用于识别与加工厂中的条件关联的事件序列的方法

摘要

本发明提供一种用于使用控制系统来识别与加工厂中的条件关联的事件序列的方法。该方法包括记录被加时戳的过程数据，并且记录来自加工厂的多个人员的每个人员的音频输入。音频输入按照时间与过程数据同步。关键字从每个音频输入的时间同步内容来识别，并且与事件和设备的一个或多个的过程信息进行比较，以用于识别与条件相关的补充过程信息以及新过程信息中的至少一个。对每个关键字所识别的补充过程信息和新过程信息中的一个或多个以及从过程数据所识别的多个事件用于识别与条件关联的事件序列。

说明书

技术领域

本发明涉及加工厂中的控制过程。更具体来说，本发明涉及加工厂中的条件的诊断。

背景技术

工厂(plant)过程控制经过集中控制室来执行，其中一组工厂操作员远程控制和监测不同工厂过程。这种远程过程控制通常需要与现场技术人员和操作员的协调和通信。这种通信通过控制室操作员来执行，以获得现场信息，并且还协调本地工厂操作员，以便在工厂处调节过程。现场操作员还与中央控制室传递现场的任何异常观测和/或确认由现场操作员本地采取的控制动作的一些。

在工厂过渡、例如启动或关机、产品等级完全改变、生产率改变等的情况下，通信变成至关重要，因为这类事件要求现场与控制室操作员之间的密切协调。另外，控制室操作员还可通过不同通信信道从工厂人员获得与生产率、产品等级、维护等有关的指令。

当前，这种通信如由中央控制室操作员、现场操作员和高级管理人员所需要地并且在由其需要时来执行。但是，这个至关重要信息交换没有被记录并且因此不能用于事件分析、根本原因识别、由现场或控制室操作员检测某些异常动作的原因。分析的大部分使用控制系统的数据库中存储的历史过程数据来执行。但是，包含与工厂状态、所进行推荐、所采取动作、所进行本地观测等有关的上下文信息的语音信息从分析中忽略。

相应地，存在对于基于过程数据和通信数据来控制加工厂中的过程的改进方法和系统。

发明内容

本发明的各个方面提供一种用于使用控制系统来识别与加工厂中的条件关联的事件序列的方法。

该方法包括记录控制系统的一个或多个现场装置的过程数据，其中对过程数据加时戳。该方法还包括记录与加工厂中的条件有关的、来自加工厂的多个人员的每个人员的音频输入，其中音频输入按照对应人员的身份信息来加标签。另外，该方法包括将每个音频输入的内容与相关于条件的设备和来自多个事件的事件中的至少一个的过程信息在时间上同步。在这里，设备和事件中的至少一个的过程信息从过程数据来识别。

此外，该方法包括识别每个音频输入的时间同步内容中的关键字。另外，该方法包括将每个关键字与相关设备和相关事件中的至少一个的过程信息进行比较，以用于从对应音频输入的时间同步内容来识别与条件相关的补充过程信息和新过程信息中的至少一个。

随后，与条件关联的事件序列基于对每个关键字所识别的补充过程信息和新过程信息中的至少一个以及从过程数据所识别的多个事件来识别。

附图说明

下文中将参照附图中图示的示范实施例更详细地解释本发明主题，附图包括：

图1是用于识别与条件关联的事件序列的控制系统的简化表示；

图2是用于识别事件序列的方法的流程图；以及

图3是示出过程数据和音频输入的处理的简化图。

具体实施方式

参照图1，图1是控制系统(100)的简化表示。控制系统用于控制一个或多个过程，包含但不限于纸张生产、石油生产、水泥生产和钢铁制造。一个或多个过程在加工厂(例如但不限于造纸厂、钢铁厂和水泥厂)中执行。

如所图示，控制系统包括一个或多个现场装置(例如102a、102b、102c等)。一个或多个现场装置的传感器和/或致动器收集过程数据(例如温度、压力、速度等)。过程数据能够从传感器或者从现场装置的一个或多个控制器直接收集。过程数据能够在数据处理模块(104)处处理。这种处理的示例包含但不限于数据聚集以及过滤、异常值去除、缺失数据校正。

