An Easy to Interpret Fault Detection Approach to Multivariable Statistical Process Monitoring
محل انتشار: شانزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,051
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE16_402
تاریخ نمایه سازی: 6 اسفند 1386
چکیده مقاله:
Chemical process plant safety, production specifications, environmental regulations, operational constraints and plant economics are some of the main reasons driving an upward interest in research and development of more methods for process monitoring and control. Although there have been a large number of industrial applications of Multivariable Statistical Process Control (MSPC) reported in the literature, there have been far fewer documented cases where MSPC systems have been applied in stored data with their results interpreted by plant operators, rather than MSPC experts. In this paper an easy to interpret method to diagnose process fault is proposed. The method uses the concepts of normal region and benefits from the data projection capability of principal component analysis. A two CSTRs case study is invoked to show the effectiveness of the proposed approach.
کلیدواژه ها:
Multivariable Statistical Process Monitoring (MSPC) ، Principal Component Analysis (PCA) ، Fault Detection ، CSTR
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :