通常運転条件の下での物理的知識と過去の運転データに基づく故障診断のための定性的モデリング

Xia Junqing; Yamashita Yoshiyuki

文献

J-GLOBAL ID：202102237868751554 整理番号：21A0426357

通常運転条件の下での物理的知識と過去の運転データに基づく故障診断のための定性的モデリング

Qualitative Modeling for Fault Diagnosis Based on Physical Knowledge and Historical Operation Data under Normal Operating Conditions

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資料名：
巻： 53 号： 12 ページ： 771-786(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： S0629A ISSN： 0021-9592 CODEN： JCEJAQ 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

故障診断は,化学プロセスの日常業務における重要なタスクである。本論文では,欠陥のあるデータセットを使用せずに,プロセス知識系の定性的推論技術とデータ駆動型プロセス監視技術に基づく故障診断を組み合わせたハイブリッド故障診断方法を提案した。通常の運転条件の知識から生成された追加のプロセス特徴変数である拡張属性は,2つの手法を統合するために利用される。プロセス定性的推論モデルを,これらの技術を結合して,モデリングを緩和するために単純化した。この故障診断法はいくつかの潜在的故障根候補に対する多重推論ルートを提供する。各候補と推論ルートにおける変数を,データ駆動故障検出方法の結果に従って重み付けした。したがって,優先リストを,更なる現場試験のための化学技術者に提示した。この方法の有効性をTennessee Eastmanプロセスを用いて検証し,新しい診断結果を達成した。(翻訳著者抄録)

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著者キーワード (6件)： , , , , ,

化学プロセスの計測,制御一般 , 化学プロセスの測定,監視,計装 , 化学プロセスの理論 , 信頼性

引用文献 (21件)：

Chiang, L. H., E. L. Russell and R. D. Braatz; Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems, 1st ed., Springer, London, U.K. (2003)
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