В начале данной статьи приведен краткий обзор существующих решений в области мониторинга процессов, далее описывается методология мониторинга процесса, значительно расширяющая существующие принятые концепции. Данная концепция реализует преимущества архитектурыполевой шины, возможности функциональных блоков (ФБ) и стандарты ActiveX/OPC. Данное приложение для мониторинга процесса разработано как клиент OPC. Приложение предоставляет возможность количественной оценки качества работы контуров регулирования, недостоверных или ограниченных измерений, ограничений сигналов управления, а также степени неустойчивости процесса. Кроме этого, для контуров регулирования рассчитывается потенциальное улучшение производительности контура. Данная функциональность обеспечивается благодаря различным возможностям функциональных блоков, определенных стандартом Foundation Fieldbus. Каждый функциональный блок имеет конкретный набор параметров для текущего статуса входных и выходных параметров блока, режима работы блока, а также полного стандартного отклонения и вероятного стандартного отклонения. Сервер OPC периодически запрашивает значения этих параметров блока, чтобы в дальнейшем они могли использоваться данным приложением для мониторинга процесса и составления суммарных отчетов за час, смену и сутки.

Возможность оперативного анализа состояния контуров регулирования и измерительныхканалов имеет чрезвычайную важность в промышленных системах управления. Неправильная настройка контуров и неполадки в работе полевых устройств подвергают риску качество и производительность технологических установок. На протяжении последнего десятилетия данной проблеме уделяли большое внимание как теоретики, так и практики. Основная часть данной работы посвящена оценке качества работы контура регулирования с использованием контроллера минимального отклонения в качестве эталона– см. работы Харриса [1], Десбурга и Харриса [2] и [3]. Бивершток и другие использовали эвристические определения производительности технологической установки с поправкой на к конкретное приложение, а не качество работы контура [4]. Помимо вышеуказанных, другие многочисленные исследователи также внесли свой вклад в решение проблемы мониторинга производительности. В частности, Рейнхард [5] исследовал простые методы вычисления стандартного отклонения на основании разности результатов нескольких последовательных измерений и фильтрации. Харрис , [6] и Хуанг[7] разработали основные методы оценки производительности многопараметрических контроллеров. Квин делал обзор последних работ, посвященных мониторингу производительности, в [8]. Шанта сделал блестящий и практический обзор мониторинга производительности в своей монографии [9].

Система, описываемая в данной статье, дает численную оценку качества работы контура, относительное количество измерений, имеющих ошибку, неопределенное или ограниченное состояние, наличие ограничений в сигналах управления, а также неустойчивость процесса. Кроме того, для контуров регулирования система показывает потенциально возможное улучшение качества работы . Вкратце, данная система мониторинга обладает следующими свойствами:

• В основу программной разработки положена архитектура полевой шины и функциональных блоков,
• Использует новые методы мониторинга производительности и качества работы контура,
• Прикладная программа стартует автоматически с параметрами, устанавливаемыми по умолчанию,
• Сводные результаты отображаются в графическом виде (как столбиковая диаграмма) за один час, за смену и за сутки,
• Простой и удобный доступ к подробным результатам для модулей и блоков, используемых для управления и контроля параметров процесса,
• Имеется справочная система, помогающая достичь повышения производительности установки,
• Удобный интерфейс оператора,
• Полностью интегрирована со средой масштабируемой системы управления.

• основные сведения об обмене данными в системе управления.
• алгоритмы мониторинга процесса.
• описание системы мониторинга процесса с точки зрения пользователя.

Выбранные параметры функционального блока системного контроллера передаются серверному приложению в случае ихизменения. Серверное приложение размещается на основной рабочей станции системы управления. Данные, полученные после выполнения сервером определенных вычислений, запрашиваются из клиентских приложений, работающих на других системных рабочих станциях, как показано на Рис. 1.

Атрибуты статуса и текущегорежима, используемые системой мониторингадля оценки качества работы контура, наличия ограничений в измерениях и некачественных измерений, обычно не меняют своегозначения. Масштабируемая система управления [10], [11], реализует обмен данными таким образом, чтобы параметры передавались только в том случае, если эти атрибуты изменяют свои значения.

Поэтому нагрузка на коммуникационную сеть для передачи этих параметров будет близка к нулю. Эти два параметра, добавленные к блокам ввода-вывода и блокам управления с целью мониторинга, будут изменять свои значения каждый 100-й цикл выполнения функционального блока. Таким образом, эти параметры будут передаваться каждые 50 секунд для блока, частота выполнения которого составляет 0.5 секунды.
 

