
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG
THIẾT LẬP GIAO THỨC NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI LỖI
TRONG HỆ THỐNG PHỨC TẠP
Mã số: T2019-06-131
Chủ nhiệm đề tài: TS. Trần Ngọc Hoàng
Đà Nẵng, Tháng 6/2020

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
BÁO CÁO TỔNG KẾT
ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP TRƯỜNG
THIẾT LẬP GIAO THỨC NHẬN DẠNG VÀ PHÂN LOẠI LỖI
TRONG HỆ THỐNG PHỨC TẠP
Mã số: T2019-06-131
Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài

DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
1. Trần Ngọc Hoàng
DANH SÁCH ĐƠN VỊ PHỐI HỢP CHÍNH
1. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng

BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI CẤP CƠ SỞ
THỰC HIỆN: TS. TRẦN NGỌC HOÀNG
DANH MỤC CÁC BẢNG
Số hiệu
Tên bảng
Trang
Bảng 4.1
Biến đo lường liên tục
42
Bảng 4.2
Biến đo lấy mẫu
42
Bảng 4.3
Biến điều khiển
43
Bảng 4.4
Bảng tên lỗi
43
Bảng 4.5
Các biến sử dụng trong mô hình chuẩn đoán
45
Bảng 4.6
Các giá trị rời rạc hoá của các biến
48

BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI CẤP CƠ SỞ
THỰC HIỆN: TS. TRẦN NGỌC HOÀNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ
Số hiệu
Tên bảng
Trang
Hình I.1
Sơ đồ AMS tổng quát
3
Hình I.2
Sơ đồ cấu trúc tháp điều khiển CIM
5
Hình I.3
Sơ đồ cấu trúc các thành phần điều khiển
7
Hình I.4
Ví dụ về DataBase EDA
9
Hình I.5
Mô hình mô tả các bước của quá trình quan sát và
theo dõi sức khoẻ thiết bị sản xuất
11
Hình II.1
Phân loại các phương pháp phân loại biến.
20
Hình III.1
Ví dụ mạng Bayes
27
Hình III.2
Ví dụ về cấu trúc mạng Bayes tăng lên.
29
Hình III.3
Cấu trúc mạng bayes phân cấp
30
Hình III.4
Sơ đồ khối của mô hình chuẩn đoán
35
Hình IV.1
Sơ đồ qui trình sản xuất hơi công nghiệp TEP
40
Hình IV.2
Quy trình phương pháp chuẩn đoán lỗi bằng mạng
Bayesian
44
Hình IV.3
Mô hình được xây dừng và các mối quan hệ của các
biến được xác nhận
47
Hình IV.4
Mô hình chuẩn đoán mạng Bayesian trên Matlab
47
Hình IV.5
Dữ liệu của các biến và lỗi F6 biến thiên theo thời
gian.
49
Hình IV.6
Xác suất có điều kiện của các biến điều khiển.
50

