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J-GLOBAL ID：201702235255523756   整理番号：17A1265784

相互情報量主成分分析に基づいた品質関連故障検出【Powered by NICT】

Quality-related fault detection based on mutual information principal component analysis

著者 (3件)： Zhao Shuai (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Ministry of Education, Shanghai 200237, China) ,  Song Bing (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Ministry of Education, Shanghai 200237, China) ,  Shi Hongbo (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, East China University of Science and Technology, Ministry of Education, Shanghai 200237, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 4163-4167  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： 品質関連故障検出は,近年大きな注目を集めている。プロセス変数と品質変数の間の適切な監視関係を必要とする。が従来の主成分分析(PCA)は,それらの間の関係を考慮していない。品質関連故障を検出するための相互情報量主成分分析(MIPCA)を提案した。MIPCAは,相互情報量(MI)およびPCAの利点を統合した。MIPCAにより,プロセス変数は,品質変数の監視下でのプロセスを監視し,断層である品質に関連するかどうかを判定するのに利用できる。MIPCAの可能性と有効性をTennessee Eastmanプロセス(TEP)で検証した。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： *故障検出 ,  *相互情報量 ,  プロセス変数 ,  *主成分分析 ,  *故障 ,  *品質

分類 (2件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相互情報量 ,  主成分分析 ,  故障検出