Разработка и применение многомерных статистических методов в мониторинге процессов вызывает значительный интерес в академических кругах и промышленности на протяжении последних двух десятилетий. Изначально разработанные для мониторинга и диагностики неисправностей в сложных системах, такие методы были усовершенствованы и применены в различных инженерных областях, например машиностроении, химической, электронной и энергетической промышленности. Популярность многомерных статистических методов обусловлена их простотой и адаптируемостью для создания систем мониторинга. В то же время альтернативные модельные, сигнальные или экспертные методы показали свой потенциал лишь тогда, когда экономическая целесообразность оправдывала необходимые усилия по разработке приложений.
Книга "Статистический мониторинг сложных многомерных процессов" представляет последние достижения в области статистических методов мониторинга процессов, объясняя, как эти процессы могут быть использованы в областях, таких как машиностроение, в дополнение к традиционной химической промышленности. Эта книга:
-
Содержит подробное теоретическое обоснование компонентных технологий.
-
Объединяет большой объем работы, чтобы решить недостатки в этой области и разработать методы их устранения.
-
Детализирует кросс-дисциплинарное использование на примере химической, машиностроительной и обрабатывающей промышленности.
-
Представляет реальные примеры промышленного применения, выделяя недостатки методологии и пути их решения.
-
Включает многочисленные примеры, учебные вопросы и домашние задания в виде индивидуальных и групповых проектов для улучшения обучения.
-
Имеет дополнительный веб-сайт с алгоритмами Matlab и наборами данных.
Эта книга представляет своевременный обзор быстро развивающейся области многомерного статистического анализа для академических кругов, студентов продвинутого уровня и практиков.
Книга “Advances in Statistical Monitoring of Complex Multivariate Processes” автора Xie Lei посвящена развитию и применению многомерных статистических методов в мониторинге процессов. Эти методы первоначально были разработаны для мониторинга и диагностики неисправностей в сложных системах, но затем были усовершенствованы и применены в различных инженерных областях, таких как механическая и производственная инженерия, химическая, электрическая и электронная, а также энергетика. Причина огромного интереса к многомерным статистическим методам заключается в их простоте и адаптивности для разработки приложений мониторинга. В отличие от этого, конкурентные модели, основанные на сигналах или знаниях, показали свой потенциал только тогда, когда экономическая эффективность оправдывала необходимые затраты на разработку приложений. В книге “Statistical Monitoring of Complex Multivariate Processes” представлены последние достижения в области статистического мониторинга процессов, объясняющие, как эти процессы могут теперь использоваться в таких областях, как механическая и производственная инженерия, в дополнение к традиционной химической промышленности. Эта книга содержит подробный теоретический базис компонентной технологии и объединяет большую часть работы в области многомерной статистики.
Электронная Книга «Advances in Statistical Monitoring of Complex Multivariate Processes. With Applications in Industrial Process Control» написана автором Xie Lei в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118381267
Описание книги от Xie Lei
The development and application of multivariate statistical techniques in process monitoring has gained substantial interest over the past two decades in academia and industry alike. Initially developed for monitoring and fault diagnosis in complex systems, such techniques have been refined and applied in various engineering areas, for example mechanical and manufacturing, chemical, electrical and electronic, and power engineering. The recipe for the tremendous interest in multivariate statistical techniques lies in its simplicity and adaptability for developing monitoring applications. In contrast, competitive model, signal or knowledge based techniques showed their potential only whenever cost-benefit economics have justified the required effort in developing applications. Statistical Monitoring of Complex Multivariate Processes presents recent advances in statistics based process monitoring, explaining how these processes can now be used in areas such as mechanical and manufacturing engineering for example, in addition to the traditional chemical industry. This book: Contains a detailed theoretical background of the component technology. Brings together a large body of work to address the field’s drawbacks, and develops methods for their improvement. Details cross-disciplinary utilization, exemplified by examples in chemical, mechanical and manufacturing engineering. Presents real life industrial applications, outlining deficiencies in the methodology and how to address them. Includes numerous examples, tutorial questions and homework assignments in the form of individual and team-based projects, to enhance the learning experience. Features a supplementary website including Matlab algorithms and data sets. This book provides a timely reference text to the rapidly evolving area of multivariate statistical analysis for academics, advanced level students, and practitioners alike.
