norte Technology, Inc. Self monitoring intruder detecting system of noise-cancelling vibration detectors
US4571689A (en) * 1982-10-20 1986-02-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Multiple thermocouple testing device
EP0122622B1 (en) 1983-04-13 1987-07-08 Omron Tateisi Electronics Co. Electronic thermometer
US4668473A (en) 1983-04-25 1987-05-26 The Babcock & Wilcox Company Control system for ethylene polymerization reactor
JPH0619666B2 (ja) * 1983-06-30 1994-03-16 富士通株式会社 故障診断処理方式
US4530234A (en) 1983-06-30 1985-07-23 Mobil Oil Corporation Method and system for measuring properties of fluids
US4540468A (en) 1983-09-26 1985-09-10 Board Of Trustees Of The University Of Maine Method for determining the degree of completion and pulp yield
US4707796A (en) 1983-10-19 1987-11-17 Calabro Salvatore R Reliability and maintainability indicator
US4686638A (en) 1983-11-04 1987-08-11 Kabushiki Kaisha Kosumo Keiki Leakage inspection method with object type compensation
DE3583057D1 (de) * 1984-03-31 1991-07-11 Barmag Barmer Maschf Verfahren zur zentralen erfassung von messwerten einer vielzahl von messstellen.
US4517468A (en) 1984-04-30 1985-05-14 Westinghouse Electric Corp. Diagnostic system and method
US4649515A (en) * 1984-04-30 1987-03-10 Westinghouse Electric Corp. Methods and apparatus for system fault diagnosis and control
US4644479A (en) * 1984-07-31 1987-02-17 Westinghouse Electric Corp. Diagnostic apparatus
US4642782A (en) * 1984-07-31 1987-02-10 Westinghouse Electric Corp. Rule based diagnostic system with dynamic alteration capability
US4630265A (en) 1984-09-26 1986-12-16 General Electric Company Method and apparatus for selecting for use between data buses in a redundant bus communication system
JPH0734162B2 (ja) 1985-02-06 1995-04-12 株式会社日立製作所 類推制御方法
US4758308A (en) 1985-03-05 1988-07-19 Carr Wayne F System for monitoring contaminants with a detector in a paper pulp stream
US5179540A (en) * 1985-11-08 1993-01-12 Harris Corporation Programmable chip enable logic function
DE3540204C1 (de) 1985-11-13 1986-09-25 Daimler-Benz Ag, 7000 Stuttgart Vorrichtung in einem Kraftfahrzeug zur Anzeige der Aussentemperatur
US4807151A (en) * 1986-04-11 1989-02-21 Purdue Research Foundation Electrical technique for correcting bridge type mass air flow rate sensor errors resulting from ambient temperature variations
US5083091A (en) * 1986-04-23 1992-01-21 Rosemount, Inc. Charged balanced feedback measurement circuit
GB8611360D0 (en) 1986-05-09 1986-06-18 Eaton Williams Raymond H Air condition monitor unit
JPS6340825A (ja) 1986-08-07 1988-02-22 Terumo Corp 電子体温計
US4736367A (en) * 1986-12-22 1988-04-05 Chrysler Motors Corporation Smart control and sensor devices single wire bus multiplex system
US5005142A (en) * 1987-01-30 1991-04-02 Westinghouse Electric Corp. Smart sensor system for diagnostic monitoring
US4736763A (en) * 1987-02-26 1988-04-12 Britton George L Automatic device for the detection and shutoff of unwanted liquid flow in pipes
DE3877873D1 (de) * 1987-04-02 1993-03-11 Eftag Entstaubung Foerdertech Schaltungsanordnung zur auswertung der von einem halbleitergassensor erzeugten signale.
US5122794A (en) 1987-08-11 1992-06-16 Rosemount Inc. Dual master implied token communication system
US4988990A (en) * 1989-05-09 1991-01-29 Rosemount Inc. Dual master implied token communication system
US4873655A (en) 1987-08-21 1989-10-10 Board Of Regents, The University Of Texas System Sensor conditioning method and apparatus
DE3856379T2 (de) 1987-09-30 2000-06-29 E.I. Du Pont De Nemours And Co., Wilmington Expertensystem mit verfahrenssteuerung
US4907167A (en) * 1987-09-30 1990-03-06 E. I. Du Pont De Nemours And Company Process control system with action logging
US4818994A (en) * 1987-10-22 1989-04-04 Rosemount Inc. Transmitter with internal serial bus
US4831564A (en) 1987-10-22 1989-05-16 Suga Test Instruments Co., Ltd. Apparatus for estimating and displaying remainder of lifetime of xenon lamps
US5274572A (en) 1987-12-02 1993-12-28 Schlumberger Technology Corporation Method and apparatus for knowledge-based signal monitoring and analysis
US5193143A (en) * 1988-01-12 1993-03-09 Honeywell Inc. Problem state monitoring
US5488697A (en) 1988-01-12 1996-01-30 Honeywell Inc. Problem state monitoring system
US4841286A (en) 1988-02-08 1989-06-20 Honeywell Inc. Apparatus and method for detection of an open thermocouple in a process control network
US4924418A (en) 1988-02-10 1990-05-08 Dickey-John Corporation Universal monitor
JPH0774961B2 (ja) 1988-04-07 1995-08-09 株式会社日立製作所 オートチユーニングｐｉｄ調節計
US4926364A (en) 1988-07-25 1990-05-15 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for determining weighted average of process variable
US4964125A (en) 1988-08-19 1990-10-16 Hughes Aircraft Company Method and apparatus for diagnosing faults
US5197328A (en) * 1988-08-25 1993-03-30 Fisher Controls International, Inc. Diagnostic apparatus and method for fluid control valves
US5099436A (en) * 1988-11-03 1992-03-24 Allied-Signal Inc. Methods and apparatus for performing system fault diagnosis
US5067099A (en) 1988-11-03 1991-11-19 Allied-Signal Inc. Methods and apparatus for monitoring system performance
EP0369489A3 (en) 1988-11-18 1991-11-27 Omron Corporation Sensor controller system
US5025344A (en) 1988-11-30 1991-06-18 Carnegie Mellon University Built-in current testing of integrated circuits
JP2714091B2 (ja) * 1989-01-09 1998-02-16 株式会社日立製作所 フィールド計器
NL8900050A (nl) 1989-01-10 1990-08-01 Philips Nv Inrichting voor het meten van een ruststroom van een geintegreerde monolitische digitale schakeling, geintegreerde monolitische digitale schakeling voorzien van een dergelijke inrichting en testapparaat voorzien van een dergelijke inrichting.
