具体描述
内容简介
《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》为多模态复杂工业过程的监测及故障诊断方法提供了较为完整的理论框架支撑。第一章介绍了复杂工业生产过程监测及故障诊断的意义及多模态过程的定义、特点以及国内外研究现状。第2章介绍了常用的多变量统计过程监测及质量预测方法。第3～7章是多时段间歇过程监测及故障诊断方法。第8～10章是多模态连续过程监测及故障诊断方法介绍，针对多模态连续过程，分别从多模型和混合模型两种建模角度对稳定模态与过渡模态的过程监测及故障诊断进行了介绍。《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》可以作为自动控制或信息科学等相关专业本科生及研究生扩充知识领域的教学用书及参考用书，同时也对从事自动化相关领域的科研人员及工程技术人员具有一定的参考价值。
内页插图
目录
“信息化与工业化两化融合研究与应用”丛书序前言
第1章 绪论
1．1 复杂工业生产过程监测及故障诊断的意义
1．2 多模态过程的特征
1．3 多模态过程监测的研究现状
参考文献
第2章 常用的多变量统计过程监测及质量预测方法
2．1 引言
2．2 数据预处理方法
2．2．1 数据表的基本知识
2．2．2 数据的标准化处理
2．3 基于主成分分析的过程监测方法
2．3．1 PCA
2．3．2 基于PCA的多变量统计过程监测
2．3．3 基于PCA变量贡献图的故障诊断
2．4 基于独立成分分析的过程监测方法
2．4．1 ICA的基本原理
2．4．2 基于ICA的过程监测
2．4．3 基于ICA变量贡献图的故障诊断
2．5 基于高斯混合模型的过程监测方法
2．5．1 高斯概率密度函数
2．5．2 高斯混合概率密度函数
2．5．3 参数估计
2．5．4 基于高斯混合模型的监测
2．6 基于核主成分分析的过程监测方法
2．6．1 引言
2．6．2 KPCA方法的基本原理
2．6．3 基于KPCA方法的过程监测
2．7 基于偏最小二乘分析的质量预测方法
2．7．1 PLS
2．7．2 基于PLS的质量预测
参考文献
第3章 多时段间歇过程的时段划分
3．1 引言
3．2 多时段间歇过程数据的表达及预处理
3．2．1 间歇过程数据的表达
3．2．2 间歇过程数据预处理
3．3 子时段的硬划分方法
3．3．1 基本思想
3．3．2 子时段的硬划分
3．4 子时段的软划分方法
3．4．1 基本思想
3．4．2 子时段的软划分
3．5 三水箱系统中的实验研究
3．5．1 三水箱系统简介
3．5．2 三水箱间歇过程时段硬划分
3．5．3 三水箱间歇过程时段软划分
参考文献
第4章 基于时段的间歇过程监测及故障诊断
4．1 引言
4．2 基于MPCA的间歇过程监测及故障诊断方法
4．2．1 MPCA原理
4．2．2 基于MPCA的多元统计分析及在线监测
4．3 基于时段硬划分的间歇过程监测及故障诊断方法
4．3．1 基于时段硬划分的PCA建模
4．3．2 基于时段硬划分的间歇过程在线监测
4．4 基于时段软划分的间歇过程监测及故障诊断方法
4．4．1 时段软划分
4．4．2 PCA过程监测及故障诊断建模
4．4．3 基于时段软划分的间歇过程在线监测及故障诊断
4．5 三水箱系统中的实验研究
参考文献
第5章 基于少数据的间歇过程监测及故障诊断
5．1 引言
5．2 基于一个批次的间歇过程监测及故障诊断
5．2．1 滑动窗口PCA建模方法概述
5．2．2 建模数据预处理
5．2．3 子时段划分、PCA建模和在线监测
5．2．4 模型更新
5．3 基于有限批次的间歇过程监测及故障诊断
5．3．1 基本思想
5．3．2 基于有限批次的数据预处理
5．3．3 基于有限批次的子时段划分
5．3．4 基于时段的ICA建模
5．3．5 在线过程监测与故障诊断
5．3．6 在线更新
5．4 青霉素发酵过程中的应用研究
5．4．1 过程描述
5．4．2 算法验证及讨论
参考文献
第6章 具有非线性特性的间歇过程监测及故障诊断
6．1 引言
6．2 基于KPCA的相似度指标
6．3 非线性间歇过程的时段划分
6．4 基于KPCA的间歇过程建模及在线监测
6．5 注塑过程的应用研究
6．5．1 注塑过程介绍
6．5．2 注塑过程子时段划分
6．5．3 注塑过程子时段建模及在线监测
参考文献
第7章 基于偏最小二乘的间歇过程质量分析及在线预测
7．1 引言
7．2 质量预测中的时段概念
7．3 关键时段识别及关键变量选择
7．3．1 关键时段的识别
7．3．2 关键变量的选择
7．4 对“时段型质量指标”的分析和预测
7．4．1 实时的PLS质量预测模型
