Bayesian Process Monitoring, Control And Optimization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Colosimo, Bianca M. (EDT)/ Castillo, Enrique del (EDT)

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:

价格:898.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781584885443

丛书系列:

图书标签:

• 贝叶斯方法
• 过程监控
• 过程控制
• 优化
• 统计过程控制
• 机器学习
• 工业4
• 0
• 可靠性工程
• 数据分析
• 贝叶斯优化

《贝叶斯过程监控、控制与优化》 简介 在当今瞬息万变的工业和科学领域，对复杂过程进行精确监控、有效控制并最终实现优化，是提升效率、保证质量、降低成本的关键。尤其是在数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为可操作的洞察，成为了各个行业面临的重要挑战。《贝叶斯过程监控、控制与优化》一书，便是在此背景下应运而生，它深入探讨了一系列先进的统计建模与推断方法，特别是以贝叶斯框架为核心，为解决这些复杂问题提供了强有力的理论指导和实践工具。 本书并非泛泛而谈，而是聚焦于利用贝叶斯统计的思想和技术，来分析和管理动态、非线性的过程。与传统的频率学派方法不同，贝叶斯方法将先验知识与观测数据相结合，形成一个统一的概率模型，从而能够更全面、更灵活地刻画过程的不确定性。这种“先验+数据=后验”的逻辑，使得模型在数据稀疏或存在不确定性时，依然能够做出稳健的推断，并在获得更多数据后不断更新和改进。 核心内容概览 本书的结构设计旨在系统地引导读者掌握贝叶斯过程监控、控制与优化的精髓。 第一部分：基础理论与方法论 本部分奠定了全书的理论基石。首先，它会回顾并深入阐述贝叶斯统计学的基本原理，包括概率的解释、先验分布和后验分布的概念、共轭先验的应用，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等重要采样方法。读者将理解如何在数据分析中融入主观或客观的先验信息，以及如何利用贝叶斯定理进行模型更新。 接着，本书将重点介绍贝叶斯框架下对“过程”的建模。这包括如何构建描述过程行为的概率模型，如何处理高维数据和复杂依赖关系，以及如何利用贝叶斯网络、高斯过程等模型来捕捉过程的动态特性和非线性关系。对于过程监控而言，如何基于贝叶斯模型来识别异常和故障，将是本部分的一个重要议题。这可能涉及构建描述正常操作状态的贝叶斯模型，然后通过比较当前观测值与模型预测的偏差来检测偏离。 此外，本部分还会探讨模型选择与模型诊断在贝叶斯分析中的重要性。如何使用诸如DIC (Deviance Information Criterion)、WAIC (Widely Applicable Information Criterion) 等准则来比较不同的贝叶斯模型，以及如何通过残差分析、后验预测检查等方法来评估模型的拟合优度，都将得到详细的介绍。 第二部分：贝叶斯过程监控 过程监控是确保生产过程稳定运行、及时发现偏差和故障的关键环节。本书将深入探讨如何运用贝叶斯方法来实现这一点。 异常检测与故障诊断： 传统的监控方法往往依赖于固定的阈值或简单的统计量，而贝叶斯方法能够提供更动态、更具适应性的检测能力。本书将介绍如何构建描述过程“正常”状态的贝叶斯模型，并在此基础上识别那些不符合模型预测的观测值。例如，通过贝叶斯模型对当前状态的概率预测，可以量化当前观测值出现的可能性。低可能性意味着异常。更进一步，本书会探讨如何利用贝叶斯推理来诊断故障的根源。通过构建不同故障模式下的贝叶斯模型，并将实际观测数据与这些模型进行比较，可以推断最有可能发生故障的类型。 实时监控与状态估计： 在许多工业过程，尤其是那些动态变化迅速的场合，实时监控至关重要。本书将介绍如何利用卡尔曼滤波及其贝叶斯扩展（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）来对过程状态进行实时估计和更新。