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J-GLOBAL ID：201802286675968550   整理番号：18A0186880

異常値の1例における重要な性能指標関連診断のための修正APLS【Powered by NICT】

A modified APLS for key performance indicator-related diagnosis in case of outliers

著者 (2件)： He Siyuan (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Wang Youqing (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 4187-4192  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： データセットは異常値は,多変量統計的プロセスモニタリングにおける一般的な問題である含んでいた。標準PLSは,異常値の場合に故障診断を達成するためにAPLSと名付けた修正法を持っている。重要業績評価指標(KPI)関連故障診断に注目した。APLSの故障診断論理は,全残留空間にKPI無関係な部分に,残留空間はKPIに関連する情報を含んでいる。本論文では,異常値の場合にKPI故障診断のための新規併用アプローチを提案し,KPIに及ぼす残留空間の影響を考慮した。APLSの予測方式を継承しているとKPI故障診断論理を変化させる。修正手法の有効性をTennessee Eastman(TE)ベンチマークプロセスにより検証した。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： 故障診断 ,  予測 ,  *異常値
準シソーラス用語： 重要業績評価指標 ,  プロセス監視 ,  多変量 ,  *性能指標 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y) ,  設備管理  (KB02020X) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 異常値 ,  性能指標 ,  診断