(2010) Detection and Diagnosis of Plant-wide Oscillations. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (MS Thesis) Final_Thesis_Report_05_04_2010.pdf Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

إن دراسة التذبذب المنتشر في الأنحاء المختلفة للمصنع من المجالات المهمة في أبحاث نظم التحكم الصناعية. ذلك أن مراقبة الأداء و التحكم به يمكن أن يقدم فوائد اقتصادية ضخمة للصناعة خصوصا مع اشتداد التنافس و التقدم المتزايد في نظم الأتمتة. هذا البحث يقدم منهجية لفحص و تشخيص التذبذب المنتشر في أنحاء المصنع. الطريقة المقترحة تنبني على استخدام بيانات التشغيل المعتادة حيث تقوم الطريقة بفحص حلقات التحكم المتسببة في التذبذب مستخدمة طريقة محسنة لتحليل المكونات الطيفية للإشارات مستعينة في ذلك تقنية بحث خوارزمية الجينات Genetic Algorithm (GA) . الميزة من طريقة التصنيف المبني على خوارزمية الجينات يكمن في مقدرتها على الاستيعاب الكلي خلال البحث لمجال الحلول الممكنة. الطريقة المقترحة (التصنيف بناءً على خوارزمية الجينات) مع الطرق المطروحة في الابحاث السابقة (مثل طريقة تحليل المكونات المستقلة و طريقة التصنيف للمصفوفات غير السالبة) تم اختبارها على حالتين دراسيتين من الصناعة. أثبتت المقارنة بين أداء طريقة التحليل بناءً على خوارزمية الجينات المقترحة و أداء كل من طريقة تحليل المكونات المستقلة و طريقة التصنيف للمصفوفات غير السالبة كفاءة و أفضلية الطريقة المقترحة لفحص سبب التذبذب المنتشر. عقب ذلك يمكن إستخدام الإحصائيات ذات الرتب الأعلى للتعرف على الأسباب وراء ألاداء المتدني للحلقات التي عرف انها المصدر الاساسي للتذبب في أجزاء المصنع.

English Abstract

Plant-wide oscillation assessment is one of the key research areas in process control plants. Performance monitoring and control can impact huge economical benefits to the industry as the competition and automation advances more. This work presents a methodology for detection and diagnosis of plant-wide oscillations. The proposed methodology is based on routine operating data and detects the problematic control loops by improved spectral factorization based on Genetic Algorithm (GA) search technique. The advantage of proposed GA based factorization lies in its ability to search the solution space globally. The proposed technique (GA-based factorization), along with existing techniques (Independent Component Analysis and Non-negative Matrix Factorization), are tested on two industrial case studies. Performance comparison of GA based factorization with that of ICA and NMF verifies the improved and efficient results of the proposed method for plant-wide oscillation detection. Higher order statistics (HOS) is used to identify the reasons behind the poor performance of the loops detected as root causes of plant-wide oscillations.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	El-Ferik, Sami
Committee Members:	El-Shafei, Moustafa and AL-Sunni, Fouad
Depositing User:	MOHAMMED AHSAN ALI
Date Deposited:	17 May 2010 08:09
Last Modified:	01 Nov 2019 14:12
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136273