US5098197A (en) * 1989-01-30 1992-03-24 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Optical Johnson noise thermometry
US5089979A (en) * 1989-02-08 1992-02-18 Basic Measuring Instruments Apparatus for digital calibration of detachable transducers
US5081598A (en) * 1989-02-21 1992-01-14 Westinghouse Electric Corp. Method for associating text in automatic diagnostic system to produce recommended actions automatically
US4939753A (en) 1989-02-24 1990-07-03 Rosemount Inc. Time synchronization of control networks
DE4008560C2 (de) 1989-03-17 1995-11-02 Hitachi Ltd Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Restlebensdauer eines Aggregats
JPH0692914B2 (ja) 1989-04-14 1994-11-16 株式会社日立製作所 機器／設備の状態診断システム
US5089984A (en) * 1989-05-15 1992-02-18 Allen-Bradley Company, Inc. Adaptive alarm controller changes multiple inputs to industrial controller in order for state word to conform with stored state word
US4934196A (en) 1989-06-02 1990-06-19 Micro Motion, Inc. Coriolis mass flow rate meter having a substantially increased noise immunity
JPH0650557B2 (ja) 1989-07-04 1994-06-29 株式会社日立製作所 フィールド計器の通信方式
US5269311A (en) 1989-08-29 1993-12-14 Abbott Laboratories Method for compensating errors in a pressure transducer
US5293585A (en) * 1989-08-31 1994-03-08 Kabushiki Kaisha Toshiba Industrial expert system
JP2712625B2 (ja) 1989-09-19 1998-02-16 横河電機株式会社 信号伝送器
EP0495001B1 (en) 1989-10-02 1999-02-17 Rosemount Inc. Field-mounted control unit
JP2656637B2 (ja) * 1989-11-22 1997-09-24 株式会社日立製作所 プロセス制御システム及び発電プラントプロセス制御システム
JPH03166601A (ja) 1989-11-27 1991-07-18 Hitachi Ltd 制御支援装置
US5019760A (en) 1989-12-07 1991-05-28 Electric Power Research Institute Thermal life indicator
CA2031765C (en) 1989-12-08 1996-02-20 Masahide Nomura Method and system for performing control conforming with characteristics of controlled system
US5633809A (en) 1989-12-22 1997-05-27 American Sigma, Inc. Multi-function flow monitoring apparatus with area velocity sensor capability
US5111531A (en) 1990-01-08 1992-05-05 Automation Technology, Inc. Process control using neural network
JP2753592B2 (ja) 1990-01-18 1998-05-20 横河電機株式会社 ２線式計器
JP2712701B2 (ja) 1990-02-02 1998-02-16 横河電機株式会社 圧力伝送器
US5235527A (en) 1990-02-09 1993-08-10 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Method for diagnosing abnormality of sensor
US5134574A (en) 1990-02-27 1992-07-28 The Foxboro Company Performance control apparatus and method in a processing plant
US5122976A (en) 1990-03-12 1992-06-16 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for remotely controlling sensor processing algorithms to expert sensor diagnoses
US5053815A (en) 1990-04-09 1991-10-01 Eastman Kodak Company Reproduction apparatus having real time statistical process control
EP0460892B1 (en) 1990-06-04 1996-09-04 Hitachi, Ltd. A control device for controlling a controlled apparatus, and a control method therefor
US5150289A (en) 1990-07-30 1992-09-22 The Foxboro Company Method and apparatus for process control
US5167009A (en) 1990-08-03 1992-11-24 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) On-line process control neural network using data pointers
US5197114A (en) * 1990-08-03 1993-03-23 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. Computer neural network regulatory process control system and method
US5224203A (en) 1990-08-03 1993-06-29 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. On-line process control neural network using data pointers
US5142612A (en) 1990-08-03 1992-08-25 E. I. Du Pont De Nemours & Co. (Inc.) Computer neural network supervisory process control system and method
US5212765A (en) 1990-08-03 1993-05-18 E. I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. On-line training neural network system for process control
US5121467A (en) 1990-08-03 1992-06-09 E.I. Du Pont De Nemours & Co., Inc. Neural network/expert system process control system and method
US5282261A (en) * 1990-08-03 1994-01-25 E. I. Du Pont De Nemours And Co., Inc. Neural network process measurement and control
US5175678A (en) 1990-08-15 1992-12-29 Elsag International B.V. Method and procedure for neural control of dynamic processes
US5340271A (en) 1990-08-18 1994-08-23 Rolls-Royce Plc Flow control method and means
US5130936A (en) 1990-09-14 1992-07-14 Arinc Research Corporation Method and apparatus for diagnostic testing including a neural network for determining testing sufficiency
DE69128996T2 (de) 1990-10-10 1998-09-10 Honeywell Inc Identifizierung eines Prozesssystems
US5367612A (en) 1990-10-30 1994-11-22 Science Applications International Corporation Neurocontrolled adaptive process control system
JP3189326B2 (ja) 1990-11-21 2001-07-16 セイコーエプソン株式会社 生産管理装置および該装置を用いた生産管理方法
US5265031A (en) 1990-11-26 1993-11-23 Praxair Technology, Inc. Diagnostic gas monitoring process utilizing an expert system
US5214582C1 (en) 1991-01-30 2001-06-26 Edge Diagnostic Systems Interactive diagnostic system for an automobile vehicle and method
