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J-GLOBAL ID：201502205208926781   整理番号：15A1214693

k-最近傍データ補完法とその応用工業プロセスの故障診断【Powered by NICT】

k-Nearest Neighbor Imputation Method and Its Application in Fault Diagnosis of Industrial Process

著者 (3件)： Li Yuan (Coll. of Information Engineering, Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wu Jie (Coll. of Information Engineering, Shenyang Univ. of Chemical Technol., Shenyang) ,  Wang Guozhu (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern Univ., Shenyang)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 49  号： 6  ページ： 830-836  発行年： 2015年 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  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： 寄与プロット法におけるスミアリング効果と故障変数が存在できないフラットを目的として,本論文では,故障診断のためのkNN補完法を提案し,k最近傍と寄与プロットアルゴリズムを組み合わせた。最初に,PCAは,評価モデルを構築し,複合指数を計算するために採用した。第二に,k近傍転嫁法と管理指標を組み合わせて,予備的故障変数を抽出した。最後に,寄与プロットを採用して,予備的欠陥からの基本的な故障変数を見出した。提案した方法は,正規変数の寄与値の影響を効果的に避けることができる。数値的実例及びTennessee Eastman(TE)プロセスは,提案した方法の有効性と精度を検証するため,再構成法と比較した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 再構成 ,  *故障 ,  *故障診断
準シソーラス用語： 評価モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 補完 ,  応用 ,  工業 ,  プロセス ,  故障診断