Multiway discrete hidden Markov model‐based approach for dynamic batch process monitoring and fault classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new multiway discrete hidden Markov model (MDHMM)‐based approach is proposed in this article for fault detection and classification in complex batch or semibatch process with inherent dynamics and system uncertainty. The probabilistic inference along the state transitions in MDHMM can effectively extract the dynamic and stochastic patterns in the process operation. Furthermore, the used multiway analysis is able to transform the three‐dimensional (3‐D) data matrices into 2‐D measurement‐state data sets for hidden Markov model estimation and state path optimization. The proposed MDHMM approach is applied to fed‐batch penicillin fermentation process and compared to the conventional multiway principal component analysis (MPCA) and multiway dynamic principal component analysis (MDPCA) methods in three faulty scenarios. The monitoring results demonstrate that the MDHMM approach is superior to both the MPCA and MDPCA methods in terms of fault detection and false alarm rates. In addition, the supervised MDHMM approach is able to classify different types of process faults with high fidelity. © 2011 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2012
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle