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Dokumentenidentifikation DE60306494T2 01.02.2007
EP-Veröffentlichungsnummer 0001476794
Titel VORRICHTUNG, VERFAHREN UND COMPUTERPROGRAMMPRODUKT ZUR MODELLIERUNG DER KAUSALITÄT IN EINEM FLUSSSYSTEM
Anmelder Goalart AB, Lund, SE
Erfinder LARSSON, Eric, Jan, S-222 40 Lund, SE;
DAHLSTRAND, Fredrik, S-224 74 Lund, SE;
ÖHMAN, Bengt, S-224 73 Lund, SE
Vertreter H.-J. Rieder und Partner, 42329 Wuppertal
DE-Aktenzeichen 60306494
Vertragsstaaten AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IT, LI, LU, MC, NL, PT, SE, SI, SK, TR
Sprache des Dokument EN
EP-Anmeldetag 31.01.2003
EP-Aktenzeichen 037035797
WO-Anmeldetag 31.01.2003
PCT-Aktenzeichen PCT/SE03/00161
WO-Veröffentlichungsnummer 2003065139
WO-Veröffentlichungsdatum 07.08.2003
EP-Offenlegungsdatum 17.11.2004
EP date of grant 28.06.2006
Veröffentlichungstag im Patentblatt 01.02.2007
IPC-Hauptklasse G05B 23/02(2006.01)A, F, I, 20051017, B, H, EP
IPC-Nebenklasse G05B 17/00(2006.01)A, L, I, 20051017, B, H, EP   G08B 29/00(2006.01)A, L, I, 20051017, B, H, EP   

Beschreibung[de]
Gebiet der Erfindung

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem und spezieller zur Modellierung von variabler Kausalität in dem Flusssystem.

Hintergrund der Erfindung

Flusssysteme, wie industrielle Systeme, können auf verschiedene Weisen beschrieben und modelliert werden, und die erhaltenen Modelle werden für viele verschiedene Aufgaben verwendet, wie Überwachung, Steuerung, Messungsvalidierung, Alarmanalyse, Fehlerdiagnose und Sensorfehlerermittlung.

Flusssysteme können zum Beispiel mittels eines Modells modelliert wer den, das qualitative Beschreibungen des Systems umfasst, oder durch ein sogenanntes regelbasierendes Modell, d. h. ein Modell, das das System unter Verwendung von Regeln oder logischen Feststellungen, die beschreiben, wie verschiedene Komponenten des Systems miteinander zusammenwirken, modelliert.

Heute sind komplexere Modelle zur Modellierung industrieller Systeme verfügbar, zum Beispiel sogenannte Kausalmodelle. Ein Kausalmodell ist ein Modell, das Teile des Systems und die kausale Beziehung zwischen verschiedenen Teilen, bspw. Komponenten, des Systems modelliert, d. h. wie die Teile einander beeinflussen.

Ein Beispiel eines Kausalmodells ist das sogenannte Funktionalmodell. Funktionalmodelle werden verwendet, um Flusssysteme mittels Identifizierung des Gesamtzweckes, den das System erreichen muss, der Funktionen, die das System zur Erfüllung des Zwecks erfüllen muss, und des Verhaltens der physikalischen Struktur, um diese Funktionen zu verwirklichen, zu modellieren. Zum Beispiel kann das modellierte System eine elektronische Vorrichtung, ein Prozesssteuersystem in einer Fabrik, Kundenserviceeinrichtungen in einer Bank, ein Roboter oder das gesamte Internet sein.

Die Stärke von funktionalem Modellieren liegt in ihrer Fähigkeit, der Komplexität in großen Flusssystemen gerecht zu werden. Dies liegt daran, dass der Gesamtzweck und die Funktionen in komplexen Flusssystemen vielfältig sind und häufig unter Verwendung klassischer Modellierungsmethoden sehr schwer zu erkennen sind. Daher wurde die funktionale Modellierung zur Beschreibung von Funktionen von Mensch-Maschine-Systemen, zur Diagnose und Planung in industriellen Anlagen und zur Identifizierung von Fehlern und ihren Konsequenzen in solchen Anlagen verwendet.

Ein Beispiel eines Funktionalmodells ist das Multilevel-Flussmodell (MFM). Die grundlegende Idee von MFM ist es, ein künstliches System zu modellieren, das mit gewissen Zielvorstellungen gestaltet und verwendet wird. Die hauptsächliche Stärke eines Multilevel-Flussmodells ist, dass es unter Verwendung von MFM einfach ist, ein Modell eines Zielsystems zu erzeugen. Daher wird MFM vorzugsweise bei der Modellierung von großen Flusssystemen verwendet.

Multilevel-Flussmodelle (MFM) sind Modelle, die eine grafische Sprache verwenden, die die Ziele und Funktionen von komplexen Systemen darstellen. Die hauptsächliche Stärke von MFM ist die Eignung, sehr komplexe Systeme unter Verwendung einer geringen Anzahl von Modellierungselementen, auch Funktionen genannt, zu beschreiben. Für jede der zulässigen Verbindungen zwischen den MFM-Funktionen ist ein Satz aus kausalen Regeln definiert. Diese kausalen Regeln beschreiben, wie qualitative Zustände der Funktionen einander beeinflussen. Die kausalen Regeln können mit einem oder mehreren diagnostischen Verfahren, wie Alarmanalyse, diskrete Sensorvalidierung oder Fehlermodusanalyse, verwendet werden.

In einem Flusssystem muss nicht immer zutreffen, dass zwei verbundene Komponenten gegenseitig die Betriebsbedingung beeinflussen. Folglich muss dies auch in dem Modell des Flusssystems implementiert sein, d. h. wie zwei verbundene Funktionen gegenseitig den Zustand beeinflussen.

Bei MFM wird angenommen, dass alle verbundenen Funktionen, modellierende Teile des Flusssystems, einander in beide Richtungen beeinflussen. Zum Beispiel ist offensichtlich, dass eine Pumpe, die Wasser in einen geschlossenen Behälter liefert, den Wasserlevel im Behälter beeinflusst und dass der Level im Behälter ebenfalls den Fluss durch die Pumpe beeinflusst. Wenn der Level im Behälter zu hoch ist, wird die Pumpe nicht in der Lage sein, mehr Wasser zu dem Behälter zu transportieren, seitdem der Behälter voll ist, und somit wird der Fluss durch den Behälter zu niedrig sein. Wenn allerdings der Behälter offen anstelle geschlossen ist, wird der Level im Behälter den Fluss durch die Pumpe nicht beeinflussen, sondern das Wasser wird eher einfach über die Ränder des Behälters fließen als den Fluss durch die Pumpe zu blockieren. Ein heutiger Nachteil mit MFM ist, dass es den letzteren Fall nicht behandeln kann, da bei MFM angenommen wird, dass alle verbundenen Komponenten oder Teile des Flusssystems sich gegenseitig beeinflussen. Wie oben erläutert, muss dies nicht immer der Fall sein.

Ein anderer Nachteil bei MFM ist, dass es nicht den Fall behandeln kann, bei dem sich die kausale Beziehung zwischen verbundenen Komponenten zum Beispiel mit der Zeit ändert. Zum Beispiel kann MFM nicht den Fall behandeln, wenn der oben beschriebene geschlossene Behälter einen entfernbaren Deckel aufweist, welcher während des Betriebs des Flusssystems entfernt wird. Folglich kann MFM nicht den Fall modellieren, bei dem ein Flusssystem in einem ersten Betriebszustand einen Deckel aufweist und in einem zweiten Betriebszustand keinen Deckel aufweist.

Eine Lösung des oben beschriebenen Problems wäre, mehr MFM-Symbole oder Modellelemente bereitzustellen, um verschiedene Typen von Objekten, wie offene Behälter, geschlossene Behälter, Zentrifugalpumpen usw. zu repräsentieren. Allerdings würde diese Lösung schnell nicht mehr handhabbar, da es schwierig sein kann, das geeignete Symbol zur Verwendung in einem spezifischen System zu finden, und der Modellierungsaufwand wird schnell schwierig.

