基于数据驱动的故障诊断技术研究现状及展望

发布时间：2018-01-12 00:21

  本文关键词：基于数据驱动的故障诊断技术研究现状及展望　出处：《计算机科学》2017年S1期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：对基于数据驱动的过程故障诊断方法进行了总结和划分,其中包含多元统计方法、机器学习方法、流形学习方法等。将各类基于数据驱动的故障诊断方法的原理、研究进展及其在工业过程中的应用进行了描述和分析,最后指出这一领域中需要进一步解决的问题以及近期的研究热点。
[Abstract]:The method of process fault diagnosis based on data driving is summarized and divided, which includes multivariate statistical method and machine learning method. Manifold learning methods and so on. The principles of various data-driven fault diagnosis methods, research progress and their applications in industrial processes are described and analyzed. Finally, the paper points out the problems that need to be solved in this field and the research hotspot in the near future.
【作者单位】： 潍坊学院信息与控制工程学院;黄岛出入境检验检疫局;
【基金】：国家自然科学基金(60974025) 山东省自然科学基金(ZR2015PE025) 潍坊学院博士科研基金(2015BS08)资助
【分类号】：O212.4;TP181
【正文快照】： 本文受国家自然科学基金(60974025),山东省自然科学基金(ZR2015PE025),潍坊学院博士科研基金(2015BS08)资助。1引言故障诊断技术对于保障现代化工业过程安全高效地运行具有极其重要的研究意义。随着生产智能化和分布式控制系统的广泛应用,大量数据被采集并存储,如何从观测数据

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本文编号：1411878