Überwachungsvorrichtung und Verfahren zur Überwachung eines Systems

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Überwachungsvorrichtung und ein Verfahren zur Überwachung eines Systems. Insbesondere betrifft die Erfindung eine Überwachungsvorrichtung zur Auswertung von Sensordaten.

Moderne technische Systeme sind mit einer Vielzahl von Senso ^¬ ren ausgestattet. Diese Sensoren erfassen in der Regel alle relevanten Systemzustände. Basierend auf den Ausgangssignalen der Sensoren kann der aktuelle Zustand des zu überwachenden Systems ermittelt werden. Somit ist eine angepasste Steuerung oder Regelung des Systems mittels der Ausgabewerte der Senso ^¬ ren möglich. Insbesondere können aus den Ausgabewerten der Sensoren auch kritische Systemzustände abgeleitet werden. Ein solcher kritischer Systemzustand kann beispielsweise einen Eingriff in den Ablauf des Systems oder gegebenenfalls auch eine ganz oder teilweise Abschaltung des Systems erforderlich machen .

Für einen sicheren Betrieb eines solchen Systems ist es dabei erforderlich, dass die von den Sensoren bereitgestellten Daten möglichst vollständig und mit hoher Zuverlässigkeit vor ^¬ liegen. Bei fehlerhaften oder gegebenenfalls fehlenden Sensordaten kann eventuell die Zuverlässigkeit der Steuerung oder die Detektion von kritischen Betriebszuständen nicht mit ausreichender Zuverlässigkeit gewährleistet werden.

Aufgrund der hohen Anzahl von Sensoren in einem System ist es dabei unter Umständen möglich, beim Ausfall eines Sensors die Daten dieses Sensors aus den Daten weiterer Sensoren des Sys- tems abzuleiten. Hierzu existieren verschiedene Ansätze.

Beispielsweise können in einem statistik-basierten Ansatz Zusammenhänge zwischen den einzelnen Sensordaten identifiziert werden. Hierzu kann zum Beispiel jeweils paarweise für die Daten von zwei Sensoren eine statistische Beziehung, wie zum Beispiel eine Korrelation, berechnet werden. Ergibt sich da ^¬ bei für zwei Sensoren eine hohe Korrelation, so besteht zwi- sehen den Sensordaten der beiden Sensoren eine starke Beziehung, so dass beim Ausfall eines der beiden Sensoren die Daten des anderen Sensors jeweils von dem noch funktionierenden Sensor abgeleitet werden können. Nachteilig für diesen Ansatz ist dabei, dass vorab für jede Paarung von Sensoren individu- eil ein statistischer Wert berechnet werden muss. Aufgrund der hohen Anzahl von Sensoren in einem System ist hierfür eine große Rechenleistung mit einer entsprechend aufwändigen und teuren Hardware erforderlich. Alternativ können miteinander in Beziehung stehende Sensordaten auch mittels eines wissensbasierten Ansatzes identifi ^¬ ziert werden. Hierzu ist jedoch eine sehr detaillierte Kennt ^¬ nis des zu überwachenden Systems erforderlich. Diese Kenntnis wird in der Regel aus menschlichem Wissen gewonnen. Daher ist es für jedes neu zu konzipierende System erneut erforderlich, eine geeignete Wissensbasis zu erstellen. Dies erfordert eine sehr detaillierte Analyse des Systems und ein hohes Maß an menschlichem Zutun. Solche Konzepte sind daher ebenfalls sehr aufwändig und aufgrund des menschlichen Faktors auch fehler- anfällig.

Es besteht daher ein Bedarf zur Überwachung eines Systems mit mehrerer Sensoren, bei welchem beim Auftreten eines Fehlers in einem der Sensoren besonders zuverlässig und schnell die Daten des ausgefallenen Sensors aus den noch zur Verfügung stehenden Sensordaten rekonstruiert werden können.

Hierzu schafft die vorliegende Erfindung eine Überwachungs ^¬ vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1, eine Vorrichtung zur Überwachung eines Systems mit den Merkmalen des Patentanspruchs 7 und ein Verfahren zur Überwachung eines Systems mit den Merkmalen des Patentanspruchs 8. Demgemäß ist vorgesehen:

Eine Überwachungsvorrichtung mit einer Empfangseinrichtung und einer Auswerteeinrichtung. Die Empfangseinrichtung ist dazu ausgelegt, Sensordaten von mehreren Sensoren zu empfangen. Die Auswerteeinrichtung ist dazu ausgelegt, einen Fehler in einem ersten Sensor der mehreren Sensoren zu detektieren. Ferner ist die Auswerteeinrichtung dazu ausgelegt, virtuelle Sensordaten zu berechnen, die die Sensordaten des fehlerhaf- ten ersten Sensors ersetzen. Die Auswerteeinrichtung ermittelt dabei für die Berechnung der virtuellen Sensordaten zunächst eine Liste von Sensorkandidaten aus den mehreren Sensoren. Für jeden Sensor der Sensorkandidaten bestimmt die Auswerteeinrichtung jeweils einen Ähnlichkeitswert. Daraufhin berechnet die Auswerteeinrichtung virtuelle Sensordaten für den fehlerhaften ersten Sensor unter Verwendung der Sensordaten des Sensors mit dem größten Ähnlichkeitswert.

Weiterhin ist vorgesehen:

Eine Vorrichtung zur Überwachung eines Systems mit mehreren Sensoren, einer erfindungsgemäßen Überwachungsvorrichtung und einer Steuereinrichtung. Die mehreren Sensoren sind jeweils dazu ausgelegt, Sensordaten bereitzustellen. Die bereitge- stellten Sensordaten eines Sensors korrespondieren dabei jeweils zu einem erfassten Messwert in dem System. Die Steuereinrichtung ist dazu ausgelegt, das System unter Verwendung der empfangenen Sensordaten und der berechneten virtuellen Sensordaten zu steuern.

