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Früherkennung gefährlicher Betriebszustände in Chemieanlagen mit neuronalen Netzen

 
: Schlüter, S.; Neumann, J.; Steiff, A.; Schmitt, W.; Hessel, G.; Vorst, K. van der; Weiß, F.-P.

Automatisierungstechnik : AT 46 (1998), Nr.2, S.104-110
ISSN: 0178-2312
ISSN: 0340-434X
Deutsch
Zeitschriftenaufsatz
Fraunhofer UMSICHT Oberhausen ()
Früherkennung; gefährlicher Betriebszustand; Chemieanlage; neuronales Netz; early detection; dangerous operating state; neural network

Abstract
In einem FuE-Vorhaben wird die Eignung von Mustererkennungsmethoden zur Zustandsdiagnose an Chemieanlagen untersucht. Dazu werden Experimente an einer Versuchsanlage und Berechnungen mit einem Anlagensimulator durchgefuehrt. Die erhaltenen Prozessdaten werden mit verschiedenen Mustererkennungsmethoden verarbeitet und unter Zuhilfenahme von Expertenwissen klassifiziert. Das trainierte Erkennungssystem ist anschliessend zur Zustandsdiagnose einzusetzen. Hierbei kann die Leistungsfaehigkeit neuronaler Netze fuer diese Aufgabe nachgewiesen werden.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/PX-15423.html