Dynamic Modeling of Complex Industrial Processes: Data-driven Methods and Application Research
Idioma: inglés
Editorial: Springer Nature Singapore Mrz 2018, 2018
- Tapa dura
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 164 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9789811066764
- Título
- Dynamic Modeling of Complex Industrial Processes: Data-driven Methods and Application Research
- Autor
- Chao Shang
- Editorial
- Springer Nature Singapore Mrz 2018
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9811066760
- ISBN 13
- 9789811066764
- Peso del artículo
- 418 gramos
- Dimensiones
- 241x160x15 mm
- Serie
- Libro 413 de 797: Springer Theses
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.
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De la contraportada
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.
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