7．4．2 基于时段平均轨迹的PLS质量预测模型
7．4．3 在线质量预测
7．5 对“过程型质量指标”的分析和预测
7．5．1 MPLS质量预测模型
7．5．2 在线质量预测
7．6 仿真验证
7．6．1 “时段型质量指标”预报方法在注塑过程中的应用
7．6．2 “过程型质量指标”预报方法在青霉素发酵过程中的应用
参考文献
第8章 多模态连续过程的模态识别
8．1 引言
8．2 多模态过程的离线模态识别
8．2．1 基本思想
8．2．2 基于变长度窗口的多模态过程离线模态识别方法
8．3 多模态过程的在线模态识别
8．3．1 基本思想
8．3．2 基于模态转换频度的多模态过程在线模态识别方法
8．4 田纳西-伊斯曼过程的仿真研究
8．4．1 过程介绍
8．4．2 实验设计和建模数据
8．4．3 离线模态识别
8．4．4 在线模态识别
8．5 连续退火机组的仿真研究
8．5．1 连续退火机组介绍
8．5．2 连续退火机组的离线模态识别
8．5．3 连续退火机组的在线模态识别
参考文献
第9章 多模态连续过程监测及故障诊断
9．1 引言
9．2 基于不同数据分布的稳定模态建模及在线监测
9．2．1 基本思想
9．2．2 随机变量的特征提取
9．2．3 PCA的统计特性分析
9．2．4 ICA的统计特性分析
9．2．5 多元高斯分布检验方法
9．2．6 基于数据分布的稳定模态过程监测
9．2．7 实验数据的仿真研究
9．2．8 连续退火机组的仿真研究
9．3 基于相对变化的过渡模态建模及在线监测
9．3．1 基本思想
9．3．2 过渡过程数据特点
9．3．3 基于差分分段矩阵的过渡子模态划分
9．3．4 基于差分分段PCA的过渡模态过程监测
9．3．5 连续退火机组的仿真研究
参考文献
第10章 基于高斯混合模型的多模态连续过程监测及故障诊断
10．1 引言
10．2 基于高斯混合模型的离线建模
10．2．1 稳定模态建模
10．2．2 过渡模态离线建模
10．3 基于高斯混合模型的在线模态识别及过程监测
10．4 田纳西一伊斯曼过程实例
10．4．1 田纳西一伊斯曼过程介绍
10．4．2 田纳西一伊斯曼过程仿真与分析
参考文献
索引
前言/序言
用户评价
这本书的书名《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》让我联想到了当前工业界对智能化转型的迫切需求。我一直关注着如何利用大数据和人工智能技术来提升工业生产的效率和安全性。而“多模态”这个词，恰恰点出了现代工业过程数据来源的多样性，例如传感器采集的物理量、机器视觉检测的图像、甚至操作人员的记录日志等，这些不同类型的数据融合在一起，才能更全面地反映工业过程的真实状态。我期待书中能够深入探讨如何有效地整合这些异构数据，克服数据稀疏性、噪声干扰等问题，构建出强大的特征提取和融合模型。同时，“复杂工业过程”意味着书中会涉及非线性、时变、强耦合的系统，这恰恰是许多工业场景下的真实写照。我希望书中能提供一些能够处理这类复杂系统的建模和分析方法。最让我期待的是“故障诊断”部分，我希望这本书能够提供一套完整的、具有实际应用价值的故障诊断流程，能够帮助工程师们快速、准确地识别各种故障模式，并给出有效的解决方案，从而提高设备的可靠性和生产的稳定性。
评分这本书的封面设计就充满了科技感，深邃的蓝色背景下，各种工业设备的抽象线条交织在一起，仿佛预示着这本书将要带领我进入一个充满挑战但又引人入胜的工业世界。我一直对工业自动化和智能制造领域非常感兴趣，尤其是在当今大数据、人工智能飞速发展的时代，如何将这些前沿技术应用到工业生产中，解决实际问题，是我非常关注的课题。这本书的书名——《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》——一下子就抓住了我的眼球。它不仅仅是简单地提及了“工业过程”，更强调了“多模态”和“复杂”，这说明它并非一本泛泛而谈的入门读物，而是可能深入探讨了工业数据在不同维度、不同类型上的融合与分析，以及如何处理那些非线性的、相互关联的复杂系统。我期待着这本书能为我揭示如何从多源异构的数据中提取有价值的信息，如何构建有效的模型来描述工业过程的运行状态，以及最关键的——如何精准、及时地识别出潜在的故障，从而预防事故发生，提高生产效率和安全性。我尤其好奇“多模态”具体指的是哪些模态，是视觉、声音、振动，还是温度、压力、流量等传感器数据？这些不同类型的数据在实际应用中如何被有效地整合，克服信息不对称和噪声干扰，这将是我迫切想了解的。
