JPH10185705A

JPH10185705A - 自己確認センサ

Info

Publication number: JPH10185705A
Application number: JP9235754A
Authority: JP
Inventors: Janice Chin-Yi Yang; ジャニス・チン−イ・ヤン
Original assignee: Foxboro Co
Current assignee: Schneider Electric Systems USA Inc
Priority date: 1996-08-30
Filing date: 1997-09-01
Publication date: 1998-07-14
Anticipated expiration: 2017-09-01
Also published as: BR9704580B1; EP0827096B1; EP0827096A2; DE69737336T2; JP4260234B2; DE69737336D1; EP0827096A3; US5774378A; BR9704580A

Abstract

(57)【要約】【課題】センサの測定値およびその測定値の有効性に
ついての情報を得る。【解決手段】】センサ１００のプロセッサ１０６は、
スイッチ１２６を所定時間切り替えて、熱電対１０２を
電圧源１２４に接続し、抵抗１２８の両端の電圧１３０
を監視する。回路の開放状態が生じていると、抵抗１２
８に電流が流れないので、プロセッサは回路開放障害を
認識することができる。スイッチ１２６の復帰後、障害
が排除されると、出力１１７は正常値に戻る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【関連出願に対する引用】本願は、現在は放棄されてい
る、１９９３年４月２３日出願の米国特許出願第０８／
０５１，１９２号の継続出願である、１９９６年３月１
１日に出願され、許可された米国特許出願第０８／６１
４，９７７号の一部継続出願である。添付書類に対する
引用添付資料が本願に添付されている。この添付資料
は、Janice Ynagによる"Self-Validating Sensors"と
題する論文を含む。この論文は、本願の米国出願日には
公表されていなかったものである。

【０００２】

【発明の背景】本発明は、センサおよびセンサを内蔵し
た制御システムに関するものである。センサは測定デー
タを発生することができる。通常、測定データは、プロ
セス変数（測定対象）の値を近似した信号である。実際
には、この信号はプロセス変数の値を完全に表わす訳で
はない。その代わりに、信号は、センサ（センサの故障
や歪み）およびその他のプロセスの影響（「障害」プロ
セス挙動に帰することができるものを含む）の結果生じ
るものも含む。

【０００３】

【発明の概要】本発明は、センサの伝達関数における変
動を補償する技法を提供する。このような変動のこと
を、センサ・ダイナミクスとも呼ぶことができる。理想
的なセンサでは、所望の測定値ｍ_dは、当該センサの伝
達関数Ｇ（ｓ）によって、測定対象(measurant)ｍに関
係付けられる。

【数１】ｍ_d＝ｍＧ（ｓ）しかしながら、センサの伝達関数Ｇ（ｓ）の変動のため
に、所望の測定値ｍ_dとは異なるセンサ読み取り値Ｘが
得られる場合がある。例えば、熱電対における接触不良
障害は、熱電対を含む測定システムにおける応答特性の
低下の原因となることがある。

【０００５】本発明は、センサの伝達関数Ｇ（ｓ）にお
ける変動を補正する技法を提供するものである。この技
法は、センサの実際の伝達関数Ｇa（ｓ）および所望の
伝達関数Ｇd（ｓ）の知識を用いる。殆どの場合、所望
の伝達関数はわかっており、実際の伝達関数はセンサか
ら決定することができる。例えば、熱電対の実際の伝達
関数は、電流注入検査を用いて決定することができる。
センサの読み取り値ｘ、および実際の伝達関数の逆Ｇa
（Ｓ）’を用いて、この技法は、測定対象ｍに非常に類
似した補償測定値ｍ_cを生成する。

【数２】ｍ_c＝ｘＧ_a（Ｓ）’ 但し、ｘ＝ｍＧ_a（Ｓ）である。

【０００６】次に、所望の伝達関数Ｇd（ｓ）を用い
て、補償測定値ｍ_cにフィルタ処理を行い、所望の測定
値を生成する。

【数３】ｍ_d＝ｍ_cＧ_d（Ｓ）＝（ｘＧ_a（Ｓ）’）Ｇ_d（Ｓ）＝（ｍＧ_a（Ｓ））Ｇ_a（Ｓ）’Ｇ_d（Ｓ）＝ｍＧ_d（Ｓ）また、本発明は、補正測定値の不確定性を判定し、関係
する信号の組み合わせの不確定性(uncertainty)を判定
する技法も含む。

【０００７】一態様において、本発明は、概して言え
ば、センサの伝達関数における変動を補償する方法を特
徴とする。この方法は、センサに対する所望の伝達関数
を識別するステップと、センサに対する実際の伝達関数
を決定するステップとを含む。この方法は、センサによ
って生成される測定値を受け取ると、所望の伝達関数お
よび実際の伝達関数に基づいて測定値を修正し、修正測
定値を生成する。次に、本方法は、修正測定値を、セン
サの測定値として与える。この明細書および特許請求の
範囲において所望の伝達関数および実際の伝達関数につ
いて引用する場合、それらの関数の離散時間同等物(dis
crete time equivalents)も含んでいる。

【０００８】本発明の実施例は、１つ以上の以下の特徴
を含むことができる。所望の伝達関数は、センサに対す
る設計基準から識別することができる。実際の伝達関数
が時間と共に変動する場合、実際の伝達関数は、測定値
を生成しようとする特定の時点または時間期間について
決定すればよい。例えば、センサが熱電対を含む場合、
実際の伝達関数は、電流注入検査を用いて決定すること
ができる。補償測定値は、実際の伝達関数の逆関数に基
づいて、測定値を修正することによって生成することが
できる。修正測定値は、所望の伝達関数に基づいて、補
償測定値を修正することによって生成することができ
る。

【０００９】本方法は、更に、測定値に対する不確定性
尺度を発生するステップも含むことができる。不確定性
尺度は、補償測定値に対する第１不確定性尺度を発生
し、所望の伝達関数に対する第２不確定性尺度を発生
し、第１および第２不確定性尺度を組み合わせることに
より、測定値に対する不確定性尺度を生成することによ
って、発生することができる。補償測定値に対する第１
不確定性尺度は、センサによって生成される測定値に対
する第３不確定性尺度を発生し、実際の伝達関数の逆関
数に対する第４不確定性尺度を発生し、第３および第４
の不確定性尺度を組み合わせて補償測定値に対する第１
不確定性尺度を生成することによって、発生することが
できる。その他の特徴および利点波、図面を含む以下の
詳細な説明および特許請求の範囲から明確となろう。

【００１０】

【発明の実施の形態】図１のプロセス制御システム１０
において、複数のセンサ１２がプロセス１４のパラメー
タを監視し、監視したパラメータに関する信号を、デジ
タル通信リンク１８上のデータ制御および管理システム
１６に供給する。デジタル通信リンク１８は、多数の中
央演算装置１６、センサ１２、およびプロセス・アクチ
ュエータ２０間の双方向通信を可能にする。センサ１２
からの信号に応答して、データ制御および管理システム
１６は、プロセス制御信号を、デジタル通信リンク１８
上のプロセス・アクチュエータ２０に送る。その後、プ
ロセス・アクチュエータ２０は、プロセス１４のパラメ
ータを修正することによって、データ制御および管理シ
ステム１６からのプロセス制御信号に応答する。データ
制御および管理システム１６は、制御プロセス１４内の
センサからの測定信号を基準とするので、センサ１２か
らの測定信号は正確で信頼性が高くなければならない。
センサ１２は一般的に、完全な精度および信頼性を保証
することはできない。その代わりに、センサ１２は、測
定信号の不確定性（言い換えれば、精度を示す）および
信頼性の指示を、データ制御および管理システム１６に
供給する。

【００１１】図２も参照すると、センサ１２は１つ以上
の変換器（トランスジューサ）２２を含み、これらがプ
ロセス１４のパラメータの値を監視し、送信機２４に信
号を供給する。送信機２４は、変換器２２からの信号を
サンプルし、変換器２２によって監視されているパラメ
ータに関する測定値を生成する。送信機２４は、測定値
を認証（validate)し、認証測定値を、この認証測定値
の不確定性の指示と共に、デジタル通信リンク１８を通
じてデータ制御および管理システム１６に供給する。加
えて、送信機２４は、センサ１２によって供給された認
証測定値の信頼性およびセンサ１２の動作状態（ステー
タス）を示す信号を発生し、これらの信号を、デジタル
通信リンク１８を通じてデータ制御および管理システム
１６に供給する。送信機２４は、サンプル期間の間、デ
ータ制御および管理システム１６に供給される信号を発
生し、サンプル期間の終了時にこの信号を送信する。一
般に、サンプル期間の長さは、１秒未満であるが、この
長さは、特定用途による要求に応じて調節することがで
きる。

【００１２】図３に示すように、送信機２４は、通常、
次の４つの信号をデータ制御および管理システム１６に
供給する。（１）ＶＭＶ２６−プロセス・パラメータの認証測定値
（測定パラメータの値の送信機２４の最良予測値）（２）ＶＵ２８−ＶＭＶ２６に関連する認証不確定性。（３）ＭＶステータス３０−ＶＭＶ２６のステータス
（ＶＭＶ２６を計算した方法）。（４）装置ステータス３２−センサの動作状態。センサ１２が多数のプロセス・パラメータを測定する場
合、送信機２４は、各プロセス・パラメータについて、
ＶＭＶ２６、ＶＵ２８、およびＭＶステータス（状態）
３０の１バーションを生成する。状況によっては、送信
機２４は追加情報を提供することが可能である。例え
ば、データ制御および管理システム１６による要求によ
って、送信機２４は、センサ１２のステータスについて
の詳細な診断情報３４を提供する。また、測定値が所定
の制限を超過したり、超過しそうになった場合、送信機
２４は警報データ３５を送ることができる。通常、異な
る警報レベルを用いて、測定値が所定値から逸脱した重
大性(severity)を示す。

【００１３】ＶＭＶ２６およびＶＵ２８は数値である。
例えば、ＶＭＶ２６は、２００度の温度測定値とするこ
とができ、ＶＵ２８、即ち、ＶＭＶ２６の不確定性は９
度とすることができる。この場合、測定された実際の温
度は、ＶＵ２８によって指定されるＶＭＶ２６周囲のエ
ンベロープ内に納まる（１９１度から２０９度）確率が
高い（典型的には９５％）。送信機２４は、変換器２２
によって生成される信号に基づいてＶＭＶ２６を生成す
る。まず、送信機２４は、ＲＭＶ３６、即ち、変換器２
２によって発生される信号に基づく測定プロセス・パラ
メータの未認証画像を得る。送信機２４がセンサ１２に
おける異常を検出しない場合、送信機２４は、ＲＭＶ３
６に名目上の信頼度(nominal confidence)を有し、ＶＭ
Ｖ２６をＲＭＶ３６に等しく設定する。

【００１４】以下で更に詳細に論ずるが、送信機２４が
センサ１２における異常を検出した場合、送信機２４は
ＶＭＶ２６をＲＭＶ３６に等しく設定しない。そのよう
にする代わりに、送信機２４は、送信機２４がＲＭＶ３
６よりも良好な測定値であると判断した実際のパラメー
タの値にＶＭＶ２６を設定する。送信機２４が、センサ
１２の障害を検出し、これが送信機２４のＲＭＶ３６に
対する信頼度を低下させる程度に、部分的にＲＭＶ３６
の信頼性に影響を与えるに過ぎない場合、送信機２４
は、この障害を考慮して、ＲＭＶ３６を得る際に用いる
パラメータを修正することによって、ＲＭＶ３６を再度
得て、ＲＭＶ３６の新しい値に等しくＶＭＶ２６を設定
する。あるいは、送信機２４がセンサ１２において障害
を検出し、ＲＭＶ３６が実際の測定値との関係を全く維
持しておらず、送信機２４のＲＭＶ３６に対する信頼度
がゼロとなることが示される場合、送信機２４は過去の
挙動に基づいた値にＶＭＶ２６を設定する。

【００１５】図４の過去の挙動のデータの３例は、短期
過去値、長期過去値、および長期過去値と短期過去値
（長短期過去値）の組み合わせを含む。（Ａ）に示すよ
うに、短期過去値を用いる場合、ＶＭＶ２６は、時点５
において発生した障害直前のＶＭＶ２６の値に等しくす
ることができる。（Ｂ）に示すように、長期過去値を用
いる場合、ＶＭＶ２６は、ＶＭＶ２６の平均値に等しく
することができる。（Ｃ）に示すように、長短期過去値
の組み合わせを用いる場合、以下の式を用いて、長短期
過去値を組み合わせることができ、各値にその不確定性
に応じて重み付けを行う。

【数４】ＶＭＶ_L&_S＝ＶＵ_L ²／（ＶＵ_L ²＋ＶＵ_S ²）・Ｖ
ＭＶ_S＋｛ＶＵ_S ²／（ＶＵ_L ²＋ＶＵ_S ²）・ＶＭＶ_L｝なお、ＶＵ_LおよびＶＵ_Sは、ＶＵ２８に対する長短期過
去値であり、ＶＭＶ_LおよびＶＭＶ_SはＶＭＶ２６に対す
る長短期過去値である。送信機２４は、生の不確定性信
号、ＲＵ６２に基づいて、ＶＵ２８を発生する。ＲＵ６
２は、ＲＭＶ３６の動的な不確定性分析の結果である。
送信機２４は、各サンプリング期間中に、この不確定性
分析を行う。

【００１６】不確定性分析は、元々"Describing Uncert
ainties in Single Sample Experiments", S.J. Kline
& F.A. McClintock, Mech. Eng., 75 3-8 (1953)に記載
されており、広く応用されて、較正の国際的標準の地位
を得ている。本質的に、不確定性分析は、測定値の
「質」の指示を与えるものである。各測定値には関連す
る誤差があり、勿論これは未知である。しかしながら、
このような誤差に対する合理的な制限は、単一の不確定
性数値によって表現可能な場合が多い(ANSI/ASME PTC 1
9.1-1985 Part 1, Measurement Uncertainty: Instrume
nts and Apparatus)。Kline & McClintockによって記載
されているように、いずれかの観察された測定値Ｍにつ
いて、このＭの不確定性Ｗ_Mは以下のように定義するこ
とができる。

