学会誌「EICA」

[研究発表] プロセスデータの相関を利用した異常診断技術の下水処理プロセスへの適用

内容

本論文では，水質・水量・機器の操作量など各種のプロセスデータ間の相関を定量的に解析する主成分分析（PCA）と呼ばれる手法を用いた多変量統計的プロセス管理（MSPC）に基づく異常診断システムの構築法を提案し，下水処理プロセスを対象として，その効果を評価する。特に，一定の異常診断性能を確保しながら，人間が介在するエンジニアリング要素を最小限にした異常診断システムを構築する方法について検討する。そのために，MSPCの異常検出用データの閾値を自動的に設定する方法を提案し，その有効性を下水処理プロセスの異常シナリオ

巻

11巻2/3号2006年

Page

41

題名

プロセスデータの相関を利用した異常診断技術の下水処理プロセスへの適用

Title

A Fault Diagnosis Technique by Using Correlation between Various Process Data and Its Application to Wastewater Treatment Proces

著者

○山中理，小原卓巳，山本勝也(（株）東芝)

Authors

Osamu Yamanaka， Takumi Obara， and Katsuya Yamamoto

著者表記

Author attribution

著者勤務先名

Office name

著者所属名

キーワード

異常診断，閾値設定，多変量統計的プロセス管理，主成分分析，下水処理プロセス

Key Words

Fault Diagnosis， Thresholding， Multivariate Statistical Process Control， Principal Component Analysis， Wastewater Treatment Proc

概要

本論文では，水質・水量・機器の操作量など各種のプロセスデータ間の相関を定量的に解析する主成分分析（PCA）と呼ばれる手法を用いた多変量統計的プロセス管理（MSPC）に基づく異常診断システムの構築法を提案し，下水処理プロセスを対象として，その効果を評価する。特に，一定の異常診断性能を確保しながら，人間が介在するエンジニアリング要素を最小限にした異常診断システムを構築する方法について検討する。そのために，MSPCの異常検出用データの閾値を自動的に設定する方法を提案し，その有効性を下水処理プロセスの異常シナリオ

Abstract

This paper presents a fault diagnosis technique by utilizing principal component analysis (PCA) that is able to treat the correlation between various process data systematically， and evaluates the validity of the technique by wastewater treatment process