При первом включении сервера в сеть, текущее состояние всех запрошенных атрибутов передается однократно, а все последующие обновления данных посылаются при их изменении по инициативе полевого прибора.

Серверное приложение вычисляет индекс неустойчивости (Variability Index,VI) для блоков ввода-вывода и блоков управления. Для всех блоков управления индекс неустойчивости сервера дает прямые показания возможности улучшения (Possible Improvement, PI) в управлении. Эти вычисления предоставляют пользователю возможность более взвешенно оценивать качество измерений и управления установкой. Через клиентские приложения результаты обработанных измерений становятся доступны на всех рабочих станциях. Сводный экран оператора отображает те контуры управления или измерения, для которых индекс неустойчивости превосходит заданное значение. Для всех функциональных блоков ввода-вывода и управления вычисляется суммарное стандартное отклонение и вероятное стандартное отклонение. На основе этих двух значений параметров на сервере выполняется численная оценка неустойчивости и возможности улучшения для блоков управления. Поскольку вычисления этих значений увеличивают нагрузку на вычислительную систему, наиболее ресурсоемкие вычисления выполняются на рабочей станции.

Значение индекса неустойчивости (выраженное в виде процентов) рассчитывается по следующей формуле:

S_lq – минимальное стандартное отклонение, ожидаемое для контура регулирования с обратной связью,
S_tot – реально измеренное стандартное отклонение,

Где S_lq определяется следующим образом:

S_cap – оцениваемое вероятное стандартное отклонение (стандартное отклонение при идеальном течении процесса),
s – коэффициент чувствительности, введенный для того, чтобы сделать вычисления более стабильными. По умолчанию он равен 0.1% от амплитуды значения переменной.

И наконец, качество работы управляющих блоков определяется как 100% идеальное регулирование с минимальными отклонениями минус индекс неустойчивости:

PI = 100% – VI% для блоков управления

Для поддержки вычислений индексов VI и PI функциональные блоки ввода-вывода и блоки управления в системе, а также устройства на полевой шине самостоятельно вычисляют S_cap и S_tot и делают эти значения видимыми как параметры блоков. Промежуточные вычисления, необходимые для определения значений этих атрибутов, выполняются в процессе каждого исполнения этих функциональных блоков. Значения параметров при этом обновляются каждые N циклов исполнения функциональных блоков. Для текущей реализации программного обеспечения обновление выполняется через каждые 100 циклов исполнения функционального блока.

Полное стандартное отклонение S_tot,, рассчитывается на основе расчетного значения так называемого движущегося временного окна по следующей формуле:
 

(средняя абсолютная погрешность)

Значение PV используется в блоке ввода-вывода для расчета значения . В зависимости от рабочего режима блока, в блоках управления могут использоваться либо рабочая точка уставки, либо PV.

Соотношение между стандартным отклонением и средней абсолютной погрешностью можно проверить, вычислив среднее абсолютное значение нормированного распределения Гаусса:
 

Поскольку для нормированного распределения Гаусса стандартное отклонение
  Допустимое стандартное отклонение S_cap вычисляется по следующей формуле:
 

(средний диапазон перемещения)

В каждом цикле вычислений выполняются расчеты только компонент суммы, связанных с MEA и MR. Деление суммы на N или N-1 выполняется при расчете значений S_tot, и S_cap один раз в каждые N циклов исполнение (по умолчанию N=100). Для вычисления допустимого стандартного отклонения требуется, чтобы частота обновления выборки была достаточно высокой. Для частоты обновления выборки существуют те же требования, что и для частоты сканирования управляющего контура. Практической оценкой выбора частоты сканирования для контуров управления является выборка значений не менее пяти раз в постоянный интервал времени, см. Рисунок 2, [9].
 

Чтобы выполнить требования, предъявляемые к частоте вычислений, особое внимание при разработке должно уделяться вычислениям допустимого стандартного отклонения процесса в функциональных блоках.

В дополнение к атрибутам, связанным скачеством регулирования, система мониторинга автоматически идентифицирует следующие сбои и ошибки блоков (для идентификации используются режим блока и статус параметра):

Ошибка ввода-вывода – статус переменной процесса блока (параметр PV) может быть следующим: сбой, не определен или ограничен. Такая ошибка может возникать из-за отказа сенсора, неправильной калибровкой диапазона измерений или обнаружением диагностикой . Такого состояния системы, которое требует внимания со стороны инженера КИПиА.

Ограничение сигнала управления] – существует такое условие в следующем блоке по алгоримической цепочке, которое ограничивает возможности регулирования для данного блока. Такие ограничения могут сделать невозможным для регулятора достижение или поддержание уставки.

