KR100802993B1

KR100802993B1 - 자동-특성화 진동 도관 파라미터 센서

Info

Publication number: KR100802993B1
Application number: KR1020027000320A
Authority: KR
Inventors: 티모시 제이. 커닝햄; 스튜어트 제이. 셀리
Original assignee: 마이크로 모우션, 인코포레이티드
Priority date: 1999-07-09
Filing date: 2000-06-12
Publication date: 2008-02-14
Anticipated expiration: 2020-06-12
Also published as: JP2003504614A; RU2247331C2; AR022053A1; AU5606200A; CA2378746A1; CN1372632A; WO2001004583A1; KR20020038684A; BRPI0012267B1; HK1047790B; EP1194749B1; CN1316233C; EP1194749A1; MXPA02000205A; BR0012267A; PL352709A1; HK1047790A1; JP4318420B2; CA2378746C; US6347293B1

Abstract

본 발명은, 물질 프로세싱 시스템(1) 내의 프로세스 파라미터를 측정하기 위한 자동-특성화 진동 도관 센서(5)를 개시하며, 이러한 센서(5)는, 물질 프로세싱 시스템(1)으로부터 물질을 수용하도록 구성된 도관(103A,103B)과, 이러한 도관(103A,103B) 상의 복수의 위치에서의 운동을 나타내는 복수의 운동 신호를 생성시키도록 작동하는 복수의 운동 변환기(105,105')를 포함한다. 모드 파라미터 추정기(30)는 복수의 운동 신호를 수신하고 이러한 수신된 복수의 운동 신호로부터 모드 파라미터를 추정하기 위해 작동하도록 구성된다. 예컨대 모드 필터 파라미터 또는 포스 프로젝션 파라미터와 같은 모드 파라미터는 단일 자유도(SDOF) 시스템의 거동에 도관의 거동을 부합시킨다. 프로세스 파라미터 추정기(40)는 복수의 운동 신호를 수신하고, 모드 파라미터 추정기에 응답해서, 추정된 모드 파라미터에 따라 수신된 복수의 운동 신호로부터 도관 내의 물질과 관련된 프로세스 파라미터를 추정하기 위해 작동하도록 구성된다. 모드 파라미터를 추정하기 위한 기술은 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 추정 기술과 적응 모드 필터링 기술을 포함한다.

Description

자동-특성화 진동 도관 파라미터 센서{SELF-CHARACTERIZING VIBRATING CONDUIT PARAMETER SENSORS}

본 발명은 프로세스 파라미터 센서 및 이러한 센서를 작동하는 방법에 관한 것이며, 보다 상세하게는 진동 도관 파라미터 센서 및 이러한 센서를 작동하는 방법에 관한 것이다.

코리올리 효과 질량 유량계는 대개 도관을 통해 유동하는 물질에 대한 질량 유량 및 다른 정보를 측정하는데 이용된다. 모두 J.E. Smith 등에게 허여된, USP 제 4,109,524호(1978년 8월 29일), USP 제 4,491,025호(1985년 1월 1일), 및 재발행 USP 제 31,450호(1982년 2월 11일)에는 예시적인 코리올리 유량계들이 개시되어 있다. 이들 유량계는 전형적으로 직선 또는 곡선 구성을 가지는 하나 이상의 도관을 포함한다. 각각의 도관은, 예컨대 단일 굽힘 모드, 비틀림 모드, 방사상 모드 및 조합형 모드를 포함하는 일련의 진동 모드를 가진다고 볼 수 있다. 종래의 질량 유량 측정 분야에서는, 물질이 도관을 통해 유동할 때 각각의 도관은 그의 고유 진동 모드 중 하나의 모드 내에서 공진 상태에서 진동하도록 구동된다. 물질이 충진된 진동 시스템의 진동 모드는 도관의 질량 및 강성도의 조합된 특성과 도관 내부에서 유동하는 물질의 특성의 영향을 받는다.

전형적인 코리올리 유량계의 대표적인 부품은 구동 또는 여기 시스템이다. 구동 시스템은 도관을 진동하게 하는 주기적인 물리력을 도관에 인가하도록 작동한다. 구동 시스템은 전형적으로 유량계의 도관(들)에 장착되는 하나 이상의 액츄에이터를 포함한다. 이러한 액츄에이터는, 제 1 도관에 장착되는 자석과 이 자석과 대향 관계로 제 2 도관에 장착되는 와이어 코일을 구비하는 보이스 코일(voice coil)과 같이, 전형적으로 널리 공지된 많은 전자기계 장치 중 하나로 이루어진다. 구동 회로는 사인파 또는 사각파와 같은 주기적 신호를 액츄에이터 코일에 연속적으로 인가한다. 이러한 주기적 구동 신호는 액츄에이터가, 반대되는 주기 패턴으로 2개의 도관을 구동하고, 이러한 주기 패턴은 그 이후에도 유지된다.

구동되는 유량계 도관을 통과하는 유동이 실질적으로 "제로" 유동일 때, 도관을 따라 위치하는 지점들은, 구동되는 진동의 모드에 따라 구동기에 대해 대략 동일 위상 또는 "제로-유동" 위상으로 진동하게 된다. 물질이 유량계의 입구로부터 유동을 시작하여, 도관을 통과하고 유량계의 출구로 유출될 때, 이러한 물질 유동으로 인해 발생하는 코리올리력은 도관을 따라 공간적으로 떨어진 지점들 사이에 위상 전이(phase shifts)를 유도하게 한다. 대개, 물질이 도관을 통해 유동하면서, 도관의 입구측 상의 위상은 구동기보다 지연되는 한편, 도관의 출구측 상의 위상은 구동기를 앞서간다. 도관 상의 2개의 위치 사이에서 야기된 위상 전이는 도관을 통과하는 물질의 질량 유량과 대략 비례한다.

코리올리 유량계의 운동은 복수의 진동 모드의 중첩, 즉 복수의 독립적인 단일 자유도(single degree of freedom; SDOF) 시스템의 운동으로서 모델링될 수 있으며, 각각의 단일 자유도 시스템은 고유 주파수 또는 감쇠(damping)를 특징으로 한다. 이중-도관 코리올리 유량계 내에 존재하는 모드들 중 하나의 전형적인 모드는 제 1 이상 굽힘 모드(first out-of-phase bending mode), 예컨대, 코리올리 유량계의 2개의 관이 서로 반대 방향으로 진동하는 굽힘 모드이다. 다른 모드들은 도관을 통과하는 물질에 의해 발생된 코리올리력에 대체적으로 기인하는 제 1 이상 비틀림 모드와, 그리고 유량계의 액츄에이터와 이러한 유량계에 연결된 다른 진동 공급원에 의해 여기되는 동상(in-phase)의, 측방향(lateral) 모드 및 기타 다른 진동 모드들을 포함하는 전형적인 진동 도관 코리올리 유량계에서 확인될 수 있다.

원하는 모드 응답을 발생시키는 구동 신호를 생성하는 기술들이 제안되어 왔다. 이들 중 하나의 기술은, 원하는 진동 모드를 우선적으로 여기시키는 액츄에이터에 대한 구동 신호를 생성시키는 포스 프로젝션 계수(force projection coefficients)를 유도하는 것이다. 두 번째 기술은 코리올리 유량계 도관의 하나 이상의 원하는 모드를 우선적으로 여기시키도록 다수의 액츄에이터에 대한 구동 신호들을 발생시키는 것이다.

상술한 기술들은 전형적으로 포스 프로젝션 계수를 발생시키도록 소정의 모드 필터를 사용한다. 이러한 소정의 모드 필터는 전형적으로, 고전적인 실험적 모드 분석 기술 또는 유한 요소 모델링(finite element modeling)을 사용하여 오프라인에서 발생된다. 그러면, 시행착오법, 역 모드 변환 또는 다른 기술들을 이용하여 모드 필터로부터 포스 프로젝션 계수들이 결정될 수도 있다.

불행하게도, 소정의 모드 필터는 시간이 흐름에 따라 발생할 수도 있는 센서 특성 상의 변화를 고려하지 못하고 있다. 또한, 종래의 기술들은 센서와 이러한 센서가 작동하는 물질 프로세싱 시스템 사이의 상호 작용으로부터 발생하는 원위치 효과(in situ effects)를 고려하지 못하고 있다. 예컨대, 물질 프로세싱 시스템과의 구조적 연결에 의해, 또는 펌프와 같은 물질 프로세싱 시스템 내의 진동 공급원에 의해 추가의 모드가 여기될 수도 있다.

