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[해외논문] Data-driven sensor fault diagnosis systems for linear feedback control loops

Journal of process control, v.54, 2017년, pp.152 - 171  

Wang, K. ,  Chen, J. ,  Song, Z.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper develops a sensor fault diagnosis (SFD) scheme for a multi-input and multi-output linear dynamic system under feedback control to identify different types of sensor faults (bias, drift and precision degradation), particularly for the incipient sensor faults. Feedback control, leading to f...

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참고문헌 (32)

  1. IEEE Kourti 22 5 10 2002 Process analysis and abnormal situation detection: from theory to practice Control Systems 

  2. J. Process Control Du 38 42 2016 10.1016/j.jprocont.2015.12.007 Integration of fault diagnosis and control based on a trade-off between fault detectability and closed loop performance 

  3. Smart Mater. Struct. Gaetan 14 1 36 2005 10.1088/0964-1726/14/1/004 Sensor validation using principal component analysis 

  4. Chemom. Intell. Lab. Syst. Changkyu 70 165 2004 10.1016/j.chemolab.2003.10.011 Sensor fault identification based on time-lagged PCA in dynamic process 

  5. Pike 1992 Commissioning of BEMS: Code of Practice 

  6. Broen 1974 IEEE Conference on A nonlinear voter-estimator for redundant systems. in Decision and Control including the 13th Symposium on Adaptive Processes 

  7. J. Process Control Yoon 11 4 387 2001 10.1016/S0959-1524(00)00008-1 Fault diagnosis with multivariate statistical models part I: using steady state fault signatures 

  8. J. Process Control Ding 24 2 431 2014 10.1016/j.jprocont.2013.08.011 Data-driven design of monitoring and diagnosis systems for dynamic processes: a review of subspace technique based schemes and some recent results 

  9. Fagarasan 2008 Parity Equations for Fault Detection and Isolation 

  10. Int. J. Control Autom. Syst. Jia 13 2 274 2015 10.1007/s12555-014-0098-0 Robust observer-based sensor fault reconstruction for discrete-time systems via a descriptor system approach 

  11. Comput. Chem.Eng. Venkatasubramanian 27 3 293 2003 10.1016/S0098-1354(02)00160-6 A review of process fault detection and diagnosis: part I: Quantitative model-based methods 

  12. Ljung 1998 System Identification 

  13. J. Process Control Huang 15 1 53 2005 10.1016/j.jprocont.2004.04.007 Closed-loop subspace identification: an orthogonal projection approach 

  14. Signal Process Ljung 52 2 209 1996 10.1016/0165-1684(96)00054-0 Subspace identification from closed loop data 

  15. Automatica Gilson 41 2 241 2005 10.1016/j.automatica.2004.09.016 Instrumental variable methods for closed-loop system identification 

  16. Van den Hof 1996 Proceedings of the 35th IEEE Conference Multivariable closed-loop identification: from indirect identification to dual-Youla parametrization. in Decision and Control 

  17. Automatica Wang 42 2 315 2006 10.1016/j.automatica.2005.09.012 Closed-loop subspace identification using the parity space 

  18. AIChE J. Qin 47 7 1581 2001 10.1002/aic.690470711 Detection and identification of faulty sensors in dynamic processes 

  19. Annu. Rev. Control Qin 36 2 220 2012 10.1016/j.arcontrol.2012.09.004 Survey on data-driven industrial process monitoring and diagnosis 

  20. AIChE J. Zhou 56 1 168 2010 10.1002/aic.11977 Total projection to latent structures for process monitoring 

  21. Comput. Chem. Eng. Simoglou 23 S277 1999 10.1016/S0098-1354(99)80068-4 Dynamic multivariate statistical process control using partial least squares and canonical variate analysis 

  22. IEEE Trans. Li 61 11 6438 2014 A new method of dynamic latent-variable modeling for process monitoring. Industrial Electronics 

  23. Ding 2014 Data-Driven Design of Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Systems 

  24. Control Eng. Pract. MacGregor 3 3 403 1995 10.1016/0967-0661(95)00014-L Statistical process control of multivariate processes 

  25. J. Chemom. Joe Qin 17 8-9 480 2003 10.1002/cem.800 Statistical process monitoring: basics and beyond 

  26. AIChE J. Qin 60 9 3092 2014 10.1002/aic.14523 Process data analytics in the era of big data 

  27. AIChE J. Gertler 50 2 388 2004 10.1002/aic.10035 PCA-based fault diagnosis in the presence of control and dynamics 

  28. Ind. Eng. Chem. Res. McNabb 44 8 2359 2005 10.1021/ie049570o Fault diagnosis in the feedback-invariant subspace of closed-loop systems 

  29. J. Process Control Wan 22 1 26 2012 10.1016/j.jprocont.2011.10.013 Data-driven diagnosis of sensor precision degradation in the presence of control 

  30. Oakland 2017 Statistical Process Control 

  31. Chem. Eng. Res. Des. Skogestad 75 6 539 1997 10.1205/026387697524092 Dynamics and control of distillation columns: a tutorial introduction 

  32. Skogestad Vol. 2 2007 

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