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包郵 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷
作者：王晶 著
開(kāi)本：
B5
頁(yè)數(shù)：
266
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數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷 版權(quán)信息
- ISBN：9787030795953
- 條形碼：9787030795953 ; 978-7-03-079595-3
- 裝幀：平裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)闡述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷的理論與應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括：過(guò)程監(jiān)控必要的基礎(chǔ)知識(shí)、常見(jiàn)測(cè)量方法、檢測(cè)指標(biāo)、控制限設(shè)計(jì)和仿真平臺(tái)；面向間歇過(guò)程的故障檢測(cè)方法，包括軟過(guò)渡PCA監(jiān)控、基于核費(fèi)希爾包絡(luò)分析的故障識(shí)別、基于局部特征相關(guān)性的故障診斷；面向質(zhì)量監(jiān)控的全局與局部特征融合的故障診斷方法，包括基于全局加局部偏*小二乘模型、局部保持偏*小二乘模型、局部線性嵌入潛結(jié)構(gòu)偏*小二乘的投影模型和魯棒L1偏*小二乘模型的多種質(zhì)量監(jiān)控方法；面向故障溯源的數(shù)據(jù)與機(jī)理融合診斷方法，包括基于貝葉斯因果模型的離散系統(tǒng)故障預(yù)測(cè)與溯源方法、基于連續(xù)變量的故障溯源與定位方法。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷 目錄
目錄“信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書(shū)”序前言第1章 背景 11.1 引言 11.1.1 過(guò)程監(jiān)控方法 11.1.2 基于多元統(tǒng)計(jì)分析的過(guò)程監(jiān)控 31.2 故障檢測(cè)指標(biāo) 51.2.1 T2統(tǒng)計(jì) 51.2.2 平方預(yù)測(cè)誤差 81.2.3 馬哈拉諾比斯距離 91.2.4 綜合指標(biāo) 91.2.5 非高斯分布的控制限 11參考文獻(xiàn) 11第2章 單觀測(cè)空間的多元統(tǒng)計(jì) 142.1 主成分分析 142.1.1 PCA的數(shù)學(xué)原理 152.1.2 主成分提取算法 162.1.3 基于PCA的故障檢測(cè) 192.2 費(fèi)希爾判別分析 202.2.1 FDA的數(shù)學(xué)原理 202.2.2 FDA與PCA的比較 22參考文獻(xiàn) 25第3章 雙觀測(cè)空間的多元統(tǒng)計(jì)分析 273.1 典型相關(guān)分析 273.1.1 CCA的數(shù)學(xué)原理 273.1.2 基于特征值分解的CCA求解 293.1.3 基于SVD分解的CCA算法 293.1.4 基于CCA的故障檢測(cè) 303.2 偏*小二乘 313.2.1 PLS的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 323.2.2 PLS算法 323.2.3交叉驗(yàn)證 35參考文獻(xiàn) 37第4章 故障診斷的仿真平臺(tái) 384.1 TE過(guò)程 384.2 青霉素間歇發(fā)酵過(guò)程 414.3 基于PCA、CCA和PLS的故障檢測(cè) 434.4 基于FDA的故障分類 464.5 結(jié)論 48參考文獻(xiàn) 49第5章 多模態(tài)間歇過(guò)程的軟過(guò)渡PCA監(jiān)控 505.1 間歇過(guò)程多模態(tài)sub-PCA監(jiān)控方法 505.2 基于SVDD的動(dòng)態(tài)軟過(guò)渡sub-PCA監(jiān)控 525.2.1 基于擴(kuò)展載荷矩陣的模態(tài)粗劃分 525.2.2 基于SVDD的模態(tài)細(xì)化分 545.2.3 軟過(guò)渡多模態(tài)的 PCA監(jiān)控模型 565.2.4 軟過(guò)渡主成分分析監(jiān)控程序 575.3 案例研究 595.3.1 模態(tài)識(shí)別與建模 595.3.2 正常批次的監(jiān)控 605.3.3 故障批次的監(jiān)控 615.4 結(jié)論 65參考文獻(xiàn) 65第6章 面向原始測(cè)量空間的統(tǒng)計(jì)分解與檢測(cè) 676.1 統(tǒng)計(jì)量分解 676.1.1 T2統(tǒng)計(jì)量分解 686.1.2 SPE統(tǒng)計(jì)量分解 696.1.3 面向原始測(cè)量空間的故障檢測(cè) 706.2 基于融合統(tǒng)計(jì)量的故障檢測(cè) 716.2.1 統(tǒng)計(jì)量融合設(shè)計(jì) 726.2.2 融合指標(biāo)的控制限 746.3 案例研究 756.3.1 基于兩個(gè)分解統(tǒng)計(jì)量的檢測(cè) 756.3.2 基于融合指標(biāo)的監(jiān)控 806.3.3 比較分析 836.4 結(jié)論 85參考文獻(xiàn) 86第7章 基于核費(fèi)希爾包絡(luò)分析的故障識(shí)別 877.1 