数据驱动的工业过程监测与故障诊断
内容简介:本书依托国家自然科学基金、湖北省杰出人才基金项目,面向工业制造过程和系统,介绍了多元统计和机器学习等工业数据分析方法,在此基础上介绍了作者团队的多种故障检测、故障变量溯源、故障分类、故障辨识、健康预警、产品等级分类方法。除了关注传统的诊断率和误报率之外,重点分析了多工况全流程、过渡模态、操作故障、污染效应、故障分级、小样本/零样本、数据不平衡、手工质量分级等问题,所介绍的方法均在多个基准数据平台和实际工业系统中得到成功应用。
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