論文の概要: Data-Based Design of Multi-Model Inferential Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02872v1
- Date: Sat, 5 Aug 2023 12:55:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 18:20:24.705897
- Title: Data-Based Design of Multi-Model Inferential Sensors
- Title（参考訳）: マルチモデル慣性センサのデータベース設計
- Authors: Martin Mojto, Karol Lubu\v{s}k\'y, Miroslav Fikar, Radoslav Paulen
- Abstract要約: 産業プロセスの非線形特性は、通常、単純な線形推論センサーを設計する主な制限である。
本稿では,マルチモデル推論センサの設計のための2つの新しいアプローチを提案する。
その結果、単モデル/複数モデル推論センサの最先端設計技術よりも大幅に改善された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper deals with the problem of inferential (soft) sensor design. The
nonlinear character of industrial processes is usually the main limitation to
designing simple linear inferential sensors with sufficient accuracy. In order
to increase the inferential sensor predictive performance and yet to maintain
its linear structure, multi-model inferential sensors represent a
straightforward option. In this contribution, we propose two novel approaches
for the design of multi-model inferential sensors aiming to mitigate some
drawbacks of the state-of-the-art approaches. For a demonstration of the
developed techniques, we design inferential sensors for a Vacuum Gasoil
Hydrogenation unit, which is a real-world petrochemical refinery unit. The
performance of the multi-model inferential sensor is compared against various
single-model inferential sensors and the current (referential) inferential
sensor used in the refinery. The results show substantial improvements over the
state-of-the-art design techniques for single-/multi-model inferential sensors.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,推定センサ設計の問題に対処する。
産業プロセスの非線形特性は通常、十分な精度で単純な線形推論センサを設計する主な限界である。
推論センサの予測性能を向上し,その線形構造を維持できないために,マルチモデル推論センサは簡単な選択肢である。
本論文では, 最先端のアプローチの欠点を軽減するために, マルチモデル推論センサの設計に新たな2つのアプローチを提案する。
開発手法の実証のために,実世界の石油化学精製装置である真空ガス水素化装置の推論センサを設計した。
マルチモデル推論センサの性能を、各種単一モデル推論センサと精製に使用される電流(参照)推論センサとを比較した。
その結果、シングル/マルチモデル推論センサの最先端設計技術に対する大幅な改善が示された。
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