“大数据” 结合 “工业4.0” 的工业过程监测：
从检测到诊断到预测故障
Marco S. Reis 1,* and Geert Gins 2
1.CIEPQPF-Department of Chemical Engineering, University of Coimbra Polo II, Rua Sílvio Lima 3030-790, Coimbra, Portugal
AIXIAL Belgium, Charleroise Steenweg 112, B-1060 Brussels, Belgium; geert.gins@icloud.com
2.* Correspondence: marco@eq.uc.pt; Tel.: +351-239-798-727
Academic Editors: Leo H. Chiang and Richard D. Braatz
Received: 1 June 2017; Accepted: 27 June 2017; Published: 30 June 2017
【摘要】
我们今天要讨论的是工业过程检测IPM（工业过程检测，Industrial Process Monitoring）产生100年来的一次决定性的变革。下面我简要介绍了长期以来IPM发展的几种演变趋势，主要集中在数据驱动方法上。我们也会证明除了这些趋势，研究重点也在演变。IPM初期阶段的重点是优化IPM检测性能，但是近来故障根源分析以及诊断变得越来越重要，并且由此诞生了几种不同的方法来扩大IPM的这个新的而且重要的方向。我们认为在将来工业过程检测的另外一个重要的方向是预测维护。在这一方面又提出了一些有关于过程监测和设备维护部门之间的强互作用的观念。
【关键词】 工业过程监测；故障检测与诊断；预测；过程健康；设备健康
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本科生毕业设计（论文）参考文献译文本 1
译文出处： 1
2021 年 1 月 1
译文要求 2
译文评阅 2
“大数据” 结合 “工业4.0” 的工业过程监测： 1
从检测到诊断到预测故障 1
Marco S. Reis 1,* and Geert Gins 2 1
【摘要】 1
1. 工业过程监测的新趋势 2
2. 研究重点 - 过去：检测 8
3. 研究重点 - 现在：诊断 10
4. 研究重点 - 未来：预测 14
5. 讨论和最后的备注 14