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J-GLOBAL ID：202102227090148690   整理番号：21A0538742

局所可変場における確率関連SVDDに基づく非線形プロセスの初期故障検出【JST・京大機械翻訳】

Incipient Fault Detection of Nonlinear Processes Based on Probablility Related SVDD in Local Variable Field

著者 (4件)： Wang Xiaohui (China University of Petroleum (East China),College of Control Science and Engineering,Qingdao,China) ,  Wang Yanjiang (China University of Petroleum (East China),College of Control Science and Engineering,Qingdao,China) ,  Deng Xiaogang (China University of Petroleum (East China),College of Control Science and Engineering,Qingdao,China) ,  Cao Yuping (China University of Petroleum (East China),College of Control Science and Engineering,Qingdao,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 3732-3737  発行年： 2020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： サポートベクトルデータ記述(SVDD)は非線形プロセス監視のための効果的アルゴリズムである。しかし,従来のSVDD法は,小さな故障振幅を持ち,そして,産業ノイズによって重複するのが容易である,初期故障をうまく取り扱うことができなかった。この問題に狙いを定めて,局所可変場(LVPSVDD)における確率関連SVDDと呼ばれる改良SVDDを提案して,非線形プロセスにおける初期故障を検出した。まず第一に,方式は階層的クラスタリングによっていくつかの局所変数場にプロセス変数を分割し,各可変場のSVDDモデルを築き上げる。次に,スライディングウィンドウ技術をSVDD距離統計に適用して,スライディングウィンドウにおける確率分布変化をKullback Leibler発散(KLD)によって測定した。各局所変数場に対して,対応する確率関連モニタリング統計を開発し,元の距離統計を置き換えた。最後に,グローバルモニタリング統計は,ベイジアン推論戦略によってすべての局所変数フィールドの監視結果を統合することによって得た。方法は連続撹拌槽反応器(CSTR)のシミュレーションで例証した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  雑音 ,  *故障 ,  *初期故障 ,  確率分布 ,  プロセス変数 ,  連続撹拌槽反応器
準シソーラス用語： スライディングウィンドウ ,  階層的クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  確率 ,  非線形プロセス ,  初期 ,  故障検出