DE60030715T2 - Fehlerdiagnose einer prozesseinrichtung unter verwendung eines prozessabhängigen sensorsignals - Google Patents

Fehlerdiagnose einer prozesseinrichtung unter verwendung eines prozessabhängigen sensorsignals Download PDF

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DE60030715T2
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    • G08C19/00—Electric signal transmission systems
    • G08C19/02—Electric signal transmission systems in which the signal transmitted is magnitude of current or voltage

Description

  • HINTERGRUND DER ERFINDUNG
  • Die vorliegende Erfindung betrifft die Fehlerdiagnose von Prozessvorrichtungen (zur Verwendung bei Industrieprozessen). Genauer gesagt betrifft die Erfindung die Fehlerdiagnose von Prozessen, bei denen ein prozessvariables Sensorsignal verwendet wird.
  • Prozesssteuerungsvorrichtungen werden in Industrieprozesssteuerungssystemen zur Steuerung eines Prozesses verwendet. Eine Steuerungsvorrichtung ist eine Feldvorrichtung, die zur Steuerung des Prozesses verwendet wird und Pumpen, Ventile, Bedienelemente, Elektromagneten, Motoren, Mixer, Rührer, Brechwerke, Zerkleinerer, Walzen, Mühlen, Kugelmühlen, Kneter, Vermischer, Filter, Wirbelkammern, Zentrifugen, Türme, Trockner, Förderanlange, Seperatoren, Heber, Flaschenzüge, Heizer, Kühler und dergleichen umfasst. Eine Ventilsteuerung umfasst einen Ventilantrieb, der an ein Ventil gekoppelt ist, das zur Steuerung von Prozessflüssigkeiten verwendet wird. Eine Pumpensteuerung umfasst eine Motorsteuerung oder einen Auslöser, der an eine Pumpe gekoppelt ist. Die Fehlerdiagnose von Prozesssteuerungsvorrichtungen kann zur Ermittlung einer ausgefallenen Steu erungsvorrichtung oder zur Vorhersage eines drohenden Ausfalls verwendet werden.
  • Die Erkennung von Vibrationen ist ein Verfahren, das zur Fehlerdiagnose von Prozesssteuerungsvorrichtungen verwendet wird. Ein Vibrationssensor, beispielsweise ein Schwingungssensor, der direkt auf einer Steuerungsvorrichtung angebracht ist, kann verwendet werden, um von der Vorrichtung erzeugte Vibrationsgeräuschsignal zu erfassen. Vibrationen werden isoliert und ausgewertet, indem diejenigen ermittelt werden, die einen Amplitudenschwellenwert überschreiten oder eine anormale Frequenz aufweisen, die auf einen tatsächlichen oder bevorstehenden Ausfall hinweisen. Beispielsweise werden Sensoren auf Pumpen- oder Motorgehäusen, Ablaufventilen oder auf der Steuerungsvorrichtung zugehörigen Flanschen angeordnet. Ein weiteres bekanntes Verfahren zur Fehlerdiagnose ist eine manuelle Überwachung, bei der ein Bediener auf anormale Geräusche von der Steuerungsvorrichtung horcht.
  • In den Patentauszügen aus Japan, Ausgabe 1997, Nr. 01, 31. Januar 1997 (1997-01-[0]31) und JP 08 247076 A (Matsushita Refrig. Co. Ltd.), 24. September 1996 (1996-09-24) ist die Verwendung eines Sensors zur Diagnose der zunehmenden Beschädigung eines Kompressors in einem Tiefkühlsystem durch Überwachung der Flüssigkeitsoszillation des Kompressors beschrieben.
  • Diese bekannten Verfahren stützen sich auf die Wahrnehmung von Vibrationen bei der Prozesssteuerungsvorrichtung. Für die automatisierten Fehlerdiagnoseverfahren ist es notwendig, dass zusätzliche Sensoren und Schaltungen in die Steuerungsvorrichtung eingebaut werden. Somit besteht ein Bedarf nach einer verbesserten Fehlerdiagnosetechnologie, die sich nicht auf zusätzliche Komponenten in der Steuerungsvorrichtung oder auf die ungenaue und zeitaufwändige manuelle Überprüfung des Standes der Technik zur Isolierung und Auswertung von Vibrationsgeräuschsignalen stützt.
  • In der WO 97/21157 ist ein Sensorelement zur Erfassung einer Prozessvariablen zur Ausgabe eines Signals einschließlich Informationen über die zu messende Prozessvariable offenbart, wobei das Signal auch Informationen über den Prozess selbst, d.h. in einer Rohrleitung fließende Flüssigkeit, enthält.
  • ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • Die vorliegende Erfindung stellt eine Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß Anspruch 1 bereit.
  • Die vorliegende Erfindung stellt außerdem ein Fehlerdiagnoseverfahren gemäß Anspruch 15 bereit.
  • Die vorliegende Erfindung stellt außerdem einen Prozessmesswertgeber bereit, der ein Fehlerdiagnoseverfahren gemäß Anspruch 27 ausführt.
  • Die vorliegende Erfindung stellt des Weiteren einen computerlesbaren Datenträger gemäß Anspruch 28 bereit.
  • Die Fehlerdiagnose zur Überprüfung einer Prozessvorrichtung isoliert Vibrationsgeräuschsignale in der Prozessflüssigkeit unter Verwendung eines Prozessvariablensensorsignals und wertet diese aus. Der Signalvorprozessor isoliert Signalkomponenten in dem Sensorsignal, das einen Bezug zum Betrieb des Prozesses hat, und stellt eine isolierte Signalausgabe bereit. Ein Signalauswerter stellt eine Zustandsausgabe bereit, die als Funktion des isolierten Signals einen Bezug zu einem Zustand der Prozesssteuerungsvorrichtung hat. Die Fehlerdiagnosevorrichtung befindet sich in einem Prozesssteuerungssystem, und Vibrationen von dem Prozess werden durch Prozessflüssigkeiten zu einem Prozessvariablensensor übertragen, der von der Fehlerdiagnosevorrichtung verwendet wird. Ein Sensoreingang empfängt das Prozessvariablensensorsignal von dem Prozessvariablensensor. Ein Teil des Sensorsignals hat einen Bezug zu den Vibrationen in dem Prozess, die in der Prozessflüssigkeit übertragen werden.
  • KURZBESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • 1 ist eine Darstellung einer typischen flüssigkeitsverarbeitenden Umgebung für die Fehlerdiagnosevorrichtung;
  • 2 ist ein Blockdiagramm eines Differenzdruckflüssigkeits-Durchflussmessers, der einen Zustand des Prozesses überwacht;
  • 3 ist ein Graph der Amplitude im Vergleich zur Frequenz im Vergleich zur Zeit eines Prozessvariablensignals;
  • 4 ist ein Blockdiagramm einer diskreten Wavelet-Transformation;
  • 5 ist ein Graph, der die Signalausgabe einer diskreten Wavelet-Transformation anzeigt;
  • 6A ist ein vereinfachtes Ablaufdiagramm einer Fehlerdiagnosevorrichtung, die einen Zustand eines Prozesses überwacht;
  • 6B ist ein ausführlicheres Ablaufdiagramm einer Fehlerdiagnosevorrichtung, die einen Zustand eines Prozesses überwacht;
  • 7 stellt eine Fehlerdiagnosevorrichtung nach Art eines magnetischen Durchflussmessers dar;
  • 8 stellt eine Fehlerdiagnosevorrichtung nach Art eines Wirbeldurchflussmessers dar; und
  • 9 stellt eine Fehlerdiagnosevorrichtung nach Art eines Coriolis-Durchflussmessers dar
  • AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN
  • In 1 ist bei 100 eine typische Umgebung für eine Fehlerdiagnosevorrichtung gemäß einer Ausführungsform der Erfindung dargestellt. In 1 ist eine Fehlerdiagnosevorrichtung, wie beispielsweise ein Prozessmesswertgeber 102, der als ein Druckgeber konfiguriert ist, als mit dem Steuerungssystem 104 verbunden dargestellt. Prozessmesswertgeber können derart konfiguriert sein, dass sie eine oder mehrere der Prozessvariablen überwachen, die Flüssigkeiten in einer verfahrenstechnischen Anlage, wie beispielsweise Schlamm, Flüssigkeiten, Dampf und Gase in Chemie-, Faserstoff-, Erdöl-, Gas-, Arzneimittel-, Nahrungsmittel- und anderen flüssigkeitsverarbeitenden Anlagen zugehörig sind. Die überwachten Prozessvariablen können Druck, Durchfluss, Stufe, Temperatur oder andere Eigenschaften von Flüssigkeiten sein. Ein vibrationsempfindlicher Prozesvariablensensor ist ein Sensor, der Vibrationen erfassen kann, die in der Prozessflüssigkeit übertragen werden, beispielsweise ein Drucksensor, ein Sensor in einem Coriolis-Durchflussmesser, Elektroden in einem magnetischen Durchflussmesser, ein Sensor in einem Wirbel- oder Ultraschalldurchflussmesser oder dergleichen. Prozessmesswertgeber umfassen einen oder mehrere Sensoren, die abhängig von dem Installationsbedarf bei der verfahrenstechnischen Anlage entweder innerhalb des Senders oder außerhalb des Messwertgebers vorhanden sein können. Prozessmesswertgeber erzeugen eine oder mehrere Messwertgeberausgaben, die stellvertretend für eine erfasste Prozessvariable sind, oder können auch den Prozess unter Verwendung von Daten, die von entfernt angeordneten Sensoren empfangen werden, überwachen. Die Messwertgeberausgaben sind zur Übertragung über große Entfernungen an eine Steuerung oder Anzeigevorrichtung mit Hilfe des Kommunikationsbusses 106 konfiguriert. In einer typischen flüssigkeitsverarbeitenden Vor richtung kann der Kommunikationsbus 106 eine 4–29 mA Stromschleife sein, die den Messwertgeber versorgt, oder eine Feldbusverbindung, eine HART© Protokollkommunikation oder eine faseroptische Verbindung mit einer Steuerungsvorrichtung, einem Steuerungssystem oder einer Ausgabevorrichtung. In Messwertgebern, die über eine Zweidrahtschleife versorgt werden, muss der Strom niedrig gehalten werden, um die Eigensicherheit in explisionsgefährdeten Atmosphären zu gewährleisten. Andere Arten von Kommunikationsbussen können ebenfalls verwendet werden, wie beispielsweise ein Netz, das mit anderen Protokollen, wie TCP/IP, arbeitet.
  • In 1 sind eine Pumpensteuerungsvorrichtung 108 und Ventilsteuerungsvorrichtung 110 als Beispiele von Steuerungsvorrichtungen und Vibrationsgeräuschquellen dargestellt. Steuerungsvorrichtungen werden durch ein Steuerungssystem 104 unter Verwendung des Kommunikationsbusses 106 zur Steuerung der Prozessflüssigkeit ausgelöst. Das System 104 kann ein Verwaltungscomputer, ein System zum Planen oder Überwachen eines Unternehmens oder ein computerisiertes Wartungsmesssystem oder ein Prozesssteuerungssystem sein. Steuerungsvorrichtungen sind üblicherweise ebenfalls Vibrationsgeräuschquellen. Eine Vibrationsgeräuschquelle ist jedoch jedes beliebige Element in einem Prozess, das Vibrationen erzeugt, die von einer Prozessflüssigkeit übertragen werden. Bei Vibrationsgeräuschsignalen kann es sich um jedes beliebige Vibrationssignal handeln, das von einer Steuerungsvorrichtung erzeugt wird, oder das von einer durch das Prozesssystem laufenden Prozessflüssigkeit erzeugt wird, wie beispielsweise Vibrationen aufgrund von Hohlräumen oder anderen durchfluss- oder prozessbedingten Geräuschen. Die Ventilsteuerungsvorrichtung 110 umfasst eine Ventilsteuerung 112, welche die Bereitstellung von Druckluft an einen Ventilauslöser 114 steuert, der wiederum das Ventil 116 auslöst. Die Pumpensteuerungsvorrichtung umfasst einen Motor 118, der die Pumpe 120 auslöst, damit Prozessflüssigkeit durch die Absaugflanschrohrleitung 122 und aus dem Abflussventil 124 heraus gedrückt wird. Die Steuerungsvorrichtungen und Messwertgeber sind alle an die Prozess rohrleitung 130 gekoppelt, welche die Prozessflüssigkeit führt. Die Vibrationsgeräuschsignale 132, die durch den Prozess, wie beispielsweise beim Betrieb der Steuerungsvorrichtungen, erzeugt werden, verbreiten sich durch die Prozessflüssigkeit und werden von einem Prozessvariablensensor erfasst.
