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J-GLOBAL ID：201802242298818053   整理番号：18A1959625

動的化学プロセス故障検出のためのT-TELPPアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Tensor-Temporal Extension Locality Preserving Projection Algorithm for Dynamic Chemical Process Fault Detection

著者 (5件)： Zhang Zhongxiang (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室 ,上海,200237) ,  Cheng Hui (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室 ,上海,200237) ,  Ye Zhencheng (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室 ,上海,200237) ,  Mei Hua (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室 ,上海,200237) ,  Zhang Guanghui (南京工程学院汽車与軌道交通学院 ,南京,211167)
資料名： Huadong Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huadong Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 44  号： 4  ページ： 496-503  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2920A  ISSN： 1006-3080  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： 工業プロセスには,高い複雑性と動的特性がある。特徴抽出において,時間遅れ因子拡張時系列マトリックスは,現場変数の自己相関と相互相関特性の問題を解明することができた。特徴抽出アルゴリズムは3次テンソル形式の拡張データを処理する時、3次テンソルをある方向で数量化する必要があり、これは原始データの内在的な二次元構造情報を破壊する。それに対して,本論文ではテンソル空間に基づく時系列拡張局所構造保持アルゴリズム(Tensor-TemporalExtensionLocalityPreservingProjec-tion,T-TELPP)を提案した。最初に,局所的保存射影(LPP)アルゴリズムの時間的拡張LPPアルゴリズム(TELPP)を得て,次に,ユークリッド空間の隣接と時系列の隣接情報を十分抽出し,次に,TELPPをテンソル空間に拡張して,T-TELPPアルゴリズムを得た。T-TELPPは直接に動的拡張データを特徴空間と残差空間に投影し,それぞれT2とSPE統計量を確立する。TennesseeEastman(TE)プロセスの監視を行い,PCA,DPCAおよびDLPPアルゴリズムとの比較により,T-TELPPの動的プロセスモニタリングにおける有効性および優越性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自己相関 ,  *化学プロセス ,  *アルゴリズム ,  *故障検出 ,  テンソル ,  統計量 ,  特徴抽出 ,  残差 ,  Euclid空間 ,  射影
準シソーラス用語： 動的プロセス ,  特徴空間 ,  局所構造 ,  時間遅れ ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 化学プロセス ,  故障検出 ,  アルゴリズム