多模態復雜工業過程監測及故障診斷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

王福利，常玉清，王姝，譚帥 著

圖書標籤:

• 多模態數據融閤
• 工業過程監測
• 故障診斷
• 機器學習
• 深度學習
• 狀態估計
• 過程控製
• 數據分析
• 智能製造
• 可靠性工程

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030486837

版次：1

商品編碼：11976952

包裝：平裝

叢書名： 信息化與工業化兩化融閤研究與應用

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：215

字數：290000

正文語種：中文

內容簡介

　　《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》為多模態復雜工業過程的監測及故障診斷方法提供瞭較為完整的理論框架支撐。第一章介紹瞭復雜工業生産過程監測及故障診斷的意義及多模態過程的定義、特點以及國內外研究現狀。第2章介紹瞭常用的多變量統計過程監測及質量預測方法。第3～7章是多時段間歇過程監測及故障診斷方法。第8～10章是多模態連續過程監測及故障診斷方法介紹，針對多模態連續過程，分彆從多模型和混閤模型兩種建模角度對穩定模態與過渡模態的過程監測及故障診斷進行瞭介紹。
　　《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》可以作為自動控製或信息科學等相關專業本科生及研究生擴充知識領域的教學用書及參考用書，同時也對從事自動化相關領域的科研人員及工程技術人員具有一定的參考價值。

內頁插圖

目錄

“信息化與工業化兩化融閤研究與應用”叢書序
前言

第1章 緒論
1．1 復雜工業生産過程監測及故障診斷的意義
1．2 多模態過程的特徵
1．3 多模態過程監測的研究現狀
參考文獻

第2章 常用的多變量統計過程監測及質量預測方法
2．1 引言
2．2 數據預處理方法
2．2．1 數據錶的基本知識
2．2．2 數據的標準化處理
2．3 基於主成分分析的過程監測方法
2．3．1 PCA
2．3．2 基於PCA的多變量統計過程監測
2．3．3 基於PCA變量貢獻圖的故障診斷
2．4 基於獨立成分分析的過程監測方法
2．4．1 ICA的基本原理
2．4．2 基於ICA的過程監測
2．4．3 基於ICA變量貢獻圖的故障診斷
2．5 基於高斯混閤模型的過程監測方法
2．5．1 高斯概率密度函數
2．5．2 高斯混閤概率密度函數
2．5．3 參數估計
2．5．4 基於高斯混閤模型的監測
2．6 基於核主成分分析的過程監測方法
2．6．1 引言
2．6．2 KPCA方法的基本原理
2．6．3 基於KPCA方法的過程監測
2．7 基於偏最小二乘分析的質量預測方法
2．7．1 PLS
2．7．2 基於PLS的質量預測
參考文獻

第3章 多時段間歇過程的時段劃分
3．1 引言
3．2 多時段間歇過程數據的錶達及預處理
3．2．1 間歇過程數據的錶達
3．2．2 間歇過程數據預處理
3．3 子時段的硬劃分方法
3．3．1 基本思想
3．3．2 子時段的硬劃分
3．4 子時段的軟劃分方法
3．4．1 基本思想
3．4．2 子時段的軟劃分
3．5 三水箱係統中的實驗研究
3．5．1 三水箱係統簡介
3．5．2 三水箱間歇過程時段硬劃分
3．5．3 三水箱間歇過程時段軟劃分
參考文獻

第4章 基於時段的間歇過程監測及故障診斷
4．1 引言
4．2 基於MPCA的間歇過程監測及故障診斷方法
4．2．1 MPCA原理
4．2．2 基於MPCA的多元統計分析及在綫監測
4．3 基於時段硬劃分的間歇過程監測及故障診斷方法
4．3．1 基於時段硬劃分的PCA建模
4．3．2 基於時段硬劃分的間歇過程在綫監測
4．4 基於時段軟劃分的間歇過程監測及故障診斷方法
4．4．1 時段軟劃分
4．4．2 PCA過程監測及故障診斷建模
4．4．3 基於時段軟劃分的間歇過程在綫監測及故障診斷
4．5 三水箱係統中的實驗研究
參考文獻

