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數據驅動的工業過程監控與故障診斷/信息科學技術學術著作叢書

  • 作者：王晶//周靖林//陳曉露|責編:孫伯元//郭媛
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030795953
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：249
人民幣：RMB 145 元      售價：元
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內容大鋼
    本書闡述數據驅動的工業過程監控與故障診斷的理論與應用方法，主要內容包括：過程監控必要的基礎知識、常見測量方法、檢測指標、控制限設計和模擬平台；面向間歇過程的故障檢測方法，包括軟過渡PCA監控、基於核費希爾包絡分析的故障識別、基於局部特徵相關性的故障診斷；面向質量監控的全局與局部特徵融合的故障診斷方法，包括基於全局加局部偏最小二乘模型、局部保持偏最小二乘模型、局部線性嵌入潛結構偏最小二乘的投影模型和魯棒L1偏最小二乘模型的多種質量監控方法；面向故障溯源的數據與機理融合診斷方法，包括基於貝葉斯因果模型的離散系統故障預測與溯源方法、基於連續變數的故障溯源與定位方法。
    本書適合工業自動化、過程監控、系統安全等相關領域科技人員參考使用，也可供高校相關專業的高年級本科生和研究生學習。
作者介紹
王晶//周靖林//陳曉露|責編:孫伯元//郭媛
目錄
「信息科學技術學術著作叢書」序
前言
第1章  背景
  1.1  引言
    1.1.1  過程監控方法
    1.1.2  基於多元統計分析的過程監控
  1.2  故障檢測指標
    1.2.1  T2統計
    1.2.2  平方預測誤差
    1.2.3  馬哈拉諾比斯距離
    1.2.4  綜合指標
    1.2.5  非高斯分佈的控制限
  參考文獻
第2章  單觀測空間的多元統計
  2.1  主成分分析
    2.1.1  PCA的數學原理
    2.1.2  主成分提取演算法
    2.1.3  基於PCA的故障檢測
  2.2  費希爾判別分析
    2.2.1  FDA的數學原理
    2.2.2  FDA與PCA的比較
  參考文獻
第3章  雙觀測空間的多元統計分析
  3.1  典型相關分析
    3.1.1  CCA的數學原理
    3.1.2  基於特徵值分解的CCA求解
    3.1.3  基於SVD分解的CCA演算法
    3.1.4  基於CCA的故障檢測
  3.2  偏最小二乘
    3.2.1  PLS的數學基礎
    3.2.2  PLS演算法
    3.2.3  交叉驗證
  參考文獻
第4章  故障診斷的模擬平台
  4.1  TE過程
  4.2  青黴素間歇發酵過程
  4.3  基於PCA、CCA和PLS的故障檢測
  4.4  基於FDA的故障分類
  4.5  結論
  參考文獻
第5章  多模態間歇過程的軟過渡PCA監控
  5.1  間歇過程多模態sub-PCA監控方法
  5.2  基於SVDD的動態軟過渡sub-PCA監控
    5.2.1  基於擴展載荷矩陣的模態粗劃分
    5.2.2  基於SVDD的模態細化分
    5.2.3  軟過渡多模態的PCA監控模型
    5.2.4  軟過渡主成分分析監控程序
  5.3  案例研究
    5.3.1  模態識別與建模
    5.3.2  正常批次的監控