  • In 2 stellt ein Blockdiagramm eine Ausführungsform eines Messwertgebers 102 dar, der erfindungsgemäß als eine Fehlerdiagnosevorrichtung konfiguriert ist. Beispiele für weitere Fehlerdiagnosevorrichtungen umfassen das Steuerungssystem 104, den magnetischen Durchflussmesser 250 (7), den Wirbeldurchflussmesser 260 (8) und den Coriolis-Durchflussmesser 330 (9). Mit dem Prozessvariablensensor 138 erfasst der Messwertgeber 102 eine Prozessvariable der Prozessflüssigkeit in der Rohrleitung 130. Der Messwertgeber 102 umfasst eine Prozesskopplung 132, die einen Prozessvariablensensor 138 an die Prozessflüssigkeit in der Rohrleitung 130 koppelt. Beispielsweise kann die Kopplung 132 Impulsleitungen 136 und einen Flansch 140 für den Messwertgeber 102, das Durchflussrohr 262 für den magnetischen Durchflussmesser 250, das Durchflussrohr 264 und das Strömungshindernis 262 für den Wirbeldurchflussmesser 260, oder das Durchflussrohr 332 und Messröhren 336 für den Coriolis-Durchflussmesser 330 aufweisen. Beispiele für Prozessvariablensensoren 38 umfassen einen Drucksensor, Elektroden 258 (7), den Sensor 266 (8) und die Spulen 342 (9). Der A/D-Wandler 144 empfängt die Sensoreingabe vom Prozessvariablensensor 138, der einen Bezug zu einer Prozessvariable der Prozessflüssigkeit hat. Der A/D-Wandler 144 stellt dem Mikroprozessorsystem 148 ein digitalisiertes Sensorsignal bereit.
  • Das Mikroprozessorsystem 148 umfasst den Signalvorprozessor 150, der über den A/D-Wandler 144 mit der Sensoreingabe 146 gekoppelt ist und die Signalkomponenten in dem Sensorsignal, wie beispielsweise die Frequenzen, Amplituden oder Signaleigenschaften, die einen Bezug zum Betrieb des Prozesses haben, isoliert. Der Signalvorprozessor 150 stellt dem Signalauswerter 154 eine isolierte Signalausgabe 152 bereit. Der Signalvorprozessor isoliert einen Teil des Prozessvariablensignals durch Filtern, Durchführen einer Wavelet-Transformation, Durchführen einer Fourier-Transformation, Verwendung eines neuronalen Netzes, statistischer Analysen, oder anderer Signalauswertungstechniken. Die isolierte Signalausgabe hat einen Bezug zu Vibrationsgeräuschsignalen 132 in der Prozessflüssigkeit, die von dem Sensor 138 erfasst werden. Der Signalauswerter 154 umfasst den Speicher 155 und stellt eine Zustandsausgabe 156 bereit, die einen Bezug zu einem Zustand des Prozesses hat. Der Signalauswerter 154 wertet die isolierte Signalausgabe 154 basierend auf einer Regel, einer Fuzzy-Logik, einem neuronalem Netz, einem Expertensystem, einer Wavelet-Analyse oder anderer Signalauswertungstechniken aus. Die Prozesszustände umfassen den Zustand, die Fehlerdiagnose, das Befinden, oder den Zeitpunkt des Ausfalls, Informationen über die Ventile, Pumpen, Pumpendichtungen, Abflusssysteme, Auslöser, Elektromagneten, Kompressoren, Turbinen, Rührer, Dämpfer, Rohrleitungen, Spannvorrichtungen, Tanks oder andere Komponenten eines Prozesssteuerungssystems. Der Signalvorprozessor 150 und Signalauswerter 154 isolieren und werten die Sensorsignalkomponenten, wie in dem Ablaufdiagramm 200 von 6 gezeigt, aus.
  • Das Mikroprozessorsystem 148 berechnet des Weiteren eine Prozessvariable basierend auf der Sensorsignaleingabe 146 gemäß bekannten Techniken. Ein D/A-Wandler 158, der an das Mikroprozessorsystem 148 gekoppelt ist, erzeugt eine analoge Messwertgeberausgabe 160 zum Koppeln an den Kommunikationsbus 106. Eine digitale Kommuniktionsschaltung 162 erzeugt eine Messwertgeberausgabe 164. Die analoge Ausgabe 160 und die Fehlerdiagnosedaten 164 können wie gewünscht an Anzeigevorrichtungen und Steuerungen gekoppelt werden.
  • Der Signalvorprozessor 150 ist derart konfiguriert, dass er Signalkomponenten isoliert, die einen Bezug zu den Vibrationsgeräuschsignalen 132 in der Prozessflüssigkeit haben. Die Signalkomponenten werden durch Signalverarbeitungstechniken isoliert, in denen nur gewünschte Frequenzen oder andere Signaleigenschaften wie die Amplitude ermittelt werden und es wird eine Anzeige ihrer Ermittlung an einer isolierten Signalausgabe 152 bereitgestellt. Abhängig von der Stärke der Geräuschsignale 132 und deren Frequenz kann der Signalvorprozessor zur Erzeugung der isolierten Signalausgabe 152 einen Filter, beispielsweise einen Bandpassfilter, aufweisen. Für eine genauere Isolierung werden verbesserte Signalverarbeitungstechniken, wie die Fast-Fourier-Transformation (FFT) verwendet, um das Spektrum des Sensorsignals zu erhalten. In einer bevorzugten Ausführungsform umfasst der Signalvorprozessor 150 einen Wavelet-Prozessor, der wie in den 3, 4 und 5 dargestellt eine Wavelet-Analyse auf dem Sensorsignal unter Verwendung einer diskreten Wavelet-Transformation durchführt. Die Wavelet-Analyse ist zur Analyse von Signalen, die transiente oder andere nicht-stationäre Eigenschaften im Zeitbereich aufweisen, gut geeignet. Im Gegensatz zu Fourier-Transformationen speichert die Wavelet-Analyse Informationen im Zeitbereich, d.h. wann der Fall eingetreten ist.
  • Die Wavelet-Analyse ist ein Verfahren zur Umwandlung eines Signals vom Zeitbereich in den Frequenzbereich, die, wie eine Fourier-Transformation, eine Ermittlung der Frequenzkomponenten ermöglicht. Im Gegensatz zu einer Fourier-Transformation beinhaltet das Ergebnis in einer Wavelet-Transformation jedoch Informationen über die Zeit. Dies kann in Form eines dreidimensionalen Graphen dargestellt sein, wobei die Zeit auf einer Achse, die Frequenz auf einer zweiten und die Signalamplitude auf einer dritten Achse abgebildet sind. Eine Erörterung der Wavelet-Analyse ist in On-Line Tool Condition Monitoring System With Wavelet Fuzzy Neural Network von L. Xiaoli und anderen, 8 JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING Seiten 271–276 (1997) gegeben. Bei der Durchführung einer kontinuierlichen Wavelet-Transformation wird ein Teil des Sensorsignals gefenstert und mit einer Wavelet-Funktion gefaltet. Diese Faltung wird durchgeführt, indem die Wavelet-Funktion am Beginn eines Abtastwertes überlagert, mit dem Signal multipliziert und dann das Ergebnis über den Abtastzeitraum integriert wird. Das Ergebnis der Integration wird skaliert und stellt den ersten Wert der kontinuierlichen Wavelet-Transformation zum Zeitpunkt Null bereit. Dieser Punkt kann dann auf einer dreidimensionalen Ebene abgebildet werden. Die Wavelet-Funktion wird dann nach rechts verschoben (in der Zeit vorwärts) und die Multiplikations- und Integrationsschritte werden wiederholt, um einen weiteren Satz von Datenpunkten zu erhalten, die auf dem 3D-Raum abgebildet werden. Dieser Vorgang wird wiederholt und das Wavelet wird durch das gesamte Signal bewegt (gefaltet). Die Wavelet-Funktion wird dann skaliert, wodurch die Frequenzauflösung der Umwandlung geändert wird, und die oben erwähnten Schritte werden wiederholt.
