Modellbasierte PLT-Sicherheitsfunktionen datenbasiert überwachen

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Anomalieerkennung bei reproduzierbaren, chemischen Batchprozessen
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In komplexen und modellbasierten PLT-Sicherheitsfunktionen werden unsicherheitsbehaftete Prozessmesswerte zur Berechnung von nicht direkt beobachtbaren Abschaltwerten verwendet, was bei Nutzung der sicherheitstechnischen Messgenauigkeitsangaben der Hersteller und üblichen Fehlerfortpflanzungsmethoden zu hohen Sicherheitsabschlägen führt. Dieser Beitrag skizziert einen Ansatz zur datenbasierten Überwachung und Anomalieerkennung für reproduzierbare, chemische Batchprozesse. was die Nutzung von geringeren Sicherheitsabschlägen auf Basis der Messwiederholbarkeit rechtfertigen, und sich somit äußerst positiv auf die Betreibbarkeit von komplexen und modellbasierten PLT-Sicherheitsfunktionen auswirken würde. Das Potenzial dieses Verfahrens zur Erhöhung des Diagnosegrads und Erkennung unbekannter Anomalien im Produktionsprozess wird anhand von historischen Prozessdaten aufgezeigt und diskutiert.
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Authors Philipp Langlitz, Felix Lenhart, Martin Roser
Publishing Date 1 Apr 2023
Format PDF
Publisher Vulkan-Verlag GmbH
Language German
Pages 9
Title Modellbasierte PLT-Sicherheitsfunktionen datenbasiert überwachen
Subtitle Anomalieerkennung bei reproduzierbaren, chemischen Batchprozessen
Description
In komplexen und modellbasierten PLT-Sicherheitsfunktionen werden unsicherheitsbehaftete Prozessmesswerte zur Berechnung von nicht direkt beobachtbaren Abschaltwerten verwendet, was bei Nutzung der sicherheitstechnischen Messgenauigkeitsangaben der Hersteller und üblichen Fehlerfortpflanzungsmethoden zu hohen Sicherheitsabschlägen führt. Dieser Beitrag skizziert einen Ansatz zur datenbasierten Überwachung und Anomalieerkennung für reproduzierbare, chemische Batchprozesse. was die Nutzung von geringeren Sicherheitsabschlägen auf Basis der Messwiederholbarkeit rechtfertigen, und sich somit äußerst positiv auf die Betreibbarkeit von komplexen und modellbasierten PLT-Sicherheitsfunktionen auswirken würde. Das Potenzial dieses Verfahrens zur Erhöhung des Diagnosegrads und Erkennung unbekannter Anomalien im Produktionsprozess wird anhand von historischen Prozessdaten aufgezeigt und diskutiert.
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