An Industrial Multilevel Knowledge Graph-Based Local–Global Monitoring for Plant-Wide Processes

计算机科学 水准点(测量) 故障检测与隔离 节点(物理) 数据挖掘 图形 分拆(数论) 可靠性工程 分布式计算 工程类 理论计算机科学 人工智能 数学 地理 执行机构 组合数学 结构工程 大地测量学
作者
Hao Ren,Zhiwen Chen,Zhaohui Jiang,Chunhua Yang,Weihua Gui
出处
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:70: 1-15 被引量:15
标识
DOI:10.1109/tim.2021.3125110
摘要

In order to satisfy safety requirements of modern plant-wide processes, multiblocks-based distributed monitoring strategies are often used to obtain higher monitoring performance, and their two critical issues refer to suitable multi-blocks partition for reducing uncertainties and local-global fault interpret perception for practical physical meaning. To handle these problems, a novel multi-level knowledge-graph (MLKG) based on combining domain experts knowledge and monitoring data are constructed to describe characteristics of plant-wide processes. And then numerous monitoring variables of each node (block) can be used to calculate the node status which can be used to realize fault detection by exceeding corresponding thresholds. Creatively, numerous node status of multi-level can be aggregated into the top-level node status to globally characterize the system health to realize fault detection. Finally, methods such as variables contribute rate can be adopted to locally locate the fault to achieve fault location, which can be regarded as an attempt to interpret the fault detection results. Results of benchmark and practical-case-application can be used to demonstrate the effectiveness and applicability of this proposed method.
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