An Improved Thresholding Technique For Fault Detection In A Cement Rotary Kiln
Résumé: On-line control of nonlinear nonstationarity processes using multivariate statistical methods has recently prompt a lot of interest due to its industrial practical importance. Indeed, basic process control methods do not allow monitoring of such processes. For this purpose, this study proposes a moving window real-time monitoring system based on a Principal Component Analysis scheme. A sliding window of a fixed length is used to determine an appropriate threshold. This thresholding technique will provide an accurate detection. At each one incoming observation, the developed on-line threshold will avoid false alarms and increase non detection faults. It will be shown through experimental results that the proposed strategy is robust and yields better detection abilities of sensors and system faults.
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