Режим, отличный от нормального – текущий рабочий режим блока не совпадает с нормальным режимом, установленным для блока. Это может быть обусловлено тем, что оператор изменил выходной режим, обнаружив неисправность в работе оборудования.

Для каждого блока сервер вычисляет относительное время (в процентах) в течение которого блок находился в одном из указанных состояний за , час, смену и сутки, , и сравнивает полученное значение с установленным общим пределом для каждого из состояний. При превышении одного из названных пределов соответствующий модуль отображается на основном экране сводных данных.

Дисплей мониторинга процесса представляет в виде таблицы сводные данные о модулях, содержащих блоки аналоговых входов и выходов, дискретных входов и выходов, блоки ПИД, а также блоки с нечеткой логикой, которые в настоящее время нарушают пределы, установленные для индексовкачества. По умолчанию модули в списке располагаются в алфавитном порядке. Индикаторы помогают графически отображать неустойчивость или неисправность, существующую в одном или нескольких блоках модуля (см. рисунок 3).
 

Пользователь может задать параметры таким образом, чтобы отображались текущие значения параметров и суммарные значения за последний час, смену илисутки.

Выбрав модуль, который содержится в сводной таблице, пользователь получает полное представление о значениях на входе и выходе, а также о блоках управления внутри модуля, характеризующихся высокой неустойчивостью или нештатным рабочим режимом. Информация, представленная пользователю в этом окне, позволяет определить отдельный блок, явившийся причиной того, что данный модуль был включен в таблицу , а также относительное время (в процентах), в течение которого блок находился в данном состоянии.

Индекс неустойчивости показывает качество работы контура регулирования относительно оптимально работающего контура, т.е. контура с минимальнымотклонением по регулируемому параметру. Теоретически коэффициент нестабильности "идеально" настроенного контура приближается к нулю. Следует заметить, однако, что управление при минимальном коэффициенте нестабильности недостижимо на практике и нежелательно. При идеальном регулировании с минимальным отклонением наблюдается чрезмерная подвижность выходного сигнала регулятора и, кроме того, наблюдается достаточно узкая полоса стабильности. Индекс нестабильности, близкий к 100, означает, что контур чрезвычайно плохо отрегулирован. Опытным путем было установлено, что для достижения оптимального соотношения, выражающегося в минимальном значении коэффициента нестабильности при разумных пределах границы стабильности контура, значение индекса управления в пределах 30% является весьма достаточным для большинства контуров. Тонкое регулирование пределов индекса неустойчивости, в особенности для контуров, имеющих важное значение для всей системы, должно выполняться на основе наилучшей возможной настройки контура и соответствующей настройки пределов неустойчивости.

Индекс нестабильности, вычисляемый для входного и выходного блоков, может использоваться для оценки относительной стабильности параметров процесса. Если индекс нестабильности быстро возрастает, это может быть обусловлено изменениями источника помех нагрузки процесса. Для блоков вывода высокий индекс нестабильности может означать либо слишком плотную настройку регулирующего клапана , либо то, что контур компенсирует слишком большие возмущения в нагрузке. Кроме того, высокие значения индекса нестабильности для блоков вывода могут быть обусловлены механическим износом или заеданием в регулирующем органе.

Далее приводятся несколько практических примеров, наглядно иллюстрирующих, каким образом информация о работе блоков ввода, вывода и управляющих блоков может оказаться полезной пользователю.

1. Контур работает в нештатном режиме.
Контур регулирования расхода критического технологического процесса предназначен для нормальной работы в каскадном режиме с точкой уставки, задаваемой другим регулятором. Однако, во время ночной смены оператор изменил режим работы данного контура потока на автоматический (Auto) вследствие сильных колебаний значения уставки. На следующее утротехнолог, осуществляющий контроль за работой всей установки, обнаружил, что система отметила текущий режим блока как нештатный , что продолжается уже более 1% времени за сутки. Данная информация позволила технологу быстро выяснить, что возникла проблема с настройкой первичного контура, благодаря чему было минимизировано количество брака, выпущенного в результате ручного регулирования данного важного потока.

2. Ограничение по выходу.
Техник, осуществляющий контроль за работой энергетической установки, обнаружил ограничения функционирования управляющего контура расхода мазутного топлива. Выясняя причины данной неисправности, техник выяснил, что значение уставки для регулятора давления в нефтяном коллекторе опустилось ниже проектного значения – вследствие чего топливный клапан был полностью открыт при высоких значениях загрузки. Выставив уставку по давлению обратно к его расчетному значению техник позволил топливному клапану достить своего задания без необходимости его полного открытия.