In der Dissertation "Knowledge based support for situation assessment in human supervisory control" ("Wissensbasierte Unterstützung zur Situationsbewertung bei menschlich überwachter Steuerung") von Johannes Petersen, DTU Lyngby, Dänemark, 2000, 00-A-897, ISBN 87-87950-84-7, wird ein MFM-Modell zur Behandlung einiger Spezialfälle von Kausalität beschrieben. Allerdings liefert Petersen keine generelle Lösung des Problems, und folglich ist die Kausalität zwischen allen Funktionen, die zur Modellierung des Flusssystems verwendet wird, nicht möglich. In dem von Petersen offenbarten System ist es beispielsweise nicht möglich, Kausalität einer Transportfunktion oder einer Barrierefunktion zu behandeln, und Petersen schlägt keine Lösung des Problems vor.

Außerdem ist es bei dem beschriebenen System nicht möglich, die Kausalität dynamisch zu behandeln, d. h. es ist nicht möglich den Fall zu behandeln, wenn der Einfluss zweier verbundener Funktionen sich gegenseitig beeinflusst mit Änderungen über der Zeit oder aufgrund anderer Parameter, die die Betriebszustände der Komponenten des Flusssystems steuern. (Anm. des Übersetzers: controlling kann auch regeln bedeuten.)

Das von Petersen beschriebene System ist somit ein statisches System und liefert keine allgemeine Lösung, wie dynamische Kausalitäten eines Flusssystems zu modellieren sind.

Außerdem stellt niemand, der den Erfindern der vorliegenden Erfindung bekannt ist, eine Lösung bereit für das Problem des Modellierens auf eine allgemeine und dynamische Weise der Kausalität zwischen verbundenen Modellelementen, die ein Flusssystem modellieren, ohne Vergrößerung der Modellierkomplexität.

Das Patent US 5914875 von Monta et al. beschreibt Verfahren und Mittel zur Diagnose von Fehlern und/oder abnormalen Bedingungen in Flussstrukturen eines Anlagenmodells. Es wird eine Diagnose für Flussstrukturen offenbart, die abnormale Elemente mittels Hypothese und Test ermittelt, und abnormale Elemente werden mittels jeweiliger Massenbalancen oder dergleichen evaluiert. Der Fehlerursprung wird basierend auf Erfahrung abgeleitet.

Ziel der Erfindung

Ein Ziel der Erfindung besteht somit in der Bereitstellung einer Vorrichtung, eines Verfahrens und eines Computerprogramms zur Lösung der oben beschriebenen Probleme. Spezifischer liegt die Aufgabe der vorliegenden Erfindung darin, eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt bereitzustellen, das auf eine allgemeine und dynamische Weise die Kausalität zwischen verbundenen Modellelementen, die ein Flusssystem modellieren, modelliert.

Eine Absicht der Zielsetzung ist es, eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogramm bereitzustellen zur Beschreibung der Richtung der kausalen Beziehungen zwischen Funktionen des Modells.

Eine weitere Absicht ist es, eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogramm bereitzustellen, das dynamisches Handling von Änderungen der Richtung der kausalen Beziehungen über die Zeit hinweg zur Verfügung stellt.

Zusammenfassung der Erfindung

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt der/das die oben genannte Aufgabe erfüllt. Somit bezieht sich die Erfindung auf eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht ist.

Die Vorrichtung gemäß der Erfindung umfasst ein Datenspeichermittel, das zum Speichern von Modellelementdaten in Bezug auf die modellierten Komponenten vorgesehen ist, und ein kausales Regelspeichermittel, das zur Speicherung einer Vielzahl von kausalen Beziehungen, welche die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen, vorgesehen ist. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist das kausale Regelspeichermittel vorgesehen, um eine kausale Beziehung je Arbeitszustand des Modellelements zu speichern, und die kausale Beziehung ist vorzugsweise als eine kausale Regelmatrix gespeichert.

Weiterhin umfasst die Vorrichtung eine Zustandsbestimmungseinheit, die ein Empfangsmittel umfasst, das zum Empfang oder zur Wiedergewinnung von dem Flusssystem eines Statussignals betreffend eine Komponente davon vorgesehen ist. Die Zustandsbestimmungseinheit umfasst außerdem ein Identifikationsmittel, das zur Identifizierung der Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal und zur Identifizierung eines Modellelementes, das die identifizierte Komponente modelliert, vorgesehen ist. In der Zustandsbestimmungseinheit ist ebenfalls ein Bestimmungsmittel eingeschlossen, das zur Bestimmung des Betriebszustands der identifizierten Komponente, abhängig von dem Statussignal, vorgesehen ist. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist das Bestimmungsmittel dazu vorgesehen, um den Betriebszustand basierend auf einer logischen Funktion des Statussignals zu bestimmen, und das Bestimmungsmittel kann auch dazu vorgesehen werden, um einen Zustand der identifizierten Komponente zu liefern.

Außerdem umfasst die Vorrichtung ein Verarbeitungsmittel, das mit dem Datenspeichermittel, mit dem kausalen Regelspeichermittel und mit der Zustandsbestimmungseinheit kommunizierend gekoppelt ist, und das dazu vorgesehen ist, um eine kausale Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand zu aktivieren oder zu deaktivieren. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung ist das Verarbeitungsmittel außerdem dazu vorgesehen, um eine kausale Beziehung während des Betriebs des Flusssystems dynamisch zu aktivieren oder deaktivieren.

Die Vorrichtung gemäß der Erfindung kann auch mit einer Betriebseinheit kommunizierend verbunden sein, welche kommunizierend gekoppelt ist mit und steuerbar ist mittels des Verarbeitungsmittels. Die Betriebseinheit kann vorgesehen sein, um Schritte eines diagnostischen Verfahrens, wie Messungsvalidierung, Alarmanalyse, Fehlerdiagnose oder Sensorfehlerermittlung, unter Verwendung des Zustands und der aktivierten kausalen Beziehung auszuführen.

Das Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung umfasst die Schritte des Empfangens oder Wiedergewinnens eines Statussignals von einem Flusssystem betreffend eine Komponente davon, der Identifizierung der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals, der Identifizierung eines Modellelements, das die identifizierte Komponente modelliert, die Bestimmung eines Betriebszustands der identifizierten Komponente, abhängig von dem Statussignal, und die Aktivierung oder Deaktivierung einer kausalen Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand.

In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung wird der Schritt des Aktivierens oder Deaktivierens einer kausalen Beziehung dynamisch während des Betriebs des Flusssystems durchgeführt.

Das kausale Regelspeichermittel speichert eine kausale Beziehung für einen Betriebszustand eines Modellelements. Außerdem speichert das kausale Regelspeichermittel die kausale Relation als einen Fall einer kausalen Regelmatrix.

In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung umfasst der Schritt der Bestimmung des Betriebszustandes außerdem den Schritt der Bestimmung des Betriebszustandes basierend auf einer logischen Funktion des Statussignals. Außerdem liefert das Bestimmungsmittel einen Zustand der identifizierten Komponente.

Gemäß einem Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens steuert das Verarbeitungsmittel eine Betriebseinheit, um Schritte eines diagnostischen Verfahrens unter Verwendung des Zustands und der aktivierten kausalen Beziehung auszuführen.

