JP2021522461A - ピンチバルブ監視 - Google Patents
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- G01M13/003—Machine valves
Abstract
ピンチバルブを監視する方法であって、この方法は、監視期間中に少なくとも1つの可撓性センサの電気パラメータを感知し、感知された電気パラメータの複数の値を提供することであって、少なくとも1つの可撓性センサはピエゾ抵抗性ナノ材料を備え、ピエゾ抵抗性ナノ材料はピンチバルブの可撓性導管に直接結合され、感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示す、提供することと、感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、ピンチバルブの状態を推定することと、を含んでもよい。
【選択図】図4B
【選択図】図4B
Description
(相互参照)この出願は、2018年4月27日に出願された米国仮特許第62/663276号から優先権を主張する。
ピンチバルブは、工業設備においてガスまたは流体を調整するデバイスであるため、工場における最も重要な資産の1つである。ピンチバルブは、環境条件(温度、ほこり、または振動)、プロセス特性(流体の腐食性、摩損性、または温度)、寿命(稼働時間)、あるいは使用量(サイクル数)に基づいて性能問題にさらされることがよくある。
ピンチバルブの初期価格は、その保守コストと比較してはるかに低い。
大多数のピンチバルブは、頻繁な、不必要な、または費用のかかる保守検査に制約され、保守のために装置を停止する必要がしばしばある。事後保全は、工業設備が故障したとき、その部品を修理または交換するための従来の迅速な手法である。ピンチバルブの保守のために、事後戦略および探求予測型戦略から脱却する必要性は高く、満たされていない。
ピンチバルブシグネチャを使用してピンチバルブを試験するシステムおよび方法が以前に提示されていたが、ゴム構成要素に取り付けられたセンサまたはひずみベースの分析の説明は、ピンチバルブシグネチャの基礎としては説明されていなかった。ピンチバルブを制御し監視する一般的な方法は、ピンチバルブポジショナを使用することにより、このポジショナはバルブ自体に対する追加部品であり、ピンチバルブ動作の間接的かつ低精度の監視のみを提供することに限定される。
ピンチバルブの段階を測定する正確で費用効果の高い方法を提供する必要性が高まっている。
本明細書および/または請求項および/または図面に示されるように、ピンチバルブ監視方法、可撓性センサのアレイ、およびキットが提供され得る。
本発明と見なされる主題は、本明細書の結論部分において具体的に指摘され、別個に請求される。しかしながら、本発明は、機構および動作方法の両方に関して、その目的、特徴、および利点と併せて、
添付の図面とともに読むとき、以降の詳細な説明を参照することにより最もよく理解され得る。
ピンチバルブ、およびピンチバルブの試験エリアの一例を示す。
可撓性センサのアレイ、可撓性チューブに取り付けられている可撓性センサのアレイ、および可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイ、および可撓性チューブに取り付けられている可撓性センサのアレイの例を示す。
可撓性センサのアレイ、および可撓性チューブに取り付けられている可撓性センサのアレイの例を示す。
可撓性チューブに取り付けられている可撓性センサのアレイ、および可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイ、異物、および可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイの応答、およびその応答の導関数を示す。
可撓性チューブに取り付けられている可撓性センサのアレイの例を示す。
可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
可撓性センサのアレイの応答に適用されるさまざまな分析の例を示す。
可撓性センサのアレイの応答の例を示す。
プロセスの一例を示す。
表の一例を示す。
方法の一例を示す。
添付の図面とともに読むとき、以降の詳細な説明を参照することにより最もよく理解され得る。
以下の詳細な説明では、本発明を完全に理解するために、多くの具体的な詳細が記述されている。しかしながら、これらの具体的な詳細なしで本発明が実施され得ることが当業者により理解されるであろう。他の場合、本発明を曖昧にしないように、周知の方法、手順、および構成要素は詳細に説明されていない。
本発明と見なされる主題は、明細書の結論部分に特に指摘され、別個に請求される。しかしながら、本発明は、その目的、特徴、および利点と併せて、機構および動作方法の両方に関して、添付の図面とともに読むとき、以降の詳細な説明を参照することにより最もよく理解できる。
図の簡略化および明確化のために、図面に示されている要素は必ずしも一定の縮尺で描かれていないことは明らかであろう。例えば、いくつかの要素の寸法は、明確化のために他の要素に対して誇張されている場合がある。さらに、適切と考えられる場合、対応する要素または類似の要素を示すために図面間で参照番号を繰り返してもよい。
あるシステムへの本明細書における任意の言及は、そのシステムにより実行可能な方法に準用して適用するべきである。
以降の文書では、ピエゾ抵抗性ナノ粒子に言及する場合がある。ピエゾ抵抗性ナノ粒子は、ピエゾ抵抗性ナノ材料の非限定的な例である。
バルブを監視し、実時間診断を提供するための新しい手法は、開閉サイクルにより変形を受けるバルブ部品を直接感知することを含んでもよい。
例えば、ピンチバルブにおいて、ピンチチューブは、そのチューブに接着されているか、またはそれに直接印刷されているピエゾ抵抗性ナノ粒子に基づく可撓性センサにより直接監視される。バルブポジショナと比較した、この手法の利点は、次のとおりである。
a.価格の低減。
b.バルブサイズへの影響なし。
c.バルブ構成要素の直接検出。
d.価格およびサイズは通常、生産ラインの始まりおよび終わりにポジショナを備えたこれらのバルブの使用を制限する。可撓性センサを備えたスマートバルブを利用すると、多くの種類のバルブにおいて予知保全が可能になり、したがって、次のことを提供するであろう。
i.より安全な作業環境−バルブの内側を流れる流体は、有害な可能性がある(例えば、酸、有機ガス、可燃性ガス)。バルブのヘルスステータスを感知することで、予想外の事故を防止することができる。
ii.予想外の問題による生産ラインの休止時間を削減する
iii.バルブの故障の結果である保守リソース、原材料、損傷製品、およびエネルギーを節約する。
a.価格の低減。
b.バルブサイズへの影響なし。
c.バルブ構成要素の直接検出。
d.価格およびサイズは通常、生産ラインの始まりおよび終わりにポジショナを備えたこれらのバルブの使用を制限する。可撓性センサを備えたスマートバルブを利用すると、多くの種類のバルブにおいて予知保全が可能になり、したがって、次のことを提供するであろう。
i.より安全な作業環境−バルブの内側を流れる流体は、有害な可能性がある(例えば、酸、有機ガス、可燃性ガス)。バルブのヘルスステータスを感知することで、予想外の事故を防止することができる。
ii.予想外の問題による生産ラインの休止時間を削減する
iii.バルブの故障の結果である保守リソース、原材料、損傷製品、およびエネルギーを節約する。
少なくとも1つの可撓性センサは、ピンチバルブの可撓性チューブ上に直接印刷するか、または接着させ、可撓性チューブ上への形状、動き、圧力および応力を直接感知するように構成してもよい。
したがって、ピンチバルブのステータス(状態)が直接診断される。
