Comparison of advanced set-based fault detection methods with classical data-driven and observer-based methods for uncertain nonlinear processes
Comparison of advanced set-based fault detection methods with classical data-driven and observer-based methods for uncertain nonlinear processes
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针对不确定非线性过程的先进的基于集合的故障检测方法与经典的数据驱动和基于观测器的方法的比较
DOI：
10.1016/j.compchemeng.2022.107975
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发表时间：
2022
影响因子：
4.3
通讯作者：
Scott, Joseph K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mu, Bowen;Yang, Xuejiao;Scott, Joseph K.
自动化故障检测（FD）方法对于复杂工程系统的安全和盈利运行至关重要。数据驱动方法和基于模型的方法都得到了广泛的研究，其中一些方法在实践中得到了广泛的应用。然而，从可接受的流程变化中区分错误仍然是一个关键的挑战，这使得错误警报和遗漏的错误都很常见。原则上，基于集合的FD方法可以严格解决这一挑战。然而，现有的方法往往过于保守，特别是对于非线性系统。此外，很少有公开的比较能够清楚地证明基于集合的方法相对于传统方法的优势。本文首先提出了一种基于离散时间微分不等式的基于集的FD方法，并通过几个实例证明了该方法提高了故障灵敏度。接下来，将基于集合的方法与具有代表性的数据驱动和基于模型的方法进行了详细的比较。结果验证了基于集合的方法的一些关键优势，但也突出了未来工作的关键挑战。
Automated fault detection (FD) methods are essential for safe and profitable operation of complex engineered systems. Both data-driven and model-based methods have been extensively studied, and some are widely used in practice. However, distinguishing faults from acceptable process variations remains a critical challenge, making both false alarms and missed faults commonplace. In principle, set-based FD methods can rigorously address this challenge. However, existing methods are often much too conservative, particularly for nonlinear systems. Moreover, few if any published comparisons clearly demonstrate the supposed advantages of set-based methods relative to conventional methods. This paper first presents a new set-based FD method based on discrete-time differential inequalities and demonstrates increased fault sensitivity through several case studies. Next, a detailed comparison of set-based methods with representative data-driven and model-based approaches is presented. The results verify some key advantages of the set-based approaches, but also highlight key challenges for future work.
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