Learning Centre

Integrated Fault Detection System for a Board Machine

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Zakharov, Alexey, Ph.D., Aalto University, Department of Biotechnology and Chemical Technology, Finland
dc.contributor.author Tikkala, Vesa-Matti
dc.date.accessioned 2014-11-25T10:00:32Z
dc.date.available 2014-11-25T10:00:32Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.isbn 978-952-60-5980-8 (electronic)
dc.identifier.isbn 978-952-60-5979-2 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4942 (electronic)
dc.identifier.issn 1799-4934 (printed)
dc.identifier.issn 1799-4934 (ISSN-L)
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/14497
dc.description.abstract The current process industry faces remarkable challenges due to global competition, tightening environmental regulations, and the increasing complexity and integration of process plants. Especially, the pulp and paper industry has been under pressure in recent years to improve the efficiency of operations and to optimize production. Managing abnormal events, such as disturbances, faults and failures is an essential part of improving the operation of process plants. Traditional plant automation systems are able to handle the typical faults and disturbances and to restore the process into a normal state. However, in order to address more complex faults, the automation systems must be accompanied by fault detection methods which provide the plant operators and maintenance with additional information about the faults. This thesis presents the development of an integrated fault detection system for a board machine. The system was developed according to a created methodology which exploited the decomposition and control strategy of the process as well as fault analysis. The presented fault detection system consisted of four fault detection algorithms that addressed the faults having the most significant effect on the economic performance and operability of the process. The fault detection system comprised of a valve stiction detection system employing a parallel configuration of four different stiction detection algorithms, a robust detection method for non-stationary oscillations, a dynamic causal digraph -based method for detecting consistency sensor faults, a detection method for leakages and blockages in the drying section using non-linear parity equations, and a self-organising map -based process monitoring method for detecting caliper sensor fouling. The individual fault detection algorithms were tested and validated in case studies using simulations and industrial data. In addition, industrial experiments were carried out at the board machine. The obtained results were very promising and showed that the presented methodology provided a systematic approach to the development of a fault detection system. The testing results indicated that the fault detection algorithms provide useful information for improving the operation and maintenance of the board machine. en
dc.description.abstract Globaali kilpailu, kiristyvät ympäristövaatimukset sekä entistä monimutkaisemmat ja suljetummat prosessit asettavat merkittäviä haasteita nykypäivän prosessiteollisuudelle. Erityisesti paperi- ja selluteollisuus on ollut murroksessa viime vuosina, mikä vaatii toiminnan tehostamista ja tuotannon optimoimista. Olennainen tapa parantaa prosessien toimintaa on poikkeavien prosessiolosuhteiden ja vikojen hallinta. Normaalit prosessiautomaatiojärjestelmät pystyvät selvittämään tavallisimmat viat ja häiriöt sekä palauttamaan prosessin normaaliin tilaan. Kuitenkin kriittisimpien vikatilanteiden tapauksessa täytyy automaatiojärjestelmän rinnalle kehittää vianhavaintamenetelmiä, jotka tuottavat tietoa prosessin vioista operaattoreille ja kunnossapidolle. Tässä työssä on kehitetty integroitu vianhavaintajärjestelmä kartonkikoneelle. Järjestelmän kehittämistä varten on luotu metodologia, jossa hyödynnetään prosessin rakenteen ja säätöjärjestelmän tuntemusta sekä vika-analyysiä. Vianhavaintajärjestelmä koostui useista eri algoritmeista, jotka olivat kehitetty havaitsemaan vikoja, joilla on merkittävin vaikutus prosessin taloudellisuuteen ja toimintaan. Järjestelmä kattoi venttiilien jumiutumisen havainnointijärjestelmän, epästationaarisille