第5章 基於少數據的間歇過程監測及故障診斷
5．1 引言
5．2 基於一個批次的間歇過程監測及故障診斷
5．2．1 滑動窗口PCA建模方法概述
5．2．2 建模數據預處理
5．2．3 子時段劃分、PCA建模和在綫監測
5．2．4 模型更新
5．3 基於有限批次的間歇過程監測及故障診斷
5．3．1 基本思想
5．3．2 基於有限批次的數據預處理
5．3．3 基於有限批次的子時段劃分
5．3．4 基於時段的ICA建模
5．3．5 在綫過程監測與故障診斷
5．3．6 在綫更新
5．4 青黴素發酵過程中的應用研究
5．4．1 過程描述
5．4．2 算法驗證及討論
參考文獻

第6章 具有非綫性特性的間歇過程監測及故障診斷
6．1 引言
6．2 基於KPCA的相似度指標
6．3 非綫性間歇過程的時段劃分
6．4 基於KPCA的間歇過程建模及在綫監測
6．5 注塑過程的應用研究
6．5．1 注塑過程介紹
6．5．2 注塑過程子時段劃分
6．5．3 注塑過程子時段建模及在綫監測
參考文獻

第7章 基於偏最小二乘的間歇過程質量分析及在綫預測
7．1 引言
7．2 質量預測中的時段概念
7．3 關鍵時段識彆及關鍵變量選擇
7．3．1 關鍵時段的識彆
7．3．2 關鍵變量的選擇
7．4 對“時段型質量指標”的分析和預測
7．4．1 實時的PLS質量預測模型
7．4．2 基於時段平均軌跡的PLS質量預測模型
7．4．3 在綫質量預測
7．5 對“過程型質量指標”的分析和預測
7．5．1 MPLS質量預測模型
7．5．2 在綫質量預測
7．6 仿真驗證
7．6．1 “時段型質量指標”預報方法在注塑過程中的應用
7．6．2 “過程型質量指標”預報方法在青黴素發酵過程中的應用
參考文獻

第8章 多模態連續過程的模態識彆
8．1 引言
8．2 多模態過程的離綫模態識彆
8．2．1 基本思想
8．2．2 基於變長度窗口的多模態過程離綫模態識彆方法
8．3 多模態過程的在綫模態識彆
8．3．1 基本思想
8．3．2 基於模態轉換頻度的多模態過程在綫模態識彆方法
8．4 田納西-伊斯曼過程的仿真研究
8．4．1 過程介紹
8．4．2 實驗設計和建模數據
8．4．3 離綫模態識彆
8．4．4 在綫模態識彆
8．5 連續退火機組的仿真研究
8．5．1 連續退火機組介紹
8．5．2 連續退火機組的離綫模態識彆
8．5．3 連續退火機組的在綫模態識彆
參考文獻

第9章 多模態連續過程監測及故障診斷
9．1 引言
9．2 基於不同數據分布的穩定模態建模及在綫監測
9．2．1 基本思想
9．2．2 隨機變量的特徵提取
9．2．3 PCA的統計特性分析
9．2．4 ICA的統計特性分析
9．2．5 多元高斯分布檢驗方法
9．2．6 基於數據分布的穩定模態過程監測
9．2．7 實驗數據的仿真研究
9．2．8 連續退火機組的仿真研究
9．3 基於相對變化的過渡模態建模及在綫監測
9．3．1 基本思想
9．3．2 過渡過程數據特點
9．3．3 基於差分分段矩陣的過渡子模態劃分
9．3．4 基於差分分段PCA的過渡模態過程監測
9．3．5 連續退火機組的仿真研究
參考文獻

第10章 基於高斯混閤模型的多模態連續過程監測及故障診斷
10．1 引言
10．2 基於高斯混閤模型的離綫建模
10．2．1 穩定模態建模
10．2．2 過渡模態離綫建模
10．3 基於高斯混閤模型的在綫模態識彆及過程監測
10．4 田納西一伊斯曼過程實例
10．4．1 田納西一伊斯曼過程介紹
10．4．2 田納西一伊斯曼過程仿真與分析
參考文獻
索引

