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包郵 基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)
作者：張穎偉
開(kāi)本：
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頁(yè)數(shù)：
147
讀者評(píng)分：3分1條評(píng)論
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基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè) 版權(quán)信息
- ISBN：9787551700849
- 條形碼：9787551700849 ; 978-7-5517-0084-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè) 本書特色
張穎偉編寫的這本《基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)》主要介紹基于數(shù)據(jù)的故障檢測(cè)方法，重點(diǎn)放在基于PCA、ICA和PLS的方法。主要是根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特點(diǎn)，將各種不同的方法進(jìn)行有效的融合，進(jìn)而給故障診斷帶來(lái)新的結(jié)果。
基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書對(duì)基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)進(jìn)行了深入的研究，提出有效的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法，有助于在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中提高產(chǎn)品質(zhì)量、增加設(shè)備運(yùn)行的可靠性。
基于數(shù)據(jù)的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè) 目錄
第1章 故障檢測(cè)技術(shù)概述1.1 引言1.2 多元統(tǒng)計(jì)過(guò)程監(jiān)控簡(jiǎn)介1.2.1 過(guò)程監(jiān)控技術(shù)概述1.2.2 工業(yè)過(guò)程監(jiān)控方法的分類1.2.3 監(jiān)控技術(shù)的研究現(xiàn)狀1.3 本書概況
第2章 基于KPCA的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法2.1 概述2.2 滑動(dòng)中值濾波2.2.1 工作原理2.2.2 滑動(dòng)中值濾波算法2.3 核主元分析（KPCA）2.3.1 核主元分析算法2.3.2 基于KPCA的過(guò)程監(jiān)控2.4 動(dòng)態(tài)核主元分析（DKPCA）算法2.4.1 DKPCA基本原理介紹2.4.2 DKPCA監(jiān)控流程2.5 基于SMF-MsKPcA過(guò)程監(jiān)控算法2.5.1 SMF-MSKPCA模型建立過(guò)程2.5.2 SMF-MSKPCA故障檢測(cè)過(guò)程2.6 基于SMF-MSKPCA的仿真研究2.6.1 非線性數(shù)學(xué)模型應(yīng)用仿真2.6.2 田納西過(guò)程的應(yīng)用仿真2.6.3 青霉素發(fā)酵過(guò)程的應(yīng)用仿真2.7 基于SMF-MSDKPCA的過(guò)程監(jiān)控方法2.8 SMF-MSDKPCA監(jiān)控算法2.9 仿真研究2.9.1 動(dòng)態(tài)非線性模型的應(yīng)用仿真2.9.2 田納西過(guò)程的應(yīng)用仿真2.10 本章小結(jié)第3章 多模式過(guò)程監(jiān)控方法3.1 概述3.2 主元分析3.2.1 主元分析建模3.2.2 基于主元分析的過(guò)程監(jiān)控3.3 多變量指數(shù)加權(quán)平均（MEwMA）3.4 基于提取公共特性的多模式過(guò)程監(jiān)控方法3.5 提取公共特性的多模式過(guò)程監(jiān)測(cè)方法3.5.1 提取多模式公共基礎(chǔ)信息建立模型3.5.2 將MEWMA引入多模式過(guò)程監(jiān)控方法3.5.3 提取公共特性的多模式過(guò)程監(jiān)控方法在線監(jiān)測(cè)3.6 仿真研究和結(jié)果分析3.6.1 連續(xù)退火過(guò)程3.6.2 仿真結(jié)果分析3.7 非線性核多模式過(guò)程監(jiān)控方法3.7.1 非線性核多模式過(guò)程監(jiān)控法離線建模3.7.2 非線性核多模式方法與MEwMA結(jié)合3.7.3 非線性核多模式過(guò)程監(jiān)控方法在線監(jiān)測(cè)3.8 仿真研究和結(jié)果分析3.8.1 電熔鎂爐工作過(guò)程3.8.2 仿真結(jié)果分析3.9 本章小結(jié)第4章 非高斯過(guò)程的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法4.1 獨(dú)立元分析方法4.1.1 獨(dú)立元分析的定義4.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理4.1.3 獨(dú)立元分析算法4.2 核獨(dú)立元分析算法4.2.1 在特征空間中自化數(shù)據(jù)4.2.2 利用改進(jìn)的ICA提取非線性獨(dú)立元4.3 基于MBKICA的故障檢測(cè)方法4.3.1 核矩陣分塊4.3.2 利用MBKPCA算法求白化矩陣4.3.3 用ICA算法進(jìn)行故障檢測(cè)4.4 基于多模態(tài)KICA的故障檢測(cè)方法4.4.1 提取各個(gè)模態(tài)的全局主要向量4.4.2 引入核方法提取各模態(tài)全局主要向量4.4.3 多模態(tài)KICA算法的基本原理4.5 仿真分析4.5.1 冷軋連續(xù)退火機(jī)組的生產(chǎn)過(guò)程描述4.5.2 對(duì)MBKICA方法的仿真分析4.5.3 對(duì)多模態(tài)KICA方法的仿真分析4.6 本章小結(jié)第5章 基于多尺度核偏*小二乘法的過(guò)程監(jiān)測(cè)方法研究5.1 在線測(cè)量模型及相關(guān)算法研究5.2 多尺度核偏*小二乘算法（MSKPLS）的研究5.2.1 核偏*小二乘法5.2.2 核偏*小二乘法的基本思想5.2.3 核偏*小二乘算法建模機(jī)理5.2.4 核函數(shù)的選擇5.2.5 MSKPLS算法研究5.3 過(guò)程監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用規(guī)模和可變貢獻(xiàn)5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析5.5 本章小結(jié)第6章 工業(yè)過(guò)程的故障幅值估計(jì)6.1 工業(yè)過(guò)程的故障幅值問(wèn)題6.2 故障幅值的估計(jì)6.3 仿真研究6.3.1 蒙特卡羅模擬6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與比較6.4 本章小結(jié)
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