| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
1997년 봄 (04/25 ~ 04/26, 동국대학교) |
| 권호 |
3권 1호, p.241 |
| 발표분야 |
공정시스템 |
| 제목 |
연속 공정에 대한 다변량 통계적 제어 방법을 이용한 공장규모 실시간 이상 감지 및 진단 |
| 초록 |
최근 공정 자동화 및 무인화 추세에 따라 DCS(Distributed Control System)가 설치되어 공정으로부터 막대한 양의 데이터들을 실시간으로 받아들일 수 있는 infrastructure가 갖추어져 있으므로 이를 이용하여 공정의 안전한 조업과 제품의 고품질을 유지하며 점진적으로 공정조업을 향상시키기 위해서는 이상이 발생한 즉시 이상 발생 여부 및 이상 원인을 진단케 해주는 실시간 감시 및 진단(On-Line Monitoring and Diagnosis) 기술이 필수적이라 할 수 있다본 연구에서는 공정의 실제 거동에 대한 정보를 가지고 있으나 대부분 ill-conditioned되어 있는 process measurement들의 historical database를 PCA(Principal Component Analysis)와 Hierarchical Decomposition을 이용하여 통계적 모델을 구성함으로써 연속공정인 Tennessee Eastman benchmark process에 적용하여 실시간으로 공정을 감지하고 그 이상원인을 통계적으로 진단하였다.
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| 저자 |
조현우, 장근수, 한종훈
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| 소속 |
포항공과대 |
| 키워드 |
PCA; Hierarchical Decomposition; On-Line Monitoring; Diagnosis
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| E-Mail |
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| 원문파일 |
초록 보기 |
