論文の概要: Monitoring nonstationary processes based on recursive cointegration analysis and elastic weight consolidation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08579v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 12:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 15:05:41.544131
• Title: Monitoring nonstationary processes based on recursive cointegration analysis and elastic weight consolidation
• Title（参考訳）: 再帰的統合解析と弾性重み付けに基づく非定常過程のモニタリング
• Authors: Jingxin Zhang and Donghua Zhou and Maoyin Chen
• Abstract要約: 従来のアプローチは、通常の動的偏差を障害と誤認し、高い誤報を引き起こす。 本稿では, RCA と RPCA を用いて, 実際の故障と通常のシステム変化を区別する手法を提案する。 破滅的な「忘れる問題」を解決するために弾性重量凝縮(EWC)が用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8102838347038617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers the problem of nonstationary process monitoring under frequently varying operating conditions. Traditional approaches generally misidentify the normal dynamic deviations as faults and thus lead to high false alarms. Besides, they generally consider single relatively steady operating condition and suffer from the catastrophic forgetting issue when learning successive operating conditions. In this paper, recursive cointegration analysis (RCA) is first proposed to distinguish the real faults from normal systems changes, where the model is updated once a new normal sample arrives and can adapt to slow change of cointegration relationship. Based on the long-term equilibrium information extracted by RCA, the remaining short-term dynamic information is monitored by recursive principal component analysis (RPCA). Thus a comprehensive monitoring framework is built. When the system enters a new operating condition, the RCA-RPCA model is rebuilt to deal with the new condition. Meanwhile, elastic weight consolidation (EWC) is employed to settle the `catastrophic forgetting' issue inherent in RPCA, where significant information of influential parameters is enhanced to avoid the abrupt performance degradation for similar modes. The effectiveness of the proposed method is illustrated by a practical industrial system.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,頻繁な動作条件下での非定常プロセスモニタリングの問題点について考察する。 伝統的なアプローチは一般的に、通常の動的偏差を断層と誤認し、高い誤報を引き起こす。 また、比較的安定した単独の運転条件を考慮し、連続した運転条件を学習する際に壊滅的な忘れる問題に苦しむ。 本稿では,新しい正規サンプルが到着するとモデルが更新され,結合関係の緩やかな変化に適応できる,通常のシステム変化と実際の欠陥を区別する再帰的統合解析(RCA)を最初に提案する。 RCAが抽出した長期均衡情報に基づいて、残りの短期動的情報を再帰主成分分析(RPCA)により監視する。 したがって、包括的な監視フレームワークが構築される。 システムが新しい動作状態に入ると、RCA-RPCAモデルが再構築され、新しい状態に対処する。 一方、RPCA固有の「破滅的忘れ」問題に対処するために、弾性重み強化(EWC)を用いており、同様のモードの急激な性能劣化を避けるために、重要なパラメータの情報が強化されている。 本手法の有効性は実用的産業システムによって示される。

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