自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いた異常信号の検出法

逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 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, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 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, 本手法は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. 22; no. 6; pp. 1289 - 1293
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 1996
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ISSN0386-216X
1349-9203
DOI10.1252/kakoronbunshu.22.1289

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Summary:逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 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, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 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, 本手法は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.22.1289