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J-GLOBAL ID：201702245333836063   整理番号：17A0456631

オンライン故障予測のための臨界への故障分解変数解析と方向抽出【Powered by NICT】

Critical-to-Fault-Degradation Variable Analysis and Direction Extraction for Online Fault Prognostic

著者 (2件)： Zhao Chunhui (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Gao Furong (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 25  号： 3  ページ： 842-854  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 故障予後は障害が切迫したかどうかを決定し,入射が発生するどの程度早く推定今日保全戦略における重要な特徴として認識されている。ゆっくりとした時変自己相関故障プロセスでは,故障劣化過程は故障予後を明らかにすることができた。この仮定に基づいて,故障劣化モデリングとオンライン故障予後戦略を開発した。安定性因子(SF)はプロセス状態の変化特性を評価するために定義されると臨界断層分解変数を見つけるために開発するSFベースの非定常故障変数同定法。故障分解配向Fisher判別分析は断層進化プロセスをモデル化するために選択された変数を提案した。分解を示さないことを非情報故障効果は除外されており,臨界故障分解情報に焦点を当てできるようにした。提案した方法は三例によって検証し,数値的事例,たばこのカット製プロセス,と良く知られたTennessee Eastmanのベンチマーク化学プロセスを含む。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： たばこ ,  *故障 ,  モデリング ,  ベンチマーク ,  保全 ,  化学プロセス ,  自己相関 ,  *臨界
準シソーラス用語： フィッシャー判別分析 ,  非定常性 ,  劣化過程 ,  故障予知 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (7件)： オンライン ,  故障予測 ,  臨界 ,  故障 ,  分解 ,  変数 ,  解析