Thông tin tài liệu
Title: | Data-Driven Fault Detection and Reasoning for Industrial Monitoring |
Authors: | Jing, Wang Jinglin, Zhou Xiaolu, Chen |
Keywords: | Kỹ thuật công nghiệp; Lỗi kỹ thuật; Xử lý dữ liệu |
Issue Date: | 2022 |
Publisher: | Springer Nature |
Abstract: | Cuốn sách truy cập mở này đánh giá tiềm năng của các phương pháp dựa trên dữ liệu trong kỹ thuật giám sát quy trình công nghiệp. Mô hình hóa quy trình, phát hiện lỗi, phân loại, cách ly và lý luận được nghiên cứu chi tiết. Những phương pháp này có thể được sử dụng để cải thiện tính an toàn và độ tin cậy của các quy trình công nghiệp. Chẩn đoán lỗi, bao gồm phát hiện và lý luận lỗi, đã thu hút các kỹ sư và nhà khoa học từ nhiều lĩnh vực khác nhau như điều khiển, máy móc, toán học và kỹ thuật tự động hóa. Kết hợp các thuật toán chẩn đoán và các trường hợp ứng dụng, cuốn sách này thiết lập khuôn khổ cơ bản cho chủ đề này và triển khai các phương pháp phân tích thống kê khác nhau để theo dõi quá trình. Cuốn sách này dành cho sinh viên đại học và sau đại học quan tâm đến công nghệ chẩn đoán lỗi, các nhà nghiên cứu điều tra tự động hóa và an ninh công nghiệp, các kỹ sư và học viên chuyên nghiệp làm việc về các ứng dụng xử lý dữ liệu và mô hình hóa kỹ thuật. Đây là một cuốn sách truy cập mở. |
Description: | Ebook miễn phí tại trang https://oercommons.org/ |
URI: | http://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/25593 |
Link item primary: | https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/52452 |
ISBN: | 978-981-16-8044-1 |
Appears in Collections: | OERz - Ngành khác |
ABSTRACTS VIEWS
24
VIEWS & DOWNLOAD
22
Files in This Item:
This item is licensed under a Creative Commons License