  • Die Daten von einer Wavelet-Transformation eines Sensorsignals von dem Prozessvariablensensor 138 sind in 3 dargestellt. Die Daten sind in drei Dimensionen dargestellt und bilden eine Oberfläche 170. Wie in dem Graph von 3 dargestellt, weist das Sensorsignal eine kleine Spitze bei ungefähr 1 kHz zum Zeitpunkt t1 und eine weiter Spitze bei ungefähr 100 Hz zum Zeitpunkt t2 aufgrund eines Vibrationsgeräuschsignals 132 auf. Durch fortlaufende Verarbeitung durch den Signalauswerter 154 werden die Oberfläche 170 oder Teile der Oberfläche 170 zur Bereitstellung einer Zustandsausgabe 156 ausgewertet.
  • Für die oben erläuterte kontinuierliche Wavelet-Transformation sind umfangreiche Berechnungen notwendig. Daher führt der Signalvorprozessor 150 in einer Ausführungsform eine diskrete Wavelet-Transformation (DWT) durch, die zur Implementierung im Mikroprozessorsystem 148 gut geeignet ist. Eine effiziente diskrete Wavelet-Transformation verwendet den Mallat-Algorithmus, bei dem es sich um einen Zweikanal-Subband-Kodierer handelt. Der Mallet-Algorithmus liefert eine Reihe von getrennten oder zerlegten Signalen, die stellvertretend für individuelle Frequenzkomponenten des ursprünglichen Signals sind. 4 stellt ein Beispiel eines solchen Systems dar, in dem ein ursprüngliches Sensorsignal S unter Verwendung eines Subband-Kodierers eines Mallat-Algorithmus zerlegt wird. Das Signal S hat einen Frequenzbereich zwischen 0 und einem Maximum von fMAX. Das Signal wird gleichzeitig durch einen ersten Hochpassfilter mit einem Frequenzbereich zwischen 1/2fMAX und fMAX und einen Tiefpassfil ter mit einem Frequenzbereich zwischen 0 und 1/2fMAX geleitet. Dieser Vorgang wird als Aufspaltung bezeichnet. Die Ausgabe aus dem Hochpassfilter stellt "Stufe 1"-diskrete Wavelet-Transformationkoeffizienten bereit. Die Stufe 1-Koeffizienten sind stellvertretend für die Amplitude als eine Funktion der Zeit des Teils des Eingabesignals, das zwischen 1/2fMAX und fMAX liegt. Die Ausgabe aus dem 0 bis 1/2fMAX Tiefpassfilter wird wie gewünscht durch darauffolgende Hochpass-(1/4 fMAX–1/2fMAX) und Tiefpass-(0–1/4fMAX)-filter geleitet, um zusätzliche Stufen (jenseits "Stufe 1") der diskreten Wavelet-Transformationskoeffizienten bereitzustellen. Die Ausgaben von jedem Tiefpassfilter können weiteren Aufspaltungen unterzogen werden, die wie gewünscht zusätzliche Stufen diskreter Wavelet-Transformationskoeffizienten anbieten. Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis die gewünschte Aufspaltung erreicht ist oder bis die Anzahl der verbleibenden Datenabtastwerte nach einer Aufspaltung keine weiteren Informationen enthalten. Die Aufspaltung der Wavelet-Transformation wird derart ausgewählt, dass sie in etwa der des Sensors entspricht oder der minimalen Signalauflösung entspricht, die zur Überwachung des Vibrationsgeräuschsignals 132 notwendig ist. Jede Stufe der DWT-Koeffizienten ist stellvertretend für eine Signalamplitude als eine Funktion der Zeit für einen gegebenen Frequenzbereich. Die Koeffizienten für jeden Frequenzbereich werden verbunden, um einen Graph wie den in 3 dargestellten Graph zu bilden.
  • In einigen Ausführungsformen wird dem Signal eine "Aufpolsterung" (padding) hinzugefügt, indem dem Sensorsignal in der Nähe der Grenzen der bei der Wavelet-Anaylse verwendeten Fenster Daten hinzugefügt werden. Durch diese "Aufpolsterung" werden Verzerrungen in der Frequenzbereichsausgabe verringert. Dieses Verfahren kann mit einer kontinuierlichen Wavelet-Transformation oder einer diskreten Wavelet-Transformation angewendet werden. Die "Aufpolsterung" ist definiert als Anhängen zusätzlicher Daten in dem gegenwärtigen Fenster, beispielsweise zusätzlicher Datenpunkte, die jeweils 25% über die Grenzen auf jeder Seite des gegenwärtig aktiven Datenfensters hinausgehen. In einer Aus führungsform wird die "Aufpolsterung" durch die Wiederholung eines Teils der Daten in dem gegenwärtigen Fenster erzeugt, so dass die angehängten Daten das vorhandene Signal auf jeder Seite polstern. Der gesamte Datensatz wird dann an eine quadratische Gleichung angepasst, die zum Hochrechnen des Signals um 25% über das aktive Datenfenster hinaus verwendet wird.
  • 5 ist ein Beispiel, das ein von dem Sensor 138 erzeugtes Signal S sowie die resultierenden Näherungssignale, die in sieben Aufspaltungsstufen, die von Stufe 1 bis Stufe 7 gekennzeichnet sind, erhalten wurden, darstellt. In diesem Beispiel ist die Signalstufe 7 stellvertretend für den niedrigsten Frequenz-DWT-Koeffizienten, der erzeugt werden kann. Jegliche weitere Aufspaltung hat ein Geräusch zur Folge. Alle Stufen oder nur die Stufen, die einen Bezug zum Vibrationsgeräuschsignal 132 haben, werden dem Signalauswerter 154 als das isolierte Signal 152 bereitgestellt. Beispielsweise können die Stufen 2, 3 und 5 je nach der bestimmten Systemkonfiguration und Sensorart das vom Signalauswerter 154 bereitgestellte isolierte Signal 152 aufweisen.
