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J-GLOBAL ID：202202269015113491   整理番号：22A0157210

重み付き確率動的二重ラテント変数モデルを用いた非線形動的プロセスのための仮想センシング技術およびその産業応用【JST・京大機械翻訳】

Virtual sensing techniques for nonlinear dynamic processes using weighted probability dynamic dual-latent variable model and its industrial applications

著者 (6件)： Ying Ze (Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Quality Big Data Tracing and Analysis of Zhejiang Province, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China) ,  Ying Ze (College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China) ,  Wang Yun (Mechanical and Electrical Engineering Department, Zhejiang Tongji Vocational College of Science and Technology, Hangzhou 311122, China) ,  He Yuchen (Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Quality Big Data Tracing and Analysis of Zhejiang Province, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China) ,  He Yuchen (College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China) ,  Wang Jun (College of Mechanical and Electrical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 過去10年間にわたって,データ駆動仮想センサは,プロセス不確実性,動力学および非線形性が現代産業における重要なデータ特徴として考慮されているハードツー測度鍵品質変数を予測するために広く使用されている。その結果,本論文では,2つの異なる動的潜在変数(LVs)が,それぞれ,測定内の品質関連および品質関連動的情報のケアを取るために導入される確率的動的デュアルラテント構造(PDDLS)に基づいて,仮想センシング技術を開発した。局所加重(LW)戦略を結合することにより,仮想センシング技術を非線形応用に拡張した。最後に,提案した方法の性能を,従来の研究と比較して優位性を示す2つの産業事例によって検証する。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： *測度 ,  不確実性 ,  テント構造 ,  非線形性
準シソーラス用語： *産業応用 ,  データ駆動 ,  *動的プロセス ,  仮想センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 仮想センサ ,  潜在変数(LV) ,  確率的動的二重ラテント構造(PDDLS) ,  プロセス動力学 ,  非線形遷移過程

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 確率 ,  変数 ,  モデル ,  非線形 ,  動的プロセス ,  仮想 ,  センシング技術 ,  産業応用