自己回帰モデル推定残差列の仮説検定を用いた異常信号の検出法 A Method of Detecting Abnormal Signals using Hypothesis Testing for Residual Sequence of AR Model Estimation Error

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抄録

プロセス異常信号の検出においてしきい値の設定は難しい。本論文では, 自己回帰モデル推定残差列の不偏分散と平均値の仮説検定によるプロセス異常信号の検出法を検討した.本法は, 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, 現在と過去のモデル推定残差列の不偏分散の違いを<I>F</I>検定し, 平均値の違いを<I>t</I>検定することにより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, 不偏分散の違いを<I>F</I>検定する方法が異常信号の検出に有効であることがわかった.

A method of setting the threshold is said to be difficult for detecting abnormal signals in fault diagnosis. In this paper, a method of detecting abnormal signals using hypothesis testing for residual sequence of AR model estimation error by recursive maximum likelihood method was studied. It involves <I>F</I>-testing the difference between present and past unbiased variance and <I>t</I>-testing the difference between present and past mean for residual sequence of AR model estimation error.<BR>The method 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 <I>F</I>-testing 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 23(2), 170-174, 1997-03-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  6件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002767174
  • 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
    4161074
  • 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  NDL  J-STAGE 
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