مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

آنالیز حساسیت و طراحی سیستم هشدار تک‌متغیره بر مبنای تایمر تاخیر با لحاظ‌کردن خطای اندازه‌گیری

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 گروه مهندسی کنترل و سیستم، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
2 گروه مکاترونیک، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
چکیده
آستانه هشدار مهم‌ترین پارامتر یک سیستم مدیریت هشدار است که روی نرخ هشدارهای ازدست‌رفته و هشدارهای اشتباه اثر می‌گذارد. دردسترس‌بودن تابع چگالی احتمال دو وضعیت نرمال و معیوب از ملزومات اصلی این روش است و براساس داده‌های اخذشده از سیستم تخمین زده می‌شود. وجود خطای اندازه‌گیری‌ به هر دلیلی سبب عدم دقت در تخمین پارامترهای آماری خواهد شد که به‌دنبال آن آستانه هشدار نیز دارای عدم دقت خواهد بود. از این ‌رو درک و شناخت خطای اندازه‌گیری برای مقابله با آن ضروری است که در این مقاله مورد بررسی خواهد گرفت. برای این منظور ابتدا با استفاده از روش‌های تخمین پارامتر، پارامترهای آماری متغیر فرآیند تخمین‌ زده خواهند شد و سپس با استفاده از قاعده انتشار نامعینی، میزان تاثیرپذیری پارامترها و آستانه هشدار از خطای اندازه‌گیری با فرض آن که حداقل و حداکثر مقدار آن با استفاده از مشخصات سنسورها قابل تعیین است، مشخص خواهد شد. سپس به‌منظور کاهش اثر خطای اندازه‌گیری بر عملکرد سیستم مدیریت هشدار، بر مبنای الگوریتم تشخیص نقطه تغییر، یک الگوریتم تطبیقی طراحی خواهد شد که بر این اساس آستانه هشدار متناسب با میزان خطای موجود در اندازه‌گیری، خود را تغییر خواهد کرد. سودمندی و کارآیی الگوریتم پیشنهادشده به‌کمک قاعده مونت‌کارلو برای یک سیستم مدیریت هشدار بر مبنای تایمر تاخیر در شرایط یادشده بررسی خواهد شد. در نهایت، برای تشخیص عیب رسوب در توربین گازی v۹۴.۲، به‌عنوان یک نمونه واقعی صنعتی مورد ارزیابی قرار خواهد گرفت.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Sensitivity Analysis and Design of Univariate Alarm System Based on Delay Timer Considering Measurement Errors

نویسندگان English

V. Mohammad-Zadeh Eivaghi 1
M. Aliyari Shooredeli 2
1 Systems & Control Engineering Department, Electrical Engineering Faculty, K.N Toosi University of Technology, Tehran, Iran
2 Mechatronics Department, Electrical Engineering Faculty, K.N Toosi University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

An alarm threshold plays an important role in an industrial fault detection system and directly contributes the False Alarm Rate (FAR) and Missed Alarm Rate (MAR). A crucial consideration for designing a threshold is estimating the Probability Density Function (PDF) of both normal and abnormal based on samples. The existence of measurement error in samples will be the contributors to an inaccurate estimation, following that, the alarm threshold will also be inaccurate. Therefore, grasping and recognizing measurement errors is highly important; in this paper, this problem will be investigated. For this purpose, firstly, a mathematical closed-form of statistical parameters will be estimated, and, then, based on error propagation rule, the computation error estimated parameters will be explored. It is assumed the high limit and low limit values of the measurement error are known or computable. Secondly, an approach is introduced to design a varying alarm threshold adapting to the current value of measurement based on . The proposed method is confirmed via a Monte Carlo simulation and it is finally applied to an industrial benchmark, Gas Turbine V94.2, experiencing fouling fault.

