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数据驱动的工业过程监控与故障诊断 版权信息
- ISBN：9787030795953
- 条形码：9787030795953 ; 978-7-03-079595-3
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据驱动的工业过程监控与故障诊断 内容简介
本书阐述数据驱动的工业过程监控与故障诊断的理论与应用方法，主要内容包括：过程监控必要的基础知识、常见测量方法、检测指标、控制限设计和仿真平台；面向间歇过程的故障检测方法，包括软过渡PCA监控、基于核费希尔包络分析的故障识别、基于局部特征相关性的故障诊断；面向质量监控的全局与局部特征融合的故障诊断方法，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、局部线性嵌入潜结构偏*小二乘的投影模型和鲁棒L1偏*小二乘模型的多种质量监控方法；面向故障溯源的数据与机理融合诊断方法，包括基于贝叶斯因果模型的离散系统故障预测与溯源方法、基于连续变量的故障溯源与定位方法。
数据驱动的工业过程监控与故障诊断 目录
目录“信息科学技术学术著作丛书”序前言第1章 背景 11.1 引言 11.1.1 过程监控方法 11.1.2 基于多元统计分析的过程监控 31.2 故障检测指标 51.2.1 T2统计 51.2.2 平方预测误差 81.2.3 马哈拉诺比斯距离 91.2.4 综合指标 91.2.5 非高斯分布的控制限 11参考文献 11第2章 单观测空间的多元统计 142.1 主成分分析 142.1.1 PCA的数学原理 152.1.2 主成分提取算法 162.1.3 基于PCA的故障检测 192.2 费希尔判别分析 202.2.1 FDA的数学原理 202.2.2 FDA与PCA的比较 22参考文献 25第3章 双观测空间的多元统计分析 273.1 典型相关分析 273.1.1 CCA的数学原理 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的故障检测 303.2 偏*小二乘 313.2.1 PLS的数学基础 323.2.2 PLS算法 323.2.3交叉验证 35参考文献 37第4章 故障诊断的仿真平台 384.1 TE过程 384.2 青霉素间歇发酵过程 414.3 基于PCA、CCA和PLS的故障检测 434.4 基于FDA的故障分类 464.5 结论 48参考文献 49第5章 多模态间歇过程的软过渡PCA监控 505.1 间歇过程多模态sub-PCA监控方法 505.2 基于SVDD的动态软过渡sub-PCA监控 525.2.1 基于扩展载荷矩阵的模态粗划分 525.2.2 基于SVDD的模态细化分 545.2.3 软过渡多模态的 PCA监控模型 565.2.4 软过渡主成分分析监控程序 575.3 案例研究 595.3.1 模态识别与建模 595.3.2 正常批次的监控 605.3.3 故障批次的监控 615.4 结论 65参考文献 65第6章 面向原始测量空间的统计分解与检测 676.1 统计量分解 676.1.1 T2统计量分解 686.1.2 SPE统计量分解 696.1.3 面向原始测量空间的故障检测 706.2 基于融合统计量的故障检测 716.2.1 统计量融合设计 726.2.2 融合指标的控制限 746.3 案例研究 756.3.1 基于两个分解统计量的检测 756.3.2 基于融合指标的监控 806.3.3 比较分析 836.4 结论 85参考文献 86第7章 基于核费希尔包络分析的故障识别 877.1 基于KFEA的过程监控 877.1.1 KFEA 877.1.2 检测指标 897.1.3 基于KFEA-PCA的间歇过程综合诊断 917.2 基于KFEA-PCA的仿真实验 927.2.1 对已有故障类型的诊断效果 947.2.2 对未知故障类型的诊断效果 987.3 结论 101参考文献 101第8章 基于局部特征相关性的故障诊断 1038.1 基于KEDA的故障识别 1048.1.1 KEDA 1048.1.2 仿真实验 1058.2 流形学习和判别分析融合的故障识别 1108.2.1 LLEDA 1118.2.2 NPEDA 1138.2.3 基于LLEDA和NPEDA方法的故障诊断 1168.2.4 基于LLEDA和NPEDA方法的故障诊断仿真研究 1188.3 基于聚类-LLEDA的混合型故障检测 1218.3.1 混合型故障检测方法 1218.3.2 仿真研究 1238.4 结论 129参考文献 129第9章 全局与局部融合的潜结构投影 1319.1 全局结构与局部结构的融合动因 1319.2 降维过程的数学描述 1339.2.1 PLS目标优化 1339.2.2 LPP与PCA优化目标相似性 1349.3 GLPLS方法简介 1359.4 GPLPLS基本原理 1369.4.1 GPLPLS模型 1369.4.2 GPLPLS模型之间的关系 1389.4.3 GPLPLS模型的主成分 1409.5 基于GPLPLS的质量监控 1419.5.1 基于GPLPLS的过程与质量监控 1419.5.2 后验监控评估 1439.6 TE过程仿真分析 1449.6.1 模型与讨论 1449.6.2 故障诊断分析 1459.6.3 不同 GPLPLS模型的比较 1519.7 结论 154参考文献 154第10章 局部保持偏*小二乘回归 15710.1 PCA、PLS和LPP的关系 15710.2 LPPLS模型及基于LPPLS的故障检测 15910.2.1 LPPLS模型 15910.2.2 基于LPPLS的过程及质量监控 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 质量监控分析 16710.4 结论 172参考文献 173第11章 局部线性嵌入正交的潜结构投影 17411.1 GPLPLS、LPPLS和LLEPLS方法的比较 17411.2 LLE概述 17611.3 LLEPLS和基于LLEPLS的故障检测 17811.3.1 LLEPLS 17811.3.2 基于 LLEPLS的过程监控 18011.4 LLEOPLS模型和基于LLEOPLS的故障检测 18111.5 案例研究 18411.5.1 模型和讨论 18411.5.2 故障检测分析 18711.6 结论 192参考文献 193第12章 新型鲁棒潜结构投影 19512.1 鲁棒PLS的发展 19512.2 RSPCA介绍 19712.3 L1 PLS基本原理 19812.4 基于L1 PLS的监控模型 20012.5 TE过程仿真分析 20312.5.1 主成分的鲁棒性分析 20312.5.2 预测和监控性能的鲁棒性 20612.6 结论 218参考文献 218第13章 基于离散变量的贝叶斯因果网络 22013.1 贝叶斯因果网络的构建 22013.1.1 贝叶斯因果网络的描述 22113.1.2 因果结构的构建 22113.1.3 因果网络参数学习 22413.2 基于因果图模型的推理预测 22513.3 实验验证 22713.3.1 公开数据集案例 22713.3.2 TE过程的报警预测 22913.4 结论 235参考文献 235第14章 基于连续变量的因果图模型 23714.1 因果图模型的构建 23714.1.1 因果网络拓扑构建 23714.1.2 概率密度估计 23814.1.3 核密度估计质量的评价指标 23914.2 基于FLSA的动态阈值设定 24114.3 正向故障诊断和反向推理 24314.4 实验验证：TE过程 24514.5 结论 248参考文献 248
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