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J-GLOBAL ID：201702242633090795   整理番号：17A1265794

非線形プロセスのためのロバストな品質関連故障検出法【Powered by NICT】

A robust quality-related fault detection method for nonlinear processes

著者 (3件)： Sun Wei (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou, 121013, China) ,  Wang Guang (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou, 121013, China) ,  Yin Shen (Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 4215-4220  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： 品質関連故障検出法は,近年のプロセス工業のための非常に重要である。最も効果的な非線形品質関連故障検出方法の一つはMKPLSである。プロセス性能モニタリングの目的を達成することができる。しかし,異常値に敏感である。ある外れ値の数が発生した場合,MKPLSはモデルを構築し正確には良く機能しなかった。この欠点を克服するために,本論文では,MKPLSの改訂版,故障検出のための化学プラントで使用できるを提案した。アルゴリズムは,異常値に対するシステムのロバスト性を保証するために球状戦略を紹介した。故障検出部では,新しい得られた回帰係数は品質関連部分空間と品質無関係な部分空間に完全に分解した。Hotellingの統計を用いて,プロセスを監視した。ケーススタディでは,非線形数値事例と工業プロセスシミュレータは,提案した方法の性能を実証するために適用した。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 ,  モデル ,  プロセス工業 ,  化学プラント ,  *ロバスト性 ,  事例研究 ,  アルゴリズム ,  *品質 ,  シミュレータ ,  異常値
準シソーラス用語： 工業プロセス ,  部分空間 ,  回帰係数 ,  プロセス性能 ,  *非線形プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  信頼性  (KB04040H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非線形プロセス ,  ロバスト ,  故障検出