CN103645727A - 自动现场装置维护建议器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种自动现场装置维护建议器。现场装置固有算法（100；110；120）接收一个或多个诊断输入（122、124、126、128、130、132、134、135、137、139；144、146、148；154），并生成可动作的维护信息（40）。在制造现场装置（40）之后可以改变或更新一个或多个算法（100；110；120）。可动作的维护信息可以被局部显示或者经过过程控制环路（6）被发送。可以采用预测机（160）以确定周期，此维护应该在所述周期内完成。

Description

自动现场装置维护建议器
背景技术
现场装置用于工业中以控制或监测诸如炼油厂的过程操作。诸如传送器的现场装置典型地是过程控制或监测环路的一部分，并位于现场以测量和传送诸如压力、流动或温度的过程变量，从而控制室内设备。诸如阀控制器的现场装置也可以是过程控制环路的一部分，并根据经过过程控制环路接收或内部生成的控制信号控制阀的位置。其它类型的控制器例如控制电动机或电磁线圈。控制室内设备也是过程控制环路的一部分，使得控制室内的操作者或计算机能够根据从现场的传送器接收的过程变量监测过程，并通过将控制信号发送到适当的控制装置响应地控制过程。可以是过程控制环路的一部分的其它现场装置是便携式通信器，所述通信器能够监测在过程控制环路上的过程信号和在过程控制环路上传送过程信号。典型地，这些装置用于构造形成过程控制环路的装置。
随着低功率微处理器的出现，现场装置经历了显著的变化。几年前，现场装置简单地测量给定的过程变量（诸如温度），并生成以在4-20（mA）之间变化的电流形式的模拟指示，从而指示测量温度。当前，许多现场装置采用数字通信技术以及更尖端的控制和通信技术。因为在许多安装中现场装置仍旧需要在4mA的电流下操作，所以现场装置经常采用低功率电子仪器。这种设计要求禁止使用在市场上可买到的大量微处理器电路。然而，低功率处理器已经提供用于这些现场装置的大量功能。
基于微处理器的智能型现场装置所具有的一个新功能是生成诊断信息。通过硬件、软件或硬件和软件的适应性，今天的智能型现场装置能够评价诸如传感器或电磁线圈的过程接口元件的条件，评价它们本身的电路，和/或甚至评价过程控制环路本身的相对可用状态。本发明的受让人Rosemount公司在此方面已经做出了贡献。例如，见美国专利6,047,220；5,828,567；5,665,899；6,017,143；6,119,047；5,956,663；6,370,448；6,519,546；6,594,603；6,556,145；6,356,191；6,601,005；6,397,114；6,505,517；6,701,274；6,754,601；6,434,504；6,472,710；6,654,697；6,539,267；6,611,775；6,615,149；6,532,292和6,907,383。
在用于基于微处理器的智能型现场装置的诊断领域的这些显著发展的结果是相对于各种过程设备中的现场装置的多个方面可获得大量信息。然而，假设过程设备可以包括十个、甚至上百个这样的基于微处理器的现场装置，操作期间的大量诊断数据将容易地使操作者或技术人员不知所措。
处理诊断数据以更好地利用过程设备的有限维修资源的方法将增加过程设备使用当前所获得的大量诊断信息的程度。
发明内容
现场装置固有算法接收一个或多个诊断输入，并生成可动作的维护信息。在制造现场装置之后可以改变或更新一个或多个算法。可动作的维护信息可以被局部显示或者通过过程控制环路被发送。可以采用预测机（predict engine）以确定周期，此维护应该在所述周期内完成。
附图说明
图1是示出了过程控制环路的简图，所述过程控制环路包括传送器、控制器、手持通信器和控制室；
图2是示出了现场装置的方框图，利用所述现场装置可以实施本发明的实施例；
图3是图示了根据本发明的实施例的大量计算方框的方框图；
图4是根据本发明的实施例图示了可用状态指示（health indication）相对于时间的变化的图表；以及
图5是示出了如何沿劣化曲线预测可用状态指示的示例性图表。
具体实施方式