상술한 견지에서, 본 발명의 목적은 물질 프로세싱 시스템의 예컨대 질량 유량과 같은 프로세스 파라미터의 보다 정확한 추정을 제공할 수 있는, 자동-특성화 진동 도관형 파라미터 센서 및 이것을 작동하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 센서 거동의 보다 정확한 특성화를 제공할 수 있는, 진동 도관형 파라미터 센서 및 이것을 작동하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 센서 거동의 원위치 특성화(in situ-characterizing)가 가능한, 진동 도관형 파라미터 센서 및 이것을 작동하는 방법을 제공하는 것이다.

이들 목적과 다른 목적, 특징 및 장점은, 복수의 위치에서의 센서 도관의 운동을 나타내는 운동 신호를 수신하고, 이러한 수신된 운동 신호로부터, 모드 필터 파라미터 또는 포스 프로젝션 파라미터와 같은 모드 파라미터를 추정하기 위해 작동하도록 구성된 모드 파라미터 추정기를 포함하는 자동-특성화 진동 도관 파라미터 센서에 의해 본 발명에 따라 제공된다. 본 발명의 변형 상반 모드 벡터(modified reciprocal modal vector; MRMV) 양상에 따르면, 모드 필터 파라미터는, 주파수들의 범위에 걸쳐 도관을 여기시키고, 이러한 주파수들의 범위에 걸쳐 주파수 응답 함수(frequency response function; FRF) 행렬을 발생시키며, 그리고 이러한 FRF 행렬로부터 모드 필터 파라미터의 추정을 발생시킴으로써 추정된다. 모드 필터 파라미터의 추정은 초기화 또는 보정 과정 동안 발생될 수도 있다. 적응 모드 필터링 양상(adaptive modal filtering aspect)에 따라 기준 모드 응답(reference modal response)에 대한 모드 필터의 추정된 모드 응답의 에러가 결정되며, 이러한 에러는 모드 필터에 대한 모드 필터 파라미터의 새로운 추정을 발생시키는데 이용된다. 따라서, 센서가 작동하는 동안, 모드 필터 파라미터 및 포스 프로젝션 파라미터가 적합하게 업데이트될 수 있다.

특히, 본 발명에 따르면, 물질 프로세싱 시스템에 대한 프로세스 파라미터를 측정하기 위한 자동-특성화 센서는, 물질 프로세싱 시스템으로부터 물질을 수용하도록 구성된 도관과, 이러한 도관 상의 복수의 위치에서의 운동을 나타내는 복수의 운동 신호를 생성시키도록 작동하는 복수의 운동 변환기를 포함한다. 모드 파라미터 추정기는 복수의 운동 신호를 수신하고 이러한 수신된 복수의 운동 신호로부터 모드 파라미터를 추정하기 위해 작동하도록 구성된다. 예컨대 모드 필터 파라미터 또는 포스 프로젝션 파라미터와 같은 모드 파라미터는 단일 자유도(SDOF) 시스템의 거동에 도관의 거동을 상관시킨다. 프로세스 파라미터 추정기는 복수의 운동 신호를 수신하고, 모드 파라미터 추정기에 응답해서, 추정된 모드 파라미터에 따라 수신된 복수의 운동 신호로부터 물질 프로세싱 시스템을 위한 프로세스 파라미터를 추정하기 위해 작동하도록 구성된다.

본 발명의 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 추정 양상에 따르면, 센서 도관이 주파수들의 범위에 걸쳐 여기된다. 이러한 여기에 응답하는 운동을 나타내는 복수의 운동 신호가 수신되며, 이러한 수신된 복수의 운동 신호로부터 주파수들의 범위에 걸쳐 복수의 위치에 대한 복수의 주파수 응답들이 결정된다. 이러한 결정된 복수의 주파수 응답으로부터 센서에 대한 모드 필터 파라미터의 추정이 발생된다. 이러한 복수의 주파수 응답으로부터 주파수 응답 함수(FRF) 행렬이 발생된다. 센서의 모드에 대응하는 극성(pole)이 확인되고, 확인된 극성으로부터 SDOF 벡터가 발생된다. 이후, 추정된 FRF 행렬 및 추정된 SDOF 벡터로부터 모드 필터 파라미터의 추정이 발생된다.

본 발명의 적응 모드 필터링 양상에 따르면, 센서 도관에 적용되는 여기가 결정되고, 기준 모드 응답을 발생시키도록 기준 모드 시스템에 적용된다. 이러한 여기에 응답해서, 운동을 나타내는 복수의 운동 신호에 모드 필터가 적용되어, 모드 필터 파라미터의 추정에 따라 추정된 모드 응답을 발생시킨다. 기준 모드 응답에 관한 추정된 모드 응답의 에러에 근거하여 모드 필터 파라미터의 새로운 추정이 발생된다. 기준 모드 응답에 관한 추정된 모드 응답의 에러가 소정의 기준에 충족될 때까지, 새로운 모드 파라미터의 추정이 반복적으로 발생될 수 있다. 이로써, 개선된 파라미터 센서 및 이것을 작동하는 방법이 제공될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 파라미터 센서의 실시예를 도시한다.

도 2는 본 발명에 따른 모드 파라미터 추정기의 일실시예를 도시한다.

도 3은 본 발명의 하나의 양상에 따라 모드 파라미터를 추정하기 위한 작동을 도시한다.

도 4는 본 발명에 따른 파라미터 센서의 실시예를 도시한다.

도 5는 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 추정 기술을 사용하는 본 발명에 따른 파라미터 센서의 실시예를 도시한다.

도 6은 본 발명의 MRMV 양상에 따라 모드 필터 파라미터를 추정하기 위한 작동을 도시한다.

도 7은 적응 모드 필터링 기술을 사용하는 본 발명에 따른 실시예를 도시한다.

도 8 및 도 9는 본 발명의 적응 모드 필터링 양상들에 따라 모드 필터 파라미터를 추정하기 위한 작동을 도시한다.

이제, 본 발명의 실시예들이 도시된 첨부 도면을 참조하여 아래에 보다 상세하게 본 발명을 설명하고자 한다. 본 발명은 여러 상이한 형태로 구현될 수 있고 여기에 설명되는 실시예에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 되며, 오히려 이들 실시예는 본 개시를 완전하게 하고 완성시키며 본 발명의 범위를 당업자에게 완전하게 전달하고자 제공되는 것임을 당업자는 이해할 것이다. 도면에서, 동일한 참조부호는 전체적으로 동일한 구성요소를 가리킨다.

다음의 논의는 코리올리 유량계에 관한 것이며, 물질 프로세싱 시스템의 일부분으로서의 진동 도관을 통과하는 물질을 포함하도록 구성된 진동 도관을 통해 유동하는 예컨대 유체와 같은 물질에 대해, 물질 프로세싱 시스템의 프로세스 파라미터인 전형적으로 질량 유량이 추정된다. 그러나, 당업자는 본 발명이 인라인 센서(in-line sensor) 이외에 진동 도관 프로세스 파라미터 센서에도 적용가능하다는 것을 이해할 것이다. 예컨대, 본 발명은 물질 프로세싱 시스템으로부터 추출된 물질의 표본을 포함하도록 구성된 도관을 포함하는 샘플링형 진동관 밀도계(sampling-type vibrating-tube densitometers)에도 적용가능하다.

도 1은 본 발명에 따른 프로세스 파라미터 센서(5)의 예시적인 실시예를 도시한다. 이 프로세스 파라미터 센서(5)는 도관 조립체(10)를 포함한다. 도관 조립체(10)는 입구 플랜지(101), 출구 플랜지(101'), 매니폴드(102), 제 1 도관(103A) 및 제 2 도관(103B)을 포함한다. 이들 도관 또는 흐름관(103A,103B)에는 브레이스 바(106,106')가 연결된다. 도관(103A,103B)에는 액츄에이터(104), 제 1 운동 변환기(first motion transducer; 105) 및 제 2 운동 변환기(105')가 연결되며, 이들은 리드(lead; 100)에 연결된다. 액츄에이터(104)는 구동기(20)에 의해 구동 리드(110) 상으로 공급되는 구동 신호에 응답하여 도관(103A,103B)을 진동시키도록 작동한다. 제 1 및 제 2 운동 변환기(105,105')는 도관(103A,103B) 상의 공간적으로 분리된 위치에서의 운동을 나타내는 운동 신호들이 변환기 리드(111) 상에 발생되도록 작동한다. 제 1 및 제 2 운동 변환기(105,105')는 코일형 이동 변환기, 광학 또는 초음파 운동 센서, 가속도계, 관성율 센서 등과 같은 여러 장치를 포함할 수도 있다.

