Self-learning of fault diagnosis identification

Mata San Marcos, José Luis de la y Rodríguez Hernández, Manuel (2011). Self-learning of fault diagnosis identification. En: "21st European Symposium on Computer Aided Process Engineering, ESCAPE-21", 29/05/2011 - 01/06/2011, Chalkidiki, Grecia. ISBN 9780444538956.

Descripción

Título: Self-learning of fault diagnosis identification
Autor/es:
  • Mata San Marcos, José Luis de la
  • Rodríguez Hernández, Manuel
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 21st European Symposium on Computer Aided Process Engineering, ESCAPE-21
Fechas del Evento: 29/05/2011 - 01/06/2011
Lugar del Evento: Chalkidiki, Grecia
Título del Libro: Proceedings of the 21st European Symposium on Computer Aided Process Engineering, ESCAPE-21
Fecha: 2011
ISBN: 9780444538956
Materias:
Palabras Clave Informales: sensor validation, distributed simulation, modeling.
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

A good and early fault detection and isolation system along with efficient alarm management and fine sensor validation systems are very important in today¿s complex process plants, specially in terms of safety enhancement and costs reduction. This paper presents a methodology for fault characterization. This is a self-learning approach developed in two phases. An initial, learning phase, where the simulation of process units, without and with different faults, will let the system (in an automated way) to detect the key variables that characterize the faults. This will be used in a second (on line) phase, where these key variables will be monitored in order to diagnose possible faults. Using this scheme the faults will be diagnosed and isolated in an early stage where the fault still has not turned into a failure.

Más información

ID de Registro: 11951
Identificador DC: http://oa.upm.es/11951/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:11951
URL Oficial: http://www.escape-21.gr/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Sep 2012 11:06
Ultima Modificación: 24 Feb 2017 16:26
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