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J-GLOBAL ID：201702250132659334   整理番号：17A1093627

増強KECAを用いた化学プロセスの故障検出と診断【Powered by NICT】

Fault detection and diagnosis of chemical process using enhanced KECA

著者 (7件)： Zhang Haili (School of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot, Inner Mongolia 010051, People’s Republic of China) ,  Qi Yongsheng (School of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot, Inner Mongolia 010051, People’s Republic of China) ,  Qi Yongsheng (Engineering Research Center of Digital Community, Ministry of Education, Beijing 100124, People’s Republic of China) ,  Wang Lin (School of Electric Power, Inner Mongolia University of Technology, Hohhot, Inner Mongolia 010051, People’s Republic of China) ,  Gao Xuejin (School of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People’s Republic of China) ,  Gao Xuejin (Engineering Research Center of Digital Community, Ministry of Education, Beijing 100124, People’s Republic of China) ,  Wang Xichang (School of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, People’s Republic of China)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 161  ページ： 61-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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： プロセス工学における異常事象管理の主要関心事として,故障検出と診断は近年ますます注目を集めている。カーネルエントロピー成分解析(KECA)に基づく新しいモニタリング法は,非線形化学プロセスのために提案した。角度ベース統計はKECAを明らかにする異なる角度構造を発現するように設計されている,これは確率密度関数間の類似性を測定することができた。同様に,各KECA分類器である特定の故障,プロセスで同定された新しい断層を組み込むための使い捨て型フレームワークを提供する。障害は,プロセスデータのマルチスケール特性のため浸漬は,故障検出と診断のための強化されたKECA法を開発し,KECAの分級効果を改善するための特徴抽出のためのマルチスケール主成分分析(MSPCA)を加えることである。提案したアプローチの有効性をTennessee Eastmanプロセスに適用して実証した。MSPCA法を断層症状相関性を捕捉し,本質的に,KECAはプロセス故障診断のための効果的な方法である。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： 主成分分析 ,  確率密度関数 ,  浸漬 ,  *化学プロセス ,  故障診断 ,  類似性 ,  分級 ,  *故障検出 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： マルチスケール ,  プロセス工学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 故障検出 ,  故障診断 ,  MSPCA ,  KECA

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  化学一般その他  (CA01060X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 増強 ,  化学プロセス ,  故障検出 ,  診断