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Dynamic Modeling of Complex Industrial Processes: Data-driven Methods and Application Research
Chao Shang (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This thesis develops a systematic, data-based dynamic modeling framework for industrial processes in keeping with the slowness principle. Using said framework as a point of departure, it then proposes novel strategies for dealing with control monitoring and quality prediction problems in industrial production contexts. The thesis reveals the slowly varying nature of industrial production processes… under feedback control, and integrates it with process data analytics to offer powerful prior knowledge that gives rise to statistical methods tailored to industrial data. It addresses several issues of immediate interest in industrial practice, including process monitoring, control performance assessment and diagnosis, monitoring system design, and product quality prediction. In particular, it proposes a holistic and pragmatic design framework for industrial monitoring systems, which delivers effective elimination of false alarms, as well as intelligent self-running by fully utilizing the information underlying the data. One of the strengths of this thesis is its integration of insights from statistics, machine learning, control theory and engineering to provide a new scheme for industrial process modeling in the era of big data. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
05.03.2018
Sprache
Englisch
EAN
9789811066764
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Springer Theses
Sonderedition
Nein
Autor
Chao Shang
Seitenanzahl
143
Auflage
1st edition 2018
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Industrial Process Control, Data-driven Methods, Process Data Analytics, Process Monitoring, Fault Diagnosis, Soft Sensing, quality control, reliability, safety and risk
Thema-Inhalt
TNKS - Sicherheitssysteme und Brandmeldeanlagen
TGP - Fertigungstechnik und Ingenieurwesen
TJFM - Regelungstechnik
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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