US5143452A (en) 1991-02-04 1992-09-01 Rockwell International Corporation System for interfacing a single sensor unit with multiple data processing modules
AU660661B2 (en) * 1991-02-05 1995-07-06 Storage Technology Corporation Knowledge based machine initiated maintenance system
JP2636527B2 (ja) 1991-03-04 1997-07-30 三菱電機株式会社 電気機器収納装置の絶縁劣化防止及び絶縁劣化予測診断装置
US5137370A (en) 1991-03-25 1992-08-11 Delta M Corporation Thermoresistive sensor system
US5357449A (en) 1991-04-26 1994-10-18 Texas Instruments Incorporated Combining estimates using fuzzy sets
AU1893392A (en) 1991-05-03 1992-12-21 Storage Technology Corporation Knowledge based resource management
US5114664A (en) 1991-05-06 1992-05-19 General Electric Company Method for in situ evaluation of capacitive type pressure transducers in a nuclear power plant
US5671335A (en) 1991-05-23 1997-09-23 Allen-Bradley Company, Inc. Process optimization using a neural network
US5317520A (en) 1991-07-01 1994-05-31 Moore Industries International Inc. Computerized remote resistance measurement system with fault detection
JP3182807B2 (ja) 1991-09-20 2001-07-03 株式会社日立製作所 多機能流体計測伝送装置及びそれを用いた流体量計測制御システム
US5365787A (en) 1991-10-02 1994-11-22 Monitoring Technology Corp. Noninvasive method and apparatus for determining resonance information for rotating machinery components and for anticipating component failure from changes therein
US5414645A (en) 1991-10-25 1995-05-09 Mazda Motor Corporation Method of fault diagnosis in an apparatus having sensors
US5327357A (en) 1991-12-03 1994-07-05 Praxair Technology, Inc. Method of decarburizing molten metal in the refining of steel using neural networks
EP0616688B1 (en) * 1991-12-13 1996-04-17 Honeywell Inc. Piezoresistive silicon pressure sensor design
US5365423A (en) 1992-01-08 1994-11-15 Rockwell International Corporation Control system for distributed sensors and actuators
US5282131A (en) * 1992-01-21 1994-01-25 Brown And Root Industrial Services, Inc. Control system for controlling a pulp washing system using a neural network controller
US5349541A (en) 1992-01-23 1994-09-20 Electric Power Research Institute, Inc. Method and apparatus utilizing neural networks to predict a specified signal value within a multi-element system
EP0565761B1 (en) 1992-04-15 1997-07-09 Mita Industrial Co. Ltd. An image forming apparatus provided with self-diagnosis system
GB9208704D0 (en) 1992-04-22 1992-06-10 Foxboro Ltd Improvements in and relating to sensor units
JP2783059B2 (ja) * 1992-04-23 1998-08-06 株式会社日立製作所 プロセス状態検出装置、及び半導体センサおよびその状態表示装置
ES2046114B1 (es) 1992-05-08 1995-08-01 Iberditan Sa Sistema de control automatico de compactacion en prensas.
JP3100757B2 (ja) 1992-06-02 2000-10-23 三菱電機株式会社 監視診断装置
FR2692037B1 (fr) * 1992-06-03 1997-08-08 Thomson Csf Procede de diagnostic d'un processus evolutif.
GB2267783B (en) * 1992-06-09 1996-08-28 British Aerospace Beam forming
CA2097558C (en) * 1992-06-16 2001-08-21 William B. Kilgore Directly connected display of process control system in an open systems windows environment
US5560246A (en) 1992-08-22 1996-10-01 Claas Ohg Beschrankt Haftende Offene Handelsgesellschaft Mass flow rate measuring device with dual electrodes
US5384699A (en) * 1992-08-24 1995-01-24 Associated Universities, Inc. Preventive maintenance system for the photomultiplier detector blocks of pet scanners
US5477444A (en) 1992-09-14 1995-12-19 Bhat; Naveen V. Control system using an adaptive neural network for target and path optimization for a multivariable, nonlinear process
US5347843A (en) 1992-09-23 1994-09-20 Korr Medical Technologies Inc. Differential pressure flowmeter with enhanced signal processing for respiratory flow measurement
US5644240A (en) 1992-09-30 1997-07-01 Cobe Laboratories, Inc. Differential conductivity hemodynamic monitor
US5469070A (en) 1992-10-16 1995-11-21 Rosemount Analytical Inc. Circuit for measuring source resistance of a sensor
US5228780A (en) 1992-10-30 1993-07-20 Martin Marietta Energy Systems, Inc. Dual-mode self-validating resistance/Johnson noise thermometer system
US5388465A (en) * 1992-11-17 1995-02-14 Yamatake-Honeywell Co., Ltd. Electromagnetic flowmeter
AT399235B (de) 1992-12-24 1995-04-25 Vaillant Gmbh Verfahren zur funktionskontrolle eines temperaturfühlers
US5486996A (en) * 1993-01-22 1996-01-23 Honeywell Inc. Parameterized neurocontrollers
US5392293A (en) * 1993-02-26 1995-02-21 At&T Corp. Built-in current sensor for IDDQ testing
US5790413A (en) 1993-03-22 1998-08-04 Exxon Chemical Patents Inc. Plant parameter detection by monitoring of power spectral densities
US5394341A (en) * 1993-03-25 1995-02-28 Ford Motor Company Apparatus for detecting the failure of a sensor
US5774378A (en) 1993-04-21 1998-06-30 The Foxboro Company Self-validating sensors
FR2705155A1 (fr) 1993-05-12 1994-11-18 Philips Laboratoire Electroniq Dispositif et méthode pour générer une fonction d'approximation.