过程变量通常是在过程中被控制或监测的主要变量。如这里所使用的，过程变量表示描述过程条件的任何变量，例如，压力、流动、温度、产品水平、PH、浑浊度、振动、位置、电动机电流或过程的任何其它特征。如这里所使用的诊断信号包括与在过程控制环路中的装置和元件的操作或甚至过程本身相关的信息。例如，诊断信号可以包括阀杆位置、所施加的扭矩或力、致动器压力、用于致动阀的受压气体的压力、电压、电流、功率、电阻、电容、电感、装置温度、静摩擦、摩擦、完全打开和闭合位置、行程、频率、振幅、频谱和频谱分量、刚度、电场或磁场强度、持续时间、强度、运动、电动机反电动势、电动机电流、环路相关参数（诸如控制环路电阻、电压或电流），或在系统中可以被检测或测量的任何其它参数。
图1是示出了过程控制系统2的示例的图表，所述过程控制系统2包括传送过程流体的过程管4和传送环路电流I的二线过程控制环路6。传送器8、连接到环路的最终控制元件（诸如致动器、阀、泵、电动机或电磁线圈）的控制器10、通信器12和控制室14都是过程控制环路6的部分。要理解的是环路6以一种结构被示出，并且可以使用任何适当的过程控制环路，如4-20mA的环路、2、3或4线环路、多支路环路和根据
Figure BDA0000420140960000031
、现场总线和其它数字或模拟通信器协议操作的环路。可选地，过程控制环路可以采用各种无线通信技术。在操作中，传送器8使用传感器16感测诸如流动的过程变量，并通过环路6传送感测的过程变量。过程变量可以被控制器/阀致动器10、通信器12和/或控制室设备14接收。控制器10被示出为连接到阀18，并能够通过调节阀18从而改变管4内的流动而控制过程。控制器10通过环路6例如从控制室14、传送器8或通信器接收控制输入，并响应地调节阀18。在另一实施例中，控制器10根据经过环路6接收的过程信号在内部生成控制信号。通信器12可以是如图1中所示的便携式通信器，或者可以是监测过程并执行计算的永久性安装的过程单元。现场装置例如包括如图1中所示的传送器8（诸如从Rosemount公司买的3051S传送器）、控制器10、通信器12和控制室14。根据本发明的实施例，在图1中所示的现场装置8、10、12或14中的任一个可以包括增强诊断信号处理。
图2是形成环路6的一部分的现场装置40的一个示例的方框图。装置40大致示出，并可以包括诸如传送器8、控制器10、或通信器12的任何现场装置。控制室设备14可以包括例如利用PLC实施的DCS系统，而控制器10还可以包括“智能”型电动机和泵。现场装置40包括在端子44处连接到环路6的I/O电路42。I/O电路具有本领域已知的预选输入和输出阻抗，以有助于从装置40适当的通信和适当地通信给装置40。装置40包括连接到I/O电路42的微处理器46、连接到微处理器46的存储器48和连接到微处理器46的时钟50。微处理器46接收过程信号输入52。方框形输入旨在表示诸如过程变量的任何过程信号或控制信号的输入，并且可以使用I/O电路42从环路6被接收，或者可以内部地生成在现场装置40内。现场装置40被示出有传感器输入通道54和控制通道56。典型地，诸如传送器8的传送器将专门包括传感器输入通道54，而诸如控制器10的控制器将专门包括控制器通道56。环路6上诸如通信器12和控制室设备14的其它装置可以不包括通道54和56。要理解的是当合适时，现场装置40可以包括多个通道，以监测多个过程变量和/或控制多个控制元件。
传感器输入54包括传感器16，所述传感器16感测过程变量，并将传感器输出提供给放大器58，所述放大器58具有被模拟数字转换器60数字化的输出。输入54通常用于诸如传送器8的传送器。补偿电路62补偿数字信号，并将数字化过程变量信号提供给微处理器46。在一个实施例中，输入54包括接收诊断信号的诊断通道。
当现场装置40工作为诸如控制器8的控制器时，装置40包括具有控制元件18（例如，阀）的控制通道56。控制元件18通过数模转换器、放大器66和致动器68连接到微处理器46。数模转换器64数字化来自于微处理器46的指令输出，所述指令输出被放大器66放大。致动器68根据来自于放大器66的输出控制控制元件18。在一个实施例中，致动器68直接连接到环路6，并响应于流过环路6的电流I控制受压气体源（未示出）以定位控制元件18。在一个实施例中，控制器10包括控制控制元件的控制通道56，并且还包括传感器输入通道54，所述传感器输入通道54提供诊断信号，如阀杆位置、力、扭矩、致动器压力、受压气体源的压力等。
在一个实施例中，I/O电路42使用从环路6接收的电力提供用于完全给其它电路提供电力的电力输出。典型地，诸如传送器8或控制器10的现场装置不从环路6供电，而通信器12或控制室14具有单独的电力源。如上所述，过程信号输入52将过程信号提供给微处理器46。过程信号可以是来自于传感器16的过程变量、提供给控制元件18的控制输出、由传感器16感测的诊断信号、或者控制信号、经过环路6接收的过程变量或诊断信号、或通过诸如另一I/O通道的一些其它装置接收或生成的过程信号。
