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J-GLOBAL ID：201802254724910211   整理番号：18A1989205

平衡部分最小二乗および統計パターン解析に基づく性能モニタリング法【JST・京大機械翻訳】

Performance monitoring method based on balanced partial least square and Statistics Pattern Analysis

著者 (4件)： Yang Jian (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, PR China) ,  Lv Zheng (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, PR China) ,  Shi Hongbo (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, PR China) ,  Tan Shuai (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process of the Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, PR China)
資料名： ISA Transactions  (ISA Transactions)
巻： 81  ページ： 121-131  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0580A  ISSN： 0019-0578  CODEN： ISATAZ  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： プロセス監視のために,品質,経済性またはセキュリティに関連するいくつかの性能指標に多くの注意を払うことが重要である。この目的のために,プロセス監視の効率を促進するために,性能指数の予測に基づく新しい性能監視法を提案した。本研究では,最初に,プロセス変数を性能指標との相関に従って2つのカテゴリに分類した。変数の2つのカテゴリーに基づいて,平衡部分最小二乗アルゴリズムを,オンラインで測定できない性能指標を予測するために,強化目的関数を構築することによって提案した。次に,予測残差は,性能指数における変動を捕えるために統計学パターン解析を通してモニタリングのためにモデル化した。最後に,2つのSimulink事例と実例を,例証と検証のために利用した。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： 目的関数 ,  *部分最小二乗法 ,  性能指数 ,  アルゴリズム ,  セキュリティ ,  統計学 ,  モデリング ,  品質 ,  残差 ,  プロセス変数 ,  予測
準シソーラス用語： Simulink ,  オンライン ,  プロセス監視 ,  *パターン解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 変数分類 ,  品質予測 ,  性能モニタリング ,  統計パターン解析 ,  部分最小二乗

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  プロセス制御  (IC03040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 平衡 ,  部分最小二乗 ,  統計 ,  パターン解析 ,  モニタリング法