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Online Predictive Monitoring and Prediction Model for a Periodic Process Through multiway Non-Gaussian modeling

Chinese Journal of Chemical Engineering 2008年第1期16卷 48-51页

作者： Changkyoo Yoo Minhan Kim Sunjin Hwang Yongmin Jo Jongmin Oh College of Environmental and Applied Chemistry Green Energy Center Kyung Hee University Gyeonggi-Do 446-701 Korea

A new on-line predictive monitoring and prediction model for periodic biological processes is proposed using the multiway non-Gaussian modeling. The basic idea of this approach is to use multiway non-Gaussian modeling to extract some dominant key components from daily normal operation data in a periodic process, and subsequently combining these components with predictive statistical process monitoring techniques. The proposed predictive monitoring method has been applied to fault detection and diagnosis in the biological wastewater-treatment process, which is based on strong diurnal characteristics. The results show the power and advantages of the proposed predictive monitoring of a continuous process using the multiway predictive monitoring concept, which is thus able to give very useful conceptual results for a daily monitoring process and also enables a more rapid detection of the process fault than other traditional monitoring methods.

关键词： inferential sensing multiway modeling non-Gaussian distribution online predictive monitoring process supervision wastewater treatment process

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