掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養(yǎng)秘籍)
-
>
晶體管電路設(shè)計(下)
-
>
基于個性化設(shè)計策略的智能交通系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
-
>
花樣百出:貴州少數(shù)民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術(shù)轉(zhuǎn)移與技術(shù)創(chuàng)新歷史叢書中國高等技術(shù)教育的蘇化(1949—1961)以北京地區(qū)為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內(nèi)燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現(xiàn)代政治哲學(xué)的問題與脈絡(luò)
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 版權(quán)信息
- ISBN：9787568098892
- 條形碼：9787568098892 ; 978-7-5680-9889-2
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 本書特色
該書為“十四五”國家重點圖書出版規(guī)劃項目、國家出版基金資助項目、湖北省公益學(xué)術(shù)著作出版基金資助項目。該書依托國家自然科學(xué)基金項目及省部級科研項目研究成果撰寫而成，可為科研人員提供參考。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 內(nèi)容簡介
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷是保證生產(chǎn)安全和產(chǎn)品質(zhì)量的重要手段。本書依托國家自然科學(xué)基金、湖北省杰出青年基金項目，面向工業(yè)制造過程和系統(tǒng)，介紹了多元統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)等工業(yè)數(shù)據(jù)分析方法，在此基礎(chǔ)上介紹了作者團隊提出的多種故障檢測、故障變量溯源、故障分類、故障辨識、健康預(yù)警、產(chǎn)品等級分類方法。除了關(guān)注傳統(tǒng)的故障檢測率和誤報率之外，重點分析了過渡模態(tài)、操作故障、污染效應(yīng)、故障分級、小樣本/零樣本、數(shù)據(jù)不平衡、手工質(zhì)量分級等問題，所介紹的方法均在多個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)平臺和實際工業(yè)系統(tǒng)中得到成功應(yīng)用。本書對自動化和人工智能相關(guān)專業(yè)的教學(xué)和科研，以及工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷應(yīng)用實踐具有一定的參考價值。
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 目錄
第1章數(shù)據(jù)驅(qū)動的過程監(jiān)測和故障診斷概述/1
1.1研究背景與意義/1
1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀/3
1.2.1工業(yè)過程故障檢測研究現(xiàn)狀/3
1.2.2工業(yè)過程故障診斷研究現(xiàn)狀/8
1.3本書內(nèi)容/9
本章參考文獻/10
第2章工業(yè)數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法/18
2.1引言/18
2.2數(shù)據(jù)處理方法/19
2.2.1數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化/19
2.2.2基于稀疏字典學(xué)習(xí)的特征提取/21
2.2.3基于非對稱加權(quán)DTW的非線性整定/23
2.2.4基于CA的特征提取/25
2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測方法/26
2.3.1基于PCA的故障檢測方法/26
2.3.2基于SFA的故障檢測方法/29
2.4數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法/31
2.4.1基于RBC的故障診斷方法/31
2.4.2基于貝葉斯決策的故障診斷方法/33
2.4.3基于CNN的故障分類方法/35
2.5結(jié)束語/37
本章參考文獻/37
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷目錄第3章基于時間加權(quán)核稀疏表示方法的非線性多模態(tài)過程實時監(jiān)測/40
3.1引言/40
3.2時間加權(quán)核稀疏表示/41
3.2.1模型構(gòu)建/41
3.2.2優(yōu)化求解/43
3.2.3收斂性分析/44
3.2.4復(fù)雜度分析/45
3.3多模態(tài)過程離線建模/45