Die Erfindung betrifft außerdem ein Computerprogrammprodukt zur Verwendung in einer computergestützten Vorrichtung zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht ist. Das Computerprogrammprodukt umfasst Mittel zur Speicherung von Modellelementdaten bezüglich der modellierten Komponenten und Mittel zur Speicherung einer Vielzahl von Fällen von kausalen Beziehungen, welche die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen. Das Computerprogrammprodukt umfasst außerdem Mittel zur Zustandsbestimmung, welche Mittel Mittel zum Empfang eines Statussignals von dem Flusssystem betreffend eine Komponente davon, Mittel zur Identifizierung der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals und zur Identifizierung eines Modellelements, das die identifizierte Komponente modelliert, umfassen. Die Mittel zur Zustandsbestimmung umfassen außerdem Mittel zur Bestimmung eines Betriebszustands der identifizierten Komponente, abhängig von dem Statussignal. Außerdem umfasst das Computerprogrammprodukt Mittel zur Aktivierung oder Deaktivierung eines Falles einer kausalen Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand.

Das Modell, das in der vorliegenden Erfindung zur Modellierung des Flusssystems verwendet wird, ist ein qualitatives Modell, ein regelbasierendes Modell oder ein funktionales Modell, wie ein Multilevel-Flussmodell.

Kurze Beschreibung der Zeichnungen

Die vorliegende Erfindung wird mit Bezug auf die folgenden Zeichnungen beschrieben, in welchen

1a schematisch ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung gemäß der Erfindung zeigt und 1b schematisch funktionale Teile eines Ausführungsbeispiels der Erfindung zeigt;

2a schematisch Zustandspartitionen bidirektionaler kausaler Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und einer in 2b gezeigten Speicherfunktion zeigt;

3a schematisch Zustandspartitionen von unidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und einer Speicherfunktion, gezeigt in 3b, zeigt;

4a schematisch Zustandspartitionen von anderen unidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und einer Speicherfunktion, gezeigt in 4b, zeigt;

5a schematisch Zustandspartitionen zeigt, wenn weder die Transportfunktion noch die Speicherfunktion, gezeigt in 5b, einander beeinflussen;

6a, 7a und 8a schematisch Zustandspartitionen von teilweisebidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und einer Speicherfunktion, wie in 6b, 7b bzw. 8b gezeigt, zeigt;

9 ein Ausführungsbeispiel einer kausalen Regelmatrix für die bidirektionalen kausalen Beziehungen, wie in 2 gezeigt, zeigt;

10 ein Ausführungsbeispiel einer kausalen Regelmatrix für die unidirektionalen kausalen Beziehungen, wie in 4 gezeigt, zeigt;

11 ein exemplarisches Ausführungsbeispiel von Zustandspartitionen von bidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer ersten Funktion, die vier Zustände aufweist, und einer zweiten Funktion, die zwei Zustände aufweist, zeigt; und

12 einen schematischen Ablaufplan der allgemeinen Verfahrensschritte zur Modellierung von Kausalität gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung zeigt.

Definitionen

Die folgenden Definitionen werden verwendet, um die vorliegende Erfindung zu beschreiben:

Flusssystem bezieht sich auf ein System von Komponenten und den Fluss von Einheiten zwischen diesen sowie die Fähigkeiten der Komponenten betreffend den Fluss, wie die Fähigkeiten zu speichern, zu transportieren, bereitzustellen, zu verbrauchen und den Fluss von etwas zu steuern (Anm. des Übersetzers: control kann auch die Bedeutung von regeln besitzen). Diese Einheiten können alles sein, solange sie den Erhaltungssätzen gehorchen, z. B. Masse, Energie, Geld oder Informationsflüsse. In einem Massenflusssystem können die Komponenten Pumpen, Behälter, Transportbänder, chemische Reaktionen, biologische Prozesse oder andere Komponenten, die zum Erhalt von Massenfluss verwendet werden, sein. Bei einem Energiefluss können die Komponenten Radiatoren, Batterien, elektrische Ausgänge, Kabel zur Übertragung von elektrischer Energie und radioaktiver Zerfall sein. In einem Informationsfluss können die Komponenten PID-Regler, Sensoren und Aktuatoren sein, aber auch abstraktere Komponenten wie Informationsspeicherung auf einem Internetserver, Netzwerkschalter, Dokumentenbeschaffungssystem und Mittel zur verbalen Kommunikation. Ein Geldflusssystem kann Komponenten enthalten wie Bankschalter, Finanztransaktionen und Investments. Ein Flusssystem kann auch als ein Target-System bezeichnet werden.

Ziel betrifft den Zweck eines Flusssystems oder eines Teiles eines Flusssystems und ist der Ausgang oder das Ergebnis, zu dem gewisse Aktivitäten des Systems oder des Teils des Systems gerichtet sind. Ein Ziel könnte zum Beispiel sein, den Wasserlevel in einem Behälter hoch genug zu halten, und ein Unter-Ziel könnte sein, elektrische Energie zu einer Pumpe zu führen, welche Wasser in den Behälter pumpt, wobei das Unter-Ziel für das zu erfüllende Haupt-Ziel erfüllt werden muss.

Funktion betrifft die Fähigkeiten der Komponenten oder Teile eines Flusssystems, welche zur Erfüllung der Ziele verwendet werden, d. h. was die Komponenten tun, um den Zweck des Systems zu erfüllen. Eine Quellfunktion kann beispielsweise verwendet werden, um die Fähigkeit eines Behälters zu modellieren, d. h. einen infiniten Betrag an Masse bereitzustellen, oder die Fähigkeit einer Energieanlage, einen infiniten Betrag an Energie bereitzustellen. Weiterhin kann eine Transportfunktion beispielsweise verwendet werden, um die Fähigkeit einer Pumpe zu modellieren, d. h. einen Betrag an Masse zu bewegen, oder den Transfer von Geld von einem Konto auf ein anderes, d. h. Bewegung eines Betrages von Geld. Eine Punktion kann auch verwendet werden, um die Fähigkeit zu beschreiben, die Erfüllung eines Zieles zu steuern (zu regeln). Die Managerfunktion kann verwendet werden, um die Fähigkeit des Operators einer Energieanlage zur Steuerung (Regelung) der Energieerzeugung und dadurch Erfüllung des Ziels der Energieanlage zu modellieren. Eine Netzwerkfunktion repräsentiert die Eigenschaft von Teilen des Systems, die Bedingungen bereitzustellen, die notwendig sind, um anderen Teilen des Systems die Durchführung ihrer Funktion zu erlauben. Die Netzwerkfunktion wird als ein Weg der Gruppierung verschiedener verbundener Flussfunktionen in einer Flussstruktur verwendet.

Das Multilevel-Flussmodell (MFM) beschreibt die funktionale Struktur eines Flusssystems als ein Set aus in Wechselbeziehung stehenden Flussstrukturen auf verschiedenem Abstraktionslevel. Die Levels sind verbunden mittels Zielerreichungs- und Bedingungs-Beziehungen, und die Flussstrukturen bestehen aus einem Set aus verbundenen Funktionen.

Betriebszustand bezieht sich auf die Betriebsbedingung einer Einheit eines Flusssystems, einer Komponente des Flusssystems oder des gesamten Flusssystems. Zum Beispiel kann der Betriebszustand eines Behälters, der einen entfernbaren Deckel aufweist, entweder sein, dass der Deckel aufgesetzt ist oder dass der Deckel entfernt ist, d. h. dass der Behälter offen oder geschlossen ist.

Zustand bezieht sich auf die qualitative Beschreibung einer Einheit eines Systems oder einer Komponente eines Systems, zum Beispiel den Level in einem Behälter, den Fluss durch eine Leitung oder die Kapazität einer Batterie. Der Zustand ist in den 210 als Kreis dargestellt.

Zustandspartition bezieht sich auf eine Sammlung von sich gegenseitig ausschließenden Zuständen für die gleiche Einheit eines Systems. Zum Beispiel kann der Level in einem Behälter entweder zu hoch, zu niedrig oder normal sein, wie durch einige externe Kriterien definiert. Allerdings kann zu einer Zeit nur ein Zustand zutreffen, beispielsweise kann der Level in dem Behälter zu der gleichen Zeit nicht zu niedrig und zu hoch sein. Eine Zustandspartition wird, wie in den 210 gezeigt, als eine Ellipse, die ein oder verschiedene Zustände enthält, dargestellt.

