کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5000293 | 1460680 | 2017 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Dominant trend based logistic regression for fault diagnosis in nonstationary processes
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون لجستیک مبتنی بر روند غالب برای تشخیص خطا در فرایندهای غیر تثبیت شده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تشخیص گسل، انزوا گسل، فرایندهای ناپایدار، استخراج روند غالب، رگرسیون لجستیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی هوافضا
چکیده انگلیسی
This paper presents a fault diagnosis method called dominant trend based logistic regression (DTLR) for monitoring nonstationary processes. Different from conventional sample-wise diagnosis approaches, it uses sliding windows to collect process data and extract dominant trend features. After data preprocessing via robust sparse representation, the feature vector reflecting variation trend is obtained by solving a convex optimization problem, i.e., dominant trend extraction (DTE). Then the â2-norm of the dominant trend vector is used as a detection index to quantify the dissimilarity between normal and abnormal conditions. Once it exceeds the control limit, the feature vector is used to train the weight vector of logistic regression. The fault type can be determined as the class with the maximum conditional probability. With trend information, DTLR can effectively detect and isolate faults in nonstationary processes. Simulations on a synthetic nonstationary dynamic process, a nonstationary continuous stirred tank reactor (CSTR), and the real data of a blast furnace iron-making process illustrate superior monitoring and isolation performance of DTLR, compared with conventional methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Control Engineering Practice - Volume 66, September 2017, Pages 156-168
Journal: Control Engineering Practice - Volume 66, September 2017, Pages 156-168
نویسندگان
Jun Shang, Maoyin Chen, Hongquan Ji, Donghua Zhou, Haifeng Zhang, Mingliang Li,