    5.3.3  故障批次的監控
  5.4  結論
  參考文獻
第6章  面向原始測量空間的統計分解與檢測
  6.1  統計量分解
    6.1.1  T2統計量分解
    6.1.2  SPE統計量分解
    6.1.3  面向原始測量空間的故障檢測
  6.2  基於融合統計量的故障檢測
    6.2.1  統計量融合設計
    6.2.2  融合指標的控制限
  6.3  案例研究
    6.3.1  基於兩個分解統計量的檢測
    6.3.2  基於融合指標的監控
    6.3.3  比較分析
  6.4  結論
  參考文獻
第7章  基於核費希爾包絡分析的故障識別
  7.1  基於KFEA的過程監控
    7.1.1  KFEA
    7.1.2  檢測指標
    7.1.3  基於KFEA-PCA的間歇過程綜合診斷
  7.2  基於KFEA-PCA的模擬實驗
    7.2.1  對已有故障類型的診斷效果
    7.2.2  對未知故障類型的診斷效果
  7.3  結論
  參考文獻
第8章  基於局部特徵相關性的故障診斷
  8.1  基於KEDA的故障識別
    8.1.1  KEDA
    8.1.2  模擬實驗
  8.2  流形學習和判別分析融合的故障識別
    8.2.1  LLEDA
    8.2.2  NPEDA
    8.2.3  基於LLEDA和NPEDA方法的故障診斷
    8.2.4  基於LLEDA和NPEDA方法的故障診斷模擬研究
  8.3  基於聚類-LLEDA的混合型故障檢測
    8.3.1  混合型故障檢測方法
    8.3.2  模擬研究
  8.4  結論
  參考文獻
第9章  全局與局部融合的潛結構投影
  9.1  全局結構與局部結構的融合動因
  9.2  降維過程的數學描述
    9.2.1  PLS目標優化
    9.2.2  LPP與PCA優化目標相似性
  9.3  GLPLS方法簡介
  9.4  GPLPLS基本原理
    9.4.1  GPLPLS模型
    9.4.2  GPLPLS模型之間的關係

    9.4.3  GPLPLS模型的主成分
  9.5  基於GPLPLS的質量監控
    9.5.1  基於GPLPLS的過程與質量監控
    9.5.2  后驗監控評估
  9.6  TE過程模擬分析
    9.6.1  模型與討論
    9.6.2  故障診斷分析
    9.6.3  不同GPLPLS模型的比較
  9.7  結論
  參考文獻
第10章  局部保持偏最小二乘回歸
  10.1  PCA、PLS和LPP的關係
  10.2  LPPLS模型及基於LPPLS的故障檢測
    10.2.1  LPPLS模型
    10.2.2  基於LPPLS的過程及質量監控
    10.2.3  局部保持能力分析
  10.3  案例研究
    10.3.1  PLS、GLPLS和LPPLS模型
    10.3.2  質量監控分析
  10.4  結論
  參考文獻
第11章  局部線性嵌入正交的潛結構投影
  11.1  GPLPLS、LPPLS和LLEPLS方法的比較
  11.2  LLE概述
  11.3  LLEPLS和基於LLEPLS的故障檢測
    11.3.1  LLEPLS
    11.3.2  基於LLEPLS的過程監控
  11.4  LLEOPLS模型和基於LLEOPLS的故障檢測
  11.5  案例研究
    11.5.1  模型和討論
    11.5.2  故障檢測分析
  11.6  結論
  參考文獻
第12章  新型魯棒潛結構投影
  12.1  魯棒PLS的發展
  12.2  RSPCA介紹
  12.3  L1PLS基本原理
  12.4  基於L1PLS的監控模型
  12.5  TE過程模擬分析
    12.5.1  主成分的魯棒性分析
    12.5.2  預測和監控性能的魯棒性
  12.6  結論
  參考文獻
第13章  基於離散變數的貝葉斯因果網路
  13.1  貝葉斯因果網路的構建
    13.1.1  貝葉斯因果網路的描述
    13.1.2  因果結構的構建
    13.1.3  因果網路參數學習
  13.2  基於因果圖模型的推理預測
  13.3  實驗驗證

    13.3.1  公開數據集案例
    13.3.2  TE過程的報警預測
  13.4  結論
  參考文獻
第14章  基於連續變數的因果圖模型
  14.1  因果圖模型的構建
    14.1.1  因果網路拓撲構建
    14.1.2  概率密度估計
    14.1.3  核密度估計質量的評價指標
  14.2  基於FLSA的動態閾值設定
  14.3  正向故障診斷和反向推理
  14.4  實驗驗證：TE過程
  14.5  結論
  參考文獻

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