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數據驅動的過程監控與故障診斷

  • 作者：孔祥玉//羅家宇//徐中英//李紅增|責編:牛旭東
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118129182
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書研究和討論數據驅動的過程監控與故障診斷方法，主要研究數據驅動的基於多變數統計，如主元分析、獨立元分析、偏最小二乘等演算法的最新進展，以及這些演算法在複雜系統智能監控與故障診斷中的應用。全書內容新穎，不但包含了基本演算法，還用大量內容介紹了多變數統計方法在非線性、動態、非高斯雜訊等領域的最新進展，以及這些拓展演算法在智能監控與故障診斷中的應用，反映了國內外多變數統計方法領域研究和應用的最新進展。
    本書適合作為電子、通信、自動控制、電腦、系統工程、模式識別和信號處理等信息科學與技術學科高年級本科生和研究生特別是博士生從事學位研究的參考書，也適用於相關專業研究人員和工程技術人員參考。
作者介紹
孔祥玉//羅家宇//徐中英//李紅增|責編:牛旭東
    孔祥玉，男，1967年5月生，山西省洪洞縣人，工學博士。1990年本科畢業於北京理工大學工程光學系光學儀器專業，2000年獲第二炮兵工程學院兵器發射理論與技術專業工學碩士學位，2005年獲西安交通大學自動控制專業工學博士學位。現為火箭軍工程大學教授、博士生導師，中國自動化學會技術過程的故障診斷與安全性專委會委員，陝西省自動化學會理事兼副秘書長，教育部學位與研究生髮展中心學位論文評審專家，中國自動化學會專家庫專家。     自作者參加工作以來，1990-1997年在兵器工業集團國有5228廠設計所從事光學儀器產品設計工作；2000—2008年在火箭軍某基地研究所從事武器裝備的測試工作，2011年至今在火箭軍工程大學導彈工程學院任教。先後從事控制系統故障診斷、非線性系統辨識與譜分析、複雜系統故障預報與壽命預測、特徵信息提取等研究工作。多年來，主持國家自然科學基金面上項目4項、陝西省自然科學基金2項、軍內科研項目1項，參與包括國家自然基金重點項目、總裝預研重點基金、國家973等科研項目30多項；先後獲國家科技進步二等獎1項，軍隊科技進步一等獎1項、二等獎各2項，軍隊教學成果一等獎1項，中國自動化學會教學成果二等獎1項。以第一作者在科學出版社、國防工業出版社出版《系統特徵信息提取神經網路與演算法》《非線性系統建模與故障診斷應用》《隨機系統總體最小二乘估計理論及應用》《廣義主成分分析演算法及應用》中文專著4部，在Springer出版《Principal component analysis networks and algorithms》英文專著1部。發表學術論文120多篇，SCI檢索40多篇，有10多篇發表在IEEETransactions信號處理、神經網路與學習系統、I業電子等IEEE頂級系列匯刊、中國科學院SCI分區二區以上20多篇和一區12篇。
目錄
第1章  緒論
  1.1  引言
  1.2  數據驅動的狀態監測與故障診斷
  1.3  基於多元統計分析的狀態監測與故障診斷
    1.3.1  線性PLS模型研究現狀
    1.3.2  非線性PLS模型研究現狀
    1.3.3  動態PLS模型研究現狀
    1.3.4  ICA模型研究現狀
    1.3.5  基於主成分分析的過程監測方法
    1.3.6  基於多元統計分析的故障診斷方法
  參考文獻
第2章  過程監控的基礎理論與方法
  2.1  引言
  2.2  多變數統計過程監控
    2.2.1  數據的標準化處理
    2.2.2  主成分分析
    2.2.3  偏最小二乘
    2.2.4  獨立成分分析
    2.2.5  全潛結構投影模型
    2.2.6  並行潛結構投影模型
    2.2.7  改進潛結構投影模型
    2.2.8  基於PCA的多變數統計過程監控
    2.2.9  基於PLS的多變數統計過程監控
    2.2.10  基於變數貢獻圖的故障診斷
    2.2.11  基於重構的故障診斷方法
    2.2.12  發展及應用探討
  參考文獻
第3章  基於廣義主成分分析的故障診斷方法研究
  3.1  引言
  3.2  基於主成分分析的故障重構
  3.3  基於廣義主成分分析的故障子空間提取
    3.3.1  故障子空間提取的基本步驟
    3.3.2  基於重構誤差的故障子空間構造
    3.3.3  數值分析和模擬實驗
  3.4  基於廣義主成分分析的重構多故障診斷
    3.4.1  多故障診斷的基本步驟
    3.4.2  基於奇異值分解的故障定位與診斷
    3.4.3  數值分析和模擬實驗
  3.5  小結
  參考文獻
第4章  在線監控動態併發PLS演算法及其過程監控技術
  4.1  引言
  4.2  動態PLS演算法
  4.3  OMD-PLS和OMDC-PLS演算法
    4.3.1  OMD-PLS演算法的提出
    4.3.2  OMDC-PLS演算法的提出
  4.4  基於OMDC-PLS演算法的動態過程監控技術
    4.4.1  OMDC-PLS模型過程監控指標
    4.4.2  OMDC-PLS模型過程監控技術
  4.5  田納西-伊斯曼過程的案例研究

