A fault detection method based on horizontal visibility graph‐integrated complex networks: Application to complex chemical processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the trend towards large‐scale structure and complexity in modern chemical processes, it is difficult to describe the system operating status and fault conditions via traditional approaches. In addition, there are obstacles to fault detection research in complex chemical processes due to the characteristics of the equipment hardware used in chemical systems, data collection and handling, strong internal correlations in chemical systems, factors affecting transmission, and randomness and cascade in process failures. Therefore, this paper presents a fault detection method based on horizontal visibility graph (HVG) analysis‐integrated complex networks. The data for each variable in the system are regarded as a time series, each time series is modelled into a network by the horizontal visibility algorithm, and each single‐layer network corresponding to a time series is abstracted as a node. Meanwhile, the correlation between two single‐layer networks is used to characterize the correlation between the corresponding nodes. Moreover, a complex network structure representing the chemical system can be constructed from the correlations. In addition, according to the correlation ratio matrix obtained from the fault state and the normal state, the variance of each node determines the faulty node. Finally, we verify the validity and the effectiveness of the proposed method by applying it to the Tennessee Eastman (TE) process.
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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 | 0,001 |
| 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 ».