Kausale Regel bezieht sich auf eine kausale Beziehung zwischen den Zuständen von zwei Funktionen, die Teile eines Flusssystems modellieren. Man betrachte zum Beispiel ein System, bei dem eine Pumpe Wasser in einen Behälter liefert. Wenn die Pumpe zu wenig Wasser liefert, d. h. sich in einem Zustand geringen Flusses befindet, beeinflusst dies den Level im Behälter, so dass er sich in einem Zustand niedrigen Volumens befindet. Die Richtung der kausalen Regeln wird, wie in den 210 gezeigt, als ein Pfeil zwischen den Funktionen dargestellt.

Kausale Beziehung bezieht sich auf ein Set aus einer oder mehreren kausalen Regeln. In einigen Ausführungsbeispielen der Erfindung bezieht sich kausale Beziehung auf kausale Beziehungen zwischen zwei Funktionen und insbesondere zwischen zwei MFM-Funktionen.

Es wird betont, dass der Begriff "umfassend/umfasst", wenn dieser in der Beschreibung verwendet wird, gewählt wird, um das Vorhandensein von angegebenen Merkmalen, Schritten, Funktionen oder Komponenten zu spezifizieren, aber dass dies nicht das Vorhandensein von einem oder mehreren anderen Merkmalen, Integern, Schritten, Komponenten oder Gruppen davon ausschließt.

Detaillierte Beschreibung der Erfindung

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf eine Vorrichtung, ein Verfahren und ein Computerprogrammprodukt, das die oben genannte Aufgabe erfüllt. Im allgemeinen erfüllt die vorliegende Erfindung die Aufgabe der Erfindung durch Hinzufügung eines Attributs zu der kausalen Beziehung, anzeigend in welchem Betriebszustand oder Betriebszuständen die kausale Beziehung aktiv ist oder nicht, d. h. anzeigend, in welchem Betriebszustand die kausale Beziehung anwendbar ist.

Allgemeine Fassung

Ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht ist, gemäß der vorliegenden Erfindung ist in 1 gezeigt.

Die Vorrichtung 100 ist vorzugsweise eine computergestützte Vorrichtung 100, wie ein Computer, und umfasst ein Datenspeichermittel 110, das konfiguriert ist zur Speicherung von Modellelementdaten in Bezug auf die modellierten Komponenten oder modellierten Teile des Flusssystems 200. Weiterhin umfasst die Vorrichtung 100 ein kausales Regelspeichermittel 120, das konfiguriert ist, um eine Vielzahl von kausalen Regeln zu speichern, die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen, d. h. zwischen Funktionen, die die Komponenten oder die Teile des Flusssystems 200 modellieren.

Die Speichermittel 110 und 120 können in jeder per se bekannten Speicherstruktur, wie einem Plattenspeicher, einem Festwertspeicher (ROM), einem Random Access Memory (RAM) oder einem anderen Typ von Speicherstruktur vorgesehen sein. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung sind die Speichermittel 110 und 120 als Datenbanken realisiert. Allerdings können die Speichermittel 110 und 120 auch als eine einzelne Datenbank realisiert sein oder in einer Datenbank enthalten sein.

Weiterhin umfasst die Vorrichtung 100 eine Zustandsbestimmungseinheit 130, welche ein Empfangsmittel 132 umfasst, das konfiguriert ist, um von einem Flusssystem 200 ein Statussignal betreffend eine Komponente davon zu empfangen. Ein Identifikationsmittel 134 ist außerdem in der Zustandsbestimmungseinheit 130 enthalten und konfiguriert, um die Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal zu identifizieren und um ein Modellelement, das die identifizierte Komponente modelliert, zu identifizieren. Die Zustandsbestimmungseinheit 130 umfasst weiterhin ein Bestimmungsmittel 136, das konfiguriert ist, um einen Betriebszustand und eventuell auch einen Zustand der identifizierten Komponente zu bestimmen.

Außerdem umfasst die Vorrichtung 100 ein Verarbeitungsmittel 140, wie eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), das mit dem Datenspeichermittel 110, dem kausalen Regelspeichermittel 120 und der Zustandsbestimmungseinheit 130 kommunizierend gekoppelt ist. Das Verarbeitungsmittel 140 ist konfiguriert, um eine kausale Beziehung in Bezug auf das identifizierte Modellelement abhängig von dem bestimmten Betriebszustand zu aktivieren oder zu deaktivieren. Das Verarbeitungsmittel 140 ist außerdem dazu vorgesehen, um den bestimmten Betriebszustand und den eventuell bestimmten Zustand in einem Speichermittel, derart wie das kausale Regelspeichermittel 120, zu speichern.

In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung umfasst die Vorrichtung 100 auch ein Systeminterface 160, das mit der Zustandsbestimmungseinheit 130 kommunizierend gekoppelt ist. Das Systeminterface 160 umfasst ein oder ist kommunizierend gekoppelt mit einem Benutzerinterface 170 zur Kommunikation zwischen der Vorrichtung 100 und einem Benutzer mittels eines Interaktionsmittels 300, einer Anzeigeeinheit, einer Eingabevorrichtung wie einem Keyboard oder einer Maus. Außerdem kann das Systeminterface 160 umfassen oder kommunizierend gekoppelt sein mit einer nicht gezeigten Datenkommunikationsausstattung zur Kommunikation zwischen der Vorrichtung 100 und einer anderen Vorrichtung, wie einem Prüf- und Steuer-System (nicht gezeigt) des Flusssystems 200 oder einer Betriebseinheit 150. Die Kommunikation wird in einem Ausführungsbeispiel der Erfindung mittels einer Zwei-Wege-Kommunikations-Verbindung bereit gestellt. Vorzugsweise ist die Kommunikations-Verbindung eine verdrahtete Kommunikationsverbindung, die beispielsweise in einem lokalen Netzwerk (LAN), wie dem Ethernet, enthalten ist. Allerdings kann auch ein anderer Kommunikationsmodus, z. B. eine Punkt-Zu-Punkt-Kommunikation, unter Verwendung eines Modems oder einer drahtlosen Kommunikations-Verbindung, die die Anforderungen zur zuverlässigen Übertragung von Information erfüllt, verwendet werden.

Die Betriebseinheit 150 umfasst Mittel, welche zum Beispiel zur Analyse der Performance des Flusssystems oder zur Durchführung von diagnostischen Folgerungen verwendet werden, wie Alarmanalyse oder Fehlerdiagnose, basierend auf dem Modell des Flusssystems, das in dem Datenspeicher 110 enthalten ist.

Die computergestützte Vorrichtung 100 kann auch Arbeitsweisen oder Abläufe enthalten, die in einem nicht gezeigten Programmspeicher gespeichert sind, was die Verifikation und Validierung des Modells erlaubt.

Funktionale Teile

1b zeigt schematisch funktionale Teile, die in einer beispielhaften Ausführungsform der Vorrichtung 100 gemäß der Erfindung enthalten sind. Typischerweise sind die funktionalen Teile in einem Computerprogrammprodukt zur Verwendung in einer Vorrichtung 100 zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem enthalten, aber einzelne oder alle funktionale Teile können als Hardwareteile der Vorrichtung 110 realisiert werden.