前言/序言

機械臂運動規劃與控製：在復雜環境中實現精準作業 本書聚焦於解決現代工業自動化中至關重要的問題：如何使機械臂在充滿挑戰的復雜環境中實現安全、高效且精準的運動規劃與控製。隨著工業場景日益復雜化，如狹窄空間作業、動態障礙物乾擾、高精度裝配需求以及人機協作等，傳統的機械臂控製方法已難以滿足要求。本書旨在提供一套係統性的理論框架與實踐指南，幫助讀者深入理解並掌握先進的機械臂運動規劃與控製技術。 核心內容概覽： 第一部分：機械臂運動規劃基礎與算法 本部分將從最基礎的概念入手，詳細闡述機械臂運動規劃的數學模型、幾何約束與動力學約束。我們將深入探討各種經典的路徑規劃算法，包括但不限於： 基於搜索的算法： A算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）及其變種（如RRT），重點分析它們在離散化空間和連續空間中的應用、效率與最優性。 基於采樣的算法： PRM（Probabilistic RoadMap）的原理與構建方法，以及如何處理高維自由度空間。 基於優化的算法： 軌跡優化方法，如CHOMP（Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning）和TrajOpt，討論如何在綫性與非綫性約束下求解最優軌跡。 機器學習在運動規劃中的應用： 介紹如何利用強化學習、模仿學習等技術，讓機械臂從經驗中學習，適應未知或動態環境。 我們將詳細解析這些算法的適用場景、優缺點、參數選擇與優化策略，並通過豐富的仿真示例和圖示，幫助讀者直觀理解算法的執行過程。 第二部分：復雜環境下的機械臂感知與建模 為瞭實現精確的運動規劃，準確的環境感知與機械臂自身狀態的建模至關重要。本部分將重點介紹： 傳感器技術與數據融閤： 深入講解視覺傳感器（如RGB-D相機、激光雷達）、力/觸覺傳感器、慣性測量單元（IMU）等在機械臂應用中的原理、性能特點與數據預處理方法。重點討論多傳感器數據融閤技術，如何有效結閤不同傳感器的優勢，提高環境感知和狀態估計的魯棒性與精度。 環境建模與場景理解： 介紹點雲處理技術、三維重建、語義分割等方法，用於構建高精度的環境模型，識彆障礙物、目標物體以及可操作區域。重點關注動態環境的建模與跟蹤，以及如何處理傳感器噪聲和不確定性。 機械臂動力學與運動學建模： 詳細推導機械臂的運動學模型（正運動學與逆運動學），以及考慮慣性、重力、科裏奧利力等因素的動力學模型。我們將分析不同建模方法的精度與計算復雜度，並介紹如何根據具體應用場景選擇閤適的模型。 第三部分：先進機械臂控製策略與技術 在完成運動規劃並準確感知環境後，如何精確控製機械臂執行規劃軌跡是實現精準作業的關鍵。本部分將深入探討： 經典控製理論在機械臂中的應用： PID控製、力/位置混閤控製、阻抗控製等基本原理與實現方法，以及它們在剋服擾動、實現柔順交互方麵的作用。 先進控製技術： 自適應控製： 如何應對模型不確定性、負載變化等問題。 魯棒控製： 如何在存在係統噪聲和外部擾動的情況下保證控製性能。 模型預測控製（MPC）： 如何通過預測未來係統狀態來優化控製輸入，實現更優的軌跡跟蹤和約束滿足。 滑模控製： 在處理非綫性係統和不確定性方麵具有顯著優勢。 學習型控製： 結閤機器學習技術，實現更智能、更靈活的控製。 力控與柔順控製： 重點介紹在裝配、打磨、人機協作等場景下，如何實現精確的力反饋控製和柔順的交互，避免對環境或自身造成損壞。 協同控製與多機械臂協調： 探討多機械臂協同完成復雜任務的設計思路與控製策略，包括任務分配、路徑規劃協調以及避免碰撞。 第四部分：實際應用與案例分析 為瞭加深讀者對所學理論的理解，本部分將通過多個實際工業場景的案例分析，展示如何將上述運動規劃與控製技術應用於解決具體問題。內容將涵蓋： 高精度裝配作業： 如電子元器件的貼裝、汽車零部件的焊接與噴塗等，分析如何通過精密的軌跡規劃和力控實現毫米級甚至微米級的定位與裝配。 危險環境下的操作： 如核工業、航空航天領域的檢修與維護，探討如何在未知或危險環境中進行遠程操控與自主作業。 人機協作場景： 分析如何設計安全、高效的人機交互與協同工作流程，使機械臂成為人類的得力助手。 動態環境下的跟蹤與抓取： 如在流水綫上抓取移動物體，分析如何結閤目標跟蹤算法與快速響應的控製策略。 本書強調理論與實踐相結閤，每一章節都配有詳細的算法描述、僞代碼示例，以及在主流仿真平颱（如ROS/Gazebo, CoppeliaSim）上的實現指導。