Process monitoring and control using self-validating sensors

   
   

Self-validating (SEVA) sensors implemented in a control process provide various metrics regarding sensed variables to a central control unit. Specifically, SEVA sensors provide measurements of the variables and validity information about the measurements, which may include fault information about the sensors themselves. A control unit utilizes the various SEVA metrics even when large numbers of SEVA sensors are used, a situation that is otherwise problematic due to difficulties in assimilating data from multiple SEVA sensors. Accordingly, the control unit distinguishes sensor faults from actual process changes, and responds as needed, even when large numbers of SEVA sensors are implemented together. Specifically, the monitoring and control unit assimilates signals from multiple SEVA sensors using a multi-variate statistical analysis, and compares results of this analysis with a model characterizing behavior of the process (where the model may take into account actuator position information) and/or historical statistical data.

(SEVA) Selbst-validierend die Sensoren, die in einem Steuerprozeß eingeführt werden, stellen Sie die verschiedene Metrik betreffend ist abgefragte Variablen zu einem Zentralsteuerwerk zur Verfügung. Spezifisch liefern SEVA Sensoren Maße der Variablen und der Gültigkeit Informationen über die Maße, die Störung Informationen über die Sensoren selbst einschließen können. Eine Steuereinheit verwendet die verschiedene SEVA Metrik, selbst wenn viele SEVA Sensoren benutzt werden, eine Situation, die an den Schwierigkeiten anders problematisches liegt, wenn es Daten von den mehrfachen SEVA Sensoren anpaßt. Dementsprechend unterscheidet die Steuereinheit Sensor-Störungen von den tatsächlichen Prozeßänderungen, und reagiert, wie gebraucht, selbst wenn viele SEVA Sensoren zusammen eingeführt werden. Spezifisch, paßt die Überwachung und Kontrollemaßeinheit Signale von den mehrfachen SEVA Sensoren mit einer multivariaten statistischen Analyse und vergleicht Resultate dieser Analyse mit einem vorbildlichen kennzeichnenden Verhalten des Prozesses an (wo das Modell Auslöserposition Informationen in Betracht ziehen kann) und/oder historische statistische Daten.

 
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