【数５】Ｍ_true∈［Ｍ−Ｗ_M′Ｍ＋Ｗ_M］ここで、Ｍは、信頼度が所定のレベル（典型的に９５
％）の場合、真（Ｍ_true）となる。この不確定性は、測
定値の割合（即ち、Ｗ_M／Ｍ）として相対的な形態で容
易に表現される。

【００１７】一次測定の任意の関数の不確定性を得るた
めに、伝搬規則(propagation rule)が存在する。例え
ば、変数Ｘ，Ｙ，Ｚの任意の関数Ｒについて、Ｒ＝Ｒ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と表わし、Ｒの不確定性は、

【数６】［Ｗ_R／Ｒ］²＝［∂Ｒ／∂Ｘ］²［Ｗ_X／Ｒ］²
＋［∂Ｒ／∂Ｙ］²［Ｗ_Y／Ｒ］²＋［∂Ｒ／∂Ｚ］²［Ｗ
_Z／Ｒ］² で与えらる。この二乗和の形態は、テイラー級数から得
られ、Ｘ，Ｙ，Ｚの独立程度を想定し、それらの相対的
不確定性が「小さく」、全ての不確定性が同じ確率のレ
ベルで表現される。本願の目的のために、全ての不確定
性は、９５％の確率を基準にすることとする。

【００１８】不確定性伝搬公式の使用の１つは、期待し
た不確定性レベルよりも高いまたは低い結果となり得る
特定の状況を明らかにすることである。例えば、S.J. K
line, "The Purposes of Uncertainty Analysis", ASME
Journal of Fluids Engineering, Vol. 107, No. 2, p
p. 153-160, 1985において論じられているように、Ｒ＝
ｘ−ｙという式を用いてＲをｘおよびｙから計算する場
合、Ｒの不確定性Ｗ_Rは、

【数７】Ｗ_R／Ｒ＝［ｘ／（ｘ−ｙ）・Ｗ_x／ｘ）²＋
（ｙ／（ｘ−ｙ）・Ｗ_y／ｙ）²］^1/2 によって与えられる。ｘ＝１．０、ｙ＝０．９８であ
り、ｘおよびｙ双方における不確定性が１％である場
合、Ｒの不確定性は、

【数８】Ｗ_R／Ｒ＝［（１／０．０２・０．０１）²＋（０．９８／０．０２・０．０１）²］^1/2 ＝０．７００＝７０％となる。比較のために、Ｒ＝｛１／（１＋ｚ）｝^1/2を
用いて変数ｚからＲを計算する場合、Ｒの不確定性は、

【数９】Ｗ_R／Ｒ＝Ｗ_z／２（１＋ｚ）で与えられる。ｚ＝０．１で、ｚの不確定性が２０％の
場合、Ｒの不確定性は０．９１％に過ぎない。考えてみ
ると、これらの結果は驚くべきことではない。最初の例
では、同様の大きさの２つの量を減算することによっ
て、結果における相対的な誤差が増大する。２番目の例
では、ｚが大きな不確定性を有するが、そのＲに対する
影響は比較的小さい。勿論、ｘ，ｙ，ｚの異なる値につ
いては、それらの不確定性の影響は変化する。不確定性
分析は、これらの効果を量的に表わすことができるので
有用である。

【００１９】図３に戻り、ＶＵ２８は、理想的な状態
（即ち、制御された研究室環境において動作する故障す
なわち障害のないセンサ）の下でも非ゼロの値を有す
る。これは、センサによって生成される測定値は完全に
正確とはならず、常に誤差の潜在的な可能性があるから
である。ＶＭＶ２６の場合と同様、送信機２４がセンサ
１２において異常を検出しない場合、送信機２４はＶＵ
２８をＲＵ６２に等しく設定する。送信機２４がセンサ
１２において障害を検出し、これがＲＭＶ３６の信頼性
に部分的に影響を与えるに過ぎない場合、送信機２４
は、この障害の効果を考慮した新しい不確定性分析を行
い、ＶＵ２８をこの分析の結果に等しく設定する。ＶＭ
Ｖ２６の場合と同様、ＲＭＶ３６が実際の測定値との関
係を保持していないと送信機２４が判定した場合、送信
機２４は、過去の挙動に基づいてＶＵ２８に値を設定す
る。

【００２０】図４は、過去の挙動値に基づいてＶＵ２８
を調節する３つの例示的な技法を示す。まず、（Ａ）に
示すように、ＶＭＶ２６の最大観測変化率だけ、各サン
プリング期間の間ＶＵ２８を増加させることができる。
この技法は、良好な短期結果を与える傾向があり、ＶＵ
２８に対して最終的に非現実的な値を生成する。次に、
（Ｂ）に示すように、ＶＭＶ２６を、ＶＭＶ２６の長期
平均値に等しく設定すると、ＶＭＶ２６はＶＭＶ２６の
いずれかの以前の値を取ることを、ＶＵ２８は示すこと
ができる。したがって、ＶＭＶ２６が常に０から１００
の間に入り、ＶＭＶ２６を５０に設定すれば、ＶＵ２８
は５０に設定される。この技法は、不当に悲観的な短期
結果を与える傾向があるが、方法（Ａ）の長期問題を回
避する。最後に、（C）に示すように、ＶＭＶ２６に対
する長短期過去値の組み合わせに基づいてＶＭＶ２６を
決める場合、ＶＵ２８は、以下のように計算することが
できる。

【数１０】ＶＵ_L&_S＝（ＶＵ_L・ＶＵ_S）／（ＶＵ_L ²＋Ｖ
Ｕ_S ²）^1/2 ＶＵ_LおよびＶＵ_Sは、ＶＵ２８に対する長期および短期
過去値である。

【００２１】データ制御および管理システム１６がＶＭ
Ｖ２６およびＶＵ２８を適正に用いることを確認するた
めに、ＭＶステータス３０は、ＶＭＶ２６およびＶＵ２
８がどのように計算されたかについての情報を提供す
る。送信機２４は、変換器２２が不動作時であっても、
全ての状態の下でＶＭＶ２６およびＶＵ２８を生成す
る。多くの場合、データ制御および管理システム１６
は、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８が「生の」データに基づ
くのか、または履歴データに基づくのかについて知る必
要がある。例えば、データ制御および管理システム１６
がフィードバック制御においてＶＭＶ２６およびＶＵ２
８を使用し、変換器２２が不動作状態にある場合、デー
タ制御および管理システム１６は、ＶＭＶ２６およびＶ
Ｕ２８は過去の挙動に基づくものであることを知る必要
がある。ＭＶステータス３０は、あらゆる異常状態の予
測存続度(persistence)、およびＲＭＶ３６における送
信機２４の信頼度を基準とする。ＭＶステータスに対す
る４つの主要状態が、表１にしたがって発生される。

【表１】表１予測存続度ＲＭＶの信頼度ＭＶステータス適用不可正常明確(CLEAR) 適用不可低下不鮮明(BLURRED) 短い０幻惑(DAZZLED) 長い０盲目(BLIND)

【００２２】CLEAR ＭＶステータス３０が発生するの
は、ＲＭＶ３６が所与のプロセス状態に対して通常の範
囲内にある場合である。DAZZLE DＭＶステータス３０
は、ＲＭＶ３６が完全に異常であることを示すが、異常
は短期間のものと予測される。典型的には、送信機２４
がＭＶステータス３０をDAZＺLEDに設定するのは、変換
器２２からの信号に突然の変化があった場合、およびこ
の変化がこれまでに診断されたことがないセンサの障害
によるものか、測定した変数における急峻な変化による
ものかについて明確に確定できない場合である。BLURRE
D ＭＶステータス３０は、ＲＭＶ３６が異常であるが、
測定されたパラメータに合理的に関係することを示す。
例えば、送信機２４は、ＲＭＶ３６がノイズの多い信号
である場合に、ＭＶステータス３０をBLURREDに設定す
る場合がある。BLINDＭＶステータス３０は、ＲＭＶ３
６が完全に信頼性を失っており、障害が永続すると予測
されることを示す。ＭＶステータス３０には、２つの追
加の状態UNVALIDATED（未認証）およびSECURE（安全）
がある。ＭＶステータス３０がUNVALIDATEDとされるの
は、送信機２４がＶＭＶ２６の承認を行っていない場合
である。また、ＭＶステータス３０がSECUREとされるの
は、ＶＭＶ２６が、送信機２４が通常の信頼度を有する
冗長な測定値から発生される場合である。

【００２３】装置ステータス３２は、センサの機能状態
を要約する概略的な離散値であり、主に障害検出および
保守システムによって用いられる。典型的に、装置ステ
ータス３２は、６つの状態のうちの１つであり、これら
の状態の各々は、センサ１２の異なる動作ステータスを
示す。それらは、GOOD（良好）、TESTING（検査中）、S
USPECT（疑念）、IMPAIRED（損傷）、BAD（劣悪）、ま
たはCRITICAL（重大）である。GOOD装置ステータス３２
は、センサが正常状態にあることを意味する。TESTING
装置ステータス３２は、センサ１２が自己チェックを行
っており、この自己チェックは測定品質における一時的
低下の原因になる可能性があることを意味する。SUSPEC
T装置ステータス３２は、センサが異常な応答を生成し
たが、送信機２４は詳細な障害診断を行っていないこと
を意味する。IMPAIRED装置ステータス３２は、センサ１
２に障害が発生しており、診断の結果挙動に多少影響が
あることを意味する。BAD装置ステータス３２は、セン
サ１２が重大な誤動作を発生し、保守が必要なことを示
す。最後に、CRITICAL装置ステータス３２は、センサ１
２が漏れ、発火または爆発のような害の原因となり得る
（または、原因となった可能性がある）程度に、センサ
１２が誤動作を発生していることを意味する。

【００２４】図５は、ＶＭＶ２６、ＶＵ２８、ＭＶステ
ータス３０、およびＲＭＶ３６間の関係の一例を示す。
他の態様では、図５は、正常動作中および障害が発生し
た場合、双方におけるＶＭＶ２６およびＶＵ２８の関係
を表示する好適な方法を示す。ＶＵ２８は、別個の信号
として、およびＶＭＶ２６を包囲するエンベロープとし
て示されている（線３８はＶＭＶ２６およびＶＵ２８の
和を示し、線４０はＶＭＶ２６およびＶＵ２８間の差を
示す）。ＶＵ２８がＶＭＶ２６を包囲するエンベロープ
として表わされている場合、ユーザは、このエンベロー
プを調べることによって、いずれの表示時間において
も、ＶＭＶ２６によって表わされるパラメータの推定値
の範囲を視覚的に判定することができる。時点Ｔ₁およ
び時点Ｔ₂間の領域では、ＲＭＶ３６は周期的信号であ
り、その振幅は予測範囲内に入る。この領域では、ＶＭ
Ｖ２６はＲＭＶ３６に等しく、ＭＶステータス３０はCL
EARであり、ＶＵ２８はＲＵ６２に対応する一定の「正
常」レベル、即ち、正常動作状態下の不確定性に留まる
（線４２はＶＵ２８に対してゼロ値を表わす）。この例
の目的のために、ＲＵ６２は、一定値を有すると仮定す
る。

【００２５】時点Ｔ₂において、ＲＭＶ３６は、ＲＭＶ
３６に予測される変化率を大幅に超過する速度で増加し
始める。送信機２４は、この説明されない現象に応答し
て、多数の処置を講じる。まず、送信機２４は、ＭＶス
テータス３０をDAZZLEDに変更する。次に、送信機２４
は、本例では短期過去挙動値に基づいてＶＭＶ２６およ
びＶＵ２８を処理するが、時点Ｔ２におけるＲＭＶ３６
の突然の増加直前にＶＭＶ２６が有していた値にＶＭＶ
２６を維持する。最後に、送信機２４は、正常動作中の
ＶＭＶ２６の最大増加率に等しい一定速度でＶＵ２８を
増加し始める。ＶＵ２８の値を時間と共に前進的に増加
させることにより、DAZZLED状態のセンサ１２が原因で
有効な変換器の更新データが得られなくなった場合に上
昇する測定値の不確定性に反映させる。ＲＭＶ３６は、
時点Ｔ₃まで増加し続ける。時点Ｔ₃において、ＲＭＶ３
６は増加を停止し、一定レベルに留まる。ＲＭＶ３６の
値はこの場合予測値を超過しているので、送信機２４は
ＶＭＶ２６もＭＶステータス３０も変更せず、ＶＵ２８
を一定速度で増加し続ける。時点Ｔ₄において、ＲＭＶ
３６は減少し始める。ＲＭＶ３６の値は、未だ予測値を
超過しているので、送信機２４は、ＶＭＶ２６またはＭ
Ｖステータス３０に変更を加えず、ＶＵ２８を一定速度
で増加し続ける。

【００２６】時点Ｔ₅において、ＲＭＶ３６は予測通り
に動作し始める。これに応答して、送信機２４はＭＶス
テータス３０をBLURREDに変更し、例えば、以下の式を
用いて、ＶＭＶ２６をＲＭＶ３６と併合し始める。

【数１１】ＶＭＶ_n+1＝０．９５・ＶＭＶ_n＋０．０５・
ＲＭＶ_n+1 ＶＭＶ_n+1は、現サンプルに対するＶＭＶ２６の値であ
り、ＶＭＶnは、直前のサンプルにおいて発生したＶＭ
Ｖ２６の値であり、ＲＭＶ_n+1は現サンプルに対するＲ
ＭＶ３６の値である。次に、送信機２４は回復タイムア
ウト期間を初期化する。最後に送信機２４は、例えば、
以下の式を用いてＶＵ２８をＲＵ６２と併合することに
よって、ＶＵ２８を減少し始める。

