Título:
|
Real time diagnosis for a large gas turbine based on a deep model of the controller
|
Autor/a:
|
Guasch Petit, Antonio; Sarrate Estruch, Ramon
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial; Universitat Politècnica de Catalunya. LIAM - Laboratori de Modelització i Anàlisi de la Informació; Universitat Politècnica de Catalunya. SAC - Sistemes Avançats de Control |
Abstract:
|
The ESPRIT project 6862 TIGER addresses the development of a real-time knowledge based
diagnosis system for two gas turbines: a large scale industrial gas turbine and an auxiliary
power unit for aviation. The project will combine the qualitative model based with the rule
based diagnosis approach.
This paper describes the rule based approach taken in the development of a real-time diagnostic
system for a large scale gas turbine. Deep models will be automatically extracted from the
deterministic knowledge embedded within the controller ladder logic diagrams. Heuristic
knowledge will be extracted from the domain expert and engineering manuals. |
Abstract:
|
Peer Reviewed |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Automàtica i control -Real-time data processing -Gas-turbines -- Automatic control -Automatic control -Temps real (Informàtica) -Turbines de gas -- Control automàtic -Control automàtic |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión publicada Objeto de conferencia |
Compartir:
|
|