Fault Detection on Big Data: A Novel Algorithm for Clustering Big Data to Detect and Diagnose Faults

Avery J. Smith; Kody M. Powell

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Fault Detection on Big Data: A Novel Algorithm for Clustering Big Data to Detect and Diagnose Faults

机译：大数据故障检测：一种新的聚类大数据算法以检测和诊断故障

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With computer technology improving exponentially, data will grow incomprehensibly in size, complexity, and noise. However, latent within the data, valuable signals are hidden that, if discovered, can offer abundant information, such as fault detection. Traditionally, principal component analysis has been used to perform fault detection in large, multivariate systems. However, these methods often struggle to find the true origin, as they are susceptible to contribution smearing. In this work, a chemical plant system was analyzed and a novel cluster and detect method for fault detection utilizing machine-learning clustering algorithms was created in aim to improve fault detection time and diagnosis. Plant data containing complex variables were simulated, clustered into groups through a unique algorithm based upon correlations, and analyzed through principal component analysis as individual groups. This approach often resulted in quicker identification and more accurate diagnosis than the traditional principal component analysis method.

机译：随着计算机技术的迅猛发展，数据的大小，复杂性和噪音将大大增加。但是，潜在的数据隐藏了有价值的信号，这些信号一旦被发现，便可以提供丰富的信息，例如故障检测。传统上，主成分分析已用于大型多变量系统中的故障检测。但是，这些方法通常很难找到真正的起源，因为它们容易受到贡献拖尾的影响。在这项工作中，对化工厂系统进行了分析，并提出了一种新的利用机器学习聚类算法进行故障检测的聚类和检测方法，旨在缩短故障检测时间和诊断。模拟包含复杂变量的植物数据，通过基于相关性的独特算法将其分组为一组，然后通过主成分分析将其作为单个组进行分析。与传统的主成分分析方法相比，这种方法通常可以更快地进行识别和更准确地诊断。

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来源
《IFAC PapersOnLine》 |2019年第10期|共6页
作者
Avery J. Smith; Kody M. Powell;
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原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
Fault detectionFault diagnosisMachine LearningIntelligent Manufacturing SystemsPhysical Models;

机译：故障检测故障诊断机器学习智能制造系统物理模型;

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