TH149122A - Devices to reduce data errors from sensors in multi-sensor measurement systems and such processes. - Google Patents
Devices to reduce data errors from sensors in multi-sensor measurement systems and such processes.Info
- Publication number
- TH149122A TH149122A TH1401003976A TH1401003976A TH149122A TH 149122 A TH149122 A TH 149122A TH 1401003976 A TH1401003976 A TH 1401003976A TH 1401003976 A TH1401003976 A TH 1401003976A TH 149122 A TH149122 A TH 149122A
- Authority
- TH
- Thailand
- Prior art keywords
- data
- model
- abnormal
- sensor
- sensors
- Prior art date
Links
Abstract
DC60 (10/07/57) กระบวนการทำงานสำหรับความต่อเนื่องของข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในระบบเฝ้าสังเกต โดยจะ ระบุเซ็นเซอร์ที่ให้ข้อมูลผิดปกติอัตโนมัติ ด้วยการใช้แบบจำลองเซ็นเซอร์ สำหรับแต่ละเซ็นเซอร์ โดยประมาณค่าจากเซ็นเซอร์อื่น เพื่อให้หน่วยตรวจสอบความผิดปกติ นำข้อมูลประมาณค่าจาก แบบจำลองเซ็นเซอร์ มาหาความสัมพันธ์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของข้อมูลแต่ละ แบบจำลองเซ็นเซอร์ กับข้อมูลของเซ็นเซอร์ จากนั้นนำมาวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงของค่า ความสัมพันธ์กันของข้อมูลแต่ละแบบจำลองกับข้อมูลของเซ็นเซอร์ เมื่อค่าที่คำนวณต่ำกว่าค่าที่ ยอมรับได้จะถือว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ ในกรณีที่ค่าความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่าง เมื่อผลค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานและค่าเฉลี่ยของข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลจากแบบจำลองต่างกันเกิน ค่าที่ยอมรับได้ แสดงว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ ในกรณีที่แบบจำลองถูกระบุว่าผิดปกติ ส่วน ประมวลผลคำนวณหาเซ็นเซอร์ที่ผิดปกติ และนำข้อมูลจากแบบจำลองเซ็นเซอร์ที่มีค่าความสัมพันธ์ ของข้อมูลดีที่สุด ไปทดแทนข้อมูลเซ็นต์เซอร์ที่ผิดปกติ กระบวนการทำงานสำหรับความต่อเนื่องของข้อมูลจากเซนเซอร์ในระบบเฝ้าสังเกต โดยจะ ระบุเซ็นเซอร์ที่ให้ข้อมูลผิดปกติอัตโนมัติ ด้วยการใช้แบบจำลองเซ็นเซอร์ สำหรับแต่ละเซ็นเซอร์ โดยประมาณค่าจากเซ็นเซอร์ เพื่อให้หน่วยตรวจสอบความผิดปกติ นำข้อมูลประมาณค่าจาก แบบจำลองเซ็นเซอร์ มาหาความสัมพันธ์ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของข้อมูลแต่ละ แบบจำลองเซ็นเซอร์กับข้อมูลของเซ็นเซอร์ จากนั้นนำมาวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงของค่า ความสัมพันธ์ของข้อมูลแต่ละแบบจำลองกับข้อมูลของเซ็นเซอร์ เมื่อค่าที่คำนวณต่ำกว่าค่าที่ ยอมรับได้จะถือว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ โดยกรณีที่ค่าความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่าง เมื่อผลค่าเบี่ยงเบนบนมาตรฐาน และค่าเฉลี่ยของข้อมูลเซ็นเซอร์และข้อมูลจากแบบจำลองต่างกันเกิน ค่าที่ยอมรับได้ แสดงว่าแบบจำลองประมาณค่าผิดปกติ ในกรณีที่แบบจำลองถูกระบุว่าผิดปกติ ส่วน ประมวลผลคำนวณหาเซ็นเซอร์ที่ผิดปกติ และนำข้อมูลจากแบบจำลองเซ็นเซอร์ที่มีค่าความสัมพันธ์ ของข้อมูลดีที่สุด ไปทดแทนข้อมูลเซ็นต์เซอร์ที่ผิดปกติDC60 (10/07/57) The process for continuous data from sensors in the monitoring system. It will automatically identify sensors that provide abnormal data. This is done by using a sensor model for each sensor, and estimating values from other sensors. The anomaly detection unit will use the estimated data from the sensor models to find the relationship between the standard deviation and mean of each sensor model data and the sensor data. The analysis will then analyze the change in the relationship between each model data and the sensor data. When the calculated value is lower than the acceptable value, the estimated model is considered abnormal. In the case where the relationship between the data values between the standard deviation and mean of the sensor data and the model data differs beyond the acceptable value, the estimated model is considered abnormal. In the case that the model is identified as abnormal, the processing unit calculates abnormal sensors and replaces the abnormal sensor data with the data from the sensor model with the best relationship. The relationship of each model data with the sensor data. When the calculated value is lower than the acceptable value, the model is considered to be abnormal. In the case where the relationship between the standard deviation and the mean of the sensor data and the model data differs beyond the acceptable value, it means that the model is abnormal. In the case that the model is identified as abnormal, the processing section calculates abnormal sensors and uses the data from the sensor model with the best relationship value to replace the abnormal sensor data.
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TH1401003976A TH1401003976A (en) | |
| TH149122A true TH149122A (en) | 2016-04-26 |
| TH149122B TH149122B (en) | 2016-04-26 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2015083153A3 (en) | System and method of monitoring condition of equines | |
| GB2561753A (en) | System and method for identifying and recovering from a temporary sensor failure | |
| WO2015100177A3 (en) | Neural watchdog | |
| WO2016176301A3 (en) | System for integrating multiple sensor data to predict a fall risk | |
| EP2884363A3 (en) | Anomaly detecting method, and apparatus for the same | |
| JP2012238882A5 (en) | ||
| JP2015114967A5 (en) | ||
| MX2019000073A (en) | Method and apparatus for sensing and for improving sensor accuracy. | |
| MX358068B (en) | Methods and apparatus to use vibration data to determine a condition of a process control device. | |
| WO2015058110A3 (en) | Apparatus and method of monitoring a fluid by a tracer | |
| MX367724B (en) | Systems and methods for improved physiological monitoring. | |
| GB2542535A (en) | NOx sensor diagnosis system and method | |
| IN2015DE00209A (en) | ||
| WO2015149928A3 (en) | Method and device for online evaluation of a compressor | |
| MX359528B (en) | Systems and methods for monitoring a fluid system of a mining machine. | |
| WO2016033247A3 (en) | Population-based learning with deep belief networks | |
| IN2014MU00871A (en) | ||
| GB2557054A (en) | Determining sources of erroneous downhole predictions | |
| FR3030091B1 (en) | METHOD AND SYSTEM FOR AUTOMATICALLY DETECTING A DISALLIATION IN OPERATION OF A MONITORING SENSOR OF AN AIRCRAFT. | |
| JP2013196698A5 (en) | ||
| MY190087A (en) | Plant abnormality diagnosis device and plant abnormality diagnosis system | |
| PH12019500512A1 (en) | A system for real time determination of parameters of an aircraft | |
| GB2536597A (en) | Monitoring system | |
| WO2016020762A3 (en) | A system and method for assessing sensors' reliability | |
| WO2015101856A3 (en) | A method and system for fault detection during a plunger lift operation in hydrocarbon wells |