用于诊断膜片阀的方法以及用于膜片阀的诊断系统与流程

本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分所述的用于诊断膜片阀的方法。

背景技术：

de102013214304a1描述了一种膜片阀，其具有阀膜片，在阀膜片上存在呈rfid芯片的形式的数据载体。这样，涉及膜片的材料、尺寸、制造和类似特征量的数据不仅存储在数据载体中和/或数字地在系统中被参考，而且涉及相应的客户、供应商等的数据存储在数据载体中和/或被参考。所有这些数据可以针对相应的各个单独的膜片并且存储在其相关的数据载体上。

基于此，本发明具有如下任务，提出一种用于诊断膜片阀的方法，该方法提高了运行安全性并且降低了运行成本。

技术实现要素：

该任务通过具有权利要求1所述的特征的方法来解决。本发明的有利的改进方案在从属权利要求中予以说明。对于本发明而言重要的特征还在后续的说明书以及所附的附图中能够找到，其中，这些特征进不仅单独地而且以完全不同的组合对于本发明来说是重要的，而不再次进行额外参引。

根据本发明，使用三个不同的参量来确定阀膜片的当前状态。第一参量直接涉及阀膜片本身，及例如阀膜片的材料和类型。该第一参量例如可以在阀膜片的制造中直接存储在配设给该阀膜片的优选集成在其中的数据载体中和/或被参考。

第二参量并不表征阀膜片而是表征膜片阀整体或其中部件(除了阀膜片之外)，即例如安装情况、驱动装置的类型等。该第二参量例如在膜片阀组装时可以存储在配设给膜片阀的优选集成在其中的数据载体中。但，第二数据也可以保存在外部数据端口(datenportal)，该外部数据端口远离于膜片阀设置。

第三参量表征膜片阀的运行，即例如包含过程参量和/或环境参量，其是在过去在膜片阀的运行中收集的。该第三参量可以连续地或在确定的时间点被采集并且要么暂存在配设给膜片阀的数据存储器中或暂存在远离于膜片阀设置的外部数据端口中。

通过这三个参量的组合可以借助相应的数据算法非常可靠地确定对于阀膜片的当前状态特定的参量。利用该算法例如可以精确地确定阀膜片的剩余使用寿命。例如，利用该算法可以给出膜片破裂的预期的时间点或当前的磨损状态。利用该算法这样例如可以预测阀膜片需要更换的时间点。这些算法在此可以考虑相关关系，该相关关系例如根据阀膜片实际出现的破裂和为此存在的第一、第二和第三参量借助相应的数据分析来确定。

根据本发明的方法的第一改进方案包含：所确定的参量表征阀膜片的剩余使用寿命或等同的参量，并且当所确定的剩余使用寿命或等同的参量小于边界值时，才由确定装置触发动作。为此涉及自动生成和/或传送状态信息和/或替换请求和/或告警信息。由此再一次改善了膜片阀和设备的运行安全性，在该设备中安装有膜片阀，并且可能将运行中断减小到最小程度，该运行中断对于膜片阀的维护和/或维修是必需的，更确切地说不仅在数量方面而且在持续时间方面都减小到最小程度。状态信息例如可以包括膜片阀或阀膜片的可能的剩余运行时间，和/或维护信息可以指示出危险的阀故障。

此外提出了，在步骤a)中通过光学表面检查提供第一参量。为此，操作员例如可以通过智能电话或其他成像的设备产生图像。这些图像可以利用图像处理程序来处理，使得借助图像分析算法可以进行阀膜片的状态的预测。这可以仅根据确定的功能和阈值进行，但也可以实施更复杂的方法如根据现有的数据库对膜片状态进行分类。另一通过光学表面检查提供的参量是触觉参量，例如阀膜片的表面的粗糙度，所述粗糙度可以附加地被传送。

特别有利的是，算法的参数在考虑到通过阀膜片的光学表面检查和/或其他分析提供的第一参量和/或表征阀膜片的实际当前状态的参量的情况下改变，尤其是被优化。这在如下情况下才是特别有意义的：在阀膜片的更换或拆卸之后执行光学表面检查和/或其他分析。以此方式可以连续地优化算法并且由此改善确定结果。

