کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5000272 | 1460679 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel data-based quality-related fault diagnosis scheme for fault detection and root cause diagnosis with application to hot strip mill process
ترجمه فارسی عنوان
طرح جدید تشخیص خطا مبتنی بر کیفیت مبتنی بر کیفیت برای تشخیص خطا و تشخیص ریشه با استفاده از فرآیند آسیاب برقی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مرتبط با کیفیت، ریشه علت تشخیص، فرآیند آسیاب برقی داغ، تجزیه و تحلیل متغیر کانونی تغییر یافته، سهم بازسازی عمومی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی هوافضا
چکیده انگلیسی
In this paper, a new technology or solution of quality-related fault diagnosis is provided for hot strip mill process (HSMP). Different from traditional data-based fault diagnosis methods, the alternative approach is focused more on root cause diagnosis. The new scheme addresses the quality-related fault detection with the developed modified canonical variable analysis (MCVA) model, then the advantage of original generalized reconstruction based contribution (GRBC) is followed to identify the faulty variables. Meanwhile, a new transfer entropy (TE)-based causality analysis method is proposed for root cause diagnosis of quality-related faults. Finally, the whole proposed framework is practiced with real HSMP data, and the results demonstrate the usage and effectiveness of these approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Control Engineering Practice - Volume 67, October 2017, Pages 43-51
Journal: Control Engineering Practice - Volume 67, October 2017, Pages 43-51
نویسندگان
Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng, Kai Zhang,