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J-GLOBAL ID：201702239439809435   整理番号：17A0853041

連続撹はん槽加熱器におけるジャストインタイム学習に基づくデータ駆動法の使用【Powered by NICT】

A using of just-in-time learning based data driven method in continuous stirred tank heater

著者 (4件)： Zheng Jianqiao (Harbin Institute of Technology, China 150001) ,  Wang Hongfang (Unicom Information Navigation Co.ltd, 133A, Xidan North Street, Beijing, China 100032) ,  Zhou Hongpeng (Harbin Institute of Technology, China 150001) ,  Gao Tianyi (Harbin Institute of Technology, China 150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICICIP  ページ： 98-104  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モデルベース法は今日故障検出問題がより複雑なプロセスを解くために困難であるとして,データ駆動に基づく方法は,未知の物理モデルを処理するその能力のために,モニタリング産業システムに広範囲に使用されている。しかし,従来の静的データ駆動故障検出法は,非線形システムにおける決定論的外乱のある非線形システムの故障検出の処理に問題がある。を扱うために,ジャスト・イン・タイム学習に基づくデータ駆動型(JITL DD)と呼ばれる方法を考案した。この方法では,JITLは出力を予測するための非線形モデルと擾乱を学習するために使われる。予測と実際のものの残差は,欠点を持っている去勢決定する静的データ駆動法により処理される。本論文では,数値例を挙げて,アルゴリズムを試験するために使用され,CSTHの事例研究は,JITL DD法の性能を示すために提案した。比較として,JITL PCA法も同じ問題を解いた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  事例研究 ,  *撹拌槽 ,  残差 ,  非線形系 ,  *加熱器 ,  去勢 ,  *かんばん方式 ,  アルゴリズム ,  故障検出
準シソーラス用語： 非線形モデル ,  決定論 ,  物理モデル ,  モデルベース ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 化学プロセスの制御  (XC02020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 撹はん槽 ,  加熱器 ,  ジャストインタイム ,  学習 ,  データ駆動