Detection of process and sensor faults using model-based approaches in industrial batch processes

• Autorzy: Schubert U. , Arellano-Garcia H. , Wozny G.

Warianty tytułu

PL

Wykrywanie i diagnoza uszkodzeń w okresowych procesach przemysłowych [Tyt.równol.]

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The pressure to develop new approaches for process control with improved performance leads to the application of model based predictive control methods in a variety of processes. However, the main drawback of implementing these approaches lies in the need for expensive model development. In this work, new prospects for current advanced process control projects in the chemical industry incorporating algorithms for fault detection and identification are presented. The starting point in this contribution stems from a research cooperation work with the Evonik Degussa GmbH at Hanau-Wolfang, Germany. The proposed design approach will show that additional benefit can be made accessible by using process models for fault detection and identification in addition to regulatory control. The considered industrial case studies reveal the improvement and the need for robust symptom generation in potential online applications.

PL

Presja do tworzenia nowych sposobów kontroli procesu o lepszej wydajności prowadzi do zastosowania metod opartych na modelach sterowania predykcyjnego w różnorodnych typach procesów. Jednakże główną wadą tych metod jest kosztowne tworzenie modelu. Przedstawiono nowe propozycje projektów dotyczące złożonych procesów kontroli w inżynierii procesowej zawierające algorytmy wykrywania i identyfikacji uszkodzeń. Punkt wyjścia wywodzi się ze wspólnej pracy badawczej z firmą Evonik Degussa GmbH z Hanau-Wolfgang, Niemcy. Zaproponowana metoda projektowania pokazuje, że można uzyskać dodatkowe korzyści przez użycie wdrożonych modeli procesu do wykrywania i identyfikacji uszkodzeń mimo sterowania kontrolnego. Przedstawiony przypadek przemysłowy ukazuje polepszenie i potrzebę generowania symptomów w potencjalnych aplikacjach online.

Słowa kluczowe

EN

control; fault

PL

kontrola; uszkodzenie

• Wydawca: Komitet Inżynierii Chemicznej i Procesowej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Chemical and Process Engineering
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 30, z. 3
• Strony: 369--388
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz.,Rys., wykr.,

Twórcy

autor

Schubert U.

autor

Arellano-Garcia H.

autor

Wozny G.

• Berlin Institute of Technology, Centre of Human-Machine-Systems, Berlin, Germany

Bibliografia

• [1] CAMACHO E.F., BORDONS C., Model Predictive Control, 1999, Springer.
• [2] RICHALET J., Pratique de la commande prédictive. 1993, Paris, Hermes, 349.
• [3] CHIANG L.H., RUSSEL E.L., BRAATZ R.D., Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems, Advanced Textbooks in Control and Signal Processing, M.J. Grimble and M.A. Johnson (Eds.), Vol. XIV, 2001, New York, Springer, 279.
• [4] ISERMANN R., Fault-Diagnosis Systems - An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Robotics, Vol. 18, 2006, Springer Verlag GmbH, 475.
• [5] KORBICZ J. et al., Fault Diagnosis. Models, Artificial Intelligence, Applications, ed. J. Korbicz et al., 2004, Berlin, Springer, 920.
• [6] DASH S., VENKATASUBRAMANIAN V., Comp. Chem. Eng., 2000, 24, 785.
• [7] VENKATASUBRAMANIAN V., et al., Comp. Chem. Eng., 2003, 27, 293.
• [8] SCHULER H., Automation in Chemical Industry. atp Automatisierungstechnische Praxis, 2006. 54, 363.
• [9] HÖFLING T., Methoden zur Fehlererkennung mit Parameterschätzung und Paritätsgleichungen. VDIFortschrittsberichte, 546. 1996, Düsseldorf, VDI-Verlag.
• [10] PATTON R.J., CHEN J., Control Eng. Practice, 1997, 5, 671.
• [11] FRANK P.M., DING X., J. Proc. Contr., 1997, 7, 403.
• [12] GERTLER J., Fault Detection and Diagnosis in Engineering Systems, 1998, New York, Marcel Dekker, Inc., 504.
• [13] DELMAIRE G., CASSAR J.P., STAROSWIECKI M., Identification and Parity Space Techniques for Failure Detection in SISO Systems Including Modelling Errors, Decis Contr., 1994.
• [14] CHOW E., WILLSKY A., IEEE Trans Autom Contr., 1984. 29, 603.
• [15] GERTLER J., MONAJEMY R., Automatica, 1995, 31, 627.
• [16] FRANK P.M., Residual evaluation for fault diagnosis based on adaptive fuzzy thresholds. in Qualitative and Quantitative Modelling Methods for Fault Diagnosis, IEE Colloquium on. 1995.
• [17] OH Y.S. et al., Comp. Chem. Eng., 1997. 21.(Supplement 1), S941.
• [18] JURICIC D., ZNIDARSIC A., FÜSSEL D., Eng. Appl. Artif. Intell., 1997. 10, 15.
• [19] ARELLANO-GARCIA H., et al., Increasing the predictivity of kinetic models for high-cell-density cultivations, in Computer Aided Chemical Engineering, 2007, Elsevier, 953–958.
• [20] LJUNG L., System Identification, Theory for the User (2nd Ed.), 1999, Prentice Hall.