したがって、ピンチバルブのステータス(状態)が直接診断される。
提案された方法は、上記の必要性に答えるであろう。
a.ピンチチューブの壁厚が薄く、動作に必要なエネルギーが少なくなることによるアクチュエータの小型化、およびエネルギーの節約。
b.自己診断バルブおよび予知保全。
c.より薄いピンチチューブ内に危険を警告するセンサを取り付けることにより、薄くしたピンチチューブの危険を回避する。
d.バーストが発生する前または安全なままでも損傷したピンチチューブを交換可能な予知保全のおかげで、安全で確実な作業空間となる。
e.プロセスについての新しい知見をもたらす。
a.ピンチチューブの壁厚が薄く、動作に必要なエネルギーが少なくなることによるアクチュエータの小型化、およびエネルギーの節約。
b.自己診断バルブおよび予知保全。
c.より薄いピンチチューブ内に危険を警告するセンサを取り付けることにより、薄くしたピンチチューブの危険を回避する。
d.バーストが発生する前または安全なままでも損傷したピンチチューブを交換可能な予知保全のおかげで、安全で確実な作業空間となる。
e.プロセスについての新しい知見をもたらす。
図1Aおよび1Bは、ピンチバルブ10の可撓性チューブ12に可撓性センサ30を取り付けることによるピンチバルブのスマート化の一例を示す。
図1Aは、可撓性チューブの領域19を示し、少なくとも1つの可撓性センサのピエゾ抵抗性ナノ粒子はそこに取り付けられているか、または印刷されている。少なくとも1つの可撓性センサは、可撓性チューブ上で直接形状、動き、圧力、応力を感知するように構成されている。
図1Bは、ピンチバルブの断面図であり、入力11、出力13、ピンチング要素14およびピストン16を示す。
ピストン16は上下に移動してもよく、ピンチング要素14の位置を制御する。ピンチング要素14の位置は、可撓性チューブ12の開放度を判定する。したがって、ピンチバルブ10が開いているとき、ピンチング要素14は可撓性チューブ12を加圧しない。ピンチバルブ10が閉じているとき、ピンチング要素14は、可撓性チューブ12の底部に対して可撓性チューブ12の上部を加圧し、可撓性チューブ12を介した流体の通過を防止する。
各可撓性センサは、金ナノ粒子(GNP)などのピエゾ抵抗性ナノ粒子を含んでもよく、GNPはGNPインクに含まれてもよい。GNPインクは、少なくとも1つの可撓性基板に印刷してもよく、ひずみおよび/または圧力に非常に高感度である少なくとも1つの可撓性センサを形成する。少なくとも1つの可撓性センサの感度は、指先における人間の皮膚の感度(数十mg)に類似してもよい。少なくとも1つの可撓性センサは、ピンチバルブの可撓性チューブ上に直接印刷することができる。
少なくとも1つの可撓性センサは、3D表面に印刷することもできる。
少なくとも1つの可撓性センサは、高分解能(数十mg)おおよび広いダイナミックレンジを備えた正確かつ高速(ミリ秒)の圧力/ひずみ感知を提供する。
少なくとも1つの可撓性センサは、高分解能(mm未満)の位置感知を呈する。
少なくとも1つの可撓性センサは、マルチパラメータ(圧力/ひずみ、温度、および湿度)感知を実行してもよい
図2Aは、可撓性センサ30のアレイを示す。
図2Bは、可撓性センサの金ナノ粒子の透過型電子顕微鏡(TEM)画像21の一例である。
図2Cは、キャッピング層として有機分子を備えた金ナノ粒子の画像22を示す。
図2Dは、Asahiにより提供されたピンチバルブサンプルの可撓性チューブ12に接着させている可撓性センサ30のアレイ、および負荷14’を示す。
図2Eは、0〜600KPaの加えられた負荷(14’)への応答として、可撓性センサから得られた信号40の一例を示す。負荷サイクルは、ゼロフォースまでの負荷−除負荷であり、3回繰り返した。図2Dに示すように、負荷14’が加えられた。
可撓性センサ30のアレイは、以降のプロセスにより製造された。
a.くし形電極は、12〜500μmの範囲の厚さでKaptonシート上にパターン形成した。
b.くし形電極間の間隔は、150μmであり、電極の幅は、150μmである。
c.金ナノ粒子インクはくし形電極構造に印刷して、20MΩの平均ベースライン抵抗を備えた抵抗器を形成した。
d.後処理の硬化は、センサの抵抗を200〜1000kΩに低減するために実行している。
e.ナノ粒子ベースのインクを印刷して硬化させた後、センサは10〜200μmの範囲の厚さを備えた高分子可撓性コーティングで被覆した。
a.くし形電極は、12〜500μmの範囲の厚さでKaptonシート上にパターン形成した。
b.くし形電極間の間隔は、150μmであり、電極の幅は、150μmである。
c.金ナノ粒子インクはくし形電極構造に印刷して、20MΩの平均ベースライン抵抗を備えた抵抗器を形成した。
d.後処理の硬化は、センサの抵抗を200〜1000kΩに低減するために実行している。
e.ナノ粒子ベースのインクを印刷して硬化させた後、センサは10〜200μmの範囲の厚さを備えた高分子可撓性コーティングで被覆した。
図3Aは、8つの可撓性センサ31、32、33、34、35、36、37、および38を含む可撓性センサ30のアレイを示す。図3Bは、Pangofol All−Purpose Bonding Cements接着剤を使用して、ゴムEPDM(エチレンプロピレンジエンモノマーゴム)チューブなどのピンチバルブの可撓性チューブ12に貼り付けている可撓性センサ30のアレイを示す。
可撓性チューブの外径は、10mm、ゴムの厚さは、1mmであった。
各可撓性センサのサイズは、3×3mmであった。
可撓性センサ30のアレイの可撓性センサは、2つの感知方向性を有する。
可撓性センサの第1のサブセット(a1またはa2で示される)は、フロー方向に沿って好ましい感知方向を有する。第1のサブセットは、第1の可撓性センサ31、第3の可撓性センサ33、第5の可撓性センサ35、および第7の可撓性センサ37を含む。
可撓性センサの第2のサブセット(b1またはb2で示される)は、フロー方向に対して垂直である好ましい感知方向を有する。第2のサブセットは、第2の可撓性センサ32、第4の可撓性センサ34、第6の可撓性センサ36、および第8の可撓性センサ38を含む。
センサは、それらの好ましい感知方向に沿って発生する事象(例えば、応力、ひずみ)に対してより高感度である。センサの形状と配向が、その好ましい感知方向を判定してもよい。例えば、各可撓性センサは、所定の方向に方向付けられた2セットのフィンガを含んでもよい。異なるフィンガ方向は、異なる好ましい感知方向を提供する。
加えて、第1の可撓性センサ31、第2の可撓性センサ32、第5の可撓性センサ35および第6の可撓性センサ36はより長く、第3の可撓性センサ33、第4の可撓性センサ34、第7の可撓性センサ37および第8の可撓性センサ38に対してチューブの中心の近く配置されている。
第1のセンサ31、第2のセンサ32、第5のセンサ35および第6のセンサ36(a1またはb1で示される)は、可撓性チューブの圧縮に対して(第3の可撓性センサ33、第4の可撓性センサ34、第7の可撓性センサ37および第8の可撓性センサ38に比べて)より高い応答を有する。
可撓性チューブ表面上に可撓性センサを分散させることで、そのチューブ上に圧力マッピングを提供できる。
可撓性センサを使用して、開閉サイクル中の可撓性チューブ上のひずみ、フロー変化、および可撓性チューブを介した異物の伝播を感知した。
可撓性センサの異なるアレイは、図4Aにおいて説明される。図4Bは、可撓性チューブ12に貼り付けているセンサを示す。
図4Aおよび4Bは、センサのアレイの別の配置を示す。アレイのセンサは、(図4Bに示されているように)可撓性チューブ12に接着させている。
図4Bでは、可撓性チューブの長さは100mm、外径は35mm、ゴムの厚さは5mmである。第1から第4のセンサ31〜34は圧縮器の下にあり、チューブの中心(チューブの中心にある第4のセンサ34)からの距離はさまざまであり、
