随着先进的传感器及其对应测量技巧的应用及发展,在不断的生产过程中累积下了大量的数据,这样的数据其中不免会包含着没有被挖掘出来的信息。基于数据驱动的多元统计算法可以利用这些已有的数据对相应的过程实施过程监控、故障检测和诊断、质量预测及软测量的功能,对实现相关工业过程的过程效果评估、安全生产、问题原因分析、过程优化以及在线控制有着不小的帮助。基于间歇工业生产过程对过程在线质量预测的需求,本书对间歇过程本身特性,包括生产规律及数据存在形式进行了分析,利用多元统计算法的优势,提出了一系列针对间歇过程的质量预测方法,为间歇过程的过程优化及安全生产尽了一份力量。
随着先进的传感器及其对应测量技巧的应用及发展,在不断的生产过程中累积下了大量的数据,这样的数据其中不免会包含着没有被挖掘出来的信息。基于数据驱动的多元统计算法可以利用这些已有的数据对相应的过程实施过程监控、故障检测和诊断、质量预测及软测量的功能,对实现相关工业过程的过程效果评估、安全生产、问题原因分析、过程优化以及在线控制有着不小的帮助。基于间歇工业生产过程对过程在线质量预测的需求,本书对间歇过程本身特性,包括生产规律及数据存在形式进行了分析,利用多元统计算法的优势,提出了一系列针对间歇过程的质量预测方法,为间歇过程的过程优化及安全生产尽了一份力量。
常鹏,1981年出生,讲师。主要从事间歇过程统计建模及监测等方面的研究。目前,作为主要参与人,参与国家自然科学基金项目1项、高等学校博士学科点专项科研基金1项。近三年,发表学术论文8篇,被SCI、EI收录5篇;获得国家发明专利1项。
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