根据本发明的方法的自动化程度在如下情况下被提高：在步骤a)中通过集成到膜片阀中的至少一个传感器提供至少一个参量。这种传感器例如可以检测第三参量如运行温度或运行压力，但必要时例如探测第一参量，如阀膜片中的裂纹，或检测泄漏。

同样可能的是，在步骤a)中由外部设备、尤其是安装有膜片阀的设备的控制装置和/或由外部数据端口提供至少一个参量。这可简单地实现并且在使用外部数据端口作为外部设备或其他外部设备改进数据安全性。

在步骤a)中提供参量中的至少一个参量可以是如下组中的参量：表征阀膜片的膨胀(quellen)和/或凹痕(senken)的参量、表征阀膜片的表面质量的参量、表征在阀膜片中的裂纹的参量、表征膜片阀的能耗的参量、表征膜片阀的泄漏的参量、流经膜片阀的流体的温度、流经膜片阀的流体的压力、流经膜片阀的流体的类型、流经膜片阀的流体的ph值、流经膜片阀的流体的温度和/或压力的分布曲线、切换变换的数量、切换变换的频率、切换变换的频谱、阀膜片和/或膜片阀的运行小时数、阀膜片和/或膜片阀的老化程度、阀膜片和/或阀本体的材料、阀座几何体的型号、阀膜片的型号、阀驱动装置的型号、阀膜片的制造日期、阀膜片的制造地点、阀膜片的制造批次、阀膜片和/或膜片阀的质量检验量、阀膜片的供应商、阀膜片的配送路线、阀膜片和/或膜片阀的储存地点、阀膜片和/或膜片阀的存放持续时间、阀膜片和/或膜片阀的入库日期、阀膜片和/或膜片阀的出库日期、阀膜片和/或膜片阀的安装日期、阀膜片和/或膜片阀的安装地点、装配工的姓名、运营商的名称。

可以至少暂时连续地在膜片阀运行期间执行根据本发明的方法。这提高了运行安全性，因为在任何时刻都能够估计阀膜片的当前的状态。

但替选地，根据本发明的方法也可以至少暂时仅应请求来执行。由此节省了计算能力。这样的请求例如可以在按规律的时间点进行。也可能的是，即借助读取设备读取存储在阀膜片中和/或膜片阀中的数据存储器上的参量或数据。所读取的数据于是例如可以无线地传输给外部数据端口，在外部数据端口上同样存储有涉及膜片阀的参量或数据，在那里利用外部数据端口按需要地同步，并且随后在那里由相应的确定装置借助所述算法来处理，以便这样估计阀膜片的当前状态。

在外部处理端口中执行步骤b)，其具有如下优点：膜片阀的运营商处不必维持相应的计算能力。

附图说明

在下文中例如参照所附的附图阐述了本发明的实例。在附图中示出：

图1示出了具有阀膜片的膜片阀的立体分解视图；

图2示出了系统的示意图，该系统包括图1中的膜片阀；以及

图3示出了用于诊断图1的膜片阀的方法的流程图。

具体实施方式

在图1中，膜片阀整体带有附图标记10。该膜片阀包括阀本体12，该阀本体具有阀座几何体13；阀膜片14；压力件16和间隔件18。阀膜片14夹持在阀本体12与间隔件18之间。压力件16用于将阀膜片14与阀驱动装置20连接，该阀驱动装置在图1中仅通过虚线的线表示。

在阀膜片14的图1中的后部的边缘上存在接片22，呈rfid芯片形式的数据存储器24集成到接片中。壳体12包括入口管26和出口管28。在这里所示的具体的实施形式中，在出口管28上同样设置呈rfid芯片形式的数据存储器30。但也可以设置在入口管26上或设置在阀本体12的其他部位上。

膜片阀10安装到过程设备32中，该过程设备在此仅象征性地通过所绘的框32表示。作为过程设备例如可以考虑在用于制造药品的制药工业中的设备。

在图2中，尤其也包括图1中的膜片阀10的系统整体上带有附图标记34。属于该系统34还有数据输入和读取装置36，用于读取存储在数据存储器24和数据存储器30上的数据，以及用于输入在图2中通过两个闪电形的带有附图标记37的箭头表示的其他数据和参量，此外还有这里仅通过闪电形的箭头象征表示的传输装置38，用于将数据在数据输入和读取装置36与远离于数据输入和读取装置和膜片阀10和设置的外部数据和处理端口40之间传输，该外部数据和处理端口同样属于系统34。