第5から第8のセンサ35〜38は圧縮器からさらに離れて位置決めされ、より少ない圧縮ひずみにさらされた。
第5から第8のセンサ35〜38は圧縮器からさらに離れて位置決めされ、より少ない圧縮ひずみにさらされた。
可撓性センサのこのアレイは、フローのような他の影響への基準として使用することもできる。可撓性センサのこのアレイは、アクチュエータの圧縮によるピンチバルブのゴム疲労の予測に使用された。
ひずみに対する感度
図5Aは、可撓性チューブ12の左側に貼り付けた可撓性センサ30のアレイを備えた可撓性チューブ12を示す。導電体39は、可撓性センサ30のアレイの可撓性センサを測定ユニット(図示せず)に結合した。試験中、可撓性チューブの中心に負荷を加えた。
図5Aは、可撓性チューブ12の左側に貼り付けた可撓性センサ30のアレイを備えた可撓性チューブ12を示す。導電体39は、可撓性センサ30のアレイの可撓性センサを測定ユニット(図示せず)に結合した。試験中、可撓性チューブの中心に負荷を加えた。
図5Aでは、可撓性チューブは、Pangofol All−Purpose Bonding Cements接着剤を使用して、ゴムEPDM(エチレンプロピレンジエンモノマーゴム)可撓性チューブに接着させた。可撓性チューブの外径は10mm、可撓性チューブの厚さは1mmであった。
金属ひずみゲージ(KYOWA製)はチューブの右側に接着させ、図5Bおよび5Cは、金属ひずみゲージの感度と比較して、可撓性センサ30のアレイの感度が改善されることを示す。
可撓性センサ30のアレイおよび金属ひずみゲージは、中心から20mmの距離において可撓性チューブの中心の両側に配置した。
厚さ1mmのスライドガラス14は、10mm/分の一定の速度で変化している力を加えた。
可撓性チューブに加えられる負荷は、スライドガラスに接続されたMark10ロードセルのForce Gauge Model M5−2を使用して測定した。
可撓性センサのアレイおよび金属ひずみゲージの抵抗の変化は、デジタルマルチメータを使用して測定した。応答は、負荷を加えていないときの抵抗(Rb)としてベースライン抵抗を設定することにより計算した。
図5Bおよび5Cの両方において、y軸は応答(単位%)を表し、これは、可撓性センサのアレイまたは金属ひずみゲージの導電率の変化であり、x軸は負荷(0〜800gF)を表す。
図5Bにおいて、曲線63は可撓性センサのアレイの感度を表し、曲線64は金属ひずみゲージの感度を表す。
図5Cにおいて、曲線61は、可撓性センサのアレイの感度を表し、曲線62は、金属ひずみゲージの感度を表す。
両方の図において、可撓性センサのアレイの感度は、金属ひずみゲージの感度よりはるかに高くなっている(約30倍)。
開閉サイクルへの応答
試験中、ピンチバルブは繰り返し開閉した。加えて、バルブへの流体のフローは、流体がピンチバルブに送られているフロー期間と、流体がピンチバルブに供給されていない無フロー期間と、を含むように制御した。
開閉サイクルに対するピンチバルブの応答は、可撓性センサのアレイにより監視し、図6に提示している(グラフ70)。
最初の5回の開閉サイクルは、第1のフロー期間中に発生した。6回目から10回目の開閉サイクルは、第1の無フロー期間中に発生した。
11回目から15回目の開閉サイクルは、第2のフロー期間中に発生した。16回目から20回目までの開閉サイクルは、第2の無フロー期間中に発生した。
各開閉サイクルは、数秒間続いた。他の応答は、異なる長さの開閉サイクルが提供され得る。
開閉サイクルに対するピンチバルブの応答は、次のことにより特徴付けられる。
a.閉動作中に抵抗が増加する。抵抗の増加は、可撓性チューブ表面のひずみの増加の結果である。
b.次いで、緩和ステップが続き、そこでは、可撓性チューブは閉じたままであるが、その上のひずみは徐々に緩和される。
c.最後のステップでは、可撓性チューブが開いてひずみが解放されると、ナノ粒子ベースのセンサの抵抗は徐々に初期値に戻る。
a.閉動作中に抵抗が増加する。抵抗の増加は、可撓性チューブ表面のひずみの増加の結果である。
b.次いで、緩和ステップが続き、そこでは、可撓性チューブは閉じたままであるが、その上のひずみは徐々に緩和される。
c.最後のステップでは、可撓性チューブが開いてひずみが解放されると、ナノ粒子ベースのセンサの抵抗は徐々に初期値に戻る。
フローの識別
(ピンチバルブを通る)フローの指標は、生産ラインにおいて重要であり得、インライン圧力センサを使用して通常監視される。
(ピンチバルブを通る)フローの指標は、生産ラインにおいて重要であり得、インライン圧力センサを使用して通常監視される。
図7では、ピンチバルブチューブ内でフローを開閉した結果を示す。閉位置は2秒間維持し、開位置は5秒間維持した。開閉は20サイクル繰り返した。開始点は、ピンチバルブチューブ内の水のフローを備えていた。5サイクル後、フローを閉じた。10サイクルにおいて、最初の5サイクルと同様の圧力で水のフローを再び開いた。
最後に、15サイクル後、フローを再び閉じた。ピンチバルブチューブの開閉に対する応答は、フローと無フローの間で劇的に変化する。主に、無フローの場合、応答振幅はより小さくなる。この結果は、チューブに加えられ、ナノ粒子ベースのセンサにより感知されたひずみおよび圧力に関連している。具体的には、フロー中、可撓性チューブに圧力が加えられ、チューブがいくらか膨張する。開閉中、ひずみの差異は、より大きな応答振幅をともなう無フローと比較して、フロー状態の方が大きくなる。図3Aの可撓性センサ30のアレイの8つのセンサすべてで、フロー/無フローの位置が容易に検出された。
最後に、15サイクル後、フローを再び閉じた。ピンチバルブチューブの開閉に対する応答は、フローと無フローの間で劇的に変化する。主に、無フローの場合、応答振幅はより小さくなる。この結果は、チューブに加えられ、ナノ粒子ベースのセンサにより感知されたひずみおよび圧力に関連している。具体的には、フロー中、可撓性チューブに圧力が加えられ、チューブがいくらか膨張する。開閉中、ひずみの差異は、より大きな応答振幅をともなう無フローと比較して、フロー状態の方が大きくなる。図3Aの可撓性センサ30のアレイの8つのセンサすべてで、フロー/無フローの位置が容易に検出された。
異物識別
異物指標は、生産ラインにおいて非常に価値があり、それを識別する直接的な方法はない。異物は、バルブの閉ステータス中にフローを継続させ、チューブ本体にクラックを生じさせ、製薬業界などの一部の業界では、製品を著しく損なう可能性のある交差汚染を引き起こす可能性がある。
異物指標は、生産ラインにおいて非常に価値があり、それを識別する直接的な方法はない。異物は、バルブの閉ステータス中にフローを継続させ、チューブ本体にクラックを生じさせ、製薬業界などの一部の業界では、製品を著しく損なう可能性のある交差汚染を引き起こす可能性がある。
可撓性センサ30のアレイが図8Aに示されている。アレイは、図3Aのアレイと同じ配置の可撓性センサを有しているが、異なる可撓性センサに関連付けられた参照番号は、図3Aに示されているものとは異なっている。
図8Aでは、第1の可撓性センサ31は、右端の可撓性センサであり、第2の可撓性センサ32は、第1の可撓性センサ31の左に配置されている。
第3の可撓性センサ33および第4の可撓性センサ34は、第2の可撓性センサ32の左に配置され、どちらも可撓性チューブの中心により近い。第3の可撓性センサ33は、第4の可撓性センサ34より中心に近い。
第8の可撓性センサ38は、第4の可撓性センサ34の左に配置され、第1の可撓性センサ31、第2の可撓性センサ、および第7の可撓性センサ37と実質的に同じ線上にある。
第7の可撓性センサ37は、第8の可撓性センサ37の左に配置されている。
第6の可撓性センサ36および第5の可撓性センサ35は、第7の可撓性センサ37の左に配置され、どちらも可撓性チューブの中心により近い。第6の可撓性センサ36は、第5の可撓性センサ35より中心に近い。