3. Ошибка ввода-вывода.
Важное измерение температуры было отмечено в системе как неудовлетворительное более 1% всего времени за последние сутки. В процессе устранения этой неисправности техник КИПиА проверил калибровку датчика и обнаружил, что прибор был откалиброван на слишком низкий диапазон температур. После повторной калибровки датчика точность измерения возросла, и управление процессом значительно улучшилось.

4. Высокая нестабильность.
Во время нормальной работы всего технического комплекса инженер-технолог устанавливает все пределы неустойчивости на 5 процентов выше текущего значения. Через несколько недель инженер заметил, что система отметила критический контур регулирования расхода как превышающий допустимый предел. В ходе дальнейшей диагностики было обнаружено, что соединение между позиционером и штоком клапана имело люфт, что продило к чрезмерным колебаниям расхода. После ремонта рычага связи позиционера значение коэффициента нестабильности снова вернулось в пределы нормы.

Все перечисленные ситуации достаточно типичны, и хотя маловероятно, чтобы каждая из описанных неполадок в отдельности могла существенно повлиять на работу всей технологическойустановки, суммарный эффект от этих неполадок может оказаться весьма значительным, если каждой из возникающих проблем не будет своевременно уделено внимание. Описываемая в данной статье система мониторинга процесса, патент на которую вскоре будет получен, автоматически обнаруживает сбойные ситуации, когда таковые возникают, и потому является очень важным фактором предотвращения потерь производительности и снижения качества производимой продукции.

Обсуждаемая в данной статье система, на которую вскоре будет получен патент, улучшает мониторинг процесса, используя преимущества архитектуры полевой шины. В функциональные блоки добавлены специальные параметры для мониторингакачества регулирования. Обновление параметров выполняется автоматически, без дополнительного программирования или настройки. Кроме оценкикачества регулирования, диагностиреутся также состояние входных и выходных параметров блока, а также нештатные режимы блока. Благодаря этому данная система мониторинга предоставляет б?льшие возможности, чем предшествовавшие ей системы управления процесса. Кроме того, поскольку вычисления, требующие оперативности, выполняются непосредственно в функциональных блоках, данный подход существенно упрощает программну, реализующую мониторинг и уменьшает траффик по сети между контроллером и рабочими станциями.

1. Harris, T., “Assessment of control loop performance,” (Оценка качества работы контура регулирования) Can. J. Chem. Eng., 67(10):856-861, 1989.
2. Desborough, L., and T.J. Harris, “Performance assessment measures for univariate feedback control,” (Техника измерений для оценки качества работы однопараметрического регулятора с обратной связью) Can. J. Chem. Eng., 70:1186, 1992.
3. Desborough, L., and T.J. Harris, “Performance assessment measures for univariate feedforward/feedback control,” (Техника измерений для оценки качества работы однопараметрического регулятора с упреждением и с обратной связью) Can. J. Chem. Eng., 71:605, 1993.
4. Beaverstock, C. Malcolm, and Peter G. Martin, “Performance Control Apparatus and Method in a Processing Plant,” (Аппаратура и методы контроля производительности для перерабатывающих заводов) US Patent Number 5,134,574, July 28, 1992.
5. Rhinehart R. Russell, “A Cusum type on-line filter,” Process Control and Quality, 2(1992) 169-179.
6. Harris, T., F. Boudreau, and J. F. Macgregor, “Performance assessment of multivariable feedback controllers,” (Оценка качества работы многопараметрических контроллеров с обратной связью) Automatica, 32(11):1505-1518,1996.
7. Huang, B., S.L. Shah, and K.Y. Kwok, “Good, bad or optimal? Performance assessment of MIMO processes,” (Хороший? Плохой? Оптимальный? - Оценка качества работы многосвязных процессов) Automatica, 33(6):1175-1183, 1997.
8. Qin, S.J. , “Control Performance Monitoring – A Review and Assessment,” (Мониторинг качестварегулирования - Обзор и оценка) NSF/NIST Workshop, New Orleans, March 6-8, 1998.
9. Shunta, Joseph, “Achieving World Class Manufacturing Through Process Control,” (Достижение мировых стандартов качества посредством управления процессом)
10. DeltaV^TM Home Page: http://www.EasyDeltaV.com/.
11. Руководство по эксплуатации “Getting Started with Your DeltaV^TM Software,” (Знакомство с программным обеспечением DeltaV^TM) Fisher-Rosemount Systems. 1998.