トレンド除去信号を用いたベーズの統計量推論によるプロセス異常信号の検出法 Detection of Abnormal Signals Without Trend Ingredient and Bayesian Statistical Inference

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抄録

逐次最尤推定法とベーズの統計量推論を用いたプロセス異常信号検出法は自己回帰モデルの次数の選定に煩雑さがあった.そこで, プロセス信号のトレンド成分を1回差分により除去し, その信号を用いてベーズの統計量推論を行う手法を開発した.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での触媒供給流量異常信号の検出に適用した.その結果, プロセス異常信号の検出に有効であることがわかった.

A method of detecting process abnormal signals using a recursive maximum likelihood method and Bayesian statistical inference has difficulty mselecting the order of an AR model. A method using process signals without trend ingredient by once differential method and Bayesian statistical inference has been developed. The method proposed in this study has the advantage of detecting online process 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 24(5), 803-805, 1998-09-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  3件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002836079
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    NOT
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4562916
  • 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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