【数１２】ＶＵ_n+1 ²＝０．９５²・ＶＵ_n ²＋０．０５²・
ＲＵ_n+1 ² ＶＵ_n+1は現サンプルに対するＶＵ２８の値であり、Ｖ
Ｕ_nは直前のサンプルにおいて発生したＶＵ２８の値で
あり、ＲＵ_n+1は現サンプルに対するＲＵ６２の値であ
る。

【００２７】時点Ｔ₆において、送信機２４は、回復タ
イムアウト期間が満了したと判定し、ＭＶステータス３
０をCLEARに変更する。送信機２４はこの場合ＲＭＶ３
６に正常な信頼度を有するので、送信機２４はＶＵ２８
をＲＵ６２に等しく設定する。時点Ｔ₅において、ＲＭ
Ｖ３６が予測レベルに戻らなかった場合、センサ１２は
ＭＶステータス３０をDAZZLEDに維持したか、あるいは
センサの故障（障害）を診断し、ＭＶステータス３０を
BLINDに変更する。ＭＶステータス３０は、限られた
「タイムアウト」期間においてのみDAZZLEDとなること
ができる。したがって、ＲＭＶ３６が予測しなかったレ
ベルにあり続ける場合、結果的にタイムアウト期間が満
了し、送信機２４はＭＶステータス３０をBLINDに変更
する。

【００２８】図３に示すように、送信機２４はいくつか
の情報源を用いて、ＶＭＶ２６、ＶＵ２８、ＭＶステー
タス３０、装置ステータス３２、診断情報３４、および
警報データ３５を発生する。情報源については、以下で
論ずる。生のデータ４４、即ち、送信機２４に得られる
基本的な測定情報は、一般に、１つ以上の変換器２２の
出力の電気的画像である（例えば、変換器２２の発振周
波数または抵抗）。生データ４４は、変換器２２の応答
について得ることができる最大の情報を含み、したがっ
てセンサ障害を検出するための統計的検査のための豊富
な情報源となる。しかしながら、予測プロセス挙動の知
識は、容易に生データ４４には適用することができず、
ＲＭＶ３６に基づく統計に適用する方が最適である。Ｒ
ＭＶ３６は直接プロセス・パラメータに関係するので
（例えば、温度または質量流量）、送信機２４は、ＲＭ
Ｖ３６の予測（非障害）挙動を、ＲＭＶ３６に関連する
プロセス・パラメータの予測挙動に連結することができ
る。送信機２４は、従来からの処理により、生データ４
４からＲＭＶ３６を導き出す。例えば、生データ４４が
変換器２２の抵抗に対応し、ＲＭＶ３６が温度に対応す
る場合、送信機２４は、変換器２２の抵抗に対する温度
の既知の効果に照らし合わせて、生データ４４に基づい
てＲＭＶ３６を導き出す。多くの場合、送信機２４はＲ
ＭＶ３６にフィルタ処理を行い、センサ・ノイズや高周
波数プロセス外乱の影響の減少を図る。フィルタ処理を
行う場合、ＲＭＶ３６が含む情報は生データ４４よりも
少なくなる。

【００２９】ある程度まで、生データ４４およびＲＭＶ
３６は相補的な情報源となる。生データ４４はＲＭＶ３
６よりも情報内容が多いが、ＲＭＶ３６の方が、予測プ
ロセス挙動との比較を容易に行うことができる。したが
って、生データ４４およびＲＭＶ３６は各々、送信機２
４に有用な情報を提供する。センサ１２内の補助信号に
よって、補助データ４６が供給される。補助信号は、生
データ４４やＲＭＶ３６に直接関係するものではない
が、センサ１２の機能状態または挙動について有用な情
報を与える。例えば、特徴的なセンサまたはプロセス挙
動を識別する統計的検査は、特定の補助信号に関連付け
ることができる。補助信号の例には、センサ１２内の構
成物の電気的特性（例えば、電力増幅器の入力または出
力段における信号レベル）や、ハードウエア・エラー情
報５０が含まれる。ハードウエア・エラー情報５０は、
センサ１２内のデジタル構成物によって発生される補助
情報の特別に予備処理された形態であり、殆どまたは全
く処理や解釈を必要としない。例えば、送信機２４のメ
モリ構成物内のメモリ・チェックサム・エラーは、ハー
ドウエア・エラー情報５０を構成するものである。

【００３０】センサ１２内からの情報またはプロセス１
４からの情報に加えて、送信機２４は、出力信号を発生
する際の、データ制御および管理システム１６からの情
報も用いる。データ制御および管理システム１６は、
「次のレベル・アップ(NLU:Next Level Up)」として知
られており、データ制御および管理システム１６からの
データは、ＮＬＵ情報４８として知られている。送信機
２４にセンサ１２の出力を認証させる際に伴う困難は、
送信機２４が認証の結論に至るのに十分な情報を有して
いない可能性があることである。例えば、送信機２４
は、ある種のセンサ障害（例えば、所与の入力に対して
センサの出力を時間と共に変化させるドリフト・エラ
ー）および適合プロセス変化(legitimate process chan
ge)間における区別ができない場合がある。このような
状況では、送信機２４は、ＮＬＵ情報４８を引用して明
確化を図る。データ制御および管理システム１６は、他
のセンサ１２からのデータを含む追加情報へのアクセス
を有し、プロセス変化およびセンサ・ドリフト間で区別
を行うために必要な情報を、送信機２４に提供する。

【００３１】送信機２４は、データ制御および管理シス
テム１６への標準的な要求によって、予測されるプロセ
ス制限のようなＮＬＵ情報４８を要求することができ
る。あるいは、データ制御および管理システム１６は、
変換器２２によって測定されるプロセス・パラメータを
変化させるプロセス挙動における変化の指示のような、
要求されない情報を送信機２４に供給することができ
る。例えば、プロセス１４が、各々異なる特性を有する
多数のフェーズにおいて動作する場合、データ制御およ
び管理システム１６は、プロセス１４のフェーズが変わ
るときを送信機２４に通知することができる。用途知識
ベース情報(application knowledge base information)
５２は、送信機２４に、センサの挙動に関する「衰耗(w
ear and tear)」の影響の予測を可能にする。用途知識
ベース情報５２は、時間に対する信号およびセンサ特性
間の関係を記述する。用途によっては、ある条件の下で
はセンサが著しく急速に劣化することが知られている
（例えば、それらの動作範囲の両端において）。例え
ば、通常の範囲のｐＨプローブを１時間程度の間約１２
ｐＨより高いものに露出させると、プローブは塩基状態
となり、溶液の酸性度が高くなったときに応答できなく
なる場合がある。用途知識ベース情報５２は、センサ１
２の最後の較正または最後の保守からの経過時間のよう
な要因も含む。

【００３２】センサ／プロセス刺激情報５４は、プロセ
ス５４またはセンサの部品に加えられる既知の刺激につ
いての情報を提供する。センサ／プロセス刺激情報５４
は、センサ１２を検査する手順を実施する際に用いられ
る。既知の刺激がプロセス１４またはセンサ１２に加え
られ、センサ１２が発生した応答を、予測応答と比較す
る。例えば、センサ／プロセス刺激情報５４は、圧力変
換器に導入された既知の力を記述することができる。セ
ンサ／プロセス刺激情報５４は、送信機２４によって
（即ち、送信機２４によって開始される自己検査の一部
として）発生するか、あるいはＮＬＵ情報４８としてデ
ータ制御および管理システム１６によって送るようにす
る。検査によって、センサ１２の測定能力がディゼーブ
ルされた場合、送信機２４は各ディゼーブルされた測定
のＭＶステータス３０をDAZZLEDに設定し、過去の挙動
に基づいてＶＭＶ２６およびＶＵ２８を設定し、装置ス
テータス３２をTESTINGに設定する。図３は、送信機２
４の機能ユニットも示す。診断状態マシン５６は、送信
機２４に入手可能な情報全てを処理し、センサ１２の診
断状態５８を判定する。診断状態５８は、ＶＭＶ２６、
ＶＵ２８、ＭＶステータス３０、および装置ステータス
３２を導く際に、診断状態マシン５６によって用いられ
る情報の中心部分である。診断状態５８はそれ自体、ユ
ーザがセンサ１２の保守を行う際に役立つものである
が、これは診断情報３４の基準であり、データ制御およ
び管理システム１６による要求を受けると出力される。

【００３３】図６を参照する。送信機２４は、各サンプ
リング期間の間、以下の動作を行う。変換器２２から生
データ４４を得た後（ステップ７２）、診断状態マシン
５６は１組の装置方程式６０を通じて生データ４４を伝
搬し、ＲＭＶ３６を発生する（ステップ７４）。同時
に、送信機２４は、先に論じた確定されている規格にし
たがって、装置方程式６０および較正データ６６に基づ
いて不確定性分析６４を用いて、ＲＵ６２を動的に計算
する（ステップ７４）。ＲＵ６２の計算において、送信
機２４は、障害が発生していないと仮定する。ＲＵ６２
は、全動作状態の下において非ゼロ値を有する。通常、
ＲＵ６２は、理想的な状態以外では増加する。次に、診
断状態マシン５６は、他の情報を入手し（ステップ７
６）、この他の情報、生データ４４、ＲＭＣ３６、およ
びＲＵ６２に基づいて、統計を計算するか、あるいはパ
ターン・マッチングを行って、センサ１２が正常に動作
しているか否かについて判定を行う（ステップ７８）。
ステップ７８の結果に基づいて、診断状態マシン５６
は、診断状態５８を更新する（ステップ８０）。

【００３４】次に、診断状態マシン５６は、診断状態５
８に基づいてＲＭＶ３６を修正し（６８）、ＶＭＶ２６
を生成する。本質的に、診断状態マシン５６は、計算に
用いたパラメータを修正した後、診断状態５８を考慮す
るためにＲＭＶ３６を再度計算して、ＶＭＶ２６を新し
いＲＭＶ３６に等しく設定する（ステップ８２）。この
ように、正常動作状態の下では（診断状態５８がパラメ
ータの修正を全く必要としないとき）、ＶＭＶ２６は典
型的にＲＭＶ３６に等しい。同時に、診断状態マシン５
６は、診断状態５８に基づいてＲＵ６２を修正し（７
０）、ＶＵ２８を生成する。ＶＭＶ２６の場合と同様、
診断状態マシン５６は、計算に用いたパラメータを修正
した後、診断状態５８を考慮するためにＲＵ６２を再度
計算し、ＶＵ２８を新しいＲＵ６２に等しく設定する
（ステップ８２）。このように、ＶＵ２８は、正常動作
状態の下では、典型的に、ＲＵ６２に等しい。他の状態
の下では、ＶＵ２８は通常にＲＵ６２を超過する。次
に、診断状態マシン５６は、診断状態５８に基づき、計
算または参照表のいずれかによって、ＭＶステータス３
０を選択し（ステップ８４）、更に装置ステータス３２
を選択する（ステップ８６）。必要であれば、診断状態
マシン５６は、警報フラグを更新することによって、警
報データ３５を送る（ステップ８８）。また、データ制
御および管理システム１６がそれを要求した場合、診断
状態マシン５６は、診断状態５８に基づいて、診断情報
３４を発生する（ステップ９０）。

【００３５】図７を参照すると、自己認証温度センサ１
００は、熱電対１０２と、プロセッサ１０６を含む送信
機１０４とを含む。典型的に、熱電対１０２は、接触状
態にある２種類の異なる金属を含み、２端子１０８およ
び１１０間で電圧Ｖ_Diffを生成する。Ｖ_Diffは、感知ジ
ャンクション（接合点）１１２および基準ジャンクショ
ン１１４間の温度の差に比例する。Ｖ_Diffおよび
Ｖ_Comp、即ち、基準ジャンクション１１４の温度および
０度間の差に比例する電圧の和は、Ｖ_Temp、即ち、感知
ジャンクション１１２の温度および０度の間の差に等し
い差に比例する電圧に等しい。Ｖ_Tempを判定するため
に、Ｖ_Diffを増幅器１１６によって増幅し、Ｖ_Co _mpを温
度センサ１１８によって発生し、増幅器１２０によって
増幅する。増幅器１１６の出力１１７および増幅器１２
０の出力１２１を、次に、プロセッサ１０６内のアナロ
グ／デジタル変換器（「ＡＤＣ」）１２２に供給する。
プロセッサ１０６は、増幅器出力１１７，１２１、およ
びその他の入手可能な情報を用いて、診断状態５８、Ｒ
ＭＶ３６、およびＲＵ６２を発生する。これらの信号に
基づいて、プロセッサ１０６は、ＶＭＶ２６、ＶＵ２
８、ＭＶステータス３０、装置ステータス３２、警報デ
ータ３５、および要求された場合、診断情報３４を発生
する。

【００３６】図８を参照すると、自己認証温度センサ１
００は、増幅器１１６，１２０への電力の停止に対し
て、以下に述べるように応答する。正常動作の間（時点
０〜１５）、ＶＭＶ２６はＲＭＶ３６に等しく、これ
は、プロセッサ１０６が出力１１７、１２１の和に基づ
いて発生したものである。同様に、ＶＵ２８はＲＵ６２
に等しく、ＶＭＶ２６の不確定性を示す。ＭＶステータ
ス３０はCLEARとなっている。時点１５において、電源
１３２が機能を停止し、Ｖ_DiffおよびＶ_Comp（出力１１
７、１２１）双方が０ボルトになると、その結果、ＲＭ
Ｖ３６が約−５５℃（ある特定の送信機の設計の場合）
になる。プロセッサ１０６は、電力モニタ１３４、即
ち、デジタル補助信号が、電力停止に応答して１から０
に切り替わったときに、停電を検出する。次に、プロセ
ッサ１０６は、プロセッサ１０６がＲＭＶ３６の信頼度
０を有することを示すように、診断状態５８を設定す
る。その結果、プロセッサ１０６はＶＭＶ２６およびＶ
Ｕ２８を、上述のＶＭＶ２６およびＶＵ２８それぞれに
対する長短期間過去値の組み合わせに設定する。最後
に、プロセッサ１０６は、ＭＶステータス３０をBLIND
に設定することによって、センサ障害の重大性および予
測される長期持続期間を通知する。