Ferner ist vorgesehen:

Ein Verfahren zur Überwachung eines Systems. Das System um- fasst die Schritte des Empfangens von Sensordaten von mehre- ren Sensoren und des Detektierens eines Fehlers in einem ers ^¬ ten Sensor der mehreren Sensoren. Weiterhin umfasst das Verfahren einen Schritt zum Ermitteln einer Liste von Sensorkandidaten aus den mehreren Sensoren und einen Schritt zum Be- stimmen eines Ähnlichkeitswerts für jeden Sensor in der Liste der Sensorkandidaten. Schließlich umfasst das Verfahren einen Schritt zum Berechnen virtueller Sensordaten. Die virtuellen Sensordaten ersetzen dabei die Sensordaten des fehlerhaften ersten Sensors. Hierbei werden die virtuellen Sensordaten unter Verwendung der Sensordaten des Sensors mit dem größten Ähnlichkeitswert berechnet.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass bei einem System mit einer Vielzahl von Sensoren beim

Ausfall eines Sensors die Sensordaten zumeist aus den weite ^¬ ren Sensordaten rekonstruiert werden können. Dabei ist jedoch die Identifizierung geeigneter alternativer Sensoren, aus denen sich fehlende bzw. fehlerhafte Sensordaten rekonstruieren lassen, mit einem sehr großen Aufwand verbunden. Dieser hohe Aufwand erschwert und verteuert somit die Konzeption eines zuverlässigen Systems.

Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Idee zugrunde, dieser Erkenntnis Rechnung zu tragen und eine Überwachung eines Systems vorzusehen, bei welchem auf eine möglichst einfa ^¬ che und dennoch zuverlässige Weise alternative Sensordaten zur Rekonstruktion von fehlenden bzw. fehlerhaften Daten identifiziert werden kann. Hierzu sieht die vorliegende Er- findung einen zweistufigen Ansatz vor. In einem ersten

Schritt kann ein vorhandenes System zunächst strukturell und funktional analysiert werden. Auf diese Weise können in einem relativ einfachen Verfahren funktionale und strukturelle Zu ^¬ sammenhänge identifiziert werden, welche als Ausgangsbasis für alternative Sensorquellen dienen können. Hierdurch kann die Anzahl möglicher Kandidaten von Sensoren, die als Ausgangsbasis für die Rekonstruktion von Sensordaten dienen, bereits stark eingeschränkt werden. Daraufhin können in einem weiteren Schritt durch eine statistische/mathematische Analy- se die Zusammenhänge der Sensordaten der einzelnen Kandidaten berechnet werden. Werden dabei starke Zusammenhänge zwischen den Daten zweier Sensoren identifiziert, so kann beim Ausfall eines der Sensoren der jeweils andere Sensor als Basis für die Rekonstruktion der fehlerhaften Sensordaten herangezogen werden .

Das Ermitteln von Kandidaten von Sensoren, aus deren Daten beim Ausfall eines Sensors die Sensordaten des fehlerhaften Sensors rekonstruiert werden können, kann auf einer beliebi ^¬ gen geeignete Analyse des Systems basieren. Beispielsweise kann eine strukturelle und/oder funktionale Beschreibung des Systems in einer Datenbank oder einem anderen geeigneten Speicher abgelegt werden. Basierend auf dieser strukturellen bzw. funktionalen Beschreibung des Systems können funktionale, strukturelle sowie räumliche Zusammenhänge zwischen den einzelnen Sensoren in dem System identifiziert werden. Wird beispielsweise ein Volumenstrom überwacht, so können alle Sensoren, welche an dieser Überwachung des Volumenstroms beteiligt sind, in einen Zusammenhang gesetzt werden. Andererseits können andere Sensoren, welche nicht an der Überwachung eines solchen Volumenstroms beteiligt sind, vernachlässigt werden, so dass die Anzahl der Sensoren für den nachfolgenden zweiten Schritt verringert werden kann. Ferner können auch bereits vorhandene Kenntnisse von ähnlichen, früher konzi ^¬ pierten Systemen mit in die Erstellung der Liste von möglichen Sensorkandidaten einbezogen werden. Grundsätzlich ist es darüber hinaus auch möglich, dass auch weitere Wissensquellen zur Erstellung der Sensorkandidatenliste herangezogen werden.

Das Erstellen der Liste der Sensorkandidaten kann bereits bei der Konzeption des Systems erfolgen. Darüber hinaus kann die Liste der Sensorkandidaten auch während des normalen opera- tionellen Betriebs aufgebaut, erstellt oder gegebenenfalls in Abhängigkeit von einem Betriebszustand oder Modifikationen an dem System auch angepasst werden. Da die Erstellung der Liste von Sensorkandidaten unabhängig vom laufenden Betrieb des Systems ist, ist für die Erstellung der Liste der Sensorkan- didaten nur eine geringe Rechenleistung erforderlich. Insbesondere handelt es sich bei der Erstellung der Liste der Sensorkandidaten um keinen zeitkritischen Prozess, da keine hohe Rechenleistung für Echtzeitanwendungen erforderlich ist. Im weiteren Verlauf können daraufhin für die potentiellen Kandidaten, aus denen sich im Fehlerfall die Daten eines fehlerhaften Sensors rekonstruieren lassen könnten, jeweils ein Ähnlichkeitswert ermittelt werden. Beispielsweise kann hierzu eine Funktion definiert werden, welche ein Maß für eine Ähn ^¬ lichkeit zwischen den Daten von zwei Sensoren beschreibt. Insbesondere kann zum Beispiel eine Korrelation bzw. Kreuzkorrelation zwischen den Daten von zwei Sensoren berechnet werden. Je höher die Ähnlichkeit, insbesondere die Korrelati ^¬ on zwischen den Daten zweier Sensoren ist, desto stärker stehen die Daten der beiden Sensoren miteinander in Beziehung. Beim Ausfall der Daten eines der beiden Sensoren können dabei bei einer hohen Ähnlichkeit, insbesondere einer starken Kor- relation, relativ gut aus den Daten des noch funktionierenden Sensors die Daten des fehlerhaften Sensors rekonstruiert wer ^¬ den .

