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J-GLOBAL ID：201602201922641130   整理番号：16A0037755

多モード化学プロセスの故障検出のための整列した混合物確率的主成分分析【Powered by NICT】

An aligned mixture probabilistic principal component analysis for fault detection of multimode chemical processes

著者 (4件)： Yang Yawei (East China Univ. of Sci. and Technol. Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of ...) ,  Ma Yuxin (East China Univ. of Sci. and Technol. Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of ...) ,  Song Bing (East China Univ. of Sci. and Technol. Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of ...) ,  Shi Hongbo (East China Univ. of Sci. and Technol. Key Lab. of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of ...)
資料名： Chinese Journal of Chemical Engineering  (Chinese Journal of Chemical Engineering)
巻： 23  号： 8  ページ： 1357-1363  発行年： 2015年 
JST資料番号： W0620A  ISSN： 1004-9541  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 整列混合物確率的主成分分析(AMPPCA)と名付けた新しい方法を多モード化学プロセスの故障検出のための本研究で提案した。内モード相関を利用するために,AMPPCA algorithmfirstはapplyingmixture確率的主成分分析(MPPCA)による各operatingmodeの統計的記述を推定した。比較として,combinedMPPCAは各局所モデルにおける試験サンプルの事後確率に従って統合ソフトであるemployedwheremonitoring結果である。交差モード相関,有用である可能性があるが,別々に開催されたモニタリング方法による無視不注意を活用のために,グローバルモニタリングモデルはすべての局所モデルを整列させることにより構築した。以上の如く,本統合空間に保存されているbothwithinモードと交差モード相関。最後に,有用性と実現可能性ofAMPPCAは非等温連続撹はん槽反応器とTEベンチマークプロセスを通して実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *主成分分析 ,  連続撹拌槽反応器 ,  *多モード ,  *アラインメント ,  *化学プロセス ,  事後確率 ,  *故障検出

分類 (3件)： 化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  信頼性  (KB04040H) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多モード ,  化学プロセス ,  故障検出 ,  整列 ,  混合物 ,  確率 ,  主成分分析