SYSTEMS AND METHODS FOR EVENT DETECTION AND DIAGNOSIS

Detection of event conditions in an industrial plant includes receiving process data corresponding to one or more sensors, estimating normal statistics from the process data, estimating abnormal statistics from the process data with potential!)' abnormal operation of the one or more components,...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: LI, WEICHANG, DASH, SOURABH K, SOMMERS, JEFFREY J, O'CONNOR, THOMAS F
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Detection of event conditions in an industrial plant includes receiving process data corresponding to one or more sensors, estimating normal statistics from the process data, estimating abnormal statistics from the process data with potential!)' abnormal operation of the one or more components, determining a fault model from the estimated normal and abnormal statistics, the fault model including a learning matrix, one or more fault indices indicating a likelihood of an occurrence of one or more fault events, and a fault threshold corresponding to the one or more sensors, determining one or more further fault indices from the further process data: applying the fault threshold to the one or more further fault indices, and indicating a further occurrence of the one or more fault events when a magnitude of the one or more further fault indices exceeds the fault threshold corresponding to the one or more sensors. La présente invention concerne la détection de conditions d'événement dans une installation industrielle, consistant à recevoir des données de traitement correspondant à un ou plusieurs capteurs, à estimer des statistiques normales à partir des données de traitement, et à estimer des statistiques anormales à partir des données de traitement avec un fonctionnement potentiellement anormal du ou des éléments, à déterminer un modèle de défaut à partir des statistiques normales et anormales estimées, le modèle de défaut comprenant une matrice d'apprentissage, un ou plusieurs indices de défaut indiquant une probabilité d'occurrence d'un ou de plusieurs événements de défaut, et un seuil de défaut correspondant au ou aux capteurs, à déterminer un ou plusieurs indices de défaut supplémentaires à partir des données de traitement supplémentaires ; à appliquer le seuil de défaut au ou aux indices supplémentaires, et à indiquer une occurrence supplémentaire du ou des événements de défaut lorsqu'une grandeur du ou des indices de défaut supplémentaires dépasse le seuil de défaut correspondant au ou aux capteurs.