1994 Fiscal Year Annual Research Report
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06650862
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
柘植 義文 九州大学, 工学部, 助教授 (00179988)
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| Keywords | プロセスシステム / ARXモデル / 逐次確率比検定 / 異常診断 / 異常検知 |
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| Research Abstract |
本研究では,ダイナミカルに状態が推移するプラントを対象にして,運転時に得られる時系列データから,プラントの状態推移を的確に予測・監視する傾向管理システムを構築することを目的とし,以下の機能を具備させることを検討した.
機能1:将来の状態の推移状況を予測する機能.
機能2:現在の状態が正常な運転状況であるか判定する機能.
機能3:アラームシステムの上下限値を運転状況に応じて適切に変更する機能
機能4:異常診断システムへの入力となる異常状態の特徴抽出を的確に行う機能
平成6年度は,線形モデルに基づいて上記の機能1,2,4の基礎理論の確立を目標として,槽=配管系を用いた実験を行った.その結果,各機能について以下の結果が得られた.
機能1:槽=配管系への入力が周期的に変動する場合(負荷変動),ARXモデルによる状態予測は可能である.
機能2:(1)で得られた予測値と実測値の残差に対し逐次確率比検定を用いて,正常である仮説HOと異常である仮説Haのいずれが採択できるかの検定HO/Haを行うことによって,負荷変動下における状態を逐次判定することはできる.
(2)の検定において異常である仮説Haとして,異常に高い仮説H+と異常に低い仮説H-を定義し,HO/H+の検定とHO/H-の検定を同時に行うことによって,異常状態の特徴抽出は可能である.
槽=配管系を用いた実験に関しては,当初に計画したような基礎理論の確立まで達成することができたが,同時に次のような課題が残った.
課題(1)入力の変動が非周期的な場合やより複雑なプロセスへの適用可能性の検討
課題(2)正常状態を予測する線形モデルとして,ARXモデル以外のモデルの検討
課題(3)逐次確率比検定で用いるパラメータの適切な設定法の検討
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