Bei dem zu überwachenden System kann es sich um ein beliebi- ges System, insbesondere um ein beliebiges technisches System handeln. So sind zum Beispiel als System technische Anlagen möglich, welche aus einem oder mehreren Ausgangsstoffen oder Produkten ein Endprodukt herstellen. Beispielsweise kann es sich hierbei um eine Prozessanlage eines chemischen Prozesses handeln. Darüber hinaus sind auch beliebige Produktionsanla ^¬ gen zur ganz oder teilweise automatischen Fertigung von Produkten als System möglich. Ein solches System kann beispielsweise eine Fertigungsanlage für ein Haushaltsgerät, oder eine beliebige andere Produktionsanlage umfassen. Ferner kann es sich bei dem System auch beispielsweise um ein Kraftwerk wie zum Beispiel ein Gas- oder Kohlekraftwerk handeln. Darüber hinaus kann das zu überwachende System gegebenenfalls auch nur ein Teil einer solchen Produktionsanlage oder eines

Kraftwerks sein. Beispielsweise kann es sich bei dem zu über- wachenden System auch nur um eine Turbine eines Kraftwerks handeln. Darüber hinaus sind jedoch auch beliebige weitere Systeme möglich, welche mit mehreren Systemen überwacht und gesteuert werden können. Die Detektion des Fehlers in dem ersten Sensor kann auf beliebige Weise erfolgen. Beispielsweise können die empfangenen Sensordaten auf Konsistenz überprüft werden. Liegen die emp- fangenen Sensordaten oberhalb und/oder unterhalb vorgegebener Grenzwerte, so kann dies beispielsweise Anzeichen auf einen fehlerhaften Sensor sein. Darüber hinaus können die empfangenen Sensordaten auch mit bereits zuvor empfangenen Sensordaten verglichen werden und bei einer zu starken Abweichung auf einen möglichen Fehler geschlossen werden. In einem einfachen Fall kann bereits aus dem Fehlen von bereitgestellten Sensordaten auf eine Fehlfunktion des Sensors geschlossen werden. Darüber ist es jedoch auch möglich, ein zusätzliches Signal zu empfangen, welches einen möglichen Fehler in einem der Sensoren anzeigt. Der Begriff „erster Sensor" dient dabei lediglich dazu, diesen Sensor von den weiteren Sensoren zu unterscheiden. Ein erster Sensor kann dabei ein beliebiger Sensor des Systems aus den mehreren Sensoren des Systems sein. Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Überwachungseinrichtung eine Speichereinrichtung. Die Auswerteeinrichtung kann hierbei dazu ausgelegt sein, die empfangenen Sensordaten von den mehreren Sensoren in der Speichereinrichtung abzuspeichern. Ferner kann die Auswerteeinrichtung die Ähnlichkeits- werte unter Verwendung der abgespeicherten Sensordaten berechnen, die vor der Detektion eines Fehlers in dem ersten Sensor abgespeichert worden sind. Insbesondere können für die Berechnung der Ähnlichkeitswerte die abgespeicherten Sensordaten eines vorbestimmten Zeitfensters oder Zeitintervalls für die Berechnung der Ähnlichkeitswerte verwendet werden.

Gemäß einer Ausführungsform umfasst die Überwachungseinrichtung eine Datenbank. Die Datenbank kann dazu ausgelegt sein, Informationen über die mehreren Sensoren zu speichern und be- reitzustellen . Die Auswerteeinrichtung kann die Liste für die Sensorkandidaten unter Verwendung der durch die Datenbank bereitgestellten Informationen über die mehreren Sensoren erstellen. Beispielsweise können in der Datenbank Informationen über funktionale Zusammenhänge der einzelnen Sensoren abge ^¬ speichert werden. Darüber hinaus können auch räumliche und/oder strukturelle Zusammenhänge zwischen den einzelnen Sensoren in der Datenbank abgespeichert werden. Ferner können auch beliebige weitere zusätzliche Angaben über das System und insbesondere über die einzelnen Sensoren in dem System in der Datenbank abgespeichert werden. Diese Informationen können beispielsweise automatisch oder gegebenenfalls auch ganz oder teilweise manuell in die Datenbank eingepflegt werden. Auf diese Weise kann eine Wissensbasis über das System und die darin enthaltenen Sensoren bereitgestellt werden. Insbesondere kann in der Datenbank auch für jeden Sensor beispielsweise ein Gütemaß im Zusammenhang mit dem jeweiligen Sensor abgespeichert werden. Dieses Gütemaß kann beispiels- weise eine Angabe über die Toleranzbreite der Sensordaten oder einen beliebigen anderen Parameter für die Qualität der Sensordaten spezifizieren. Hieraus lassen sich insbesondere bei der Rekonstruktion von virtuellen Sensordaten für einen fehlerhaften Sensor auch Angaben über die Zuverlässigkeit und/oder Toleranz der generierten virtuellen Sensordaten ableiten .

Gemäß einer Ausführungsform ermittelt die Auswerteeinrichtung die Sensorkandidaten unter Verwendung von räumlichen, struk- turellen oder funktionalen Zusammenhängen der einzelnen Sensoren in dem System. Auf diese Weise kann die Anzahl von potentiellen Sensorkandidaten in einem System mit zahlreichen Sensoren durch Auswertung der bekannten Zusammenhänge der Sensoren bereits stark eingeschränkt werden.