用户I/O电路76也连接到微处理器46，并提供装置40与用户之间的通信。典型地，用户I/O电路76包括用于输出的显示器和音频以及用于输入的键盘。典型地，通信器12和控制室14包括I/O电路76，所述I/O电路76允许用户监测和输入诸如过程变量的过程信号、控制信号（设定点、校准值、报警、报警条件等）以及规则、灵敏度参数和列值（trained value）。用户还可以使用通信器12或控制室14内的电路76，以经过环路6将诸如过程信号发送给传送器8和控制器10和接收所述过程信号。此外，此电路可以在传送器8、控制器10或任何其它过程装置40中实施。
微处理器46根据存储在存储器48中的指令作用。存储在存储器48中的各种指令允许微处理器46运行根据本发明的实施例的现场装置中的一个或多个算法。通常，算法允许现场装置获得一个或多个诊断输入，并生成与维护相关的建议输出。作为给算法的输入的有用的诊断信息可以包括当前已经开发或将被开发的任何诊断信息。与在过于已经提供的诊断输入的类型相比，现场装置维护建议器（adviser）建议执行关于现场装置、连接到现场装置的部件、其它现场装置、或过程控制环路本身的具体维护。
可以想象，如果在给定过程设备中的数十个或数百个现场装置经过过程控制环路提供各种类型的诊断信息，如此大量的信息将淹没操作者，使得他或她不能够充分确定相对于给定的诊断信息条或诊断信息模式建立何种类型或多少数量的正确动作。而且，大量诊断信息本身将消耗过程控制环路上的有价值的通信宽带，从而减小或劣化及时有效地通信过程变量信息的能力。本发明的实施例优选地包括现场装置固有算法，所述现场固有算法能够获取包括诊断输入的一个或多个输入，并提供维护动作建议。这样，现场装置它们本身可以做关于应该采取何种类型、多少数量和多少定时的正确维护动作的大量决定。然后，此单个消息被现场装置显示，或者被通信给控制室。
图3是根据本发明的实施例的各种维护建议器算法的图解视图。优选地，运行存储在存储器48中的适当指令的微处理器46使用算法100、110和120中的每一个。虽然算法100、110和120被单独图示和说明，但是这些图示是出于清楚起见，并且事实上，当合适时，可以组合所有或任何算法。
现场装置算法100采取与现场装置本身相关的任何适当的输入。适当输入的示例包括但不限于应用输入（application input）122（诸如流动、水平或压力）、过程变量输入124、过程可变性输入126、现场装置环境输入128、现场装置环境改变输入130、过压/过温输入132、现场装置电子仪器输入134、传感器漂移（sensor drift）135、现场装置模型数量输入137和现场装置标记输入139。
过程变量输入124的示例大体上包括现场装置的过程变量的当前或历史值中的任一个，或当前值和历史值。例如，如果现场装置是压力传送器，则过程变量124可以是实际过程压力值、历史值或者所述实际过程压力值和历史值的任意组合。
过程可变性输入126大致上是在指定周期中的过程变量的可变性的指示。例如，过程可变性输入可以是对过程变量值的历史范围的标准偏差计算，或者简化在指定时间周期内观察的局部最小过程变量与局部最大过程变量之间的差。
现场装置环境输入128包括可以对现场装置本身的操作有影响的任何适当的参数。这些参数的示例包括：由内部温度传感器测量的现场装置本身的温度、接近现场装置的外部的相对湿度、可以被现场装置测量或检测到的无线频率干涉、或可以测量的并且对现场装置操作有影响的任何其它外部影响。
输入130优选地基于对由输入128提供的历史值的数学运算。例如，如果输入128包括现场装置本身的温度测量值，则输入130可以简单地是现场装置的温度在指定时间内是否改变指定量的指示。
输入132优选地是现场装置是否遭受过程变量的任何相对极值的测量值。例如，如果现场装置是压力传送器，输入132则是压力传送器是否受到过压事件的指示，并且如果是，输入132则是这种过压事件的持续时间和数量的指示。
输入134可以通过运行的诊断或通过现场装置电子仪器本身生成。虽然没有具体地示出，但是现场装置算法100可以包括相对于现场装置的其它适当的诊断输入。而且，作为现场装置诊断进步的状态，可以构思的是可以将其它类型的现场装置诊断信息提供给算法100。
