【摘 要】
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随着现代工业过程复杂性的不断增加,有效的过程监测和诊断手段对于保证工业设备的安全运行、提升产品的质量、提高产品的利润以及促进环境的可持续性发展具有重要的作用。而由于传感器的广泛使用,越来越多的工业数据被采集,这促使了过去十几年来基于数据的工业过程监测技术的快速发展。尽管如此,基于数据驱动的工业监测技术仍有许多不足。因此,本文针对工业过程中数据的动态性、不确定性、非线性等复杂特性,基于动态贝叶斯网络
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随着现代工业过程复杂性的不断增加,有效的过程监测和诊断手段对于保证工业设备的安全运行、提升产品的质量、提高产品的利润以及促进环境的可持续性发展具有重要的作用。而由于传感器的广泛使用,越来越多的工业数据被采集,这促使了过去十几年来基于数据的工业过程监测技术的快速发展。尽管如此,基于数据驱动的工业监测技术仍有许多不足。因此,本文针对工业过程中数据的动态性、不确定性、非线性等复杂特性,基于动态贝叶斯网络下的隐马尔可夫模型研究工业过程监测方法。本文研究的主要内容包括以下三个方面:1.针对现代工业数据特性的复
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