Podejście Bayesa w przemysłowych systemach kontroli i sterowania przy wykorzystaniu tomografii procesowej

Technika pomiarowa, jaką jest tomografia procesowa, stanowi unikalne narzędzie do monitorowania stanu i informowania o szeregu procesów przemysłowych, zważywszy na fakt, że jest ona nieinwazyjna, a więc jej użycie nie zaburza samego procesu. Jednakże przykłady prób opracowania przy jej użyciu systemów kontroli i sterowania nadal obarczone są szeregiem niedoskonałości. Większość dotychczas proponowanych rozwiązań skupia się na rekonstrukcji obrazów pochodzących z tomograficznych danych pomiarowych, a następnie na ich postprocesingu. Niestety klasyczne metody rekonstrukcji obrazów są obciążone trudnymi do oszacowania błędami, które prowadzą do bezpowrotnej utraty części informacji. Natomiast zastosowanie teorii Bayesa daje większą elastyczność analizy danych pomiarowych, możliwość zawarcia dodatkowej wiedzy a priori w fazie obróbki danych oraz, co najważniejsze, umożliwia bezpośrednie szacowanie dowolnie wybranych parametrów procesu z pominięciem etapu rekonstrukcji.

---

Process tomography as a measurement and exploration tool gives a unique chance of investigation/monitoring/control the industrial processes without interrupting the process since it is nonintrusive by definition. Unfortunately the so far proposed methods of ECT based industrial process control systems failed to be efficient and automatic. These systems were associated with image reconstruction techniques which introduce unquantified errors and lead to loss of information. Bayesian approach presented here is more flexible in output modelling, allows incorporating prior knowledge into data processing and gives the opportunity for direct desired parameters estimation.