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【2h】

A New Hierarchical Framework for Detection and Isolation of Multiple Faults in Complex Industrial Processes

机译：复杂工业过程中多个故障检测和隔离的新分层框架

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Kaixiang Peng; Zhihao Ren; Jie Dong; Liang Ma;
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年度 2019
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1. A Novel Hierarchical Detection and Isolation Framework for Quality-Related Multiple Faults in Large-Scale Processes [J] . Ma Liang, Dong Jie, Peng Kaixiang IEEE Transactions on Industrial Electronics . 2020,第2期

机译：大规模过程中与质量相关的多个故障的新型分层检测和隔离框架
2. A hierarchical multiple-model approach for detection and isolation of robotic actuator faults [J] . Tesheng Hsiao, Mao-Chiao Weng Robotics and Autonomous Systems . 2012,第2期

机译：用于检测和隔离机器人执行器故障的分层多模型方法
3. A unified framework for detection, isolation and compensation of actuator faults in uncertain particulate processes [J] . Giridhar A, El-Farra NH Chemical Engineering Science . 2009,第12期

机译：用于不确定颗粒过程中执行器故障的检测，隔离和补偿的统一框架
4. A Unified Framework for Detection, Isolation and Compensation of Actuator Faults in Uncertain Particulate Processes [C] . Arthi Giridhar, Nael H. El-Farra American Control Conference . 2008

机译：在不确定的颗粒过程中检测，隔离和补偿致动器故障的统一框架
5. Multiple-Fault Detection and Isolation Based on Disturbance Attenuation Theory. [D] . Murray, Emmanuell. 2012

机译：基于扰动衰减理论的多故障检测与隔离。
6. A Fault Prediction and Cause Identification Approach in Complex Industrial Processes Based on Deep Learning [O] . Yao Li 2021

机译：基于深度学习的复杂工业过程中的故障预测与识别方法
7. Fault Detection and Isolation in Industrial Processes Using Deep Learning Approaches [O] . Rahat Iqbal, Tomasz Maniak, Faiyaz Doctor, 2019

机译：利用深度学习方法的工业过程故障检测与隔离

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