【００３７】時点３６において電源が回復した場合、プ
ロセッサは、電力モニタ１３４の０から１への変化を検
出し、ＭＶステータス３０をBLURREDに設定する。既に
述べたように、ＲＭＶ３６からの「生の」データを、Ｖ
ＭＶ２６の直前の値と併合し、ＶＭＶ２６に新しい値を
与える。同様に、ＲＵ６２をＶＵ２８の直前の値と併合
し、ＶＵ２８に対する減少値を与える。この時点におい
て、プロセッサ１０６は、回復タイマの初期化も行う。
プロセッサ１０６は、時点５６において回復タイマが満
了するまで、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８の過去の値を、
それぞれ、ＲＭＶ３６およびＲＵ６２と併合することに
よって、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８を発生する。（この
例では、回復タイマは２０秒にセットした）。その時点
で、プロセッサ１０６はＭＶステータスをCLEARに設定
し、ＶＭＶ２６をＲＭＶ３６に等しく設定し、ＶＵ２８
をＲＵ６２に等しく設定する。

【００３８】次に図９を参照すると、開放回路障害が時
点１３で発生し、熱電対１０２が送信機１０４から切断
される。このような障害があると、ＲＭＶ３６は約１３
０℃となる。これは、出力１２１に対する正常値に対応
するが、増幅器１１６の飽和のため、出力１１７に対し
ては異常に高い値である。（開放回路障害がある場合、
プル・アップ抵抗１３６が、増幅器１１６の飽和の原因
となる。）出力１１７の異常に高い値に応答して、プロ
セッサ１０６は診断状態５８を、ＲＭＶ３６の信頼度０
を示すように設定し、ＭＶステータス３０をDAZZLEDに
設定する。次に、プロセッサ１０６は、上述のように、
長短期過去値の組み合わせに基づいて、ＶＭＶ２６およ
びＶＵ２８を発生する。

【００３９】再び図７を参照する。プロセッサ１０６
は、スイッチ１２６を介して熱電対１０２を電圧源１２
４に接続し、抵抗１２８間に生成される電圧１３０を監
視する。開放回路のために、抵抗１２８には電流が流れ
ず、電圧１３０は０電圧となる。これより、プロセッサ
１０６は、開放回路障害を確認し、ＭＶステータス３０
をBLINDに設定する。時点２７において、開放回路障害
を補正し、出力１１７は正常値に戻る。プロセッサ１０
６は、ＲＭＶ３６の信頼度低下（信頼度０ではなく）を
示すように診断状態５８を設定することによって応答
し、ＭＶステータス３０をBLURREDに設定し、再生タイ
マを初期化する。その後、プロセッサ１０６は、再生タ
イマが時点４７において満了するまで（ここでは、再生
タイマは２０秒に設定した）、ＶＭＶ２６およびＶＵ２
８の過去値を、それぞれ、ＲＭＶ３６およびＲＵ６２と
併合することによって、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８を発
生する。この時点で、プロセッサ１０６は、ＭＶステー
タスをCLEARに設定し、ＶＭＶ２６をＲＭＶ３６に等し
く設定し、ＶＵ２８をＲＵ６２に等しく設定する。

【００４０】図７を参照すると、接触不良障害が発生
し、感知ジャンクション１１２は温度を測定しているプ
ロセス素子との接触を失う。接触不良良障害によってＲ
ＭＶ３６に異常な変化が生じることはないので、センサ
１００は容易にこの障害を検出することはできない。そ
の結果、センサ１００は、電流注入検査を用いて、接触
不良障害を検出する。電流注入検査では、センサ１００
は、所定期間熱電対１０２を電圧源１２４に接続し、出
力１１７における効果を測定する。（熱電対１０２を電
圧源１２４に接続する前の出力１１７の値を、切断後の
値と比較する。）

【００４１】図１０を参照すると、時点１２において接
触不良障害が発生し、測定温度が約７度低下する。これ
は正常動作パラメータ内のことであるので、センサ１０
０は直ちにこの障害を認識せず、代わりに、ＶＭＶ２６
を調節し、ＭＶステータス３０をCLEARに維持する。時
点２８において、プロセッサ１０６は、電流注入検査を
開始する。検査中増幅器１１６は「生の」データを読ま
ないので、プロセッサ１０６はＭＶステータス３０をDA
ZZLEDに設定し、先に論じたように、過去の挙動に基づ
いて、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８を発生する。時点３３
において、プロセッサ１０６は、障害が発生したことを
判定し、ＭＶステータス３０をBLURREDに設定する。
（プロセッサ１０６は、接触は失われたが、熱電対１０
２によって感知される温度は未だ実際の温度に近いこと
を想定している。）時点５６において、接触が再度確立される。しかしなが
ら、プロセッサ１０６は、出力１１７における突然の変
化をスパイクとして解釈し、一時的にＭＶステータス３
０をDAZZLEDに設定する。出力１１７が増加した値のま
まとなっていると、プロセッサ１０６はＭＶステータス
３０をBLURREDに設定し戻す。（プロセッサ１０６は障
害状態の除去を検出していないので、プロセッサ１０６
はＭＶステータス３０をCLEARには設定しない。）時点６６において、プロセッサ１０６は、他の電流注入
検査を開始し、ＭＶステータス３０をDAZZLEDに設定す
る。時点７２において、プロセッサ１０６は、接触が再
度確立されたことを判定し、それに応答して、ＭＶステ
ータスをBLURREDに設定し、回復タイマを初期化する。
時点９７において、回復タイマ（２５秒に設定された）
が満了し、プロセッサ１０６はＭＶステータスをCLEAR
に設定する。

【００４２】図１１を参照すると、本発明による自己認
証センサの他の例は、コリオリ流量計１５０である。流
量計１５０は、３つのプロセス・パラメータ、即ち、質
量流量、密度、および温度を測定する。質量流量は、コ
リオリ加速度の原理を用いて直接測定され、外部の圧
力、温度、または比重の測定値に頼る必要はない。構造
的に、流量計１５０は、ケーブル１５６によって送信機
１５４に接続されている流管１５２から成る。流管１５
２は、本体１５８を含み、これに入力パイプ１６０およ
び出力パイプ１６２が接続される。２本の平行なパイプ
・ループ１６４，１６６が本体１５８から延びている。
本体１５８は、入力パイプ１６０からループ１６４の開
始点まで、ループ１６４の終端からループ１６６の開始
点まで、そしてループ１６６の終端から出力パイプ１６
２までプロセス流体を導く通路を含む（図１１の破線矢
印は、ループ１６４、１６６における流れの方向を示
す）。

【００４３】送信機１５４は、逆位相正弦波信号を電磁
ドライバ１６８、１７０に供給することにより、ループ
１６４、１６６を、それらの対称軸Ｙ’−Ｚ’およびＹ
−Ｚを中心として枢動状に振動させる。送信機１５４
は、フィードバックを用いて、ループ１６４、１６６の
共振周波数において、ドライバ１６８、１７０への信号
を維持する。次に、送信機１５４は、センサ１７２、１
７４を通じて、ループ１６４、１６６の移動を検出す
る。各センサは、ループ１６４、１６６間の瞬間速度に
比例する電圧を生成する。送信機１５４は、ドライバ１
６８、１７０への信号の振幅を調節し、センサ１７２お
よび１７４によって生成される電圧の平均振幅を一定レ
ベルに維持する。送信機１５４は、質量流量、密度、お
よび温度を以下のようにして測定する。まず、送信機１
５４は、ループ１６４、１６６に対するコリオリ力の影
響を監視することによって、プロセス流体の質量流量を
測定する。振動ループ１６４、１６６の断面Ｇ’−Ｈ’
およびＧ−Ｈに作用するコリオリ力は、ループ１６４、
１６６の撓みを発生させる。これらの撓みの結果、セン
サ１７２、１７４によって生成される質量流量に比例す
る電圧間に、位相角の差が生じる。次に、送信機１５４
は、ループ１６４，１６６の振動の周波数（ドライバ１
６８，１７０に供給される信号の周波数に等しい）か
ら、プロセス流体の密度を判定する。プロセス流体の密
度は駆動周波数の二乗に反比例する。最後に、送信機１
５４は、本体１５８内に位置する温度センサ１７６によ
って、プロセス流体の温度を測定する。通常、温度セン
サ１７６は、温度に依存する抵抗を有するＲＴＤ素子で
ある。

【００４４】流量計１５０の関連において、入手可能な
生データは、温度センサ１７６から来る信号の周波数４
４ｃ（この周波数は、温度センサ１７６の抵抗値に比例
する）、ドライバ１６８、１７０に印加される駆動信号
の周波数４４ｂ、およびセンサ１７２、１７４の電圧出
力４４ｃである。これらの信号から、送信機１５４は、
プロセス流体の温度３６ａ、プロセス流体の密度３６
ｂ、および質量流量３６ｃ（センサ信号間の位相角から
導く）という３つのＲＭＶを導き出す。加えて、送信機
１５４は、不確定性分析を行い、３つのＲＵ（６１ａ、
６２ｂ、６２ｃ）を生成する。これらは各々、対応する
ＲＭＶ３６の不確定性を示す。ＲＭＶ３６ａ〜ｃおよび
ＲＵ６２ａ〜ｃを発生した後、送信機１５４は、流量計
１５０の診断状態５８を判定する。この判定は、生デー
タ４４ａ〜ｃ、ＲＭＶ３６ａ〜ｃ、ＲＵ６２ａ〜ｃ、お
よび補助データ４６を基本とする。診断状態５８に基づ
いて、送信機１５４は、ＲＭＶ３６ａ〜ｃおよびＲＵ６
２ａ〜ｃの計算に用いたパラメータを調節し、これらの
値を再度計算する。次に、送信機１５４は、再度計算し
たＲＭＶ３６ａ〜ｃおよびＲＵ６２ａ〜ｃを、ＶＭＶ２
６ａ〜ｃおよびＶＵ２８ａ〜ｃとして出力する。また、
送信機１５４は、温度に対応するＭＶステータス３０
ａ、密度に対応するＭＶステータス３０ｂ、および質量
流量に対応するＭＶステータス３０ｃも出力する。最後
に、送信機１５４は、流量計１５０の状態に対応する単
一の装置ステータス３２を出力する。

【００４５】次に図６を参照する。各サンプル期間の
間、送信機１５４によって実行される手順は、ソフトウ
エアで実施することができる。自己認証コリオリ・メー
タ１５０の実施のためのソフトウエアの一例は、マイク
ロフィッシュ添付資料１に含まれている。加えて、上述
の自己認証温度センサ１００を実施するためのソフトウ
エアの一例も、マイクロフィッシュ補足資料２に含まれ
ている。添付資料１および２におけるソフトウエアは、
構造型プログラミング言語に対応するあらゆるプロセッ
サ上に実施可能である。代替的な手法として、ハードワ
イヤ回路(hard-wired circuit)を用いて、この手順を実
施することも可能である。

【００４６】図１２に示す疑似コードは、各サンプル期
間の間に送信機１５４によって実行される手順の簡略図
を与える。図１２は、また、括弧内に、図１２における
ステップに対応する、図６において実行したステップも
示す。最初に、送信機１５４は、流管１５２から生デー
タ４４ａ〜４４ｃを得る（ステップ２００）。次に、送
信機１５４は、ＲＭＶ３６ａ〜３６ｃおよびＲＵ６２ａ
〜６２ｃを計算する（ステップ２０２〜２０６）。ＲＭ
Ｖ３６ａおよびＲＵ６２ａを計算するための疑似コード
を図１３に示し、以下で論ずる。次に、送信機１５４
は、全ての入手可能な情報を検査し（ステップ２０
８）、診断状態５８、ＭＶステータス３０ａ〜ｃ、およ
び装置ステータス３２を判定する（ステップ２１０）。
診断状態５８およびＭＶステータス３０ａ〜ｃを判定す
るための疑似コードの一部を図１４に示しており、以下
で論ずる。診断状態５８に基づいて、送信機１５４は、
ＲＭＶ３６ａ〜ｃおよびＲＵ６２ａ〜ｃを計算する際に
用いられるパラメータを補正する（ステップ２１２）。
次に、送信機１５４は、ＶＭＶ２６ａ〜ｃおよびＶＵ２
８ａ〜ｃを計算し（ステップ２１４〜２１８）、その
際、ＲＭＶ３６ａ〜ｃおよびＲＵ６２ａ〜ｃを計算した
手順、および補正パラメータを用いる。