传感器漂移135的示例包括当传感器受到诸如用于温度传感器的温度的已知特征时，所述传感器显示已经相对于时间的变化的指示。当传感器漂移开始磨损时可以产生传感器漂移，并且可以接受漂移的一些水平，尽管仍旧指示应该执行维护。
现场装置模型数量输入137的示例包括提供给算法100的关于现场装置本身的模型数量的数据。许多现场装置制造商提供模型数量，所述模型数量可以被至少分析到一定程度，以提供对现场装置的说明。例如，具体的模型代码可以描述现场装置的结构的材料、现场装置的范围、以及在现场装置中出现的任何性能增强。因此，算法100可以在处理期间考虑这些信息，并相应地修改维护消息。
现场装置标记输入139的示例是由用户在本地或通过遥控装置提供给算法100的任何数据，所述数据是被现场装置执行的维护类型的指示。例如，压力传送器和压差传送器测量压力、流动或水平。标记习惯可以要求压力应用被标记为“PT”，例如PT-101。流动应用可以被标记为“FT”，而水平应用被标记为“LT”。
现场装置算法100通常获取输入122、124、126、128、130、132、134、135、137和139中的一个或多个，并处理这些输入以生成关于对线路136的维护的可动作信息。可以经由经验方法通过受控试验开发算法100的细节（specific），和/或算法100的细节可以包括相对于一个或多个输入条件的指定规则，所述一个或多个输入生成相对于维护的可动作信息。例如，试验可以显示高过程可变性126和高传感器温度的组合需要以“每X小时将现场装置在线调整到零”的维护。此可动作的维护信息然后可以沿线路136报告给块138，所述块138可以简单地显示维护信息，或传送维护信息给块140。
环路算法110将以下作为输入：现场装置分路电流诊断144、过程环路电流诊断输入146、现场装置端电压148和由现场装置算法100可能提供的任何输出，如在线150处的虚构部中所示。
现场装置分路电流诊断144的示例包括由现场装置144在其正常工作时消耗的电流的测量值。
过程环路电流诊断输入146的示例包括能够经过现场装置连接到其上的过程通信环路提供的电流测量值。
现场装置端电压诊断输入148包括在现场装置端子两端的电压的测量值，在所述现场装置端子处，现场装置连接到过程通信环路。
如由虚线150上的双向箭头所示，环路算法110可以提供输入给现场装置算法100的输出。环路算法110获取输入144、146、148和150中的一个或多个，并沿线路152生成关于环路的维护的可动作信息。
脉冲（impulse）线路算法120通常接收堵塞线路诊断（plugged linediagnostic）154，但是可以接收可以合理地指示堵塞脉冲线路条件的任何其它信息。脉冲线路是将来自于隔离器隔膜的压力传输给压力传感器模块的导管。如果这些线路被堵塞，或者以其它方式被损坏，它们将来自隔离器隔膜的压力传输给压力传感器模块的能力也可以变得减小了。检测此状态的能力是重要的。如图3中所示，脉冲线路算法120可以从现场装置算法100和环路算法110中的任一个获取输入，或者将输出提供给现场装置算法100和环路算法110中的任一个。脉冲线路算法120沿线路156提供关于脉冲线路的维护的可动作信息。
由算法100、110或120提供的可动作的维护算法的示例包括：将现场装置在线调整到零、放空脉冲线路、车间校准、检查配线/电源供应、清洁脉冲线路、车间/工厂校准、检查毛细管系统、或可以由算法提供的任何其它适当的用户定义的动作。
根据本发明的实施例，当适当时可以修改或更新算法本身。因此，当现场装置诊断信息与可动作的维护建议之间的新关系相互关联时，输入与可动作的维护输出之间的这些新关联可以更新到现场装置。这些更新可以采取多种形式。现场装置的本地ROM可以更换；更新的文件信息可以经过过程控制环路传送给现场装置，或者传送给辅助通信接口，如具有现场维修装置的无线通信线路。
线路136、152和156中的每一个将维护信息提供给模块138。模块138可以该信息结合成信号消息，和/或接合预测机（predication engine）160以确定这种可动作的维护信息应该何时完成。例如，如果现场装置算法100提供需要具体现场装置维护动作的指示，预测机160可以被咨询以提供时间周期，在所述时间周期内此动作应该完成。
此外或者可选地，模块138可以组合或以其它方式处理经过线路136、152和156中的一个或多个输出的信息，以生成全面的“可用状态”指示或度量。这种全面的可用状态指示可以在装置处局部地显示、经过过程控制环路通信、和/或与预测机160一起使用，以计算当可用状态指示将达到超过校正动作所需的阈值时将来的点。
