[发明专利]利用智能滤波算法的数字输入边缘检测

说明书

本发明题为“利用智能滤波算法的数字输入边缘检测”。本发明提供了一种方法，所述方法为在工业过程的操作中的事件报告序列提供数据分析。本发明提供了数字滤波器和边缘检测器，所述数字滤波器和所述边缘检测器组合了用于排除已知无效样本的方法和用于排除在输入处于行进范围中时取得的样本的方法。滤波方法减少了CPU上管理所述事件序列机器的开销，并且允许CPU集中于执行安全功能。

技术领域

本发明的实施方案整体涉及数据处理和根本原因分析。实施方案还涉及识别在工作环境中的系统性故障和事故的根本原因，在该工作环境中，数字滤波器和边缘检测器用于指定与在操作期间发生的事故相关的事件。

背景技术

工作环境(诸如，过程控制、核动力、保健、军事和制造业)通常缺乏对与事故相关的系统性故障和原因的共识。这些示例中的“事故”可以是可被调查的“实际损失”事件，使得可采取有效的行动来防止相同或类似的损失再次发生。“相近差错”事件或失常状况也可视为“事故”。在这种情况下，可能不会发生实际损失，但可能已存在潜在的损失。“相近差错”可被视为这样的情况，其中如果情况稍有不同，则可能会导致“实际损失”(例如，财产损失、环境影响或人力损失)或操作中断。因此，此类事件可被认为是“事故”、“过程失常”或“系统失常”，其中此类“系统”包括工作环境中的系统的人工部件和机器部分。

事故可由现场设备(诸如，仪器、控制阀和泵)的故障或由导致操作偏离正常操作状态的某种形式的过程干扰引起。事故也会由于人为因素和相关故障，诸如人为误差或当前管理系统的问题(例如，培训、工作过程、程序、通信、监督等)而发生。事故也可能由意外的外部原因所导致。早期检测到此类故障，无论这些故障是操作实践故障、设备故障还是管理系统问题，都使得操作团队能够改善当前操作来防止将来发生事故或者在问题发生时以更有效的响应来支持。异常情况可由操作失常演变而来，该操作失常可能成为涉及对工厂及周围社区造成严重破坏和伤害的灾难性事件。不断从事故中吸取教训并理解系统性故障是形成具有长期有益效果的有效纠正措施的关键。安全管理系统可检测和记录指示偏差正常过程操作的事件。此类事件的一些示例包括阀限位开关的状态变化、蒸汽压力超过极限、维护超控或强制点、现场故障或安全管理器输入/输出接口中的故障。安全管理系统对事件序列的扫描时间将通常等于应用程序周期时间，并且对于事件管理的低延迟序列，扫描时间可被设置为1毫秒(ms)。每个改变的过程量是记录在驻留在系统内的事件缓冲器中的事件。如果发生了针对应用于在过程点和系统点两者的点的事件，则事件序列功能记录事件。或者在某个点上施加或移除力。事件记录包含对事件序列的一些识别，诸如通过特定时间点或其他唯一指定、如相关事件说明书中所述的对事件的描述来识别。将所有记录的事件发送到收集和管理此类信息的管理系统。

基于前文所述，据信需要存在用于有效地识别系统性故障和事故的根本原因的改善的方法和系统。具体地讲，需要在两个基本水平上理解故障和根本原因：(1)单个事故；以及(2)更重要的是，事故和事故之间的。据信，对事故和事故之间进行分析是识别系统性故障和根本原因的关键因素。否则，人们将不断地解决独立于单个事故的问题，并且具有期望的长期且深远效果的成功纠正措施的可能性将较低。

当被监测的电压或电流可能引起来自自测试、触点跳动和其他外部影响的干扰时，报告事件序列的输入的数字滤波和状态边缘检测的变化。这还需要滞后的性能以忽略在输入信号在状态之间行进时取得的样本。目标是应用在其中实际发生采样转变的时间戳，同时防止当样本数据受内部因素或外部因素影响时报告错误事件，并且避免在输入转变缓慢的情况下过早报告转变。

发明内容

本发明提供了一种用于具有智能滤波的数字输入边缘检测的方法和系统。更具体地讲，提供了用于事件报告序列的输入的数字滤波和状态边缘检测的变化，其忽略由于来自自测试、触点跳动和其他外部影响的干扰而接收到的信号的变化。提供了改善的事件分析序列，其能够更好地确定故障序列的主要原因。数字滤波器比硬件滤波器更具灵活性，因为滤波器时间常数可以是可配置的。

附图说明