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Produktbild: Process Control System Fault Diagnosis

Process Control System Fault Diagnosis A Bayesian Approach

Aus der Reihe Wiley Series in Dynamics and Control of Electromechanical Systems

145,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

13.09.2016

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

368

Maße (L/B/H)

24,4/16,8/2,3 cm

Gewicht

680 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-118-77061-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

13.09.2016

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

368

Maße (L/B/H)

24,4/16,8/2,3 cm

Gewicht

680 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-118-77061-0

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

Email: gpsr@libri.de

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  • Produktbild: Process Control System Fault Diagnosis
  • Preface xiii
     
    Acknowledgements xvii
     
    List of Figures xix
     
    List of Tables xxiii
     
    Nomenclature xxv
     
    Part I FUNDAMENTALS
     
    1 Introduction 3
     
    1.1 Motivational Illustrations 3
     
    1.2 Previous Work 4
     
    1.2.1 Diagnosis Techniques 4
     
    1.2.2 Monitoring Techniques 7
     
    1.3 Book Outline 12
     
    1.3.1 Problem Overview and Illustrative Example 12
     
    1.3.2 Overview of Proposed Work 12
     
    References 16
     
    2 Prerequisite Fundamentals 19
     
    2.1 Introduction 19
     
    2.2 Bayesian Inference and Parameter Estimation 19
     
    2.2.1 Tutorial on Bayesian Inference 24
     
    2.2.2 Tutorial on Bayesian Inference with Time Dependency 27
     
    2.2.3 Bayesian Inference vs. Direct Inference 32
     
    2.2.4 Tutorial on Bayesian Parameter Estimation 33
     
    2.3 The EM Algorithm 38
     
    2.4 Techniques for Ambiguous Modes 44
     
    2.4.1 Tutorial on Theta Parameters in the Presence of Ambiguous Modes 46
     
    2.4.2 Tutorial on Probabilities Using Theta Parameters 47
     
    2.4.3 Dempster-Shafer Theory 48
     
    2.5 Kernel Density Estimation 51
     
    2.5.1 From Histograms to Kernel Density Estimates 52
     
    2.5.2 Bandwidth Selection 54
     
    2.5.3 Kernel Density Estimation Tutorial 55
     
    2.6 Bootstrapping 56
     
    2.6.1 Bootstrapping Tutorial 57
     
    2.6.2 Smoothed Bootstrapping Tutorial 57
     
    2.7 Notes and References 60
     
    References 61
     
    3 Bayesian Diagnosis 62
     
    3.1 Introduction 62
     
    3.2 Bayesian Approach for Control Loop Diagnosis 62
     
    3.2.1 Mode M 62
     
    3.2.2 Evidence E 63
     
    3.2.3 Historical Dataset D 64
     
    3.3 Likelihood Estimation 65
     
    3.4 Notes and References 67
     
    References 67
     
    4 Accounting for Autodependent Modes and Evidence 68
     
    4.1 Introduction 68
     
    4.2 Temporally Dependent Evidence 68
     
    4.2.1 Evidence Dependence 68
     
    4.2.2 Estimation of Evidence-transition Probability 70
     
    4.2.3 Issues in Estimating Dependence in Evidence 74
     
    4.3 Temporally Dependent Modes 75
     
    4.3.1 Mode Dependence 75
     
    4.3.2 Estimating Mode Transition Probabilities 77
     
    4.4 Dependent Modes and Evidence 81
     
    4.5 Notes and References 82
     
    References 82
     
    5 Accounting for Incomplete Discrete Evidence 83
     
    5.1 Introduction 83
     
    5.2 The Incomplete Evidence Problem 83
     
    5.3 Diagnosis with Incomplete Evidence 85
     
    5.3.1 Single Missing Pattern Problem 86
     
    5.3.2 Multiple Missing Pattern Problem 92
     
    5.3.3 Limitations of the Single and Multiple Missing Pattern Solutions 93
     
    5.4 Notes and References 94
     
    References 94
     
    6 Accounting for Ambiguous Modes: A Bayesian Approach 96
     
    6.1 Introduction 96
     
    6.2 Parametrization of Likelihood Given Ambiguous Modes 96
     
    6.2.1 Interpretation of Proportion Parameters 96
     
    6.2.2 Parametrizing Likelihoods 97
     
    6.2.3 Informed Estimates of Likelihoods 98
     
    6.3 Fagin-Halpern Combination 99
     
    6.4 Second-order Approximation 100
     
    6.4.1 Consistency of Theta Parameters 101
     
    6.4.2 Obtaining a Second-order Approximation 101
     
    6.4.3 The Second-order Bayesian Combination Rule 103
     
    6.5 Brief Comparison of Combination Methods 104
     
    6.6 Applying the Second-order Rule Dynamically 105
     
    6.6.1 Unambiguous Dynamic Solution 105
     
    6.6.2 The Second-order Dynamic Solution 106
     
    6.7 Making a Diagnosis 107
     
    6.7.1 Simple Diagnosis 107
     
    6.7.2 Rang