可撓性センサ30のアレイは、可撓性チューブに印刷しても貼り付けてもよく、ピンチバルブを通過する異物を検出するように構成してもよい。
以降の構成では、センサは、異物の存在下で顕著な変化を示し、それらの主な感知方向はフロー方向に垂直である(例えば、第1の可撓性センサ31および第8の可撓性センサ38)。
図8Bは、ピンチバルブに挿入された異物を示す。異物はワイヤを含み、その直径は0.5mm(ワイヤ76)、1mm(ワイヤ77)および1.5mm(ワイヤ78)である。
ピンチバルブの応答は、繰り返しの開閉サイクル中に測定し、閉位置は2秒間保持し、開位置は5秒間保持した。
図8Cは、1本のワイヤの挿入に対する可撓性センサ30のアレイの応答を表す曲線72を含むグラフである。開閉期間の終了近くのピーク73は、ピンチバルブを介した異物の通過を反映している。ピークの値は、閉サイクルの終了時の振幅、および開サイクル中のベースライン抵抗として定義した。このピークは、異なるひずみに関連している場合があり、バルブが閉位置にあるとき、いつピンチチューブがワイヤと相互作用するかを生成する。バルブを開くときのチューブの弛緩は、ワイヤがないときの弛緩と比較して異なっている。
図8Dは、グラフ75のmm単位の異物直径(x軸)と可撓性センサのアレイの応答(y軸)との間の線形関係を示す。
図8E、8Fおよび8Gは、3つの各開閉サイクル中のワイヤ76、ワイヤ77およびワイヤ78の挿入に対する可撓性センサ30のアレイの応答を示すグラフ81、82、および83を含む。
すべての場合、標準偏差は応答サイズよりも1桁小さくなった。これらの結果から、ナノ粒子ベースのセンサを使用して異物を検出することができると結論付けられ得る。結果は、フローに垂直な感知方向を備えたセンサに対してのみ応答サイズの有意な変化を示し、したがって、フローの変化はすべてのセンサに同様に影響を及ぼすため、異物はフローの変化などの他のパラメータと区別することができる。
図8A〜8Gは、次のことを示す。
a.異物検出に使用したセンサ設計。異物の存在のために応答サイズの有意な変化を示した関連のセンサは、フローに垂直な感知方向を備えたものであった(図8Aの第1のセンサおよび第8の可撓性センサ)。
b.ピンチバルブの可撓性チューブに挿入されたワイヤ。
c.動作サイクルの閉部分の終了時における応答と、動作サイクルの開部分におけるベースライン抵抗との間の差異として測定された応答サイズ。
d.異物の直径の関数としての応答サイズ。各ポイントは、少なくとも9つの値の平均を表す。
e.半径0.5mmの異物の存在下での開閉サイクルに対する8つの可撓性センサの応答。
f.半径1mmの異物の存在下での開閉サイクルに対するセンサ8の応答。
g.半径1.5mmの異物の存在下での開閉サイクルに対するセンサ8の応答。
a.異物検出に使用したセンサ設計。異物の存在のために応答サイズの有意な変化を示した関連のセンサは、フローに垂直な感知方向を備えたものであった(図8Aの第1のセンサおよび第8の可撓性センサ)。
b.ピンチバルブの可撓性チューブに挿入されたワイヤ。
c.動作サイクルの閉部分の終了時における応答と、動作サイクルの開部分におけるベースライン抵抗との間の差異として測定された応答サイズ。
d.異物の直径の関数としての応答サイズ。各ポイントは、少なくとも9つの値の平均を表す。
e.半径0.5mmの異物の存在下での開閉サイクルに対する8つの可撓性センサの応答。
f.半径1mmの異物の存在下での開閉サイクルに対するセンサ8の応答。
g.半径1.5mmの異物の存在下での開閉サイクルに対するセンサ8の応答。
圧縮器の圧縮によるピンチバルブのゴム疲労の予測。
ナノ粒子ベースのセンサの応答は、可撓性チューブのヘルスステータスに大きく依存している。具体的には、応答サイズの変化は、可撓性チューブの寿命の終了近くでは明らかである。
図9は、EPDM可撓性チューブを備えたピンチバルブの開閉サイクル試験中の第4の可撓性センサ(図4では34で示される)の応答を示すグラフ84を含む。ピンチバルブの内側の圧力は0.6MPaであった。温度は60℃であった。可撓性チューブは約4200サイクル後にクラックが入った。
グラフは、5つの異なる時間ウィンドウ(それぞれ10回の開閉サイクル)におけるピンチバルブの応答を表す5つの曲線を含み、異なる時間ウィンドウは、異なる開閉サイクル(3300、3500、3700、3900および4100サイクル)において開始する。可撓性センサのアレイにより測定される応答は、開閉サイクルの増加とともに増加する
。これは、可撓性チューブのゴム部品の弾性が増加し、薄くなっていることに関する指標である。
。これは、可撓性チューブのゴム部品の弾性が増加し、薄くなっていることに関する指標である。
センサの持続可能性
可撓性チューブの寿命に対するセンサの安定性および持続可能性は、加速寿命テストにおいて可撓性チューブに取り付けている間、センサからの信号を測定することにより試験した。加速寿命試験は、50℃において50,000以上の開閉サイクルを含み、センサがアクチュエータから十分に離れた場所(例えば、中心から1〜2cm)にあるとき、センサおよび接着性は経時的に良好な安定性を示した。
可撓性チューブの寿命に対するセンサの安定性および持続可能性は、加速寿命テストにおいて可撓性チューブに取り付けている間、センサからの信号を測定することにより試験した。加速寿命試験は、50℃において50,000以上の開閉サイクルを含み、センサがアクチュエータから十分に離れた場所(例えば、中心から1〜2cm)にあるとき、センサおよび接着性は経時的に良好な安定性を示した。
図10Aは、約100,000回の開閉サイクル後に、EPDMチューブに接着させていた図3Aの第6のセンサ36から記録したサンプル応答91を示す。各サイクルの長さは8秒で、4秒開および4秒閉であった。
図10Bは、時間スケールを拡張して信号92のいくつかを示す。図10Cは、図10Bの信号の導関数93を示す。
図10A〜10Cは、応答および信号が安定していることを示す。EPDMチューブに対するナノ粒子ベースのセンサの接着性を視覚的に調べた。
図11Aは、156,800回の開閉サイクルの後、可撓性センサ30のアレイが可撓性チューブ12に取り付けられたままであることを示す。
図11Bは、可撓性チューブ内に漏れ12’が生じることを示し、したがって、可撓性センサ30のアレイは、チューブの寿命に耐える。
故障予測
データセットは、FKM(フッ素エラストマー材料)ベースの8つのチューブに基づき、8つのナノ粒子ベースのセンサがそれらに取り付けられていた。FKMチューブに対するピエゾ抵抗性ナノ材料ベースのセンサの接着は、Pangofol All−Purpose Bonding Cements接着剤を使用して実行された。接着プロセスは、一晩の硬化時間を含んでいた。チューブは、図3Aに提示したように、50℃に設定したインキュベーター内の空気圧金属ピンチバルブ内に配置した。開閉サイクルは、一定の時間セグメントとして設定した(例えば、開位置で4秒、閉位置で4秒)。データは、無線通信ユニットを介してクラウドデータベースに送信され、このユニットは、ZIF(ゼロ挿入力)コネクタを備えた印刷ナノ粒子ベースのセンサに取り付けられていた。8つのセンサのそれぞれの抵抗は、24サンプル/秒で記録した。
データセットは、FKM(フッ素エラストマー材料)ベースの8つのチューブに基づき、8つのナノ粒子ベースのセンサがそれらに取り付けられていた。FKMチューブに対するピエゾ抵抗性ナノ材料ベースのセンサの接着は、Pangofol All−Purpose Bonding Cements接着剤を使用して実行された。接着プロセスは、一晩の硬化時間を含んでいた。チューブは、図3Aに提示したように、50℃に設定したインキュベーター内の空気圧金属ピンチバルブ内に配置した。開閉サイクルは、一定の時間セグメントとして設定した(例えば、開位置で4秒、閉位置で4秒)。データは、無線通信ユニットを介してクラウドデータベースに送信され、このユニットは、ZIF(ゼロ挿入力)コネクタを備えた印刷ナノ粒子ベースのセンサに取り付けられていた。8つのセンサのそれぞれの抵抗は、24サンプル/秒で記録した。
