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J-GLOBAL ID：201702258349227704   整理番号：17A1632778

符号付き有向グラフを用いた多重エネルギーシステムのための故障監視フレームワークの設計【Powered by NICT】

Design of fault monitoring framework for multi-energy systems using Signed Directed Graph ^* * This work was supported by the Ministry of the Higher Education and Scientific Research in Tunisia.

著者 (3件)： Smaili R. (MACS Laboratory: Modeling, Analysis and Control of Systems, National Engineering School of Gabes (ENIG), University of Gabes, Tunisia) ,  El Harabi R. (MACS Laboratory: Modeling, Analysis and Control of Systems, National Engineering School of Gabes (ENIG), University of Gabes, Tunisia) ,  Abdelkrim M.N. (MACS Laboratory: Modeling, Analysis and Control of Systems, National Engineering School of Gabes (ENIG), University of Gabes, Tunisia)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 15734-15739  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,新しい因果グラフベース故障検出と分離フレームワークを開発した。プロセス変数間の因果関係を示すためにプロセストポロジーと連結性を捕捉するためのグラフィカルモデルとして,符号付有向グラフ(SDG)は多重エネルギーシステムのモデリングと故障診断に広く用いられている。配管と計装図により記述され,これは複雑で経験依存的課題であるとしてSDGは通常プロセスの数学的方程式に基づいて構築またはプロセス知識に基づいている。本論文では,ボンドグラフから直接SDGを構築するための方法論を紹介した。故障検出と分離目的のために,一般的なモデルである定性的冗長関係から系統的に推定定性的故障シグネチャマトリックスすることができた。異常は分離されなかった場合,主成分分析とSDGモデルに経路を通って後方/前方伝搬は,断層隔離を改善するように結合した。効率と開発したアルゴリズムの性能を明らかにするために,多重エネルギープロセスの事例研究を示した。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： 連結性 ,  故障検出 ,  因果律 ,  事例研究 ,  モデリング ,  主成分分析 ,  *故障 ,  *有向グラフ ,  故障診断 ,  *エネルギーシステム ,  *多重化 ,  ボンドグラフ ,  プロセス変数 ,  モデル
準シソーラス用語： 信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 符号付き有向グラフ ,  定性的モデル ,  故障検出 ,  診断 ,  構造特性

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 符号 ,  有向グラフ ,  多重 ,  エネルギーシステム ,  故障 ,  フレームワーク ,  設計