3.3.1離線模態(tài)辨識/45
3.3.2字典更新/46
3.4多模態(tài)過程在線監(jiān)測/47
3.4.1在線模態(tài)辨識/47
3.4.2在線故障檢測/48
3.4.3非線性多模態(tài)過程監(jiān)測框架/49
3.5案例研究/49
3.5.1數(shù)值仿真/49
3.5.2污水處理過程/52
3.6結(jié)束語/56
本章參考文獻/57
第4章基于軌跡的過渡模態(tài)辨識與操作異常監(jiān)測/60
4.1引言/60
4.2基于軌跡的過渡模態(tài)辨識與過程監(jiān)測/61
4.2.1基于*慢慢特征的過渡模態(tài)辨識/62
4.2.2基于軌跡的過程建模與故障檢測/63
4.3多模態(tài)操作故障的定義/65
4.4案例研究/67
4.4.1數(shù)值仿真研究/67
4.4.2TE過程仿真研究/72
4.5結(jié)束語/83
本章參考文獻/84
第5章基于非對稱加權(quán)動態(tài)時間規(guī)整的非平穩(wěn)過程監(jiān)測/86
5.1引言/86
5.2過程數(shù)據(jù)整定/87
5.2.1基于投影規(guī)則的過程數(shù)據(jù)在線整定/87
5.2.2約束設(shè)定/90
5.3在線過程監(jiān)測/92
5.3.1基于近鄰相似度變化率的監(jiān)控指標(biāo)/92
5.3.2基于尾端計次的監(jiān)控指標(biāo)/95
5.3.3操作步驟/96
5.4案例研究/96
5.4.1TE過程仿真案例/96
5.4.2半導(dǎo)體刻蝕過程實例/104
5.5結(jié)束語/106
本章參考文獻/107
第6章多操作階段的全流程工業(yè)過程廣義監(jiān)測/109
6.1引言/109
6.2基于平穩(wěn)映射的全流程工業(yè)過程廣義監(jiān)測/111
6.2.1基于變量間相關(guān)性的階段辨識/111
6.2.2基于平穩(wěn)映射的離線建模/114
6.2.3基于局部思想的在線監(jiān)測/115
6.2.4算法流程/117
6.3連續(xù)與間歇工業(yè)過程案例應(yīng)用/119
6.3.1拓展TE過程仿真/119
6.3.2青霉素發(fā)酵過程/125
6.4結(jié)束語/132
本章參考文獻/132
第7章基于貝葉斯與多維重構(gòu)貢獻的故障變量溯源/135
7.1引言/135
7.2參數(shù)估計與非參數(shù)估計/136
7.3特征屬性及其類條件概率密度函數(shù)/137
7.4貝葉斯理論與多維重構(gòu)貢獻的融合/140
7.5基于貝葉斯與多維重構(gòu)的故障變量溯源/141
7.6案例研究/143
7.6.1數(shù)值仿真/143
7.6.2TE過程性能監(jiān)控/147
7.6.3CSTR過程性能監(jiān)控/152
7.7結(jié)束語/155
本章參考文獻/156
第8章基于類間差異分析的故障變量溯源/158
8.1引言/158
8.2基于類間差異分析與多維重構(gòu)貢獻的故障變量溯源/159
8.2.1基于PCA的類間差異分析/159
8.2.2基于FDA的類間差異分析/160
8.2.3基于類間差異分析的故障變量溯源/163
8.3案例研究/164
8.3.1數(shù)值仿真/164
8.3.2TE過程/165
8.4結(jié)束語/170
本章參考文獻/171
第9章基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)過程故障分類/173
9.1引言/173
9.2MHSENet模型架構(gòu)/174
9.3工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例研究/176
9.3.1工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例數(shù)據(jù)介紹/176
9.3.2工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)故障分類模型的建立方法/177
9.3.3實驗結(jié)果及分析/178
9.4TE過程案例研究/180
9.4.1TE過程數(shù)據(jù)集介紹/180
9.4.2實驗結(jié)果與分析/181
9.5結(jié)束語/184
本章參考文獻/184
第10章工業(yè)過程零樣本故障辨識/187
10.1引言/187
10.2問題定義/189
10.3特征提取/189
10.3.1卷積模塊/190
10.3.2多任務(wù)學(xué)習(xí)/191
10.3.3故障辨識/192
10.3.4零樣本故障辨識方法框架/193
10.4TE過程案例研究/194
10.4.1模型建立方法/196
10.4.2多任務(wù)學(xué)習(xí)的影響分析/197
10.4.3實驗結(jié)果與分析/197
10.5工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例研究/199
10.5.1工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)的故障屬性/200
10.5.2實驗結(jié)果與分析/201
10.6結(jié)束語/202
本章參考文獻/202
第11章基于脈沖特征和似然概率比較的健康預(yù)警/205
11.1引言/205
11.2基于離散小波變換的脈沖特征提取/206
