G - Physics – 05 – B
Patent
G - Physics
05
B
G05B 17/02 (2006.01) G05B 13/02 (2006.01)
Patent
CA 2418226
Method for automatic on-line calibration of process models for real-time prediction of process quality from raw process measurements by collecting raw process data, processing data collected through a mathematical model to obtain a prediction of the quality, processing this prediction through two independent dynamic transfers functions thus creating two intermediate signals, storing the two intermediate signals obtained as a function of time in history, retrieving, at the time of a real and validated measurement of the quality, from the history the absolute minimum and maximum values of the two intermediate signals in the time period corresponding to a minimum and maximum specified deadtime, which values define the minimum and maximum prediction possible, calculating the deviation as being the difference between the real and validated measurement and the area encompassed between the minimum and maximum prediction possible as obtained.
L'invention concerne un procédé permettant l'étalonnage automatique en ligne de modèles de traitement destinés à une prédiction en temps réel de la qualité de processus à partir de données de traitement brutes. Ce procédé consiste à collecter des données de processus brutes, à traiter ces données collectées au moyen d'un modèle mathématique afin d'obtenir une prédiction de la qualité, à traiter cette prédiction au moyen de deux fonctions de transfert dynamiques de manière à créer deux signaux intermédiaires, à mémoriser ces deux signaux intermédiaires obtenus dans l'historique en tant que fonction du temps, à récupérer dans l'historique, au moment d'une mesure réelle et validée de la qualité, les valeurs minimale et maximale absolues des deux signaux intermédiaires dans l'intervalle de temps correspondant à un temps mort minimum et maximum indiqués, ces valeurs définissant la prédiction minimale et maximale possible, à calculer l'écart en déterminant la différence entre la mesure réelle et validée et la zone comprise entre la prédiction minimale et la prédiction maximale possibles obtenues, et à répéter ces étapes si la valeur absolue de l'écart obtenu est égale à zéro, ou si la valeur absolue de l'écart obtenu est supérieure à zéro, à introduire cet écart dans le modèle de processus puis à répéter les différentes étapes. L'utilisation d'un procédé faisant appel à un filtre de Kalman pour l'introduction de l'écart dans le modèle mathématique, permet la mise à jour des paramètres linéaires de celui-ci et l'amélioration du modèle. Ce processus d'étalonnage faisant appel à un filtre de Kalman peut être appliqué dans des conditions non uniformes.
Hupkes Wim
Viel Frederic
Norton Rose Or S.e.n.c.r.l. S.r.l./llp
Shell Internationale Research Maatschappij B.v.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1652244