多模態復雜工業過程監測及故障診斷

多模態復雜工業過程監測及故障診斷 下載 mobi epub pdf 電子書 2024


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王福利,常玉清,王姝,譚帥 著



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發表於2024-11-18

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圖書介紹

齣版社: 科學齣版社
ISBN:9787030486837
版次:1
商品編碼:11976952
包裝:平裝
叢書名: 信息化與工業化兩化融閤研究與應用
開本:16開
齣版時間:2016-06-01
用紙:膠版紙
頁數:215
字數:290000
正文語種:中文


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圖書描述

內容簡介

  《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》為多模態復雜工業過程的監測及故障診斷方法提供瞭較為完整的理論框架支撐。第一章介紹瞭復雜工業生産過程監測及故障診斷的意義及多模態過程的定義、特點以及國內外研究現狀。第2章介紹瞭常用的多變量統計過程監測及質量預測方法。第3~7章是多時段間歇過程監測及故障診斷方法。第8~10章是多模態連續過程監測及故障診斷方法介紹,針對多模態連續過程,分彆從多模型和混閤模型兩種建模角度對穩定模態與過渡模態的過程監測及故障診斷進行瞭介紹。
  《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》可以作為自動控製或信息科學等相關專業本科生及研究生擴充知識領域的教學用書及參考用書,同時也對從事自動化相關領域的科研人員及工程技術人員具有一定的參考價值。

內頁插圖

目錄

“信息化與工業化兩化融閤研究與應用”叢書序
前言

第1章 緒論
1.1 復雜工業生産過程監測及故障診斷的意義
1.2 多模態過程的特徵
1.3 多模態過程監測的研究現狀
參考文獻

第2章 常用的多變量統計過程監測及質量預測方法
2.1 引言
2.2 數據預處理方法
2.2.1 數據錶的基本知識
2.2.2 數據的標準化處理
2.3 基於主成分分析的過程監測方法
2.3.1 PCA
2.3.2 基於PCA的多變量統計過程監測
2.3.3 基於PCA變量貢獻圖的故障診斷
2.4 基於獨立成分分析的過程監測方法
2.4.1 ICA的基本原理
2.4.2 基於ICA的過程監測
2.4.3 基於ICA變量貢獻圖的故障診斷
2.5 基於高斯混閤模型的過程監測方法
2.5.1 高斯概率密度函數
2.5.2 高斯混閤概率密度函數
2.5.3 參數估計
2.5.4 基於高斯混閤模型的監測
2.6 基於核主成分分析的過程監測方法
2.6.1 引言
2.6.2 KPCA方法的基本原理
2.6.3 基於KPCA方法的過程監測
2.7 基於偏最小二乘分析的質量預測方法
2.7.1 PLS
2.7.2 基於PLS的質量預測
參考文獻

第3章 多時段間歇過程的時段劃分
3.1 引言
3.2 多時段間歇過程數據的錶達及預處理
3.2.1 間歇過程數據的錶達
3.2.2 間歇過程數據預處理
3.3 子時段的硬劃分方法
3.3.1 基本思想
3.3.2 子時段的硬劃分
3.4 子時段的軟劃分方法
3.4.1 基本思想
3.4.2 子時段的軟劃分
3.5 三水箱係統中的實驗研究
3.5.1 三水箱係統簡介
3.5.2 三水箱間歇過程時段硬劃分
3.5.3 三水箱間歇過程時段軟劃分
參考文獻

第4章 基於時段的間歇過程監測及故障診斷
4.1 引言
4.2 基於MPCA的間歇過程監測及故障診斷方法
4.2.1 MPCA原理
4.2.2 基於MPCA的多元統計分析及在綫監測
4.3 基於時段硬劃分的間歇過程監測及故障診斷方法
4.3.1 基於時段硬劃分的PCA建模
4.3.2 基於時段硬劃分的間歇過程在綫監測
4.4 基於時段軟劃分的間歇過程監測及故障診斷方法
4.4.1 時段軟劃分
4.4.2 PCA過程監測及故障診斷建模
4.4.3 基於時段軟劃分的間歇過程在綫監測及故障診斷
4.5 三水箱係統中的實驗研究
參考文獻

