論文の概要: Fault Detection and Identification via Monitoring Modules Based on Clusters of Interacting Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11444v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 01:17:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 22:12:27.421565
• Title: Fault Detection and Identification via Monitoring Modules Based on Clusters of Interacting Measurements
• Title（参考訳）: 干渉計測のクラスタに基づくモニタリングモジュールによる故障検出と検出
• Authors: Enrique Luna Villagomez, Vladimir Mahalec,
• Abstract要約: 本研究は,対話的計測のクラスタからなるモジュールをベースとした,制御対応の分散プロセス監視手法を提案する。 この手法は、モニタリングモジュールの完全な主成分分析(f-PCA)を使用して、テネシー・イーストマン・プロセスのベンチマークで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work introduces a novel control-aware distributed process monitoring methodology based on modules comprised of clusters of interacting measurements. The methodology relies on the process flow diagram (PFD) and control system structure without requiring cross-correlation data to create monitoring modules. The methodology is validated on the Tennessee Eastman Process benchmark using full Principal Component Analysis (f-PCA) in the monitoring modules. The results are comparable to nonlinear techniques implemented in a centralized manner such as Kernel PCA (KPCA), Autoencoders (AE), and Recurrent Neural Networks (RNN), or distributed techniques like the Distributed Canonical Correlation Analysis (DCCA). Temporal plots of fault detection by different modules show clearly the magnitude and propagation of the fault through each module, pinpointing the module where the fault originates, and separating controllable faults from other faults. This information, combined with PCA contribution plots, helps detection and identification as effectively as more complex nonlinear centralized or distributed methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,対話的計測のクラスタからなるモジュールをベースとした,制御対応の分散プロセス監視手法を提案する。 この方法論は、プロセスフロー図(PFD)と制御システム構造に依存しており、モニタリングモジュールを作成するために相互相関データを必要としない。 この手法は、モニタリングモジュールの完全な主成分分析(f-PCA)を使用して、テネシー・イーストマン・プロセスのベンチマークで検証されている。 結果は、Kernel PCA(KPCA)、オートエンコーダ(AE)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)といった集中型手法や、分散正準相関解析(DCCA)のような分散技術に匹敵する。 異なるモジュールによる障害検出の時間的プロットは、各モジュールにおける障害の大きさと伝播を明確に示し、障害が発するモジュールを特定し、他の障害から制御可能な障害を分離する。 この情報とPCAコントリビューションプロットが組み合わさって、より複雑な非線形集中型あるいは分散型の方法と同様に、検出と識別を効果的に行う。

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