Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial Processes: A Survey
2020 · IFAC-PapersOnLine
저자
R. Bhushan Gopaluni, Aditya Tulsyan, Benoît Chachuat, Biao Huang, 이종민 (Jong Min Lee), Faraz Amjad, Seshu Kumar Damarla, Jong Woo Kim, Nathan P. Lawrence
연구주제
Fault Detection and Control Systems · Advanced Control Systems Optimization · Control Systems and Identification
NTIS 과학기술표준분류
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AI 연구 키워드·방법
산업 공정 제어 industrial process monitoring
키워드 (OpenAlex)
machine learning industrial process monitoring industrial process control nonlinear systems large-scale systems process industry industrial data
초록
Over the last ten years, we have seen a significant increase in industrial data, tremendous improvement in computational power, and major theoretical advances in machine learning. This opens up an opportunity to use modern machine learning tools on large-scale nonlinear monitoring and control problems. This article provides a survey of recent results with applications in the process industry.
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
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교수 1
연구주제 1
Fault Detection and Control Systems