预测机160可以包括或使用任何已知的算法和/或数学方法，以当需要具体的维护动作时根据历史数据、程序数据、经验数据、或它们的任意组合进行预测。在预测机160中使用或被预测机160采用的已知技术的示例包括使用多项式曲线拟合、神经网络、阈值电路和/或模糊逻辑。关于这些技术的进一步细节可以在美国专利6,701,274中得到。
多项式曲线拟合技术采用经验模型或在微处理器46中拟合的多项式曲线。多项式类方程与存储在存储器48中的常数一起可以用于计算将来时间周期，其中，所述多项式类方程是作为多项式中变量项的任何合适的输入信号的组合，具体维护动作应该在所述将来时间周期内完成。如果现场装置存储器48有限，则可以通过过程通信环路6发送常数和/或方程。
神经网络为预测机160提供另一有用的技术。具体地，神经网络可以由多层神经网络实现。虽然大量训练算法可以用于开发用于不同目标的神经网络模型，一个实施例包括使用已知的反传网络（BPN）以开发神经网络模块，所述神经网络模块将捕获一组输入和输出中的非线性关系。到神经网络的输入的数量可以基于系统的复杂性而不同，并且可以使用多个输入中的任一个或该多个输入的组合。
阈值电路也可以用于为预测机160提供重要的功能。具体地，微处理器46可以与这种阈值电路协商，或者可以包括这种阈值电路。在微处理器46中固有或由微处理器46运行的规则可以在数字电路或模拟电路中实施。例如，以下是用于来自于压力传感器的压力传感器输出的尖峰（spike）的取样如果-则规则：如果自从投入运行（commissioning）起而被检测到的尖峰的数量乘以存储器48中的值大于上阈值，则指示必须在X天内替换压力传感器。这只是与如果-则规则一起使用以有助于预测机160的阈值电路的一个示例性示例。
模糊逻辑是可以用于预测机160的又一技术。具体地，使用模糊逻辑，输入数据可以被处理为根据输入数据的值选择的隶属函数的函数。这些模糊逻辑技术很好地适于以非线性或非二元方式发生的输入。
使用预测机160，现场装置可以生成增加有时间间隔的可动作的维护信息，维护动作应该在所述时间间隔内完成。具体地，诸如放空脉冲线路的维护通知可以被增加到“在X小时内放空脉冲线路”。这些维护通知通常采用在“Y”时间内采取“X”动作的形式。时间属性可以列举将来的指定增加的时间，如“在六小时内”可以列举诸如“每日的”时间间隔，或者可以列举将来的指定时间。还优选的是每一个现场装置都在存储器48内装有默认设置，使得维护建议器算法将生成诸如“60个月内工厂校准单元”的初始启动建议动作。
当现场装置获得成功的运行时间时，还可以预期的是可以自动修改预测算法，使得考虑成功的运行时间。因此，与刚刚启动其现场操作的现场装置相比，如果现场装置已经成功运行了十年，当紧急时，注意到具有建议的维护动作的诊断输入的现场装置可以不建议该维护动作。
图4是根据本发明的实施例示出了可用状态指示相对于时间的变化的图表。可用状态指示200与指标202进行比较，以确定整个可用状态是否需要校正动作。指标202可以以任何适当的方式建立，但是优选地利用与其相关的存储在每一个现场装置中的指标使用高加速寿命试验（HALT）建立。如图4中所示，可用状态指示经历超过指标202的两个偏移。这些偏移可以由各种变量中的任一个或它们的组合产生。每一个现场装置优选地包括规则，如果经历任何这种偏移，所述规则使现场装置报告劣化，或者在一组数量的偏移或一段持续时间的偏移发生之后，现场装置可以报告劣化。
图5是示出了沿劣化曲线可以如何预测可用状态指示200的示例性图表。因此，在时间t0处观察的实际可用状态指示可以用于计算可用状态指示将在时间t1达到的某一水平。因此，可动作的维护信息可以包括应该执行一个或多个动作时的将来时间。通过计算劣化斜率，甚至可以使用第一命令数学模型进行预测何时可用状态指示将达到一定阈值。预测机160可以使用以上列举的、在软件、硬件或它们的任意组合中实现的任何适当的技术或技术的组合。
本发明的实施例大致上为基于微处理器的智能型现场装置提供了大量优点。实施例相对于模糊的原始报警数据大致为用户提供了关于维护的可动作信息。此外，为用户提供预测信息，使得在过程变量信息变坏而不能使用之前采取动作以便控制。此外，经由控制试验程序可以经验地开发和改进各种算法。此外，算法优选地在现场装置存储器中是固有的，这减小主机依赖性。最后，可以以任何适当的方式（包括经由增强的电子设备描述语言（EDDL）技术）报告推荐的维修动作。
