Slow‐varying batch process monitoring based on canonical variate analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most industrial batch processes display normal slow changes over batches because of the influence of external factors. The question of how to take this slow‐varying behaviour into account during dynamic process monitoring remains a challenge for researchers. To address the above issue, a slow‐varying batch process monitoring method is proposed for multiphase batch processes. It makes subtraction between two different batches with a certain interval for pre‐treating the original data and subsequently utilizes a canonical variate analysis (CVA) algorithm with kernel density estimation (KDE) for fault detection. For each subphase, the proposed method can extract a variable‐wise dynamic characteristic with the time evolution for every single batch and capture statistical features of slow variations along batch direction simultaneously. It is less sensitive to normal gradual changes with a low false‐positive rate. The performance of the proposed method for batch process monitoring was tested on a numerical simulation system and penicillin fermentation production process with comparison to multiphase CVA, multiphase slow feature analysis (SFA), multiphase principal component analysis (PCA), and traditional CVA without phase division. The achieved results clearly demonstrate the effectiveness of the proposed method, which is a remarkable and promising tool for modelling and monitoring batch processes with regular slow‐varying characteristics.
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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 | 0,001 |
| 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 ».