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题名/责任者:

数据驱动的工业过程监测与故障诊断/郑英, 王兆静, 王杨著

出版发行项:

武汉:华中科技大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5680-9889-2 精装/CNY158.00

载体形态项:

245页:图 (部分彩图);25cm

并列正题名:

Data-driven industrial process monitoring and fault diagnosis

丛编项:

工业互联网前沿技术丛书

个人责任者:

郑英 著

个人责任者:

王兆静 著

个人责任者:

王杨 著

学科主题:

工业-生产过程-智能系统-监控系统-研究

学科主题:

工业-生产过程-智能系统-故障诊断-研究

中图法分类号:

TP277.2

一般附注:

国家出版基金资助项目 “十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目 湖北省公益学术著作出版专项资金资助项目

责任者附注:

郑英, 华中科技大学教授, 博士生导师, IEEE高级会员, 湖北省杰出青年基金获得者, 中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员、过程控制专业委员会委员, 湖北省自动化学会理事。王兆静, 武汉纺织大学计算机与人工智能学院校聘副教授, 硕士生导师, 兼职宁波慈星股份有限公司博士后, 中国自动化学会青年工作委员会委员, 湖北省自动化学会理事。王杨, 香港城市大学数据科学学院博士后, 2023年博士毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院, 2017年本科毕业于华中科技大学自动化学院。主要研究方向为工业大数据分析、多模态过程监测、潜变量建模、鲁棒过程监测。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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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