Bei einem Ausführungsbeispiel der Erfindung umfassen die funktionalen Teile ein Steuermittel (Regelmittel) 140 zur Aktivierung oder Deaktivierung eines Falls einer kausalen Regelbeziehung in Bezug auf ein identifiziertes Modellelement. Die Aktivierung oder Deaktivierung wird abhängig von dem bestimmten Betriebszustand ausgeführt. Das Steuermittel 140 ist kommunizierend gekoppelt mit Mitteln 110 zur Speicherung von Modellelementdaten in Bezug auf die modellierten Komponenten oder modellierten Teile des Flusssystems und Mitteln 120 zur Speicherung einer Vielzahl kausaler Regeln, welche die kausalen Beziehungen zwischen miteinander verbundenen Modellelementen bestimmen. Weiterhin ist das Steuermittel 140 kommunizierend gekoppelt mit Mitteln 130 zur Zustandsbestimmung, welche Mittel 130 Mittel 132 zum Empfang oder zur Wiedergewinnung eines Statussignals von dem Flusssystem betreffend eine Komponente des Flusssystems umfassen oder damit kommunizierend gekoppelt sind. Das Mittel 130 zur Bestimmung umfasst oder ist kommunizierend mit Mitteln 134 zur Identifizierung der Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal und zur Identifizierung eines Modellelements, das die identifizierte Komponente modelliert. Mittel 136 zur Bestimmung eines Betriebszustands und eventuell auch eines Zustands der identifizierten Komponente sind außerdem enthalten in oder kommunizierend gekoppelt mit den Mitteln 130 zur Bestimmung.

Das Mittel 130 zur Bestimmung eines Betriebszustands ist außerdem kommunizierend verbunden mit einem Systeminterface 160, welches umfasst oder kommunizierend verbunden ist mit einem Benutzerinterface 170 zur Präsentation von Information an einen Benutzer und zum Empfangen von eingegebenen Befehlen oder Information betreffend die Modellierung des Flusssystems, gewöhnlich in Form eines Parameter-Updates. Weiterhin kann das Systeminterface 160 umfassen oder kommunizierend gekoppelt sein mit einer nicht gezeigten Datenkommunikationsausstattung, welche zum Transfer und Empfang von Daten an und von einer externen Struktur, wie einer anderen computergestützten Vorrichtung, einer Betriebseinheit oder einer Prüf- und Steuer-Einheit des Flusssystems, geeignet ist.

In den Zeichnungen zeigen die zwischen verschiedenen funktionalen Teilen gezogenen Linien an, dass die Teile kommunizierend gekoppelt sind, physisch oder durch ausgetauschte Parameterwerte. Dies betrifft auch Einheiten, Strukturen und Teile die in dieser Beschreibung irgendwo beschrieben sind.

Kausale Regelspricherung

Das kausale Regelspeichermittel 120 ist konfiguriert, um eine Vielzahl von Fällen von kausalen Beziehungen zu speichern, die eine Vielzahl von kausalen Regeln umfassen, die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen, d. h. zwischen Funktionen, welche die Komponenten oder die Teile des Flusssystems modellieren. Die Fallregeln sind vorzugsweise vorbestimmt und vorgespeichert in dem kausalen Regelspeicher 120. Für jedes Paar von gültig miteinander verbundenen Funktionen sind die kausalen Regeln gespeichert, vorzugsweise vorgespeichert, in einem Set aus Fällen von kausalen Regelmatrizen, wobei jeder Fall der kausalen Regelmatrix gültig ist für einen vorbestimmten Betriebszustand oder Betriebszustände der Funktion oder Funktionen.

Ein Fall einer kausalen Regelmatrix umfasst somit Information wie die Identität einer ersten Funktion, den Betriebszustand der ersten Funktion, die Identität einer zweiten Funktion und den Betriebszustand der zweiten Funktion. Weiterhin umfasst der Fall der kausalen Regelmatrix Information über die kausale Beziehung zwischen der ersten Funktion und der zweiten Funktion, d. h. Information, die den Zustand der zweiten Funktion entscheidet oder liefert, wenn sich die erste Funktion in einem bestimmten Zustand befindet.

Ein exemplarisches Ausführungsbeispiel einer kausalen Regelmatrix ist in 9 gezeigt. Die kausale Regelmatrix ist gültig für gewisse Betriebszustände (nicht spezifiziert) der ersten bzw. der zweiten Funktion. Die erste Funktion ist mittels einer Markierung (tag) identifiziert, in diesem Beispiel S0, und die zweite Funktion ist mittels S1 identifiziert. Allerdings kann eine andere geeignete Identifizierung verwendet werden. Weiterhin sind die verschiedenen Zustände der Funktionen, zum Beispiel der erste, zweite und dritte Zustand, mit Ziffern 0, 1 und 2 gekennzeichnet. In diesem Beispiel zeigt S01 an, dass die erste Funktion sich in dem zweiten Zustand befindet, und S11 zeigt, dass sich die zweite Funktion in dem zweiten Zustand befindet. Die Ziffer 1 in dem Kasten, wo die Reihe von S01 die Spalte von S11 schneidet, gibt an, dass, wenn sich die erste Funktion in dem zweiten Zustand befindet, diese bewirkt, dass die zweite Funktion sich in dem zweiten Zustand befindet.

Weiterhin sind die kausalen Regelspeichermittel 120 konfiguriert, um eine Vielzahl von logischen Funktionen oder logischen Regeln zu speichern, die verwendet werden zur Bestimmung des Betriebszustands der Komponenten des Flusssystems, abhängig von einem Statussignal oder von Statussignalen, die von dem Flusssystem empfangen werden. Die logischen Funktionen sind vorzugsweise vorbestimmt aber können auch während des Betriebs des Flusssystems bestimmt werden.

Zustandsbestimmungseinheit

Wie oben erwähnt, umfasst die Zustandsbestimmungseinheit 130 ein Empfangsmittel 132, ein Identifizierungsmittel 134 und ein Bestimmungsmittel 136. Das Empfangsmittel 136 ist in einem Ausführungsbeispiel der Erfindung kommunizierend mit dem Systeminterface 160 gekoppelt, wobei das Empfangsmittel 132 vorgesehen ist, um zumindest ein Statussignal von einem modellierten Flusssystem zu empfangen, das kommunizierend mit dem Systeminterface 160 verbunden ist. Das Flusssystem überträgt oder sendet Statussignale an das Empfangsmittel 132 entweder auf Anfrage von dem Empfangsmittel 132 oder automatisch. In einigen Ausführungsbeispielen der Erfindung empfängt das Empfangsmittel 132 ein Statussignal von dem Flusssystem bei vorbestimmten Zeitintervallen, aber das Empfangsmittel 132 kann auch vorgesehen sein, um Statussignale bei zufälligen Zeitpunkten zu empfangen. Das Empfangsmittel 132 kann jedoch auch vorgesehen sein, um Statussignale von dem Flusssystem oder von einem Speichermittel wiederzugewinnen, worin die Statussignale zum Beispiel mittels des Flusssystems gespeichert sind.

Wenn ein Statussignal mittels des Empfangsmittels 132 empfangen oder wiedergewonnen wird, identifiziert das Identifizierungsmittel 134 die Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal und die korrespondierende Funktion, d. h. das Modellelement, das die Komponente modelliert. Weiterhin ist das Bestimmungsmittel 136 vorgesehen, um den Betriebszustand der Komponente als eine logische Funktion des Statussignals zu bestimmen. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung können die logischen Funktionen, die den Betriebszustand eines Behälters bestimmen, z. B. Deckel darauf oder entfernt, zum Beispiel wie folgt beschrieben werden:

WENN t001_Deckel = 1 DANN t_Betriebszustand = 0

WENN t001_Deckel = 0 DANN t_Betriebszustand = 1

In diesem Beispiel ist t001_Deckel ein Statussignal, das anzeigt, ob der Deckel sich auf oder entfernt von dem Behälter t_001 befindet; folglich ist, wenn t001_Deckel gleich 1 ist, der Betriebszustand des Behälters gleich 0, z. B. der Deckel ist darauf, d. h. der Behälter ist geschlossen. Weiterhin ist, wenn t00_1 gleich 0 ist, der Betriebszustand des Behälters gleich 1, z. B. ist der Deckel entfernt, d. h. der Behälter ist offen.

Der Betriebszustand für eine Komponente oder einen Teil des Flusssystems kann jedoch mittels komplexerer logischer Funktionen entweder als ein Mehrfaches logischer Aussagen, die UND/ODER-Aussagen umfassen, oder als eine logische Funktion/logische Funktionen verschiedener empfangener oder wiedergewonnener Statussignale bestimmt werden.

