Published April 1, 2016
| Version v1
Publication
Open
<b>Evaluation of robust functions for data reconciliation in thermal systems
Creators
- 1. Universidade Federal de Sergipe
- 2. Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Description
Process variables regularly control and evaluate industrial processes. Information with gross errors may in some cases not be attenuated by function reconciliation and change the calculation of process balance, leading optimization results towards non-feasible regions or to optimal sites. A promising alternative for reconciling functions is the use of robust functions. Current paper considers the above scenario and evaluates the fitness of some robust functions in solving in steady state chemical processes data reconciliation problems represented by linear and nonlinear systems in the presence of gross errors. Traditional Cauchy, Fair, Contaminated Normal and Logistic robust functions are used in the reconciliation problem where their estimates are compared to those obtained with the use of the latest features, such as New Target and Alarm. Rates for gross errors in tests were limited between 4 and 10σ of the measured current and elaborated a region of outliers. Results showed that New Target and Alarm functions are different from the others as the magnitude of the gross error increases, tending towards true rates specified by set point.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تقوم متغيرات العملية بانتظام بالتحكم في العمليات الصناعية وتقييمها. قد لا يتم في بعض الحالات تخفيف المعلومات التي تحتوي على أخطاء جسيمة عن طريق تسوية الوظائف وتغيير حساب رصيد العملية، مما يؤدي إلى نتائج التحسين نحو المناطق غير الممكنة أو إلى المواقع المثلى. البديل الواعد لوظائف التوفيق هو استخدام وظائف قوية. تنظر الورقة الحالية في السيناريو أعلاه وتقيم مدى ملاءمة بعض الوظائف القوية في حل مشاكل تسوية البيانات في العمليات الكيميائية ذات الحالة الثابتة التي تمثلها الأنظمة الخطية وغير الخطية في حالة وجود أخطاء جسيمة. تُستخدم وظائف كوشي التقليدية والعادلة والملوثة العادية واللوجستية القوية في مشكلة التسوية حيث تتم مقارنة تقديراتها بتلك التي تم الحصول عليها باستخدام أحدث الميزات، مثل الهدف الجديد والإنذار. كانت معدلات الأخطاء الجسيمة في الاختبارات محدودة بين 4 و 10 σ من التيار المقاس ووضعت منطقة من القيم المتطرفة. أظهرت النتائج أن وظائف الهدف الجديد والإنذار تختلف عن الوظائف الأخرى مع زيادة حجم الخطأ الإجمالي، وتميل نحو المعدلات الحقيقية المحددة بنقطة محددة.Translated Description (French)
Les variables de processus contrôlent et évaluent régulièrement les processus industriels. Les informations comportant des erreurs grossières peuvent, dans certains cas, ne pas être atténuées par le rapprochement des fonctions et modifier le calcul de l'équilibre des processus, conduisant à des résultats d'optimisation vers des régions non réalisables ou vers des sites optimaux. Une alternative prometteuse pour concilier les fonctions est l'utilisation de fonctions robustes. L'article actuel considère le scénario ci-dessus et évalue l'aptitude de certaines fonctions robustes à résoudre en régime permanent les problèmes de réconciliation des données des processus chimiques représentés par des systèmes linéaires et non linéaires en présence d'erreurs grossières. Les fonctions traditionnelles Cauchy, Fair, Contaminated Normal et Logistic robust sont utilisées dans le problème de réconciliation où leurs estimations sont comparées à celles obtenues avec l'utilisation des dernières fonctionnalités, telles que New Target et Alarm. Les taux d'erreurs brutes dans les tests ont été limités entre 4 et 10σ du courant mesuré et ont élaboré une région de valeurs aberrantes. Les résultats ont montré que les nouvelles fonctions de cible et d'alarme sont différentes des autres à mesure que l'ampleur de l'erreur brute augmente, tendant vers les taux réels spécifiés par point de consigne.Translated Description (Spanish)
Las variables de proceso controlan y evalúan regularmente los procesos industriales. La información con errores brutos puede en algunos casos no atenuarse por la conciliación de funciones y cambiar el cálculo del equilibrio del proceso, lo que lleva a resultados de optimización hacia regiones no factibles o a sitios óptimos. Una alternativa prometedora para conciliar funciones es el uso de funciones robustas. El documento actual considera el escenario anterior y evalúa la idoneidad de algunas funciones sólidas para resolver problemas de conciliación de datos en procesos químicos en estado estacionario representados por sistemas lineales y no lineales en presencia de errores brutos. Las funciones tradicionales de Cauchy, Fair, Contaminated Normal y Logistic robust se utilizan en el problema de conciliación donde sus estimaciones se comparan con las obtenidas con el uso de las últimas características, como New Target y Alarm. Las tasas de errores brutos en las pruebas se limitaron entre 4 y 10σ de la corriente medida y se elaboró una región de valores atípicos. Los resultados mostraron que las nuevas funciones de objetivo y alarma son diferentes de las demás a medida que aumenta la magnitud del error bruto, tendiendo a tasas verdaderas especificadas por el punto de ajuste.Files
pdf_145.pdf
Files
(261 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:06d4d8975819ddd817a22cae2d68c992
|
261 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- <b>تقييم الوظائف القوية لمطابقة البيانات في الأنظمة الحرارية
- Translated title (French)
- <b>Évaluation de fonctions robustes pour le rapprochement des données dans les systèmes thermiques
- Translated title (Spanish)
- <b>Evaluación de funciones robustas para la conciliación de datos en sistemas térmicos
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2335937918
- DOI
- 10.4025/actascitechnol.v38i2.28188
References
- https://openalex.org/W1561059697
- https://openalex.org/W2007758138
- https://openalex.org/W2032181831
- https://openalex.org/W2032943205
- https://openalex.org/W2036091381
- https://openalex.org/W2047244939
- https://openalex.org/W2069291351
- https://openalex.org/W2130725206
- https://openalex.org/W2185034430
- https://openalex.org/W2328455468
- https://openalex.org/W634788287