Unsupervised Hybrid Models Integrating Deep Autoencoders and Process Controllers’ Models for Enhanced Process Monitoring and Fault Detection

过度拟合 计算机科学 故障检测与隔离 过程(计算) 水准点(测量) 均方误差 控制器(灌溉) 人工神经网络 人工智能 控制理论(社会学) 控制(管理) 数学 统计 地理 执行机构 操作系统 农学 生物 大地测量学
作者
Mohammad Aghaee,Stéphane Krau,Ibrahim Melih Tamer,Hector Budman
出处
期刊:Industrial & Engineering Chemistry Research [American Chemical Society]
卷期号:63 (33): 14748-14760
标识
DOI:10.1021/acs.iecr.4c01980
摘要

This paper introduces a novel hybrid process monitoring model that integrates long short-term memory autoencoders with process controllers' models. The parameters of the hybrid model are optimized by minimizing a novel loss function, which combines the mean square error (MSE) between controlled variables and their reconstructions from the LSTM-AE model, along with the MSE of manipulated variables and their reconstructions obtained with the numerically implemented and exactly a priori known controller equations. The effectiveness of the proposed method is evaluated on the benchmark of an industrial-scale penicillin process as a batch case study and the Tennessee Eastman plant process under a decentralized control strategy as a continuous case study. A comparative analysis of the proposed hybrid model with an equivalent nonhybrid LSTM-AE model, which does not utilize process controllers' equations, highlights the superiority of the proposed hybrid monitoring model in fault detection. These improvements result from the use of an LSTM-AE network with fewer parameters, thus making it less susceptible to overfitting.
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