基于KFEA的過(guò)程監(jiān)控 877.1.1 KFEA 877.1.2 檢測(cè)指標(biāo) 897.1.3 基于KFEA-PCA的間歇過(guò)程綜合診斷 917.2 基于KFEA-PCA的仿真實(shí)驗(yàn) 927.2.1 對(duì)已有故障類型的診斷效果 947.2.2 對(duì)未知故障類型的診斷效果 987.3 結(jié)論 101參考文獻(xiàn) 101第8章 基于局部特征相關(guān)性的故障診斷 1038.1 基于KEDA的故障識(shí)別 1048.1.1 KEDA 1048.1.2 仿真實(shí)驗(yàn) 1058.2 流形學(xué)習(xí)和判別分析融合的故障識(shí)別 1108.2.1 LLEDA 1118.2.2 NPEDA 1138.2.3 基于LLEDA和NPEDA方法的故障診斷 1168.2.4 基于LLEDA和NPEDA方法的故障診斷仿真研究 1188.3 基于聚類-LLEDA的混合型故障檢測(cè) 1218.3.1 混合型故障檢測(cè)方法 1218.3.2 仿真研究 1238.4 結(jié)論 129參考文獻(xiàn) 129第9章 全局與局部融合的潛結(jié)構(gòu)投影 1319.1 全局結(jié)構(gòu)與局部結(jié)構(gòu)的融合動(dòng)因 1319.2 降維過(guò)程的數(shù)學(xué)描述 1339.2.1 PLS目標(biāo)優(yōu)化 1339.2.2 LPP與PCA優(yōu)化目標(biāo)相似性 1349.3 GLPLS方法簡(jiǎn)介 1359.4 GPLPLS基本原理 1369.4.1 GPLPLS模型 1369.4.2 GPLPLS模型之間的關(guān)系 1389.4.3 GPLPLS模型的主成分 1409.5 基于GPLPLS的質(zhì)量監(jiān)控 1419.5.1 基于GPLPLS的過(guò)程與質(zhì)量監(jiān)控 1419.5.2 后驗(yàn)監(jiān)控評(píng)估 1439.6 TE過(guò)程仿真分析 1449.6.1 模型與討論 1449.6.2 故障診斷分析 1459.6.3 不同 GPLPLS模型的比較 1519.7 結(jié)論 154參考文獻(xiàn) 154第10章 局部保持偏*小二乘回歸 15710.1 PCA、PLS和LPP的關(guān)系 15710.2 LPPLS模型及基于LPPLS的故障檢測(cè) 15910.2.1 LPPLS模型 15910.2.2 基于LPPLS的過(guò)程及質(zhì)量監(jiān)控 16210.2.3局部保持能力分析 16410.3案例研究 16510.3.1 PLS、GLPLS和LPPLS模型 16510.3.2 質(zhì)量監(jiān)控分析 16710.4 結(jié)論 172參考文獻(xiàn) 173第11章 局部線性嵌入正交的潛結(jié)構(gòu)投影 17411.1 GPLPLS、LPPLS和LLEPLS方法的比較 17411.2 LLE概述 17611.3 LLEPLS和基于LLEPLS的故障檢測(cè) 17811.3.1 LLEPLS 17811.3.2 基于 LLEPLS的過(guò)程監(jiān)控 18011.4 LLEOPLS模型和基于LLEOPLS的故障檢測(cè) 18111.5 案例研究 18411.5.1 模型和討論 18411.5.2 故障檢測(cè)分析 18711.6 結(jié)論 192參考文獻(xiàn) 193第12章 新型魯棒潛結(jié)構(gòu)投影 19512.1 魯棒PLS的發(fā)展 19512.2 RSPCA介紹 19712.3 L1 PLS基本原理 19812.4 基于L1 PLS的監(jiān)控模型 20012.5 TE過(guò)程仿真分析 20312.5.1 主成分的魯棒性分析 20312.5.2 預(yù)測(cè)和監(jiān)控性能的魯棒性 20612.6 結(jié)論 218參考文獻(xiàn) 218第13章 基于離散變量的貝葉斯因果網(wǎng)絡(luò) 22013.1 貝葉斯因果網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 22013.1.1 貝葉斯因果網(wǎng)絡(luò)的描述 22113.1.2 因果結(jié)構(gòu)的構(gòu)建 22113.1.3 因果網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí) 22413.2 基于因果圖模型的推理預(yù)測(cè) 22513.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 22713.3.1 公開(kāi)數(shù)據(jù)集案例 22713.3.2 TE過(guò)程的報(bào)警預(yù)測(cè) 22913.4 結(jié)論 235參考文獻(xiàn) 235第14章 基于連續(xù)變量的因果圖模型 23714.1 因果圖模型的構(gòu)建 23714.1.1 因果網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建 23714.1.2 概率密度估計(jì) 23814.1.3 核密度估計(jì)質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo) 23914.2 基于FLSA的動(dòng)態(tài)閾值設(shè)定 24114.3 正向故障診斷和反向推理 24314.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：TE過(guò)程 24514.5 結(jié)論 248參考文獻(xiàn) 248
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