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J-GLOBAL ID：201702250546611913   整理番号：17A1262245

相互情報とKPCA(カーネル主成分分析)に基づく品質関連及び独立2ブロックモニタリング【Powered by NICT】

Quality Relevant and Independent Two Block Monitoring Based on Mutual Information and KPCA

著者 (2件)： Huang Junping (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Yan Xuefeng (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 8  ページ： 6518-6527  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  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： 伝統的プロセス監視法は測定した全ての変数を考慮したが,品質関連故障を示すには不適切である。いくつかの測定した変数は,品質変数から独立した,これらの冗長変数は品質変数の予測性能を劣化させる疑いないであろう。本論文では,新しい品質相互情報(MI)とカーネル主成分分析(KPCA)に基づく二ブロックモニタリング方式関連および非依存性を提案した。第一に,すべてのプロセス変数を水質変数とのMI値に従って二サブブロックに分割される。KPCA(カーネル主成分分析)は,品質関連サブブロックと品質独立サブブロックを監視した。故障が検出されると,カーネル主成分回帰は,品質変数の予測された状態を得るために利用されている。電流故障は品質関連変数またはプロセス品質を阻害するかどうかを,情報のいずれかが必要であり技術者にとって重要である。MI KPCA(カーネル主成分分析)の利点は,数値シミュレーションとTennessee Eastmanプロセスにより説明し,結果をいくつかの他のモニタリング方法と比較して提案の優位性を明らかにした。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 ,  シミュレーション ,  電流 ,  *品質 ,  プロセス変数 ,  技術者 ,  水質
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  予測性能 ,  プロセス監視 ,  *カーネル主成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (3件)： KPCA ,  カーネル主成分分析 ,  モニタリング