评分我购买这本书的初衷，源于一次实际工作中的痛点。我们工厂的生产线 recently 出现了一些难以捉摸的故障，导致停机时间增加，生产成本直线上升。传统的单变量监控和简单的规则判断已经显得捉襟见肘，很多时候只能凭经验去猜测问题所在，效率低下且容易误判。当我看到《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名时，我仿佛看到了救星。我对“复杂工业过程”这个词深有感触，因为我们面对的恰恰就是一个庞大、精密的系统，各个环节相互影响，一个小小的异常就可能引发连锁反应。而“多模态”的概念则暗示了书中可能采用了更加全面的数据分析方法，不局限于单一的数据源，而是能够整合来自不同传感器、不同监测手段的信息，从而获得更全面的过程画像。我非常希望能从这本书中学到如何构建一个能够同时处理多种类型数据的监测模型，比如如何将视觉识别的异常情况与温度传感器的剧烈波动联系起来，或者如何利用声学传感器捕捉到的细微异响来预测某个部件的疲劳度。此外，“故障诊断”部分更是我最为期待的，我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我如何从海量的多模态数据中，精确地定位故障根源，而不仅仅是发现异常。我希望它能教会我识别不同故障模式的特征，并给出相应的处理建议。
评分我一直对那些能够将理论知识转化为实际应用的书籍情有独钟，而《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名，让我感觉它是一本非常有实践价值的著作。在我看来，工业生产的稳定运行是企业生存和发展的生命线，而故障的发生往往是不可避免的，关键在于如何最大程度地减少故障的发生频率和影响。书名中的“多模态”吸引了我，因为它暗示了这本书不会局限于单一的数据维度，而是会考虑从更全面的角度来理解工业过程。想象一下，将温度、压力、振动、声音甚至生产线上摄像头的图像信息结合起来分析，能够发现多少肉眼难以察觉的潜在问题！我期望书中能够提供一些具体的案例分析，展示如何将这些不同类型的数据有效地整合，构建出一个能够实时监测和分析的系统。而“故障诊断”部分，更是我最为看重的。我希望书中能够提供一套切实可行的故障诊断方法论，能够帮助我识别出不同类型的故障，并且能够指示出故障发生的具体位置和原因。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，指导我如何从复杂的工业现场数据中，抽丝剥茧，找到问题的症结所在，最终实现生产过程的智能化管理和风险的最小化。
评分最近我一直在关注工业物联网（IIoT）和工业4.0 的发展，而《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名，无疑是这些前沿技术在实际应用中的一个缩影。在工业4.0 的浪潮下，工厂的智能化水平日益提高，数据量呈爆炸式增长。如何有效地利用这些海量数据，从无序中提取有序，从噪音中识别信号，是实现智能化生产的关键。这本书的“多模态”概念，让我联想到现代工业过程往往涉及多种物理量的测量，例如温度、压力、流量、振动、声音、图像等等，它们共同构成了对工业过程的全面描述。而“复杂”则意味着这些过程往往存在高度的非线性和耦合性，单一的监测手段难以全面掌握其运行状态。我期望这本书能详细阐述如何将这些不同类型的数据进行有效的融合，例如利用深度学习模型提取图像中的表面缺陷特征，同时结合振动传感器数据来评估机械部件的磨损程度，最终形成一个统一的、更具鲁棒性的过程模型。尤其对于“故障诊断”，我希望书中能提供一套能够自适应、自学习的诊断框架，能够处理那些从未出现过的、新型的故障模式，而不是仅仅依赖于预设的故障库。我对书中关于如何构建大规模、高性能多模态特征提取和融合的算法，以及如何进行实时故障预警和诊断的机制，充满了好奇。
评分作为一名工业领域的研究生，我对“多模态”这个词汇有着天然的敏感性。在我的专业领域，我们常常需要处理来自不同传感器、不同层级的数据，比如PLC控制系统的数据、SCADA系统的数据、甚至是一些现场维护人员的文字记录。然而，这些数据往往是异构的、不完整的，甚至存在冲突。如何在这样的背景下，构建一个能够全面、准确地描述工业过程的监测模型，并在此基础上进行有效的故障诊断，一直是我研究的难点。《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名，正是我研究方向的一个完美写照。我特别期待书中能够深入探讨如何利用机器学习和深度学习技术，有效地融合来自不同模态的数据。例如，如何将时序传感器数据与非时序的图像数据进行关联分析，以发现潜在的故障模式。同时，“复杂工业过程”也意味着需要考虑系统的高度耦合性和非线性特性，我希望书中能够介绍一些先进的建模技术，例如基于图神经网络的方法，或者一些能够处理动态系统的模型。对于“故障诊断”，我期望书中能够提供一些能够实现精确定位和分类的算法，并且能够具备一定的容错能力，在数据不完整或存在噪声的情况下仍能给出可靠的诊断结果。
