冗余机制的变化
        安全保护系统从20世纪60年代开发，以气动和继电元件为主。到70年代，由简单的继电器系统发展为微处理器和可编程序调节器（PLC或PC），并且由单回路系统发展为冗余系统和容错系统。SIL3安全度等级是石油化工行业的最高安全等级。而最新等级的产品则符合SIL4的要求。从70年代开始产生于航空领域的三重冗余多数表决机制（TMR, Triple Modular Redundancy）开始用于安全系统。90年代，国外一些大公司推出三重化(TMR)、冗错功能的系统，如图14所示。如美国Woodward公司的Micro Net TMR系统、Triconex公司的Tricon系统、Honeywell公司的FSC系统、英国ICS Triplex公司的Regent系统等。目前，三重冗余和两重冗余两分天下。近期又有CPU的四重冗余(QMR，2oo4D)技术和软件冗余技术出现，如HIMA的H41q/H51q系统。容错机制是指一个和多个元件或部件出现故障时系统仍能继续运行的能力。容错系统能发现故障并排出故障的影响。新型SIS（如TRICON）可以实现系统所有部件和部分相关设备故障的容错特性。容错手段主要是冗余、自诊断和在线维护修理。
        现在还有一个能灵活配置的理念。如HIMA公司的HIMax产品支持xMR架构，即X=1，2，3，4，分别构成无冗余，二重、三重、四重冗余。
        经验统计，安全仪表系统SIS的系统故障比例是，传感器为40%，控制器为10%，执行机构为50%。因此执行机构的可靠性是关键。随之产生了二重化电磁阀、切断阀及在线部分行程试验（PSTCONTROL ENGINEERING China版权所有, Partial Stroke Test）系统。
        霍尼韦尔推出一组安全仪系统运行状况和可靠性测量系统（SIS-Health Monitoring），帮助专业人员监控安全仪表系统(SIS)的运行状况和可靠性。通过精确监控系统状态，减少对其进行的不必要的维护，并能够将导致安全事故和工厂意外停机的故障减至最少。SIS-Health Monitoring可支持更出色的工作实践，从而能够使安装和运营成本减少20%~30%。报告显示，有超过20%的工厂事故是由SIS维护和测试错误导致的。很多情况下，由于无法精确监控系统状态www.cechina.cn，工厂会不断地进行SIS维护和测试。这种不必要的维护使人为错误增多，从而导致更多的系统故障。此外，缺乏可靠性数据也会带来不必要的SIS工程工作CONTROL ENGINEERING China版权所有，从而导致系统故障。 霍尼韦尔的SIS-Health Monitoring是一套可通过自定义设置满足特定工厂要求、条件和过程需求的工具箱，包含以下两个模块：健康监控本地可靠性数据库(SIS-Health Monitoring Local Reliability Database)适用于任何SIS。SIS-Health Monitoring可根据站点仪表的故障行为确定可靠性和安全性能特征，例如趋势和故障率等。健康监控分析工具箱(SIS-Health Monitoring Analysis Toolset)可支持操作人员分析、验证和优化SIF可靠性及其安全完整性水平(SIL)。
        安全系统与控制系统的集成
        以前，工厂控制系统和安全系统往往分别设计、分别建设，主要原因是控制系统的可靠性不足以保证安全系统的可靠性。由于近10年来PLC和DCS技术的发展，其可靠性大幅度提高，成本降低，柔性增强。相反控制工程网版权所有，安全系统仍然遵守一些陈旧的技术和标准，配线成本膨胀，检验时间过长，系统更新困难。因此，人们开始对陈旧的安全系统提出了疑问。
        德国PROFIBUS协会（PNO）在1999年初，在PROFIBUS的基础上，提出了PROFI  safe安全应用接口标准，使安全系统与控制系统通信和集成成为可能。目前，已有包括石油化工在内的3000多套系统应用。其优点是：（1）PROFIsafe 和PROFIBUS标准功能的系统可以共存、连接和通信；（2）大幅度降低电缆成本和设备成本；（3）设备诊断和状态监视变得简单；（4）减轻了维护人员和设计人员的技术负担；（5）备品备件还可减少。由于现场总线技术也通过了SIL认证，故安全系统也可和现场安全仪表产品、现场总线（HART、Foundation Field bus）、DCS产品、工厂仪表设备资产资源管理系统（PRM）集成www.cechina.cn，使用统一的人机界面和工作站，功能大大增强。
        机组诊断与SIS的集成
        分析压缩机机组故障及其诊断的特点，引入模糊集合概念和模糊控制理论，将维修专家形成的故障现象模型与实际进行比较，对运行情况进行评定，建立压缩机机组故障诊断模型，应用于机组控制和诊断过程，能有效地减少人为因素影响，使得故障诊断准确、快速。通过对故障诊断的分解，应用模糊数学的基本原理，选定典型故障现象和原因，分析其对应关系，确定其权重以及模糊关系矩阵。再经过系统组态，将压缩机诊断系统模块集成到机组保护系统。使压缩机机组以最佳控制方案，并且在非满负荷工况下，效率高，操作范围宽，运行安全，具有足够的灵活性和可靠的防喘振保护性能。通过掌握工艺过程和压缩机的操作性能，对压缩机机组故障进行分析和研究，进行压缩机机组的故障诊断，从而使压缩机控制系统达到最佳化和最优化。