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J-GLOBAL ID：201802256059615594   整理番号：18A0611527

多相バッチプロセスのモニタリングのための逐次局地ベースGauss混合モデル【Powered by NICT】

Sequential local-based Gaussian mixture model for monitoring multiphase batch processes

著者 (3件)： Liu Jingxiang (Institute of Advanced Control Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Liu Tao (Institute of Advanced Control Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China) ,  Chen Junghui (Department of Chemical Engineering, Chung-Yuan Christian University, Chung-Li District, Taoyuan 32023, Taiwan)
資料名： Chemical Engineering Science  (Chemical Engineering Science)
巻： 181  ページ： 101-113  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0254A  ISSN： 0009-2509  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる相の異なる特性を持つ多相バッチプロセスを監視するための単一モデルを用いることの不能に対処するために,逐次局所ベースGauss混合モデル(GMM)法は,モニタリング性能を改善するために本論文で提案した。サンプリングのための時系列の観点から安定相と転移相に分割した多相プロセス。地方における試料はモデル,初期モデルと混合モデルの二種類を介して各相を分割するために使用されている。一方,中間での遷移相を含む安定相を正しく決定するために開発された適応反復戦略。分割相に基づいて,局所確率指数はプロセス監視のために導入した。数値例および流加ペニシリン発酵プロセスは,提案した方法の有効性と利点を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ペニシリン発酵 ,  *多相 ,  *バッチ処理 ,  *モデル
準シソーラス用語： プロセス監視 ,  *混合モデル ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多相バッチプロセス ,  多変量統計的プロセスモニタリング ,  逐次相分配 ,  Gauss混合モデル ,  故障検出

分類 (4件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  装置内の物質移動及び一般  (XD01020J) ,  反応操作(単位反応)  (XE01040I) ,  反応工学,反応速度論  (XE01020M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多相 ,  バッチプロセス ,  モニタリング ,  逐次 ,  Gauss混合モデル