US5510779A (en) 1993-06-04 1996-04-23 Drexelbrook Controls, Inc. Error compensating instrument system with digital communications
US5410495A (en) * 1993-07-20 1995-04-25 Texas Instruments Incorporated Apparatus, systems, and methods for diagnosing anomalous mass flow controller operation
US5361628A (en) 1993-08-02 1994-11-08 Ford Motor Company System and method for processing test measurements collected from an internal combustion engine for diagnostic purposes
JP2546159B2 (ja) 1993-08-05 1996-10-23 日本電気株式会社 生産管理システム
US5539638A (en) 1993-08-05 1996-07-23 Pavilion Technologies, Inc. Virtual emissions monitor for automobile
US5386373A (en) 1993-08-05 1995-01-31 Pavilion Technologies, Inc. Virtual continuous emission monitoring system with sensor validation
US5549137A (en) 1993-08-25 1996-08-27 Rosemount Inc. Valve positioner with pressure feedback, dynamic correction and diagnostics
US5404064A (en) * 1993-09-02 1995-04-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Low-frequency electrostrictive ceramic plate voltage sensor
BR9407400A (pt) * 1993-09-07 1996-11-05 Rosemount Inc Transmissor bifilar
US5481200A (en) * 1993-09-15 1996-01-02 Rosemont Inc. Field transmitter built-in test equipment
US5489831A (en) * 1993-09-16 1996-02-06 Honeywell Inc. Pulse width modulating motor controller
US5481199A (en) * 1993-09-24 1996-01-02 Anderson; Karl F. System for improving measurement accuracy of transducer by measuring transducer temperature and resistance change using thermoelectric voltages
US5408406A (en) * 1993-10-07 1995-04-18 Honeywell Inc. Neural net based disturbance predictor for model predictive control
US5442639A (en) 1993-10-12 1995-08-15 Ship Star Associates, Inc. Method and apparatus for monitoring a communications network
CH687047A5 (de) 1993-11-30 1996-08-30 Hler Ag B Verfahren zur Regelung einer Arbeitsmaschine
JP2893233B2 (ja) 1993-12-09 1999-05-17 株式会社ユニシアジェックス 筒内圧センサの診断装置
US5526293A (en) 1993-12-17 1996-06-11 Texas Instruments Inc. System and method for controlling semiconductor wafer processing
US5764539A (en) 1994-01-21 1998-06-09 Novartis Nutrition Ag Non-invasive system and method for a fluid flow monitoring system
US5440478A (en) 1994-02-22 1995-08-08 Mercer Forge Company Process control method for improving manufacturing operations
US5434774A (en) 1994-03-02 1995-07-18 Fisher Controls International, Inc. Interface apparatus for two-wire communication in process control loops
US5436705A (en) 1994-04-18 1995-07-25 Xerox Corporation Adaptive process controller for electrophotographic printing
US5528516A (en) 1994-05-25 1996-06-18 System Management Arts, Inc. Apparatus and method for event correlation and problem reporting
FR2720498B1 (fr) * 1994-05-27 1996-08-09 Schlumberger Services Petrol Débitmètre multiphasique.
