自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いた異常信号の検出法

逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 本手法は異常信号の検出に有効であることがわかった....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in化学工学論文集 Vol. 22; no. 6; pp. 1289 - 1293
Main Authors 竹内, 健史, 花熊, 克友, 中矢, 一豊, 佐々木, 隆志, 中西, 英二
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 化学工学会 1996
Online AccessGet full text
ISSN0386-216X
1349-9203
DOI10.1252/kakoronbunshu.22.1289

Cover

Abstract 逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 本手法は異常信号の検出に有効であることがわかった.
AbstractList 逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため, 直鎖状低密度ポリエチレン製造装置触媒供給系での触媒流量異常信号の検出に適用した.その結果, 本手法は異常信号の検出に有効であることがわかった.
Author 中西, 英二
佐々木, 隆志
花熊, 克友
中矢, 一豊
竹内, 健史
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 竹内, 健史
  organization: 出光石油化学 (株)
– sequence: 1
  fullname: 花熊, 克友
  organization: 出光石油化学 (株)
– sequence: 1
  fullname: 中矢, 一豊
  organization: 出光石油化学 (株)
– sequence: 1
  fullname: 佐々木, 隆志
  organization: 出光エンジニアリング (株)
– sequence: 1
  fullname: 中西, 英二
  organization: 関西大学工学部 化学工学科
BookMark eNpVkEtLAlEcxS9hkJkfoY8wdu-dhzPLkF4gtXERbYb_XK_5aowZXbQ0gxGCjEiCCqMHJAWDEqG06cNMd7RvkWIEbc4PDuecxVlEEbtic4SWCU4QqtKVEpQqTsW2arabryUonbi6MYeiRFYMyaBYjqAolnVNokTbXUBx1y1YGFNFV2RDj6K9sfciBn1x0xHDXtB4CBpe0HgN6n541hX-deifioEvmlej9_642_z2WuPnx7BzHhxfjC67Qf0kqN-N2j0xHH593ovWYFp8uhXeR_jWXkLzOSi7PP7LGMqsr2VSm1J6Z2MrtZqWihRrVMqpipUDHcCysnLSYgrFCmBrAoK5pepJyFKmKUwB0BgBApwTDEnGGcVcM-QY2p7NFt0q7HPz0CkcgHNkglMtsDI3_x1EjKRqUmpqM5l-9RdkeXDMIsg_AiaKwg
ContentType Journal Article
Copyright 社）化学工学会
Copyright_xml – notice: 社）化学工学会
DOI 10.1252/kakoronbunshu.22.1289
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Engineering
EISSN 1349-9203
EndPage 1293
ExternalDocumentID article_kakoronbunshu1975_22_6_22_6_1289_article_char_ja
GroupedDBID .LE
5GY
ACGFO
AENEX
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CS3
EBS
EJD
HH5
JSF
P2P
RJT
ID FETCH-LOGICAL-j2062-f54bfa8aabbd37bc4204a0b42010eb587ad2c64c4aa6c1a1aee10a7cec20e693
ISSN 0386-216X
IngestDate Wed Sep 03 06:30:15 EDT 2025
IsDoiOpenAccess true
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 6
Language Japanese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-j2062-f54bfa8aabbd37bc4204a0b42010eb587ad2c64c4aa6c1a1aee10a7cec20e693
OpenAccessLink https://www.jstage.jst.go.jp/article/kakoronbunshu1975/22/6/22_6_1289/_article/-char/ja
PageCount 5
ParticipantIDs jstage_primary_article_kakoronbunshu1975_22_6_22_6_1289_article_char_ja
PublicationCentury 1900
PublicationDate 19960000
PublicationDateYYYYMMDD 1996-01-01
PublicationDate_xml – year: 1996
  text: 19960000
PublicationDecade 1990
PublicationTitle 化学工学論文集
PublicationTitleAlternate 化学工学論文集
PublicationYear 1996
Publisher 公益社団法人 化学工学会
Publisher_xml – name: 公益社団法人 化学工学会
References Nakamizo. T. ; Signal Analysis and System Identification, Koronasha, Tokyo, Japan (1988)
Hanakuma, Y., K. Nakaya, T. Takeuchi, T. Sasaki and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals using Recursive Maximum Likelihood Method and Baysian Statistical Inference, ” ibid., 21,703-706 (1995)
Sasaki, T., Y. Hanakuma, K. Nakaya and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals by Wavelet and Adaptive Digital Filter, ” ibid., 20,631-635 (1994)
Sagara, T., K. Akizuki, T. Nakamizo and T. Katayama ; System Identification, Keisoku Jidou Seigyo Gakkai, Tokyo, Japan (1983)
Hanakuma, Y., K. Nakaya, T. Takeuchi, T. Sasaki and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals by Attractor and Multiresolution Analysis, ” ibid., 21, 89-94 (1995)
