Fault Detection and Diagnosis in a Continuous Process with Uncertainly Normal Situations

負荷変動などの入力変動を伴う連続プロセスでは, 正常状態の変動が不確定であるために異常の検出と診断は困難であった。本研究では, 不確定な正常値をARXモデルを用いて予測する.この予測値と測定値との間の残差に対して2つの逐次確率比検定 (SPRT) を同時に行い, 正常か異常に高いかの判定と正常か異常に低いかの判定の結果より, 測定値を5段階の符号 (+, +?, 0, -?, -) に分類する.このようにして得られた全ての測定点の符号の組合せ (パターン) はプロセス内の異常状態を表現するものであり, 符号付有向グラフを用いた異常診断アルゴリズムによってその原因を探索することができる.また, 槽-配管系を用いた実験により本手法の有効性を示した.