这些方法允许模型在接收新数据时，不断地对过程状态进行预测和修正，从而提供最新的状态信息，为控制决策提供依据。 不确定性量化： 贝叶斯方法天然地能够量化不确定性。本书将强调如何在过程监控中体现这种不确定性，例如，在预测过程中提供预测区间的形式，而不仅仅是点估计。这种对不确定性的清晰认识，能够帮助操作员更好地理解数据的可靠性，并做出更审慎的决策。 第三部分：贝叶斯过程控制 在监控的基础上，如何根据监控结果来调整过程参数，实现对过程的有效控制，是本书的另一个核心主题。 贝叶斯模型预测控制 (BMPC)： 这是本书将重点介绍的一种先进控制策略。BMPC 将贝叶斯模型与预测控制的思想相结合。首先，利用贝叶斯模型预测过程在未来一段时间内的动态行为。然后，基于这些预测，通过优化技术来计算一系列最优的控制输入，以达到预期的控制目标（如最小化误差、最大化产量等）。本书会详细阐述BMPC的设计流程，包括如何定义控制目标、如何构建预测模型、如何进行优化计算，以及如何处理模型和执行器上的不确定性。 强化学习与贝叶斯优化在控制中的应用： 针对那些模型难以精确建立或环境变化复杂的场景，本书还会探讨如何引入强化学习（RL）和贝叶斯优化（BO）等方法。强化学习能够让控制器通过与环境的交互来学习最优的控制策略，而贝叶斯优化则能高效地搜索最优控制参数，特别是在成本高昂的实验环境中。书中会讨论如何在贝叶斯框架下，将这些学习和优化方法集成到过程控制系统中。 鲁棒控制与模型不确定性下的控制： 现实世界的生产过程往往伴随着模型不确定性、传感器噪声和执行器误差。本书将探讨如何设计对这些不确定性具有鲁棒性的贝叶斯控制策略，确保在各种干扰下仍能保持良好的性能。 第四部分：贝叶斯过程优化 过程优化旨在找到使过程性能达到最优状态的运行条件。本书将展示贝叶斯方法如何在这一领域发挥作用。 实验设计与参数优化： 在优化过程中，如何高效地设计实验，以最少的实验次数获取最多的有用信息，是一个关键问题。本书将介绍贝叶斯实验设计（BED）方法，例如，基于信息增益或模型不确定性最小化的原则来选择下一组实验参数。 贝叶斯优化（BO）在全局优化中的应用： 对于那些目标函数复杂、导数难以计算，或者评估成本高昂的优化问题，贝叶斯优化展现出强大的能力。本书将详细讲解BO的工作原理，包括如何使用高斯过程等概率模型来构建目标函数的代理模型，以及如何利用采集函数（如期望改进、概率改进）来指导搜索过程，以找到全局最优解。书中会通过实际案例展示BO在寻找最佳工艺参数、配方设计等场景的应用。 多目标优化与动态优化： 许多过程优化问题涉及多个相互冲突的目标。本书将介绍如何在贝叶斯框架下处理多目标优化问题，例如，通过 Pareto 前沿的估计来寻找一组权衡了各目标的解决方案。此外，对于那些需要在时间维度上进行优化的动态优化问题，本书也会探讨相应的贝叶斯方法。 应用领域与展望 《贝叶斯过程监控、控制与优化》的理论和方法具有广泛的应用前景，几乎涵盖了所有需要对动态过程进行管理的领域。这包括但不限于： 制造业： 质量控制、故障预测与诊断、生产线优化、设备状态监测。 能源行业： 电网稳定控制、新能源发电预测与优化、油气勘探与生产优化。 制药与生物技术： 药物合成过程控制、生物反应器优化、基因测序数据分析。 化工行业： 反应器控制、精馏塔优化、产品质量预测。 环境科学： 污染监测与控制、气候模型预测、水资源管理。 金融领域： 风险管理、资产定价、交易策略优化。 本书旨在为统计学家、工程师、数据科学家、研究人员以及相关领域的从业者提供一套系统性的知识体系和实用工具。通过深入学习本书内容，读者将能够： 理解并运用贝叶斯统计学的强大之处 来分析和建模复杂过程。 设计和实现先进的贝叶斯过程监控系统，实现对过程偏差和故障的早期发现和精准诊断。 开发和部署基于贝叶斯模型的智能控制策略，提高过程的稳定性和效率。 利用贝叶斯优化技术，高效地找到过程的最佳运行条件，实现性能的最大化。 总而言之，《贝叶斯过程监控、控制与优化》是一本集理论深度、方法广度和实践价值于一体的专著，它将帮助读者驾驭数据洪流，在不确定性中寻求解耦，最终实现过程的智能化、高效化和精细化管理。

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