数据输入和读取装置36可以是特殊的设备，该设备针对膜片阀10特定地设计，或例如是常见的智能电话或平板电脑，特定的软件例如app加载到平板电脑或智能电话上并且智能电话或平板电脑具有根据箭头37和38的数据的相应的例如无线的传输可能性。数据存储器24、数据存储器30、数据输入和读取装置36、传输装置38和外部数据和处理端口40构建和编程为执行在下文中要详细阐述的方法。

在数据存储器24中存储有关于表征阀膜片14的第一参量的数据。这些参量例如已在阀膜片14制造时就可以作为数据存储在数据存储器24中。属于第一参量的例如可以是，材料、型号、制造日期、制造地点、制造批次、在制造阀膜片14中检测到的质量检验量，例如尺寸公差、粗糙度等、供应商、配送路线、储存位置、存放持续时间、入库日期、出库日期、安装日期、安装位置、装配工的姓名，该装配工已将阀膜片14安装到膜片阀10中等。

表征阀膜片14的膨胀和/或凹痕(senke)的参量、表征阀膜片14的表面质量的参量和表征在阀膜片14中的裂纹的参量可以作为第一参量存储在数据存储器24中。但尤其是，后述的参量也可以存储在其他位置处。此外，该列举仅示例性的而绝非是穷尽的。在数据存储器24中可以存储上面所列举的第一参量中的一个或多个。

在壳体12的数据存储器30中存储有关于第二参量的数据，所述数据并不涉及阀膜片14而是尤其是涉及阀本体12，例如材料、型号、阀座几何体的型号、制造日期、制造地点、制造批次、在阀本体12制造时检测到的质量检验量例如尺寸公差、粗糙度等、供应商、配送路线、仓储位置、存放时间、入库日期、出库日期、阀驱动装置28的型号等。然而该列举也仅是示例性的而绝非是穷尽的。在壳体12的数据存储器30中可以存储上面所列举的第二参量中的一个或多个。

膜片阀10的任何主要单独部件本身可以配备例如呈rfid芯片形式的数据存储器，在该数据存储器上于是存储有涉及特定部件的数据或第二参量。但也可考虑的是，在壳体12的出口管28上存在的数据存储器30存储所有关于非阀膜片14的部件的数据。

此外，属于膜片阀10的是多个传感器42，这里仅示例性地示出了其中的三个传感器。传感器42检测第三参量，所述第三参量表征膜片阀10的运行。属于第三参量的可以是：表征膜片阀10的能耗的参量；表征膜片阀10的泄漏的参量；流经膜片阀10的流体的温度；流经膜片阀10的流体的压力；流经膜片阀10的流体的类型；流经膜片阀10的流体的ph值；流经膜片阀10的流体的温度和/或压力的分布曲线；膜片阀10的切换变换的数量；切换变换的频率；切换变换的频谱；阀膜片14和/或膜片阀10的运行小时数。为了执行下面所描述的方法，对唯一的第三参量的考虑已足够，但也可以考虑多个第三参量。

但，刚刚列举的第三参量中的至少一个第三参量也可以由外部设备例如在此由安装有膜片阀10的过程设备32的控制装置和/或由外部数据和处理端口40提供。第三参量可以暂存在数据存储器24上和/或暂存在数据存储器30中。

属于图2中所示的数据和处理端口40的是数据存储器44，在数据存储器上存储尤其关于第二参量的数据，第二参量表征膜片阀10。此外，数据和处理端口40包括确定装置46以及动作模块48。确定装置46与动作模块48和数据存储器44连接。该确定装置还获得第一、第二和第三参量，更确切地说从数据输入和读取装置36借助传输装置38获得和从过程设备32获得。后者通过虚线绘出的箭头50象征性地表示。

