自己回帰モデル推定残差列の仮説検定を用いた異常信号の検出法

プロセス異常信号の検出においてしきい値の設定は難しい。本論文では, 自己回帰モデル推定残差列の不偏分散と平均値の仮説検定によるプロセス異常信号の検出法を検討した.本法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, 現在と過去のモデル推定残差列の不偏分散の違いをF検定し, 平均値の違いをt検定することにより異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 不偏分散の違いをF検定する方法が異常信号の検出に有効であることがわかった....

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Published in化学工学論文集 Vol. 23; no. 2; pp. 170 - 174
Main Authors 竹内, 健史, 花熊, 克友, 中矢, 一豊, 佐々木, 隆志, 中西, 英二
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 化学工学会 1997
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ISSN0386-216X
1349-9203
DOI10.1252/kakoronbunshu.23.170

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Summary:プロセス異常信号の検出においてしきい値の設定は難しい。本論文では, 自己回帰モデル推定残差列の不偏分散と平均値の仮説検定によるプロセス異常信号の検出法を検討した.本法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, 現在と過去のモデル推定残差列の不偏分散の違いをF検定し, 平均値の違いをt検定することにより異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 不偏分散の違いをF検定する方法が異常信号の検出に有効であることがわかった.
ISSN:0386-216X
1349-9203
DOI:10.1252/kakoronbunshu.23.170