US5629870A (en) 1994-05-31 1997-05-13 Siemens Energy & Automation, Inc. Method and apparatus for predicting electric induction machine failure during operation
JP3229124B2 (ja) 1994-06-06 2001-11-12 株式会社船井電機研究所 通信装置の呼出し音量調整回路
US5483387A (en) * 1994-07-22 1996-01-09 Honeywell, Inc. High pass optical filter
US5533383A (en) 1994-08-18 1996-07-09 General Electric Company Integrated acoustic leak detection processing system
US5608650A (en) * 1994-08-19 1997-03-04 Spectrel Partners, L.L.C. Systems and methods for testing pump flow rates
US5623605A (en) * 1994-08-29 1997-04-22 Lucent Technologies Inc. Methods and systems for interprocess communication and inter-network data transfer
US5669713A (en) 1994-09-27 1997-09-23 Rosemount Inc. Calibration of process control temperature transmitter
EP0710904B1 (de) * 1994-10-25 1998-10-07 Rieter Ingolstadt Spinnereimaschinenbau AG Backplane-Steuerung für Spinnereimaschine
US5704011A (en) 1994-11-01 1997-12-30 The Foxboro Company Method and apparatus for providing multivariable nonlinear control
JP2682478B2 (ja) 1994-12-12 1997-11-26 日本電気株式会社 チップ状固体電解コンデンサ及びその製造方法
WO1996020438A1 (fr) 1994-12-28 1996-07-04 Omron Corporation Procede et systeme d'inference mettant en ÷uvre un modele hierarchique et procede et systeme de gestion associes
US5570034A (en) 1994-12-29 1996-10-29 Intel Corporation Using hall effect to monitor current during IDDQ testing of CMOS integrated circuits
US5600148A (en) * 1994-12-30 1997-02-04 Honeywell Inc. Low power infrared scene projector array and method of manufacture
DE19502499A1 (de) 1995-01-27 1996-08-01 Pepperl & Fuchs Bussystem zur Steuerung und Aktivierung von miteinander vernetzten ASI-Slaves, vorzugsweise binäre Sensoren oder Eingangsmodule und/oder Ausgangsmodule oder Aktuatoren eines Aktuator-Sensor-Interface
US5887657A (en) 1995-02-09 1999-03-30 Baker Hughes Incorporated Pressure test method for permanent downhole wells and apparatus therefore
US5637802A (en) 1995-02-28 1997-06-10 Rosemount Inc. Capacitive pressure sensor for a pressure transmitted where electric field emanates substantially from back sides of plates
US5672247A (en) 1995-03-03 1997-09-30 Union Camp Patent Holding, Inc. Control scheme for rapid pulp delignification and bleaching
US5708585A (en) * 1995-03-20 1998-01-13 General Motors Corporation Combustible gas measurement
US6151560A (en) 1995-03-27 2000-11-21 Jones; Thaddeus M. Open circuit failure monitoring apparatus for controlled electrical resistance heaters
US5572420A (en) 1995-04-03 1996-11-05 Honeywell Inc. Method of optimal controller design for multivariable predictive control utilizing range control
GB2301901B (en) 1995-06-05 1999-04-07 Nippon Denso Co Apparatus and method for diagnosing degradation or malfunction of oxygen sensor
US5741074A (en) 1995-06-06 1998-04-21 Thermo Electrioc Corporation Linear integrated sensing transmitter sensor
CA2222681A1 (en) 1995-06-06 1996-12-12 Rosemount Inc. Open sensor diagnostic system for temperature transmitter in a process control system
US5650777A (en) 1995-06-07 1997-07-22 Rosemount Inc. Conversion circuit for process control system
US5561599A (en) 1995-06-14 1996-10-01 Honeywell Inc. Method of incorporating independent feedforward control in a multivariable predictive controller
US5742845A (en) 1995-06-22 1998-04-21 Datascape, Inc. System for extending present open network communication protocols to communicate with non-standard I/O devices directly coupled to an open network
US5578763A (en) 1995-06-22 1996-11-26 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Electromagnetic flow meter
US5555190A (en) 1995-07-12 1996-09-10 Micro Motion, Inc. Method and apparatus for adaptive line enhancement in Coriolis mass flow meter measurement
US5736649A (en) * 1995-08-23 1998-04-07 Tokico Ltd. Vortex flowmeter
US5705978A (en) * 1995-09-29 1998-01-06 Rosemount Inc. Process control transmitter
JP3263296B2 (ja) * 1995-10-26 2002-03-04 株式会社東芝 電磁流量計
DK0770858T3 (da) * 1995-10-26 2000-05-08 Flowtec Ag Coriolis-massegennemstrømningsdetektor med et enkelt målerør
US5940290A (en) 1995-12-06 1999-08-17 Honeywell Inc. Method of predictive maintenance of a process control system having fluid movement
CA2165400C (en) 1995-12-15 1999-04-20 Jean Serodes Method of predicting residual chlorine in water supply systems
US6014902A (en) * 1995-12-28 2000-01-18 The Foxboro Company Magnetic flowmeter with diagnostics
US5700090A (en) 1996-01-03 1997-12-23 Rosemount Inc. Temperature sensor transmitter with sensor sheath lead
US5746511A (en) 1996-01-03 1998-05-05 Rosemount Inc. Temperature transmitter with on-line calibration using johnson noise
US5817950A (en) 1996-01-04 1998-10-06 Rosemount Inc. Flow measurement compensation technique for use with an averaging pitot tube type primary element
CZ222098A3 (cs) 1996-01-17 1999-05-12 Siemens Aktiengesellschaft Automatizační zařízení
DE29600609U1 (de) 1996-01-17 1997-02-13 Siemens AG, 80333 München Automatisierungsgerät
US5801689A (en) 1996-01-22 1998-09-01 Extended Systems, Inc. Hypertext based remote graphic user interface control system