控制系统还包括一个或多个音频输入装置(例如音频输入装置1、音频输入装置2等)。音频输入装置能够是与现场装置所附连或者由人员(例如现场工程师)所携带的话筒(或者具有话筒或音频记录能力的装置)。音频输入装置能够从位于加工厂处的人员来接收音频输入。备选地，音频输入装置能够通过通信信道从人员接收音频输入。音频输入装置还可要求人员在实现记录之前自行认证。

每个音频输入装置还包括加标签模块(附图中未示出)或者与其链接。加标签模块将一个或多个标签添加到在音频输入装置处所接收的音频输入。例如，身份标签能够连同音频输入的记录一起添加。举另一个示例，定时信息能够在记录音频输入的同时被添加。这类标签的示例包含RFID标签、NFC标签、条形码、QR码等。

在一个或多个音频输入装置处从多个人员的每个人员所接收的音频输入在音频处理模块(106)处来处理。例如，能够处理从人员所接收的音频输入，以便去除噪声、识别某些关键字等。

向服务器(108)提供来自一个或多个现场装置的过程数据以及来自多个人员的音频输入。服务器包含用于执行一个或多个功能的一个或多个模块。在图1所图示的实施例中，服务器具有记录模块(110)、同步模块(112)和处理模块(114)。

记录模块在数据库(116)处记录过程数据和音频输入的一个或多个。在这里，记录模块能够采用时间戳记录过程数据。此外，能够记录与加工厂中的条件有关的、来自每个人员的音频输入。每个音频输入的记录还具有(例如识别信息的)一个或多个标签。另外，每个音频输入的记录可具有某个元数据，例如但不限于记录的时间/时长、记录中的语音的数量和记录的大小。

同步模块将每个音频输入的内容与相关于条件的设备和来自多个事件的事件中的一个或多个的过程信息在时间上同步。在这里，设备和事件中的一个或多个的过程信息从过程数据来识别。

处理模块处理每个音频输入的时间同步内容。处理包含识别时间同步音频输入中的关键字。处理还包含将每个关键字与相关设备和相关事件的一个或多个的过程信息进行比较。在这里，执行比较，以用于从对应音频输入的时间同步内容中识别与条件相关的补充过程信息以及新过程信息中的至少一个。此外，处理包含基于对每个关键字所识别的补充过程信息和新过程信息中的至少一个以及从过程数据所识别的多个事件来识别与条件关联的事件序列。

服务器可选地能够包含控制模块。控制模块能够按照由处理模块所执行的处理来执行一个或多个控制操作。

转到图2，图2是用于识别事件序列的方法的流程图。该方法可由控制系统(100)或者由其控制器(图2未示出)来实现。

在202处，记录一个或多个现场装置(例如102a、102b、102c等)的过程数据。过程数据采用时间戳来记录。例如，与过程设备(例如锅炉、马达等)的操作有关的过程数据(例如操作温度、速度等)能够采用时间戳来记录。从一个或多个现场装置的传感器或者从一个或多个现场装置的一个或多个控制器来收集过程数据。过程数据包含一个或多个事件，并且指示加工厂中的一个或多个条件。作为示例，过程数据包含锅炉（boiler）压力已经超过阈值的事件，其能够表明锅炉的压力释放阀的失灵。

在204处记录与加工厂的条件有关、来自多个人员的每个人员的音频输入。应当注意，步骤202和204能够并行地而不是依次地运行。换言之，过程数据的记录能够在记录音频输入时同时发生。在一些实施例中，在音频输入的记录的不同时间记录过程数据。例如，在其中过程参数基于一个或多个现场人员之间的通信来改变的情况下，在过程参数的改变之前记录通信。

每个音频输入的记录还具有(例如识别信息的)一个或多个标签。另外，每个音频输入的记录可具有某个元数据，例如但不限于记录的时间/时长、记录中的语音的数量和记录的大小。

相应地，在206处，每个音频输入的内容与相关于条件的设备和来自多个事件的事件中的一个或多个的过程信息在时间上同步。在这里，设备和/或事件的过程信息从过程数据来识别。

