多方向主成分分析に統合した変数選択によるバッチプロセスにおける故障検出【JST・京大機械翻訳】

Peres Fernanda Araujo Pimentel; Peres Thiago Neves; Fogliatto Flavio Sanson; Anzanello Michel Jose

文献

J-GLOBAL ID：201902291065939157 整理番号：19A1782494

多方向主成分分析に統合した変数選択によるバッチプロセスにおける故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault detection in batch processes through variable selection integrated to multiway principal component analysis

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資料名：
巻： 80 ページ： 223-234 発行年： 2019年
JST資料番号： W0388A ISSN： 0959-1524 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

バッチプロセス監視における故障検出の主目的は,通常の運転データと比較して非定型的挙動を示すバッチを同定することである。プロセス自動化による測定可能な変数の数における現在の成長は,変数の数がバッチ数よりはるかに大きいデータセットをもたらす。これは,バッチプロセスで使用される最も一般的な品質管理手法である,多方向主成分分析(MPCA)の性能を損なう可能性がある。それを克服するために,高次元データセットを扱う新しい戦略が必要となる。本論文では,高次元データセットにより記述されるバッチプロセスを監視するためのPareto可変選択(PVS)-MPCA法を提案した。PVS-MPCAの主なアイデアは,バッチ性能を監視するために使用されるT2およびQ制御チャートの構築の前に,適合または非適合クラスにおける生産バッチの最良の分類を促進するプロセス変数を選択することである。著者らの提案を,チョコレートコンチングバッチ操作からの実際のデータセットに適用し,古典的なMPCAベースのモニタリングと比較した。PVS-MPCAは,古典的MPCAで使用される2,864の非折畳み変数に対して,5つの非折畳み変数のみを保持する誤警報率における85.18%の減少を促進した。見過ごされた検出率はヌルで,適合バッチだけが生産ラインに放出されることを確実にした。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

プロセス制御 , 化学プロセスの制御

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