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J-GLOBAL ID：201802291548886668   整理番号：18A0707623

可変局所異常値因子に基づく多モードプロセス故障検出法【JST・京大機械翻訳】

Multimode process fault detection method based on variable local outlier factor

著者 (2件)： Wang Lei (College of Information and the control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China) ,  Deng Xiaogang (College of Information and the control Engineering, China University of Petroleum, Qingdao 266580, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMIC  ページ： 175-180  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： 最近,局所的異常値因子(LOF)に基づくプロセス監視方法,それはマルチモダリティと複雑なデータ分布を同時に扱うことができて,同時に産業プロセス監視に適用された。しかし,局所的な可変情報は伝統的LOF法によって反映されず,プロセス監視に浸漬される。局所変数の情報を強調するために,本論文では,可変局所異常値因子(VLOF)と呼ばれる新しい多モードプロセス故障検出法を提案した。最初に,サンプルの近傍を,ユークリッド距離を用いて訓練データセットにおいて決定した。次に,データ対間のユークリッド距離を距離ベクトルに変換し,ベクトル形到達距離とLOFベクトルを連続的に計算することができた。多モード過程を監視しながら,全変数の全LOF値を組み合わせることにより,融合監視統計を構築した。最後に,Tennessee Eastman(TE)プロセスに関するシミュレーションを用いて,提案方法の優位性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 浸漬 ,  *故障検出 ,  *多モード ,  ベクトル ,  *異常値
準シソーラス用語： 訓練データ ,  Euclid距離 ,  マルチモダリティ ,  プロセス監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R) ,  化学プロセスの測定,監視,計装  (XC02030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 可変 ,  異常値 ,  因子 ,  多モード ,  プロセス ,  故障検出