Das Bestimmungsmittel 136 ist auch vorgesehen, um den Zustand der Komponente oder des Teils des Flusssystems oder sogar des gesamten Flusssystems zu bestimmen. In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung wird der Zustand bestimmt mittels Vergleich der Information des empfangenen Statussignals mit Grenzwerten, die angeben, dass der Zustand zum Beispiel hoch, normal oder niedrig ist. Zum Beispiel kann der Zustand eines Behälters mittels logischer Funktionen abhängig von dem Statussignal bestimmt werden, das den Level in dem Behälter anzeigt, z. B. t001_Level. Die logischen Funktionen können in diesem Beispiel beschrieben werden als

WENN t001_Level >= 0 und t001_Level < 25 DANN t_Zustand = 0

WENN t001_Level >= 25 und t001_Level < 50 DANN t_Zustand = 1

WENN t001_Level >= 50 DANN t_Zustand = 2

Das heißt, wenn der Level in dem Behälter gleich oder größer ist als 0 und niedriger als 25, dann ist der Zustand des Behälters t_Zustand gleich 0, z. B. befindet sich der Behälter in einem Niedrigzustand. Wenn der Level in dem Behälter gleich oder größer ist als 25 und niedriger als 50, dann ist der Zustand des Behälters gleich 1, z. B. in einem normalen Zustand, und wenn der Level in dem Behälter größer als 50 ist, ist der Zustand des Behälters gleich 2, z. B. in einem hohen Zustand.

Die Grenzwerte, möglichen logischen Funktionen und die korrespondierenden Zustände werden gespeichert, vorzugsweise vorgespeichert, in dem Datenspeicher 110, in dem kausalen Regelspeicher 120 oder in anderen Speichermitteln. Allerdings umfasst in einigen Ausführungsbeispielen der Erfindung das empfangene Statussignal Information über den Zustand der Komponente oder der Funktion, die die Komponente modelliert, wobei es für das Bestimmungsmittel 136 nicht erforderlich ist, den Zustand zu bestimmen.

Einige Flusssysteme sind mit einer Anzahl redundanter Sensoren versehen, um die Zuverlässigkeit der Sensorsignale zu erhöhen. In einigen Fällen kann das Bestimmungsmittel 136 mit Funktionalität versehen sein, um die Sensorsignale zu vergleichen und um zu bestimmen, auf welches der oder auf welche der Sensorsignale Verlass ist. Wenn ein verlässliches Sensorsignal oder Sensorsignale bestimmt ist/sind, bestimmt das Bestimmungsmittel 136 den Betriebszustand als eine logische Funktion des verlässlichen Sensorsignals/der verlässlichen Sensorsignale und eventuell auch die Zustände abhängig von der Information, die in dem verlässlichen Sensorsignal/in den verlässlichen Sensorsignalen enthalten ist.

Verarbeitungsmittel

Wie oben erwähnt, umfasst die Vorrichtung 100 gemäß der vorliegenden Erfindung ein Verarbeitungsmittel 140, welches kommunizierend gekoppelt ist mit dem Datenspeichermittel 110, dem kausalen Regelspeichermittel 120 und der Zustandsbestimmungseinheit 130. Das Verarbeitungsmittel 140 ist konfiguriert, um Information über das identifizierte Modellelement und den Betriebszustand des Modellelements von der Zustandsbestimmungseinheit 130 zu empfangen. Weiterhin ist das Verarbeitungsmittel 140 konfiguriert, um eine kausale Beziehung, d. h. einen Fall einer kausalen Regelmatrix, korrespondierend zu dem identifizierten Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand der Komponente oder der Funktion, die die Komponente modelliert, zu aktivieren oder zu deaktivieren.

In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung hat das Verarbeitungsmittel 140 Information zu empfangen über beide miteinander verbundenen Funktionen, um in der Lage zu sein, eine geeignete kausale Beziehung, d. h. einen Fall einer kausalen Regelmatrix, zu aktivieren oder zu deaktivieren. Mit anderen Worten muss das Verarbeitungsmittel 140 sowohl die Identität und den Betriebszustand jeweils der ersten und der zweiten Funktion empfangen, um in der Lage zu sein, einen geeigneten Fall einer kausalen Regelmatrix zu aktivieren oder deaktivieren.

Das Verarbeitungsmittel 140 kann jedoch eine kausale Regelmatrix auch aktivieren oder deaktivieren, wenn es ein Statussignal von nur einer von zwei miteinander verbundenen Funktionen empfängt, z. B. von einer ersten Funktion aber nicht von einer zweiten Funktion. In diesem Fall gewinnt das Verarbeitungsmittel 140 den Betriebszustand für die zweite Funktion von einem Speichermittel, zum Beispiel dem kausalen Regelspeichermittel 120. Folglich ist das Verarbeitungsmittel 140 geeignet zur Aktivierung oder Deaktivierung eines Falls einer kausalen Regelmatrix entsprechend den Betriebszuständen der ersten und zweiten miteinander verbundenen Funktionen.

Verfahren zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem

Allgemein umfasst das Verfahren zur Modellierung von Kausalität in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zur Modellierung von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten erdacht ist, folgende Schritte (vgl. 12):

10
von dem Flusssystem empfangen oder wiedergewinnen eines Statussignals betreffend eine Komponente davon;
12
Identifizierung der Komponente in Bezug auf das empfangene Statussignal;
14
Identifizierung eines Modellelements oder Funktion, die die identifizierte Komponente modelliert;
16
Bestimmung eines Betriebszustands der identifizierten Komponente;
18
Aktivierung oder Deaktivierung eines Falls einer Kausalbeziehung, d. h. eines Falls einer kausalen Regelmatrix, in Bezug auf das identifizierte Modellelement, abhängig von dem bestimmten Betriebszustand; und
20
Wiederholung der Schritte von Schritt 10.

In Schritt 10 wird ein Statussignal betreffend eine Komponente oder einen Teil des Flusssystems von dem Flusssystem in dem Empfangsmittel 132 empfangen, wobei in Schritt 12 die Komponente oder der Teil des Flusssystems mittels eines Identifizierungsmittels 134 identifiziert wird. Weiterhin identifiziert in Schritt 14 das Identifizierungsmittel 134 das modellierende Element, das die identifizierte Komponente oder den identifizierten Teil des Flusssystems modelliert. Ein Bestimmungsmittel 136 bestimmt in Schritt 16 einen Betriebszustand der identifizierten Komponente oder des identifizierten Teils des Flusssystems. Das Bestimmungsmittel 136 kann auch vorgesehen sein, um einen Zustand der identifizierten Komponente oder des identifizierten Teils des Flusssystems zu bestimmen, entweder durch Vergleichen von in dem Statussignal enthaltener Information mit Grenzwerten oder durch direkte Aufnahme des Zustands von dem Statussignal. In Schritt 18 aktiviert oder deaktiviert ein Verarbeitungsmittel 140 eine kausale Beziehung, d. h. einen Fall einer kausalen Regelmatrix, in Bezug auf das identifizierte Modellelement und abhängig von dem bestimmten Betriebszustand. In Schritt 20 werden die Schritte von Schritt 10 an wiederholt.

Eine Betriebseinheit 150 kann weiterhin kommunizierend mit dem Verarbeitungsmittel 140 gekoppelt sein, wobei die Betriebseinheit 150 mittels des Verarbeitungsmittels 140 steuerbar (regelbar) ist. Die Betriebseinheit 150 ist in einem Ausführungsbeispiel der Erfindung vorgesehen, um den Zustand der Komponente und den aktivierten Fall einer kausalen Regelmatrix zu verwenden, um Schritte eines diagnostischen Verfahrens auszuführen. Zum Beispiel ist die Betriebseinheit 150 vorgesehen, um diagnostische Folgerungen auszuführen, wie Alarmanalyse oder Fehlerdiagnose, basierend auf dem in dem Datenspeicher 110 enthaltenen Modell des Flusssystems.

