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J-GLOBAL ID：201702224849149129   整理番号：17A1394951

拡散マップに基づく故障診断法とTEプロセスのための隠れMarkovモデル【Powered by NICT】

Fault diagnosis method based on diffusion maps and hidden Markov model for TE process

著者 (3件)： Liu Baoqi (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China) ,  Xu Jinxue (College of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China) ,  Li Yuan (College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 7253-7258  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： データ記憶コストを低減し,工業プロセスの故障検出の高精度を向上させるために,拡散マップと隠れMarkovモデルに基づいて提案したデータ駆動故障診断法。最初に,サンプルデータの相関次元を計算した。第二に,高次元固有ベクトルを拡散マップによる低次元多様体空間中に抽出される。最後に,低次元固有ベクトルは断層パターン認識のための隠れMarkovモデルの観測配列と見なされている。この新しい方法の有効性を,TEプロセスシミュレータにより証明した。さらに,故障同定結果は,隠れMarkovモデルの伝統的な同定法よりも優れていることを実証した。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： *隠れMarkovモデル ,  パターン認識 ,  固有ベクトル ,  データ蓄積 ,  *故障 ,  多様体 ,  *故障診断 ,  故障検出 ,  高次元
準シソーラス用語： 低次元 ,  相関次元 ,  データ駆動 ,  高精度 ,  工業プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 拡散マップ ,  故障診断 ,  Te ,  プロセス ,  隠れMarkovモデル