Gemäß einer Ausführungsform generiert die Auswerteeinrichtung eine Rechenvorschrift für das Berechnen der virtuellen Sensordaten aus den Sensordaten des oder der Sensoren, aus denen die virtuellen Sensordaten abgeleitet werden können. Auf die- se Weise können die virtuellen Sensordaten im Fehlerfall sehr schnell aus den noch zur Verfügung stehenden Sensordaten berechnet werden. Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Berechnen der virtuellen Sensordaten das Berechnen eines Zuverlässigkeitswerts für die berechneten virtuellen Sensordaten. Insbesondere kann der Zuverlässigkeitswert beispielsweise unter Verwendung des berechneten Ähnlichkeitswertes und/oder einer im Zusammenhang mit den Sensoren definierten Güte der Sensordaten berechnet werden. Auf diese Weise kann ein Maß für die Qualität der virtuellen Sensordaten berechnet werden. Entsprechend kann die weitere Steuerung und Überwachung des Systems mittels der virtuellen Sensordaten gemäß dem berechneten Zuverlässigkeitswert angepasst werden.

Gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens zur Überwachung eines Systems umfasst das Berechnen des Ähnlichkeitswertes zwischen zwei Sensoren die Berechnung einer Korrelation zwischen den beiden Sensoren, insbesondere zwischen dem als fehlerhaft identifizierten ersten Sensor und einem Kandidaten der weiteren Sensoren. Darüber hinaus sind auch beliebige weitere Funktionen und Rechenvorschriften zur Definition von Größen möglich, welchen einen Zusammenhang zwischen den Daten zweier Sensoren beschreiben.

Gemäß einer Ausführungsform wird das Ermitteln der Liste von Sensorkandidaten bereits vor dem Detektieren eines Fehlers in dem ersten Sensor ausgeführt. Auf diese Weise steht die Liste von Sensorkandidaten bei der Detektion eines Fehlers bereits zur Verfügung, so dass anschließend sehr schnell ein geeigne ^¬ ter Sensor identifiziert werden kann, auf dessen Basis die alternativen virtuellen Sensordaten für den fehlerhaften Sen- sor berechnet werden können. Die Liste der Sensorkandidaten kann dabei beispielsweise nur einmalig bei der Konzeption des Systems erstellt werden. Darüber hinaus ist es auch möglich, die Liste der Sensorkandidaten bei einer Modifikation des Systems und/oder in Abhängigkeit eines Betriebszustandes des Systems anzupassen.

Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Verfahren einen

Schritt zum Speichern der empfangenen Sensordaten der mehre- ren Sensoren. Das Bestimmen des Ähnlichkeitswerts kann in diesem Fall unter Verwendung der gespeicherten Sensorwerte erfolgen, welche empfangen worden sind, bevor ein Fehler in dem ersten Sensor detektiert worden ist. Auf diese Weise ste ^¬ hen für die Berechnung der Ähnlichkeitswerte geeignete feh ^¬ lerfreie Sensordaten zur Verfügung. Insbesondere kann die Berechnung der Ähnlichkeitswerte zwischen zwei Sensoren basie ^¬ rend auf Sensordaten erfolgen, welche innerhalb eines vorbe ^¬ stimmten Zeitintervalls oder Zeitfensters empfangen worden sind .

Die obigen Ausgestaltungen und Weiterbildungen lassen sich, soweit sinnvoll, beliebig miteinander kombinieren. Weitere Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Implementierungen der Erfindung umfassen auch nicht explizit genannte Kombinationen von zuvor oder im Folgenden bezüglich den Ausführungsbeispielen beschriebenen Merkmalen der Erfindung. Insbesondere wird der Fachmann auch Einzelaspekte als Verbesserungen oder Ergänzungen zu den jeweiligen Grundformen der vorliegenden Erfindung hinzufügen.

Die vorliegende Erfindung wird nachfolgend anhand der in den schematischen Figuren der Zeichnungen angegebenen Ausführungsbeispiele näher erläutert. Dabei zeigen:

