[发明专利]操作和预测性监测现场设备的方法有效
申请号: | 202010401333.0 | 申请日: | 2020-05-13 |
公开(公告)号: | CN111947688B | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 迪米特里·韦西埃 | 申请(专利权)人: | 恩德莱斯和豪斯集团服务股份公司 |
主分类号: | G01D1/14 | 分类号: | G01D1/14;G01D1/18;G01D3/08;G07C3/14 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 穆森;戚传江 |
地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 操作 预测 监测 现场 设备 方法 | ||
1.一种操作用于在操作现场(3)处测量和/或监测至少一个测量变量(p)的现场设备(1)以及预测性监测所述现场设备(1)的至少一个特性对针对所述现场设备(1)指定的要求的符合性的方法,包括以下步骤:
通过以下方式连续监测所述特性:在连续时间(ti)确定由所述现场设备(1)确定的所监测的变量(m)的测量值(M(ti))与所述所监测的变量(m)的参考值(R(ti))之间的偏差(D(ti)),其中,所述偏差(D(ti))指示对所述要求的符合程度,
记录所述偏差(D(ti)),
将滤波器应用于所记录的偏差(D(ti)),
基于所述偏差(D(ti))和经滤波的偏差(FD(ti)),确定叠加在所述经滤波的偏差(D(ti))上的噪声(N),
在至少一个监测时间间隔(MTI)的结束处,在所述监测时间间隔期间已经记录了三个或更多个偏差(D(ti))并且其中这些偏差(D(ti))均未超出基于所述要求针对所述偏差所定义的偏差范围(DR),通过以下方式确定直到所述偏差(D(ti))将超出所述偏差范围(DR)为止剩余的剩余时间(RT):
对于至少两个不同的偏差对(k),每个偏差对包括基于包括在所述监测时间间隔(MTI)中的所述经滤波后的偏差(FD(ti))所确定的第一偏差(D1k(t1k))和第二偏差(D2k(t2k)),基于所述噪声(N)和各个偏差对(k),通过执行蒙特卡罗仿真来确定所述剩余时间(RT)的仿真值(SRTk),
基于所述仿真值(SRTk)确定所述剩余时间(RT),以及
生成通知所述剩余时间(RT)的输出。
2.根据权利要求1所述的方法,其中:
每个偏差对(k)的所述第一偏差(D1k(t1k))由包括在所述监测时间间隔(MTI)中的所述经滤波的偏差中的一个经滤波的偏差(FD(t1k))给出,并且
每个对(k)的所述第二偏差(D2k(t2k))由包括在所述监测时间间隔(MTI)中的另一个经滤波的偏差(FD(ti))给出,或者由基于包括在所述监测时间间隔(MTI)中的所述经滤波的偏差(FD(ti))针对所述监测时间间隔(MTI)的结束之后的时间(t2k)预计的所预测的偏差(PD(t2k))给出。
3.根据权利要求2所述的方法,其中:
针对超出所述监测时间间隔(MTI)的结束少于所述监测时间间隔(MTI)的长度的一小部分、少于所述监测时间间隔(MTI)的长度的五分之一或少于所述监测时间间隔(MTI)的长度的十分之一的相应时间(t2k),预计每个所预测的偏差(PD(t2k)),并且/或者
通过时间序列预测的方法、通过应用机器学习或深度学习或通过应用神经网络,基于包括在所述监测时间间隔(MTI)中的所述经滤波的偏差(FD(ti))来确定每个所预测的偏差(PD(t2k))。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,基于针对不同的偏差对(k)的集合确定的所述剩余时间(RT)的仿真值(SRTk)来执行所述剩余时间(RT)的至少一个确定,其中,所述不同的偏差对(k)的集合:
a)被选择,使得每个偏差对(k)的所述第二偏差(D2k(t2k))由包括在所述监测时间间隔(MTI)中的最后的经滤波的偏差中的一个偏差(FD(ti))或最后的经滤波的偏差(FD(tn))给出,或者
b)被选择,使得每个偏差对(k)的所述第二偏差(D2k(t2k))由所述所预测的偏差(PD(t2k))中的一个偏差或相同的所预测的偏差(PD(t2k))给出。
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