도관 조립체(10)가 물질 프로세싱 시스템(1) 안으로 삽입되면, 물질 프로세싱 시스템(1)의 파이프라인 내에 유동하는 물질이 입구 플랜지(101)를 통해 도관 조립체(10)에 유입된다. 이후, 물질은 매니폴드(102)를 통해 유동하며, 도관(103A,103B) 안으로 인도된다. 이러한 물질이 도관(103A,103B)을 떠난 후, 매니폴드(102) 안으로 되돌아와서 출구 플랜지(101')를 통해 도관 조립체(10)에서 유출된다. 물질이 도관(103A,103B)을 통해 유동할 때, 도관(103A,103B)을 섭동(perturbing)시키는 코리올리력(Coriolis forces)을 발생시킨다.

도관(103A,103B)이 전형적으로 액츄에이터(104)에 의해 그 각각의 굽힘 축선(W-W,W'-W')에 대해 마주하는 방향으로 구동되면서, 도관 조립체(10)에서 제 1 이상 굽힘 모드라는 것이 통상 유도된다. 액츄에이터(104)는, 제 1 도관(103A)에 장착된 자석과 제 2 도관(103B)에 장착된 대향 코일을 포함하는 선형 액츄에이터와 같이 널리 공지된 장치들 중 어느 하나를 포함할 수도 있다. 구동기(20)에 의해 구동 리드(110)를 경유하여 제공되는 구동 신호에 의해 유도되는 교류 전류가 코일을 통과하면서, 도관(103A,103B)을 진동시키는 기계적인 힘을 발생시킨다. 도 1에서 파라미터 센서(5)가 일체형 액츄에이터(104)를 포함하는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명에 따른 도관(103A,103B)의 진동은 도관 조립체(10)의 외부에서 발생되어 유체 또는 기계적 커플링을 통해 도관 조립체(10)에 전달되는 여기와 같은 다른 기술에 의해 달성될 수도 있음을 당업자는 이해할 것이다.

도 1의 파라미터 센서(5)와 같은 파라미터 센서의 거동은 모드에 의해 기술될 수 있다. 모드 변환(modal transformation), 즉 모드 필터는 물리적 응답을 모드 응답으로 변환시킨다. 표준 모드 변환은 다음 식으로 구한다.

x = Φη (1)

여기서, x는 물리적 응답 벡터이고, Φ는 고유벡터 행렬이며, 그리고 η는 모드 응답의 벡터이다. 물리적 응답 벡터 x는 모드 필터 Φ에 대한 입력, 즉 피드백 신호(feedback signals)라고 할 수 있다. 식(1)을 η에 대해 풀면, 모드 응답은 다음과 같이 된다.

η= Φ^†x (2)

여기서, Φ^†는 Φ의 일반화된 역(inverse)이다. 행렬 Φ가 정방행렬이고 비특이 행렬(non-singular)이라면, 역행렬 Φ^-1가 식(2)에 사용될 수 있다. 모드 벡터가 선형 독립이고, 운동 정보가 제공되는 센서 도관 상의 위치의 수가 고려되는 모드의 수와 동일하다면, 고유벡터 행렬은 정방행렬이고 비특이 행렬이다.

도 1을 다시 참조하면, 파라미터 센서(5)는 또한 모드 파라미터 추정기(30) 및 프로세스 파라미터 추정기(40)를 포함한다. 모드 파라미터 추정기(30)는 제 1 및 제 2 운동 변환기(105,105')로부터 변환기 리드(111) 상으로 수신된 제 1 및 제 2 운동 신호에 응답한다. 이들 운동 신호는, 예컨대, 물질이 도관 조립체(10)를 통해 유동할 때의 변위, 속도 또는 가속도를 나타내는 신호들과 같은 물리적 영역(domain)에서의 도관(103A,103B)의 운동을 나타낸다. 모드 파라미터 추정기(30)는 수신된 운동 신호를 처리하여, 공간적 영역(spatial domain)에서의 도관의 거동을 모드 영역에서의 하나 이상의 독립적인 단일 자유도(SDOF) 시스템의 거동과 연관시키는 포스 프로젝션 파라미터 또는 모드 필터 파라미터와 같은 모드 파라미터의 추정을 발생시킨다. 프로세스 파라미터 추정기(40)는 또한 운동 신호를 수신하도록 구성되며, 추정된 모드 파라미터(35)에 응답하여 도관 조립체(10)를 통해 유동하는 물질과 관련된 예컨대 질량 유량, 총 질량 유량, 밀도 등과 같은 프로세스 파라미터를 추정한다.

도 2는 모드 파라미터 추정기(30)의 예시적인 실시예를 도시한다. 도시한 바와 같이, 모드 파라미터 추정기(30)는 예컨대 표본 유지(sample-and-hold) 또는 유사 회로와 같은 샘플러(sampler)(32)와, 아날로그-디지털 변환기(A/D)(34)를 포함한다. 샘플러(32) 및 아날로그-디지털 변환기(34)는, 제 1 및 제 2 운동 변환기(105,105')에 의해 생성된 운동 변환기의 운동 신호(25)를 수신하는 수단(31)을 제공하는데, 이러한 수신하는 수단(31)은 이들 운동 신호(25)를 샘플링하고, 이들 신호로부터 샘플(33)을 생성시키며, 아날로그-디지털 컨버터(A/D)(34)에 의해 이들 샘플(33)을 디지털 신호값(37)으로 변환시킨다. 도시된 샘플러(32) 및 아나로그 디지털 컨버터(34)의 구체적인 작동은 당업자에게 공지된 다수의 회로에 의해 실행될 수 있으므로, 여기서는 상세히 설명하지 않는다. 도 2에 도시된 수신하는 수단(31)이 추가적인 프리-샘플링 안티-에일리어스 필터링(pre-sampling anti-alias filtering), 포스트(post)-샘플링 필터링 등과 같은 다수의 방법으로 구현될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다. 또한, 도 2에 도시된 수신하는 수단(31)은 일반적으로, 특수 목적 하드웨어와, 특수 또는 일반-목적 데이타 처리 장치 상에서 구동하는 펌웨어 또는 소프트웨어와, 또는 이들의 조합체를 이용하여 실행될 수도 있음을 이해할 것이다.

모드 파라미터 추정기(30)의 일부분들은 예컨대 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(DSP) 등과 같은 컴퓨터(50)에서 실행될 수도 있다. 예컨대, 컴퓨터(50)는 텍사스 인스트루먼츠, 인코포레이티드(Texas Instruments, Inc.)에 의해 시판되는 DSPs의 TMS320C4X 패밀리의 DSP와 같이, 선형 대수 계산에 적합한 파이프라인식 DSP를 포함할 수도 있다. 컴퓨터(50)는, 예컨대, RAM(random access memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 자기 디스크 등과 같은 저장 매체(60)에 저장되는 데이타와, 예컨대 펌웨어 및/또는 소프트웨어와 같은 적절한 프로그램 코드와 함께 구성되어, 디지털 신호값(37)으로부터 모드 필터 파라미터의 추정(35)을 발생시키는 수단(36)을 제공한다. 프로세스 파라미터 추정기(40)의 일부분들 역시 컴퓨터(50) 및 연관된 프로그램 코드에 의해 실행될 수도 있다. 예컨대, 액츄에이터(104)를 구동시키기 위한 디지털 신호를 발생시킬 뿐만 아니라, 모드 필터를 구현하기 위한 선형 대수 계산이 가능한 프로그램 코드가 컴퓨터(50)에서 실행될 수 있다.

상술한 바와 같이, 도 1의 프로세스 파라미터 추정기(40)는 운동 변환기(105,105')로부터 운동 신호를 수신하도록 구성되며, 추정된 모드 파라미터(35)에 따라 도관(103A,103B)을 통해 유동하는 물질과 연관된 프로세스 파라미터를 추정하도록 작동한다. 도 3은 본 발명에 따른 실시예를 도시하는데, 여기서, 프로세스 파라미터 추정기(40)는 모드 필터(44)를 포함하는데, 이 모드 필터(44)는, 모드 파라미터 추정기(30)에 의해 공급된 모드 필터 파라미터의 추정(35a)에 응답해서, 도관(103A,103B)의 물리적 응답을 나타내는 운동 신호(25)를 필터링하도록 작동한다. 모드 필터(44)는 모드 영역으로의 물리적 응답의 매핑(mapping)을 나타내는 모드 응답(47)을 발생시킨다. 선택 모드 구동기(selective modal driver; 48)는 모드 필터(44) 및 모드 파라미터 추정기(30)에 응답하며, 모드 파라미터 추정기(30)에 의해 공급된 포스 프로젝션 파라미터(35b)와 모드 응답(47)에 따라 하나 이상의 구동 신호(43)를 발생시킨다.