signaaleille soveltuvan oskillointien havainnointimenetelmän, dynaamisiin digraafeihin perustuvan menetelmän sakeusmittausten vikojen tunnistamiseen, menetelmän vuotojen ja tukosten havaitsemiseksi kuivatusosassa sekä itseohjautuviin karttoihin perustuvan paksuussensorin likaantumisen monitoroinnin. Yksittäiset vianhavaintamenetelmät testattiin ja validoitiin tapaustutkimuksissa käyttäen apuna simulointeja ja teollista mittausdataa. Lisäksi kartonkikoneella suoritettiin koeajoja. Testitulokset olivat erittäin lupaavia ja todistivat että esitetty metodologia tarjoaa systemaattisen lähestymistavan vianhavaintajärjestelmän kehittämiseen. Vianhavaintamenetelmien testeistä saadut tulokset puolestaan osoittivat että menetelmät tuottavat hyödyllistä tietoa prosessin toiminnan ja kunnossapidon parantamiseksi. fi
dc.format.extent 108 + app. 62
dc.format.mimetype application/pdf en
dc.language.iso en en
dc.publisher Aalto University en
dc.publisher Aalto-yliopisto fi
dc.relation.ispartofseries Aalto University publication series DOCTORAL DISSERTATIONS en
dc.relation.ispartofseries 193/2014
dc.relation.haspart [Publication 1]: Pozo Garcia, O., Tikkala, V.-M., Zakharov, A. and Jämsä-Jounela, S.-L.. Integrated FDD system for valve stiction in a paperboard machine. Control Engineering Practice, 21(6), pp. 818–828, 2013. doi:10.1016/j.conengprac.2013.02.014.
dc.relation.haspart [Publication 2]: Tikkala, V.-M., Zakharov, A. and Jämsä-Jounela, S.-L.. A method for detecting non-stationary oscillations in process plants. Control Engineering Practice, 32, pp. 1–8, 2014. doi:10.1016/j.conengprac.2014.07.008.
dc.relation.haspart [Publication 3]: Cheng, H., Tikkala, V.-M., Zakharov, A., Myller, T. and Jämsä-Jounela, S.-L.. Application of the Enhanced Dynamic Causal Digraph Method on a Three-Layer Board Machine. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 19(3), pp. 644–655, 2011. doi:10.1109/TCST.2010.2051441.
dc.relation.haspart [Publication 4]: Zakharov, A., Tikkala, V.-M. and Jämsä-Jounela, S.-L.. Fault detection and diagnosis approach based on nonlinear parity equations and its application to leakages and blockages in the drying section of a board machine. Journal of Process Control, 23(9), pp. 1380–1393, 2013. doi:10.1016/j.jprocont.2013.03.006.
dc.relation.haspart [Publication 5]: Tikkala, V.-M. and Jämsä-Jounela, S.-L.. Monitoring of Caliper Sensor Fouling on a Board Machine Using Self-Organizing Maps. Expert Systems with Applications, 39(12), pp. 11228–11233, 2012. doi:10.1016/j.eswa.2012.03.049.
dc.subject.other Automation en
dc.subject.other Paper technology en
dc.title Integrated Fault Detection System for a Board Machine en
dc.title Integroitu vianhavaintajärjestelmä kartonkikoneelle fi
dc.type G5 Artikkeliväitöskirja fi
dc.contributor.school Kemian tekniikan korkeakoulu fi
dc.contributor.school School of Chemical Technology en
dc.contributor.department Biotekniikan ja kemian tekniikan laitos fi
dc.contributor.department Department of Biotechnology and Chemical Technology en
dc.subject.keyword fault detection en
dc.subject.keyword paper machine en
dc.subject.keyword valve stiction en
dc.subject.keyword oscillations en
dc.subject.keyword causal digraph en
dc.subject.keyword parity equation en
dc.subject.keyword self-organising map en
dc.subject.keyword industrial application en
dc.subject.keyword vikojen havainnointi fi
dc.subject.keyword paperikone fi
dc.subject.keyword oskillointi fi
dc.subject.keyword venttiili fi
dc.subject.keyword kausaalinen digraafi fi
dc.subject.keyword pariteettiyhtälö fi
dc.subject.keyword itseohjautuva kartta fi
dc.identifier.urn URN:ISBN:978-952-60-5980-8
dc.type.dcmitype text en
dc.type.ontasot Doctoral dissertation (article-based) en
dc.type.ontasot Väitöskirja (artikkeli) fi
dc.contributor.supervisor Jämsä-Jounela, Sirkka-Liisa, Prof., Aalto University, Department of Biotechnology and Chemical Technology, Finland
dc.opn Hägglund, Tore, Prof., Lund University, Sweden
dc.opn Ritala, Risto, Prof., Tampere University of Technology, Finland
dc.date.dateaccepted 2014-11-18
dc.rev Hägglund, Tore, Professor, Lund University, Sweden
dc.rev Zhang, Ping, Professor, University of Kaiserslautern, Germany
dc.date.defence 2014-12-05


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse