Читайте только на Литрес

Książki nie można pobrać jako pliku, ale można ją czytać w naszej aplikacji lub online na stronie.

Основной контент книги Industrial Data Analytics for Diagnosis and Prognosis
Tekst PDF

Objętość 353 strony

0+

Industrial Data Analytics for Diagnosis and Prognosis

A Random Effects Modelling Approach
Читайте только на Литрес

Książki nie można pobrać jako pliku, ale można ją czytać w naszej aplikacji lub online na stronie.

578,51 zł

O książce

Discover data analytics methodologies for the diagnosis and prognosis of industrial systems under a unified random effects model  

In Industrial Data Analytics for Diagnosis and Prognosis – A Random Effects Modelling Approach, distinguished engineers Shiyu Zhou and Yong Chen deliver a rigorous and practical introduction to the random effects modeling approach for industrial system diagnosis and prognosis. In the book’s two parts, general statistical concepts and useful theory are described and explained, as are industrial diagnosis and prognosis methods. The accomplished authors describe and model fixed effects, random effects, and variation in univariate and multivariate datasets and cover the application of the random effects approach to diagnosis of variation sources in industrial processes. They offer a detailed performance comparison of different diagnosis methods before moving on to the application of the random effects approach to failure prognosis in industrial processes and systems. 

In addition to presenting the joint prognosis model, which integrates the survival regression model with the mixed effects regression model, the book also offers readers: 

A thorough introduction to describing variation of industrial data, including univariate and multivariate random variables and probability distributions Rigorous treatments of the diagnosis of variation sources using PCA pattern matching and the random effects model An exploration of extended mixed effects model, including mixture prior and Kalman filtering approach, for real time prognosis A detailed presentation of Gaussian process model as a flexible approach for the prediction of temporal degradation signals Ideal for senior year undergraduate students and postgraduate students in industrial, manufacturing, mechanical, and electrical engineering, Industrial Data Analytics for Diagnosis and Prognosis is also an indispensable guide for researchers and engineers interested in data analytics methods for system diagnosis and prognosis.

Gatunki i tagi

Zaloguj się, aby ocenić książkę i dodać recenzję
Książka Yong Chen, Shiyu Zhou «Industrial Data Analytics for Diagnosis and Prognosis» — czytaj online na stronie. Zostaw komentarze i recenzje, głosuj na ulubione.
Ograniczenie wiekowe:
0+
Objętość:
353 str.
ISBN:
9781119666295
Całkowity rozmiar:
13 МБ
Całkowita liczba stron:
353
Wydawca:
Właściciel praw:
John Wiley & Sons Limited
Tekst, format audio dostępny
Średnia ocena 4,7 na podstawie 206 ocen
Audio
Średnia ocena 4,2 na podstawie 723 ocen
Tekst, format audio dostępny
Średnia ocena 4,5 na podstawie 24 ocen
Audio
Średnia ocena 4,5 na podstawie 223 ocen
Tekst, format audio dostępny
Średnia ocena 4,7 na podstawie 772 ocen
Audio
Średnia ocena 4,7 na podstawie 44 ocen
Tekst PDF
Średnia ocena 0 na podstawie 0 ocen
Tekst PDF
Średnia ocena 0 na podstawie 0 ocen