【００４７】図１３を参照すると、送信機１５４は、Ｒ
ＭＶ３６ａおよびＲＵ６２ａを以下のようにして計算す
る。まず、送信機１５４は、温度センサ１７６の抵抗
「Ｒ」を計算する（ステップ２５０）。次に、送信機１
５４は、Ｒを計算する際に用いた方程式の不確定性分析
に基づいて、Ｒの不確定性「d_R」を計算する（ステッ
プ２５２）。次に、送信機１５４は、「温度」を計算し
（ステップ２５４）、ＲＭＶ３６ａを温度に等しく設定
する。最後に、送信機１５４は、温度の不確定性「d_te
mperature」を計算し（ステップ２５６）、ＲＵ６２ａ
をd_temperatureに等しく設定する。したがって、第１
のパスとして、ＲＭＶ３６ａおよびＲＵ６２ａは、測定
した温度およびそれに対応する不確定性に等しい。続い
て、ＲＭＶ３６ａおよびＲＵ６２ａの信頼度が名目値(n
ominal)未満であると、送信機１５４が判定した場合、
送信機１５４は、パラメータ、不確定性、および／また
は温度およびd_temperatureを計算する際に用いた生デ
ータ（例えば、RK1、d_RK1、f_RTD）のいずれかを修正
し、予測される障害の衝撃を反映させる。次に、送信機
１５４は、修正した情報を用いて、図１３に示す手順を
実行し、ＶＭＶ２６ａおよびＶＵ２８ａを、温度および
d_temperatureに対する新しい値に等しく設定する。あ
るいは、送信機１５４が障害が非常に重大であると判定
した場合、送信機１５４は履歴データに基づいて、ＶＭ
Ｖ２６ａおよびＶＵ２８ａを設定する。

【００４８】図１４は、温度センサ１７６からの入力の
逸失を検出し、それに応答して送信機１５４が用いる手
順を示す。送信機１５４は変数RTD_input_stateを保持
する。これは、温度センサ１７６からの入力の現ステー
タスを示す。第１ステップとして、送信機１５４は、RT
D_input_stateをチェックする（ステップ３００）。RTD
_input_stateがRTD_input_OKに等しく、温度センサ１７
６からの入力が直前のサンプル期間の間正常に機能して
いたことを示す場合、送信機１５４は、温度センサ１７
６の抵抗値をチェックする（ステップ３０４）。抵抗値
が８０オーム未満である場合、これは、送信機１５４お
よび温度センサ１７６間の接続が失われていることを示
す。これに応答して、送信機１５４は、RTD_input_stat
eをRTD_INPUT_LOSTにセットする（ステップ３０６）。
次に、送信機１５４はRTD_spike_stateの値をチェック
する（ステップ３０８）。これは、直前のサンプルの間
送信機１５４が温度センサ１７６からの出力にスパイク
を検知したか否かを示す。RDT_spike_stateが、スパイ
クが発生したことを示す場合、送信機１５４はRTD_inpu
t_stateをリセットし、スパイクがないことを示す（ス
テップ３１０）。（スパイクは、重大性が低い障害であ
り、接続の逸失によって問題となる。）

【００４９】RTD_input_stateがRTD_INPUT_LOSTに等し
い場合、送信機１５４は、温度センサ１７６の抵抗値を
チェックする（ステップ３１４）。抵抗が１００オーム
未満である場合（ステップ３１４）、これは、温度セン
サ１７６との接続が未だ失われていることを示す。（ス
テップ３０４、３１４では異なる抵抗値を用いて、例え
ば、抵抗値が７９および８１オーム間で変動する場合
に、RTD_input_stateの間欠的なスイッチングを回避す
る。）接続が失われている場合、送信機１５４は、温度
に対応するＭＶステータス３０ａを、BLINDに設定し
（ステップ３１６）、再計算ステップ（図１２のステッ
プ２１４〜２１８）において用いるために、温度に関す
る履歴情報と交換する（ステップ３１８）。密度および
質量流量は、部分的に温度に基づくので、送信機１５４
は、ＭＶステータス３０ｂ〜ｃをBLURREDに設定する
（ステップ３２０〜３２２）。抵抗が１００オームより
も大きい場合、送信機１５４はRTD_input_stateをRTD_I
NPUT_RECOVERに設定し、接続が再度確立されたことを示
す（ステップ３２６）。この時点で、送信機１５４は、
RTD_input_countを０に等しく設定することによって、
回復タイマを初期化する（ステップ３２８）。RTD_inpu
t_stateがRTD_INPUT_RECOVERに等しい場合、送信機１５
４は、先に論じたように、温度に対する過去および現在
の値を併合する（ステップ３３２）。送信機１５４は、
次に、回復タイマ期間が満了したか否かを見るためにチ
ェックを行う（ステップ３３４）。満了している場合、
送信機１５４はRTD_input_stateをRTD_INPUT_OKに設定
する（ステップ３３６）。満了していなかった場合、送
信機１５４はＭＶステータス３０ａをBLURREDに設定し
（ステップ３４０）、RTD_input_countを増分する（ス
テップ３４２）。

【００５０】図１５は、温度センサ１７６からの入力の
逸失に対する流量計１５０の応答を示す。時点９におい
て、入力の逸失が発生し、認証されていない温度測定
値、ＲＭＶ３６ａが急速に低下し始める。時点１０にお
いて、送信機１５４は、温度入力にスパイクが発生した
ことを示すように診断状態５８を設定し、それに応答し
て、ＭＶステータス３０ａをDAZZLEDに変更し、先に論
じたように過去の挙動に基づいてＶＭＶ２６ａおよびＶ
Ｕ２８ａを修正し、ＭＶステータス３０ｂ〜ｃ、ＶＭＶ
２６ｂ〜ｃ、およびＶＵ２８ｂ〜ｃを不変のままとする
（しかしながら、密度および質量流量は部分的に温度に
依存するので、ＶＭＶ２６ｂ〜ｃおよびＶＵ２８ｂ〜ｃ
はＶＭＶ２６ａおよびＶＵ２８ａに対する変化を含
む。）時点１２において、温度センサ１７６の抵抗値は十分に
低く低下し、送信機１５４は、温度入力の逸失が発生し
たことを示すように診断状態５８を設定し、それに応答
して、ＭＶ状態３０ａをBLINDに変更し、ＶＭＶ２６ａ
およびＶＵ２８ａを過去の挙動に基づいて設定し続け、
ＭＶステータス３０ｂ〜ｃをBLURREDに変更し、ＶＭＶ
２６ｂ〜ｃを不変のままとする。密度及び質量流量の不
確定性は、部分的に温度の不確定性を基準とするので、
ＶＵ２８ｂ〜ｃは増大し、ＶＵ２８ａにおける増大を反
映する。

【００５１】時点４８において、温度センサ１７６の抵
抗値は、十分に高いレベルまで増加するので、送信機１
５４は、温度入力が回復したことを示すように診断状態
５８を設定し、それに応答して、ＭＶステータス３０ａ
をBLURREDに変更し、回復タイマを初期化し、ＶＭＶ２
６ａおよびＶＵ２８ａに対する過去および現在の値を併
合し始め、ＭＶステータス３０ｂ〜ｃをCLEARに変更す
る。時点７２において、回復タイマが切れ、送信機１５
４は温度入力が完全に回復したことを示すように診断状
態５８を設定し、それに応答して、ＭＶステータス３０
ａをCLEARに変更し、ＶＭＶ２６およびＶＵ２８ａを、
ＲＭＶ３６ａおよびＲＵ６２ａに基づいて設定する。

【００５２】図１６を参照する。要約すると、本発明の
センサ１２は、手順３５０を実施する。センサはある変
数の値に関係するデータ信号を受け取り（ステップ３５
３）、このデータ信号に基づいて、この変数の測定値を
予測する（ステップ３５４）。その後、センサは第１出
力信号を発生する（ステップ３５６）。これは、変数の
予測測定値に関係付けることができる。最後に、センサ
は、第１出力信号に対して不確定性分析を行い（ステッ
プ３５８）、不確定性分析に基づいて第２出力信号を発
生する（ステップ３６０）。

【００５３】図１７を参照する。先に論じたように、本
発明によるセンサは、手順４００にしたがって、障害の
検出に応答することができる。最初に、センサは、測定
値源に障害の発生が検出されたか否かについて判定を行
う（ステップ４０５）。例えば、図１８に示し、既に論
じたように、センサが温度変換器を含む場合、センサは
手順５００を用いて、接触不良障害を検出することがで
きる。センサは、温度変換器の出力を格納し（ステップ
５０５）、温度変換器を電圧源に所定時間期間接続する
（ステップ５１０）。この所定時間期間が満了した後、
センサは格納されている出力を、温度変換器の現出力と
比較し（ステップ５１５）、この比較に基づいて、接触
不良障害が検出されたことを示す（ステップ５２０）。

【００５４】再び図１７を参照する。障害の発生が検出
された場合（ステップ４５０）、センサは測定値の第１
予測値を生成する（ステップ４１０）。第１予測値は、
測定値の短期過去値を含む期間（時間間隔）における測
定値の平均値とすればよい。例えば、該期間は障害発生
直前の測定の値を含むことができる。また、センサは、
第１予測値に対する不確定性尺度を生成する（ステップ
４１５）。最初に、不確定性尺度は、測定値が時間間隔
中に当該測定値について観測されるいずれかの値を有す
る可能性があることを示すことができる。また、センサ
は、現時点と、時間間隔の終了時点との間の時間差によ
る、第１予測値の信頼性低下を考慮することも可能であ
る。即ち、センサは、現時点と時間間隔の終了時との間
の時間差を、現時点と時間間隔の終了時との間で観察さ
れる最大値と乗算することにより、観察される測定値の
最大変化率だけ、第１予測値に対する不確定性の尺度を
調節することができる。次に、センサは、第１予測値お
よび不確定性尺度について先に述べた手法を用いて、第
２予測値（ステップ４２０）、および関係する不確定性
尺度を生成する（ステップ４２５）。第２予測値は、測
定値の長期過去値に基づいてもよい。

【００５５】センサは、測定値の多数の予測値を結合
し、測定値に対する結合予測値を生成する（ステップ４
３０）。センサは、予測値に関連する不確定性尺度に応
じて重み付けすることによって、予測値の結合を行って
もよい。即ち、センサは、第１予測値を、第２不確定性
尺度の二乗および第１不確定性尺度の二乗の和によって
除算した第２不確定性尺度の二乗と乗算し、この乗算の
結果を、第２不確定性尺度の二乗および第１不確定性尺
度の二乗の和によって除算した第１不確定性尺度の二乗
と第２予測値を乗算した結果に加算すればよい。

【数１３】ＥＳＴＣＯＭ＝Ｕ１２／（Ｕ１２＋Ｕ２２）
・ＥＳＴ１＋Ｕ２２／（Ｕ１２＋Ｕ２２）・ＥＳＴ２

【００５６】また、センサは、多数の予測値の各々に対
する不確定性尺度を結合し、測定値に対する結合予測値
の不確定性尺度を生成する（ステップ４３５）。これを
行う際、センサは、第２不確定性尺度を第１不確定性尺
度と乗算し、この乗算の結果を、第２不確定性尺度の二
乗と第１不確定性尺度の二乗との和の二乗根で除算すれ
ばよい。

【数１４】ＵＣＯＭ＝（Ｕ１・Ｕ２）／（Ｕ１２＋Ｕ２２）^1/2 最後に、センサは、現時点における測定に対する値とし
て、この測定の結合予測値（ステップ４４０）、および
現時点の測定値の有効性の指示として、結合予測値に対
する不確定性尺度を供給する（ステップ４４５）。

【００５７】また、センサは、障害を確認した後、この
障害を補正することも可能である。図１９のＡを参照す
ると、センサ１００が理想的な測定システム１０００で
ある場合、システム１０００によって生成される所望の
測定値ｍ_d１０１５は、所望の伝達関数Ｇ_d（Ｓ）１０２
５によって、測定対称ｍ１０２０に関係付けられる。し
かしながら、図１９のＢに示すような、実際の測定シス
テムは、その伝達関数Ｇ_a（Ｓ）１０３０に、所望の伝
達関数Ｇ_d（Ｓ）に対して、変動を含む場合がある。こ
れらの変動は、所望の測定値ｍ_d１０１５に対して、実
際のセンサ出力ｘ１０３５（未補償測定値ｍ_uとも呼
ぶ）を歪ませる可能性がある。例えば、所望の伝達関数
Ｇ_d（Ｓ）がロー・パス・フィルタ（図１９のＡ）であ
る場合、実際のシステムにおける変動は、実際の伝達関
数Ｇ_a（Ｓ）が、所望の伝達関数Ｇ_d（Ｓ）よりも低いカ
ットオフ周波数を有する原因となる。測定ノイズを除去
するためにある程度のフィルタ処理は必要であるが、低
下したカットオフ周波数は、必要とされる測定帯域より
も低くなる場合がある。この結果、高周波数信号成分の
減衰、および認知可能な遅れが測定に生じる可能性があ
る。システム設計がこの遅れを考慮していない場合、制
御処理能力は低下し、センサ１００を用いた制御ループ
は、不安定となることがある。

【００５８】図２０を参照すると、プロセッサ１０６
は、実際の伝達関数および所望の伝達関数間の変動の効
果を考慮して、手順１１００を実施する。最初に、プロ
セッサ１０６は、センサ１００の所望の伝達関数Ｇ
_d（Ｓ）１０２５の離散時間等価物(discrete-time equi
valent)を決定する（ステップ１１０５）。典型的に、
この関数は、センサの性能仕様において定義される。次
に、プロセッサは、センサ１００の実際の伝達関数Ｇ_a
（Ｓ）１０３０の離散時間等価物を決定する（ステップ
１１１０）。例えば、センサ１００が熱電対である場
合、プロセッサ１０６は、電流注入検査を用いて、実際
の伝達関数を決定する。伝達関数を決定した後、プロセ
ッサ１０６は、センサ１００からセンサ読み取り値ｘ１
０３５を得る（ステップ１１１５）。図１９のＣも参照
し、次に、プロセッサ１０６は実際の伝達関数Ｇ
_a（Ｓ）１０３０の逆関数Ｇ_a’（Ｓ）１０４５を計算す
る。尚、正確な逆関数を用いた補償は、補償したセンサ
読み取り値を不安定にする場合があるので、Ｇ_a’
（Ｓ）は実際の伝達関数Ｇ_a（Ｓ）の正確に数学的な逆
関数ではないことを注記しておく。代わりに、Ｇ_a’
（Ｓ）は、利得を一致させた、Ｇ_a（Ｓ）の有限インパ
ルス応答の逆関数である。逆伝達関数Ｇ_a’（Ｓ）１０
４５を用いて、プロセッサ１０６は、センサの実際の伝
達関数の効果を打ち消し、補償測定値ｍ_c１０５０を得
る（ステップ１１２５）。ｍ_c＝ｘＧ_a’（Ｓ）補償測定値ｍ_c１０５０は、センサが無限の帯域を有す
るとすれば発生された測定値である。センサ読み取り値
ｘ１０３５は、ｘ＝ｍＧ_a（Ｓ）であるので、補償測定値ｍ_c１０５０は、測定値ｍ１０
２０に対応する。

