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J-GLOBAL ID：201802228508003424   整理番号：18A0723193

プラント全体プロセスにおける鍵性能指数の予測と診断のための分散予測モデリングフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Distributed predictive modeling framework for prediction and diagnosis of key performance index in plant-wide processes

著者 (1件)： Ge Zhiqiang (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Industrial Process Control, College of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang, PR China)
資料名： Journal of Process Control  (Journal of Process Control)
巻： 65  ページ： 107-117  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0388A  ISSN： 0959-1524  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： 本研究では,プラント全体のプロセスにおける重要な性能指標の予測と診断のための分散予測モデリングフレームワークを提案した。プラント全体のプロセスのブロック分割によって,重要なデータ情報をより効率的に抽出することができて,それに基づいて,予測モデルを次にキー性能指数の回帰のために開発することができた。主要な性能指標のための性能劣化の根本原因を決定するために,このフレームワークの間で診断方式を開発した。最初に,診断モデルにおけるブロック寄与の定義を通して,臨界ブロックを同定した。次に各プロセス変数の寄与を各臨界ブロック内で評価し,それに基づいて性能劣化の根本原因を成功裏に位置決めできた。分散モデリング法の例を,基本主成分分析とGauss過程回帰モデルを用いて実現し,TEベンチマーク過程に関する詳細な事例研究を行った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 主成分分析 ,  臨界 ,  ベンチマーク ,  プロセス変数 ,  事例研究 ,  *予測 ,  *性能指数 ,  *モデリング ,  *プラント ,  予測モデル
準シソーラス用語： Gauss過程回帰 ,  分散モデリング ,  根本原因 ,  性能劣化 ,  性能指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： プラント全体のプロセス ,  重要な性能指数 ,  予測モデリング ,  診断 ,  分散データモデリング

分類 (1件)： プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (8件)： プラント ,  プロセス ,  鍵 ,  性能指数 ,  予測 ,  診断 ,  モデリング ,  フレームワーク