[发明专利]用于识别关于基于模型的控制器性能的可变性或控制偏差的影响和原因的装置和方法

说明书

本发明公开了一种方法，该方法包括获得(504)识别与工业过程控制器(106)相关联的一个或多个受控变量的值的数据。该方法还包括识别(506)一个或多个受控变量中的至少一个受控变量已被控制器移动到相关联限制时的周期。该方法还包括针对每个所识别周期，(i)识别(510)相关联受控变量的预测值的标准差，以及(ii)基于标准差确定(512)相关联受控变量的控制偏差值。控制偏差值与相关联受控变量的平均值和相关联限制之间的偏移相关联。此外，该方法包括使用控制偏差值识别(516)一个或多个受控变量的方差，以及生成(520)识别方差中的至少一些方差的一个或多个影响或原因的图形显示(1100，1200，1300)。

相关申请的交叉引用和优先权要求

本专利申请根据35U.S.C.§119(e)要求以下美国临时专利申请的优先权：

-2017年6月12日提交的美国临时专利申请62/518,352；

-2017年6月12日提交的美国临时专利申请62/518,397；

-2017年6月12日提交的美国临时专利申请62/518,474；以及

-2017年6月12日提交的美国临时专利申请62/518,478。

所有这些临时申请据此全文都通过引用方式并入。

技术领域

本公开整体涉及工业过程控制和自动化系统。更具体地，本公开涉及用于识别关于基于模型的控制器性能的可变性或控制偏差(control giveaway)的影响和原因的装置和方法。

背景技术

工业过程控制和自动化系统常常用于使大型且复杂的工业过程自动化。这些类型的控制和自动化系统通常包括过程控制器和现场设备，比如传感器和致动器。过程控制器中的一些过程控制器通常从传感器接收测量结果并且生成用于致动器的控制信号。

基于模型的工业过程控制器是一种通常用于控制工业过程的操作的过程控制器。基于模型的过程控制器通常使用一个或多个模型在数学上表示工业过程内的一个或多个属性如何响应于对工业过程所作的变更。遗憾的是，使用基于模型的控制器可获得的益处通常随时间推移而下降。这可归因于多个因素，诸如模型不准确、配置错误或操作者动作。在一些极端情况下，使用基于模型的控制器可获得的益处可随时间推移而减少至多百分之五十或甚至更多。

发明内容

本公开提供了用于识别关于基于模型的控制器性能的可变性或控制偏差的影响和原因的装置和方法。

在第一实施方案中，方法包括获得识别与工业过程控制器相关联的一个或多个受控变量的值的数据。该方法还包括识别一个或多个受控变量中的至少一个受控变量已被控制器移动到相关联限制时的周期。该方法还包括针对每个所识别周期，(i)识别相关联受控变量的预测值的标准差，以及(ii)基于标准差确定相关联受控变量的控制偏差值。控制偏差值与相关联受控变量的平均值和相关联限制之间的偏移相关联。此外，该方法包括使用控制偏差值识别一个或多个受控变量的方差，以及生成识别方差中的至少一些方差的一个或多个影响或原因的图形显示。

在第二实施方案中，装置包括至少一个界面，该至少一个界面被配置为接收识别与工业过程控制器相关联的一个或多个受控变量的值的数据。该装置还包括至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为识别一个或多个受控变量中的至少一个受控变量已被控制器移动到相关联限制时的周期。至少一个处理器还被配置为针对每个所识别周期来(i)识别相关受控变量的预测值的标准差，以及(ii)基于标准差确定相关联受控变量的控制偏差值。控制偏差值与相关联受控变量的平均值和相关联限制之间的偏移相关联。该至少一个处理器被进一步配置为使用控制偏差值来识别一个或多个受控变量的方差，并且生成识别方差中的至少一些方差的一个或多个影响或原因的图形显示。