Эта книга представляет проверенную стратегию для разработки оптимальных автоматизированных анализаторов неисправностей технологических процессов. Анализаторы неисправностей процессов отслеживают ход технологических операций, чтобы выявлять первопричины возникающих проблем. Существует несколько диагностических стратегий для автоматизации анализа неисправностей процессов, однако автоматизированный анализ неисправностей до сих пор широко не используется в обрабатывающих отраслях из-за проблем стоимости и производительности, а также сложности моделирования поведения процессов на необходимом уровне детализации.
В ответ на это, в книге представлен метод минимальных доказательств (MOME) - модельно-ориентированная диагностическая стратегия, которая облегчает разработку и внедрение оптимальных автоматизированных анализаторов неисправностей технологических процессов. MOME был создан в Университете Делавэра исследователями, которые разработали систему FALCON - анализатор неисправностей процессов в реальном времени.
Авторы демонстрируют, как MOME используется для диагностики одиночных и множественных неисправностей, определения стратегического размещения датчиков процесса и распределения анализаторов неисправностей в крупных технологических системах. Книга начинается с исследования необходимости автоматизации анализа неисправностей процессов. Далее рассматриваются: логика модельно-ориентированного вывода, используемая в MOME; логика MOME для выполнения диагностики одиночных и множественных неисправностей; алгоритмы нечеткой логики для автоматизации MOME; распределение анализаторов неисправностей процессов в крупных технологических системах; виртуальный SPC анализ и его использование в FALCONEER IV; логика переходов состояний процесса и ее использование в FALCONEER IV.
В заключение книги приводится обобщение полученного опыта применения FALCONEER IV в реальных технологических процессах, включая преимущества "интеллектуального надзора" за операциями. Эта книга дает читателям мощный инструмент для обеспечения безопасности и надежности любых технологических систем.
Автор: Честер Даниэл Л.
В книге Честера Дэниела Л. "Оптимальный автоматический анализ ошибок процесса" описана стратегия разработки оптимальных автоматических анализаторов ошибок процесса. Процедуры мониторинга операций процесса идентифицируют причины операционных проблем. Существует несколько стратегий диагностики для автоматизации анализа ошибок процессов; однако автоматизированный анализ ошибок все еще не часто используется в обрабатывающей индустрии из-за проблем с ценами и производительностью, а также сложности моделирования поведения процесса на необходимом уровне детализации. В ответ книга предлагает метод наименьшего доказательства (МНО), стратегию модели-основанной диагностики, которая облегчает разработку и внедрение оптимизированных автоматических анализатора ошибок процесса. МНО был создан в Университете Делавара учеными, которые разработали систему анализа ошибок процесса FALCON. Авторы демонстрируют, как МНО использует для диагностики индивидуальных и множественных ситуаций ошибок, определяет стратегическое размещение датчиков процесса и распределяет анализаторы ошибок внутри больших систем процессов.
Электронная Книга «Optimal Automated Process Fault Analysis» написана автором Chester Daniel L. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118481936
Описание книги от Chester Daniel L.
Tested and proven strategy to develop optimal automated process fault analyzers Process fault analyzers monitor process operations in order to identify the underlying causes of operational problems. Several diagnostic strategies exist for automating process fault analysis; however, automated fault analysis is still not widely used within the processing industries due to problems of cost and performance as well as the difficulty of modeling process behavior at needed levels of detail. In response, this book presents the method of minimal evidence (MOME), a model-based diagnostic strategy that facilitates the development and implementation of optimal automated process fault analyzers. MOME was created at the University of Delaware by the researchers who developed the FALCON system, a real-time, online process fault analyzer. The authors demonstrate how MOME is used to diagnose single and multiple fault situations, determine the strategic placement of process sensors, and distribute fault analyzers within large processing systems. Optimal Automated Process Fault Analysis begins by exploring the need to automate process fault analysis. Next, the book examines: Logic of model-based reasoning as used in MOME MOME logic for performing single and multiple fault diagnoses Fuzzy logic algorithms for automating MOME Distributing process fault analyzers throughout large processing systems Virtual SPC analysis and its use in FALCONEER IV Process state transition logic and its use in FALCONEER IV The book concludes with a summary of the lessons learned by employing FALCONEER IV in actual process applications, including the benefits of «intelligent supervision» of process operations. With this book as their guide, readers have a powerful new tool for ensuring the safety and reliability of any chemical processing system.
