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J-GLOBAL ID：201702269171591789   整理番号：17A1394912

修正KRRアルゴリズムに基づくキー性能指標関連故障検出【Powered by NICT】

Key performance indicator related fault detection based on modified KRR algorithm

著者 (6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) ,  Jiao Jianfang (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou, 121013, China) ,  Guo Pengxing (Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Sun Chengyuan (College of Engineering, Bohai University, Jinzhou, 121013, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 7015-7020  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： 非線形系の取り扱いでは,カーネルリッジ回帰(KRR)は,最近,多重共線性問題を処理するための有効な方法として役立っているが,故障診断問題の問題を解決するために使用されていない。KRRは安全性,工業システムの信頼性を確実にすることができない。が以前の故障検出方法は,基本プロセスの重要な性能指標(KPI)関連故障診断のためのいくつかの問題に遭遇する。これらの欠点を補償するために,本論文では,新しいKPI関連故障検出アルゴリズム,修正KRR(MKRR)を提案した。MKRRは測定可能なプロセス変数を正確に分解KPI関連とKPI関係のない部分に対応する検定統計量を用いてそれらを監視することができる。法は,産業用システムにおいて良好な性能を提供することができる。提案した方法の有効性を証明するために,非線形数値例を用いた。シミュレーション結果は,提案した方法がKPI関連故障検出における従来のKPLSより優れていることを示した。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： シミュレーション ,  故障診断 ,  非線形系 ,  安全性 ,  *アルゴリズム ,  プロセス変数 ,  信頼性 ,  *故障検出 ,  多重化 ,  *故障
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  *性能指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  キー ,  性能指標 ,  故障検出