US6094600A (en) 1996-02-06 2000-07-25 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for managing a transaction database of records of changes to field device configurations
US6209048B1 (en) 1996-02-09 2001-03-27 Ricoh Company, Ltd. Peripheral with integrated HTTP server for remote access using URL's
US5764891A (en) 1996-02-15 1998-06-09 Rosemount Inc. Process I/O to fieldbus interface circuit
US5665899A (en) 1996-02-23 1997-09-09 Rosemount Inc. Pressure sensor diagnostics in a process transmitter
US6654697B1 (en) * 1996-03-28 2003-11-25 Rosemount Inc. Flow measurement with diagnostics
US6539267B1 (en) * 1996-03-28 2003-03-25 Rosemount Inc. Device in a process system for determining statistical parameter
US6017143A (en) * 1996-03-28 2000-01-25 Rosemount Inc. Device in a process system for detecting events
US7949495B2 (en) * 1996-03-28 2011-05-24 Rosemount, Inc. Process variable transmitter with diagnostics
US7254518B2 (en) 1996-03-28 2007-08-07 Rosemount Inc. Pressure transmitter with diagnostics
US6907383B2 (en) * 1996-03-28 2005-06-14 Rosemount Inc. Flow diagnostic system
US5909368A (en) * 1996-04-12 1999-06-01 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Process control system using a process control strategy distributed among multiple control elements
IE76714B1 (en) 1996-04-19 1997-10-22 Auro Environmental Ltd Apparatus for measuring the velocity of a fluid flowing in a conduit
US5710370A (en) 1996-05-17 1998-01-20 Dieterich Technology Holding Corp. Method for calibrating a differential pressure fluid flow measuring system
US6144924A (en) * 1996-05-20 2000-11-07 Crane Nuclear, Inc. Motor condition and performance analyzer
US5708211A (en) * 1996-05-28 1998-01-13 Ohio University Flow regime determination and flow measurement in multiphase flow pipelines
US5752008A (en) 1996-05-28 1998-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Real-time process control simulation method and apparatus
US5805442A (en) 1996-05-30 1998-09-08 Control Technology Corporation Distributed interface architecture for programmable industrial control systems
US5728947A (en) 1996-06-12 1998-03-17 Asahi/America, Inc. Ultrasonic vortex flowmeter having clamp-on housing
US5680109A (en) 1996-06-21 1997-10-21 The Foxboro Company Impulse line blockage detector systems and methods
DE19624929C2 (de) 1996-06-21 2001-08-02 Siemens Ag Prozeßautomatisierungssystem
US5781024A (en) 1996-07-26 1998-07-14 Diametrics Medical, Inc. Instrument performance verification system
EP0825506B1 (en) 1996-08-20 2013-03-06 Invensys Systems, Inc. Methods and apparatus for remote process control
US5713668A (en) * 1996-08-23 1998-02-03 Accutru International Corporation Self-verifying temperature sensor
DE19634997C2 (de) * 1996-08-30 1999-08-05 Voith Sulzer Papiermasch Gmbh Regeleinrichtung mit einer Sensoren-Mehrzahl
US6023399A (en) * 1996-09-24 2000-02-08 Hitachi, Ltd. Decentralized control system and shutdown control apparatus
US5936514A (en) 1996-09-27 1999-08-10 Rosemount Inc. Power supply input circuit for field instrument
US6047222A (en) 1996-10-04 2000-04-04 Fisher Controls International, Inc. Process control network with redundant field devices and buses
JP2001501760A (ja) 1996-10-04 2001-02-06 フィッシャー コントロールズ インターナショナル，インコーポレイテッド プロセス制御ネットワークで使用するための保守インタフェースデバイス
US5970430A (en) 1996-10-04 1999-10-19 Fisher Controls International, Inc. Local device and process diagnostics in a process control network having distributed control functions
DE19640937B4 (de) 1996-10-04 2013-11-28 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung zur Überwachung der Meßwerterfassung bei einer Motorsteuerung
JP3993243B2 (ja) * 1996-10-04 2007-10-17 フィッシャー コントロールズ インターナショナル リミテッド ライアビリティー カンパニー プロセス制御ネットワーク用のネットワークアクセス可能なインタフェース
US5859964A (en) * 1996-10-25 1999-01-12 Advanced Micro Devices, Inc. System and method for performing real time data acquisition, process modeling and fault detection of wafer fabrication processes
US5956487A (en) 1996-10-25 1999-09-21 Hewlett-Packard Company Embedding web access mechanism in an appliance for user interface functions including a web server and web browser
US6434504B1 (en) 1996-11-07 2002-08-13 Rosemount Inc. Resistance based process control device diagnostics
US5828567A (en) 1996-11-07 1998-10-27 Rosemount Inc. Diagnostics for resistance based transmitter
US6519546B1 (en) 1996-11-07 2003-02-11 Rosemount Inc. Auto correcting temperature transmitter with resistance based sensor
US6004017A (en) * 1996-11-07 1999-12-21 Madhavan; Poovanpilli G. Teager-based method and system for predicting limit cycle oscillations and control method and system utilizing same
US6601005B1 (en) 1996-11-07 2003-07-29 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
US6449574B1 (en) 1996-11-07 2002-09-10 Micro Motion, Inc. Resistance based process control device diagnostics
US5956663A (en) 1996-11-07 1999-09-21 Rosemount, Inc. Signal processing technique which separates signal components in a sensor for sensor diagnostics
US5719378A (en) * 1996-11-19 1998-02-17 Illinois Tool Works, Inc. Self-calibrating temperature controller