评分在工业界，数据的价值日益凸显，而如何从海量、异构的数据中挖掘出有价值的信息，进行有效的分析和应用，是当前面临的重要挑战。这本书的题目——《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》——精准地切中了这一痛点。我特别被“多模态”这个词所吸引，它意味着不仅仅是单一的传感器数据，还可能包括视觉、声学、甚至文本信息等多种形式的数据。这种多模态的数据融合，能够提供对工业过程更全面、更深入的理解，从而提升监测和诊断的精度。我期待书中能够详细阐述如何实现不同模态数据的有效融合，比如如何利用深度学习技术，提取不同模态数据的深层特征，并将其有效地结合起来。同时，“复杂工业过程”也表明了这本书会关注那些非线性的、耦合性强的系统，这恰恰是许多现代工业生产的特点。我希望书中能够介绍一些能够处理复杂系统动力学和相互作用的建模方法。在“故障诊断”方面，我期待这本书能够提供一套系统性的、可操作的诊断框架，能够帮助工程师们在故障发生时，快速、准确地定位故障的根源，并采取相应的措施，最大限度地减少停机时间和经济损失。
评分当我第一次看到《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名时，我就被深深地吸引了。作为一个在工业领域工作多年的工程师，我深知工业过程的复杂性以及多维度信息的重要性。在实际工作中，我们常常会遇到一些难以捉摸的故障，它们往往不是由单一因素引起的，而是多种因素相互作用的结果。“多模态”的提法，让我看到了解决这类问题的希望。它暗示着这本书将不仅仅关注单一的传感器数据，而是会考虑整合来自不同来源、不同类型的信息，例如温度、压力、振动、声学信号，甚至视觉图像等。我非常期待书中能够详细介绍如何将这些不同模态的数据进行有效地融合，构建出更全面、更精准的工业过程模型。同时，“复杂工业过程”这个词汇，也表明了这本书会深入探讨那些非线性、高耦合的系统，这恰恰是我们许多工业场景所面临的挑战。而“故障诊断”部分，更是我最为看重的，我希望书中能够提供一套系统性的、可操作的故障诊断方法，能够帮助我们快速、准确地定位故障根源，并采取有效的措施，最大限度地降低生产损失和安全风险。
评分当我在书店里看到《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书时，我的目光就再也无法从它身上移开。作为一个长期在工业领域摸爬滚打的从业者，我深知“复杂”和“多模态”这两个词汇背后所蕴含的挑战与机遇。现在的工业生产，早已不是简单的机械化操作，而是高度集成、智能化的系统工程。一个微小的偏差，就可能在整个系统中引发连锁反应，导致生产中断，甚至造成安全事故。而“多模态”的提法，正说明了我们不能再仅仅依赖单一维度的信息来进行判断，而是需要从视觉、听觉、触觉（如振动、温度）等多个角度来全面感知工业过程的状态。我希望这本书能够详细地介绍如何将这些不同模态的数据进行有效地收集、预处理和融合，特别是如何利用先进的算法，例如深度学习，来提取有用的特征，并构建出能够准确描述复杂工业过程的数学模型。而“故障诊断”的部分，我更是无比期待，我希望书中能够提供一套系统性的、可落地的故障诊断方法，能够帮助我们快速、准确地定位故障的根源，从而制定出有效的应对措施，最大限度地减少损失。
评分我一直对那些能够解决实际工业难题的书籍充满兴趣，而《多模态复杂工业过程监测及故障诊断》这本书的书名，就给我一种“对症下药”的感觉。在现代工业生产中，设备越发精密，工艺流程越发复杂，单一的监测手段往往难以全面覆盖。我曾经在工作中遇到过这样的情况，某个环节的故障表现得异常隐蔽，我们尝试了多种单一维度的监测方法，都无法找到根本原因。这本书的“多模态”概念，让我看到了解决这类问题的希望。它暗示着书中可能会介绍如何整合来自不同传感器、不同信息源的数据，比如将温度、压力、振动、甚至生产线上摄像头的图像信息结合起来进行分析，从而获得一个更全面的过程“画像”。我非常期待能够从中学习到如何构建一个强大的多模态数据融合平台，以及如何利用这些融合后的数据，构建出更鲁棒、更精确的工业过程模型。更重要的是，“故障诊断”部分，我希望它能为我提供一套行之有效的方法论，能够帮助我快速、准确地判断出故障的类型、位置和原因，甚至能够预测潜在的故障，实现真正的预防性维护，从而大大提升生产效率和安全性。
评分凑数的书，没啥用，价格太贵。
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