
Teil der Reihe: Mechanical Engineering (R0)
Data-Driven Fault Diagnosis for Complex Industrial Processes
Towards Fault Prediction, Detection and Identification
inkl. MwSt. • Kein physischer Versand
Sofort per Download lieferbar
Nach dem Kauf direkt als Download verfügbar.
E-Book
eBook-Format:PDF
Inhaltsangabe
Introduction.- Update strategy based Gaussian processes regression for processes fault prediction with incremental data.- Relevant variable selection and SVDD for processes fault detection with incremental redundant data.- Industrial process monitoring using fisher discriminant based global local preserving projection.
Produktdetails
- Erscheinungsdatum: 15.04.2025
- Autor/Autorin: Hongpeng Yin,Han Zhou,Yi Chai,Qiu Tang
- Reihe: Mechanical Engineering (R0)
- Format: E-Book
- Dateiformat: PDF
- Kopierschutz: Wasserzeichen
- Dateigröße: 15.5 MB
- Verlag: SPRINGER
- Sprache: Englisch
- Umfang: 220 Seiten
- ISBN: 9789819631537
- Lieferung: Sofort per Download
- Hinweis: Sofort per Download lieferbar. Kein physischer Versand.
- Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Email: ProductSafety@springernature.com
Email: ProductSafety@springernature.com

Data-Driven Fault Diagnosis for Complex Industrial Processes
Angebot€171,19










