学科：控制理论与控制工程
所在单位：自动化学院
电子邮箱：67f1584901c48f388e70451d6f023a65475dca8f20fdc01b7765518771ec758434c2e06f73ebea0fce21ff3f552e4cfd881ac3263124216d70873359d5ea42f27b38a6ea5dc83657bdb0c8e6cdea024020bfd7ce7db457c0b9a5d36446555f12656c8032d9a723aa643fb7f1e231e6865ea894555bb8ab1118d7b0b2101f4b22
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工业过程一旦发生异常工况通常会引起产品质量不达标、能耗增加、检修时间增长、设备寿命减少等后果，甚至可能引发安全事故。为了保障工业过程安全稳定运行，课题组基于工业大数据，结合数理统计，机器学习，人工智能等多学科，开展工业过程异常工况实时检测、诊断、分析等方法的研究，从而为及时处理异常工况提供有效信息支撑。