11.2.1離散小波變換/206
11.2.2脈沖特征提取/207
11.3基于似然概率比較的退化點檢測/208
11.3.1指數(shù)韋布爾分布擬合/208
11.3.2似然概率比較預(yù)警方法/209
11.4實驗驗證/210
11.4.1ADSCI特征提取/211
11.4.2軸承預(yù)警結(jié)果/214
11.4.3預(yù)警結(jié)果對比/220
11.5結(jié)束語/221
本章參考文獻/222
第12章可視化工業(yè)產(chǎn)品多級能力分析/224
12.1引言/224
12.2基于多元分布特征的數(shù)據(jù)擴充/226
12.3可視化分級模型/228
12.4PCI的構(gòu)建/232
12.5案例研究/235
12.6結(jié)束語/242
本章參考文獻/243
1.1研究背景與意義/1
1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀/3
1.2.1工業(yè)過程故障檢測研究現(xiàn)狀/3
1.2.2工業(yè)過程故障診斷研究現(xiàn)狀/8
1.3本書內(nèi)容/9
本章參考文獻/10
第2章工業(yè)數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法/18
2.1引言/18
2.2數(shù)據(jù)處理方法/19
2.2.1數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化/19
2.2.2基于稀疏字典學(xué)習(xí)的特征提取/21
2.2.3基于非對稱加權(quán)DTW的非線性整定/23
2.2.4基于CA的特征提取/25
2.3數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障檢測方法/26
2.3.1基于PCA的故障檢測方法/26
2.3.2基于SFA的故障檢測方法/29
2.4數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷方法/31
2.4.1基于RBC的故障診斷方法/31
2.4.2基于貝葉斯決策的故障診斷方法/33
2.4.3基于CNN的故障分類方法/35
2.5結(jié)束語/37
本章參考文獻/37
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷目錄第3章基于時間加權(quán)核稀疏表示方法的非線性多模態(tài)過程實時監(jiān)測/40
3.1引言/40
3.2時間加權(quán)核稀疏表示/41
3.2.1模型構(gòu)建/41
3.2.2優(yōu)化求解/43
3.2.3收斂性分析/44
3.2.4復(fù)雜度分析/45
3.3多模態(tài)過程離線建模/45
3.3.1離線模態(tài)辨識/45
3.3.2字典更新/46
3.4多模態(tài)過程在線監(jiān)測/47
3.4.1在線模態(tài)辨識/47
3.4.2在線故障檢測/48
3.4.3非線性多模態(tài)過程監(jiān)測框架/49
3.5案例研究/49
3.5.1數(shù)值仿真/49
3.5.2污水處理過程/52
3.6結(jié)束語/56
本章參考文獻/57
第4章基于軌跡的過渡模態(tài)辨識與操作異常監(jiān)測/60
4.1引言/60
4.2基于軌跡的過渡模態(tài)辨識與過程監(jiān)測/61
4.2.1基于*慢慢特征的過渡模態(tài)辨識/62
4.2.2基于軌跡的過程建模與故障檢測/63
4.3多模態(tài)操作故障的定義/65
4.4案例研究/67
4.4.1數(shù)值仿真研究/67
4.4.2TE過程仿真研究/72
4.5結(jié)束語/83
本章參考文獻/84
第5章基于非對稱加權(quán)動態(tài)時間規(guī)整的非平穩(wěn)過程監(jiān)測/86
5.1引言/86
5.2過程數(shù)據(jù)整定/87
5.2.1基于投影規(guī)則的過程數(shù)據(jù)在線整定/87
5.2.2約束設(shè)定/90
5.3在線過程監(jiān)測/92
5.3.1基于近鄰相似度變化率的監(jiān)控指標(biāo)/92
5.3.2基于尾端計次的監(jiān)控指標(biāo)/95
5.3.3操作步驟/96
5.4案例研究/96
5.4.1TE過程仿真案例/96
5.4.2半導(dǎo)體刻蝕過程實例/104
5.5結(jié)束語/106
本章參考文獻/107
第6章多操作階段的全流程工業(yè)過程廣義監(jiān)測/109
6.1引言/109
6.2基于平穩(wěn)映射的全流程工業(yè)過程廣義監(jiān)測/111
6.2.1基于變量間相關(guān)性的階段辨識/111
6.2.2基于平穩(wěn)映射的離線建模/114
6.2.3基于局部思想的在線監(jiān)測/115
6.2.4算法流程/117
6.3連續(xù)與間歇工業(yè)過程案例應(yīng)用/119
6.3.1拓展TE過程仿真/119
6.3.2青霉素發(fā)酵過程/125
6.4結(jié)束語/132
本章參考文獻/132
第7章基于貝葉斯與多維重構(gòu)貢獻的故障變量溯源/135
7.1引言/135
7.2參數(shù)估計與非參數(shù)估計/136
7.3特征屬性及其類條件概率密度函數(shù)/137
7.4貝葉斯理論與多維重構(gòu)貢獻的融合/140
7.5基于貝葉斯與多維重構(gòu)的故障變量溯源/141
7.6案例研究/143
7.6.1數(shù)值仿真/143
7.6.2TE過程性能監(jiān)控/147
7.6.3CSTR過程性能監(jiān)控/152
7.7結(jié)束語/155
本章參考文獻/156
第8章基于類間差異分析的故障變量溯源/158
8.1引言/158
8.2基于類間差異分析與多維重構(gòu)貢獻的故障變量溯源/159
8.2.1基于PCA的類間差異分析/159
8.2.2基于FDA的類間差異分析/160
8.2.3基于類間差異分析的故障變量溯源/163
8.3案例研究/164
8.3.1數(shù)值仿真/164
8.3.2TE過程/165
8.4結(jié)束語/170
本章參考文獻/171
第9章基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)過程故障分類/173
9.1引言/173
9.2MHSENet模型架構(gòu)/174
9.3工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例研究/176
9.3.1工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例數(shù)據(jù)介紹/176
9.3.2工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)故障分類模型的建立方法/177
9.3.3實驗結(jié)果及分析/178
9.4TE過程案例研究/180
9.4.1TE過程數(shù)據(jù)集介紹/180
9.4.2實驗結(jié)果與分析/181
9.5結(jié)束語/184
本章參考文獻/184
第10章工業(yè)過程零樣本故障辨識/187
10.1引言/187
10.2問題定義/189
10.3特征提取/189
10.3.1卷積模塊/190
10.3.2多任務(wù)學(xué)習(xí)/191
10.3.3故障辨識/192
10.3.4零樣本故障辨識方法框架/193
10.4TE過程案例研究/194
10.4.1模型建立方法/196
10.4.2多任務(wù)學(xué)習(xí)的影響分析/197
10.4.3實驗結(jié)果與分析/197
10.5工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)案例研究/199
10.5.1工業(yè)空調(diào)系統(tǒng)的故障屬性/200
10.5.2實驗結(jié)果與分析/201
10.6結(jié)束語/202
本章參考文獻/202
第11章基于脈沖特征和似然概率比較的健康預(yù)警/205
11.1引言/205
11.2基于離散小波變換的脈沖特征提取/206
11.2.1離散小波變換/206
11.2.2脈沖特征提取/207
11.3基于似然概率比較的退化點檢測/208
11.3.1指數(shù)韋布爾分布擬合/208
11.3.2似然概率比較預(yù)警方法/209
11.4實驗驗證/210
11.4.1ADSCI特征提取/211
11.4.2軸承預(yù)警結(jié)果/214
11.4.3預(yù)警結(jié)果對比/220
11.5結(jié)束語/221
本章參考文獻/222
第12章可視化工業(yè)產(chǎn)品多級能力分析/224
12.1引言/224
12.2基于多元分布特征的數(shù)據(jù)擴充/226
12.3可視化分級模型/228
12.4PCI的構(gòu)建/232
12.5案例研究/235
12.6結(jié)束語/242
本章參考文獻/243
展開全部
數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程監(jiān)測與故障診斷 作者簡介
鄭英，教授、博士生導(dǎo)師、華中學(xué)者、IEEE高級會員、湖北省杰出青年基金獲得者、科技部重大專項評審專家，中國自動化協(xié)會故障診斷委員會委員、過程控制委員會委員、數(shù)據(jù)驅(qū)動控制、學(xué)習(xí)與優(yōu)化專業(yè)委員會委員，中國控制會議（CCC）程序委員會委員，湖北省自動化協(xié)會理事。2004年12月至2005年11月赴臺灣清華大學(xué)進行博士后研究，2006年7月至10月赴英國Cardiff大學(xué)進行訪問研究，2014年12月至2015年12月赴美國南加州大學(xué)訪問研究。湖北省自然科學(xué)二等獎、湖北省優(yōu)秀學(xué)士論文指導(dǎo)獎獲得者。長期從事自動控制領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究工作，在過程控制、故障診斷、容錯控制、網(wǎng)絡(luò)控制等方向上積累了豐富的研究成果。主持國家自然科學(xué)基金3項、湖北省自然科學(xué)基金項目1項、國家博士后基金1項。在國內(nèi)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，其中30余篇被SCI索引。
書友推薦
- >
二體千字文
- >
隨園食單
- >
名家?guī)阕x魯迅:故事新編
- >
我從未如此眷戀人間
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
朝聞道
- >
史學(xué)評論
- >
有舍有得是人生
本類暢銷