通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解 機械臂運動規劃與控製的核心理論和前沿技術。 掌握 解決復雜工業環境下機械臂作業的關鍵技術和算法。 具備 設計、實現和優化機械臂運動規劃與控製係統的能力。 為 進一步研究和開發更高級的自動化解決方案奠定堅實基礎。 本書適閤從事工業自動化、機器人技術、機械工程、控製工程等領域的科研人員、工程師、研究生以及相關專業的本科生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在關注工業物聯網（IIoT）和工業4.0 的發展，而《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名，無疑是這些前沿技術在實際應用中的一個縮影。在工業4.0 的浪潮下，工廠的智能化水平日益提高，數據量呈爆炸式增長。如何有效地利用這些海量數據，從無序中提取有序，從噪音中識彆信號，是實現智能化生産的關鍵。這本書的“多模態”概念，讓我聯想到現代工業過程往往涉及多種物理量的測量，例如溫度、壓力、流量、振動、聲音、圖像等等，它們共同構成瞭對工業過程的全麵描述。而“復雜”則意味著這些過程往往存在高度的非綫性和耦閤性，單一的監測手段難以全麵掌握其運行狀態。我期望這本書能詳細闡述如何將這些不同類型的數據進行有效的融閤，例如利用深度學習模型提取圖像中的錶麵缺陷特徵，同時結閤振動傳感器數據來評估機械部件的磨損程度，最終形成一個統一的、更具魯棒性的過程模型。尤其對於“故障診斷”，我希望書中能提供一套能夠自適應、自學習的診斷框架，能夠處理那些從未齣現過的、新型的故障模式，而不是僅僅依賴於預設的故障庫。我對書中關於如何構建大規模、高性能多模態特徵提取和融閤的算法，以及如何進行實時故障預警和診斷的機製，充滿瞭好奇。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠將理論知識轉化為實際應用的書籍情有獨鍾，而《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名，讓我感覺它是一本非常有實踐價值的著作。在我看來，工業生産的穩定運行是企業生存和發展的生命綫，而故障的發生往往是不可避免的，關鍵在於如何最大程度地減少故障的發生頻率和影響。書名中的“多模態”吸引瞭我，因為它暗示瞭這本書不會局限於單一的數據維度，而是會考慮從更全麵的角度來理解工業過程。想象一下，將溫度、壓力、振動、聲音甚至生産綫上攝像頭的圖像信息結閤起來分析，能夠發現多少肉眼難以察覺的潛在問題！我期望書中能夠提供一些具體的案例分析，展示如何將這些不同類型的數據有效地整閤，構建齣一個能夠實時監測和分析的係統。而“故障診斷”部分，更是我最為看重的。我希望書中能夠提供一套切實可行的故障診斷方法論，能夠幫助我識彆齣不同類型的故障，並且能夠指示齣故障發生的具體位置和原因。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，指導我如何從復雜的工業現場數據中，抽絲剝繭，找到問題的癥結所在，最終實現生産過程的智能化管理和風險的最小化。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店裏看到《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書時，我的目光就再也無法從它身上移開。作為一個長期在工業領域摸爬滾打的從業者，我深知“復雜”和“多模態”這兩個詞匯背後所蘊含的挑戰與機遇。現在的工業生産，早已不是簡單的機械化操作，而是高度集成、智能化的係統工程。一個微小的偏差，就可能在整個係統中引發連鎖反應，導緻生産中斷，甚至造成安全事故。而“多模態”的提法，正說明瞭我們不能再僅僅依賴單一維度的信息來進行判斷，而是需要從視覺、聽覺、觸覺（如振動、溫度）等多個角度來全麵感知工業過程的狀態。我希望這本書能夠詳細地介紹如何將這些不同模態的數據進行有效地收集、預處理和融閤，特彆是如何利用先進的算法，例如深度學習，來提取有用的特徵，並構建齣能夠準確描述復雜工業過程的數學模型。而“故障診斷”的部分，我更是無比期待，我希望書中能夠提供一套係統性的、可落地的故障診斷方法，能夠幫助我們快速、準確地定位故障的根源，從而製定齣有效的應對措施，最大限度地減少損失。

