Item
Meléndez i Frigola, Joaquim | |
Universitat de Girona. Departament d’Enginyeria Elèctrica, Electrònica i Automà tica | |
Berjaga Moliné, Xavier | |
2013 November 14 | |
The aim of this thesis is to present a methodological approach for the automatic monitoring of batch processes based on a combination of statistical models and machine learning methods. The former is used to model the process based on the relationships among the different monitored variables throughout time, while the latter is used to improve the diagnosis capabilities of the system. Statistical methods do not relate faulty observations with its root cause (they only list the subset of variables whose behaviour has been altered) and they lack of learning capabilities. By using case-based reasoning (CBR) for the diagnosis, faulty observations can be associated with more significant information (like causes). Statistical models also provide a new representation of the observations, on an orthogonal basis, that improves the use of the distance-based approaches of the CBR, giving a better performance L’objectiu d’aquesta tesi Ă©s la de presentar un mètode automĂ tic per al monitoratge dels processos per lots basat en la combinaciĂł de models estadĂstics i mètodes d’aprenentatge automĂ tic. El primer s’utilitza per modelar el procĂ©s mitjançant les relacions mĂ©s significatives entre les variables mesurades al llarg del temps, mentre que el segon s’utilitza per millorar la capacitat de diagnosi del sistema. Els mètodes estadĂstics no relacionen una observaciĂł amb falla amb l’origen d’aquesta al mateix temps que no tenen capacitat d’aprenentatge. El fet d’utilitzar raonament basat en casos per a la diagnosi permet relacionar les observacions amb falla amb informaciĂł mĂ©s significativa (com seria la causa de la falla). Els models estadĂstics tambĂ© proporcionen una nova representaciĂł de les observacions, en una base ortogonal, que facilita l’aplicabilitat dels mètodes basats en distĂ ncies del raonament basat en casos, tot millorant-ne els resultats obtinguts |
|
application/pdf | |
http://hdl.handle.net/10803/126303 | |
eng | |
Universitat de Girona | |
ADVERTIMENT. L’accĂ©s als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilitzaciĂł ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, aixĂ com en activitats o materials d’investigaciĂł i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text RefĂłs de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autoritzaciĂł prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilitzaciĂł dels seus continguts caldrĂ indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el tĂtol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducciĂł o altres formes d’explotaciĂł efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicaciĂł pĂşblica des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentaciĂł del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i Ăndexs. | |
Enginyeria. Tecnologia | |
Case-based diagnosis of batch processes based on latent structures | |
doctoralThesis | |
TDX |