  • Der Signalauswerter 154 wertet das vom Signalvorprozessor 150 empfangene isolierte Signal 152 aus und überwacht in einer Ausführungsform eine Amplitude einer bestimmten Frequenz oder eines bestimmten Frequenzbereichs, die in dem isolierten Signal 152 ermittelt wurden, und stellt die Zustandsausgabe 156 bereit, wenn ein Schwellenwert überschritten wird. Wenn das isolierte Signal beispielsweise jene Komponenten des Sensorsignals zwischen 45 und 55 Hz aufweist, kann der Sensorauswerter 154 die Zustandsausgabe 156 bereitstellen, wenn ein Schwellenwert überschritten wird, der einen Zustand in dem Prozess, wie beispielsweise einen Lagerausfall in der Pumpensteuerungsvorrichtung 108 oder einen Hohlraum in der Ventilsteuerungsvorrichtung 110 angibt. Der Signalauswerter kann außerdem verbesserte Algorithmen zum Treffen von Entscheidungen, wie beispielsweise eine Fuzzy-Logik, neuronale Netze, Expertensysteme, regelbasierende Systeme usw. aufweisen. In der üblicherweise verwendeten US- Patentanmeldung 08/623,569 sind verschiedene Systeme zum Treffen von Entscheidungen beschrieben, die in dem Signalauswerter 154 implementiert sein können, und auf die hier voll inhaltlich Bezug genommen wird.
  • In 6A ist ein Ablaufdiagramm 180 eines Verfahrens zur Fehlerdiagnose dargestellt, das in einer Fehlerdiagnosevorrichtung verwendet wird, die in der Lage ist, eine Prozessvariable zu empfangen. Der Algorithmus beginnt bei 182 und ein Prozessvariablessensorsignal wird erhalten. Das in dem Prozessvariablensignal vorhandene Prozessgeräuschsignal wird bei 184 isoliert. Dann wird das isolierte Prozessgeräuschsignal bei 186 ausgewertet und eine Ausgabe, die den Prozesszustand angibt, wird bei 188 ansprechend auf das ausgewertete isolierte Prozessgeräuschsignal bereitgestellt. 6B ist ein detaillierteres Ablaufdiagramm 200 des Fehlerdiagnoseverfahrens. Der Algorithmus beginnt bei 202 und ein Prozessvariablensensorsignal wird erhalten. Die Komponenten X1, X2, X3, X4 ... XN werden bei 204 isoliert. (Der Einfachheit halber sind in dem Ablaufdiagramm 200 nur 4 Komponenten X1–X4 dargestellt). Wenn keine Komponenten X1–X4 vorhanden sind, wird die Steuerung an den Block 202 übergeben und das Prozessvariablensensorsignal wird erneut erhalten. Bei 206, 208, 210 bzw. 212 wird jeweils die isolierte Komponente X1, X2, X3 bzw. X4 ausgegeben. Jede Ausgabe gibt das Vorhandensein einer bestimmten Signalkomponente in dem Prozessvariablensensorsignal an. Die isolierten Komponenten werden bei 214, 216, 218 und 220 ausgewertet. In der in 6 dargestellten Signalauswertung wird eine Regel verwendet, in der die isolierte Signalkomponente mit einem Grenzwert verglichen wird (Grenzwert1, Grenzwert2, Grenzwert3 bzw. Grenzwert4). Wenn keiner der Grenzwerte von dem entsprechenden isolierten Signal überschritten wird, springt der Algorithmus zu 202 zurück, um ein aktualisiertes Prozessvariablensensorsignal zu erhalten. Wenn irgendein Grenzwert überschritten wurde, wird der Algorithmus mit der Ausgabe von Zustand1, Zustand2 bzw. Zustand3 oder Zustand4 bei 222, 224, 226 bzw. 228 fortgesetzt. Die Komponente X2 kann beispielsweise Signalkomponenten des Prozessvariablensensorsignals zwischen 45 und 55 Hz aufweisen. Wenn diese Komponenten eine Signalstärke aufweisen, die größer als ein durch Grenzwert2 festgelegter Grenzwert ist, wird Zustand2 ausgegeben, der angeben kann, dass beispielsweise eine Pumpe in dem Prozess ausfällt. Gleichermaßen geben andere Komponenten in dem Sensorsignal den Zustand anderer Aspekte des Prozesssteuerungssystems an. Wenn eine einzelne Komponente einen Zustand von mehr als einem Aspekt des Prozesses angibt, gibt die Ausgabe an, dass es zwei mögliche Zustände in dem Prozess gibt. Des weiteren ist die Zustandsausgabe nicht notwendigerweise an einen spezifischen Ausfall gebunden und kann einfach nur angeben, dass eine bestimmte Signalkomponente einen Schwellenwert oder eine weitere Kenngröße überschritten hat. Im Allgemeinen werden die Schritte 202 bis 212 von dem Signalvorprozessor 150 von 2 und die Schritte 214 bis 226 von dem Signalauswerter 154 durchgeführt. Die Schritte der Isolierung und Auswertung können jedoch kombiniert und gleichzeitig oder von derselben Komponente in einer Fehlerdiagnosevorrichtung durchgeführt werden.
