Fault Detection and Isolation of Visbreaker Unit in Oil Refinery using Multistage Gath-Geva Clustering
محل انتشار: بیستمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,371
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_562
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In this paper Fault Detection and Isolation (FDI) is shown as a pattern classification problem which can be solved using clustering techniques. Gath-Geva clustering (GGC) isexploited as optimal form by a performance assessment rule for fault detection, while multistage Gath-Geva clustering isemployed for the intent of fault isolation. Furthermore since Visbreaker unit is a large scale process, a novel hybrid method on the basis of Principle Component Analysis and GeneticAlgorithm optimization was also proposed in order to cope with the curse of dimensionality and complexity of computationproblems. There are two main percentile criteria for validation of fault detection namely specificity and sensitivity. Evaluationof fault isolation has been depicted in confusion matrix. For analysis and visualization of the correlated high dimensional data, PCA maps the data point into lower dimensional space.The proposed FDI approaches have been evaluated through experimental Visbreaker process unit data collected in oil refinery.
کلیدواژه ها:
Fault Detection ، Fault Isolation ، Gath-Geva Clustering ، Multistage Clustering ، Principle Component Analysis (PCA) ، Visbreaker Process Unit
نویسندگان
Mohammad Mokhtare
Department of Mechatronics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran,Iran
Mahdi Aliyari Shoorehdeli
Faculty of Electrical Engineering, Mechatronics Dept, K.N. Toosi University of Tech. Tehran, Iran
Alireza Fatehi
Faculty of Electrical Engineering, Mechatronics Dept, K.N. Toosi University of Tech. Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :