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J-GLOBAL ID：201802286607458185   整理番号：18A0164682

キー性能指標に関する最近の結果はDB KITツールボックスを用いた故障検出を指向【Powered by NICT】

Recent results on key performance indicator oriented fault detection using the DB-KIT toolbox

著者 (2件)： Jiang Yuchen (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China, 150001) ,  Yin Shen (Research Institute of Intelligent Control and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China, 150001)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IECON  ページ： 7103-7108  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しいMATLABツールボックスDB KITは最近故障診断システムの設計と実装のために開発した。重要業績評価指標(KPI)配向故障検出の目的のために,過去数年間にわたって,検定統計量と対応する一連の閾値は,既存の多変量統計解析ツールに由来する修正データ構造に基づいて導いた。これらのデータ駆動アプローチを数値的に信頼性があり,効率的で高い故障検出性能。特に,KPI無関係な故障シナリオの下で誤警報率(FAR)は大きな努力,KPI配向故障検出問題の中心的な課題であると抑制された。DB KITは最初に2016IEEE産業用エレクトロニクス会議で導入し,アルゴリズム効率と故障検出性能に及ぼす初期結果は,新しく開発したMATLABツールボックスを用いたKPI関連故障検出アルゴリズムの比較で報告された:Tennessee Eastmanプロセスベンチマークのシミュレーション試験とDB KIT。本論文では,極端な故障条件でアルゴリズムの性能を明らかにするために広く使用されている数値試験と閉ループ構成三段階熱間圧延機プロセスに関する最近の結果を報告し,プラント全体性能管理フレームワークの下で性能を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  プラント ,  故障診断 ,  信頼性 ,  データ構造 ,  *故障検出 ,  *故障 ,  シミュレーション ,  熱間圧延機
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  誤警報率 ,  データ駆動 ,  解析ツール ,  MATLAB ,  *ツールキット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  冷凍装置  (PD03000T)

タイトルに関連する用語 (6件)： キー ,  性能指標 ,  Db ,  KIT ,  ツールボックス ,  故障検出