  • In Prozesssteuerungssystemen, in denen es eine bekannte Prozessabweichung, beispielsweise aufgrund bestimmter Prozessaktivitäten gibt, kann die Abweichung modelliert und dadurch von dem Prozessvariablensignal getrennt werden, um das isolierte Sensorsignal zu erhalten. In einem Aspekt werden die Wavelet-Transformationsdaten berechnet und in dem Speicher 155 des in 2 dargestellten Signalauswerters 154 während des normalen Prozessbetriebs gespeichert. Diese Daten sind stellvertretend für eine Basis"ebene" des normalen Betriebs. Die Daten können zu verschiedenen Zeiten während des Tages, während eines Prozesszyklus' oder während des Jahres gesammelt werden. Wenn sie bei normaler Verwendung eingesetzt werden, ruft der Signalauswerter 154 die gespeicherte Wavelet-Transformation aus dem Speicher 155 ab und vergleicht die Daten der Basisebene mit Informationen, die während des Betriebs durch die Wavelet-Analyse gesammelt wurden. Wenn der Signalauswerter 154 beispielsweise die Daten der Basisebene von einer aktuellen Wavelet-Transformation abzieht, repräsentieren die resultierenden Daten nur die während des Prozesses auftretenden Anomalien. Ein solcher Subtraktionsvorgang trennt die Prozessabweichungen von abnormalen Vibrationsgeräuschsignalen zusammen mit tagesbedingten und jahreszeitlich bedingten Abweichungen in dem Signal. Beispielsweise kann sich das Vibrationssensorsignal 146 während des Tages oder im Verlauf eines Jahres aufgrund umweltbedingter Temperaturveränderungen und Prozessaktivitäten verändern. Dadurch wird das Prozesssignal von dem Vibrationsgeräuschsignal 132 getrennt. Während des Betriebs kann ein neuronales Netz in dem Mikroprozessorsystem 148 arbeiten, um den Betrieb des Prozesses zu überwachen und das in dem Speicher 155 gespeicherte optimale Modell auszuwählen. Die Koeffizienten mit Bezug zum Betrieb des Modells können unter Verwendung eines neuronalen Netzes erzeugt oder während der Installation des Messwertgebers 102 über den Kommunikationsbus empfangen werden, wie in verschiedenen Kommunikationsprotokollen bereitgestellt ist. Beispiele für Modelle umfassen ein Modell erster Ordnung einschließlich Stillstandszeit, das üblicherweise für nicht-oszillierende Systeme geeignet sind, oder Modelle zweiter Ordnung einschließlich Stillstandszeit, die üblicherweise für oszillierende Prozesse ausreichen. Ein anderes Modellierverfahren ist die Verwendung eines adaptiven neuronalen Netzmodells, das eine Fuzzy-Logik verwendet. Ein solches Mischsystem umfasst ein neuronales Netz und eine Fuzzy-Logik. Die Fuzzy-Logik passt das Modell an die Veränderlichkeit des Prozesses an, während die neuronalen Netzmodelle eine Flexibilität des Modellierens ermöglichen, um sich so verändernden Prozessen anzupassen. Die Verwendung der adaptiven Element-Zugehörigkeitsfunktionen in dem Fuzzy-Logik-Modell ermöglicht des Weiteren die Festlegung, ob das bestimmte Modell aktualisiert werden sollte. Die Fehlerdiagnosevorrichtung kann mit jeder beliebigen Art von Signalauswerter arbeiten, beispielsweise mit einem Signalauswerter, der Lebensdauererwartungs- oder Fehlerdiagnoseschaltkreise aufweist. Beispiele solcher Verfahren sind in der parallelen Anmeldung 08/744,980, eingereicht am 7. November 1996, mit dem Titel "DIAGNOSTICS FOR RESISTANCE BASED TRANSMITTERS" dargestellt.
  • Bei dem Prozessvariablensensor 138 kann es sich um jede beliebige Art von Prozessvariablensensor handeln, der in der Lage ist, Vibrationen in der Prozessflüssigkeit zu erfassen. Der Prozessvariablensensor sollte eine Bandbreite und einen Frequenzgang oder eine Frequenzauflösung haben, die ausreichend für die Erfassung der gewünschten Vibrationsgeräuschsignale ist. Üblicherweise liegt diese zwischen 0 und ungefähr 200 Hz in einem auf einem Differenzdruck basierendem Durchflussmesswertgeber. Eine Art des Prozessvariablensensors ist ein Drucksensor. Ein Prozessvariablendrucksensor mit einer ausreichenden Bandbreite ist in dem US-Patent 5,637,802 dargestellt, das am 10. Juni 1997 veröffentlicht wurde. Andere Komponenten in den Vorrichtungen, wie A/D-Wandler, müssen ebenfalls eine ausreichende Bandbreite, Verstärker und andere Elemente in dem Eingabekanal aufweisen. 7 stellt einen magnetischen Durchflussmesser 250 dar, der einen durch die Elektroden 258 bereitgestellten Prozessvariablensensor aufweist. Der Durchflussmesser 250 umfasst die Durchflussröhre 252, die an das Elektronikgehäuse 254 gekoppelt ist. In einem magnetischen Durchflussmesser erzeugen die Spulen 256 ein magnetisches Feld in der Durchflussröhre 252. Durch den Durchfluss der Prozessflüssigkeit durch das resultierende magnetische Feld entsteht ein elektrisches Potential zwischen den Elektroden 258, die ein Prozessvariablensensorsignal bereitstellen. Die Vibrationssignale 132 in der Flüssigkeit verändern die Durchflussgeschwindigkeit und können von den Elektroden 258 erfasst werden. Übliche Frequenzgänge von magnetischen Durchflussmessern sind 0 bis 75 Hz oder höher.
  • 8 stellt einen Wirbeldurchflussmesser 260 mit einem durch Sensor 266 bereitgestellten Prozessvariablensensor dar. Der Wirbeldurchflussmesser 260 umfasst ein Strömungshindernis 262, das in der Durchflussröhre 264 befestigt und an den vierten Sensor 266 gekoppelt ist. Ein Durchfluss der Prozessflüssigkeit durch die Durchflussröhre 264 hat zur Folge, dass das Strömungshindernis 262 um die Drehachse 268 bewegt wird. Diese Bewegung führt dazu, dass eine Kraft 270 auf den Sensor 266 übertragen wird, der ein Prozessvariablensensorsignal bereitstellt. Die Frequenz dieser Kraft ist abhängig vom Durchfluss durch die Durchflussröhre 264. Die Geräuschvibrationssignale 132 werden ebenfalls auf den Sensor 266 übertragen, zur Verwendung mit dem in 2 dargestellten Signalvorprozessor 150 und Signalauswerter 154. Wirbeldurchflussmesser haben üblicherweise einen Frequenzgang zwischen ungefähr 0 und 10 KHz oder höher.
  • 9 stellt den Prozessvariablensensor eines Coriolis-Durchflussmessers 330 dar, der mit Spulen 342 ausgestattet ist und eine Durchflussröhre 332 und Messgerätelektronik 334 aufweist. Die Messröhren 336 sind an die Durchflussröhre 332 gekoppelt. Eine Treiberspule 340 lässt die Röhren 336 ansprechend auf ein Treibersignal vibrieren, und Fühlerelemente, die Fühlerspulen und Fühlermagnete 344 aufweisen, stellen linke und rechte Verwirbelungssignale bereit, die einen Bezug zu der resultierenden Vibration der Röhren 336 haben. Der Durchfluss durch die Röhren 336 hat zur Folge, dass die Röhren 336 auf eine Weise gedreht werden, die von den Spulen 342 erfasst wird. Die Ausgaben der Spulen 342 haben einen Bezug zum Durchfluss durch die Röhren 336 und stellen ein Prozessvariablensensorsignal bereit. Die Vibrationsgeräuschsignale 132 können ebenfalls von den Spulen 342 erfasst und dem in 2 dargestellten Signalvorprozessor bereitgestellt werden. Die Coriolis-Messgeräte haben üblicherweise einen sehr breiten Frequenzbereich, der Vibrationen bei sehr hohen Frequenzen erfassen kann.
