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J-GLOBAL ID：201802283330106475   整理番号：18A0068605

正準相関分析を用いたコンカレント品質とプロセスモニタリング【Powered by NICT】

Concurrent quality and process monitoring with canonical correlation analysis

著者 (5件)： Zhu Qinqin (Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, CA 90089, USA) ,  Liu Qiang (State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China) ,  Liu Qiang (Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, CA 90089, USA) ,  Qin S. Joe (Mork Family Department of Chemical Engineering and Materials Science, University of Southern California, CA 90089, USA) ,  Qin S. Joe (School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Guangdong 518172, China)
資料名： Journal of Process Control  (Journal of Process Control)
巻： 60  ページ： 95-103  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0388A  ISSN： 0959-1524  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： 正準相関分析(CCA)は,二組の変数間の多次元相関構造を抽出する良く知られたデータ分析技術である。CCAは品質とプロセスデータ間の相関,潜在的な規模の効率的な利用を最大にすることに焦点を当てた。しかし,CCAは,分散やデータの変動の大きさを利用し,品質とプロセスモニタリングのためのほとんど使用に焦点を当ててはいない。添加では,プロセスデータの存在することが多いことを共線性問題に悩まされている。CCAのこの欠点を克服するために,正則化で修飾したCCA法はプロセス変数と品質変数間の相関を抽出するために開発した。次に,CCAは相関にのみ焦点を当てているが,分散情報を無視する問題を扱うために,正則化を用いた新しい同時CCA(CCCA)モデリング法は,プロセス固有と品質特異的空間における分散と共分散を利用することを提案した。CCCA法は,その後の主成分分解を用いた品質とプロセスモニタリングのための分散構造を利用しながら品質を予測するCCAの効率を保持していた。それぞれに対応するモニタリング統計と管理限界を分解した部分空間を開発した。数値シミュレーション例とTennessee EastmanプロセスはCCCAベースモニタリング法の有効性を実証した。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： 共分散 ,  正則化 ,  プロセス変数 ,  モデリング ,  高次元 ,  データ解析 ,  *品質
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  部分空間 ,  管理限界 ,  *プロセス監視 ,  *正準相関解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 同時正準相関解析 ,  正準相関解析 ,  品質に関連したモニタリング ,  プロセスモニタリング

分類 (2件)： プロセス制御  (IC03040B) ,  化学プロセスの制御  (XC02020N)

タイトルに関連する用語 (2件)： 正準相関分析 ,  プロセスモニタリング