第5章 基於少數據的間歇過程監測及故障診斷
5.1 引言
5.2 基於一個批次的間歇過程監測及故障診斷
5.2.1 滑動窗口PCA建模方法概述
5.2.2 建模數據預處理
5.2.3 子時段劃分、PCA建模和在綫監測
5.2.4 模型更新
5.3 基於有限批次的間歇過程監測及故障診斷
5.3.1 基本思想
5.3.2 基於有限批次的數據預處理
5.3.3 基於有限批次的子時段劃分
5.3.4 基於時段的ICA建模
5.3.5 在綫過程監測與故障診斷
5.3.6 在綫更新
5.4 青黴素發酵過程中的應用研究
5.4.1 過程描述
5.4.2 算法驗證及討論
參考文獻

第6章 具有非綫性特性的間歇過程監測及故障診斷
6.1 引言
6.2 基於KPCA的相似度指標
6.3 非綫性間歇過程的時段劃分
6.4 基於KPCA的間歇過程建模及在綫監測
6.5 注塑過程的應用研究
6.5.1 注塑過程介紹
6.5.2 注塑過程子時段劃分
6.5.3 注塑過程子時段建模及在綫監測
參考文獻

第7章 基於偏最小二乘的間歇過程質量分析及在綫預測
7.1 引言
7.2 質量預測中的時段概念
7.3 關鍵時段識彆及關鍵變量選擇
7.3.1 關鍵時段的識彆
7.3.2 關鍵變量的選擇
7.4 對“時段型質量指標”的分析和預測
7.4.1 實時的PLS質量預測模型
7.4.2 基於時段平均軌跡的PLS質量預測模型
7.4.3 在綫質量預測
7.5 對“過程型質量指標”的分析和預測
7.5.1 MPLS質量預測模型
7.5.2 在綫質量預測
7.6 仿真驗證
7.6.1 “時段型質量指標”預報方法在注塑過程中的應用
7.6.2 “過程型質量指標”預報方法在青黴素發酵過程中的應用
參考文獻

第8章 多模態連續過程的模態識彆
8.1 引言
8.2 多模態過程的離綫模態識彆
8.2.1 基本思想
8.2.2 基於變長度窗口的多模態過程離綫模態識彆方法
8.3 多模態過程的在綫模態識彆
8.3.1 基本思想
8.3.2 基於模態轉換頻度的多模態過程在綫模態識彆方法
8.4 田納西-伊斯曼過程的仿真研究
8.4.1 過程介紹
8.4.2 實驗設計和建模數據
8.4.3 離綫模態識彆
8.4.4 在綫模態識彆
8.5 連續退火機組的仿真研究
8.5.1 連續退火機組介紹
8.5.2 連續退火機組的離綫模態識彆
8.5.3 連續退火機組的在綫模態識彆
參考文獻

第9章 多模態連續過程監測及故障診斷
9.1 引言
9.2 基於不同數據分布的穩定模態建模及在綫監測
9.2.1 基本思想
9.2.2 隨機變量的特徵提取
9.2.3 PCA的統計特性分析
9.2.4 ICA的統計特性分析
9.2.5 多元高斯分布檢驗方法
9.2.6 基於數據分布的穩定模態過程監測
9.2.7 實驗數據的仿真研究
9.2.8 連續退火機組的仿真研究
9.3 基於相對變化的過渡模態建模及在綫監測
9.3.1 基本思想
9.3.2 過渡過程數據特點
9.3.3 基於差分分段矩陣的過渡子模態劃分
9.3.4 基於差分分段PCA的過渡模態過程監測
9.3.5 連續退火機組的仿真研究
參考文獻

第10章 基於高斯混閤模型的多模態連續過程監測及故障診斷
10.1 引言
10.2 基於高斯混閤模型的離綫建模
10.2.1 穩定模態建模
10.2.2 過渡模態離綫建模
10.3 基於高斯混閤模型的在綫模態識彆及過程監測
10.4 田納西一伊斯曼過程實例
10.4.1 田納西一伊斯曼過程介紹
10.4.2 田納西一伊斯曼過程仿真與分析
參考文獻
索引

前言/序言


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