Figur 1: eine schematische Darstellung eines zu überwa ^¬ chenden Systems gemäß einer Ausführungsform; eine schematische Darstellung eine Überwachungs ^¬ vorrichtung in einer Vorrichtung zur Überwachung eines Systems gemäß einer Ausführungsform; und eine schematische Darstellung eines Ablaufdiag ^¬ ramms, wie es einem Verfahren zur Überwachung ei nes Systems gemäß einer Ausführungsform zugrunde liegt . Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines zu überwa ^¬ chenden Systems 10. Bei dem zu überwachenden System 10 kann es sich um ein beliebiges zu überwachendes System handeln. Beispielsweise kann es sich bei dem System 10 um eine Produk- tionsanlage, eine Fertigungsstraße, ein Kraftwerk oder auch nur einen Teil davon handeln. Beispielsweise kann es sich bei dem System 10 auch um eine Turbine oder einen anderen zu überwachenden Teil eines Kraftwerks handeln. Ebenso kann bei ^¬ spielsweise als System 10 auch ein Teil einer Produktionsan- läge, wie zum Beispiel ein Reaktionsbehälter oder dergleichen überwacht werden. In dem System 10 sind mehrere Sensoren 1-i vorgesehen. Jeder dieser Sensoren 1-i kann beispielsweise einen oder mehrere Parameter des Systems 10 überwachen und Sensordaten bereitstellen, welche zu dem oder den überwachten Parametern korrespondieren. Beispielsweise können die Sensoren 1-i jeweils eine Temperatur, einen Druck, einen Volumenstrom, eine Feuchtigkeit, eine Konzentration einer vorbe ^¬ stimmten Substanz in einem Volumen, eine Füllmenge, eine Länge, wie zum Beispiel einen Abstand oder eine Ausdehnung, eine Intensität, wie zum Beispiel eine Licht- oder Strahlungsin ^¬ tensität, eine elektrische Größe, wie zum Beispiel eine Span ^¬ nung, einen Strom, eine Leistung, etc., oder eine beliebige andere physikalische Größe erfassen. Die Sensordaten, welche von den Sensoren 1-i bereitgestellt werden, können beispiels- weise als analoge oder digitale Werte bereitgestellt werden. Insbesondere können beispielsweise die Sensordaten als digi ^¬ tale Daten bereitgestellt werden. Dabei können die Daten für jeden Sensor separat über eine geeignete Verbindung an einer Überwachungsvorrichtung 2 bereitgestellt werden. Ebenso ist es möglich, dass die Daten mehrerer Sensoren über einen gemeinsamen Datenbus an der Überwachungsvorrichtung 2 bereitgestellt werden. Hierzu ist ein beliebiges, geeignetes Bussys ^¬ tem möglich. Die Überwachungsvorrichtung 2 empfängt die Sensordaten von den Sensoren 1-i. Falls in einem Sensor F ein Fehler auftreten sollte und somit von diesem Sensor F keine oder nur fehlerhafte Sensordaten bereitgestellt werden können, so rekon- struiert die Überwachungsvorrichtung 1 die Sensordaten dieses fehlerhaften Sensors F und stellt für diesen fehlerhaften Sensor F virtuelle Sensordaten bereit. Daraufhin kann die Steuereinrichtung 3 des Systems 10 das System unter Verwen- dung der Sensordaten von den Sensoren 1-i und gegebenenfalls unter Verwendung der virtuellen Sensordaten für den fehlerhaften Sensor F steuern oder regeln. Insbesondere kann die Steuervorrichtung 3 dabei auch gegebenenfalls kritische Be- triebszustände des Systems 10 anhand der Sensordaten von den Sensoren 1-i und gegebenenfalls den virtuellen Sensordaten identifizieren. Falls ein solcher kritischer Betriebszustand in dem System 10 basierend auf den Sensordaten 1-i und gegebenenfalls den virtuellen Sensordaten identifiziert worden ist, so kann daraufhin beispielsweise eine geeignete Signali- sierung erfolgen. Die Signalisierung kann als optisches und/oder akustisches Signal ausgegeben werden. Ebenso ist es auch möglich, ein analoges oder digitales Signal auszugeben, basierend auf dem die Steuerung des Systems 10 angepasst wer ^¬ den kann oder gegebenenfalls auch das System 10 beim Auftre- ten eines kritischen Betriebszustandes ganz oder teilweise angehalten werden kann.

Für einen sicheren Betriebsablauf ist es dabei von großer Be ^¬ deutung, dass gerade solche kritischen Betriebszustände zu- verlässig erkannt werden. Wird beispielsweise beim Eintreten eines kritischen Betriebszustandes der Ablauf des Systems 10 nicht rechtzeitig angepasst, so kann dies zu einer erhebli ^¬ chen Gefahrensituation in dem System 10 führen. Wird andererseits, beispielsweise aufgrund unzureichender Sensordaten, ein kritischer Betriebszustand des Systems 10 ermittelt, ob ^¬ wohl ein solcher kritischer Betriebszustand des Systems 10 nicht vorliegt, so kann dies zu einem ganz oder teilweisen Ausfall des Systems 10 führen, welcher beispielsweise mit er ^¬ heblichen Kosten aufgrund eines Stillstands des Systems 10 verbunden sein kann. Daher ist es von großer Bedeutung, stets eine ausreichende Datenbasis auf Grundlage der Sensordaten von den Sensoren 1-i zur Verfügung zu haben. Die Überwachungsvorrichtung 2 des Systems 10 kann daher beim Auftreten eines Fehlers in einem Sensor F virtuelle Sensorda ^¬ ten rekonstruieren, welche anstelle der tatsächlichen Sensordaten des fehlerhaften Sensors F verwendet werden können. Diese virtuellen Sensordaten können dabei aus den Sensordaten eines oder gegebenenfalls auch mehrerer weiterer Sensoren 1-i des Systems 10 berechnet werden. Die Funktion der Überwa ^¬ chungsvorrichtung 2 wird im Nachfolgenden näher erläutert. Figur 2 zeigt eine schematische Darstellung einer Überwa ^¬ chungsvorrichtung 2, wie sie in einem System 10 eingesetzt werden kann. Die Überwachungsvorrichtung 2 umfasst zumindest eine Empfangseinrichtung 21 und eine Auswerteeinrichtung 22. Ferner kann die Überwachungsvorrichtung 2 auch eine Datenbank 23 und gegebenenfalls weitere Komponenten umfassen. Die Emp ^¬ fangseinrichtung 21 empfängt die Sensordaten der Sensoren 1-i des Systems 10. Die empfangenen Sensordaten werden daraufhin an der Auswerteeinrichtung 22 bereitgestellt. Die Auswerte ^¬ einrichtung 22 kann beispielsweise einen Fehler in den Sen- sordaten eines Sensors F detektieren. Beispielsweise kann die Auswerteeinrichtung 22 die empfangenen Sensordaten mit einem oberen und/oder unteren Schwellwert vergleichen. Über- bzw. unterschreiten die Sensordaten den bzw. die vorgegebenen Schwellwerte, so kann dies auf eine Fehlfunktion des entspre- chenden Sensors 1-i hinweisen. Ferner kann auch der zeitliche Verlauf der Werte der Sensordaten ausgewertet werden, um bei einer Abweichung des zeitlichen Verlaufs von vorgegebenen Kriterien auf eine Fehlfunktion des entsprechenden Sensors 1- i zu schließen. Alternativ ist es auch möglich, dass die Aus- Werteeinrichtung 22 ein zusätzliches Signal empfängt, welches eine Fehlfunktion des entsprechenden Sensors 1-i signalisiert. Bei diesem Signal kann es sich um ein beliebiges ana ^¬ loges oder digitales Signal handeln, welches dazu geeignet ist, eine Fehlfunktion des entsprechenden Sensors 1-i anzu- zeigen.