为了诊断膜片阀10的状态、尤其是其阀膜片14，存储在数据存储器24、30和44中的数据被输送给确定装置46并且首先通过确定装置数字地参考和被同步，所述数据涉及第一、第二和第三参量。在此理解为：这些数据被聚合成特定的单个膜片阀10的和其阀膜片14的一种数字标识，例如在如下意义下：带有明确的标志k的特定阀膜片x在确定的条件下(原材料、批次等)被制造，安装在确定的膜片阀v中，在运行期间与不同的物理参量g(切换循环、温度、压力等)对照和(可选地)在维护中或在拆卸之后借助光学表面检查来评估(裂纹形成r、气泡形成b等)。

在确定装置46中存储可参数化的算法。算法的参数至少首先基于普遍知晓的涉及阀膜片的使用寿命的材料定律以及经验的相关关系。同步的第一、第二和第三参量现在在确定装置46中通过算法来处理，更确切地说，确定表征当前磨损的参量。所述参量例如可以是阀膜片14的剩余使用寿命。也可能的是，预测可能的膜片故障的时间点。

剩余使用寿命在确定装置46中与边界值比较。如果所确定的阀膜片14的剩余使用寿命在边界值之下，则由此得出，阀膜片14的破裂即将发生。于是在动作模块48中生成相应的状态信息，所述状态信息向过程设备32的操作员告警阀膜片14即将发生破裂。必要时在动作模块48中也可以同样自动生成替换部件请求，并且将其传送给相应的物流中心。自动地例如也可以生成告警请求并且将其传送给相应的告警驱动装置。

在阀膜片14更换时，但可能也在之前已经，操作员可以对阀膜片14执行光学表面检查，由此确定相应的第一参量，所述第一参量例如涉及阀膜片14的表面的触感或光学外观。一个或多个所确定的第一参量于是例如传送给数据输入和读取装置36，从数据输入和读取装置将所述第一参量要么借助传输装置38直接传送给数据和处理端口40，要么从那里将第一参量根据箭头37存储到数据存储器24或30中，用于暂存。

由操作员在光学表面检查时和/或分析时确定的第一参量于是可以在确定装置46中例如用于调整算法的参数，由此实现连续的优化。为此，例如在光学表面检查时所确定的第一参量与确定装置46在使用算法的目前的参数所确定的相应的第一参量比较。

但也可能的是，在更换阀膜片14之后例如通过相应的光学表面检查确定被拆卸的阀膜片14的当前状态，并且将当前所确定的实际状态与在考虑到第一、第二和第三参量的情况下借助所估计的状态比较，所估计的状态借助算法来确定。可能确定的在实际的状态与通过算法所确定的所估计的状态之间的差于是可以用于改变参数。

在上文所描述的实施例中，确定装置46设置在不仅远离膜片阀10而且远离数据输入和读取装置36设置的外部数据和处理端口40中。例如，数据和处理端口40在膜片阀10的制造商52处或在对此专门化的外部供应商处设置，而膜片阀10本身在过程设备32的运行商54处。但原则上也可能的是，数据和处理端口40同样在运营商54处。此外可考虑的是，确定装置46、动作模块48和数据存储器44集成到数据输入和读取装置36中，该数据输入和读取装置就此而言于是形成紧凑的且可移动的诊断系统。此外，也可考虑的是，第三参量仅由过程设备32提供。

上文所描述的用于诊断膜片阀10的方法例如可以如下地执行(图3)：

在起始方框56之后，在方框58中检测上面提及的第一、第二和第三参量，而在方框60中，将相应的数据存储在数据存储器24、30和44中。在方框62中，读取所存储的数据并且将相应的参量提供给方框64，在该方框中根据所提供的参量或数据借助算法来确定或估计阀膜片14的当前状态，尤其是阀膜片14的当前磨损。

在方框66中，阀膜片14的所确定的当前的磨损与边界值比较并且根据比较的结果在方框68中采取动作例如更换阀膜片14。在方框70中，查询阀膜片14是否被更换。如果结果是“是”，则在方框72中将所拆卸的阀膜片14的实际磨损状态与“理论的”即借助算法在方框64中所确定的所估计的摩擦状态比较。根据在方框72中的比较的结果在方框74中调整算法的参数，即优化算法。该方法在方框76中结束。