US5869772A (en) * 1996-11-27 1999-02-09 Storer; William James A. Vortex flowmeter including cantilevered vortex and vibration sensing beams
IT1286007B1 (it) 1996-11-28 1998-06-26 Sgs Thomson Microelectronics Misuratore di flusso di un fluido
US5854993A (en) 1996-12-10 1998-12-29 Caterpillar Inc. Component machine testing using neural network processed vibration data analysis
JPH10187224A (ja) 1996-12-25 1998-07-14 Smc Corp 自動コントロールシステム
US6047220A (en) 1996-12-31 2000-04-04 Rosemount Inc. Device in a process system for validating a control signal from a field device
JPH10198657A (ja) * 1997-01-08 1998-07-31 Toshiba Corp 信号処理装置
DE19703359A1 (de) 1997-01-30 1998-08-06 Telefunken Microelectron Verfahren zur Temperaturkompensation bei Meßsystemen
JPH10261185A (ja) 1997-03-19 1998-09-29 Hitachi Ltd 入出力混在形信号変換器
US6002952A (en) 1997-04-14 1999-12-14 Masimo Corporation Signal processing apparatus and method
GB2324606B (en) 1997-04-25 2002-01-16 Kent Meters Ltd Electromagnetic flowmeter
US5848383A (en) 1997-05-06 1998-12-08 Integrated Sensor Solutions System and method for precision compensation for the nonlinear offset and sensitivity variation of a sensor with temperature
DE19724167C2 (de) 1997-06-07 1999-07-15 Deutsch Zentr Luft & Raumfahrt Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Meßwerts einer Zielmeßgröße einer Mehr-Phasen-Strömung
US5923557A (en) 1997-08-01 1999-07-13 Hewlett-Packard Company Method and apparatus for providing a standard interface to process control devices that are adapted to differing field-bus protocols
US6282454B1 (en) 1997-09-10 2001-08-28 Schneider Automation Inc. Web interface to a programmable controller
DE19742716C5 (de) * 1997-09-26 2005-12-01 Phoenix Contact Gmbh & Co. Kg Steuer- und Datenübertragungsanlage und Verfahren zum Übertragen von sicherheitsbezogenen Daten
US6014612A (en) * 1997-10-02 2000-01-11 Fisher Controls International, Inc. Remote diagnostics in a process control network having distributed control functions
US6370448B1 (en) 1997-10-13 2002-04-09 Rosemount Inc. Communication technique for field devices in industrial processes
JPH11118657A (ja) * 1997-10-21 1999-04-30 Cosmo Keiki:Kk ドリフト補正値算出装置及びこの算出装置を具備した洩れ検査装置
US6311136B1 (en) 1997-11-26 2001-10-30 Invensys Systems, Inc. Digital flowmeter
US6112131A (en) 1998-02-06 2000-08-29 Zellweger Uster, Inc. Gin process control
US6199018B1 (en) * 1998-03-04 2001-03-06 Emerson Electric Co. Distributed diagnostic system
US6016523A (en) * 1998-03-09 2000-01-18 Schneider Automation, Inc. I/O modular terminal having a plurality of data registers and an identification register and providing for interfacing between field devices and a field master
US6139180A (en) 1998-03-27 2000-10-31 Vesuvius Crucible Company Method and system for testing the accuracy of a thermocouple probe used to measure the temperature of molten steel
KR100365441B1 (ko) 1998-05-08 2002-12-18 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 방전표면처리용 전원장치
US6072150A (en) 1998-05-27 2000-06-06 Beamworks Ltd. Apparatus and method for in-line soldering
FI114745B (fi) 1998-06-01 2004-12-15 Metso Automation Oy Kenttälaitteiden hallintajärjestelmä
FI108678B (fi) 1998-06-17 2002-02-28 Neles Controls Oy Kenttälaitteiden hallintajärjestelmä
US6360277B1 (en) * 1998-07-22 2002-03-19 Crydom Corporation Addressable intelligent relay
US6272438B1 (en) 1998-08-05 2001-08-07 Micro Motion, Inc. Vibrating conduit parameter sensors, methods and computer program products for generating residual-flexibility-compensated mass flow estimates
US6046642A (en) 1998-09-08 2000-04-04 Motorola, Inc. Amplifier with active bias compensation and method for adjusting quiescent current
US6289735B1 (en) 1998-09-29 2001-09-18 Reliance Electric Technologies, Llc Machine diagnostic system and method for vibration analysis
US6327914B1 (en) 1998-09-30 2001-12-11 Micro Motion, Inc. Correction of coriolis flowmeter measurements due to multiphase flows
FR2784193B1 (fr) 1998-10-05 2001-01-05 Texas Instruments France Mecanisme integre permettant une detection de defaillances par test automatique en temps reel pour un convertisseur analogique/numerique
GB9821972D0 (en) 1998-10-08 1998-12-02 Abb Kent Taylor Ltd Flowmeter logging
US6615149B1 (en) 1998-12-10 2003-09-02 Rosemount Inc. Spectral diagnostics in a magnetic flow meter
US6611775B1 (en) 1998-12-10 2003-08-26 Rosemount Inc. Electrode leakage diagnostics in a magnetic flow meter
DE19905071A1 (de) 1999-02-08 2000-08-10 Siemens Ag Meßumformer sowie Verfahren zur Diagnose der Versorgung eines Meßumformers
US7206646B2 (en) 1999-02-22 2007-04-17 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for performing a function in a plant using process performance monitoring with process equipment monitoring and control
US6298454B1 (en) 1999-02-22 2001-10-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Diagnostics in a process control system
AU3504000A (en) * 1999-02-25 2000-09-14 Rosemount Inc. Flow measurement with diagnostics
US6546814B1 (en) 1999-03-13 2003-04-15 Textron Systems Corporation Method and apparatus for estimating torque in rotating machinery
