GB/T 22394的本部分给出了实施数据驱动监测与诊断方法的过程,以帮助专业人员,特别是监测中心的专业人员进行分析工作。虽然现有的工具中已经内嵌了一些步骤,为了更好地使用,仍有必要注意下列步骤:--资产、关键故障以及可用过程参数的选择;--数据清洗和重采样;--模型开发;--模型初始化和调整;--模型性能评估;--诊断过程。实施这些步骤不需要全面的统计学方法知识,但需要具有首先建立训练模型并将模型应用于监测和诊断过程的能力。在正常工作状态的机器上实施数据驱动监测模型的训练。故障监测的原理是将观察数据与估计数据进行对比。参数的观察值与期望值之间的不同(称为残差)表示存在异常,该异常可能与设备或仪器有关。在正常工作状态和故障状态的机器上实施数据驱动诊断模型的训练。诊断方法的原理不是去检测参数的偏差,而是通过将观察到的状况与训练阶段学到的故障进行比较从而识别故障。通常使用的技术是模式识别以及模式分类。数据可以取自分散式控制系统(DCS)的历史数据,或者取自特定的监测系统。
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本文件为保健数据卡上的标识数据的内容和结构建立了一个通用框架。本文件规定了标识数据的基本结构。本文件没有规定用于存储在设备中的具体数据集。本文件不适用于下列服务的具体功能和机制(即使它的结构允许使用其他地方规定的合适数据对象):--可由数据卡用户按照具体应用所规定的安全功能和相关服务,例如,机密性保护、数据完整性保护,以及与这些功能相关的个人和设备的身份鉴定;--依赖于某些数据卡类型的访问控制服务,例如微处理器卡;--初始化和发布过程(个人数据卡工作周期的开始,并且使数据卡为后续通信中给它传递符合本文件要求的数据做准备)。下列主题不适用于本文件:--用于特定类型数据卡的实际功能的物理或者逻辑解决方案;--数据卡外部的数据所使用的格式,或者这类数据在数据卡或其他地方被清晰表达的方式。
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This standard specifies the gradation for panchromatic data products of remote sensing satellites as well as the specification,denomination and identification of data products at each level.
This standard is applicable to the gradation for panchromatic data products of remote sensing satellites in production,management and application services as well as the specification description and use of data products at each level.
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