虽然已经参照优选实施例说明了本发明，但是本领域的技术人员将认识到在不背离本发明的精神和保护范围的情况下可以在形式和细节方面做改变。

Claims (21)

1.一种现场装置，包括：
微处理器；
存储器，所述存储器能够操作地连接到所述微处理器；以及
至少一个诊断输入，所述至少一个诊断输入能够操作地连接到所述微处理器；
其中，所述微处理器运行存储在所述存储器中的指令，以根据所述至少一个诊断输入提供至少一个可动作的维护消息，且
其中，所述微处理器基于存储在存储器中的指令执行算法，所述算法能够获取包括诊断输入的一个或多个输入，并提供可动作的维护信息，如此，所述微处理器做出关于应该采取何种类型、多少数量和多少定时的正确维护动作的大量决定、然后将所述大量决定作为单个消息被现场装置显示或者被通信给控制室。
2.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括现场装置诊断输入。
3.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括应用信息。
4.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括过程变量。
5.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括过程可变性。
6.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括所述现场装置的环境的特征。
7.根据权利要求7所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入还包括所述现场装置的环境的相对变化。
8.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括将所述现场装置暴露到过程变量的极值的指示。
9.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括所述现场装置的电子仪器的诊断。
10.根据权利要求2所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断包括传感器漂移。
11.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断输入包括环路诊断输入。
12.根据权利要求11所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断包括现场装置分路电流。
13.根据权利要求11所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断包括过程环路电流。
14.根据权利要求11所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断包括现场装置端电压。
15.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述至少一个诊断包括堵塞线路诊断。
16.根据权利要求1所述的现场装置，进一步包括预测机，并且其中，所述微处理器使用所述预测机以生成维护时间间隔，所述可动作的维护应该在所述维护时间间隔内执行。
17.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述至少一个可动作的维护消息被所述现场装置显示。
18.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述至少一个可动作的维护消息经过过程控制环路传送。
19.根据权利要求18所述的现场装置，其中，使用增强的EDDL技术传送所述至少一个可动作的维护消息。
20.根据权利要求1所述的现场装置，其中，所述微处理器根据存储在所述存储器中的指令执行算法，并且其中，所述算法能够在制造所述现场装置之后被改变。
21.一种利用现场装置处理诊断数据的方法，所述方法包括步骤：
提供至少一个诊断输入到在所述现场装置中运行的算法；
通过使用所述算法，获取包括诊断输入的一个或多个输入，并提供至少一个可动作的维护信息，如此，所述微处理器做出关于应该采取何种类型、多少数量和多少定时的正确维护动作的大量决定；以及
经过过程控制环路将所述大量决定作为单个消息输送。
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