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制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种方法，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)。

Devices and methods for identifying the effects and causes of variability or control bias on model-based controller performance

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】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。
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(controlgiveaway)的影响和原因的装置和方法。
技术介绍
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。
技术实现思路
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。在第三实施方案中，非暂态计算机可读介质包含指令，该指令在被执行时使得至少一个处理设备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。该介质还包含指令，该指令在被执行时使得至少一个处理设备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。该介质还包含指令，该指令在被执行时使得至少一个处理设备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)基于标准差来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，该介质包含指令，该指令在被执行时使得至少一个处理设备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。从以下附图、描述和权利要求书中，其他技术特征对本领域的技术人员是显而易见的。附图说明为了更完整地理解本公开，现在结合附图参考以下描述，在附图中：图1示出了根据本公开的示例性工业过程控制和自动化系统；图2示出了根据本公开的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示例性设备；图3示出了根据本公开的用于识别和使用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示例性过程；图4示出了根据本公开的用于测量基于模型的控制器性能的示例性技术；图5示出了根据本公开的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示例性方法；图6示出了根据本公开的用于处理数据以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示例性方法；图7A和图7B示出了根据本公开的用于验证和过滤过程变量的值的示例性方法；图8A至图8C示出了根据本公开的用于确定过程变量的值具有限制性时的片段并用于估计过程变量的标准差的示例性方法；图9A至图9C示出了根据本公开的用于确定限制性片段期间的过程变量的控制偏差和标准差的示例性方法；图10示出了根据本公开的用于识别过程变量的方差的原因的示例性方法；图11示出了根据本公开的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示例性图形用户界面；并且图12和图13示出了根据本公开的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图形用户界面中的示例性下挖显示。具体实施方式下文所讨论的图1至图13以及用于描述本专利文档中的本专利技术的原理的各种实施方案仅通过例证的方式，并且不应以任何方式将其理解为限制本专利技术的范围。本领域的技术人员将理解，本专利技术的原理可以在任何类型的适当布置的设备或系统中实现。如上所述，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可有助于改善连续或其他工业过程的性能。例如，在工业过程中，受控变量(CV)通常表示可被测量或推断并且理想地被控制为处于或接近所需设定点或在所需值范围内的过程变量。操纵变量(MV)通常表示可进行调节以改变一个或多个受控变量的过程变量。干扰变量(DV)通常表示其值可以加以考虑但无法控制的过程变量。作为简单的示例，通过管道的材料流速可表示受控变量，控制材料流速的阀的阀开度可表示操纵变量，并且管道或阀周围的环境温度可表示干扰变量。基于模型的控制器可有助于降低关键过程变量(受控变量)的可变性，并通过对其他过程变量(操纵变量)所作的变更来优化这些关键变量。基于模型的控制器通常尝试通过对其操纵变量所作的变更来优化其受控变量的值，以便将受控变量推动至最有吸引力的约束集。最有吸引力的约束集可表示最有经济吸引力的约束集，诸如使材料使用最小化、使能量使用最小化或使生产最大化的约束集。受控变量的可变性(诸如由受控变量的值的标准差表征的可变性)通常直接影响基于模型的控制器的操作可与其约束接近的程度。虽然基于模型的控制器内的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，包括：/n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；/n识别(506)所述一个或多个受控变量中的至少一个受控变量已被所述控制器移动到相关联限制时的周期；/n针对每个所识别周期，(i)识别(510)所述相关联受控变量的预测值的标准差，以及(ii)基于所述标准差确定(512)所述相关联受控变量的控制偏差值，所述控制偏差值与所述相关联受控变量的平均值和所述相关联限制之间的偏移相关联；/n使用所述控制偏差值识别(516)所述一个或多个受控变量的方差；以及/n生成(520)识别所述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)。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170612 US 62/518,397;20180507 US 15/973,2721.一种方法，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；
识别(506)所述一个或多个受控变量中的至少一个受控变量已被所述控制器移动到相关联限制时的周期；
针对每个所识别周期，(i)识别(510)所述相关联受控变量的预测值的标准差，以及(ii)基于所述标准差确定(512)所述相关联受控变量的控制偏差值，所述控制偏差值与所述相关联受控变量的平均值和所述相关联限制之间的偏移相关联；
使用所述控制偏差值识别(516)所述一个或多个受控变量的方差；以及
生成(520)识别所述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)。


2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在识别所述周期之前验证(504)所述获得的数据；
其中验证所述获得的数据包括移除所述数据中被视为无效的一部分。


3.根据权利要求2所述的方法，其中验证所述获得的数据包括使用与所述控制器相关联的优化器所生成的预测来识别有效或无效数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其中识别所述周期包括：
当受控变量的值处于所述相关联限制时，将周期的开始识别为第一时间或间隔；以及
当所述受控变量的所述值不处于所述相关联限制时，将所述周期的结束识别为第一时间或间隔。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
确定(518)所述方差中的所述至少一些方差的所述一个或多个影响或原因。


6.根据权利要求5所述的方法，其中所述一个或多个影响或原因是基于所述控制偏差值与基准控制偏差值的比较来确定的。


7.根据权利要求5所述的方法，其中确定所述一个或多个影响或原因包括：
识别与所述一个或多个受控变量中的每一个受控变量相关联的多个自变量；以及
识别所述自变量中的每一个自变量的标准差，每个标准差表示所述自变量对所述相关联受控变量的所述方差的贡献的量度。


8.一种装置，包括：
至少一个界面(206)，所述至少一个界面被配置为接收识别与工业过程控...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德鲁·约翰·特伦查德，桑杰·K·戴夫，克里斯托弗·J·韦伯，迈克尔·涅梅茨，芒达尔·瓦尔塔，斯里兰·哈利霍尔，
申请(专利权)人：霍尼韦尔国际公司，
类型：发明
国别省市：美国;US