Stellt die Auswerteeinrichtung 22 fest, dass eine Fehlfunkti ^¬ on eines Sensors F vorliegt, so berechnet die Auswerteein- richtung 22 aus den Sensordaten eines oder mehrerer weiterer Sensoren 1-i virtuelle Sensordaten für den fehlerhaften Sensor F. Diese virtuellen Sensordaten können für die weitere Verarbeitung anstelle der tatsächlichen Sensordaten des feh- lerhaften Sensors F verwendet werden. Entsprechend kann die Steuerung des Systems 10 und insbesondere die Detektion von gegebenenfalls kritischen Betriebszuständen des Systems 10 auf Grundlage der Sensordaten und der berechneten virtuellen Sensordaten erfolgen.

Für die Berechnung der virtuellen Sensordaten bestimmt die Auswerteeinrichtung 22 zunächst, auf Grundlage welcher Sensordaten von weiteren Sensoren 1-i des Systems 10 eine möglichst genaue und zuverlässige Berechnung virtueller Sensor- daten für den fehlerhaften Sensor 1-i möglich ist. Hierzu wird in einem ersten Schritt zunächst eine Liste von mögli ^¬ chen Kandidaten von Sensoren ermittelt. In einem weiteren Schritt wird für diese ermittelten Kandidaten von Sensoren 1- i jeweils ein Wert bestimmt, welcher ein Maß für die Bezie- hung zwischen dem fehlerhaften Sensor F und dem jeweiligen

Kandidaten spezifiziert. Daraufhin können die virtuellen Sensordaten aus Sensordaten von dem oder den weiteren Sensoren 1-i berechnet werden, welche einen besonders starken Zusam ^¬ menhang mit den Sensordaten des fehlerhaften Sensors F auf- weisen.

Die Ermittlung möglicher Kandidaten von Sensoren 1-i kann beispielsweise durch eine Analyse von Spezifikationen über das System 10 erfolgen. Diese Spezifikationen können bei- spielsweise in der Datenbank 23 abgespeichert und durch die

Datenbank 23 bereitgestellt werden. Beispielsweise können die funktionalen Beziehungen der einzelnen Sensoren 1-i zueinander ausgewertet werden. So können zum Beispiel mehrere Senso ^¬ ren 1-i, welche im Zusammenhang mit einem gemeinsamen Pro- zessschritt stehen, als zusammengehörig angesehen werden. Um- fasst das System 10 zum Beispiel einen Reaktionsbehälter, so können alle Sensoren, welche Größen erfassen, die im Zusammenhang mit diesem Reaktionsbehälter stehen, zu einer gemein- samen Gruppe zugehörig angesehen werden. Auch können beispielsweise die Daten von Sensoren, welche mehrere Größen ei ^¬ nes Volumenstroms in einer Rohrleitung erfassen, als zusammengehörig angesehen werden. Darüber hinaus können auch be- liebige andere Sensorgruppen für ein System 10 gebildet werden. Insbesondere ist beispielsweise möglich, die Sensoren 1- i in dem System in einer hierarchischen Struktur zu spezifizieren. In diesem Fall können beispielsweise Sensoren, welche in einer höheren hierarchischen Ebene alle zusammengehören, als eine Gruppe von Sensoren angesehen werden. Die Gruppierung der Sensoren kann dabei sowohl auf funktionalen Zusammenhängen basieren, das heißt Sensoren, welche Größen einer gemeinsamen Funktion des Systems 10 erfassen, können als Gruppe zusammengefasst werden, oder die Gruppierung der Sen- soren kann beispielsweise auch auf strukturellen oder räumlichen Anordnungen in dem System 10 basieren, das heißt Sensoren, welche in einem gemeinsamen räumlichen Bereich des Systems 10 angeordnet sind, können als eine gemeinsame Gruppe angesehen werden. Darüber hinaus sind selbstverständlich auch beliebige andere geeignete Gruppierungen von Sensoren 10 mög ^¬ lich.

Die Gruppierung der Sensoren 1-i zur Bildung von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i aus deren Daten virtuelle Sensor- daten für einen ausgefallenen Sensor F berechnet werden können, kann darüber hinaus auch auf beliebige andere Weise er ^¬ folgen. Beispielsweise können mögliche Kandidaten auch bereits bei der Konzeption des Systems 10 festgelegt und abge ^¬ speichert werden. Insbesondere können hierbei beliebige wissensbasierte Ansätze zur Bildung von möglichen Kandidaten von Sensoren herangezogen werden. Beispielsweise ist auch eine semantische Analyse der Spezifikation des Systems 10 zur Identifikation von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i möglich. Die Ermittlung der Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i kann dabei ganz oder gegebenenfalls auch teilweise automatisch mittels beliebiger geeigneter Verfahren erfolgen. Beispielsweise können auch Algorithmen auf Basis ei- ner Fuzzy Logic zur Identifikation von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i eingesetzt werden.

Die Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i, die als Ausgangsbasis für die Berechnung von virtuellen Sensordaten für einen fehlerhaften Sensor 1-i herangezogen werden können, kann dabei einmalig bei der Konzeption des Systems 10 erfol ^¬ gen. Darüber hinaus ist es auch möglich, die Liste von Kandidaten von Sensoren 1-i nach der Konzeption des Systems 10 an- zupassen. Zum Beispiel kann die Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i bei einer Modifikation des Systems 10 entsprechend der Modifikation angepasst werden. Auch eine Anpassung der Liste der möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i in Abhängigkeit des jeweiligen Betriebszustandes des Systems 10 ist möglich.

