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Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods

Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes: Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 490138535 Druckausg.: ‡Chen, Zhiwen, 1986 - : Data-driven fault detection for industrial processes
ISBN 978-3-658-16755-4
Name Chen, Zhiwen
T I T E L Data-Driven Fault Detection for Industrial Processes
Zusatz zum Titel Canonical Correlation Analysis and Projection Based Methods
Verlagsort Wiesbaden
Verlag Springer Vieweg
Erscheinungsjahr 2017
2017
Umfang Online-Ressource (XIX, 112 p. 39 illus, online resource)
Reihe SpringerLink. Bücher
Zugl.: Duisburg-Essen, Univ., Diss., 2016
Titelhinweis Druckausg.: ‡Chen, Zhiwen, 1986 - : Data-driven fault detection for industrial processes
Printed editionISBN: 978-3-658-16755-4
ISBN ISBN 978-3-658-16756-1
Klassifikation TJFM
TEC004000
*60-02
60K10
60K20
629.8
TJ212-225
Kurzbeschreibung Zhiwen Chen aims to develop advanced fault detection (FD) methods for the monitoring of industrial processes. With the ever increasing demands on reliability and safety in industrial processes, fault detection has become an important issue. Although the model-based fault detection theory has been well studied in the past decades, its applications are limited to large-scale industrial processes because it is difficult to build accurate models. Furthermore, motivated by the limitations of existing data-driven FD methods, novel canonical correlation analysis (CCA) and projection-based methods are proposed from the perspectives of process input and output data, less engineering effort and wide application scope. For performance evaluation of FD methods, a new index is also developed. Contents A New Index for Performance Evaluation of FD Methods CCA-based FD Method for the Monitoring of Stationary Processes Projection-based FD Method for the Monitoring of Dynamic Processes Benchmark Study and Real-Time Implementation Target Groups Researchers and students in the field of process control and statistical hypothesis testing Research and development engineers in the process industry About the Author Zhiwen Chen’s research interests include multivariate statistical process monitoring, model-based and data-driven fault diagnosis as well as their application to industrial processes. He is currently working at the School of Information Science and Engineering at Central South University, China
2. Kurzbeschreibung A New Index for Performance Evaluation of FD Methods -- CCA-based FD Method for the Monitoring of Stationary Processes -- Projection-based FD Method for the Monitoring of Dynamic Processes -- Benchmark Study and Real-Time Implementation
1. Schlagwortkette Prozessleittechnik
Prozessüberwachung
Fehlererkennung
Kanonische Korrelation
Multivariate Analyse
Benchmark
Leistungsbewertung
SWB-Titel-Idn 484472054
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-16756-1
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Inhaltstext
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