ナノ粒子ベースのセンサの抵抗は、次の結果を変化させる。
a.空気圧開閉サイクル中にチューブに加えられるひずみ。
b.空気圧開閉サイクル中のFKMチューブの弾性特性の変化。
c.可撓性チューブに対するナノ粒子ベースのセンサの接着性の変化。
d.センサにおける経時的変化
a.空気圧開閉サイクル中にチューブに加えられるひずみ。
b.空気圧開閉サイクル中のFKMチューブの弾性特性の変化。
c.可撓性チューブに対するナノ粒子ベースのセンサの接着性の変化。
d.センサにおける経時的変化
この構成は、漏れの場合に可撓性チューブの内側で圧力降下を検出し、空気圧アクチュエータを停止する外部圧力センサを備えていた。そのようにして、故障(例えば、可撓性チューブのバースト)の具体的な時間を検出することができ、ナノ粒子ベースのセンサの関連する応答を相関させることができる。
バースト予測の方法論は特徴量ベースの分析であり、データ準備、概要、サイクル分割、特徴量選択、特徴量エンジニアリング、PCA(主成分分析)、訓練セット、バースト予測のモデリングを含んでいた。
特徴量選択およびエンジニアリング
いくつかの特徴量は一般的であり、一般的な経時的変化を表す。例えば、振幅は、ピンチチューブに接着したピエゾ抵抗性ナノ材料ベースのセンサから記録した。
いくつかの特徴量は一般的であり、一般的な経時的変化を表す。例えば、振幅は、ピンチチューブに接着したピエゾ抵抗性ナノ材料ベースのセンサから記録した。
図12Aは、第4の開閉サイクルの頃のセグメント101を表す。サイクルごとに、振幅が計算される。ピンチバルブの動作時間の関数としての振幅の変化は、図12Bのグラフ102に提示されている。
図のように、明確な傾向があり、振幅は動作時間の増加とともに単調に減少する。この減少は、可撓性チューブの弾性の変化に相関する可能性がある。
異なる信号の種類に対して異なる特徴量が抽出された。信号の種類は、その代表的なサイクルに基づいて評価される。
データ検査により、任意選択的なパターンが図12Cおよび12Dに示すように定義される。例えば、図12Cにおける信号は、指数関数近似と十分に相関する。
図12Cでは、指数関数近似と相関するナノ粒子ベースのセンサの代表的な信号である。A111は、バルブ閉位置におけるゴムの弛緩を表す。C113は、バルブ開位置における可撓性チューブの弛緩を表す
動作時間の関数としての指数関数的成長因子の変化は、図12Eの曲線115により提示される。図のように、バーストの約1時間前に値が急激に上昇している。この上昇は、可撓性チューブの特性の変化に起因する可能性があり、最終的にはバースト(例えば、小さな裂け目の形成)をもたらす。
図12Dは、対数関数近似と相関するナノ粒子ベースのセンサの代表的な信号を示す。B112は、バルブ閉位置における可撓性チューブの弛緩を表す。D114は、バルブ開位置における可撓性チューブの弛緩を表す。
近似(例えば、対数関数近似、指数関数近似、またはさらに別の近似)を使用することで、測定値を圧縮し、ストレージリソース、通信リソースなどの両方を節約できる。
モデリング
問題の枠組みは、回帰的なものであってもよく、目標はチューブのバーストまでの残り時間を予測することである。一般的な考え方は、各信号種類に別個のモデルを適合させ、それらの集合体を作成することである。
問題の枠組みは、回帰的なものであってもよく、目標はチューブのバーストまでの残り時間を予測することである。一般的な考え方は、各信号種類に別個のモデルを適合させ、それらの集合体を作成することである。
モデルの構築には、8本のチューブのセットが使用された。
モデリングは、特徴量のサブセットに基づいていた。判別分析および主成分分析を使用して、データおよび機能の多様性について学習し、説明されているシステムにおいて故障を識別した(図13Aおよび13B参照)。ランダムフォレストモデルを使用して、バーストを予測した(図14Aおよび14B参照)。
図13Aは判別分析を示す。これは、8本の異なるゴム製ピンチバルブチューブの故障までの時間の分類を示す。故障分析のデータは、バーストの10分前、1時間前、2時間前、3時間前、4時間前に収集した。図13Aは、4つのクラスタを示しており、第1のクラスタ121は故障の10分前に行われた測定を含み、第2のクラスタ122は故障の1時間前に行われた測定を含み、第3のクラスタ123は故障の2時間前に行われた測定を含み、第4のクラスタ124は故障の3時間前に行われた測定を含み、第5のクラスタ125は故障の4時間前に行われた測定を含む。
また、図13Aは、スコア概要表126および訓練セット127を示す。スコアは判別分析に基づき、データは訓練セットとして使用される。この結果は、システムを訓練し、7.5%の分類ミスでピンチバルブの故障までの時間を予測できることを意味する。
図13Bは、主成分分析を示す(グラフ138参照)。図13Aに詳述するように、色は故障までの時間を示す。この方法では、特徴量の組み合わせを展開して、最大の分散を備えるように分類された訓練セットをプロットする。
図14A、14Bおよび14Cは、3つの異なるピンチバルブチューブの故障までの時間を示す曲線141、142および143を含む。青色のドットは故障までの実時間(ttf_true)であり、緑色のドットは可撓性チューブに接着させたピエゾ抵抗性ナノ材料ベースのセンサを使用して計算した故障までの予測時間(ttf_pred)である。
モデリングプロセス150のフローチャートは、図15に説明されている。
モデリングプロセスは、以降の一連の手順を含む。
a.データの収集151。−可撓性センサから生データを収集し、クラウドサーバにアップロードする。
b.データの並べ替え152。−可撓性センサから生データを収集し、クラウドサーバにアップロードする。
c.データの準備153。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用して処理する。
d.特徴量の選択154。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用して処理する。
e.特徴量の準備155。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用してここで処理する。
f.ランダムフォレストモデルの適用156。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用してここで処理する。
a.データの収集151。−可撓性センサから生データを収集し、クラウドサーバにアップロードする。
b.データの並べ替え152。−可撓性センサから生データを収集し、クラウドサーバにアップロードする。
c.データの準備153。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用して処理する。
d.特徴量の選択154。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用して処理する。
e.特徴量の準備155。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用してここで処理する。
f.ランダムフォレストモデルの適用156。−データは、以前に定義された特徴量(導関数、スパイク性、線形性など)を使用してここで処理する。
特徴量の準備155は、訓練セットXtraining 161および試験セットXtesting162を出力する。
