KFUPM ePrints

Integration of Multivariate Statistical Process Control and Engineering Process Control

l Integration of Multivariate Statistical Process Control and Engineering Process Control. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
7Mb

Arabic Abstract

لقد تم استخدام طريقة التحكم الاحصائية (SPC) مع انظمة تحكم التغذية الراجعة التقليدية (EPC) و التي تعرف ايضا بطرق التحكم الهندسية ن اجل تحسس الاخطاء و تجنب التقدير المبالغ فيه للعمليات المختلفة. تقيم هذه الرسالة فاعلية الموائمة بين طريقتي SPC وEPC في التحكم و تحسس الاخطاء. تم توضيح نموذج فريد لتحسس الاخطاء بالاعتماد على طرق التحكم الاحصائية متعددة المتغيرات MSPC. التطبيق المتزامن لجداول التحكم الخاصة ب MSPC لمدخلات و مخرجات النظام, او ان شئت قل المراقبة المتزامنة لكليهما, اظهر كفاءة هذه الطريقة في تحسس الاخطاء. لقد تمت عملية المحاكاة للطريقة المقترحة لمستويات مختلفة من التشويش على شكل سبب/خطأ لنموذجين مختلفين من EPC باستخدام مثال عددي. اظهرت النتائج ان المراقبة المتزامنة اقدر على التحسس المبكر للاخطاء إذا ما قورنت بنتائج مراقبة المدخلات و المخرجات بشكل منفرد. تم التعامل مع نظام للتكييف و التبريد HVAC كحالة للدراسة حيث تم عمل محاكاة له لتوضيح كفاءة الطريقة المقترحة لتحسس الاخطاء. تمثلت هذه الاخطاء بثلاثة انواع مختلفة حيث تم تحسسها جميعا بنجاح باستخدام الطريقة المقترحة. زيادة على هذا, فقد تم مناقشة طريقة لمعالجة الاخطاء بشكل مختصر لبيان نظام تحكم كامل يشمل تحسس الاخطاء و معالجتها.

English Abstract

Statistical Process Control is being used along with classical feedback control systems (also termed as Engineering Process Control) for the purposes of detecting faults and avoiding over adjustment of the processes. This thesis evaluates the effectiveness of integrating SPC with EPC for both fault detection and control. A novel framework for fault detection using Multivariate Statistical Process Control (MSPC) has been demonstrated. The simultaneous application of MSPC control charts to process inputs and outputs or in other words “Joint Monitoring” of process inputs and outputs is shown here to provide efficient fault detection capabilities. The proposed method was simulated for different levels of shifts in noise as assignable cause/fault along with two different EPC schemes using a numerical example. The results indicated that the “Joint Monitoring” provides earliest detection as compared to monitoring of either inputs or outputs alone. An example of Heating Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems is simulated here and used as a case study to demonstrate the detection capabilities of the proposed framework. Three different kinds of faults namely sensor malfunction, stuck damper and leakage in cooling coil were simulated and hence successfully detected by the proposed mechanism. Moreover, a corrective action scheme was briefly discussed as well to illustrate a complete control system with fault detection and correction.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Systems
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Systems Engineering Dept
Committee Advisor:Elshafie, Moustafa
Committee Co-Advisor:Rahim, Abdur
Committee Members:Al-Saif, Abdul Wahid and Cheded, Lahouari and Mysorewala, Muhammad Faizan
ID Code:139193
Deposited By:YASIR ABDULLAH SIDDIQUI (g201107310)
Deposited On:09 Jun 2014 09:52
Last Modified:24 Nov 2014 10:46

Repository Staff Only: item control page