文献

J-GLOBAL ID：202202254432812256   整理番号：22A1047931

火力発電所への適用による新しいマルチブロックベース法による異常検出と早期警報【JST・京大機械翻訳】

Anomaly detection and early warning via a novel multiblock-based method with applications to thermal power plants

著者 (5件)： He Kaixun (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  He Kaixun (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process, Ministry of Education (East China University of Science and Technology), Shanghai 200237, China) ,  Wang Tao (College of Electrical Engineering and Automation, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Zhang Fangkun (College of Automation and Electronic Engineering, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266061, China) ,  Jin Xin (Qingdao Kechuang Xinda (KCXD) Technology Co., Ltd, Qingdao 266072, China)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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)

抄録/ポイント： 複雑な火力発電所(TPP)の安全で経済的な運転には,異常条件の正確なタイムリーな検出が必須である。しかし,十分な故障データのない優れた異常検出モデルの開発は,実際には難しい。さらに,グローバルベースの検出法は,局所的異常行動をサブマージすることができ,異常条件の早期警報を提供する際に重大な遅れを引き起こす。この問題を解決するため,証拠理論のフレームワークに基づくマルチブロック検出法を本研究で提案する。相互情報(MI)ベースのスペクトルクラスタリングを用いて,異なるユニットから収集した測定変数をいくつかのサブブロックに自動的に分割した。次に,明白なk-最近傍アルゴリズム(EKNN)を各ブロックで開発し,局所検出結果を計算した。直観的表示を提供するために,Dempster-Shafer規則を採用して,すべてのサブブロックEKNNモデルの検出結果を融合した。提案方法は,MIとノンパラメトリックk最近傍手順に基づく線形と非線形プロセスに適用できる。その有効性を確認するために,提案した方法を中国の超超臨界TPPから採取したサンプルで検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *検出 ,  *警報 ,  故障 ,  *発電所 ,  ノンパラメトリック法 ,  検出法 ,  線形性 ,  有効性 ,  超臨界
準シソーラス用語： Dempster-Shafer理論 ,  異常行動 ,  証拠理論 ,  異常検出 ,  *火力発電所 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 早期警報 ,  異常検出 ,  データ駆動 ,  発電所

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)： 火力発電所 ,  マルチ ,  異常検出 ,  早期 ,  警報