【数１５】ｍ_c＝ｘＧ_a’（Ｓ）＝ｍＧ_a（Ｓ）Ｇ_a’（Ｓ）≒ｍその後、プロセッサ１０６は所望の伝達関数Ｇ_f（Ｓ）
１０５５に等しい伝達関数を有するフィルタＧ_d（Ｓ）
（図１９のＤ）を用いて補償測定値ｍ_d１０５０にフィ
ルタ処理を行い、所望の測定値ｍ_d１０１５の予測値ｍ_c
１０６０を発生する（ステップ１１３０）。ｍ_c＝ｍ_cＧ_f（Ｓ）

【００５９】図２１のＡおよび図２１のＢは、遅延が
０．０７秒の、折点周波数が０．１７６８Ｈｚおよび
０．２２７４Ｈｚである実際の伝達関数を有するシステ
ムのための手順の実施を示す。

【数１６】Ｇ_a（Ｓ）＝ｅ^-0.07s／｛（１＋０．７ｓ）
（１＋０．９ｓ）｝遅延を無視し、サンプリング・レートを１０Ｈｚと仮定
すると、実際の伝達関数の離散時間０次保持等価物(dis
crete time, zero-order-hold equivalent)は、標準的
な制御理論技法を用いて、次のように表わすことができ
る。

【数１７】Ｇ_a（ｚ^-1）＝（ｂ₁ｚ^-1＋ｂ₂ｚ^-2）／（１＋ａ₁ｚ^-1＋ａ₂ｚ^-2）＝（０．００７２９５７ｚ^-1＋０．００６７０３５
ｚ^-2）／（１−１．７６１７ｚ^-1＋０．７７５７ｚ^-2）これにより、サンプルｋに対する補償測定値ｍ_cは、離
散時間等価式の有限インパルス応答の逆を用いて、次の
ように表わすことができる。

【数１８】ｍ_c（ｋ）＝｛ｘ（ｋ）＋ａ₁ｘ（ｋ−１）＋ａ₂ｘ（ｋ−２）｝／（ｂ₁＋ｂ₂）＝｛ｘ（ｋ）−１．７６１７ｘ（ｋ−１）＋０．７７５７ｘ（ｋ−２）｝／（０．００７２９５７＋０．００６７０３５）

【００６０】図２１のＡは、以下の値を有し、ノイズに
よる変転を受け、かつ遅延したステップ入力１２００で
ある測定対象ｍに対するシステムの応答を示す。ステッ
プ入力は、以下の値を有している。ｍ＝Ｈ（ｔ−０．５）＋０．１Ｎ（ｔ）ここでＨ（ｔ）は時点ｔ＝０における単位強度のステッ
プ入力であり、Ｎ（ｔ）は正規分布および単位強度のラ
ンダム・ノイズである。システムはステップ入力１２０
０に応答し、未補償測定値ｍ_u１２０５として識別され
るセンサ読み取り値ｘを生成する。補償測定値ｍ_c１２
１０は、先に示した方程式を用いて、未補償測定値から
計算する。図２１Ａは、補償測定値ｍ_c１２１０が未補
償測定値ｍ_u１２０５よりもステップ入力１２００にか
なり似ていることを示す。即ち、未補償測定値ｍ_u１２
０５は、ステップ入力１２００よりも大幅に遅い。しか
しながら、未補償測定値ｍ_u１２０５は、ステップ入力
１２００や補償測定値ｍ_c１２１０よりもノイズが少な
い。ステップ入力１２００における高周波数ノイズは、
未補償測定値ｍ_u１２０５を生成する変換器の比較的遅
い応答によって除去されるので、これは予測されること
である。

【００６１】図２１のＢは、未補償測定値ｍ_u１２０
５、所望の測定値の予測値ｍ_c１２１５、および実際の
所望の測定値ｍ_d１２２０間の差を示す。システムの所
望のセンサ伝達関数Ｇ_d（Ｓ）は、カットオフ周波数が
０．５Ｈｚの一次フィルタである。Ｇ_d（Ｓ）＝１／（１＋０．３２ｓ）このカットオフ周波数は、実際の伝達関数Ｇ_d（Ｓ）の
折点周波数よりも大幅に高い。サンプリング・レートが
１０Ｈｚの場合、所望の伝達関数Ｇ_d（Ｓ）の離散時間
等価物は、次のように表わすことができる。

【数１９】Ｇ（ｚ^-1）＝ｃ₁ｚ^-1／（１＋ｄ₁ｚ^-1）＝０．２６８４ｚ^-1／（１−０．７３１６ｚ^-1）これより、サンプルｋに対する所望の測定値の予測値ｍ
_c１２１５は、次のように表わすことができる。

【数２０】ｍ_e（ｋ）＝ｃ₁ｍ_c（ｋ−１）−ｄ₁ｍ_d（ｋ−１）＝０．２４８４ｍ_c（ｋ−１）＋０．７３１６ｍ_d（ｋ−
１）この結果、予測値ｍ_c１２１５が得られ、これは所望の
測定値ｍ_d１２２０を密接に追跡する。

【００６２】図２２のＡおよび図２２のＢは、変動入力
１２５０である測定対象ｍに対するシステムの応答を示
す。変動入力１２５０は、以下の値を有する。

【数２１】ｍ＝１０ｓｉｎ（２π０．５ｔ）＋５ｓｉｎ
（２π０．３ｔ＋２π／１０）＋０．１Ｎ（ｔ）ここで、Ｎ（ｔ）は正規分布および単位強度のランダム
・ノイズである。変動入力１２５０の主な信号成分は、
０．３Ｈｚの周波数であり、これは実際の伝達関数のカ
ットオフ周波数よりも高い。したがって、この信号成分
は、未補償測定値ｍｕ１２２５では減衰されており、
その中にかなりの歪みを生ずる原因となる。対照的に、
殆どの信号成分は補償測定値ｍ_c１２６０では再生され
ているので、補償測定値は変動入力１２５０に一層類似
することになる。図２２のＢは、未補償測定値ｍ_u１２
５５、所望の測定値の予測値ｍ_c１２７０、および所望
の測定値ｍ_d１２７５の間の差を示す。補償技法の実現
可能性は、図２１のＢおよび図２２のＢにおいて、予測
値ｍ_cが、未補償測定値ｍ_uよりも所望の測定値ｍ_dにか
なり近いということによって論証可能である。

【００６３】本発明の技法は、種々の状況において採用
可能である。例えば、図２３のＡに示すように、シリコ
ン・オイル１３１０を満たした、熱さや(thermal well)
１３０５に熱電対１３００を配置することができる。熱
さや１３０５が、対象プロセスと同一温度にある場合、
プロセス温度の変化に対する熱電対１３００の応答は、
二次であり、時定数は熱電対／シリコン・オイル界面お
よびシリコン・オイル／熱さや界面の熱転移特性によっ
て支配される。図２３のＢに示すように、シリコン・オ
イル１３１０が熱さや１３０５から漏れたり、あるいは
失われた場合、熱電対１３００の熱転送特性の効率が低
下する。このため、熱電対応答における時定数が増大
し、センサ読み取り値ｘ１０３５は鈍くなる。自己認証
センサは、先に論じた技法を用いて、この鈍りを補償す
ることができる。一旦予測測定値ｍ_cを発生したなら、
予測値の不確定性δを評価することができる。図２４を
参照すると、プロセッサ１０６は手順１４００を実施
し、入力信号の不確定性およびこの技法によって導入さ
れる不正確を考慮し、各不確定性成分を適切に伝搬す
る。

【００６４】先に注記したように、補償測定値ｍ_cは、
実際の伝達関数の離散時間ゼロ次保持等価物の有限イン
パルス応答の逆を用いて、センサ読み取り値ｘから予測
することができる。

【数２７】ｍ_c（ｚ^-1）＝（１＋ａ₁＋…＋ａ_nｚ^-1）／
（ｂ₁＋…＋ｂ_n）ｘ（ｚ^-1）この式から、補償測定値ｍ_cの不確定性δは２つの主要
成分を有する。第１成分は、入力信号の不確定性および
伝達関数の離散時間等価式における補償係数の不正確さ
によるものである。プロセッサ１０６は、次の標準的な
不確定性伝搬式(uncertainty propagation formula)を
用いて第１成分を計算する（ステップ１４０５）。

【数２３】（δｍ_c1（ｋ））² ＝Σ｛∂［ｍ_c（ｋ）］／∂［ｘ（ｋ−ｉ）］・δｘ（ｋ−ｉ）｝² ＋Σ｛（∂［ｍ_c（ｋ）］／∂ａ_i）δａ_i｝² ＋Σ｛（∂［ｍ_c（ｋ）］／∂ｂ_i）δｂ_i｝² ＝１／（ｂ₁＋・・＋ｂ_n）²・｛Σ［ａ_iδｘ（ｋ−ｉ）］² ＋Σｘ［（ｋ−ｉ）δａ_i］²＋Σ［ｍ_c（ｋ）δｂ_i］²｝ここで、Σは、ｉ＝０〜ｎに関する加算を示し、δはそ
の元となる変数の不確定性を示す。

【００６５】不確定性の第２成分は、離散時間伝達関数
がゼロ次保持等価物であり、その極が全て原点にあるこ
とのために発生する。プロセッサ１０６は、この成分を
以下のように計算する（ステップ１４１０）。

【数２４】δｍ_c2（ｋ）＝ｎｍ_c（ｋ）−［ｘ（ｋ−
１）＋ｘ（ｋ−２）＋．．．＋ｘ（ｋ−ｎ）］これら２つの成分を用いて、プロセッサ１０６は、サン
プルｋに対する補償測定値における全体的な不確定性を
以下の式によって決定する（ステップ１４１５）。

【数２５】δｍ_c（ｋ）＝［（δｍ_c1（ｋ））²＋（δｍ
_c2（ｋ））²］^1/2

【００６６】最後に、プロセッサ１０６は、補償測定値
ｍ_cの不確定性、および所望の伝達関数の離散等価式の
係数を考慮することによって、予測測定値ｍ_cの不確定
性を決定する（ステップ１４２０）。サンプルｋに対し
て、予測測定値は、次のように表わすことができる。

【数２６】ｍ_e（ｋ）＝Σ［ｃ_iｍ_c（ｋ−ｉ）］＋Σ
［ｄ_iｍ_e（ｋ−ｉ）］ただし、Σはｉ＝１〜ｎに関する加算を表す。この式か
ら、プロセッサ１０６は、次のように、予測測定値ｍ_c
の不確定性を決定する。

【数２７】（δｍ_e（ｋ））²＝Σ｛∂［ｍ_e（ｋ）］／
∂［ｍ_c（ｋ−ｉ）］・δｍ_c（ｋ−ｉ）｝²＋Σ｛∂
［ｍ_e（ｋ）］／∂［ｍ_e（ｋ−ｉ）］・δｍ_e（ｋ−
ｉ）｝²＋Σ｛∂［ｍ_e（ｋ）］／∂［ｃ_i］・δｃ_i］｝
²＋Σ｛∂［ｍ_e（ｋ）］／∂［ｄ_i］・δｄ_i｝²−Σ
［ｃ_iδｍ_c（ｋ−ｉ）］²＋Σ［ｄ_iδｍ_e（ｋ−ｉ）］²
＋Σ［ｍ_c（ｋ−ｉ）δｃ_i］²＋Σ［ｍ_e（ｋ−ｉ）δｄ
_i］² Σは、ｉ＝１〜ｎに関して加算

【００６７】図２１のＡおよび図２１のＢに関して先に
論じたシステムでは、補償測定値ｍ_cの不確定性の第１
成分は、次の通りである。

【数２８】（δｍ_c1（ｋ））²＝１／（ｂ₁＋ｂ₂）
²｛［ａ₁δｘ（ｋ−１）］²＋［ａ₂δｘ（ｋ−２）］²
＋［ｘ（ｋ−１）δａ₁］²＋［ｘ（ｋ−２）δａ₂］²＋
［ｍ_c（ｋ）δｂ₁］²＋［ｍ_c（ｋ）δｂ₂］² また、補償測定値ｍ_cの不確定性の第２成分は、次の通
りである。

【数２９】δｍ_c2（ｋ）＝２ｍ_c（ｋ）−［ｘ（ｋ−
１）＋ｘ（ｋ−２）］したがって、予測測定値ｍ_cの不確定性は、次のように
なる。

【数３０】（δｍ_c（ｋ））²＝（ｃ₁δｍ_c（ｋ−１））
²＋（ｄ₁δｍ_cｃ（ｋ−１））²＋（ｍ_c（ｋ−１）δ
ｃ₁）²＋（ｍ_c（ｋ−１）δｄ₁）²

【００６８】ステップ入力１２００および変動入力１２
５０に対する予測測定値ｍ_cの不確定性を、図２５のＡ
および図２５のＢにそれぞれ示す。陰影部分は不確定性
δを示す。簡略化のために、入力信号の不確定性は無視
し、フィルタ係数は正確であると仮定する。図２５のＡ
および図２５のＢが示すのは、不確定性予測技法は、セ
ンサ信号の周波数内容を考慮し、入力信号が非常に高い
周波数成分を有する場合に高い不確定性を生成すること
である。これは、図２５のＡおよび図２５のＢに示す通
りである。場合によっては、プロセッサ１０６は、関係
する信号に関連する不確定性も考慮する必要がある場合
もある。例えば、あるセンサによって生成される測定値
は、共通の変数による影響を受ける異なる信号の組み合
わせを含む場合がある。これは、標準的な不確定性分析
における不確定性の伝搬は、変数が独立している場合に
のみ有効であるため、問題を発生する可能性がある。