如图3所示，过程数据具有以时间戳的各种样本。事件能够按照准则从一个或多个样本来识别。此外，事件能够与动作相关。事件能够是多个类型中的一个，包含但不限于报警、故障和设备失灵。换言之，本文中的事件表示其中一个或多个过程数据(对应于过程参数)已经偏离正常水平的状况。另外，设备的操作能够按照准则从一个或多个样本来识别。例如，马达加电或者锅炉压力的改变能够从过程数据来识别。这个信息可从与设备关联的一个或多个标签来识别。

每个音频输入的内容与过程信息的时间同步包括按照事件和/或设备操作将过程数据与按照过程数据的时间戳的音频输入的对应内容和音频输入的时间信息相关。换言之，按照事件或设备操作，音频输入按照时间与过程数据同步。例如，(锅炉的)现场工程师的语音数据在锅炉跳闸(事件/设备操作)的时刻与过程数据同步。

考虑图3中的情况，其中语音数据样本能够具有如图所示的开始和结束。在这里，在时刻‘T’在过程数据‘p’中识别事件‘e’。对于这个事件，对应语音数据‘v’被识别并且与过程数据相关。这个过程对所有事件/设备操作重复进行，由此将每个音频输入的内容与对应事件和/或设备操作的过程信息同步。

在208处，在每个音频输入的时间同步内容中识别关键字。关键字是但不限于设备名称、装置的标签以及要由操作员所执行的动作中的一个。在实施例中，关键字使用预定关键字的列表来识别。例如，关键字的列表(例如存储在数据库中)对控制系统是可用的。控制系统能够从包含工厂的工程文档和技术规范的多个输入中识别关键字的列表。例如，控制系统能够从P&I图中识别关键字‘阀410’。

在另一个实施例中，关键字使用过程数据中存在的文本来识别。例如，过程数据包含设备标签‘锅炉110’。相应地，与锅炉110对应的语音内容从音频输入来识别。

关键字的这个识别涉及处理音频输入。例如，从所收集音频输入中去除噪声。随后，文本令牌（tokens）(例如在将语音转换成文本之后)被识别并且与预定关键字的列表进行比较。相应地，识别每个音频输入的时间同步内容中的一个或多个关键字的存在。

此后，在210处，将每个关键字与相关设备和相关事件的一个或多个的过程信息进行比较。考虑在音频输入中识别设备标签‘马达210’和对应动作‘将RPM改变成5000’。分析对应设备/时间的过程数据，以确定对应信息是否存在于过程数据中。例如，显示马达速度的改变的事件能够存在于过程数据中。这种比较对于在208处所识别的每个关键字执行。

在210处的比较可引起识别新过程信息和补充过程信息的一个或多个(又参照图3)。例如，音频输入可具有打开阀的命令，而过程数据可以不显示阀操作，由此揭示先前不可用的过程信息。举另一个示例，音频输入可具有用于将功率供应增强10%的命令，而过程数据显示功率供应的20%的增强，由此揭示先前不可用的附加信息。

随后，在212处，识别与条件关联的事件序列。识别基于对每个关键字所识别的补充过程信息和新过程信息中的一个或多个以及从过程数据所识别的多个事件。在这里，事件序列包含按照时间所分类的事件。来自过程数据的事件信息用来获得事件的初始序列，同时在210处所发现的信息用来修改事件的初始序列(例如通过添加/编辑与事件有关的信息)。

可选地，该方法包含利用事件的所识别序列在多个事件之间执行统计分析。在实施例中，基于所执行的统计分析，该方法还包含相应地修改控制系统的操作准则(例如根本原因分析、报警操控、工厂维护等)。

本文所公开的方法能够用于执行各种诊断/维护活动。考虑其中不同工厂人员彼此进行通信以用于执行工厂中的过程的情况。另外，假定人员在通信期间使用标准协议。例如，任何操作员动作或命令在与其他操作员或现场操作员进行通信的同时使用标准字，例如‘开始’、‘停止’、‘打开’、‘关闭’、‘接通’、‘关断’、‘向上斜变’、‘向下斜变’等。而且，操作员将说出要执行操作上的‘标签’。为了给出示例，以便请求将控制阀FIC20A打开10%，控制室操作员将在电话上给出说出下列命令的指令：

