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罗斯蒙特研发出一种独特的统计过程监控技术，在过程环境中它可以对异常情况进行预防性检测。这一技术的基本原理是：当设备正常运行时，各个动态过程环节的噪音特性或变化特性都各不相同。这些特性的改变意味着过程、过程设备、变送器中将发生显著变化，或已经发生了显著变化。例如，噪音可能来自于过程中的设备（如泵、搅拌器），或湍流导致的差压值的自然波动，或两者的结合。
要感应这些独特的特性www.cechina.cn，需要有一台像罗斯蒙特 3051S 压力变送器一样具有快速传感功能的仪表，它的诊断特性板（图 1）中内置有我们的专利软件，可以计算噪音或变化的特性与数量统计参数。这些统计参数都是输入压力的均值和标准差。过滤功能的作用是将过程中的缓慢变化（一般由调整点变化引起）从相关过程噪音或变化中剔除出来。图 2 的例子为，在均值保持不变的情况下，噪音级的变化对标准差值会产生何种影响。
仪表的快速性和统计参数的内部计算尤为关键。速度较慢的仪表无法捕获过程或系统的噪音特性。由于这些仪表一般用于过程控制，所以出于此种目的，设备、集散控制系统或 PLC 中通常 通过其它工具（如罗斯蒙特 333 HART Tri-loop）还可以在设备中进行非主要变量的赋值，并将这些数值传输给用户。
图 1：具有先进诊断功能的 3051S HART 压力变送器的结构
会采用各种形式的衰减或过滤措施，以降低过程信号中的噪音。这种过滤或衰减消除或显著降低了噪音信号。另外，考虑到带宽限制和典型 DCS 或 PLC 的取样率，在系统层面上对统计参数进行计算是不现实的。这些典型设备的信号取样率一般为每秒一次或者更低，这一速度远远及不上仪表对过程变量的取样速度（3051S 压力变送器的取样率则为每秒 22 次）。
罗斯蒙特仪表内，统计参数计算所占用的程序通道与过滤并计算一次输出信号（如 4-20 mA 信号）的程序通道并行。一次输出信号在任何情况下都不会受到这一附加功能的影响。
仪表可以通过两种方式向用户提供诊断信息。第一种方式：可以通过 HART 通信协议将统计参数传输到主机系统。使用这些统计参数CONTROL ENGINEERING China版权所有，系统可以检测或显示过程环境下的变化。例如，统计数值被储存在 DCS 历史数据中。如果发生过程紊乱的情况，系统将检查这些数值，确定这些数值变化是否预示或指示了过程紊乱。之后系统将把这些数据直接显示给操作人员，或作出报警、警告指示。
第二种方式：仪表的内部程序通过学习过程确定过程噪音或特性的基准。学习过程完成后控制工程网版权所有，仪表就可以独立进行检测，以确定噪音或特性是否发生了显著变化。它将通过 LCD 输出该事件，通过 4-20 mA 输出报警，和/或通过 HART 输出警告。
运行
图 3 是统计过程监控(SPM)诊断的简图。压力过程变量被输入到一个模块中，该模块会对压力信号进行高通过滤。以未过滤的压力信号为基础计算均值，以过滤后的压力信号为基础计算标准差。通过 HART 和通信手操器（如 375 现场通信器）或资产管理软件设备（如艾默生过程管理研发的 AMS™ 设备管理器）传输这些统计数值。
SPM 还包括一个学习模块，它可以为过程建立一系列的基准值。在那些被认为是正常的过程或安装情况下，用户通过 HART 监控并完成基准值的建立。这些基准值被传输到决策模块，与最新计算出的均值和标准差进行比较。用户通过控制输入功能选择灵敏度设置和动作，当设备检测到上述数值的显著变化时，SPM 诊断功能就会发出报警、警告www.cechina.cn，或采取其它行动。
图 4 是一个流程图，它对 SPM 诊断的运行进行了更详尽的说明。它是一个经过简化的流程图，说明了使用默认值的运行情况。当诊断程序不间断地计算均值和标准差时，必须将学习和决策模块激活为运行状态。一旦激活，SPM 将进入学习/检测模式。诊断程序将在用户设置的时间段内计算作为基准的均值和标准差（学习/监控期默认为 3 分钟）。诊断的状态将为“学习”。程序将进行一次检查，以保证过程具有足够高的噪音或变化级（必须高于变送器本身内部噪音的最低水平）。如果级别过低，诊断程序将继续计算基准值CONTROL ENGINEERING China版权所有，直到满足标准为止（或程序被关闭）。通过检查后，程序将计算第二组数值，并将其与原来的那组数值进行比较，检验该测量过程是否具有稳定性和可重复性。在这一期间，诊断的模式将变为“检测”。如果过程稳定，诊断程序将把最后一组数值作为基准值，并切换到“监控”模式。如果过程不稳定，诊断程序则会继续进行检测，直至稳定为止。稳定标准由用户自定义。
进入“监控”模式后，程序将不断地计算新的均值和标准差，每秒就会有新数值被计算出来。 
图 4：SPM 运行的简化流程图
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