【００６９】図２６を参照すると、プロセッサ１０６
は、手順１６００を実施して、従属変数の関数である結
果Ｒの不確定性を考慮する。まず最初に、プロセッサ
は、結果Ｒを次のように定義する（ステップ１６０
５）。Ｒ＝Ｒ_(M1，_...，_Mn）ここで、信号Ｍ_nの各々は、共通変数ｃおよび独立変数
ｖの関数である。Ｍ_i＝Ｍ_i（ｃ，ｖ_i）ｃ＝［ｃ₁，ｃ₂，．．．，ｃ_p］^T ｖ_i＝［ｖ_i ¹，ｖ_i ²，．．．,ｖ_i ^qi］^T 次に、プロセッサは結果Ｒの不確定性を計算する。

【００７０】第１技法において、プロセッサは、基本変
数に関する不確定性を次のように計算する（ステップ１
６１０ａ）

【数３１】（δＲ）² ＝（∂Ｒ／∂ｃ₁）²（δｃ₁）²＋（∂Ｒ／∂ｃ₂）²（δｃ₂）²＋... ＋（∂Ｒ／∂ｃ_p）²（δｃ_p）² ＋（∂Ｒ／∂Ｍ₁）²（δＭ₁）²＋（∂Ｒ／∂Ｍ₂）²（δＭ₂）²＋... ＋（∂Ｒ／∂Ｍ_n）²（δＭ_n）² δＭ_iは、共通変数ｃ_pの不確定性を無視した場合のＭ_i
における不確定性である。これは、共通変数の不確定性
は最終的な結果から評価すればよく、一方独立変数の不
確定性は、中間信号を考慮することによって計算すれば
よいことを示す。第２の技法において、プロセッサは、
中間信号に関する不確定性を次のように計算する（ステ
ップ１６１０ｂ）。

【数３２】（δＲ）² ＝（∂Ｒ／∂Ｍ₁）²（δＭ₁）²＋（∂Ｒ／∂Ｍ₂）²（δＭ₂）²＋... ＋（∂Ｒ／∂Ｍ_n）²（δＭ_n）²＋ ΣΣ（∂Ｒ／∂Ｍ_i・∂Ｍ_i／∂ｃ₁）（∂Ｒ／∂Ｍ_j・∂Ｍ_j／∂ｃ₁）（δｃ₁）² ＋．．．＋ ΣΣ（∂Ｒ／∂Ｍ_i・∂Ｍ_i／∂ｃ_p）（∂Ｒ／∂Ｍ_j・∂Ｍ_j／∂ｃ_p）（δｃ_p）² ［ただし、ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｎ］この技法では、共通変数間の相関を考慮するために、余
分な不確定性項が必要となる。

【００７１】手順１６００は、以下の例を参照して示す
ことができる。その場合、Ｍ₁＝ａｘ＋ｙ，Ｍ₂＝ｂｘ＋ｚここで、ｘは唯一の共通変数であり、ｙおよびｚは独立
変数である。第１ステップの結果を次のように仮定する
（ステップ１６０５）。Ｒ＝αＭ₁＋βＭ₂ 第１技法を適用すると、次の式が得られる。

【数３３】（δＲ）²＝（αａ＋βｂ）²（δｘ）²＋α²
ｘ²（δａ）²＋β²ｘ²（δｂ）²＋α²（δｙ）²＋β
²（δｚ）² 第２技法を適用した場合も、同一の値が得られる。

【００７２】図２７のＡおよび図２７のＢが示すこの結
果は、αおよびβを双方とも０．５とし、ｘは平均値５
よび分散０．０１を有し、ｙおよびｚが±０．００５間
で均一に変動し、特定の時点におけるｘ、ｙまたはｚの
不確定性がその時点における当該変数の値の１％であ
り、ａおよびｂの値を次のように仮定した場合のもので
ある。第１方法に対してａ＝３、ｂ＝５第２方法に対してａ＝３、ｂ＝−５第１の例では、図２７のＡに示すように、共通変数ｘは
信号Ｍ₁およびＭ₂において共通モードで作用する。何故
なら、ａおよびｂは符号が同一であるからである。第２
の例では、図２７のＢに示すように、共通変数ｘは異な
るモードで作用する。何故なら、ａおよびｂは符号が逆
であるからである。不確定性を比較するために、結果Ｒ
１７００を実線で示し、上述の技法を用いて計算した不
確定性は陰影１７０５で示し、標準的な技法を用いて計
算した不確定性を境界１７１０で示す。図２７のＢに示
す例では、読み取り値におけるあらゆる不正確性は打ち
消す傾向にあるので、不確定性１７０５は、標準的な技
法を用いて予測した不確定性１７１０よりも小さい。

【００７３】上述の技法は、様々な状況において用いる
ことができる。例えば、図２８は、多数の熱電対１８０
０を並列に配し、空間的な平均温度を測定する場合を示
す。全ての熱電対１８００の端子を１つの端子ボックス
１８０５に収容することができるので、基準接合温度１
８１０の測定を１回だけ行えばよい。多点スイッチ１８
１５を用いて、順番に別のチャネルにポールし、異なる
位置における温度読み取り値を得て、これから平均温度
を計算することができる。提案した不確定性計算技法
は、異なるチャネルの相関性を考慮し、それにしたがっ
て平均読み取り値の不確定性を調節する。

【００７４】図２９を参照すると、プロセッサ１０６は
手順１９００を実施し、同様の信号を組み合わせること
により、最小の不確定性を有する加重平均Ｒを生成する
ことができる。プロセッサは同様の信号Ｍ_nを組み合わ
せて、加重平均結果を与える。

【数３４】Ｒ＝α₁Ｍ₁＋α₂Ｍ₂＋．．．＋α_nＭ_n ただし、α₁＋α₂＋．．．＋α_n＝１信号Ｍ₁〜Ｍ_n全て独立である場合、ｎ番目の係数は次の
ように表わすことができる。

【数３５】α_i＝１／（δＭ_i）²／Σ［１／（δ
Ｍ_j）²］（ｊ＝１〜ｎについて加算）なお、δＭ_iはＭ_iにおける不確定性である。しかしなが
ら、この式は、信号が共通変数を含む場合は適用されな
い。したがって、信号Ｍ_iが、Ｍ_i＝ｆ（ｃ）＋ｆ_i（ｖ_i）という形式であり、ｃ＝［ｃ₁，ｃ₂，．．．，ｃ_p］^T ｖ_i＝［ｖ_i ¹，ｖ_i ²，．．．，ｖ_i ^qi］^T である場合、プロセッサは、最小の不確定性が得られる
結合係数を次のようにして決定する（ステップ１９０
５）。

【数３６】α_i＝１／（δＭ_ci）²／Σ［１／（δＭ_cj）
²］（ｊ＝１〜ｎについて加算）ここで、δＭ_ciは共通変数ｃを無視した場合のＭ_ciにお
ける不確定性である。次に、プロセッサは加重平均結果
を得て（ステップ１９１０）、この加重平均結果におい
て得られる不確定性を以下のように決定する（ステップ
１９１５）。

【００７５】この技法の一例を以下に与える。２つの従
属変数

【数３７】（δＷ）² ＝１／Σ［１／（δＭ_j）²］＋［（∂ｆ／∂ｃ₁）²（δｃ₁）²＋（∂ｆ／∂ｃ₂）²（δｃ₂）²＋... ＋（∂ｆ／∂ｃ_p）²（δｃ_p）² Ｍ₁＝ｘ＋ｙ、Ｍ₂＝ｘ＋ｚに重み付けをして、次の結果を得る。Ｒ＝α₁Ｍ₁＋α₂Ｍ₂ ここで、α₁＋α₂＝１である。基本変数ｘ、ｙ、ｚおよ
びこれらに関連する不確定性は、ｘ＝０．２＋０．１Ｎ（ｔ）、δｘ＝０．０２＋０．０
１Ｎ（ｔ）ｙ＝２．１＋０．２Ｎ（ｔ）、δｙ＝０．２＋０．１Ｎ
（ｔ）ｚ＝２．２＋０．２Ｎ（ｔ）、δｚ＝０．２５＋０．１
Ｎ（ｔ）である。共通変数Ｃの不確定性を無視した場合、信号Ｍ
ｎの不確定性の二乗は、次のようになる。（δＭ_c1）²＝（δｙ）² （δＭ_c2）²＝（δｚ）² これより、最適な結合係数は次のように与えられる。

【数３８】α₁＝（δｚ）²／［（δｙ）²＋（δｚ）²］ α₂＝（δｙ）²／［（δｙ）²＋（δｚ）²］また、対応する加重平均結果Ｒの不確定性の二乗は、次
の通りである。

【数３９】（δＷ）² ＝［１／δＭ_c1）²＋１／（δＭ_c2）²］^-1＋（δｘ）² ＝［（δｙ）²（δｚ）²／［（δｙ）²＋（δｚ）²］＋
（δｘ）²

【００７６】図３０のＡ〜Ｄは、上述のシミュレーショ
ン例に対する結果を示す。図３０のＡおよびＢは、信号
Ｍ₁２０００およびＭ₂２００５、ならびにそれらに関連
する不確定性２０１０を示す。図３０のＣは係数α₁２
０１５を示す。図３０のＤは、加重平均結果Ｒ２０２０
を、それに関連する不確定性２０２５と共に示す。加重
平均結果δＲ２０２５の不確定性は、信号Ｍ１およびＭ
２双方の不確定性２０１０よりも小さいことがわかる。
先の検討結果は、あらゆる従属信号の組み合わせにも適
用されるように一般化することができる。結果Ｒの不確
定性の二乗を結合係数のベクトルの関数とし、（δＲ）²＝Ｆ（α）ここで、α＝［α₁、α₂、．．．、α_n］^Tとなるように
すると、最適な結合係数は、次の方程式を解くことによ
って決定することができる。

【数３９】（∂ｆ／∂α₁）＝（∂ｆ／∂α₂）＝．．．
＝（∂ｆ／∂α_n） Σα_i＝１（ｉ＝１〜ｎに関して加算）以下の２つの従属変数があると仮定する。Ｍ₁＝ａｘ＋ｙＭ₂＝ｂｘ＋ｚ［ａ＝０．８、ｂ＝１．２］これらの変数を結合して次の結果を得る。Ｒ＝α₁Ｍ₁＋α₂Ｍ₂ ａおよびｂの不確定性が双方とも０．０２である間は、
基本変数ｘ、ｙ、ｚおよびそれらの関連する不確定性
は、次のようになる。ｘ＝０．２＋０．１Ｎ（ｔ）、αｘ＝０．０２＋０．０
１Ｎ（ｔ）、ｙ＝２．３＋０．２Ｎ（ｔ）、αｙ＝０．２＋０．０８
Ｎ（ｔ）、ｚ＝２．１＋０．２Ｎ（ｔ）、αｚ＝０．２＋０．１６
Ｎ（ｔ）

【００７７】既に、結果Ｒにおける不確定性の二乗は次
のようにあることを示した。

【数４０】（δＲ）²＝（α₁ａ＋α₂ｂ）²（δｘ）²＋
α₁ ²ｘ²（δａ）²＋α₂ ²ｘ³（δｂ）²＋α₁ ²（δｙ）²
＋α₂ ²（δｚ）² したがって、

【数４１】 ∂（δＲ）²／∂α₁ ＝２ａ（α₁ａ＋α₂ｂ）（δｘ）²＋２α₁［ｘ²（δａ）²＋（δｙ）²］ ∂（δＲ）²／∂α₂ ＝２ｂ（α₁ａ＋α₂ｂ）（δｘ）²＋２α₂［ｘ²（δｂ）²＋（δｚ）²］ただし、 α₁＝［ｘ²（δｂ）²＋ｂ（ｂ−ａ）（δｘ）²＋（δ
ｚ）²］／{[（δａ）²＋（δｂ）²]ｘ²＋（ａ−ｂ）
²（δｘ）²＋（δｙ）²＋（δｚ）²} α₂＝［ｘ²（δａ）²＋ａ（ｂ−ａ）（δｘ）²＋（δ
ｙ）²］／{[（δａ）²＋（δｂ）²]ｘ²＋（ａ−ｂ）
²（δｘ）²＋（δｙ）²＋（δｚ）²}＋α₁ ²（δｙ）²＋
α₂ ²（δｚ）²

【００７８】このシミュレーションの結果を図３１のＡ
ないし図３１のＤにプロットする。図３１のＡおよび図
３１のＢは、信号Ｍ₁２１００およびＭ₂２１０５、なら
びにそれらに関連する不確定性２１１０を示す。図３１
のＣおよび図３１のＤは、結合係数２１１５および結果
Ｒ２１２０、ならびにそれに関連する最適な場合の不確
定性δＲ２１２５を示す。図３１のＡないし図３１のＤ
から、結合係数は、通常、信号Ｍ₂２１０５は信号Ｍ₁２
１００よりも不確定性が高く（何故なら、δｚ＞δ
ｙ）、したがって、信号Ｍ₁２１００により多くの強調
が施されたことを考慮したことがわかる。更に、結果Ｒ
における全体的な不確定性２１２５は、信号Ｍ₁２１０
０およびＭ₂２１０５の双方の不確定性よりも小さい。
上述の技法は、例えば、センサ１００が、プロセス読み
取り値の重複する範囲を測定する多数の変換器を含み、
各変換器に必要な温度補償係数が多少異なる場合にも、
適用可能である。送信機内に１つの温度センサのみが用
いられている場合、異なる変換器からの読み取り値は、
先に示唆した式を用いて結合し、最小の不確定性が得ら
れる最良の予測測定値を得ることができる。例えば、本
方法は、ａおよびｂが異なる読み取り値に対する温度結
合係数であり、ｘが変換器によって決定された温度であ
る場合に適用可能である。

