PV进行比较，并根据比较结果生成阀值0P，阀值0P用于调 节阀门的开启程度，从而改变检测值PV。
[0058] 随着阀门的长时间工作，可能会产生粘滞，此时控制器生成的阀值0P会向一个方 向逐渐累加，直至作用的幅值超出粘滞区域，阀门才能产生动作输出MV，从而产生跳变。例 如图1所示，当阀值0P增加到A点时，由于阀门产生粘滞，阀门产生的动作输出MV没有变 化，直至阀门0P增加到B点时，此时刚好能够克服粘滞产生的静摩擦力，即作用的幅值超过 粘滞区域，之后阀门开始移动，静摩擦力变为动摩擦力，阻力变小，使得阀门产生的动作输 出MV出现跳变，之后按照线性方式增长。同样，当阀值0P减少到C点时，由于阀门产生粘 滞，阀门产生的动作输出MV没有变化，直至阀门0P减少到D点时，即作用的幅值超过粘滞 区域后，阀门产生的动作输出MV出现跳变，之后按照线性方式减少。
[0059] 目前，通过测定值PV与阈值0P之间的二维趋势图，即PV-0P图，可以检测粘滞程 度。具体实现时，对如图2所示的PV-0P图进行椭圆拟合，当椭圆拟合成功，则存在粘滞，否 则不存在粘滞。
[0060] 显然，这种检测方法需要进行椭圆拟合，因此计算量比较大。而且，当由于环境干 扰等引起的数据噪声较大时，数据不具有可靠性，检测结果不理想，例如图3所示。为了降 低噪声对数据的影响，可以通过带通滤波器对检测值PV和阀值0P进行滤波。然而，在选择 带通滤波器的滤波频率时，如果选择的不合适，会对非噪声部分的检测值PV产生影响，影 响检测结果的准确性。
[0061 ] 本发明实施例提供一种阀门粘滞程度的检测方法及装置，在检测阀门粘滞程度时 无需进行椭圆拟合以减少计算量，从而快速地得到检测结果。
[0062] 进一步地，本发明实施例还能够减少噪声对检测结果的影响。
[0063] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实 施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施 例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通 技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护 的范围。
[0064] 下面对本发明实施例的核心思想进行说明：
[0065] 当阀门产生粘滞时，阀门产生的动作输出MV会产生跳变，类似于产生了一个阶跃 动作，反映在检测值PV上就会出现类似方波的形状，围绕设定值SP上下波动，与之对应，阀 值0P出现类似三角波的形状，在其均值附近上下波动。因此，检测值PV相对于设定值SP 突变，展现出阀门粘滞引起的非线性分布，阀值0P值相对于其平均值的分布呈均匀分布， 因此本发明实施例将两种分布结合在一起，检测粘滞程度。其中，由于在不同的粘滞过程， 方波与三角波的形状也不尽相同，如果对个别方波或者三角波进行粘滞程度的检测，容易 出现误判以及噪声影响。因此，本发明实施例从统计意义出发，选取一段时间内的多个数据 构成的方波和三角波。
[0066] 请参阅图4,本发明实施例提供了阀门粘滞程度的检测方法的一种方法实施例，本 实施例的所述方法包括：
[0067] S401 :获取控制回路在预设时间段内的检测值集合、设定值集合以及阀值集合。
[0068] 具体实现时，在预设时间段内N个时间点，分别获取控制回路的检测值、设定值以 及阀值，从而构成所述检测值集合{PV(t)，t= 1，2, 3,…，N}、所述设定值集合{SP(t)，t= 1，2, 3,…，N}以及所述阀值集合{OP(t)，t= 1，2, 3,…，N}，N为大于1的整数。
[0069] 在本发明实施例中，还可以对获取到检测值集合、设定值集合以及阀值集合的任 一个集合的数据进行坏值修正，从而去除坏值对检测结果的影响。下面以检测值集合中的 数据为例进行说明。获取所述检测值集合中的各个检测值分别对应的数据质量码，根据所 述分别对应的数据质量码，判断各个检测值是否存在坏值，如果存在，对坏值对应的检测值 进行修正，例如将该检测值修正为时间最近的不为坏值的检测值。对设定值集合和阀值集 合的坏值修正过程，与对检测值集合的坏值修正过程类似，这里不再赘述。
[0070] S402 :根据所述检测值集合和所述设定值集合获得第一差值分布，所述第一差值 分布用于表示所述检测值集合与所述设定值集合的差值的分布情况。
