自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いた異常信号の検出法 A Method of Detecting Abnormal Signals using Statistical Analysis for Residual Sequence of AR Model Estimation Error

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抄録

逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 異常信号を検出する.<BR>本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 本手法は異常信号の検出に有効であることがわかった.

A method of detecting abnormal process signals in fault diagnosis using statistical analysis for the residual sequence of an AR model estimation error by recursive maximum likelihood method is developed. It involves white noise tests for the residual sequence of an AR model estimation error by the recursive maximum likelihood method using a logarithmic likelihood function and an integrated square of the autocorrelation function. The method proposed in this study has the advantage of detecting online abnormal signals in industrial use. It was applied to abnormal detection of the catalyst feed flow in a linear low-density polyethylene plant to confirm the design philosophy. The actual result indicates that the proposed method is effective in detecting abnormal process signals.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 22(6), 1289-1293, 1996-11-20 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  5件

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被引用文献:  1件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002669821
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4078142
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  J-STAGE 
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