【００７９】種々のパラメータの相対的な値に制約がな
い場合、最適な係数のいくつかは０ないし１の範囲を外
れることもあり、この場合、結果Ｒは信号Ｍ₁およびＭ₂
双方の不確定性の境界の外側に出る可能性がある。これ
を、以下の、ａ＝０．８およびｂ＝１．２とし、更にｘ＝２．０＋０．１Ｎ（ｔ） αｘ＝０．２＋０．
１Ｎ（ｔ）ｙ＝１．０＋０．０２Ｎ（ｔ） αｙ＝０．０２＋
０．００８Ｎ（ｔ）ｚ＝０．８＋０．０２Ｎ（ｔ） αｚ＝０．０２０＋
０．０１６Ｎ（ｔ）とした例で示す。図３２のＡ〜Ｄにおいて、結果Ｒは非
常に小さい不確定性を有するが（約０．１１）、約４．
８という平均値を有する結果Ｒは、信号Ｍ₁２２００お
よびＭ₂２２０５双方の範囲の外側にあることがわか
る。したがって、結合結果は無意味である。Ｍ₁＝ａｘ＋ｙＭ₂＝ｂｘ＋ｚの場合では、本技法を意味のあるものにするためには、
以下の条件を満足しなければならないことが、分析から
わかっている。

【数４２】（αＭ₁）²＝ａ₂（αｘ）²＋ｘ₂（αａ）²＋
（αｙ）²＞ａｂ（αｘ）² （αＭ₂）²＝ｂ₂（αｘ）²＋ｘ₂（αｂ）²＋（αｚ）²
＞ａｂ（αｘ）²

【００８０】他の実施例も、以下の特許請求の範囲に入
るものとする。本発明の開示の一部は、著作権保護の対
象となる素材を含む。著作権所有者は、特許商標庁のフ
ァイルまたは記録に現れる特許文書または特許明細書の
複写については何人によるものであっても異議を唱えな
いが、それ以外の場合には、あらゆる著作権を保存する
ものとする。

【図面の簡単な説明】

【図１】多数のセンサおよびアクチュエータを用いたプ
ロセス制御システムのブロック図。

【図２】本発明によるセンサのブロック図。

【図３】図２のセンサにおける情報の流れを示すブロッ
ク図。

【図４】図２のセンサにおける障害に応答する３つの方
法を示す複合グラフ。

【図５】図２のセンサによって生成される種々の信号対
時間の関係の複合グラフ。

【図６】図２のセンサにおける情報の流れのタイミング
を示すブロック図。

【図７】本発明による温度センサのブロックおよび概略
図。

【図８】図７の計器について、補助信号（上のグラ
フ）、生の温度（真ん中のグラフ）、ならびに認証温度
および不確定性（下のグラフ）対時間の関係を示す１組
の複合グラフ。

【図９】図７の計器について、生のデータ（上のグラ
フ）、生の温度（真ん中のグラフ）、ならびに認証温度
および不確定性（下のグラフ）対時間の関係を示す１組
の複合グラフ。

【図１０】図７の計器について、補助データ（図１０の
Ａ）ならびに認証温度および不確定性（図１０のＢ）を
示す対をなす複合グラフ。

【図１１】コリオリ流量計の概略およびブロック図。

【図１２】各サンプリング期間の間に、図１１の測定器
によって実行されるステップを示す疑似コードの図。

【図１３】温度および関連する不確定性を決定する際に
図１１の測定器によって実行されるステップを示す疑似
コードの図。

【図１４】障害を診断する際に図１１の測定器によって
実行されるステップを示す疑似コードの図。

【図１５】図１１の測定器について、温度（上のグラ
フ）、密度（真ん中のグラフ）および質量流量（下のグ
ラフ）対時間の、温度逸失による効果を示す１組の複合
グラフ。

【図１６】不確定性分析に基づいて信号を発生する手順
のフロー・チャート。

【図１７】障害の検出に応答するための手順のフロー・
チャート。

【図１８】接触不良障害を検出するための手順のフロー
・チャート。

【図１９】Ａ〜Ｄは、修正測定値を生成するための理想
的な測定システムおよびプロセスを示すブロック図。

【図２０】修正測定値を発生するための手順のフロー・
チャート。

【図２１】Ａ〜Ｂは、ステップ入力に対する応答を示す
グラフ。

【図２２】ＡおよびＢは、変動入力に対する応答を示す
グラフ。

【図２３】ＡおよびＢは熱電対の概略図。

【図２４】修正測定値に対する不確定性尺度を発生する
ための手順のフロー・チャート。

【図２５】ステップ入力（図２５のＡ）および変動入力
（図２５のＢ）に対する応答を示すグラフ。

【図２６】不確定性尺度を生成するための手順のフロー
・チャート。

【図２７】基本変数に関する（図２７のＡ）、および中
間信号に関する（図２７のＢ）不確定性尺度を表わすグ
ラフ。

【図２８】平行して平均温度を測定するように配置した
多数の熱電対の概略図。

【図２９】不確定性尺度を発生するための手順のフロー
・チャート。

【図３０】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

【図３１】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

【図３２】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１０年１月３０日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】図面の簡単な説明

【補正方法】変更

【補正内容】

【図面の簡単な説明】

【図２】本発明によるセンサのブロック図。

【図１１】コリオリ流量計の概略およびブロック図。

【図２３】ＡおよびＢは熱電対の概略図。

【図３０】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

【図３１】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

【図３２】Ａ〜Ｄは不確定性尺度のグラフ。

【手続補正２】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１】

【図２】

【図３】

【図５】

【図４】

【図６】

【図７】

【図１６】

【図１７】

【図８】

【図９】

【図１０】

【図１１】

【図１２】

【図１３】

【図１４】

【図２１】

【図２９】

【図１５】

【図２２】

【図１８】

【図１９】

【図２０】

【図２３】

【図２４】

【図２５】

【図２６】

【図２７】

【図２８】

【図３０】

【図３１】

【図３２】

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】センサの伝達関数における変動を補償す
る方法において、該方法は、前記センサに関する所望の伝達関数を識別するステップ
と、前記センサに関する実際の伝達関数を決定するステップ
と、前記センサによって生成された測定値を受け取るステッ
プと、前記所望の伝達関数および前記実際の伝達関数に基づい
て前記測定値を修正し、修正測定値を生成するステップ
と、前記修正測定値を、前記センサに関する測定値として提
供するステップとからなることを特徴とする方法。
【請求項２】請求項１記載の方法において、前記所望
の伝達関数は、前記センサに関する設計基準から識別す
ることを特徴とする方法。
【請求項３】請求項２記載の方法において、前記実際
の伝達関数は時間と共に変動し、前記実際の伝達関数を
決定するステップは、測定値を生成するための特定の時
点または期間に前記実際の伝達関数を決定するステップ
からなることを特徴とする方法。
【請求項４】請求項３記載の方法において、前記セン
サは熱電対からなり、前記実際の伝達関数を決定するス
テップは、電流注入検査を用いるステップを含むことを
特徴とする方法。
【請求項５】請求項１記載の方法において、前記実際
の伝達関数は時間と共に変動し、前記実際の伝達関数を
決定するステップは、測定値を生成するための特定の時
点または期間に前記実際の伝達関数を決定するステップ
からなることを特徴とする方法。
【請求項６】請求項５記載の方法において、前記セン
サは熱電対からなり、前記実際の伝達関数を決定するス
テップは、電流注入検査を用いるステップを含むことを
特徴とする方法。
【請求項７】請求項１記載の方法において、前記測定
値を修正するステップは、前記実際の伝達関数の逆関数
に基づいて前記測定値を修正し、補償測定値を生成する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項８】請求項７記載の方法において、前記測定
値を修正するステップは、前記所望の伝達関数に基づい
て前記補償測定値を修正し、前記修正測定値を生成する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項９】請求項１記載の方法において、該方法は
更に、前記測定値に関する不確定性尺度を発生するステ
ップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１０】請求項９記載の方法において、前記測
定値を修正するステップは、前記実際の伝達関数の逆関
数に基づいて前記測定値を修正し補償測定値を生成する
ステップと、前記所望の伝達関数に基づいて前記補償測
定値を修正して前記修正測定値を生成するステップとを
含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】請求項１０記載の方法において、前記
不確定性尺度を発生するステップは、前記補償測定値に
対する第１不確定性尺度を発生するステップと、前記所
望の伝達関数に対する第２不確定性尺度を発生するステ
ップと、前記第１および第２不確定性尺度を組み合わせ
て前記測定値に対する不確定性尺度を生成するステップ
とを含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】請求項１１記載の方法において、前記
補償測定値に対する第１不確定性尺度を発生するステッ
プは、前記センサによって生成された前記測定値に対する第３
不確定性尺度を発生するステップと、前記実際の伝達関数の逆関数に対する第４不確定性尺度
を発生するステップと、前記第３および第４不確定性尺度を組み合わせて、前記
補償測定値に対する第１不確定性尺度を生成するステッ
プとを含むことを特徴とする方法。
【請求項１３】センサの伝達関数における変動を補償
する方法であって、前記センサの所望の伝達関数を識別するステップと、前記センサの実際の伝達関数を決定するステップと、前記センサによって生成される測定値を受け取るステッ
プと、前記実際の伝達関数の逆関数に基づいて前記測定値を修
正して、補償測定値を生成するステップと、前記所望の伝達関数に基づいて、前記補償測定値を修正
し、修正測定値を生成するステップと、前記修正測定値を、前記センサの測定値として供給する
ステップと、前記補償測定値に対する第１不確定性尺度を発生するス
テップと、前記所望の伝達関数に対する第２不確定性尺度を発生す
るステップと、前記第１および第２不確定性尺度を組み合わせて、前記
測定値に対する不確定性尺度を生成するステップとから
なることを特徴とする方法。
【請求項１４】請求項１３記載の方法において、前記
所望の伝達関数は、前記センサの設計に対する設計基準
から識別することを特徴とする方法。
【請求項１５】請求項１４記載の方法において、前記
実際の伝達関数は時間と共に変動し、前記実際の伝達関
数を決定するステップは、測定値を生成するための特定
時点または期間について前記実際の伝達関数を決定する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１６】請求項１５記載の方法において、前記
センサは熱電対から成り、前記実際の伝達関数を決定す
るステップは電流注入検査を用いるステップを含むこと
を特徴とする方法。
【請求項１７】測定値を供給するセンサであって、測定値を発生するように構成されている変換器と、送信
機とからなり、前記送信機は、前記変換器の所望の伝達関数を識別し、前記変換器の実際の伝達関数を決定し、前記変換器が発生する前記測定値を受け取り、前記所望のおよび実際の伝達関数に基づいて前記測定値
を修正して修正測定値を生成し、前記修正測定値を前記
センサの測定値として供給するよう構成されていること
を特徴とするセンサ。
【請求項１８】請求項１７記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記センサの設計基準から前記所望の伝達
関数を識別することを特徴とするセンサ。
【請求項１９】請求項１８記載のセンサにおいて、前
記実際の伝達関数は時間と共に変動し、前記送信機は、
前記測定値を生成するための特定時点または期間につい
て前記実際の伝達関数を決定するステップを含むことを
特徴とするセンサ。
【請求項２０】請求項１９記載のセンサにおいて、前
記変換器は熱電対から成り、前記送信機は、電流注入検
査を用いて前記実際の伝達関数を決定することを特徴と
するセンサ。
【請求項２１】請求項１７記載のセンサにおいて、前
記実際の伝達関数は時間と共に変動し、前記送信機は、
前記測定値を生成するための特定時点または期間に関し
て前記実際の伝達関数を決定するステップを含むことを
特徴とするセンサ。
【請求項２２】請求項２１記載のセンサにおいて、前
記変換器は熱電対から成り、前記送信機は、電流注入検
査を用いて前記実際の伝達関数を決定することを特徴と
するセンサ。
【請求項２３】請求項１７記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記実際の伝達関数の逆関数に基づいて前
記測定値を修正し、補償測定値を生成することを特徴と
するセンサ。
【請求項２４】請求項２３記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記所望の伝達関数に基づいて前記測定値
を修正して前記修正測定値を生成することを特徴とする
センサ。
【請求項２５】請求項１７記載のセンサにおいて、前
記送信機は更に、前記測定値に対する不確定性尺度を発
生するように動作可能であることを特徴とするセンサ。
【請求項２６】請求項１９記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記実際の伝達関数の逆関数に基づいて前
記測定値を修正して補償測定値を生成すると共に、前記
所望の伝達関数に基づいて前記補償測定値を修正して前
記修正測定値を生成することを特徴とするセンサ。
【請求項２７】請求項２６記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記補償測定値に関する第１不確定性尺度
を発生し、前記所望の伝達関数に関する第２不確定性尺
度を発生し、前記第１および第２不確定性尺度を組み合
わせて前記測定値を生成することを特徴とするセンサ。
【請求項２８】請求項２７記載のセンサにおいて、前
記送信機は、前記第１不確定性尺度を発生し、前記測定
値に関する第３不確定性尺度を発生し、前記実際の伝達
関数の逆関数に関する第４不確定性尺度を発生し、前記
第３および第４不確定性尺度を組み合わせて前記補償測
定値に関する前記第１不確定性尺度を生成することを特
徴とするセンサ。