References_xml – reference: Hanakuma, Y., K. Nakaya, T. Takeuchi, T. Sasaki and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals using Recursive Maximum Likelihood Method and Baysian Statistical Inference, ” ibid., 21,703-706 (1995)
– reference: Nakamizo. T. ; Signal Analysis and System Identification, Koronasha, Tokyo, Japan (1988)
– reference: Sasaki, T., Y. Hanakuma, K. Nakaya and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals by Wavelet and Adaptive Digital Filter, ” ibid., 20,631-635 (1994)
– reference: Hanakuma, Y., K. Nakaya, T. Takeuchi, T. Sasaki and E. Nakanishi ; “A Method of Detecting Abnormal Signals by Attractor and Multiresolution Analysis, ” ibid., 21, 89-94 (1995)
– reference: Sagara, T., K. Akizuki, T. Nakamizo and T. Katayama ; System Identification, Keisoku Jidou Seigyo Gakkai, Tokyo, Japan (1983)
SSID ssib002484398
ssj0035378
ssib020472865
ssib000961565
ssib031741082
Score 1.442901
Snippet 逐次最尤推定法による自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いたプロセス異常信号の検出法を開発した.本手法は, 逐次最尤推定法によりプロセス信号を自己回帰モデルに近似し, モデルの推定残差列から対数尤度関数と自己相関関数の二乗和を用いて白色性の検定を行い, 異常信号を検出する. 本手法の有効性を確認するため,...
SourceID jstage
SourceType Publisher
StartPage 1289
Title 自己回帰モデルの推定残差列統計量解析を用いた異常信号の検出法
URI https://www.jstage.jst.go.jp/article/kakoronbunshu1975/22/6/22_6_1289/_article/-char/ja
Volume 22
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
ispartofPNX 化学工学論文集, 1996/11/10, Vol.22(6), pp.1289-1293
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrV3Na9RAFA-lXvQgfuI3PTgnSU0mM8nMcbLNWgQ9VShelsnXYQtVpL14qxW2IFgRi6BS8QMsCkuLSIsX_5g12_pf-N4ku81CD7V4CZOX33vzPpLMmzDzYlnXZeqIBEZyW-vct5mbSFuzNLfT3Oc8oanOJW4UvnPXn77Hbs_y2bHxZm3V0uJCPJk8PnBfyVGiCjSIK-6S_YfIDoUCAdoQXzhChOF4qBiTSBCYzCtFIk7CgIQuNmRIZGQogoQOiTwiPKJo1QB8RQlNwyUKwD4REVECueBUKqRAQ4SVZGUECkEksENH3PQlkAWIkUSxomkoAPaQHXSQZe-USIpckpkuTKeCVQ3ZNJe4UbXUGTCMhE2ijDkgNgxGVFWMyIa5BJoYVUOPlD_RHOTZ5mqDSN9YNEWUPzCE1ygCnYAYH4_oGYneE8OvlagaQEJp5AGE4y1pTtxKFKpH9_HgD2V8Exi8GuJ55UzAi3Afz9BcUAd90MQoGbyhCgfFgSyhRvBTA786KBV1b6BfDaPE2InS2CYp1ySXH3VwHfjwAaw0Ug3Tb4h6oqUgPKruoDKGxq-mUzBK3TicVwENGFUbYjzh29Q1_5KEbKAcAj0mbUkdrz5GUlp7F9QHPEhvZC15wuzxwIGZciz0O6fnsC5HvDiPf8SgdHKffaTmefVEtUbwrgx4i9KWXx6QtTUA4hbFVhvmScdoELim2vP0yDTd5f5IGT9WK3tJsWKq2L8OKTVzHTEsQ-dxr8zoBt6qdgKCTTcPtAiy2TbM7QbrQk2qOnPKOlnNMSdUqfVpa6ytz1gnapVHz1r39zpfi-2t4u16sbPZW_7YW-70lr_1lrr95xtF902_-6zY7hYrr3d_bO1trPzprO59-dRff9F78nL31UZv6Wlv6f3u2maxs_P714didRsZP78rOj_739fOWTPNaKYxbVe_WbHb1PGpnXMW51poHcepF8QJA39oJ2a4TiaLuQh0ShOfJUxrP3G1q7PMdXSQZAl1Ml96563x-Qfz2QVrwk2BWfs6yHLBYpdqnbhJzPOcpkLCa_-idav0S-thWUqnddRAX_pvki5bx8uNGPhV9Yo1vvBoMbsK84yF-Jq5if4Cb8n7wg
linkProvider ABC ChemistRy
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E6%8E%A8%E5%AE%9A%E6%AE%8B%E5%B7%AE%E5%88%97%E7%B5%B1%E8%A8%88%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9F%E7%95%B0%E5%B8%B8%E4%BF%A1%E5%8F%B7%E3%81%AE%E6%A4%9C%E5%87%BA%E6%B3%95&rft.jtitle=%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%B7%A5%E5%AD%A6%E8%AB%96%E6%96%87%E9%9B%86&rft.au=%E7%AB%B9%E5%86%85%2C+%E5%81%A5%E5%8F%B2&rft.au=%E8%8A%B1%E7%86%8A%2C+%E5%85%8B%E5%8F%8B&rft.au=%E4%B8%AD%E7%9F%A2%2C+%E4%B8%80%E8%B1%8A&rft.au=%E4%BD%90%E3%80%85%E6%9C%A8%2C+%E9%9A%86%E5%BF%97&rft.date=1996&rft.pub=%E5%85%AC%E7%9B%8A%E7%A4%BE%E5%9B%A3%E6%B3%95%E4%BA%BA+%E5%8C%96%E5%AD%A6%E5%B7%A5%E5%AD%A6%E4%BC%9A&rft.issn=0386-216X&rft.eissn=1349-9203&rft.volume=22&rft.issue=6&rft.spage=1289&rft.epage=1293&rft_id=info:doi/10.1252%2Fkakoronbunshu.22.1289&rft.externalDocID=article_kakoronbunshu1975_22_6_22_6_1289_article_char_ja
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=0386-216X&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=0386-216X&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=0386-216X&client=summon