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J-GLOBAL ID：201902256857946036   整理番号：19A2280686

故障診断のためのサンプルごとの戦略を持つ積層自動符号器に基づく新しいモデル【JST・京大機械翻訳】

Novel Model Based on Stacked Autoencoders with Sample-Wise Strategy for Fault Diagnosis

著者 (2件)： Kong Diehao (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China) ,  Yan Xuefeng (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動エンコーダは,化学工学における故障診断のために使用される。それらの性能を改善するために,専門家は正規化された戦略と新しい効果的な費用関数の創出に近い注意を払っている。しかし,既存の方法は1つのモデルだけに基づいて修正される。本研究は,モデル(教師モデル)から有用な情報を獲得し,それを新しいモデル(学生モデル)に適用することを試みる,故障診断モデルを強化するための新しい展望を提供する。それは,グランドトルースラベルを適合させることによって教師モデルを訓練して,次に,教師モデルから知識を移すためにサンプルごとの戦略を使用する。最終的に,知識とグランドトルースラベルを用いて,構造の観点から教師モデルと同一の学生モデルを訓練した。次に,現在の学生モデルを次の学生モデルの教師として用いた。ステップバイステップ教師-学生再編成と訓練の後,最適モデルを故障診断のために選択した。さらに,知識蒸留を訓練手順に適用した。提案した方法をいくつかのベンチマーク問題に適用し,その有効性を証明した。Copyright 2019 Diehao Kong and Xuefeng Yan. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 化学工学 ,  蒸留 ,  ベンチマーク ,  *符号器 ,  *モデル ,  *故障診断 ,  費用関数 ,  正規化 ,  再編成 ,  有効性
準シソーラス用語： グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (26件)：

• R. Isermann, "Model-based fault-detection and diagnosis-status and applications," Annual Reviews in Control, vol. 29, no. 1, pp. 71-85, 2005.
• Y. Shin, S. X. Ding, A. Haghani, H. Hao, P. Zhang, "A comparison study of basic data-driven fault diagnosis and process monitoring methods on the benchmark Tennessee Eastman process," Journal of Process Control, vol. 22, no. 9, pp. 1567-1581, 2012.
• Q. Jiang, X. Yan, "Chemical processes monitoring based on weighted principal component analysis and its application," Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 119, pp. 11-20, 2012.
• J. Tang, X. Yan, "DPLS-MSOM modeling for visual industrial fault diagnosis and monitoring based on variation data from normal to anomalous," Industrial and Engineering Chemistry Research, vol. 56, no. 49, pp. 14518-14529, 2017.
• M. S. Bartlett, J. R. Movellan, T. J. Sejnowski, "Face recognition by independent component analysis," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 13, no. 6, pp. 1450-1464, 2002.

タイトルに関連する用語 (5件)： 故障診断 ,  サンプル ,  戦略 ,  符号器 ,  モデル