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商品簡介
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智能自動化系統各部分的耦合程度較高，很難甚至無法建立起精確的系統機理模型，從而無法保證基於模型的故障診斷方法的有效性。一旦發生未被及時診斷出的故障可能導致機毀人亡的災難性事故。基於工業大數據分析的故障診斷方法基於數據特徵抽取技術建立數據模型並進行故障診斷，有效解決"數據豐富、信息匱乏"問題。本書以提高對系統監控性能為目的，以能獲得的自動化系統運行狀態數據為基礎，利用相應的大數據分析理論並結合工程實際，分別建立了統計特徵抽取的故障診斷方法、知識導引的統計特徵抽取故障診斷方法和基於深度學習的故障診斷方法，從系統異常檢測、元部件故障診斷、系統剩餘壽命預測三個層面研究系統異常監控方法和應用，進一步發展和完善數據驅動的異常監控體系。
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