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J-GLOBAL ID：201702263919871262   整理番号：17A0258343

LPP-GNMFアルゴリズムに基づく化学プロセスの故障モニタリング方法【JST・京大機械翻訳】

Fault detection method for chemical process based on LPP-GNMF algorithm

著者 (4件)： Zhu Honglin (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology) ,  Wang Fan (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology) ,  Shi Hongbo (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology) ,  Tan Shuai (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 67  号： 12  ページ： 5155-5162  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： LPP-GNMFアルゴリズムに基づく化学プロセスの故障監視方法を提案した。非負行列因数分解(NMF)は,新しい次元縮小アルゴリズムであり,それは,機構の潜在的特性のために,データを圧縮するとき,データ内部の局所的特性に基づくデータ情報を効果的に記述することができる。主成分分析(PCA)などの従来の多変量統計プロセス監視方法と比較して,それはより良い解釈能力を持っている。しかし,NMFはオリジナルデータの要求を満たすことができ,実際の化学プロセスは保証されず,オリジナルデータに対する非負の要求を緩和するために,一般化非負行列分解(GNMF)アルゴリズムを導入した。次に,GNMFは分解の過程でサンプル間の局所構造や幾何的性質を考慮せず,データを正確に扱うことができないという問題がある.この問題に対して,GNMFとLPP(局所射影保持)を組み合わせたアルゴリズムを提案した。提案したLPP-GNMFアルゴリズムをTEプロセスに適用し,その性能を評価し,PCAアルゴリズム,NMFアルゴリズム,SNMFアルゴリズムと比較し,シミュレーション結果は提案したアルゴリズムの実現可能性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 射影 ,  次元縮小 ,  *化学プロセス ,  シミュレーション ,  主成分分析 ,  *故障 ,  確率過程 ,  幾何学 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 局所構造 ,  行列分解 ,  多変量 ,  行列因数分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： algorithm ,  fault detection ,  principal component analysis ,  generalized non-negative matrix factorization ,  locality preserving projection ,  simulation

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  化学プロセス ,  故障 ,  モニタリング