이러한 하나 이상의 구동 신호(43)는 도관(103A,103B)의 하나 이상의 진동 모드를 우선적으로 여기(exciting)시켜 개선된 측정을 제공하도록 구성될 수도 있다. 프로세스 파라미터 추정 수단(46)은, 예컨대, 스미스(Smith)에게 허여된 재발행 USP 제 31,450호, 조락(Zolock)에게 허여된 USP 제 4,879,911호, 및 조락에게 허여된 USP 제 5,231,884호에 개시된 바와 같은 종래의 코리올리 유량 측정 회로를 이용하여, 운동 변환기(105)에 의해 생성된 운동 신호(25)로부터, 질량 유량, 밀도 등과 같은 프로세스 파라미터의 추정(45)을 발생시킨다. 대안적으로, 프로세스 파라미터의 추정이 모드 응답(47)으로부터 발생될 수 있다.

도 4는 본 발명의 하나의 양상에 따라 파라미터 센서를 특성화하기 위한 작동(400)을 도시한다. 도 1의 도관(103A,103B)과 같은 도관이 여기된다(블록 410). 예컨대, 도 1의 액츄에이터(104)와 같은 하나 이상의 액츄에이터에 의해 도관(들)에 주기적인 여기가 적용된다. 여기에 대한 물리적 응답을 나타내는 운동 신호가 수신된다(블록 420). 수신된 운동 신호로부터, 예컨대 모드 필터 파라미터 또는 포스 프로젝션 파라미터와 같은 모드 파라미터의 추정이 발생된다(블록 430). 예컨대, 모드 필터 파라미터는 아래에 설명되는 MRMV 또는 AMF 기술 중 하나를 이용하여 추정될 수도 있으며, 추정된 모드 필터 파라미터로부터 포스 프로젝터(force projector)가 측정될 수 있다.

변형 상반 모드 벡터 추정 (Modified Reciprocal Modal Vector Estimation)

본 발명의 일면에 따라, 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 추정 기술은 진동 도관 파라미터 센서의 주파수 응답 함수(FRF)를 이용하여, 모드 필터 파라미터의 추정을 발생시킨다. 이러한 기술은 예컨대, 파라미터 센서의 초기화 프로세스의 일부분으로서 원위치에서(in situ) 사용될 수도 있다. 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 기술은 예컨대, 화학 공정 플랜트와 같은 물질 프로세싱 시스템에서 파라미터 센서가 작동하는 동안 모드 필터 파라미터의 추정을 단속적으로(intermittently) 업데이트하는데 또한 이용된다.

변형 상반 모드 벡터 기술에 따라, 센서 도관이 여기되고, 대응하는 주파수 응답이 주파수 범위에 걸쳐서 도관 상에서의 복수의 위치에 대해 측정된다. 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT) 기술을 사용하는 광대역 측정법(broadband measurement) 또는 코히어런트 사인 스위프 측정법(coherent sine sweep measurement)과 같이, 다양한 주파수 응답 측정 기술이 사용될 수도 있다. 주파수 응답 측정은, 도관 상의 복수의 위치에 대해 원하는 주파수에 대한 복수의 주파수 응답값을 포함하는 FRF 행렬을 발생시키는데 이용된다. 도관 구조체의 각각의 관찰대상 모드에 대한 극성이 확인되며, 각각의 확인된 극성에 대해 단일 자유도(SDOF) 벡터가 결정된다. FRF 행렬의 역행렬은 관찰대상 모드와 연관된 SDOF 벡터와 곱해져서, 관찰대상 모드에 대한 상반 모드 벡터를 발생시킨다. 이러한 복수의 관찰대상 모드에 대한 상반 모드 벡터는 모드 필터를 구성하도록 결합될 수도 있으며, 이러한 모드 필터는 물리적 영역에서의 도관의 운동을 나타내는 운동 신호에 적용될 때, 관찰대상 모드들을 포함하는 모드 영역에서의 대응하는 운동의 추정을 제공한다. 구조적 분석을 위한 MRMV 기술에 관한 전반적인 정보는 1991년 미국 신시내티 대학(University of Cincinnati)의 대학원(Division of Graduate Studies and Research)에 제출된, 스튜어트 제이. 셸리(Stuart J. Shelley)의 논문, "Investigation of Discrete Modal Filters for Structural Dynamics Applications", 70-87페이지에 개시되어 있다.

도해를 위해, CMF300 모델 이중 U자형 도관 코리올리 질량 유량계(콜로라도 보울더의 마이크로 모션, 인코포레이티드에 의해 제조됨)에 대한 고유벡터는 유한 요소 분석법을 이용하여 추정되었다. 유한 요소 모델링 기술은 당업자에게 널리 공지되어 있으며 본 발명의 일부를 구성하지 않는다. 예시적인 유한 요소 모델은 SDRC I-DEAS를 사용하여 이루어 졌고, MSC/NASTRAN에 의해 분석되었으며, 유한 요소 코드는 맥닐쉬벤들러(MacNealSchwendler)로부터 이용가능하다. 유한 요소 모델링 분야의 당업자는 다른 유한 요소 모델링 도구 및 기술이 대안으로 사용될 수 있음을 인지한다. 코리올리 유량계의 유한 요소 모델링에 대한 보다 상세한 정보를 위해, "A Finite Element for the Vibration Analysis of a Fluid-conveying Timeshen Beam"(AIAA paper 93-1552)를 참조한다.

모의 실험용(simulated) CFM300 센서에 대해 확인된 고유벡터는 이후 구동 모드, 비틀림 모드 및 굽힘 모드를 포함하는 3개의 원하는 모드로 감소되었다. 이후, 대응하는 고유 주파수 ω, 감쇠치 ξ가 3개의 원하는 모드에 대해 계산되었다.

ω_n =

및

ξ=

U자형 도관 구조체의 중앙 근처에 위치한 변환기와, 중앙의 변환기에 대해 대칭적으로 위치하는 좌측 및 우측 변환기를 포함하는, 3개의 변환기 위치가 사용된다.

MRMV 기술에 따라, 구조체에 대한 FRF 행렬은 구조체의 공진 피크(resonant peaks) 근처의 주파수에서 산정되는 것이 바람직하다. 이러한 이유는 이들 주파수에서의 신호 대 소음비가 전형적으로 비공진 주파수에서의 신호 대 소음비 보다 높기 때문이다. 보다 바람직하게는, 주파수 응답 값은 추정된 공진 주파수와, 관찰대상 모드에 대한 절반 파워 포인트와, 그리고 관찰대상 주파수 범위의 최대 주파수에서 결정된다. 모의실험용 CFM300 센서에 대해, (500Hz의 최대 주파수를 포함해서) 생성된 10 주파수에서 산정된 FRF H는:

상기한 바와 같이, FRF 행렬 H는 실수부와 허수부를 가진다. 이들 실수부와 허수부는 독립적인 세트의 식을 형성하므로, FRF 행렬 H는 허수값 상에 적층된 실수값를 포함해서 3 ×20 행렬로서 재구성될 수 있다.

FRF 행렬의 결정에 추가로, MRMV 기술은 극성의 확인, 즉 각각의 이득의 모드에 대한 주파수 및 감쇠의 결정을 포함한다. 본 발명에 따른 자기-특성화(self-characterizing) 센서에 있어서, 극성은 다수의 방법으로 확인될 수 있다. 예컨대, 센서의 모집단(population)의 실험 분석에 의해 발생된 집합적인 모델(aggregate model) 또는 유한 요소 모델을 이용하여 센서의 유형에 대한 극성 추정이 발생될 수 있다. 선택적으로, 특정 주파수로 센서를 여기시키고, 대응 주파수 응답을 측정하며, 그리고 극성 추정을 발생시키도록 공지된 다양한 커브 피팅(curve fitting) 기술 중 하나를 적용함으로써, 특정 센서에 대한 극성 추정이 발생될 수 있다.

MRMV 기술에 따라, 확인된 극성 λ_k는 k번째 관찰대상 모드를 나타내는 SDOF 벡터를 발생시키는데 사용되며, FRF 행렬에 이용되는 주파수로 산정된다.

여기서,

관찰대상 모드에 대한 SDOF 벡터 및 FRF 행렬 H를 인지하면, 관찰대상 모드에 대한 상반 모드 벡터가 결정될 수 있다. 특히, k번째 관찰대상 모드에 대한 FRF 행렬, SDOF 벡터 및 상반 모드 벡터는:

또는

으로 상관된다. 여기서, H^†는 FRF 행렬 H의 일반화된 역이다.

