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J-GLOBAL ID：201302209700034837   整理番号：13A1239132

時間-構造KICAとOCSVMを用いた工程欠陥検出方法

Process fault detection method using time-structure KICA and OCSVM

著者 (3件)： Cai Lianfang (Coll. of Information and Control Engineering, China Univ. of Petroleum(East China), Qingdao) ,  Tian Xuemin (Coll. of Information and Control Engineering, China Univ. of Petroleum(East China), Qingdao) ,  Zhang Ni (Coll. of Information and Control Engineering, China Univ. of Petroleum(East China), Qingdao)
資料名： Qinghua Dexue Xuebao(Zirankexueban)  (Qinghua Dexue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 52  号： 9  ページ： 1205-1209,1217  発行年： 2012年 
JST資料番号： C5019A  ISSN： 1000-0054  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： カーネル独立成分分析(KICA)を用いた欠陥検出方法は分離マトリックスの初期値とデータにおける情報の時間-構造によって影響を受けた。さらに,マハラノビス距離に関するモニタリング統計は欠陥検出率を減らすかもしれなかった。これらの問題を時間-構造KICAと1クラスサポートベクトルマシン(OCSVM)に基づく欠陥検出方法によって取り除いた。固有値分解に変換されたカーネル独立成分の抽出を用いて,カーネル白化差異データ時間遅延共分散行列の加重和について評価した。次に,欠陥をオンラインで検出するために,統計的モニタリングを用いて抽出した独立組成に基づいてこの統計的OCSVMモデルを築いた。Tennessee Eastman工程における独立組成抽出と欠陥検出のシミュレーションは本方式がデータで情報の時間-構造を完全利用して,分離マトリックスに及ぼす初期値の影響を避けて,欠陥検出潜伏時間を短くして,欠陥検出率を上げることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *検出法 ,  故障検出 ,  サポートベクトルマシン ,  シミュレーション ,  距離 ,  監視 ,  行列 ,  独立成分分析 ,  数学的変換 ,  遅れ
準シソーラス用語： *検出方法 ,  欠陥検出 ,  Mahalanobis距離 ,  モニタリング ,  マトリックス【行列】 ,  共分散行列 ,  固有値分解 ,  時間遅延

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 欠陥検出