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J-GLOBAL ID：201702211158759523   整理番号：17A1394915

多段決定に基づく精油製品パイプライン動作状態の異常検出法【Powered by NICT】

Abnormal detection method of refined products pipeline working state based on multi-stage decision

著者 (5件)： Hu Xuguang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Yao Zhiqiang (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing 100012, China) ,  Ma Dazhong (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Sun Qiuye (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Zhang Huaguang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 7039-7044  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： パイプライン動作状態は装置状態と油パラメータにより判定するため状態評価の効率化推進のための提案した異常検出法。パイプライン知能化に基づいて,パイプラインデータモデルを構築パイプラインデータに依存している。,ランダム行列のスペクトル解析を用いて,多変数時系列を含むデータ行列を解析することである。パイプラインの異常状態を検出するために構築したデータマトリックスと零の固有値間の距離指標。異常状態が起こったとき,圧力データモデルは,パイプライン動作状態である漏れかどうかを決めるために使用した。提案したデータマトリックス処理法によれば,パイプラインの異常状態を効果的に見出すことができた。シミュレーションは,提案した方法の効果的で良好な性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトル解析 ,  効率化 ,  *精油 ,  固有値 ,  ランダム行列 ,  データモデル
準シソーラス用語： 多変量 ,  知能化 ,  状態評価 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  パイプライン輸送  (UA11020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多段 ,  精油 ,  パイプライン ,  動作状態 ,  検出法