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J-GLOBAL ID：201802249792366331   整理番号：18A0893760

PCAに基づく巻煙プロセスモニタリングと故障診断【JST・京大機械翻訳】

Monitoring and Fault Diagnosis of Tobacco Primary Processing Using Principal Component Analysis

著者 (2件)： Wang Wei (浙江中烟工業有限責任公司,杭州 310024;浙江大学工業控制技術国家重点実験室,杭州 310027) ,  Zhao Chunhui (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,杭州,310027)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 24  号： 12  ページ： 2435-2442  発行年： 2017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： マルチバッチ,データの不均等な長さ,および製品多様性のため,タバコの製造工程は,正確な監視と故障診断の問題のため,主成分分析(PCA)に基づく監視と故障診断の方式を提示する。最初に,バッチ,時間,および属性の三次元データを,製造工程の特性分析を通して,2次元データに展開し,次に,3つの工程の監視モデルを,主成分分析(PCA)によって確立して,次に,T2およびSPEの制御限界を,オフラインで計算し,そして,次に,3つの工程の操作データを,オンラインで計算し,そして,次に,3つの工程の操作データを,オンラインで計算し,そして,すべての統計指標が,制御限界を超えているとき,寄与グラフを用いて,故障診断を行った。.1......,.............................................................................実際の運転データのオフライン検証は,この方法が故障の発生を正確に検出でき,故障の原因変数を決定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： たばこ ,  *故障診断 ,  ロット ,  生産工程 ,  二次元 ,  主成分分析 ,  *煙
準シソーラス用語： オンライン ,  運転データ ,  三次元データ ,  *プロセス監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Tobacco primary processing ,  multi-batch ,  three-dimensional data ,  principal component analysis ,  monitoring model ,  fault diagnosis

分類 (2件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： PCA ,  巻 ,  煙 ,  プロセスモニタリング ,  故障診断