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Enregistrement W2314102187 · doi:10.1021/ie101786t

An Integrated Fault Detection and Isolation and Safe-Parking Framework for Networked Process Systems

2011· article· en· W2314102187 sur OpenAlexaff
Miao Du, R. Gandhi, Prashant Mhaskar

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault detection and isolationActuatorProcess (computing)Context (archaeology)RectificationComputer scienceFault (geology)Work in processProcess controlReliability engineeringControl engineeringReal-time computingDistributed computingControl theory (sociology)EngineeringControl (management)Operations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work considers the problem of fault detection and isolation (FDI) and fault-handling for networked process systems subject to actuator faults. Multiple units are interconnected in the context of a networked plant. It is assumed that the failed actuator reverts to its fail-safe position and precludes the possibility of nominal operation in the affected unit. First, a robust FDI design is presented, where relations between the prescribed inputs and state measurements in the absence of faults are constructed with the consideration of uncertainty by using the process model. A fault is detected and isolated when the corresponding relation is violated. Then, an algorithm is developed to generalize the safe-parking approach (maintaining the process at an appropriate temporary operating point, which is called a safe-park point, during fault rectification) for fault-tolerant control to account for complex interconnections such as parallel and recycle streams in networked process systems. In particular, it can determine the units that need to be safe-parked during fault rectification and generate possible safe-park points for these units. The efficacy of the integrated FDI and safe-parking framework is demonstrated on a chemical process example comprising three reactors and a separator.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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