文献

J-GLOBAL ID：201902231621788456   整理番号：19A2401563

動的プロセス監視のための二段階動的低速特徴分析【JST・京大機械翻訳】

Two-Step Dynamic Slow Feature Analysis for Dynamic Process Monitoring

著者 (2件)： Si Yabin (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, Tsingtao, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IAI  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 多くの成功した古典的多変量統計プロセス監視(MSPM)アプローチが工業プロセスに適用されている。しかしながら,これらの方法のほとんどと拡張された動的バージョンは,プロセスダイナミックスにおける動作条件の正常な変化から動的異常を招く実際の故障を区別することができない。1つのポピュラーな解決策は,遅い特徴分析(SFA)と動的SFA(DSFA)に基づいている。SFAとDSFAは動的構造を考慮することなく動的プロセスを監視するための一対の統計を用いることに注目した。本研究では,動的プロセスを監視するための二段階DSFA(TS-DSFA)を提案した。TS-DSFAは最初に動的プロセスから動的成分を分離し,次に動的プロセスの評価モデルを構築する。TS-DSFAは,実際の故障を操作条件の正常な変化から識別することを支援し,不確実な雑音を伴う動的プロセスの監視において良好な性能を示す。最後に,TS-DSFAの有効性を検証するための数値事例を示した。Copyright 2019 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： 不確実性 ,  確率過程 ,  雑音 ,  *低速度 ,  有効性
準シソーラス用語： 操作条件 ,  評価モデル ,  動的構造 ,  運転条件 ,  工業プロセス ,  多変量 ,  特徴分析 ,  *動的プロセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： アンテナ  (ND06000M) ,  移動通信  (ND08030H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的プロセス ,  段階 ,  低速 ,  特徴分析