کلیدواژه‌ها English

Optimal Adaptive Threshold
Delay Timer
Gas Turbine V94.2
Measurement Error
Monte Carlo simulation
Izadi I, Shah SL, Shook DS, Chen T. An introduction to alarm analysis and design. IFAC Proceedings Volumes. 2009;42(8):645-650. [Link] [DOI:10.3182/20090630-4-ES-2003.00107]
Engineering Equipment and Materials Users' Association. Alarm systems: A guide to design, management and procurement. 2nd Edition. London: Engineering Equipment and Materials Users' Association; 2007. [Link]
ISA. Management of alarm systems for process industries [Internet]. North Carolina: ISA; 2016 [cited 2018 Apr 01]. Available from: http://yon.ir/5a5Pb [Link]
Xu J, Wang J, Izadi I, Chen T. Performance assessment and design for univariate alarm systems based on FAR, MAR, and AAD. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2012;9(2):296-307. [Link] [DOI:10.1109/TASE.2011.2176490]
Isermann R. Fault-diagnosis systems: An introduction from fault detection to fault tolerance. Berlin: Springer Science and Business Media; 2006. [Link] [DOI:10.1007/3-540-30368-5]
Ahnlund J, Bergquist T, Spaanenburg L. Rule-based reduction of alarm signals in industrial control. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2003;14(2):73-84. [Link]
Adnan NA, Izadi I, Chen T. On expected detection delays for alarm systems with deadbands and delay-timers. Journal of Process Control. 2011;21(9):1318-1331. [Link] [DOI:10.1016/j.jprocont.2011.06.019]
Zhang R, Hu X, Wang H, Yao H. Fault diagnosis method in complex system using Bayesian network's sensitivity analysis. Information Technology Journal. 2015;14(1):24-30. [Link] [DOI:10.3923/itj.2015.24.30]
De Miguel LJ, Mediavilla M, Peran JR. Fault diagnosis system based on sensitivity analysis and fuzzy logic. Proceeding of 26th IEEE International Symposium of Multiple-Valued Logic, 29-31 May, 1996, Santiago de Compostela, Spain. Piscataway: IEEE; 1996. [Link] [DOI:10.1109/ISMVL.1996.508335]
Dally JW, Riley WF, McConnell KG. Instrumentation for engineering measurement. 2nd Edition. Hoboken: Wiley; 1993. [Link]
Ross GJ, Tasoulis DK, Adams NM. Nonparametric monitoring of data streams for changes in location and scale. Technometrics. 2011;53(4):379-389. [Link] [DOI:10.1198/TECH.2011.10069]
Ku HH. Notes on the use of propagation of error formulas. Journal of Research of the National Bureau of Standards. 1966;70C(4):263-273. [Link]
Bishop Ch. Pattern recognition and machine learning. 1st Edition. New York: Springer-Verlag; 2006. [Link]
Baikovicius J, Gerencser L. Change point detection in a stochastic complexity framework. 29th IEEE Conference on Decision and Control, 5-7 December, 1990, Honolulu, Hawaii, USA. Piscataway: IEEE; 1990. [Link] [DOI:10.1109/CDC.1990.203485]
Basseville M, Nikoforov IV. Detection of abrupt changes: Theory and application. Upper Saddle River: Prentice-Hall; 1993. [Link]
Chen J, Gupta AK. Parametric statistical change point analysis: with applications to genetics, medicine, and finance. 2nd Edition. Berlin: Springer Science & Business Media; 2011. [Link]
Taheri kalani J, Aslansefat K, Latif Shabgahi G. A systematic approach to design and analysis of univariate alarm system using penalty approaches. Journal of Control. 2015;10(4):1-15. [Persian] [Link]
Pettitt AN. A non-parametric approach to the change-point problem. Applied Statistics. 1979;28(2):126-135. [Link] [DOI:10.2307/2346729]
Mohammadzadeh Eivaghi V. Threshold design for univariate alarm systems in terms of the measurement error [Dissertation]. Tehran: Khajeh Nasir Toosi University of Technology; 2017. [Persian] [Link]
Schleburg M, Christiansen L, Thornhill NF, Fay A. A combined analysis of plant connectivity and alarm logs to reduce the number of alerts in an automation system. Journal of Process Control. 2013;23(6):839-851. [Link] [DOI:10.1016/j.jprocont.2013.03.010]
Yari M, Aliyari Shoorehdeli M, Yousefi I. V94.2 gas turbine identification using neural network. 1st RSI/ISM International Conference on Robotics and Mechatronics (ICRoM), 13-15 February, 2013, Tehran, Iran. Piscataway: IEEE; 2013. [Link] [DOI:10.1109/ICRoM.2013.6510160]
Alikhani H. Accuracy and delay improvement in alarm management based fault diagnosis system by applying adaptive filter [Dissertation]. Tehran: Khajeh Nasir Toosi University of Technology; 2016. [Persian] [Link]