評分☆☆☆☆☆

我一直對那些能夠解決實際工業難題的書籍充滿興趣，而《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名，就給我一種“對癥下藥”的感覺。在現代工業生産中，設備越發精密，工藝流程越發復雜，單一的監測手段往往難以全麵覆蓋。我曾經在工作中遇到過這樣的情況，某個環節的故障錶現得異常隱蔽，我們嘗試瞭多種單一維度的監測方法，都無法找到根本原因。這本書的“多模態”概念，讓我看到瞭解決這類問題的希望。它暗示著書中可能會介紹如何整閤來自不同傳感器、不同信息源的數據，比如將溫度、壓力、振動、甚至生産綫上攝像頭的圖像信息結閤起來進行分析，從而獲得一個更全麵的過程“畫像”。我非常期待能夠從中學習到如何構建一個強大的多模態數據融閤平颱，以及如何利用這些融閤後的數據，構建齣更魯棒、更精確的工業過程模型。更重要的是，“故障診斷”部分，我希望它能為我提供一套行之有效的方法論，能夠幫助我快速、準確地判斷齣故障的類型、位置和原因，甚至能夠預測潛在的故障，實現真正的預防性維護，從而大大提升生産效率和安全性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》讓我聯想到瞭當前工業界對智能化轉型的迫切需求。我一直關注著如何利用大數據和人工智能技術來提升工業生産的效率和安全性。而“多模態”這個詞，恰恰點齣瞭現代工業過程數據來源的多樣性，例如傳感器采集的物理量、機器視覺檢測的圖像、甚至操作人員的記錄日誌等，這些不同類型的數據融閤在一起，纔能更全麵地反映工業過程的真實狀態。我期待書中能夠深入探討如何有效地整閤這些異構數據，剋服數據稀疏性、噪聲乾擾等問題，構建齣強大的特徵提取和融閤模型。同時，“復雜工業過程”意味著書中會涉及非綫性、時變、強耦閤的係統，這恰恰是許多工業場景下的真實寫照。我希望書中能提供一些能夠處理這類復雜係統的建模和分析方法。最讓我期待的是“故障診斷”部分，我希望這本書能夠提供一套完整的、具有實際應用價值的故障診斷流程，能夠幫助工程師們快速、準確地識彆各種故障模式，並給齣有效的解決方案，從而提高設備的可靠性和生産的穩定性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名工業領域的研究生，我對“多模態”這個詞匯有著天然的敏感性。在我的專業領域，我們常常需要處理來自不同傳感器、不同層級的數據，比如PLC控製係統的數據、SCADA係統的數據、甚至是一些現場維護人員的文字記錄。然而，這些數據往往是異構的、不完整的，甚至存在衝突。如何在這樣的背景下，構建一個能夠全麵、準確地描述工業過程的監測模型，並在此基礎上進行有效的故障診斷，一直是我研究的難點。《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名，正是我研究方嚮的一個完美寫照。我特彆期待書中能夠深入探討如何利用機器學習和深度學習技術，有效地融閤來自不同模態的數據。例如，如何將時序傳感器數據與非時序的圖像數據進行關聯分析，以發現潛在的故障模式。同時，“復雜工業過程”也意味著需要考慮係統的高度耦閤性和非綫性特性，我希望書中能夠介紹一些先進的建模技術，例如基於圖神經網絡的方法，或者一些能夠處理動態係統的模型。對於“故障診斷”，我期望書中能夠提供一些能夠實現精確定位和分類的算法，並且能夠具備一定的容錯能力，在數據不完整或存在噪聲的情況下仍能給齣可靠的診斷結果。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，源於一次實際工作中的痛點。我們工廠的生産綫 recently 齣現瞭一些難以捉摸的故障，導緻停機時間增加，生産成本直綫上升。傳統的單變量監控和簡單的規則判斷已經顯得捉襟見肘，很多時候隻能憑經驗去猜測問題所在，效率低下且容易誤判。當我看到《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名時，我仿佛看到瞭救星。我對“復雜工業過程”這個詞深有感觸，因為我們麵對的恰恰就是一個龐大、精密的係統，各個環節相互影響，一個小小的異常就可能引發連鎖反應。而“多模態”的概念則暗示瞭書中可能采用瞭更加全麵的數據分析方法，不局限於單一的數據源，而是能夠整閤來自不同傳感器、不同監測手段的信息，從而獲得更全麵的過程畫像。我非常希望能從這本書中學到如何構建一個能夠同時處理多種類型數據的監測模型，比如如何將視覺識彆的異常情況與溫度傳感器的劇烈波動聯係起來，或者如何利用聲學傳感器捕捉到的細微異響來預測某個部件的疲勞度。此外，“故障診斷”部分更是我最為期待的，我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，指導我如何從海量的多模態數據中，精確地定位故障根源，而不僅僅是發現異常。我希望它能教會我識彆不同故障模式的特徵，並給齣相應的處理建議。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，深邃的藍色背景下，各種工業設備的抽象綫條交織在一起，仿佛預示著這本書將要帶領我進入一個充滿挑戰但又引人入勝的工業世界。我一直對工業自動化和智能製造領域非常感興趣，尤其是在當今大數據、人工智能飛速發展的時代，如何將這些前沿技術應用到工業生産中，解決實際問題，是我非常關注的課題。這本書的書名——《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》——一下子就抓住瞭我的眼球。它不僅僅是簡單地提及瞭“工業過程”，更強調瞭“多模態”和“復雜”，這說明它並非一本泛泛而談的入門讀物，而是可能深入探討瞭工業數據在不同維度、不同類型上的融閤與分析，以及如何處理那些非綫性的、相互關聯的復雜係統。我期待著這本書能為我揭示如何從多源異構的數據中提取有價值的信息，如何構建有效的模型來描述工業過程的運行狀態，以及最關鍵的——如何精準、及時地識彆齣潛在的故障，從而預防事故發生，提高生産效率和安全性。我尤其好奇“多模態”具體指的是哪些模態，是視覺、聲音、振動，還是溫度、壓力、流量等傳感器數據？這些不同類型的數據在實際應用中如何被有效地整閤，剋服信息不對稱和噪聲乾擾，這將是我迫切想瞭解的。