Beispiel. Ein Multilevel-Flussmodell (MFM)

Bei MFM zeigt das zu der kausalen Beziehung hinzugefügte Attribut an, in welchem Zustand eine kausale Regel der kausalen Beziehung aktiv ist oder nicht, und kann grafisch durch Hinzufügung eines neuen Modellelements gezeigt werden, das die Richtung anzeigt, in welcher die MFM-Funktionen einander beeinflussen. In den 3b, 4b, 5b, 6b, 7b und 8b sind Beispiele von Modellierungselementen, die die Richtung, in welche die MFM-Funktionen einander beeinflussen, als ein Pfeil zwischen den Funktionen veranschaulicht. Allerdings ist in dem Fall von bidirektionalem Effekt kein Pfeil verwendet.

Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die 210 exemplarisch erläutert, wobei die gezeigten Zustände vom oberen Ende der Zustandspartitionen und abwärts hoch, normal und niedrig sind. Es versteht sich allerdings, dass die Zustände nur als ein Beispiel angegeben sind.

In der exemplarischen 2a ist eine bidirektionale kausale Beziehung, die bidirektionale kausale Regeln aufweist, gezeigt, anzeigend, dass die in 2b gezeigten MFM-Funktionen, d. h. die Transportfunktion und die Speicherfunktion, einander beeinflussen. Die in 2a gezeigte linke Zustandspartition bezieht sich auf die Zustände der Transportfunktion, und die rechte Zustandspartition bezieht sich auf die Zustände der Speicherfunktion. Aus 2a ist ersichtlich, dass ein hoher Zustand der Transportfunktion einen hohen Zustand der Speicherfunktion verursacht. Außerdem verursacht ein niedriger Zustand in der Speicherfunktion einen hohen Zustand in der Transportfunktion. Somit zeigt 2a, wie die verschiedenen Zustände der Transportfunktion die Zustände der Speicherfunktion beeinflussen, und umgekehrt. In dem Fall einer bidirektionalen kausalen Beziehung sind alle Zustände sowohl der Transportfunktion als auch der Speicherfunktion aktiv, d. h. alle die definierten kausalen Regeln der kausalen Beziehung sind aktiviert oder anwendbar. Ferner zeigt 2b ein Beispiel einer grafischen Darstellung der bidirektionalen kausalen Beziehung zwischen der Transportfunktion und der Speicherfunktion.

Eine unidirektionale kausale Beziehung ist in den 3 und 4 gezeigt. 3a zeigt die Zustandspartitionen der unidirektionalen kausalen Beziehung, wobei der Zustand der Transportfunktion den Zustand der Speicherfunktion beeinflusst, aber nicht anders herum, d. h. der Zustand der Speicherfunktion beeinflusst nicht den Zustand der Transportfunktion. Die in 4a gezeigte unidirektionale Beziehung veranschaulicht, dass der Zustand der Speicherfunktion den Zustand der Transportfunktion beeinflusst, aber nicht umgekehrt. Weiterhin sind in den 3b und 4b Beispiele grafischer Darstellungen der unidirektionalen Beziehungen gezeigt.

In 5 ist der Fall gezeigt, wenn keine der Funktionen die andere Funktion bewirkt. In diesem Fall ist weder ein Zustand der Transportfunktion noch ein Zustand der Speicherfunktion aktiv. Folglich gibt es keine aktiven kausalen Regeln, da es keine Ursache- und Wirkungs-Beziehungen zwischen der Transportfunktion und der Speicherfunktion gibt.

Die 68 zeigen Beispiele von teilweise-bidirektionalen kausalen Beziehungen zwischen einer Transportfunktion und einer Speicherfunktion.

In 6a ist gezeigt, wie die Zustände der Transportfunktion die Zustände der Speicherfunktion beeinflussen. Ferner zeigt 6a, wie der normale Zustand und niedrige Zustand der Speicherfunktion den normalen Zustand bzw. den hohen Zustand der Transportfunktion beeinflussen. Allerdings beeinflusst, wie in diesem Beispiel gezeigt, der hohe Zustand der Speicherfunktion nicht den Zustand der Transportfunktion. In 6b ist ein Beispiel einer grafischen Darstellung dieses Falles gezeigt.

7a zeigt, wie die Zustände der Speicherfunktion die Zustände der Transportfunktion beeinflussen und wie der hohe Zustand und der normale Zustand der Transportfunktion den hohen Zustand bzw. den normalen Zustand der Speicherfunktion beeinflusst. Wie in 7a gezeigt, beeinflusst der niedrige Zustand der Transportfunktion nicht den Zustand der Speicherfunktion. Weiterhin ist in 7b eine exemplarische grafische Darstellung dieses Falles gezeigt.

8a zeigt einen anderen Fall, in dem der hohe Zustand und der normale Zustand der Speicherfunktion den niedrigen Zustand und den normalen Zustand der Transportfunktion beeinflusst. Außerdem beeinflusst der niedrige Zustand der Speicherfunktion nicht den Zustand der Transportfunktion, und der hohe Zustand der Transportfunktion beeinflusst nicht den Zustand der Speicherfunktion.

In den oben mit Bezug auf die 28 beschriebenen Beispielen wurden nur zwei Arten von Funktionen, die die Kausalität von Teilen eines Flusssystems modellieren, diskutiert. Allerdings versteht sich, dass das erfinderische Konzept auch auf andere Funktionen, die Teile des Flusssystems modellieren, anwendbar ist. Zum Beispiel können alle gültig verbundenen Funktionen die Kausalität von Teilen eines modellierten Flusssystems modellieren.

Weiterhin ist in den Beispielen die Anzahl von Zuständen der Funktionen gleich 3, aber es versteht sich, dass die Anzahl von Zuständen für jede Funktion beliebig variiert werden kann. Es versteht sich auch, dass die Anzahl von Zuständen für zwei Funktionen nicht gleich sein muss. Zum Beispiel kann eine erste Funktion n Zustände und eine zweite Funktion m Zustände aufweisen. Dieser letztere Fall kann mittels einer allgemeinen kausalen Regelmatrix behandelt werden. Die Matrix besitzt dann die Größe von (m + n) × (m + n), worin n die Anzahl von Zuständen in der Zustandspartition der ersten allgemeinen Funktion ist und m die Anzahl von Zuständen in der Zustandspartition der zweiten allgemeinen Funktion ist.

9 zeigt die kausale Regelmatrix für den mit Bezug auf 2 beschriebenen bidirektionalen Fall, und 10 zeigt die kausale Regelmatrix für den mit Bezug auf 4 beschriebenen unidirektionalen Fall.

Die Zahl eins oder ein anderer Typ von tag (Markierung) in einer der Zellen der Matrix repräsentiert eine kausale Regel von dem Zustand, repräsentiert mittels der Reihe in der Matrix, zu dem Zustand, repräsentiert in der Spalte der Matrix. Die kausale Regel sollte interpretiert werden als: "Wenn sich eine erste Funktion in einem durch eine Reihe gegebenen Zustand befindet, dann veranlasst die erste Funktion eine zweite Funktion, sich in einem durch eine Spalte gegebenen Zustand zu befinden."

Wie in 9 gezeigt, veranlasst eine erste Funktion, z. B. eine Transportfunktion (vgl. 2a und 2b), wenn sich diese in einem Zustand S00 befindet, eine zweite Funktion, z. B. eine Speicherfunktion, sich in dem Zustand S10 zu befinden, und wenn sich die erste Funktion in einem Zustand S01 befindet, veranlasst sie die zweite Funktion, sich in einem Zustand S11 zu befinden. Weiterhin veranlasst die zweite Funktion, wenn sie sich in einem Zustand S10 befindet, die erste Funktion, sich in einem Zustand S02 zu befinden.