Entscheidend hierbei ist jedoch, dass das Erstellen der Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i für die Berechnung von virtuellen Sensordaten für einen bestimmten Sensor 1-i bereits vor dem Auftreten eines Fehlers in dem entsprechenden Sensor 1-i erfolgen kann. Daher handelt es sich bei der Ermittlung der Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i um keinen zeitkritischen Prozess, so dass das Erstellen der Liste von möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i mit einer re- lativ geringen Prozessorleistung ausgeführt werden kann. Die ermittelte Liste von Kandidaten von möglichen Sensoren kann daraufhin in einem Speicher der Auswerteeinrichtung 22 abgespeichert und bereitgehalten werden. Bei den möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i, aus deren Sensordaten im Fehlerfall virtuelle Sensordaten für einen Sensor F berechnet werden können, können dabei jeweils auf einen gleichen physikalischen Parameter basieren. Das heißt beispielsweise, dass für die Rekonstruktion einer Temperatur die Sensordaten von weiteren Temperatursensoren verwendet werden können. Darüber hinaus ist es jedoch auch grundsätzlich möglich, dass virtuelle Sensordaten für einen physikalischen Parameter auf Grundlage von Sensordaten für andere physikali- sehe Parameter berechnet werden können. So kann beispielswei ^¬ se beim Ausfall eines Temperatursensors gegebenenfalls eine Temperatur auch aus Sensordaten von Sensoren für andere physikalische Parameter wie zum Beispiel Druck, Fließgeschwin- digkeit etc. abgeleitet werden.

Wird durch die Auswerteeinrichtung 22 festgestellt, dass ein Fehler in einem der Sensoren 1-i vorliegt, so ermittelt die Auswerteeinrichtung 22 daraufhin, auf Grundlage welcher Sen- sordaten mögliche virtuellen Sensordaten am geeignetsten berechnet werden können. Hierzu kann die Auswerteeinrichtung 22 zunächst für jeden möglichen Kandidaten eines Sensors 1-i aus der zuvor erstellten Liste von Sensorkandidaten einen Wert bestimmen, der ein Maß für den Zusammenhang zwischen dem mög- liehen Kandidaten eines Sensors 1-i und dem fehlerhaften Sensor F angibt. Ein solcher Wert wird im Nachfolgenden als Ähnlichkeitswert bezeichnet. Zum Beispiel kann ein solcher Ähnlichkeitswert aus einer Korrelation zwischen den Sensorda ^¬ ten des fehlerhaften Sensors 1-i und den Sensordaten des mög- liehen Kandidaten berechnet werden. Dabei bezeichnet eine ho ^¬ he Korrelation mit einem Betrag nahe Eins eine hohe Überein ^¬ stimmung zwischen den Sensordaten des fehlerhaften Sensors 1- i und den Sensordaten des möglichen Kandidaten. Ein kleiner Wert nahe Null dagegen beschreibt eine sehr geringe Überein- Stimmung der beiden Sensordaten.

Für die Berechnung des Ähnlichkeitswertes können dabei insbe ^¬ sondere Sensordaten vor der Detektion eines Fehlers in einem der Sensoren F herangezogen werden. Hierzu können beispiels- weise kontinuierlich oder zu vorbestimmten Zeitpunkten jeweils Sensordaten der Sensoren 1-i abgespeichert werden. Wird ein Fehler in einem Sensor F detektiert, so können die zuvor abgespeicherten Sensordaten verwendet werden, um hieraus die Ähnlichkeitswerte zwischen den einzelnen Sensoren 1-i zu be- rechnen. Insbesondere kann hierbei ein Zeitfenster bzw. Zeitintervall vorgegeben werden, aus dem die Sensordaten für die Berechnung der Ähnlichkeitswerte verwendet werden. Das Zeit ^¬ intervall kann je nach Anwendungsfall im Bereich vom Mikrose- künden, Millisekunden, Sekunden, Minuten, Stunden oder Tagen liegen .

Nachdem für alle möglichen Kandidaten von Sensoren 1-i ein Ähnlichkeitswert zwischen den Sensorwerten der Kandidaten und den Sensordaten des fehlerhaften Sensors F berechnet worden ist, kann mindestens ein Sensor 1-i ausgewählt werden, auf Grundlage dessen Sensordaten mögliche virtuelle Sensordaten für den fehlerhaften Sensor F berechnet werden. Hierzu können beispielsweise die Sensordaten eines noch funktionsfähigen weiteren Sensors 1-i verwendet werden, um daraus die virtuel ^¬ len Sensordaten für den fehlerhaften Sensor 1-i zu berechnen. Alternativ ist es auch möglich, die Sensordaten mehrerer noch funktionsfähiger Sensoren 1-i zu verwenden, um daraus virtu- eile Sensordaten für den fehlerhaften Sensor F zu berechnen.

Hierbei können aus den abgespeicherten Sensordaten vor dem Auftreten eines Fehlers in dem fehlerhaften Sensor F auch eine Beziehungen zwischen den Sensordaten des zwischenzeitlich fehlerhaften Sensors F und den Sensordaten des oder der Sensoren, auf deren Basis die virtuellen Sensordaten berechnet werden sollen, abgeleitet werden. Daraus kann eine Rechenvorschrift für das Berechnen der virtuellen Sensordaten aus den Sensordaten der funktionsfähigen Sensoren 1-i abgeleitet wer- den.

