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dc.contributor.author
Godoy, Jorge Luis
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dc.contributor.author
Marchetti, Jacinto Luis
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dc.contributor.author
Vega, Jorge Ruben
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dc.date.available
2017-06-21T20:47:09Z
dc.date.issued
2016-12
dc.identifier.citation
Godoy, Jorge Luis; Marchetti, Jacinto Luis; Vega, Jorge Ruben; An integral approach to inferential quality control with self-validating soft-sensors; Elsevier; Journal Of Process Control; 50; 12-2016; 56-65
dc.identifier.issn
0959-1524
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/18596
dc.description.abstract
This paper presents an integral technique for designing an inferential quality control applicable to multivariate processes. The technique includes a self-validating soft-sensor and a multivariate quality control index that depends on the specifications. Based on a partial least squares (PLS) decomposition of the online process measurements, a fault detection and diagnosis technique is used to develop an improved self-validation strategy that is able to confirm, correct or reject the soft-sensor predictions. Model extrapolations, disturbances or sensor faults are first detected through a combined statistic (that considers the calibration region); then, a diagnosis is made by combining statistics pattern recognition, contribution analysis, and disturbance isolation based on historical fault patterns. An off-spec alarm is produced whenthe proposed index detects that an operating point lies outside the integral design space driven by thespecifications. The effectiveness of the proposed technique is evaluated by means of two numerical examples. First, a synthetic example is used to interpret the fundamentals of the method. Then, the techniqueis applied to the industrial Styrene-Butadiene rubber process, which is emulated through an available numerical simulator.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Integral Design Space
dc.subject
Multivariate Quality Control
dc.subject
Partial Least Squares
dc.subject
Self-Validating Soft-Sensor
dc.subject
Fault Detection And Diagnosis
dc.subject
Styrene-Butadiene Rubber (Sbr)
dc.subject.classification
Sistemas de Automatización y Control
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dc.subject.classification
Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Electrónica e Ingeniería de la Información
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
An integral approach to inferential quality control with self-validating soft-sensors
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-06-08T19:27:50Z
dc.journal.volume
50
dc.journal.pagination
56-65
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Godoy, Jorge Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional; Argentina
dc.description.fil
Fil: Marchetti, Jacinto Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Vega, Jorge Ruben. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química; Argentina. Universidad Tecnologica Nacional; Argentina
dc.journal.title
Journal Of Process Control
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://doi.org/10.1016/j.jprocont.2016.12.001
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959152416301676
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