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J-GLOBAL ID：201702223661030611   整理番号：17A0365004

特異スペクトル解析を用いたプロセスシステムの故障検出【Powered by NICT】

Detecting faults in process systems with singular spectrum analysis

著者 (5件)： Krishnannair S. (University of Zululand, Private Bag X1001, Kwadlangezwa 3886, South Africa) ,  Krishnannair S. (Department of Process Engineering, University of Stellenbosch, Private Bag X1, Matieland 7602, Stellenbosch, South Africa) ,  Aldrich C. (Department of Process Engineering, University of Stellenbosch, Private Bag X1, Matieland 7602, Stellenbosch, South Africa) ,  Aldrich C. (Department of Mining Engineering and Metallurgical Engineering, Western Australian School of Mines, Curtin University, GPO Box U1987, 6845, WA, Australia) ,  Jemwa G.T. (Department of Process Engineering, University of Stellenbosch, Private Bag X1, Matieland 7602, Stellenbosch, South Africa)
資料名： Chemical Engineering Research and Design  (Chemical Engineering Research and Design)
巻： 113  ページ： 151-168  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0282A  ISSN： 0263-8762  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： 本研究では,特異スペクトル解析(SSA)を用いた信号分解に基づくプロセス監視を検討した。SSAは時系列を分解周期的,非周期的あるいはランダムであることを多重成分に適応基底関数を利用した。SSAの二変異体は本研究で考察した。第一段階では,従来のアプローチはプロセス変数の遅延軌跡マトリックスの共分散から抽出された潜在的変数に基づいて使用した。第二の方法は,最初のアプローチと同一である,遅延軌跡マトリックスの共分散は変数を分解添加剤成分にEuclid距離非類似性で置換した点が異なる。これらの成分をモニターし,二つの方法の利点は,ベンチマークTennessee Eastmanプロセスのシミュレートした非線形データとデータを用いた二つの事例研究に基づいて考察した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  *プロセスシステム ,  多重化 ,  共分散 ,  *故障検出 ,  ベンチマーク ,  基底関数 ,  添加剤 ,  事例研究 ,  プロセス変数
準シソーラス用語： 非類似性 ,  Euclid距離 ,  プロセス監視 ,  信号分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： プロセスモニタリング ,  特異スペクトル解析 ,  Dissimilarity

分類 (1件)： 蒸留,蒸発  (XD02010F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特異スペクトル解析 ,  プロセス ,  故障検出