Xtrainingは、データの70%に基づき、基準として実ttf(Ytraining163)を備えた特徴量を構築するために使用してもよい。Xteesting162−データの30%は、訓練セットに基づいて特徴量に変換される。
訓練セットに基づく試験セットの特徴量から、Y^prediction(
故障までの予測時間)を受信し、故障までの実時間である実Ytestingと比較する。比較により、モデルの精度を推定することを可能にする。このモデルにより、バースト±150サイクルの予測が可能になる。
故障までの予測時間)を受信し、故障までの実時間である実Ytestingと比較する。比較により、モデルの精度を推定することを可能にする。このモデルにより、バースト±150サイクルの予測が可能になる。
モデルの入力および出力は、図16の表1にまとめられている。表
161は、ピンチバルブ−入力および出力におけるバースト予測の一例を提供する。
161は、ピンチバルブ−入力および出力におけるバースト予測の一例を提供する。
特徴量はタイムスタンプおよび故障までの時間とともに並べ替えられ、新しいデータ表を生成する。この時点から、生データでは使用されなくなる。このような表の一例は、図16の162で示されている表2に提示されている。
表2は、タイムスタンプおよび故障までの時間とともに特徴量のリストの例を提供する。
図17は、ピンチバルブを監視する方法200の一例である
方法200は、ステップ210および220を含んでもよい。
ステップ210は、監視期間中に少なくとも1つの可撓性センサの電気パラメータを感知して、感知された電気パラメータの複数の値を提供することを含んでもよい。電気パラメータは、コンダクタンス、抵抗、または他の電気パラメータであってもよい。
少なくとも1つの可撓性センサは、ピエゾ抵抗性ナノ粒子を含んでもよい。
ピエゾ抵抗性ナノ粒子は、ピンチバルブの可撓性導管に直接結合してもよい。
感知された電気パラメータは、可撓性導管パラメータを示してもよい。可撓性導管パラメータは、可撓性センサが取り付けられている可撓性導管の一部に加えられる応力、可撓性センサが取り付けられている可撓性導管の一部に加えられる圧力であってもよい。したがって、少なくとも1つの可撓性センサの電気パラメータは、可撓性導管の予想される故障、可撓性導管の移動などについて、可撓性導管を介した異物の通過を示してもよい。
ピエゾ抵抗性ナノ粒子は、ピンチバルブの可撓性導管に刻み込むことができる。
ピエゾ抵抗性ナノ粒子は、ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付け可能な少なくとも1つの可撓性基板に印刷してもよい。
ステップ210の後に、感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、ピンチバルブの状態を推定するステップ220が続いてもよい。
ピンチバルブの状態を推定することは、ピンチバルブの故障を予測することを含んでもよい。
ピンチバルブの故障を予測することは、感知された電気パラメータの複数の値において、少なくとも1つの故障パターンを検索することを含み、それはピンチバルブの将来の故障を示してもよい。
少なくとも1つの故障パターンは、将来の故障時間を示してもよい。
ピンチバルブの故障を予測することは、感知された電気パラメータの複数の値から少なくとも1つのピンチバルブの特徴量を判定することと、少なくとも1つのピンチバルブの特徴量に基づいてピンチバルブの故障を推定することと、を含んでもよい。
推定することは、ピンチバルブの開閉サイクル中、可撓性導管の1つ以上の弾性特性の変化に応答してもよい。
ピエゾ抵抗性ナノ粒子は、ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付け可能な少なくとも1つの可撓性基板に印刷してもよい。推定することは、可撓性導管への少なくとも1つの可撓性基板の接着性の変化に応答してもよい。
推定することは、少なくとも1つの可撓性センサにおける経時的変化に応答してもよい。
推定することは、機械学習プロセスのモデルの計算、他の方法における計算、推定または適用からの少なくとも1つを実行し、(i)ピンチバルブの開閉サイクル中の可撓性導管の1以上の弾性特性の変化、(ii)可撓性導管への少なくとも1つの可撓性基板の接着性の変化、(iii)少なくとも1つの可撓性センサにおける経時的変化など、1つ以上のパラメータを考慮してもよい。
少なくとも1つの可撓性センサは、複数の可撓性センサであってもよい。
いくつかの可撓性センサは、第1の軸に沿って好ましい感知方向を有し、いくつかの他の可撓性センサは、第1の軸に対して配向され得る第2の軸に沿って好ましい感知方向を有する。
第1の軸は、可撓性導管の長手方向軸に平行であってもよい。
推定することは、教師あり機械学習プロセスの結果に基づいている。
数字の例(例えば、寸法、サイクル数、センサの数、圧力値)および/または材料(ゴム、GNP)はいずれも非限定的な例である。
計算および/または処理および/または推定はいずれも、処理回路により実行してもよい。処理回路は、各可撓性センサに含まれてもよく、可撓性センサのアレイに含まれていてもよく、1つ以上の可撓性センサの近くに配置されてもよく、可撓性センサから離れて配置されてもよい。
計算および/または処理は、複数の処理回路により実行してもよく、例えば、生の感知信号の圧縮を第1の処理回路により実行してもよいが、圧縮されたデータの処理(例えば、故障予測)を別の処理回路により実行することもできる。
処理回路は、測定デバイスに属してもよく、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、グラフィック処理ユニット(GPU)、中央処理装置(CPU)、ハードウェアアクセラレータ、カスタマイズされた回路などであってもよい。
ピンチバルブを含んでもよいキット、およびピエゾ抵抗性ナノ材料を備える少なくとも1つの可撓性センサが提供される場合もあり、ピエゾ抵抗性ナノ材料は、ピンチバルブの可撓性導管に直接結合してもよい。
ピエゾ抵抗性ナノ材料は、ピンチバルブの可撓性導管上に刻み込んでもよい。
ピエゾ抵抗性ナノ材料は、ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付け可能な少なくとも1つの可撓性基板に印刷してもよい。
少なくとも1つの可撓性センサは、複数の可撓性センサであってもよい。
キットにおいて、いくつかの可撓性センサは第1の軸に沿って好ましい感知方向を有し、いくつかの他の可撓性センサは第1の軸に対して配向され得る第2の軸に沿って好ましい感知方向を有する。
第1の軸は、可撓性導管の長手方向軸に平行であってもよい。
キットは、コンピュータ可読媒体を含んでもよく、その媒体は、
(a)少なくとも1つの可撓性センサの感知された電気パラメータの複数の値を受信することであって、感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示してもよい、受信することと、(b)感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、ピンチバルブの状態を推定することと、を行うための命令を格納する。
(a)少なくとも1つの可撓性センサの感知された電気パラメータの複数の値を受信することであって、感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示してもよい、受信することと、(b)感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、ピンチバルブの状態を推定することと、を行うための命令を格納する。
