Improved Dynamic Latent Variable Modeling for Process Monitoring and Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Due to the advancement of modern industrial processes, a considerable number of measured variables enhance the complexity of systems, progressively leading to the development of multivariate statistical analysis (MSA) methods to exploit valuable information from the collected data for predictive modeling, fault detection and diagnosis, such as partial least squares (PLS), canonical correlation analysis (CCA) and their extensions.However, these methods suffer from some issues, involving the irrelevant information extracted by PLS, and CCA's inability to exploit quality information.Latent variable regression (LVR) was designed to address these issues, but it has not been fully and systematically studied.A concurrent kernel LVR (CKLVR) with a regularization term is designed for collinear and nonlinear data to construct a full decomposition of the original nonlinear data space, and to provide comprehensive information of the systems.Further, dynamics are inevitable in practical industrial processes, and thus a dynamic auto-regressive LVR (DALVR) is also proposed based on regularized LVR to capture dynamic variations in both process and quality data.The comprehensive monitoring framework and fault diagnosis and causal analysis scheme based on DALVR are developed.Their superiority can be demonstrated with case studies, involving the Tennessee Eastman process, Dow's refining process and three-phase flow facility process.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».