A Partial Robust M-Regression-Based Prediction and Fault Detection Method
المؤلفون المشاركون
Zhang, Jingxin
Jiao, Jianfang
Karimi, Hamid Reza
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Due to its simplicity and easy implementation, partial least squares (PLS) serves as an efficient approach in large-scale industrialprocess.
However, like many data-based methods, PLS is quite sensitive to outliers, which is a common abnormal characteristic of the measured process data that can significantly affect the monitoring performance of PLS.
In order to develop a robust prediction and fault detection method, this paper employs the partial robust M-regression (PRM) to deal with the outliers.
Moreover, to eliminate the useless variations for prediction, an orthogonal decomposition is performed on the measurable variables space so asto allow the new method to serve as a powerful tool for quality-related prediction and fault detection.
The proposed method is finally applied on the Tennessee Eastman (TE) process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiao, Jianfang& Zhang, Jingxin& Karimi, Hamid Reza. 2014. A Partial Robust M-Regression-Based Prediction and Fault Detection Method. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033671
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiao, Jianfang…[et al.]. A Partial Robust M-Regression-Based Prediction and Fault Detection Method. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033671
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiao, Jianfang& Zhang, Jingxin& Karimi, Hamid Reza. A Partial Robust M-Regression-Based Prediction and Fault Detection Method. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1033671
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1033671
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر