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J-GLOBAL ID：202002234085486524   整理番号：20A0374619

改良型非線形外部解析回帰による多モード過程における故障検出【JST・京大機械翻訳】

Fault Detection in Multimode Processes Through Improved Nonlinear External Analysis Regression

著者 (1件)： Sun Rongrong (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Liaoning, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 11208-11218  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 外部分析は,近年の多モードプロセス検出のための共同アプローチとして役立つ。しかし,外部解析手法は,変数間の関係の不正確な抽出のために,故障をうまく検出することはできない。本論文では,改良された非線形外部解析回帰と呼ばれる多モード過程に対する故障検出手法を提案した。外部変数と主要/品質変数の間の外部回帰モデルを確立して,主/品質変数におけるモード変化関連情報を取り除き,次の研究を単一モードの下で実行することを確実にした。主および品質変数における残りの情報を用いて,故障検出のための内部回帰モデルを開発した。既存のアプローチと比較して,提案したアプローチは以下の利点を有する。(1)外部回帰モデルにおいて,潜在的構造へのカーネル直交射影の適用は,相対的に少ない数の負荷,減少したモデル複雑性,および少なくとも,主および品質変数におけるモード変化関連情報の効率的抽出をもたらした。(2)内部回帰モデルは,出力関連情報の分離性能と出力に無関係な情報を改善する能力を持っている。(3)プロセス故障を正確に検出するために,2つの包括的で永続的な検出統計を設計した。この方法の安定性と優位性を実験的に検証するために,それを故障検出のためのペニシリン発酵プロセスに適用した。Copyright 2020 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： 回帰モデル ,  *多モード ,  単一モード ,  品質 ,  *故障検出 ,  ペニシリン発酵 ,  *故障
準シソーラス用語： 分離性能 ,  複雑性 ,  解析手法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  解析 ,  多モード ,  過程 ,  故障検出