[0071] 将所述检测值集合{PV(t)，t= 1，2, 3, ...N}的各个检测值，与所述设定值集合 {SP(t)，t= 1，2, 3,...N}的各个设定值分别相减，能够得到所述检测值集合与所述设定值 集合的差值{PV(t)-SP(t)，t= 1，2, 3,. . .N}，该差值的分布可以如图5所示，其中图5的纵 坐标表示所述各个检测值与所述各个设定值差值，横坐标表示时间t。
[0072] S403:根据所述第一差值分布获得第一因子，所述第一因子用于表示所述第一差 值分布的非线性程度。
[0073] 在相同的条件下，所述第一差值分布的非线性程度越高，则表示阀门的粘滞程度 越大。
[0074] 根据图5可以看出，第一差值分布的非线性程度，主要体现在顶部和/或底部，因 此本步骤中具体可以获得所述第一差值分布中顶部和/或底部区域所占的比例，并根据所 述比例获得所述第一因子，所述第一因子与所述比例呈正相关性。相当于从统计意义出发， 将检测值PV形成的方波进行柱状图投影，形成柱状分布图，减少噪声的影响。其中，所述比 例可以直接作为所述第一因子。
[0075] 其中，所占的比例可以具体为数值的个数所占的比例。具体地，将所述第一差值分 布按照数值大小等分为1?个区域，所述第一差值分布的数值总个数为ni。获取所述第一差 值分布中数值最小的Sl个区域的数值总个数ηn，其中mi> 2s1;获取所述第一差值分布中 数值最大的Sl个区域的数值总个数η12;将（nn+n12)/叫作为获得的所述比例。
[0076] 下面以mi= 10, Sl= 3为例进行说明，将第一差值分布按照数值大小等分为10个 区域，例如图5所示的S1至S10。分别计算每个区域的数值个数NSi(Err)占第一差值分布 的数值总个数叫的百分比RSi(Err)，1彡i彡10,可以得到如图6所示的柱状图，其中每个 柱分别表不百分比RSiGirr)。
[0077] 1?1伍^)=吧1伍^)/111\100%，其中1 = 1，2，."，10。
[0078] 获取数值最小的3个区域的百分比之和，以及数值最大的3个区域的 i--=l IQ 百分比之和￡叫(￡_/v')，将两者之和作为获得的所述比例。
[0079] S404:根据所述阀值集合和所述阀值集合的平均值获得第二差值分布，所述第二 差值分布用于表示所述阀值集合中的各个阀值与所述平均值的差值的分布情况。
[0080] 若所述阀值集合为{OP(t)，t= 1，2, 3,…，N}，所述阀值集合的平均值为可以为：
。将所述阀值集合中的各个阀值，与所述平均值分别相减，能够得到所述 阀值集合与所述平均值的差值{ΟΡα^Ε#，t= 1，2, 3,. . .N}。
[0081] S405:根据所述第二差值分布获得第二因子，所述第二因子用于表示所述第二差 值分布与平均分布的接近程度。
[0082] 在相同的条件下，所述第二差值分布与平均分布越接近，则表示阀门的粘滞程度 越大。
[0083] 下面说明所述第二因子的一种计算方式。所述第二差值分布按照数值大小等分为 m2个区域，所述第二差值分布的数值总个数为η2，本步骤具体可以获得所述第二差值分布 中s2个区域的数值总个数n21，其中m2>s2;根据η21/]12与s2/m2的差值，即（n21/n2)-(s2/m2) 获得所述第二因子。其中，s2个区域可以具体为第二差值分布的中间区域。相当于从统计 意义出发，将阀值0P形成的三角波进行柱状图投影，形成柱状分布图，减少噪声的影响。
[0084] 下面以m2= 10，s2= 4为例进行说明，将第二差值分布按照数值大小等分为10个 区域。分别计算每个区域的数值个数NSjOErr)占第二差值分布的数值总个数112的百分比 RSjOErr)，可以得到如图7所示的柱状图，其中每个柱分别表示百分比RSjOErr)。
[0085] RSjOErr) =NSjOErrVr^XlOO%，其中i= 1，2,…，10。
[0086] 获得所述第二差值分布的中间4个区域的数值总个数n21，即根据 (=4：
与0. 4的差值，获得所述第二因子。
[0087] 例如所述第二因子具体为
[0088] 需要说明的是，本实施例的S402-S403,与S404-S405的执行顺序不受限定。例如， 可以先执行S402-S403,再执行S404-S405,也可以先执行S404-S405,再执行S402-S403。
[0089] S406 :根据所述第一因子和所述第二因子，获得阀门的粘滞程度。
[0090] 本实施例中，所述第一因子实际上用于表示检测值PV相对于设定值SP的突变程 度，所述第二因子实际上用于表示阀值0Ρ相对于其平均值的平均分布程度。因此，本发明