JP2000278132A (ja) 1999-03-24 2000-10-06 Matsushita Electric Ind Co Ltd 多信号のクランプ装置
JP4070906B2 (ja) 1999-05-19 2008-04-02 日本航空電子工業株式会社 電気コネクタ・アセンブリ
US6298308B1 (en) * 1999-05-20 2001-10-02 Reid Asset Management Company Diagnostic network with automated proactive local experts
EP1058093B1 (de) 1999-05-29 2003-01-29 MTL Instruments GmbH Verfahren und Schaltungsanordnung zur Spannungsversorgung und Funktionsüberwachung zumindest eines Messwertumformers
US6356191B1 (en) * 1999-06-17 2002-03-12 Rosemount Inc. Error compensation for a process fluid temperature transmitter
US7010459B2 (en) * 1999-06-25 2006-03-07 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
AU5780300A (en) 1999-07-01 2001-01-22 Rosemount Inc. Low power two-wire self validating temperature transmitter
DE19930660A1 (de) 1999-07-02 2001-01-11 Siemens Ag Verfahren zur Überwachung oder zur Installation neuer Programmcodes in einer industriellen Anlage
US6505517B1 (en) * 1999-07-23 2003-01-14 Rosemount Inc. High accuracy signal processing for magnetic flowmeter
US6701274B1 (en) * 1999-08-27 2004-03-02 Rosemount Inc. Prediction of error magnitude in a pressure transmitter
US6556145B1 (en) 1999-09-24 2003-04-29 Rosemount Inc. Two-wire fluid temperature transmitter with thermocouple diagnostics
US6425038B1 (en) 1999-09-28 2002-07-23 Rockwell Automation Technologies, Inc. Conversion of desk-top operating system for real-time control using installable interrupt service routines
DE19947129A1 (de) 1999-09-30 2001-04-05 Siemens Ag Diagnosesystem und -verfahren, insbesondere für ein Ventil
DE29917651U1 (de) 1999-10-07 2000-11-09 Siemens AG, 80333 München Meßumformer sowie Prozeßleitsystem
DE10036971A1 (de) 2000-07-28 2002-02-28 Siemens Ag Verfahren zur Ferndiagnose eines technologischen Prozesses
US6480793B1 (en) 2000-10-27 2002-11-12 Westinghouse Electric Company Lcl Flow condition monitor
US6648082B2 (en) 2000-11-07 2003-11-18 Halliburton Energy Services, Inc. Differential sensor measurement method and apparatus to detect a drill bit failure and signal surface operator
FI117143B (fi) 2000-11-30 2006-06-30 Metso Automation Oy Soodakattilan nuohousmenetelmä ja -laitteisto
US6493689B2 (en) 2000-12-29 2002-12-10 General Dynamics Advanced Technology Systems, Inc. Neural net controller for noise and vibration reduction
US6970003B2 (en) 2001-03-05 2005-11-29 Rosemount Inc. Electronics board life prediction of microprocessor-based transmitters
US6819292B2 (en) 2001-03-09 2004-11-16 Arad Measuring Technologies Ltd Meter register
US7149597B2 (en) * 2001-05-29 2006-12-12 John Billings Process control system and method
US6772036B2 (en) * 2001-08-30 2004-08-03 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Control system using process model
DE60203458T3 (de) 2001-09-27 2010-02-18 Reliance Electric Technologies, LLC, Mayfield Heights Integrierte Steuerung und Diagnose für ein motorbetriebenes System unter Verwendung von Schwingungs-, Druck-, Temperatur-, Geschwindigkeits-, und/oder Stromanalyse
US6915237B2 (en) * 2002-05-14 2005-07-05 Analysis And Measurement Services Corporation Integrated system for verifying the performance and health of instruments and processes
CN1910338A (zh) * 2004-02-05 2007-02-07 罗斯蒙德公司 气升式石油生产中使用压力变送器的环形空间堵塞检测
WO2005078544A1 (en) * 2004-02-05 2005-08-25 Rosemount Inc. Emergency shutdown valve diagnostics using a pressure transmitter
US7222049B2 (en) * 2005-03-11 2007-05-22 Rosemount, Inc. User-viewable relative diagnostic output
EP1977199B1 (en) * 2006-01-18 2018-08-15 Rosemount Inc. Wet gas indication using a process fluid differential pressure transmitter

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2609758C2 (ru) * 2012-09-28 2017-02-02 Роузмаунт Инк. Диагностика шума измерения параметра процесса
RU2595633C1 (ru) * 2015-03-24 2016-08-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "4 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации Способ и устройство для проверки логики работы информационно-управляющих систем
RU2777950C1 (ru) * 2019-01-25 2022-08-12 ДжЕ ИНСПЕКШН ТЕКНОЛОДЖИС, ЛП Обнаружение нештатных ситуаций для прогнозного технического обслуживания и определения конечных результатов и технологических процессов на основании качества данных

Also Published As

Publication number Publication date
CA2615293C (en) 2016-03-29
JP5116675B2 (ja) 2013-01-09
WO2007021419A1 (en) 2007-02-22
CN101243366A (zh) 2008-08-13
US20060036404A1 (en) 2006-02-16
RU2008110076A (ru) 2009-09-27
US7949495B2 (en) 2011-05-24
EP1915660A1 (en) 2008-04-30
EP1915660B1 (en) 2018-09-05
JP2009505276A (ja) 2009-02-05
CA2615293A1 (en) 2007-02-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2386992C2 (ru) Датчик технологического параметра с возможностью диагностики
JP4422412B2 (ja) 流れ診断システム
US6654697B1 (en) Flow measurement with diagnostics
US7254518B2 (en) Pressure transmitter with diagnostics
CN1183374C (zh) 包括诊断电路的压力传送器及其诊断方法
EP1629333B1 (en) Process device diagnostics using process variable sensor signal
US6601005B1 (en) Process device diagnostics using process variable sensor signal
JP2003508742A (ja) 圧力送信機、圧力送信機内のエラーの大きさの予測方法および媒体