評分☆☆☆☆☆

當我第一次看到《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》這本書的書名時，我就被深深地吸引瞭。作為一個在工業領域工作多年的工程師，我深知工業過程的復雜性以及多維度信息的重要性。在實際工作中，我們常常會遇到一些難以捉摸的故障，它們往往不是由單一因素引起的，而是多種因素相互作用的結果。“多模態”的提法，讓我看到瞭解決這類問題的希望。它暗示著這本書將不僅僅關注單一的傳感器數據，而是會考慮整閤來自不同來源、不同類型的信息，例如溫度、壓力、振動、聲學信號，甚至視覺圖像等。我非常期待書中能夠詳細介紹如何將這些不同模態的數據進行有效地融閤，構建齣更全麵、更精準的工業過程模型。同時，“復雜工業過程”這個詞匯，也錶明瞭這本書會深入探討那些非綫性、高耦閤的係統，這恰恰是我們許多工業場景所麵臨的挑戰。而“故障診斷”部分，更是我最為看重的，我希望書中能夠提供一套係統性的、可操作的故障診斷方法，能夠幫助我們快速、準確地定位故障根源，並采取有效的措施，最大限度地降低生産損失和安全風險。

評分☆☆☆☆☆

在工業界，數據的價值日益凸顯，而如何從海量、異構的數據中挖掘齣有價值的信息，進行有效的分析和應用，是當前麵臨的重要挑戰。這本書的題目——《多模態復雜工業過程監測及故障診斷》——精準地切中瞭這一痛點。我特彆被“多模態”這個詞所吸引，它意味著不僅僅是單一的傳感器數據，還可能包括視覺、聲學、甚至文本信息等多種形式的數據。這種多模態的數據融閤，能夠提供對工業過程更全麵、更深入的理解，從而提升監測和診斷的精度。我期待書中能夠詳細闡述如何實現不同模態數據的有效融閤，比如如何利用深度學習技術，提取不同模態數據的深層特徵，並將其有效地結閤起來。同時，“復雜工業過程”也錶明瞭這本書會關注那些非綫性的、耦閤性強的係統，這恰恰是許多現代工業生産的特點。我希望書中能夠介紹一些能夠處理復雜係統動力學和相互作用的建模方法。在“故障診斷”方麵，我期待這本書能夠提供一套係統性的、可操作的診斷框架，能夠幫助工程師們在故障發生時，快速、準確地定位故障的根源，並采取相應的措施，最大限度地減少停機時間和經濟損失。

評分☆☆☆☆☆

湊數的書，沒啥用，價格太貴。

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