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Titel:

Deep Anomaly Detection on Tennessee Eastman Process Data

Dokumenttyp:
Zeitschriftenaufsatz
Autor(en):
Hartung, Fabian ; Franks, Billy Joe ; Michels, Tobias ; Wagner, Dennis ; Liznerski, Philipp ; Reithermann, Steffen ; Fellenz, Sophie ; Jirasek, Fabian ; Rudolph, Maja ; Neider, Daniel ; Leitte, Heike ; Song, Chen ; Kloepper, Benjamin ; Mandt, Stephan ; Bortz, Michael ; Burger, Jakob ; Hasse, Hans ; Kloft, Marius
Stichworte:
Research Article ; Research Articles ; Anomaly detection ; Benchmark ; Chemical process data ; Tennessee Eastman process ; Time series
Zeitschriftentitel:
Chemie Ingenieur Technik
Jahr:
2023
Band / Volume:
95
Heft / Issue:
7
Seitenangaben Beitrag:
1077-1082
Volltext / DOI:
doi:10.1002/cite.202200238
E-ISSN:
0009-286X ; 1522-2640
Publikationsdatum:
13.04.2023
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