非一時的コンピュータ可読媒体を提供してもよく、その媒体は、監視期間中に少なくとも1つの可撓性センサの感知された電気パラメータを受信し、感知された電気パラメータの複数の値を提供することであって、少なくとも1つの可撓性センサはピエゾ抵抗性ナノ材料を備え、ピエゾ抵抗性ナノ材料はピンチバルブの可撓性導管に直接結合され、感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示す、提供することと、感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、ピンチバルブの状態を推定することと、を行うための命令を格納する。
非一時的コンピュータ可読媒体は、メモリユニット、ストレージ機能を備えた集積回路、コンパクトディスク、磁気的可読媒体、電気的可読媒体、光学的可読媒体などであってもよい。
「備える(comprise、comprises)」、「備えている(comprising)」、「含んでいる(including)」、「含んでもよい(may include)」、および「含む(includes)」という用語のいずれかへの言及は、「からなる(consists)」、「からなっている(consisting)」、および「本質的にからなる(consisting essentially of)」のいずれかの用語に当てはめてもよい。例えば、デバイスを実現するために使用されるマスクを説明する図はいずれも、その図に示されるものより多くの構成要素、図に示される構成要素のみ、または実質的に図に示される構成要素のみを含んでもよい。
上記の明細書では、本発明の実施形態の具体的な例を参照しながら本発明を説明してきた。しかしながら、添付の請求項に記述されている本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、さまざまな修正および変更をそこで行ってもよいことは明らかであろう。
さらに、説明および請求項における「前方」、「後方」、「上部」、「底部」、「上」、「下」などの用語は、あったとしても、説明の目的で使用され、必ずしも永続的、相対的位置を説明するものではない。そのように使用される用語は、適切な状況下で交換可能であり、本明細書において説明される発明の実施形態は、例えば、本明細書に図示または別途説明されたもの以外の配向において動作可能であると理解される。
当業者は、要素間の境界が単なる例示であり、代替的な実施形態では要素を併合してもよく、代わりに機能を分解してさまざまな要素に課してもよいことを認識するであろう。したがって、本明細書に表されている構造は単なる例示であり、実際、同じ機能を達成する他の多くの構造を実現できることが理解されよう。
同じ機能を達成する構成要素の配置は、所望の機能が達成されるように効果的に「関連付け」られる。したがって、特定の機能を達成するために組み合わされた本明細書の任意の2つの構成要素は、構造または中間構成要素に関係なく、所望の機能が達成されるように互いに「関連付けられる」と見なすことができる。
同様に、そのように関連付けられた任意の2つの構成要素は、互いに「動作可能に接続」または「動作可能に結合」され、所望の機能を達成すると見なすこともできる。
同様に、そのように関連付けられた任意の2つの構成要素は、互いに「動作可能に接続」または「動作可能に結合」され、所望の機能を達成すると見なすこともできる。
さらに、当業者は、上記の動作間の境界が単に例示的なものであることを認識するであろう。複数の動作を組み合わせて単一の動作にしてもよく、単一の動作を追加の動作に分散させてもよく、少なくとも部分的に時間的に重なるように動作を実行してもよい。さらに、代替的な実施形態は、特定の動作の複数の場合を含んでもよく、さまざまな他の実施形態において動作の順序を変更してもよい。
また、例えば、一実施形態では、図の例は、単一のデバイス上に配置された回路として実現してもよい。代替的に、その例は、任意の数の別個のデバイス、または適切な様式で互いに相互接続された別個のデバイスとして実現してもよい。しかしながら、他の修正、変更、および代替も可能である。したがって、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味で見なされるものとする。
請求項において、括弧間に配置された参照記号は、その請求項を制限するものと解釈するべきではない。「備えている」という用語は、請求項に列挙されているもの以外の他の要素またはステップの存在を排除するものではない。さらに、本明細書で使用される「ある(aまたはan)」という用語は、1つまたは1つより多いとして定義される。また、請求項における「少なくとも1つ」および「1つ以上」などの導入句の使用は、同じ請求項が「1つ以上」または「少なくとも1つ」という導入句、および「a」または「an」などの不定冠詞を含む場合でも、「a」または「an」という不定冠詞による別の請求要素の導入が、このような要素の1つだけを含む発明に、このような導入された請求要素を含む特定の請求項を限定するものと解釈するべきではない。定冠詞の使用についても同じことが言える。特に明記しない限り、「第1の」および「第2の」などの用語は、そのような用語が説明する要素間を任意に区別するために使用される。したがって、これらの用語は、必ずしもそのような要素の時間的な優先順位または他の優先順位を示すことは意図されていない。
本発明の所定の特徴を本明細書に例示し説明してきたが、多くの修正、置換、変更、および等価物が当業者にはここで想起されるであろう。
したがって、添付の請求項は、本発明の真の精神の範囲内にあるようなすべての修正および変更を網羅するものと理解される。
方法への参照は、その方法を実行するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に準用して適用してもよい。非一時的コンピュータ可読媒体は、集積回路、集積回路の一部、メモリユニット、
コンパクトディスク、光学ストレージ媒体、磁気ストレージ媒体、メムリスティブストレージ媒体、容量ベースのストレージ媒体などであってもよい。
方法への参照は、その方法を実行するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に準用して適用してもよい。非一時的コンピュータ可読媒体は、集積回路、集積回路の一部、メモリユニット、
コンパクトディスク、光学ストレージ媒体、磁気ストレージ媒体、メムリスティブストレージ媒体、容量ベースのストレージ媒体などであってもよい。
Claims (37)
- ピンチバルブを監視する方法であって、
監視期間中に少なくとも1つの可撓性センサの電気パラメータを感知して、前記感知された電気パラメータの複数の値を提供することであって、前記少なくとも1つの可撓性センサはピエゾ抵抗性ナノ材料を備え、前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は前記ピンチバルブの可撓性導管に直接結合され、前記感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示す、提供することと、
前記感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、前記ピンチバルブの状態を推定することと、を含む方法。 - 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性導管に刻み込まれている、請求項1に記載の方法。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付けられている少なくとも1つの可撓性基板に印刷されている、請求項1に記載の方法。
- 前記ピンチバルブの状態を推定することは、前記ピンチバルブの故障を予測することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ピンチバルブの故障を予測することは、前記感知された電気パラメータの複数の値において、前記ピンチバルブの将来の故障を示す少なくとも1つの故障パターンを検索することを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの故障パターンは、前記将来の故障時間を示す、請求項5に記載の方法。
