[发明专利]用于过程单元中的全部过程区段的自动的监视和状态确定的计算机实现的方法和系统

摘要

本发明涉及用于过程单元中的全部过程区段的自动的计算机实现的监视和状态确定的方法和系统。在学习阶段的范围中作为良好状态计算或者训练基于神经网络的模型并且紧接着监视或者诊断过程区段并且显示设施部件的状态。

主权项

1.用于监视包括一个或多个过程单元的过程技术上相关联的设施部件的计算机实现的方法，所述方法具有下列步骤：/n在步骤a）中，要监视的M个过程参数及其测量范围极限在用户接口中被输入并且被转发到用于定义所述过程单元的模型，所述要监视的M个过程参数及其测量范围极限用于定义要监视的一个或多个过程单元的良好状态，/n在步骤b）中，由学习向量构成的学习数据阶段被导入到数据库模块中，/n在步骤c）中，在所述数据库模块中来自b）的学习数据阶段中的N个学习向量通过所述用户接口或者来自所述学习数据阶段的N个学习向量自动地根据来自步骤a）的测量范围极限被选择，/n在步骤d）中，来自步骤c）的学习向量从所述数据库模块被传输到与所述数据库模块连接的模型模块中；在所述模型模块中通过如下方式产生基于神经网络的模型，即，将每个学习向量分配给具有至所述学习向量的最小距离的最佳匹配单元，其中所述最佳匹配单元通过其M个过程参数定义并且最佳匹配单元形成自组织神经元图谱，/n在步骤e）中，自动地计算模型中的个偏差误差和N个总偏差误差：/n●针对N个学习向量中的每个学习向量，作为学习向量的每个过程参数值与被分配给所述学习向量的最佳匹配单元的相应的过程参数值的距离的偏差误差，/n●针对N个学习向量中的每个学习向量，作为所述每个学习向量的M个过程参数的偏差误差的总和的总偏差误差，/n在步骤f）中，来自步骤e）的每个学习向量的总偏差误差被传输到用于分析所述偏差误差的模块中并且在那里自动地确定所计算的N个总偏差误差的最小值和最大值，并且使用以下步骤自动设置至少一个阈值：/n-通过最小值和最大值确定的值范围被细分成10至100个等距的段，/n-所述学习向量的总偏差误差被自动分类到所述段中，/n-其中所述阈值是第一段支点，对于所述第一段支点来说，最高的总偏差误差的≥5至15%处于从最大值出发的段之内并且所述阈值处于从最大值出发的段的最上面的7/10个段的范围中，/n在步骤g）中，为了监视所述过程单元，所述过程单元关于时间的监视向量被自动传输到所述数据库模块中，其中所述监视向量用其在时间戳t处在线监视的M个过程参数定义，随后将所述监视向量传输到所述模型模块中，/n在步骤h）中，在所述模型模块中通过将所述监视向量的过程参数值与来自步骤c）的神经元图谱（SOM）的每个最佳匹配单元的过程参数值相比较以及基于最小距离进行选择，将来自步骤g）的每个监视向量自动分配给所述神经元图谱的最佳匹配单元之一，/n在步骤i）中，进行所述监视向量的偏差误差和总偏差误差的计算，其中所述监视向量的偏差误差是所述监视向量的每个过程参数值和分配给该监视向量的最佳匹配单元的对应过程参数值之间的距离，并且监视向量的总偏差误差是其M个过程参数的偏差误差之和，/n在步骤j）中，所述监视向量的总偏差误差被传输到用于分析所述偏差误差的模块中，与来自f）的所计算的N个总偏差误差的最小值和最大值相比较并且所述比较通过所述用户接口显示。/n