    4.5.1  實驗數據初始化
    4.5.2  故障檢測實驗
    4.5.3  參數T與參數d之間的關係
  4.6  小結
  參考文獻
第5章  基於OSC與遞推MPLS演算法的質量相關故障在線監測技術
  5.1  引言
  5.2  遞推PLS（RPLS）模型
  5.3  遞推MPLS推導及其過程監控技術
    5.3.1  遞推MPLS結構推導
    5.3.2  基於遞推MPLS的過程檢測技術
  5.4  基於OSC與遞推MPLS的過程檢測技術
    5.4.1  OSC模型
    5.4.2  基於OSC-RMPLS模型的過程監控技術
  5.5  數值模擬
  5.6  田納西-伊斯曼過程實驗模擬
    5.6.1  RMPLS模型更新計算量檢驗
    5.6.2  質量相關故障監測
    5.6.3  質量無關故障監測
  5.7  小結
  參考文獻
第6章  基於高級偏最小二乘模型的質量相關故障在線監測技術
  6.1  引言
  6.2  高級偏最小二乘模型推導及其過程監控技術
    6.2.1  APLS演算法空間分解原理
    6.2.2  基於APLS的質量相關故障檢測技術
  6.3  數值模擬
  6.4  田納西-伊斯曼過程實驗模擬
  6.5  小結
  參考文獻
第7章  基於CMPLS的質量相關和過程相關故障診斷
  7.1  引言
  7.2  基於MPLS的故障檢測方法
  7.3  CMPLS模型推導及其故障診斷技術
    7.3.1  CMPLS模型推導
    7.3.2  基於CMPLS的過程監測技術
    7.3.3  一種新的相對貢獻圖法
  7.4  數值模擬
  7.5  田納西-伊斯曼過程實驗模擬
    7.5.1  故障檢測
    7.5.2  故障診斷
  7.6  小結
  參考文獻
第8章  基於局部信息增量的獨立成分分析故障檢測技術
  8.1  引言
  8.2  基於移動窗口協方差矩陣的新息矩陣故障檢測方法
  8.3  IM-ICA模型及其故障檢測技術
    8.3.1  IM-ICA模型
    8.3.2  IM-ICA演算法的故障檢測指標
    8.3.3  IM-ICA故障檢測技術

  8.4  TE過程的案例研究
    8.4.1  參數初始化
    8.4.2  平均誤報率和故障檢測率的對比
    8.4.3  3種演算法故障檢測結果的展示
    8.4.4  結論性總結
  8.5  小結
  參考文獻
第9章  基於KDICA的約簡故障子空間提取及其故障診斷應用
  9.1  引言
  9.2  基於KDICA的故障重構技術
    9.2.1  KDICA模型的建立
    9.2.2  KDICA的故障檢測指標及其化簡
    9.2.3  KDICA的故障可檢測性
    9.2.4  核動態獨立元子空間的故障重構
    9.2.5  剩餘子空間的故障重構
  9.3  故障子空間的提取
    9.3.1  整體故障子空間的提取
    9.3.2  約簡故障子空間的提取
  9.4  基於剩餘約簡故障子空間的故障診斷技術
  9.5  TE過程的案例研究
    9.5.1  實驗數據初始化
    9.5.2  約簡故障子空間提取實驗
    9.5.3  故障診斷實驗
  9.6  小結
  參考文獻
第10章  基於協整分析與改進潛結構投影的質量相關故障檢測技術
  10.1  引言
  10.2  協整分析技術
  10.3  基於CA-MPLS模型的質量相關故障檢測技術
    10.3.1  CA-MPLS演算法的空間分解原理及建模過程
    10.3.2  基於CA-MPLS模型在線檢測技術
    10.3.3  基於CA-MPLS的故障檢測流程
  10.4  田納西-伊斯曼過程模擬實驗
    10.4.1  TE過程實驗參數初始化
    10.4.2  實驗結果及結論性總結
  10.5  小結
  參考文獻
作者簡介

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