Support vector machines combined to observers for fault diagnosis in chemical reactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A hybrid data/model‐based approach is proposed for fault detection and isolation for chemical reactions in jacketed stirred vessels. Using data‐based methods in high nonlinear systems requires training data to include a wide range of varying operations to ensure correct fault isolation. If such data is not available, a model‐based approach can be used to enhance fault isolation. But, observers require a relatively precise process model, which is also not always available. In this work, we propose to combine an observer with statistical data‐based methods (support vector machines, SVM) for fault detection in order to avoid at the time precise process modelling (necessary for model‐based approach) and great number of training data (necessary for data‐based approach). An interesting case study that falls in this category is a chemical stirred tank reactor, with high nonlinear reactions. Therefore, a simplified process model is used as a starting point to develop an observer for fault isolation. The used process model is corrected using information from SVM when no fault is detected. The methodology is validated experimentally in lab‐scale and pilot‐scale polymerisation reactors. For processes with linear dynamics, model‐free SVM classification was found sufficient to detect and isolate sensor and actuator faults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».