Estimacija teško mjerljivih procesnih veličina zasnovana na mješavini Gaussovih regresijskih modela (CROSBI ID 383014)
Ocjenski rad | doktorska disertacija
Podaci o odgovornosti
Grbić, Ratko
Slišković, Dražen
hrvatski
Estimacija teško mjerljivih procesnih veličina zasnovana na mješavini Gaussovih regresijskih modela
Problemi s upravljanjem mnogih procesa u industriji vezani su s nemogućnošću online mjerenja važnih procesnih veličina. Ovaj se problem može u značajnoj mjeri riješiti estimacijom ovih teško mjerljivih procesnih veličina na temelju drugih lako mjerljivih procesnih veličina. Uobičajeno se ovi estimatori nazivaju soft-senzori. Osnovu soft-senzora čini matematički model procesa koji u praksi nije na raspolaganju te ga je potrebno odrediti na temelju pogonskih podataka. U disertaciji se predlaže metoda za izgradnju modela procesa koji može poslužiti za estimaciju teško mjerljive veličine, nadzor procesa, detekciju i identifikaciju kvara. Izgradnja modela procesa predloženom metodom odvija se u tri koraka. Najprije se provodi odabir lako mjerljivih veličina na temelju kojih će se estimirati teško mjerljiva veličina od interesa primjenom uzajamnog sadržaja informacije. Zatim se modeliraju odnosi u ulaznom prostoru korištenjem Gaussove mješavine te na temelju koje je moguće klasterirati raspoložive mjerne podatke i izgraditi lokalne regresijske modele temeljene na Gaussovim procesima. Budući da su procesi po prirodi promjenjivi, točnost estimacije i efikasnost nadzora procesa zasnovanog na modelu procesa izgrađenog na starim podacima u pravilu opada s vremenom. Kako bi se ovo izbjeglo, u radu se predlaže adaptivni regresijski model zasnovan na Gaussovim procesima kao i adaptivna mješavina Gaussovih regresijskih modela. Efikasnost i karakteristike predloženih metoda analizirane su na četiri primjera od kojih su dva simulacijska, a dva temeljena na stvarnim pogonski podacima.
soft-senzor; estimacija teško mjerljive procesne veličine; nadzor procesa; modeliranje procesa; pogonski podaci; uzajamni sadrţaj informacije; Gaussova mješavina; regresijski model zasnovan na Gaussovim procesima; adaptivni soft-senzor
nije evidentirano
engleski
Difficult-to-measure process variable estimation based on mixture of Gaussian process regression models
nije evidentirano
soft sensor; difficult-to-measure process variable estimation; process monitoring; process modelling; plant data; mutual information; Gaussian mixture; Gaussian process regression model; adaptive soft sensor
nije evidentirano
Podaci o izdanju
180
05.07.2013.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Osijek