상술한 모의 실험용 CFM300 센서에 대해, (유한 요소 분석에 의해 확인된 극성들을 이용하여) 굽힘(Ψ_b) 및 비틀림(Ψ_t)에 대한 변형 상반 모드 벡터는:

및

이다.

예측되었던 바대로, 모의 실험용 CFM300 센서의 대칭적으로 위치한 좌측 및 우측 변환기는 각각의 벡터에 동일한 가중치(weight)가 주어지는 한편, 굽힘 모드 벡터는 비틀림 모드 벡터에 비해 중심 변환기의 출력에 대해 더 큰 가중치를 준다. 변형 상반 모드 벡터가 결합되어, 상술한 고유벡터 행렬 Φ의 거동에 근접한 모드 필터 행렬을 형성할 수도 있다.

도 5는 센서의 모드 파라미터를 추정하도록 MRMV 기술을 이용하기 위해 작동되는 자기-특성화 파라미터 센서(5)의 실시예를 도시한다. 모드 파라미터 추정기(30)는, 주파수들의 범위에 걸쳐 도관(103A,103B) 상의 복수의 위치에 대한 복수의 주파수 응답을 발생시키기 위한 주파수 응답 결정 수단(510)을 포함한다. 여기 결정 수단(580)은 도관(103A,103B)에 적용된 여기를 결정하며, 도관 조립체 상의 복수의 위치에 대한 주파수 응답 측정이 얻어질 수 있도록 도관(103A,103B)에 적용된 여기의 측정치를 주파수 응답 결정 수단(510)에 제공한다. 그러나, 여기 레벨(excitation level)이 다른 방법들로 결정될 수 있음을 당업자는 인지할 것이다. 예컨대, 여기 레벨은, 도 5에 도시된 여기 결정 수단(580)을 필요로 하지 않고, 액츄에이터(104)에 대한 구동 명령으로부터 추정 또는 유도될 수 있다.

FRF 행렬(525)를 발생시키기 위한 수단(520)은 주파수 응답 결정 수단(510)에 응답하며, 도관(103) 상의 복수의 위치[열(columns)]에서의 복수의 주파수[행(rows)]의 주파수 응답 값을 포함하는 FRF 행렬(525)을 발생시킨다. SDOF 벡터 발생 수단(530)은, 극성 확인 수단(pole identifying; 540)에 의해 확인된 도관(103)의 극성에 대한 고유 주파수 및 감쇠 정보를 나타내는 SDOF 벡터(535)를 발생시킨다. 이러한 극성 확인 수단(540)은 예컨대, 상술한 공지된 여러 극성 확인 기술 중 하나를 이용하여 원위치에서(in situ) 극성 추정을 발생시키며, 주파수 응답 결정 수단(510)에 응답할 수 있다. 선택적으로, 극성 확인 수단(540)은 상술한 바와 같이, 유한 요소 모델링과 같은 오프-라인 기술을 이용함으로써 도관(103)의 극성을 확인할 수도 있다. 모드 필터 파라미터의 추정을 발생시키는 수단(550)은 FRF 행렬 발생 수단(520) 및 SDOF 벡터 발생 수단(530)에 응답하며, FRF 행렬(525) 및 SDOF 벡터(535)로부터 모드 필터 파라미터의 추정(35)을 발생시킨다.

도 5에 도시된, 여기 결정 수단(580), 주파수 응답 결정 수단(510), 극성 확인 수단(540), SDOF 벡터 발생 수단(530), FRF 행렬 발생 수단(520), 및 모드 파라미터 추정 발생 수단(550)은 예컨대, 도 2에 도시된 컴퓨터(50)와 같은 컴퓨터 또는 다른 데이타 프로세싱 장치에서 실행될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다. 또한, 도 5에 도시된 수단들은 특수 목적 하드웨어, 소프트웨어, 또는 특수 또는 일반 목적 계산 하드웨어 상에서 작동하는 펌웨어, 또는 이들의 결합체를 이용하여 실행될 수도 있다.

도 6은 본 발명에 따른 MRMV 기술을 이용하여 모드 필터 파라미터를 추정하기 위한 작동(600)을 도시한다. 주파수들의 범위에 걸쳐 도관이 여기된다(블록 610). 도관 상의 복수의 위치에서의 여기에 대한 물리적 응답을 나타내는 운동 신호가 수신된다(블록 620). 수신된 복수의 운동 신호로부터 주파수의 범위에 걸쳐 복수의 위치에 대해 복수의 주파수 응답이 결정된다(블록 630). 이후, 복수의 주파수 응답으로부터 FRF 행렬이 발생된다(블록 640). 도관의 극성이 확인되고(블록 650), 이들로부터 SDOF 벡터가 발생된다(블록 660). FRF 행렬 및 SDOF 벡터로부터 모드 필터 파라미터의 추정이 발생된다(블록 670).

상술한 주파수 응답 측정이 다수의 방법으로 실행될 수도 있음을 당업자는 이해할 것이다. 예컨대, 사인 스위프(sine sweep)가 실행되며, 주파수 응답 측정이 각각의 여기 주파수에서 실행되면서, 일련의 실질적인 코히어런트 주기적 여기(coherent periodic excitations)에 의해 도관이 순차적으로 여기된다. 선택적으로, 주파수 응답 측정이 고속 푸리에 변환(FFT) 기술과 같은 기술을 이용하여 주파수들의 범위에 걸쳐 실행되면서, 주파수들의 범위 내에 주파수를 가지는 복수의 주기적 성분을 가지는 광대역 여기에 의해 도관이 여기될 수도 있다. 주파수 응답 측정 프로세스(블록 630) 이전에, 극성 확인 프로세스(블록 650)가 오프라인에서 발생될 수도 있거나, 상술한 바와 같이 주파수 응답 측정 프로세스에 응답해서 실행될 수도 있다.

적응 모드 필터링 (Adaptive Modal Filtering)

본 발명의 적응 모드 필터 양상에 따르면, 파라미터 센서가 원위치에서(in situ) 작동되면서, 모드 필터 파라미터의 연속 추정이 반복적으로 발생된다. 모드 필터 벡터의 초기 추정값(

)(즉, 모드 필터 계수의 초기 추정값)이 형성된다. 이러한 초기 추정값은 수렴 문제로 유도되도록 원하는 결과로부터 떨어지지 않는 다른 값의 벡터 또는 제로일 수도 있다. 이러한 초기 모드 필터 벡터는 도관 조립체 상의 변환기로부터 수신된 운동 신호로부터 추출된 실제 운동 값 x_k에 적용되며, 센서에 대한 모드 응답의 초기 추정값

을 발생시킨다. 시간 k에 대해 추정된 모드 응답

과 "참" 모드 응답 사이의 차이로서 에러(error)를 정의할 수 있다.

에러 e_k는 모드 필터를 변경하도록 사용될 수 있어서, 추정된 모드 응답값

을 참 모드 응답값 η_k과 일치시킨다. 그러나, 참 모드 응답값 η_k은 일반적으로 알려지지 않았으며, 따라서, 진동 도관형 센서의 참 모드 거동과 밀접하게 상관되는 기준 모드 응답값 η'_k을 가지는 기준 모드 시스템은, 모드 필터 파라미터를 조절하기 위한 정보를 제공하도록 본 발명에 따라 사용된다. 이러한 기준 모드 시스템은 시스템의 관찰대상 모드에 대한 극성으로부터 구성된 SDOF 모델로부터 발생될 수도 있다. 기준 모드 시스템에 대한 연속 시간 SDOF 시스템 모델은 다음으로 얻어진다.

여기서, η^r은 기준 모드 응답값이다.

식 (4)는 디지털 컴퓨터에서 실행하기에 적합한 이산 형태(discrete form)로 변환될 수 있다.

여기서, f는 도관에 적용된 여기, 예컨대 액츄에이터 전류와 같이, 힘 또는 일부 측정된 힘이다. 식(5)는 일련의 시간 단계들에 걸쳐 적용될 수 있어서, 모드 필터 벡터의 변형 추정값

을 연속적으로 발생시킴으로써 에러값 e_k를 최소화시킨다. 해(solution)는 최소 평균 제곱(LMS) 기술을 이용하여 얻을 수 있다. 격자 필터(lattice filter), 칼맨 필터(Kalman filter) 또는 적응 최소 제곱법과 같은 다른 적응 기술 또는 표준화된 LMS 기술과 같이, 다양한 LMS법이 사용될 수도 있다.

예시적인 기술에 따라, 제곱한 에러값 e² _k가 최소화된다. k번째에 대해, 시간이 샘플링되고, 에러값 e² _k의 변화율(gradient)의 추정값

이 계산되며, 단계 아래로의 변화율

이 에러 e² _k를 감소시키도록 추정된 모드 필터 벡터

가 취해지도록 조절된다. 변화율의 추정값

은 다음 식에 의해 얻어진다.

각각의 반복에서,

은 작은 변화율의 곱을 차감함으로써 조절된다.

μ는 수렴의 속도와 안정성을 일반적으로 결정하는 적응 이득(adaptive gain)이다.

복수 입력 경우에 대해, 모드의 응답이 복수의 입력 힘으로부터 발생하는 것으로서 볼 수 있다. 이들 입력 힘의 각각의 효과는 일반적인 컴플렉스 힘 할당 계수(generally complex force appropriation coefficients)의 미지의 벡터 {l}에 의해 설명될 수 있다. 이러한 경우에 대한 기준 모델은 다음 식으로 주어진다.

여기서, {f_k}는 적용된 힘의 벡터이다. 기준 시스템은, 힘 할당 계수의 벡터{l}에 의해 가중된 입력 힘 {f_k}의 합을 포함하는 모드 힘에 의해 구동된다. 대응하는 기준 모드 좌표는 기준 모델을 구동(N_i)시킴으로써 발생될 수도 있다.

Ni 비가중 힘들에 의해 그리고 힘 충당 벡터 {l}를 이용하여, N_l 기준 모드 좌표의 가중된 평균을 형성한다.

"총(total)" 스칼라 모드 좌표 응답값 η^r _k은 모드 참가 벡터(mode participation vector){l}와 각각의 입력 힘과 연관된 부분 스칼라 모드 좌표η{η^(r) _k}의 벡터의 내적으로부터 유도된다.

다중-입력 모드 필터의 에러값은 다음 식에 의해 얻어진다.

이러한 형태에서, 문제의 해는 모드 필터 벡터 {Ψ}와, 힘 할당 또는 모드 참가 벡터 {l} 모두를 제공한다. 피해야 하는 자명해(trivial solution)는 모드 필터 벡터 {Ψ} 및 힘 충당 벡터 {l} 모두가 제로인 제로 에러 해이다. 이는 계수들 중 하나를 유니티(unity)와 같이 소정의 수로 표준화시킴으로써 이루어질 수 있다. 예컨대, l₁이 유니티로 표준화된다면, 식 (11)은 다음과 같이 된다.

이러한 해결 방법은 l₁계수가 제로에 근접한다면 문제가 불량하게 되고 부정확한 결과가 달성될 수 있다는 잠재적 결점을 가진다. 다른 해는 해 백터 상에 놈 제한(norm constraint)의 부과를 수반하고, 여기서는, 예를 들어 해 벡터의 놈이 유니티로 제한된다. 이러한 해결 방법은 불량한 문제를 피하지만, 측정된 데이타가 소음에 대해 보다 민감할 수 있다.

도 7은 본 발명에 따른 적응 모드 필터링 기술을 이용하는 파라미터 센서(5)의 실시예를 도시한다. 하나 이상의 액츄에이터(104)에 의해 도관(103A,103B)에 여기가 적용되며, 운동 변환기(105)는 이것에 응답해서 운동 신호를 발생시킨다. 모드 파라미터 추정기(30)는 흐름관(103A,103B)에 적용된 여기를 결정하기 위한 여기 결정 수단(710)을 포함한다. 결정된 여기는 기준 모드 응답(725), 즉 기준 모드 시스템의 응답을 발생시키기 위한 수단(720)에 적용된다. 예컨대 추정된 모드 필터와 같은 센서 모드 응답의 추정을 발생시키기 위한 수단(730)은 운동 변환기(105)에 응답하며, 여기에 공급된 모드 필터 파라미터의 추정(745)에 따라 추정된 모드 응답(735)을 발생시킨다. 기준 모드 응답(725)에 대해 추정된 모드 응답(735)의 에러(755)를 결정하기 위한 수단(750)이 제공된다. 이러한 에러(755)에 따라 모드 필터 파라미터의 추정(745)을 발생시키기 위한 수단(740)이 제공된다.

도 7에 도시된, 여기 결정 수단(710), 기준 모드 응답 발생 수단(720), 모드 응답 추정 발생 수단(730), 에러 결정 수단(750) 및 모드 필터 파라미터 추정 발생 수단(740)은, 예컨대,도 2에 도시된 컴퓨터(50)와 같은 컴퓨터 또는 다른 데이타 프로세싱 장치에서 실행될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다. 또한, 일반적으로 도 7에 도시된 수단들은 특수 목적 하드웨어, 특수 또는 일반 목적 계산 하드웨어 상에서 구동하는 소프트웨어 또는 펌웨어, 또는 이들의 결합체를 이용하여 실행될 수도 있음을 당업자는 이해할 것이다.

도 8은 적응 모드 필터링을 이용하여 모드 필터 파라미터의 추정을 발생시키는 작동(800)을 도시한다. 센서 도관에 적용된 여기가 결정된다(블록 810). 결정된 여기가 기준 모드 시스템에 적용되어 기준 모드 응답을 발생시킨다(블록 820). 적용된 여기에 대한 센서 도관의 응답을 나타내는 운동 신호에 모드 필터가 적용되어, 모드 필터 파라미터의 추정에 따라 추정된 모드 응답을 발생시킨다(블록 830). 기준 모드 응답에 대한 추정된 모드 응답의 에러에 근거하여 모드 필터 파라미터의 새로운 추정이 발생된다(블록 840). 에러가 소정 기준에 일치하지 않는다면(블록 850), 예컨대 에러 또는 그 몇몇 형태가 예정된 임계치보다 큰 경우에, 이러한 기준에 충족할 때까지 상기 블록(810-840)의 작동이 반복된다.

도 9는 본 발명의 다른 양상을 도시한다. 특히, 도 9는 모드 필터 파라미터의 추정을 발생시키기 위한 작동(900)을 도시하며, 여기서 상술한 식 (5)의 라인들을 따라 개별의 계산 사이클이 실행된다. 모드 필터 파라미터의 초기 추정이 발생된다(블록 905). 시간 k에 대해 센서 도관에 적용된 여기가 결정되고(블록 910), 이들로부터 기준 모드 응답 값 η_k ^r 가 발생된다(블록 915). 물리적 영역에서 센서 도관의 운동을 나타내는 운동 신호가 수신되고(블록 920), 운동값 x_k가 결정되며(블록 925), 그리고 이들로부터 추정된 모드 응답값 η_k가 발생된다(블록 930). 기준 모드 응답에 대한 추정된 모드 응답의 에러가 결정되고(블록 935), 이러한 에러에 근거하여, 예컨대 상술한 식 (7)을 이용하여 모드 파라미터의 새로운 추정이 발생된다(블록 940). 이러한 에러가 예정된 기준에 충족되지 않는다면, 예컨대 예정된 임계치보다 큰 크기를 가지는 경우에, 예정된 기준에 충족될 때까지 추정 과정(블록 945-950 및 블록 910-940)이 반복된다.

도 4, 도 6, 도 8 및 도 9의 흐름도에서, 블록들 또는 이러한 블록들의 조합체는, 예컨대, 도 2에 도시된 컴퓨터(50)와 같은 컴퓨터 또는 데이타 프로세서 상에서 작동되는 프로그램 지시 및/또는 데이타와 같은 컴퓨터 판독가능한 프로그램 코드를 이용하여 실행될 수 있다. 여기에서 이용되는 바와 같이, 컴퓨터 판독가능한 프로그램 코드는 제한된 것은 아니지만, 작동 시스템 커맨드(예컨대, 목적 코드), 고급 언어 지시 등과, 판독 처리될 수도 있고, 판독 처리될 수 없다면 이러한 프로그램 지시들과 관련하여 이용될 수도 있는 데이타를 포함한다.

프로그램 코드는, 컴퓨터, 또는, 제한적이지는 않지만, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 디지털 신호 프로세서(DSP) 등을 포함하는 유사한 데이타 프로세싱 장치 상에 로딩될 수도 있다. 프로그램 코드와 컴퓨터의 결합체는 흐름도의 블록 또는 블록들에 명시된 기능 또는 기능들을 실행하도록 작동하는 장치를 제공할 수 있다. 유사하게, 프로그램 코드 및 컴퓨터가 흐름도 블록 또는 블록들에 명시된 기능 또는 기능들을 실행하기 위한 수단을 제공하도록, 프로그램 코드가 컴퓨터 또는 데이타 프로세싱 장치 상에 로딩될 수도 있다.

