Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Budowa grafów przyczynowo-skutkowych procesów z wykorzystaniem archiwalnych przebiegów sygnałów

Tytuł:
Budowa grafów przyczynowo-skutkowych procesów z wykorzystaniem archiwalnych przebiegów sygnałów
Building cause-effect graph of processes with use of archival signal values
Autorzy:
Tabor, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/277657.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
graf przyczynowo-skutkowy
diagnostyka
modelowanie procesów
obiekt liniowy
obiekt nieliniowy
cause-effect graph
diagnostics
process modeling
linear system
nonlinear system
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 11; 65-68
1427-9126
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W artykule opisano metodę automatycznego tworzenia grafu przyczynowo-skutkowego procesu przemysłowego. Metoda polega na wyszukiwaniu w całym zbiorze zmiennych procesowych takich sygnałów, które związane są pewnymi znanymi zależnościami często występującymi w instalacjach przemysłowych (np. algorytm regulacji PID). Następnie poszukiwane są pary sygnałów o wysokiej wartości współczynników korelacji liniowej Pearsona oraz monotonicznej Spearmana i Kendalla między zmiennymi. Dodatkowo analizowana jest sekwencja rozchodzenia się zaburzeń w instalacji. Na podstawie zdobytych informacji tworzony jest graf przyczynowo-skutkowy opisujący obiekt lub jego część. Przedstawiono efekt działania algorytmu dla dwóch obiektów. Pierwszy składa się z trzech zbiorników z cieczą z regulacją poziomu w jednym z nich. Drugim jest fragment sieci przesyłowej transportującej gaz ziemny na dużym obszarze.

The paper presents cause-effect graphing method applied to industrial process. Method is based on searching in process dataset such signals, that are tied together by relations often occurring in industrial installations (for example PID algorithm). Subsequently algorithm is looking for pairs of signals having high values of Pearson, Spearman and Kendall correlation coefficients. Additionally sequence of spreading disturbances is analyzed. On the basis of the gathered information case-effect graph that describes analyzed object or its part is build. Effect of described method is presented with two example industrial objects. First is a three tank system. Second is a part of gas network.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies