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J-GLOBAL ID：202202272078622318   整理番号：22A0920375

識別可能性に関する解析による二値警報信号を用いた隠れMarkovモデルベース故障診断器【JST・京大機械翻訳】

Hidden Markov model based fault diagnoser using binary alarm signals with an analysis on distinguishability

著者 (3件)： Ariamuthu Venkidasalapathy Joshiba (Artie McFerrin Department of Chemical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77840, United States) ,  Ariamuthu Venkidasalapathy Joshiba (Mary Kay O’Connor Process Safety Center, Texas A&M University, College Station, TX 77840, United States) ,  Kravaris Costas (Artie McFerrin Department of Chemical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77840, United States)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 160  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常シナリオの間の警報信号の原因を同定するための隠れMarkovモデル(HMM)ベースの診断器を提案する。バイナリ警報シーケンスを用いて,シーケンス分類を通して故障起源を位置決めする。個々のHMMを各故障に対して訓練し,故障と警報間の関係を捉えた。観測シーケンスを考えると,診断者は,シーケンスを発する最大確率で故障を同定する。本論文の主要な貢献は,HMMsの区別可能性の理論の応用であり,2つのHMM間の距離測度は,それらが識別できるかどうかを確立するために計算した。それは,故障を分類する診断器の固有の能力を保存的に予測するパラメータcの推定を可能にする。提案した手法を工業事例研究に適用した:Tennessee Eastmanプロセスと結果を論じた。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： *警報 ,  *故障 ,  *故障診断 ,  診断 ,  *診断用機器 ,  事例研究 ,  警報システム ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： *Markovモデル ,  距離測度 ,  バイナリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 警報システム ,  Markovモデル ,  確率モデル ,  故障診断 ,  プロセス安全性 ,  プロセスモニタリング

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 識別 ,  可能性 ,  解析 ,  二値 ,  警報信号 ,  隠れMarkovモデル ,  故障診断器