“将 FIC20A 打开 10%”。(在上午8:00:10记录)

另外，这个语音通信的接收方采用码字(比如说确认、完成等)确认呼叫，并且然后确认动作如下：

“确认”(在上午8:01:00:15记录)

“FIC20 A 打开 100%”(在上午8:05:00记录)

语音命令被记录，以及使用语音-文本转换也被转换成文本格式。命令具有两个关键字，即与动作关联的‘打开’(装置的打开)和与标签名称关联的‘FIC20A’。另外，还将语音-文本转换确认消息与字的预定义资料库进行比较，以识别呼叫或动作确认的确认(例如确认、打开等)。

另一个示例能够是水泥厂的控制室操作员(比如操作员A)与发电厂的控制室操作员(比如操作员B)之间的如下会话：

“操作员 A: 操作员 B, 将功率设置点(PP550.SP) 增加 10 MW”(在上午9:30记录)

“操作员 B: 操作员A, 确认并且接受你的请求”(在上午9:31记录)

操作员B应该增加发电厂的功率输出设置点(PP550.SP)，以处理该请求。但是，操作员B实际上将功率输出设置点降低10 MW。

在这个示例中，由于这个错误，水泥厂因功率的不可用性而跳闸(比如在上午9:50)。跳闸事件在控制系统中记录为具有高严重性值(1000)的(CP150.Trip)。该方法自动识别跳闸事件，并且在工厂跳闸之前分析控制器的日志和数小时(比如1小时)的文本转换语音数据。

该方法识别文本转换语音数据的日志具有对标签PP550.SP的引用。标签应该具有10 MW的增加。但是，历史控制器数据指示PP550.SP实际上降低10 MW。因此，自动识别这个跳闸事件的根本原因。另外，转换语音-文本数据的标签指示这种情况下的错误动作的所有者(操作员B)。

考虑在发电厂中其中中央控制室操作员通知一些异常信号的情况。操作员看到CO(一氧化碳)发射传感器信号(MCO500.PV)在上午10点显示从高到低值的很突然波动。控制室操作员呼叫现场技术人员检查传感器。技术人员诊断传感器，并且向中央室操作员报告传感器需要更换(上午10:35)。但是，由于人员的不可用性，没有更换传感器。

在上午11点，中央室操作员注意到锅炉的烟道气出口温度(TIC522.PV)的异常趋势。存在烟道气出口温度测量的两个测量。另一冗余传感器(TIC23.PV)在这个时间点显示烟道气出口温度的正常趋势。中央室操作员呼叫另一个现场技术人员调查传感器TIC522.PV和TIC523.PV(上午11:05)。

同时，给水泵(P509)在上午11.20开始显示异常行为。泵的当前吸取显示高峰值。当中央室操作员观察当前可变趋势时，操作员请求现场操作员(上午11:25)检查泵系统。现场操作员检查泵系统，并且报告泵显示重水泄漏以及还有高噪声振动(上午11:45)。

工厂在上午11:50以事件id(P5000.trip)跳闸。这时，(操作员与技术人员之间的)会话的自动分析识别在跳闸事件之前(上午11:50)提到MCO500.PV(上午10:00)、TIC522.PV(上午11:05)、TIC523.PV(上午11:05)和P509(上午11:25)。因此，该方法自动识别硬件相关问题，并且还按照时间对它们评级(更接近具有促成跳闸事件的更大概率的跳闸事件的硬件失灵)。

该方法还可用于其他应用，例如现场人员/控制室操作员的培训、识别实现工厂操作的人工误差、执行根本原因分析、生成告警等。

因此，该方法实现加工厂的多个人员之间的所有通信的记录。这个音频输入连同过程数据一起被存储和时间同步。工厂事件的整个序列及关联操作员通信能够被识别并且用于根本原因或其他分析。另外，音频输入的加标签实现在系统中自动记录人员的身份名称以供分析。