프로그램 코드는, 또한 자기 디스크 또는 테잎, 버블 메모리, EEPROM과 같은 프로그램가능 메모리 장치 등과 같은 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장된다. 저장된 프로그램 코드는, 저장 매체에 저장된 프로그램 코드가 흐름도 블록 또는 블록들에 명시된 기능 또는 기능들을 실행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 제조 부품을 형성하도록, 저장 매체를 처리하여 컴퓨터가 기능하도록 인도할 수 있다. 프로그램 코드는 컴퓨터 상에 로딩되어, 일련의 작동 단계가 실행되게 하며, 이로써 컴퓨터와 관련하여 프로그램 코드가 흐름도 블록 또는 블록들에 명시된 기능들을 실행하기 위한 단계를 제공하도록 프로세스를 실행한다. 따라서, 흐름도의 블록들은 명시된 기능들을 실행하도록 작동하는 장치, 명시된 기능들을 실행하기 위한 수단의 결합체, 명시된 기능을 실행하는 단계들의 결합체, 및 명시된 기능들을 실행하기 위한 컴퓨터-판독가능 저장 매체에서 구현된 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드 수단을 지원한다.

일반적으로, 흐름도 각각의 블록, 흐름도 내의 블록들의 결합체들은 특수 목적 하드웨어, 일반 목적 컴퓨터 상에서 실행하는 소프트웨어 또는 펌웨어, 또는 이들의 조합체에 의해 실행될 수 있다. 예컨대, 흐름도의 블록들의 기능들은 어플리케이션 특정 집적 회로(ASIC), 프로그램 가능한 게이트 어래이 또는 유사한 특수 목적 장치에 의해, 또는 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, DSP 또는 다른 일반 목적 계산 장치에 의해 로딩되어 실행되는 프로그램 지시 및 데이타에 의해 실행될 수도 있다.

상술한 바와 같이, 코리올리 유량계, 진동관 밀도계 등과 같은 진동 도관 파라미터 센서는, 센서의 변환기에 의해 발생된 운동 신호에 응답해서 센서의 모드 파라미터를 추정하도록 작동하는 모드 파라미터 추정기를 포함한다. 모드 파라미터는 여러 기술에 의해 추정될 수도 있다. 예컨대, 모드 필터 파라미터는 변형 상반 모드 벡터(MRMV) 추정 기술 또는 적응 모드 필터링 기술에 의해 추정될 수도 있다. 추정된 모드 필터 파라미터는 센서 도관의 하나 이상의 모드를 선택적으로 여기시키기 위해 포스 프로젝션 파라미터를 발생시키는데 이용될 수도 있다. 이들 기술은 본 발명의 범위 내의 다른 방법으로 변경될 수도 있다. 예컨대, 개선된 측정은 추정된 모드 필터 및 포스 프로젝션 파라미터를 이용하여 달성될 수 있어서, 극성 추정, 주파수 응답 추정 등과 같은 모드에 대해 보다 정확한 추정이 얻어지고, 계속해서 보다 정확한 모드 파라미터 추정을 발생시키는데 이용되도록 센서 도관의 모드를 우선적으로 여기시킨다.

본 발명의 도면 및 명세서는 본 발명의 실시예를 개시한다. 특정 용어가 사용되지만, 이들 용어는 한정을 위한 것이 아니라 단지 포괄적이고 기술적인 의미로 사용된 것이다. 문언적으로 또는 균등론 하에서 다음의 청구범위의 범주 내에 있는 다른 실시예를 당업자가 생산, 사용 또는 판매할 수 있을 것으로 예측된다.

Claims

물질 프로세싱 시스템에서 프로세스 파라미터를 측정하기 위한 자동 특성화 센서(self-characterizing sensor)로서,

상기 물질 프로세싱 시스템으로부터 물질을 수용하도록 되어 있는 도관;

상기 도관 상의 복수 개의 위치에서 운동을 나타내는 복수 개의 운동 신호를 생성시키도록 작동하는 복수 개의 운동 변환기(motion transducer);

상기 복수 개의 운동 신호를 수신하도록 구성되고, 상기 수신된 복수 개의 운동 신호로부터 추정된 모드 파라미터를 생성시키도록 작동하는 모드 파라미터 추정기로서, 상기 추정된 모드 파라미터가 상기 도관의 거동을 단일 자유도(SDOF) 시스템의 거동에 연관시키는, 모드 파라미터 추정기(modal parameter estimator);

상기 복수 개의 운동 신호를 수신하도록 구성된 프로세스 파라미터 추정기로서, 상기 모드 파라미터 추정기에 응답하고 수신된 상기 복수 개의 운동 신호로부터 상기 추정된 모드 파라미터에 따라 상기 물질 프로세싱 시스템을 위한 프로세스 파라미터를 추정하도록 작동하는 프로세스 파라미터 추정기(process parameter estimator);

인가된 구동 신호에 응답하여 상기 도관을 여기시키도록 작동하는 엑츄에이터; 및

상기 엑츄에이터에 구동 신호를 인가하도록 작동하는 구동기; 를 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 1 항에 있어서,

상기 모드 파라미터 추정기는 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 2 항에 있어서,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단은,

상기 복수 개의 운동 변환기에 응답하여, 상기 복수 개의 운동 신호로부터 주파수의 범위에 걸쳐 상기 복수 개의 위치에 대한 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 수단; 및

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 수단에 응답하여, 상기 결정된 복수 개의 주파수 응답으로부터 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단; 을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 3 항에 있어서,

상기 구동기 및 엑츄에이터는 여기 주파수(excitation frequency)를 가지는 코히어런트 주기적 여기 상태(coherent periodic excitation)로 상기 도관을 여기시키도록 작동하며,

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 수단은 상기 복수 개의 위치에 대한 상기 여기 주파수에서 복수 개의 주파수 응답 값을 결정하는 수단을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 3 항에 있어서,

상기 구동기 및 엑츄에이터는 복수 개의 주기적 성분을 포함하는 여기 상태로 상기 도관을 여기시키도록 작동하고, 상기 복수 개의 주기적 성분 각각은 주기적 성분과 연관된 각각의 주파수를 가지며, 상기 주기적 성분의 상기 주파수는 상기 주파수의 범위에 걸쳐 분포하고,

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 수단은 상기 주파수의 범위에 걸쳐 복수 개의 주파수 응답값을 결정하는 수단을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 3 항에 있어서,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단은,

상기 복수 개의 주파수 응답을 발생시키는 수단에 응답하여, 상기 복수 개의 주파수 응답으로부터 주파수 응답 함수(FRF) 행렬을 발생시키는 수단;

상기 주파수 응답 함수(FRF) 행렬을 발생시키는 수단에 응답해서, 상기 센서의 모드에 대응하는 극성(pole)을 확인하는 수단;

상기 극성을 확인하는 수단에 응답해서, 상기 확인된 극성으로부터 SDOF 벡터를 발생시키는 수단; 및

상기 주파수 응답 함수(FRF) 행렬을 발생시키는 수단 및 상기 SDOF 벡터를 발생시키는 수단에 응답해서, 추정된 상기 주파수 응답 함수(FRF) 행렬 및 추정된 상기 SDOF 벡터로부터 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단; 을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 2 항에 있어서,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단은,

상기 도관에 인가된 여기를 결정하는 수단;

상기 여기를 결정하는 수단에 응답해서, 상기 결정된 여기에 대한 기준 모드 응답을 발생시키는 수단;

상기 복수 개의 운동 변환기에 응답해서, 상기 복수 개의 운동 신호로부터 상기 모드 필터 파라미터의 추정치에 따라 추정된 모드 응답을 발생시키는 수단; 및

상기 기준 모드 응답을 발생시키는 수단 및 상기 추정된 모드 응답을 발생시키는 수단에 응답해서, 상기 기준 모드 응답에 대해 상기 추정된 모드 응답의 에러에 근거한 상기 모드 필터 파라미터의 새로운 추정치를 발생시키는 수단; 을 포함하는,

자동 특성화 센서.
청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 1 항에 있어서,

상기 모드 파라미터 추정기는, 상기 도관의 여기에 SDOF 시스템 내의 힘을 연관시키는 포스 프로젝션 파라미터(force projection parameter)의 추정치를 발생시키는 수단을 포함하고,

상기 구동기는 상기 포스 프로젝션 파라미터의 추정치를 발생시키는 수단에 응답하고, 이 발생된 포스 프로젝션 파라미터의 추정치에 따라 모드 포스 명령(modal force command)에 응답하는,

