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J-GLOBAL ID：201302237859135638   整理番号：13A1886102

工業用熱間ストリップミルに対する応用をもつ主要業績評価指標予測および診断に対する新しい方式

A Novel Scheme for Key Performance Indicator Prediction and Diagnosis With Application to an Industrial Hot Strip Mill

著者 (5件)： DING Steven X. (Univ. Duisburg-Essen, Duisburg, DEU) ,  YIN Shen (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  PENG Kaixiang (Univ. Sci. and Technol., Beijing, CHN) ,  HAO Haiyang (Univ. Duisburg-Essen, Duisburg, DEU) ,  SHEN Bo (Univ. Duisburg-Essen, Duisburg, DEU)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 9  号： 4  ページ： 2239-2247  発行年： 2013年11月 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 複雑な産業システムにおいて効率的な品質予測および診断は重要な役割を果し,このために導入された主要業績評価指標(KPI)に基づく方法は,産業応用の広範囲な応用をカバーしている。本論文では,2つの主題を検討した。1)統計プロセスに対して効率的なデータ駆動KPI予測および診断方式を開発し,部分最小二乗(PLS)法に対する代替解を提供した。2)動的プロセスに対するデータ駆動KPI予測および診断方式を提案した。主要な目標は,熱間ストリップミルプロセスに対してKPI予測および診断問題を解くことであった。提案した方法は,PLSと比較して予測性能を改善し,診断過程における計算ステップを大きく簡単化した。動的プロセスに対して,左既約分解(LCF)技術をデータ駆動法により実現し,これに基づきKPI予測および診断アルゴリズムを開発した。

シソーラス用語： *ホットストリップミル ,  ストリップミル ,  *指標 ,  予測 ,  診断 ,  確率過程 ,  部分最小二乗法 ,  *データフロー制御 ,  工程
準シソーラス用語： *データ駆動 ,  *主要業績評価指標 ,  動的プロセス ,  熱間ストリップミル ,  品質予測

分類 (2件)： 生産工学一般  (KB01000U) ,  圧延一般  (WC06010D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 工業 ,  熱間ストリップミル ,  応用 ,  主要業績評価指標 ,  予測 ,  診断