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J-GLOBAL ID：201802241627450979   整理番号：18A1528771

改良MKECAに基づく間欠プロセス故障検出手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Improved Multiway Kernel Entropy Component Analysis Based Fault Detection for Batch Process

著者 (3件)： Zhang Chenchen (中国石油大学(華東) 信息与控制工程学院,山東 青島,266580) ,  Deng Xiaogang (中国石油大学(華東) 信息与控制工程学院,山東 青島,266580) ,  Xu Ying (中国石油大学(華東) 信息与控制工程学院,山東 青島,266580)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 25  号： 4  ページ： 636-642  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 間欠プロセスの非線形性,ノイズ,およびマルチ操作の特性のため。改良多方向核エントロピー成分分析(ImprovedMulti-wayKernelEntropyComponentAnalysis)を提案した。IMKECAの非線形故障検出法。ウェーブレット変換を用いて,プロセスデータをノイズ除去し,統計的モデリングに及ぼすノイズの影響を抑制し,そして,ノイズ低減データの非線形統計解析を行った。Renyiエントロピーに基づくMKECAモデルを確立した。多条件データの変化にもっとよく適応するため、k近傍マハラノビス距離に基づくM監視統計量を構築し、従来のT2モニタリング統計量の代わりに、故障検出の効果を高める。最後に,提案した方法を,監視対象としてディスクニッシリン発酵プロセスを用いてシミュレーションし,その結果は,IMKECA法が,従来のMKECA法より,より効果的なモニタリングプロセス故障を,検証できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *故障検出 ,  統計量 ,  統計解析 ,  ウェーブレット変換 ,  *故障 ,  非線形性 ,  発酵過程 ,  雑音低減 ,  エントロピー ,  雑音
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  Renyiエントロピー ,  統計的モデリング ,  成分分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MKECA ,  batch process ,  Mahalanobis distance ,  kNN

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 間欠 ,  プロセス ,  故障検出 ,  手法 ,  研究