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J-GLOBAL ID：201702237650337949   整理番号：17A1632298

推定データ共分散構造を用いたバッチプロセスにおける初期故障条件の診断【Powered by NICT】

Diagnosis of incipient fault conditions in batch processes using estimated data covariance structures

著者 (4件)： Qin Yan (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027 China) ,  Zhao Chunhui (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027 China) ,  Kruger Uwe (Department of Biomedical Engineering, Jonsson Engineering Center, Rensselaer Polytechnic Institute, Troy NY 12019-3590, U.S.A.) ,  Zhang Shumei (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027 China)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 12779-12784  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,従来の回分プロセスのモニタリングを修正し,初期故障条件を診断するための異なる概念を紹介した。伝統的なデータ駆動型手法は数参照バッチから記録したデータの3D配置を利用し,従来の非負二乗モニタリング統計を構築するためにこの配置を明らかにする。非定常様相と非Gauss分散プロセス変数の存在を解決するために,提案した概念は統計的局所アプローチに依存している。中心極限定理に続いて,統計的局所アプローチから導かれた統計は,漸近的多変量正規分布を持っていた。さらに,統計的局所アプローチの基礎となる移動窓アプローチは全バッチサイクルにわたって適用した。これは,今度は,温度及び圧力変数とバッチサイクル内の濃度において典型的に非定常傾向を描写することを可能にする。シミュレートしたペニシリン発酵プロセスへの応用を通して,本論文では,統計的局所アプローチから導かれたモニタリング統計は,従来の多変量統計的方法よりも敏感であることを示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： プロセス変数 ,  *ロット ,  中心極限定理 ,  *共分散 ,  正規分布 ,  *初期故障 ,  *バッチ処理 ,  ペニシリン発酵 ,  三次元 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 多変量 ,  非定常性 ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： プロセスモニタリング ,  バッチプロセス ,  局所アプローチ ,  共分散構造の推定

分類 (3件)： 統計学  (AB08000H) ,  信号理論  (ND02020G) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 推定 ,  共分散 ,  バッチ ,  プロセス ,  初期故障 ,  診断