  • Andere Arten von Prozessvariablensensoren umfassen einen Ultraschall- oder Funkfrequenzempfänger in einer Füllstandsanzeige oder einen Ultraschallempfänger in einem Ultraschallstufensensor. Der Messwertgeber 102 kann beispielsweise einen Ultraschall-Durchflussmesser oder eine Füllstandsanzeige aufweisen, und der Sensor 138 ist ein Ultraschallsensor. Des Weiteren können Steuerungsvorrichtungen wie Ventilsteuerungen Prozessvariablensensoren aufweisen.
  • Obwohl die Erfindung mit Bezug auf die bevorzugten Ausführungsformen beschrieben wurde, werden Fachleute in der Technik erken nen, dass Veränderungen bezüglich der Ausgestaltung und den Details gemacht werden können, ohne sich dabei von dem durch die Ansprüche definierten Umfang der Erfindung zu entfernen. Die Erfindung kann eher in Software als in einer Anzahl von Stellen in einem Prozesssteuerungssystem, wie beispielsweise einer feldbefestigten Vorrichtung oder sogar einer Systemsteuerung verwendet werden. Des Weiteren berücksichtigen moderne digitale Protokolle wie der Feldbus, Profibus und dergleichen die Software, die die Erfindung umsetzt, die Kommunikation zwischen den Elementen in einem Prozesssteuerungssystem, und ermöglichen auch, dass Prozessvariablen in einem Messwertgeber und dann an die Software übertragen werden, die in einem anderen Teil der Anlage vorhanden ist. Beispielsweise wurden verschiedene Funktionsblöcke der Erfindung bezüglich der Schaltkreise beschrieben, aber viele Funktionsblöcke können in anderen Formen, wie beispielsweise digitalen und analogen Schaltkreisen, Software und deren Mischformen implementiert werden. Wenn sie als Software implementiert sind, führt ein Mikroprozessor die Funktionen durch, und die Signale weisen digitale Werte auf, welche die Software bearbeiten. Ein gewöhnlicher Prozessor, der mit Befehlen programmiert ist, die zur Folge haben, dass der Prozessor die gewünschten Prozesselemente ausführt, anwendungsspezifische Hardwarekomponenten, die zur Durchführung der gewünschten Elemente verdrahtete Schaltkreise aufweisen, sowie jede beliebige Kombination der Programmierung eines herkömmlichen Prozessors und Hardwarekomponenten können verwendet werden. Deterministische- oder Fuzzy-Logik-Verfahren können wie benötigt in den Schaltkreisen oder der Software zum Treffen der Entscheidungen verwendet werden. Aufgrund der Beschaffenheit der komplexen digitalen Schaltkreise können Schaltkreiselemente auch nicht, wie dargestellt, in separate Blöcke aufgeteilt werden, sondern die für unterschiedliche Funktionsblöcke verwendeten Komponenten können vermischt und gemeinsam verwendet werden. Gleichermaßen können bei der Software manche Befehle als Teil verschiedener Funktionen gemeinsam verwendet werden und mit Befehlen ohne Bezug innerhalb des Umfangs der Erfindung vermischt werden. Bei einer Fehlerdiagnosevorrichtung kann es sich um jede beliebige Vorrichtung (oder eine Kombination von Vorrichtungen, wie beispielsweise Vorrichtungen, die Informationen gemeinsam verwenden, um zu einem Ergebnis zu gelangen), die ein Prozessvariablensignal empfängt, einschließlich eines Prozessüberwachungssystems, eines PCs (Personal Computer), eines Steuerungssystems, eines tragbaren Kommunikators, einer Steuerungsvorrichtung oder eines Messwertgeber handeln. Im US-Patent 5,754,596 ist eine Technik zur Übertragung gespeicherter Daten beschrieben, die in einer Feldvorrichtung gespeichert sind, so dass die gespeicherten Daten eine höhere Bandbreite haben können als möglich wäre, wenn die Daten mit der Aktualisierungsgeschwindigkeit des Kommunikationsprotokolls übertragen werden würden. Jede beliebige Art von Prozessvariablensensor, die empfindlich für ein Prozessgeräuschsignal ist, kann mit der Fehlerdiagnosevorrichtung der Erfindung verwendet werden.

Claims (28)

  1. Fehlerdiagnosevorrichtung zur Verwendung in einem Prozesssteuerungssystem zur Steuerung oder Überwachung eines Prozessfluids, wobei die Vorrichtung betriebsbereit ist, um Folgendes zu empfangen: eine Sensor-Signaleingabe (146), wobei das Sensorsignal mit einer Prozessvariablen eines Prozessfluids eines Prozesses in Zusammenhang steht, und die Prozessvariable mit Hilfe eines Prozessvariablensensors (138) gemessen wird, wobei die Fehlerdiagnosevorrichtung Folgendes aufweist: eine Signal-Vorverarbeitungsvorrichtung (150), die betriebsbereit ist, um die Sensor-Signaleingabe (146) zu empfangen und eine isolierte Signalausgabe (152) zu erzeugen, wobei das Sensorsignal Signalkomponenten aufweist, die mit dem Prozessbetrieb in Zusammenhang stehen; und eine Signal-Bewertungseinrichtung (154), die für den Empfang der isolierten Signalausgabe (152) und für die Erzeugung eines Zustands-Ausgangssignals (156), das mit einem Zustand des Prozesses in Zusammenhang steht, betriebsbereit ist, wobei der Zustand des Prozesses nicht direkt mit der Prozessvariablen in Zusammenhang steht; dadurch gekennzeichnet, dass die Signal-Vorverarbeitungseinrichtung (150) betriebsbereit ist, um einen Frequenzbereich zu isolieren, der mit Schwingungs-Rauschsignalen in Zusammenhang steht, wodurch die isolierte Signalausgabe (152) erzeugt wird; und dass die Signal-Bewertungseinrichtung (154) betriebsbereit ist, um eine Amplitude der isolierten Signalausgabe (152) mit einem Schwellenpegel zu vergleichen, wodurch das Zustands-Ausgangssignal (156) erzeugt wird.
  2. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Sensorsignal einen Frequenzgang von mindestens 50 Hz aufweist.
  3. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Prozessvariablensensor (138) einen Durcksensor, einen Sensor in einem Coriolis- Durchflussmesser und/oder in einem Ultraschall-Durchflussmesser aufweist.
  4. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass das Sensorsignal eine Frequenz aufweist, die zwischen 0 Hz und 200 Hz liegt.
  5. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Signal-Vorverarbeitungseinrichtung (150) ein Filter aufweist.
  6. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Signal-Vorverarbeitungseinrichtung (150) eine Wavelet-Vorverarbeitungseinrichtung aufweist, die betriebsbereit ist, um das Sensorsignal zu empfangen und eine Wavelet-Transformation auszuführen.
