Fault Detection and Classification for a Process with Multiple Production Grades
Notice bibliographique
Résumé
In practice, an industrial polyethylene process produces various products, even often developing new production grades for market demand. Therefore, the process has not only multiple operating conditions, but also time-varying characteristics. In addition, the process measurements inevitably are redundant and noisy. It is a challenging problem for on-line classifying the operating conditions in the industrial process. In this paper, principal component analysis (PCA) is applied to the reference data set to reduce the dimensions of variables and eliminate the collinearities among process measurements. Since outliers are inevitable in a real plant data set, they significantly stretch the cluster centers and covariances and reach an unreliable solution. In this paper, the distance-based fuzzy c -means (DFCM) algorithm is proposed. A boundary distance for each cluster is derived for identifying outliers, which should be discarded from the reference data set. Before the on-line classification, the statistic Q and T 2 of new data have to be evaluated. If any one of the statistics is out of its control limits, it indicates the new data do not belong to the PCA subspace and they should be collected for the next model update. In this paper, the blockwise recursive formulas for updating the means and covariance matrix are derived. By utilizing the updated means and covariance, a new PCA subspace that accounts for all events is derived recursively. In addition, through rotating and shifting the coordinates of the PCA subspace, the cluster parameters on the new subspace can be directly transferred from the previous one. The proposed method was successfully applied to monitor a polyethylene process with multiple production grades and time-varying characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».