Wie in 10 gezeigt, beeinflusst die erste Funktion, d. h. die Transportfunktion (vgl. 3a und 3b), wenn sich diese in einem der Zustände S00, S01 oder S02 befindet, nicht den Zustand der zweiten Funktion, d. h. der Speicherfunktion. Wenn sich jedoch die zweite Funktion, d. h. die Speicherfunktion, in dem Zustand S10 befindet, veranlasst sie die erste Funktion, sich in dem Zustand S02 zu befinden, und wenn die zweite Funktion in dem Zustand S11 ist, veranlasst sie die erste Funktion, sich in dem Zustand S01 zu befinden. Schließlich veranlasst die zweite Funktion, wenn sie sich in dem Zustand S12 befindet, die erste Funktion, sich in dem Zustand S00 zu befinden.


Anspruch[de]
Vorrichtung zur Modellierung von Kausalität in einem industriellen Flusssystem mittels eines Modells, das zum Modellieren von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen in Bezug auf einen Energie- oder Massenfluss zwischen den Komponenten erdacht ist, wobei diese Vorrichtung:

– ein Datenspeichermittel (110), das zum Speichern von Modellelementdaten bezüglich der modellierten Komponenten vorgesehen ist;

– ein kausales Regelspeichermittel (120), das zum Speichern einer Vielzahl von kausalen Beziehungen, die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen, vorgesehen ist;

– eine Zustandsbestimmungseinheit (130), die

– ein Empfangsmittel (132) umfasst, das zum Empfangen eines Statussignals aus dem Flusssystem bezüglich einer Komponente davon vorgesehen ist;

– ein Identifikationsmittel (134) umfasst, das zum Identifizieren der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals und zum Identifizieren eines Modellelementes, das die identifizierte Komponente modelliert, vorgesehen ist;

– ein Bestimmungsmittel (136) umfasst, das zum Bestimmen eines Arbeitszustandes der identifizierten Komponente in Abhängigkeit von dem Statussignal, vorgesehen ist; und

– ein Verarbeitungsmittel (140), das mit dem Datenspeichermittel (110), mit dem kausalen Regelspeichermittel (120) und mit der Zustandsbestimmungseinheit (130) kommunizierend gekoppelt ist, umfasst,

dadurch gekennzeichnet, dass das Verarbeitungsmittel (140) zum dynamischen Aktivieren oder Deaktivieren einer kausalen Beziehung in Bezug auf einen Massen- oder Energiefluss bezüglich des identifizierten Modellelementes vorgesehen ist, wobei die Aktivierung/Deaktivierung abhängig von dem bestimmten Arbeitszustand ist.
Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verarbeitungsmittel (140) zum dynamischen Aktivieren oder Deaktivieren einer kausalen Beziehung während des Arbeitsvorganges des Flusssystems vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das kausale Regelspeichermittel (120) zum Speichern einer kausalen Beziehung für einen Arbeitszustand eines Modellelementes vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das kausale Regelspeichermittel (120) zum Speichern der kausalen Beziehung als kausale Regelmatrix vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmungsmittel (136) zum Bestimmen des Arbeitszustandes, basierend auf einer logischen Funktion des Statussignals, vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmungsmittel (136) zum Bestimmen eines Zustandes der identifizierten Komponente vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass eine Betriebseinheit (150) mittels des Verarbeitungsmittels (140) kommunizierend gekoppelt und steuerbar ist, wobei die Betriebseinheit (150) zum Ausführen von Schritten eines diagnostischen Verfahrens unter Benutzung des Zustandes und der aktivierten kausalen Beziehung vorgesehen ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein qualitatives Modell ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein regelbasierendes Modell ist. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein Funktionalmodell ist. Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass das Funktionalmodell ein Multilevel-Flusssystem ist. Verfahren zum Modellieren von Kausalität in einem industriellen Flusssystem mittels eines Modells, das zum Modellieren von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen in Bezug auf einen Massen- oder Energiefluss zwischen den Komponenten erdacht ist, wobei das Verfahren die Schritte umfasst:

– Empfangen eines Statussignals aus dem Flusssystem oder einer Komponente davon;

– Identifizieren der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals;

– Identifizieren eines Modellelementes, das die identifizierte Komponente modelliert;

– Bestimmen eines Arbeitszustandes der identifizierten Komponente abhängig von dem Statussignal; und

– Dynamisches Aktivieren oder Deaktivieren einer kausalen Beziehung in Bezug auf einen Energie- oder Massenfluss bezüglich des identifizierten Modellelementes und in Abhängigkeit von dem bestimmten Arbeitszustand.
Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des dynamischen Aktivierens oder Deaktivierens einer kausalen Beziehung während des Arbeitsvorganges des Flusssystems ausgeführt wird. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das kausale Regelspeichermittel (120) eine kausale Beziehung für einen Arbeitszustand eines Modellelementes speichert. Verfahren nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass das kausale Regelspeichermittel (120) die kausale Beziehung als kausale Regelmatrix speichert. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Bestimmens des Arbeitszustandes weiterhin den Schritt der Bestimmung des Arbeitszustandes, basierend auf einer logischen Funktion des Statussignals, umfasst. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Bestimmungsmittel (136) einen Zustand der identifizierten Komponente liefert. Verfahren nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass das Verarbeitungsmittel (140) eine Betriebseinheit (150) steuert, um Schritte eines diagnostischen Verfahrens unter Benutzung des Zustandes und der aktivierten kausalen Beziehung auszuführen. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein qualitatives Modell ist. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein regelbasierendes Modell ist. Verfahren nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell ein Funktionalmodell ist. Verfahren nach Anspruch 21, dadurch gekennzeichnet, dass das Funktionalmodell ein Multilevel-Flussmodell ist. Computerprogrammprodukt für den Einsatz in einer computergestützten Vorrichtung für das Modellieren von Kausalität in einem industriellen Flusssystem mittels eines Modells, das zum Modellieren von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen in Bezug auf einen Energie- oder Massenfluss zwischen den Komponenten erdacht ist, wobei das Computerprogramm umfasst:

– Mittel (110) zum Speichern von Modellelementdaten bezüglich der modellierten Komponenten;

– Mittel (120) zum Speichern einer Vielzahl von Fällen von kausalen Beziehungen, die die kausalen Beziehungen zwischen den Modellelementen bestimmen;

– Mittel (130) für die Zustandsbestimmung, umfassend

– Mittel (132) zum Empfangen eines Statussignals von dem Flusssystem bezüglich einer Komponente davon;

– Mittel (134) zum Identifizieren der Komponente bezüglich des empfangenen Statussignals und zum Identifizieren eines Modellelementes, das die identifizierte Komponente identifiziert;

– Mittel (136) zum Bestimmen eines Arbeitszustandes der identifizierten Komponente in Abhängigkeit von dem Statussignal; und

– Mittel (140) zum dynamischen Aktivieren oder Deaktivieren eines Falles einer kausalen Beziehung in Bezug auf einen Energie- oder Massenfluss bezüglich des identifizierten Modellelementes und in Abhängigkeit von dem bestimmten Arbeitszustand.
Computerprogrammprodukt nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass das Mittel (140) zum dynamischen Aktivieren oder Deaktivieren eines Falles einer kausalen Beziehung zum dynamischen Aktivieren oder Deaktivieren eines Falles einer kausalen Beziehung während des Arbeitsvorganges des Flusssystems vorgesehen ist. Computerprogrammprodukt für den Einsatz in einer computergestützten Vorrichtung zum Modellieren von Kausalität in einem Flusssystem mittels eines Modells, das zum Modellieren von Komponenten des Flusssystems und kausaler Beziehungen zwischen den Komponenten vorgesehen ist, wobei das Computerprogrammprodukt Mittel zur Bereitstellung der Funktionen oder Schritte nach einem der Ansprüche 1 bis 22 umfasst.






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