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