Simulation case study of causal based reasoning and inference methods in paper making grade change process
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Helsinki University of Technology |
Diplomityö
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Instructions for the author
Authors
Date
2006
Department
Major/Subject
Prosessien ohjaus ja hallinta
Mcode
Kem-90
Degree programme
Language
en
Pages
v + 99 s. + liitt. 9
Series
Abstract
Vikatunnistus ja -eristäminen (FDI) on tärkeä osa teollisuusprosesseja, koska prosessimuuttujat ovat luonteeltaan dynaamisia. Vian tunnistaminen on merkki viasta tai häiriöstä systeemissä. Vian eristäminen menetelmä, jolla voidaan määrittää vian tarkka sijainti. Prosessiviat, kuten mittauksen ajautuma, aiheuttavat suuria taloudellisia menetyksiä prosessiteollisuudessa. On tarpeellista selvittää vikojen syy-seuraussuhteita, jotta voitaisiin kehittää tehokas vian havainnointi- ja eristysjärjestelmä. Kirjallisuuskatsaus keskittyy yleisiin kausaalisiin vikatunnistus ja -eristysmenetelmiin. Osiossa painotetaan etenkin päättelymenetelmiä sekä prosessimuuttujien kausaalisuuden selvittämistä teollisuusympäristössä. Tätä varten tapaustutkimukset toteutettiin erilaisilla prosessiteollisuuden aloilla. Teollisuusprosesseissa tutkittiin informaatiovirtaa yleisesti eli muuttujien kausaalista esitystä prosessissa sekä vikatunnistuksen ja -eristyksen eri algoritmeja. Diplomityön kokeellisessa osuudessa keskityttiin kehittämään sopiva menetelmä vikojen tunnistamiseen ja eristämiseen. Tätä varten kohdeprosessiksi valittiin reaaliaikainen paperin laadunvaihtoprosessi. OPER+ päättelylohkoa käytettiin datan testauksessa. Prosessia analysoitiin sekä normaali- että vikatilanteissa. Dynaamista simulaattoria käytettiin tarvittavien simulointiajojen suorittamiseksi. Prosessimalli kehittyi laatumuuttujien sekä systeemin simulointiajojen kausaalisuuden perusteella. Mallipohjainen lähestymistapa perustui operaattoreilta saatuun tietoon ja muuttujien välisiin kausaalisiin suhteisiin. Etsintäalgoritmi kehitettiin identifioimaan prosessihäiriöistä aiheutuvia vikoja. Kehitetty kausaalinen malli toimi hyvin häiriötilanteissa. Vikojen tunnistusta varten vikadiagnostiikka-algoritmi tutki paperikoneen eri osioita käyttäen kausaalisia suhteita. Tulokset osoittivat kausaalisten mallien tärkeyden teollisuussovelluksissa. Informaatiovirrat eri prosessien eri osioiden välillä ovat tärkeässä asemassa häiriöiden identifioinnissa. Operaattorin on mahdollista tunnistaa vian syy nopeasti ja tarpeen mukaan korjaavia toimenpiteitä voidaan tehdä.Description
Supervisor
Jämsä-Jounela, Sirkka-LiisaKeywords
fault diagnosis, vikadiagnostiikka, fault isolation, vian eristäminen, causal based reasoning, kausaalinen päättely, Apros simulation, Apros simulointi, multilevel flow models, monikerroksiset virtausmallit