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J-GLOBAL ID：201402244793954300   整理番号：13A0522448

距離空間統計分析を用いる多モードプロセスの非監視故障検出

Unsupervised fault detection for multimode processes using distance space statistics analysis

著者 (3件)： Ma Hehe (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes,Ministry of Education, East China Univ. of Sci. ...) ,  Hu Yi (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes,Ministry of Education, East China Univ. of Sci. ...) ,  Shi Hongbo (Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes,Ministry of Education, East China Univ. of Sci. ...)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 63  号： 3  ページ： 873-880  発行年： 2012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： 産業プロセスは,異なるモードの下でしばしば運転される。しかしながら,単一モードプロセスで有効である主成分分析(PCA)のようなほとんどの多変量統計プロセス監視(MSPM)法は多モードプロセスでうまく機能しない。距離空間統計分析(DSSA)と呼ぶ新しい多モード故障検出方式を提案した。最初に,あらゆる試料を訓練データでそれ自体とその近傍の間のそのk最近接距離の偏差によって表した。すべてのサンプルをこの方法によって距離空間に元の空間から図にした。その次に,移動窓の距離サンプルの異なる次数統計量を距離空間で計算した。最後に,主成分分析(PCA)を用い新しい統計サンプルを分析した。k近傍決定則(FD-kNN)を用いた提案方法,PCA法と多モード故障検出法をテネシー州イーストマン(TE)ベンチマークプロセスに適用した。監視結果の比較は提案方法が多モードプロセスの故障検出のためにPCAおよびFD-kNNより優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *統計解析 ,  *故障検出 ,  *距離空間 ,  主成分分析 ,  産業 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *統計分析

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 距離空間 ,  統計分析 ,  多モード ,  プロセス ,  故障検出