결함 탐지와 진단은 과정 자동화 체계에 있는 근본적인 성분입니다. 그들은 식별하고 주소 문제점을 신속하게, 최소화 가동불능시간 및 안전을 유지하는 것을 돕습니다. 각종 방법은 결함을 검출하고 효과적으로 그들의 원인을 진단하기 위하여 이용됩니다.

결함 검출 방법

Fault Detection 방법은 모델 기반, 데이터 구동 및 하이브리드 접근 방식에 따라 분류될 수 있습니다. 모델 기반 방법들은 예상된 시스템 행동으로 실시간 데이터를 비교하고 데이터 구동 방법을 분석하여 과거 데이터를 분석하여 anomalies를 식별합니다. 하이브리드 접근 방식은 향상된 정확도를 위한 두 기법을 결합합니다.

진단 기술

진단 기술은 결함의 뿌리 원인을 피하는 것을 목표로합니다. 일반적인 방법은 결함 나무 분석, 원인 및 효과 분석 및 기계 학습 알고리즘을 포함합니다. 이 기술은 운영자가 결함의 성격을 이해하고 적절한 올바른 행동을 결정하는 데 도움이됩니다.

사례 보기

화학 가공 공장에서, 모형 근거한 결함 탐지는 압력 탈선을 감시해서 누출을 일찍 확인했습니다. 제조 선에서, 생산의 앞에 검출된 감지기 실패를 사용하는 자료 몬 진단은 영향을 미쳤습니다. 이 예는 실제적인 시나리오에 있는 다른 방법의 효력을 보여줍니다.

  • 화학 공장의 압력 센서
  • 제조의 온도 센서
  • 유량 측정
  • 회전 장비의 진동 분석