자동 특성화 센서.
청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 1 항에 있어서,

상기 프로세스 파라미터 추정기는 질량 유량을 추정하는 수단을 포함하는,

자동 특성화 센서.
물질 프로세싱 시스템으로부터 물질을 수용하도록 되어 있는 도관과, 상기 도관과 작동 가능하게 연관된 복수 개의 운동 변환기를 포함하는 센서의 원위치(in situ) 특성화 방법으로서,

상기 도관을 여기시키는 단계;

상기 여기에 응답해서 상기 복수 개의 운동 변환기로부터 상기 도관 상의 복수 개의 위치에서의 운동을 나타내는 복수 개의 운동 신호를 수신하는 단계;

상기 수신된 복수 개의 운동 신호로부터 상기 센서를 위한 모드 파라미터 추정기로 모드 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계로서, 상기 모드 파라미터의 추정치는 상기 도관의 거동을 단일 자유도(SDOF) 시스템의 거동에 연관시키는, 모드 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계; 및

상기 물질 프로세싱 시스템을 위한 상기 모드 파라미터 추정기에 응답하여 상기 수신된 복수 개의 운동 신호로부터 상기 추정된 모드 파라미터에 따라 프로세스 파라미터 추정기로 프로세스 파라미터 추정치를 제공하는 단계; 를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 모드 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는 SDOF 시스템의 운동에 상기 도관의 운동을 연관시키는 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 11 항에 있어서,

상기 여기시키는 단계는 주파수의 범위에 걸쳐 상기 도관을 여기시키는 단계를 포함하며,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는, 상기 수신된 복수 개의 운동 신호로부터 상기 주파수의 범위에 걸쳐 상기 복수 개의 위치에 대해 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 단계; 및 상기 결정된 복수 개의 주파수 응답으로부터 상기 센서에 대한 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계; 를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 12 항에 있어서,

상기 여기시키는 단계는 제 1 여기 주파수를 가지는 코히어런트 주기적 여기 상태로 상기 도관을 여기시키는 단계를 포함하고,

상기 수신하는 단계는, 상기 도관이 상기 제 1 여기 주파수로 여기되는 동안 상기 도관의 운동을 나타내는 복수 개의 제1 운동 신호를 수신하는 단계를 포함하며,

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 단계는 상기 복수 개의 제 1 운동 신호로부터 상기 복수 개의 위치에 대한 상기 제 1 여기 주파수에서 복수 개의 제 1 주파수 응답값을 결정하는 단계를 포함하고,

상기 여기시키는 단계는 제 2 여기 주파수를 가지는 코히어런트 주기적 여기 상태로 상기 도관을 여기시키는 단계를 더 포함하며,

상기 수신하는 단계는, 상기 도관이 상기 제 2 여기 주파수로 여기되는 동안 상기 도관의 운동을 나타내는 복수 개의 제2 운동 신호를 수신하는 단계를 더 포함하고,

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 단계는, 상기 복수 개의 제2 운동 신호로부터 상기 복수 개의 위치에 대해 상기 제 2 여기 주파수에서 복수 개의 제2 주파수 응답값을 결정하는 단계를 더 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 13 항에 있어서,

상기 여기시키는 단계는 복수 개의 주기적 성분을 포함하는 여기를 인가하는 단계를 포함하며, 상기 주기적 성분들 각각은 이와 연관된 각각의 주파수를 가지고, 상기 주기적 성분의 주파수가 상기 주파수의 범위에 걸쳐 분포되며,

상기 수신하는 단계는, 상기 도관이 복수 개의 주기적 성분을 포함하는 여기 상태로 여기되는 동안 상기 도관의 운동을 나타내는 복수 개의 운동 신호를 수신하는 단계를 포함하고,

상기 복수 개의 주파수 응답을 결정하는 단계는 상기 주파수의 범위에 걸쳐 상기 복수 개의 위치에 대한 복수 개의 주파수 응답값을 결정하는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 13 항에 있어서,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는,

상기 복수 개의 주파수 응답으로부터 주파수 응답 함수(FRF) 행렬을 발생시키는 단계;

상기 센서의 모드에 대응하는 극성을 확인하는 단계;

상기 확인된 극성으로부터 SDOF 벡터를 발생시키는 단계; 및

상기 추정된 FRF 행렬 및 상기 추정된 SDOF 벡터로부터 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계; 를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 12 항에 있어서,

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는,

상기 도관에 인가된 여기를 결정하는 단계;

기준 모드 응답을 발생시키도록 기준 모드 시스템에 상기 결정된 여기를 인가하는 단계;

상기 모드 필터 파라미터의 추정치에 따라 추정된 모드 응답을 발생시키도록 상기 복수의 운동 신호에 모드 필터를 적용하는 단계; 및

상기 추정된 모드 응답과 상기 기준 모드 응답 사이의 차이에 근거하여 상기 모드 필터 파라미터의 새로운 추정치를 발생시키는 단계; 를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 16 항에 있어서,

상기 결정하는 단계, 상기 적용하는 단계, 및 상기 발생시키는 단계는, 상기 기준 모드 응답에 대한 상기 추정된 모드 응답의 에러가 예정된 기준을 충족할 때까지 반복적으로 실행되는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 10 항에 있어서,

기준 모드 응답값을 발생시키는 단계;

상기 모드 필터 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계;

순간 시간에 대한 운동값을 결정하는 단계;

상기 운동값과 상기 모드 필터 파라미터의 추정치로부터 추정된 모드 응답값을 발생시키는 단계;

상기 기준 모드 응답값에 대한 상기 추정된 모드 응답값의 에러를 결정하는 단계; 및

상기 모드 필터 파라미터의 선행 추정치, 상기 운동값 및 상기 결정된 에러로부터 상기 모드 필터 파라미터의 새로운 추정치를 발생시키는 단계; 를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 18 항에 있어서,

상기 모드 응답값을 발생시키는 단계, 상기 운동값을 결정하는 단계, 상기 추정된 모드 응답값을 발생시키는 단계, 상기 에러를 결정하는 단계, 및 상기 모드 필터 파라미터의 새로운 추정치를 발생시키는 단계는, 기준 모드 응답값에 대한 추정된 모드 응답값의 에러가 예정된 기준에 부합될 때까지 반복적으로 실행되는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 도관에 인가된 여기를 결정하는 단계를 더 포함하며,

상기 모드 파라미터를 추정하는 단계는 상기 결정된 여기와 상기 복수 개의 운동 신호로부터 모드 파라미터를 추정하는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 21은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 10 항에 있어서,

상기 센서는 상기 도관에 기능적으로 연관된 액츄에이터를 포함하며,

상기 여기시키는 단계는 상기 액츄에이터에 의해 상기 도관을 여기시키는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 모드 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는 상기 도관에 인가된 여기에 SDOF 시스템 내의 힘을 연관시키는 포스 프로젝션 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 23은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 22 항에 있어서,

상기 여기시키는 단계는 발생된 포스 변환의 추정치에 따라 상기 도관을 여기시키는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 24은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 10 항에 있어서,

상기 여기시키는 단계는 상기 센서의 복수 개의 모드를 추정하는 단계에 후속하며,

상기 여기시키는 단계는, 상기 추정된 모드 중 하나를 우선적으로 여기시키도록 작동하는 도관에 여기를 인가시키는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 10 항에 있어서,

상기 모드 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는,

상기 물질 프로세싱 시스템으로부터 상기 도관 내에 물질을 수용하는 단계;

상기 복수 개의 운동 변환기로부터 복수 개의 운동 신호를 수신하는 단계; 및

상기 모드 파라미터의 추정에 응답해서 상기 물질 프로세싱 시스템에 대한 프로세스 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계; 에 선행하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
제 25 항에 있어서,

상기 프로세스 파라미터를 발생시키는 단계는 상기 도관을 통과하는 질량 유량을 추정하는 단계를 포함하는,

센서의 원위치 특성화 방법.
청구항 27은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

제 25 항에 있어서,

상기 프로세스 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계는,

상기 모드 파라미터의 새로운 추정치를 발생시키는 단계;

상기 물질 프로세싱 시스템으로부터 상기 도관 안으로 물질을 수용하는 단계;

상기 복수 개의 운동 변환기로부터 복수 개의 운동 신호를 수신하는 단계; 및

상기 모드 파라미터의 새로운 추정치에 응답해서 프로세스 파라미터의 추정치를 발생시키는 단계; 에 선행하는,

센서의 원위치 특성화 방법.