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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)工業(yè)技術(shù)理論/總述數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法

數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法

數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法

定 價(jià):¥62.00

作 者: 周東華,李鋼,李元 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 人工智能

ISBN: 9787030300034 出版時(shí)間: 2011-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 283 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法》第1章綜述了各種動態(tài)系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢。第2章~第6章主要介紹了主元分析模型以及基于該模型的各種故障檢測、分離和辨識等方法。這一部分還討論了主元分析模型的各種改進(jìn)問題,如主元個數(shù)的選取問題、基于動態(tài)時(shí)間規(guī)整的改進(jìn)、基于非正常子域的應(yīng)用等。第7章~第11章主要介紹了偏最小二乘模型,以及基于該模型的故障檢測、重構(gòu)和診斷算法。這一部分包含了作者最新的研究成果,即對偏最小二乘模型結(jié)構(gòu)的幾何解釋以及針對輸出相關(guān)故障的模型改進(jìn)。這些研究成果也揭示了主元分析和偏最小二乘在過程監(jiān)控上的根本區(qū)別和內(nèi)在聯(lián)系。第12章、第13章主要討論了該領(lǐng)域最新的研究方向——連續(xù)多變量過程的故障預(yù)測問題,書中分別基于主元分析模型和偏最小二乘模型對該問題進(jìn)行了研究。 《數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法》可作為自動控制專業(yè)研究生的教學(xué)參考書,同時(shí)對從事自動化系統(tǒng)研究、設(shè)計(jì)、開發(fā)和應(yīng)用的廣大工程技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。本書由周元華、李鋼、李元編著。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)過程故障診斷技術(shù):基于主元分析與偏最小二乘的方法》作者簡介

圖書目錄

《信息化與工業(yè)化兩化融合研究與應(yīng)用叢書》序
前言
第1章 動態(tài)系統(tǒng)故障診斷技術(shù)概述
 1.1 引言
 1.2 定性分析方法
 1.3 定量分析方法
 1.4 故障預(yù)測
 1.5 全書概況
 參考文獻(xiàn)
第2章 主元分析的基本理論
 2.1 引言
 2.2 主元分析模型
 2.3 基于主元分析的故障檢測
 2.4 傳感器故障重構(gòu)
 2.5 基于主元分析的故障診斷
 2.6 pvc生產(chǎn)過程的故障檢測與診斷
 2.7 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
第3章 基于子空間技術(shù)的多維故障重構(gòu)及辨識
 3.1 引言
 3.2 故障檢測與可檢測性
 3.3 故障重構(gòu)與可重構(gòu)性
 3.4 故障辨識
 3.5 故障分離與可分離性
 3.6 仿真案例研究
 3.7 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第4章 最優(yōu)主元個數(shù)的選取方法
 4.1 引言
 4.2 主元模型
 4.3 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率準(zhǔn)則
 4.4 press檢驗(yàn)法模型
 4.5 未重構(gòu)方差模型
 4.6 scree檢驗(yàn)法模型
 4.7 故障信噪比確定模型
 4.8 tennessee eastman過程應(yīng)用研究
 4.9 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
第5章 動態(tài)時(shí)間規(guī)整理論及應(yīng)用
 5.1 引言
 5.2 動態(tài)時(shí)間規(guī)整
 5.3 模式間匹配距離
 5.4 最優(yōu)路徑
 5.5 動態(tài)時(shí)間規(guī)整基本算法
 5.6 動態(tài)規(guī)劃約束條件
 5.7 動態(tài)時(shí)間規(guī)整理論應(yīng)用
 5.8 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
第6章 基于非正常子域的故障分離
 6.1 引言
 6.2 基于非正常子域的故障分離原理
 6.3 基于主元分析的故障可分離性
 6.4 基于主元分析的pvc生產(chǎn)過程故障傳感器分離
 6.5 基于非正常子域的故障分離的性能分析
 6.6 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
第7章 基于多塊pls的過程監(jiān)測和診斷技術(shù)
 7.1 引言
 7.2 低密度聚乙烯過程
 7.3 基于pls的監(jiān)測和診斷
 7.4 多塊pls模型
 7.5 基于多塊pls的監(jiān)測和診斷技術(shù)
 7.6 結(jié)束語
 符號說明
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第8章 基于遞推pls算法的自適應(yīng)數(shù)據(jù)建模
 8.1 引言
 8.2 pls與遞推pls
 8.3 分塊的遞推pls算法與自適應(yīng)策略
 8.4 交叉驗(yàn)證和最終的遞推分塊pls建模
 8.5 動態(tài)和非線性的遞推pls回歸建模
 8.6 在化工過程建模中的應(yīng)用
 8.7 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第9章 偏最小二乘模型用于過程監(jiān)控時(shí)的幾何特性研究
 9.1 引言
 9.2 偏最小二乘模型(pls)
 9.3 pls對x空間的分解特性及其與pca的比較
 9.4 pls對x空間分解的幾何解釋
 9.5 不同的pls模型用于過程監(jiān)控時(shí)的比較
 9.6 仿真及案例研究
 9.7 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第10章 全潛結(jié)構(gòu)投影模型及其在過程監(jiān)控上的應(yīng)用
 10.1 引言
 10.2 潛結(jié)構(gòu)投影模型(pls)
 10.3 全潛結(jié)構(gòu)投影模型
 10.4 基于t-pls模型?故障檢測技術(shù)
 10.5 數(shù)值仿真和te過程案例研究
 10.6 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第11章 基于t-pes的輸出相關(guān)故障重構(gòu)技術(shù)及其應(yīng)用
 11.1 引言
 11.2 輸出相關(guān)的故障檢測與可檢測性
 11.3 輸出相關(guān)的故障重構(gòu)與可重構(gòu)性
 11.4 故障子空間的抽取
 11.5 基于重構(gòu)的貢獻(xiàn)圖技術(shù)的故障診斷
 11.6 仿真及案例研究
 11.7 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
 附錄
第12章 基于pca重構(gòu)的連續(xù)過程故障預(yù)測
 12.1 引言
 12.2 問題描述
 12.3 基于重構(gòu)的故障估計(jì)
 12.4 基于小波和向量自回歸模型的故障預(yù)測技術(shù)
 12.5 案例研究
 12.6 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
第13章 基于t-pis和向量ar模型的輸出相關(guān)故障預(yù)測
 13.1 引言
 13.2 問題描述
 13.3 基于t-pls的輸出相關(guān)故障估計(jì)
 13.4 基于帶噪聲var模型的故障預(yù)測
 13.5 案例研究
 13.6 結(jié)束語
 參考文獻(xiàn)
附錄

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