- 前記ピンチバルブの故障を予測することは、前記感知された電気パラメータの複数の値から少なくとも1つのピンチバルブ特徴量を判定することと、前記少なくとも1つのピンチバルブ特徴量に基づいて前記ピンチバルブの故障を推定することと、を含む、請求項4に記載の方法。
- 前記推定することは、前記ピンチバルブの開閉サイクル中の前記可撓性導管の1つ以上の弾性特性の変化に応答する、請求項1に記載の方法。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付けられている少なくとも1つの可撓性基板に印刷され、前記推定することは、前記可撓性導管への前記少なくとも1つの可撓性基板の接着性の変化に応答する、請求項1に記載の方法。
- 前記推定することは、前記少なくとも1つの可撓性センサにおける経時的変化に応答する、請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの可撓性センサは複数の可撓性センサである、請求項1に記載の方法。
- いくつかの可撓性センサは、第1の軸に沿った好ましい感知方向を有し、いくつかの他の可撓性センサは、前記第1の軸に対して配向されている第2の軸に沿って好ましい感知方向を有する、請求項11に記載の方法。
- 前記第1の軸は、前記可撓性導管の長手方向軸に平行である、請求項12に記載の方法。
- 前記推定することは、教師あり機械学習プロセスの結果に基づいている、請求項11に記載の方法。
- 前記ピンチバルブの状態を推定することは、前記ピンチバルブを介した異物の通過を感知することを含む、請求項1に記載の方法。
- ピンチバルブと、ピエゾ抵抗性ナノ材料を備える少なくとも1つの可撓性センサとを備え、前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性導管に直接結合されている、キット。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性導管に刻み込まれている、請求項16に記載のキット。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付けられている少なくとも1つの可撓性基板に印刷されている、請求項16に記載のキット。
- 前記少なくとも1つの可撓性センサは、複数の可撓性センサである、請求項16に記載のキット。
- いくつかの可撓性センサは、第1の軸に沿って好ましい感知方向を有し、いくつかの他の可撓性センサは、前記第1の軸に対して配向されている第2の軸に沿って好ましい感知方向を有する、請求項19に記載のキット。
- 前記第1の軸は、前記可撓性導管の長手方向軸に平行である、請求項20に記載のキット。
- コンピュータ可読媒体をさらに備え、前記媒体は、(a)前記少なくとも1つの可撓性センサの感知された電気パラメータの複数の値を受信することであって、前記感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示す、受信することと、(b)前記感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、前記ピンチバルブの状態を推定することと、を行うための命令を格納する、請求項16に記載のキット。
- 非一時的コンピュータ可読媒体であって、
監視期間中に少なくとも1つの可撓性センサの感知された電気パラメータを受信し、前記感知された電気パラメータの複数の値を提供することであって、前記少なくとも1つの可撓性センサはピエゾ抵抗性ナノ材料を含み、前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性導管に直接結合され、前記感知された電気パラメータは、応力および圧力から選択された可撓性導管パラメータを示す、提供することと、
前記感知された電気パラメータの複数の値に基づいて、前記ピンチバルブの状態を推定することと、を行うための命令を格納する、媒体。 - 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性導管に刻み込まれている、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付けられている少なくとも1つの可撓性基板に印刷されている、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピンチバルブの状態を推定することは、前記ピンチバルブの故障を予測することを含む、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピンチバルブの故障を予測することは、前記感知された電気パラメータの複数の値において、前記ピンチバルブの将来の故障を示す少なくとも1つの故障パターンを検索することを含む、請求項26に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記少なくとも1つの故障パターンは、将来の故障時間を示す、請求項27に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピンチバルブの故障を予測することは、前記感知された電気パラメータの複数の値から少なくとも1つのピンチバルブ特徴量を判定することと、前記少なくとも1つのピンチバルブ特徴量に基づいて前記ピンチバルブの故障を推定することと、を含む、請求項26に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記推定することは、前記ピンチバルブの開閉サイクル中、前記可撓性導管の1つ以上の弾性特性の変化に応答する、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピエゾ抵抗性ナノ材料は、前記ピンチバルブの可撓性チューブに貼り付けられている少なくとも1つの可撓性基板に印刷され、前記推定することは、前記可撓性導管への前記少なくとも1つの可撓性基板の接着性の変化に応答する、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記推定することは、前記少なくとも1つの可撓性センサにおける経時的変化に応答する、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記少なくとも1つの可撓性センサは、複数の可撓性センサである、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- いくつかの可撓性センサは、第1の軸に沿って好ましい感知方向を有し、いくつかの他の可撓性センサは、第1の軸に対して配向されている第2の軸に沿って好ましい感知方向を有する、請求項33に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記第1の軸は、前記可撓性導管の長手方向軸に平行である、請求項23に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記推定することは、教師あり機械学習プロセスの結果に基づいている、請求項32に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記ピンチバルブの状態を推定することは、前記ピンチバルブを介した異物の通過を感知することを含む、請求項32に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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