Ferner ist es auch möglich, den Sensoren 1-i jeweils ein Maß für eine Güte zuzuordnen. Dieses Maß für die Güte kann bei ^¬ spielsweise eine Genauigkeit der Sensordaten des jeweiligen Sensors 1-i beschreiben. Darüber hinaus sind auch weitere Pa ^¬ rameter für die Spezifikation der Güte der jeweiligen Sensoren 1-i bzw. der Sensordaten von den jeweiligen Sensoren 1-i möglich. Dieses Maß für die Güte der Sensordaten kann ebenfalls mit in die Auswahl eines Sensors einbezogen werden, aus dessen Sensordaten die virtuellen Sensordaten berechnet werden sollen. So kann beispielsweise bei gleichen oder ähnlichen Ähnlichkeitswerten von zwei potentiellen Kandidaten von Sensoren 1-i der Sensor ausgewählt werden, welcher einen geeigneten Wert für die Güte der Sensordaten aufweist.

Ferner ist es auch möglich, aus den spezifizierten Werten der Güte der Sensordaten ein Maß für die Güte der virtuellen Sensordaten abzuleiten. Auf diese Weise können die virtuellen Sensordaten entsprechend klassifiziert werden. Können bei ^¬ spielsweise nur virtuelle Sensordaten berechnet werden, wel ^¬ che eine geringere Güte aufweisen, während die ursprüngli- chen, inzwischen jedoch fehlerhaften Sensordaten eine hohe Güte aufgewiesen haben, so kann daraufhin basierend auf der ermittelten Güte der virtuellen Sensordaten auch die Steuerung des Systems 10 angepasst werden. Insbesondere können auch die Kriterien für die Identifikation von kritischen Be- triebszuständen auf Grundlage der Sensordaten angepasst werden, falls die Güte der virtuellen Sensordaten von der Güte der ursprünglichen Sensordaten abweicht. Muss zum Beispiel erwartet werden, dass die virtuellen Sensordaten nur eine Temperatur mit einer hohen Toleranz beschreiben, während der ursprüngliche Temperatursensor Sensordaten ermittelt hat, die die Temperatur mit einer hohen Genauigkeit spezifizieren, so kann gegebenenfalls ein kritischer Betriebszustand bereits bei einer entsprechend niedrigeren Temperatur festgestellt werden, um hieraus entsprechende Maßnahmen abzuleiten.

Alternativ können auch Steuer- oder Regelbereiche des Systems 10 entsprechend der Güte der virtuellen Sensordaten angepasst werden . Figur 3 zeigt eine schematische Darstellung eines Ablaufdiag ^¬ ramms, wie es einem Verfahren zur Überwachung eines Systems 10 gemäß einer Ausführungsform zugrunde liegt. In Schritt Sl werden zunächst Sensordaten von mehreren Sensoren 1-i empfangen. In Schritt S2 kann ein Fehler in mindestens einem Sensor F der mehreren Sensoren 1-i detektiert werden. Die Detektion kann, wie oben bereits beschrieben, auf Grundlage der empfangenen Sensordaten oder gegebenenfalls auch einer direkten Fehlerdetektion in dem Sensor 1-i erfolgen. In Schritt S3 werden mögliche Kandidaten von Sensoren 1-i ermittelt, aus deren Sensordaten gegebenenfalls Sensordaten für den fehlerhaften Sensor F abgeleitet werden können. Das Ermitteln der möglichen Sensorkandidaten kann dabei bereits vor dem Detek- tieren eines Fehlers in einem Sensor 1-i, insbesondere be ^¬ reits bei der Konzeption des Systems 10 oder während des nor ^¬ malen Betriebs des Systems 10 ermittelt werden. In Schritt S4 werden Ähnlichkeitswerte berechnet, wobei jeweils für jede Paarung zwischen dem fehlerhaften Sensor F und möglichen Kan- didaten von Sensoren ein Ähnlichkeitswert berechnet wird. Die Berechnung der Ähnlichkeitswerte erfolgt dabei insbesondere auf Basis von Sensordaten vor der Detektion des Fehlers in einem Sensor F. Hierzu können, wie ebenfalls zuvor bereits beschrieben, die Sensordaten vor dem Auftreten des Fehlers abgespeichert werden.

In Schritt S5 werden virtuelle Sensordaten für den fehlerbe ^¬ hafteten Sensor berechnet. Diese virtuellen Sensordaten können in weiteren Prozessschritten die Sensordaten des fehler- haften Sensors ersetzen. Die Berechnung der virtuellen Sensordaten erfolgt dabei unter Verwendung der Sensordaten mit dem größten Ähnlichkeitswert. Gegebenenfalls können auch Sen ^¬ sordaten von mehreren Sensoren 1-i mit einem entsprechend großen Ähnlichkeitswert für die Berechnung der virtuellen Sensordaten verwendet werden.

Anschließend kann eine Steuerung des Systems 10 basierend auf den Sensordaten erfolgen, wobei die Sensordaten des fehlerhaften Sensors durch die virtuellen Sensordaten ersetzt wer- den. Die Steuerung des Systems 10 kann dabei insbesondere auch eine Detektion von kritischen Betriebszuständen umfassen .

Zusammenfassend betrifft die vorliegende Erfindung das Über- wachen eines technischen Systems mittels Sensordaten. Beim

Ausfall eines Sensors werden dabei für den ausgefallenen Sensor virtuelle Sensordaten auf Basis der verbleibenden funktionsfähigen Sensoren erstellt. Die Auswahl der Sensoren für die Berechnung der virtuellen Sensordaten erfolgt dabei zweistufig. In einem ersten Schritt werden zunächst mögliche Kan ^¬ didaten von Sensoren auf Grundlage eines wissensbasierten Ansatzes und der Topologie des Systems ermittelt. In einem zweiten Schritt wird eine mathematische Beziehung zwischen den Sensordaten eines fehlerhaften Sensors und den möglichen Kandidaten von Sensoren für die Berechnung der virtuellen Sensordaten berechnet. Auf diese Weise können diejenigen Sensoren identifiziert werden, welche eine geeignete Basis für die Berechnung der virtuellen Sensordaten bilden.