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本書針對與復(fù)雜工業(yè)過程產(chǎn)品質(zhì)量/產(chǎn)量以及生產(chǎn)安全密切相關(guān)的高能耗類重型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵運(yùn)行指標(biāo)參數(shù)難以檢測的問題，依據(jù)難測參數(shù)與高維機(jī)械頻譜間存在地難以采用精確數(shù)學(xué)模型描述的非線性映射關(guān)系，采用基于機(jī)械設(shè)備振動(dòng)/振聲頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟測量建模方式進(jìn)行檢測，重點(diǎn)解決多組分非平穩(wěn)機(jī)械時(shí)域信號蘊(yùn)含信息提取難、高維頻譜數(shù)據(jù)特征約簡難、多源多尺度信號的冗余性和互補(bǔ)性融合難、工業(yè)過程固有工況漂移特性導(dǎo)致離線模型泛化性能下降等問題，構(gòu)建能夠降低復(fù)雜度、提高可解釋性與泛化性的智能集成軟測量檢測模型。本書詳細(xì)敘述了典型機(jī)械設(shè)備難測參數(shù)檢測現(xiàn)狀及與其相關(guān)軟測量建模相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀，進(jìn)行了面向工業(yè)過程機(jī)械設(shè)備難測參數(shù)的頻譜特性分析并明確其智能集成建模策略，之后依次順序進(jìn)行面向高維機(jī)械頻譜數(shù)據(jù)的特征約簡、選擇性集成建模、混合集成建模、在線集成建模算法地闡述，最終獲得了較為通用的一類基于高維機(jī)械頻譜數(shù)據(jù)的智能集成建模方法。