  7. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Wavelet-Vorverarbeitungsvorrichtung betriebsbereit ist, um eine diskrete Wavelet-Transformation auszuführen.
  8. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Wavelet-Vorverarbeitungseinrichtung betriebsbereit ist, um die diskrete Wavelet-Transformation unter Verwendung des Mallat-Algorithmus auszuführen.
  9. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Zustand mit dem Betrieb einer Prozesssteuerungsvorrichtung in Zusammenhang steht.
  10. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerdiagnosevorrichtung in einem Prozessmonitor oder in einem Steuersystem implementiert ist.
  11. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerdiagnosevorrichtung an einen Kommunikationsbus koppelt.
  12. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass der Kommunikationsbus eine Zweidrahtschleife aufweist.
  13. Fehlerdiagnosevorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Fehlerdiagnosevorrichtung vollständig mit Energie betrieben wird, die von der Zweidrahtschleife erhalten wird.
  14. Fehlerdiagnosevorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Zustand des Prozesses mit einem Zustand einer Prozessvorrichtung, die aus der Gruppe von Vorrichtungen bestehend aus Ventilen, Pumpen, Pumpendichtungen, Entladesystemen, Stellgliedern, Elektromagneten oder Solenoiden, Verdichtern, Turbinen, Rührwer ken, Dämpfern, Rohrleitungen, Montagevorrichtugen und Tanken ausgewählt wird, in Zusammenhang steht.
  15. Fehlerdiagnoseverfahren, welches in einer Prozesssteuerungsumgebung ausgeführt wird und folgende Schritte aufweist: Erhalt eines Prozessvariablen-Sensorsignals (146); Isolierung eines Prozess-Rauschsignals (152) in dem Prozessvariablen-Sensorsignal (146) durch Isolieren eines mit den Schwingungs-Rauschsignalen in Zusammenhang stehenden Frequenzbereichs ; und wobei das verfahren gekennzeichnet ist durch die Bewertung des isolierten Signals (152) durch Vergleichen einer Amplitude des isolierten Prozess-Rauschsignals (152) mit einem Schwellenpegel und Bereitstellen eines mit dem Prozess in Zusammenhang stehenden Zustands-Ausgangssignals (156), wobei der Zustand nicht direkt mit der Prozessvariablen in Zusammenhang steht.
  16. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Isolierung das Filtern des Prozessvariablen-Sensorsignals (146) aufweist.
  17. Verfahren nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Isolierung das Ausführen einer Wavelet-Transformation an dem Prozessvariablen-Sensorsignal aufweist.
  18. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausführung eines Wavelet-Transformationsvorgangs die Ausführung einer diskreten Wavelet-Transformation einschließt.
  19. Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Durchführung einer diskreten Wavelet-Transformation die Verwendung eines Mallat-Algorithmus aufweist.
  20. Verfahren nach einem der Ansprüche 17 bis 19, wobei das Verfahren weiter die Schritte des Abrufens von während dem Normalbetrieb in einem Speicher (155) einer Signal-Bewertungseinrichtung (154) gespeicherten Wavelet-Transformationsdaten, wobei die Signal-Bewertungseinrichtung das isolierte Signal (152) bewertet, und des Vergleichens der vorliegenden Wavelet-Transformationsdaten mit den abgerufenen Wavelet-Transformationsdaten aufweist.
  21. Verfahren nach Anspruch 20, welches weiter die Subtraktion der abgerufenen Wavelet-Transformationsdaten von den gegenwärtigen Wavelet-Transformationsdaten aufweist.
  22. verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass der Bewertungsschritt die Anlegung des isolierten Signals (152) an ein Neuronennetz und/oder die Anwendung einer Formel bei dem isolierten Signal (152) aufweist.
  23. Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 22, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessvariablen-Sensorsignal ein Drucksensorsignal, ein Sensorausgangssignal aus einem Coriolis-Durchflussmesser, ein Sensorausgangssignal aus einem Wirbeldurchflussmesser, Elektroden-Ausgangssignale aus einem magnetischen Durchflussmesser und/oder ein Ausgangssignal aus einem Sensor in einem Coriolis-Durchflussmesser aufweist.
  24. Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 23, dadurch gekennzeichnet, dass das Prozessvariablen-Sensorsignal eine Bandbreite von mindestens ungefähr 50 Hz aufweist.
  25. Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass das Zustands-Ausgangssignal mit einem Zustand einer Prozesssteuerungsvorrichtung in Zusammenhang steht.
  26. Verfahren nach einem der Ansprüche 15 bis 25, welches das vollständige Betreiben der Fehlerdiagnosevorrichtung mit Energie von einer Zweidrahtschleife einschließt.
  27. Prozesssender, welcher ein Fehlerdiagnoseverfahren nach Anspruch 15 durchführt, wobei der Sender Folgendes aufweist: einen Prozessvariablensensor (138), welcher ein für einen Parameter des Prozesses kennzeichnendes Eingangssignal empfängt und ein Ausgangssignal (146) bereitstellt, das mit dem Parameter in Zusammenhang steht, wobei das Ausgangssignal (146) das Prozessvariablen-Sensorsignal (146) aufweist; eine Vorrichtung (150) für das Trennen des Prozess-Rauschsignals (152) von dem Ausgangssignal (146); und eine Signal-Bewertungseinrichtung (154), welche das isolierte Prozess-Rauschsignal (152) bewertet, indem sie eine Amplitude des isolierten Prozess-Rauschsignals (152) mit einem Schwellenpegel vergleicht und ein mit dem Prozess in Zusammenhang stehendes Zustands-Ausgangssignal (156) liefert, wobei der Zustand des Prozesses mit der Prozessvariablen nicht direkt in Zusammenhang steht.
  28. Computerlesbares Medium mit darauf gespeicherten Befehlen, die von einem Mikroprozessorsystem in einer Fehlerdiagnosevorrichtung zur Diagnose eines Zustands eines Prozesses ausführbar sind, wobei die Befehle Folgendes umfassen: Erhalt eines Prozessvariablen-Sensorsignal (146); Isolierung eines Prozess-Rauschsignals (152) in dem Pro zessvariablen-Sensorsignal (146) durch Isolieren eines Frequenzbereichs, der mit Schwingungs-Rauschsignalen in Zusammenhang steht; und gekennzeichnet ist durch Bewerten des isolierten Prozess-Rauschsignals (152) durch Vergleichen einer Amplitude des isolierten Prozess-Rauschsignals (152) mit einem Schwellenpegel, wobei der Zustand nicht direkt mit der Prozessvariablen in Zusammenhang steht; und Ausgabe der Prozesszustands (156) ansprechend auf die Bewertung.
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