包括数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取、多机器学习算法构建模型，同时采用多种异常变量定位方法定位异常变量，以及simulink仿真过程 报告中包括具体的实验步骤与代码（MATLAB）、simulink仿真 【田纳西伊斯曼故障诊断实验报告】是一个深入研究化工过程异常检测的案例，它基于美国Eastman化学公司的Tennessee Eastman (TE)仿真平台，该平台模拟了复杂的化工反应，涉及多步骤的物质转化和控制变量。实验包含了数据背景、数据介绍、问题分析、数据预处理、特征提取和多种机器学习算法的模型构建，以及Simulink仿真的应用。 1. **数据背景与数据介绍** - **TE过程**：这个过程包括8种物料成分，其中A、C、D、E作为反应物，B是惰性组分，G和H为主产物，F为副产物。物料通过不同流路进入反应器进行化学反应，然后通过冷凝和分离步骤进行产品提纯。 - **数据特性**：包括12个控制变量、22个过程测量变量和19个成分变量，涵盖了流量、压力、温度等多维度信息。此外，TE过程还设计了21种异常运行状态，样本每3分钟采集一次，故障从第161个样本开始引入。 2. **问题分析与数据预处理** - **异常诊断**：问题被视为一个多分类任务，需要将数据分为正常状态和21种故障状态。由于正常数据多于异常数据，可能需要进行欠采样处理以平衡样本分布。 - **预处理**：考虑到数据量纲不一，为了适应机器学习算法，需要对数据进行标准化处理，消除量纲影响，提高模型的训练效果和稳定性。 3. **机器学习算法应用** - **模型构建**：实验采用了决策树、判别分析、贝叶斯模型、K近邻和随机森林等多种多分类算法，通过五折交叉验证选取最佳模型，并进行超参数调优以提升预测准确率。 - **异常变量识别**：利用SHAP值和LIME算法，这两个局部可解释性方法能揭示特征变量对预测结果的影响，有助于定位异常变量。 4. **Simulink仿真** - **验证模型**：通过Simulink模型设置人工故障并重新仿真，收集新数据，用训练好的机器学习模型进行检测，以此检验模型的准确性和实用性。 实验的代码示例展示了数据加载和标准化处理的方法，使用`zscore`函数进行标准化，确保所有特征在同一尺度上，以便于不同机器学习算法的训练和评估。 这个实验全面地探讨了化工过程故障诊断的流程，从数据处理到模型构建再到验证，充分展示了机器学习在解决实际工业问题中的应用潜力。通过这样的实验，我们可以学习到如何处理多元异构数据，如何选择和优化机器学习模型，以及如何结合仿真工具进行模型验证。

田纳西州Blue Cross Blue Shield的数据中心通过IBM SAN 数据网关解决方案，在串行存储循环中为主机提供一个访问存储的独立路径，提高了性能和故障弹性，最大限度地增加业务。

我们分析了三卤甲烷对田纳西州中部的三个主要流域（中坎伯兰河分水岭，斯通斯河分水岭和哈珀斯河分水岭）的污染，如氯仿，溴代二氯甲烷，二溴氯甲烷和溴仿。 这些化学物质在癌症的发展和不利的生殖结果中起着重要作用，并且发现它们的存在量超过了环境保护署规定的极限。 每个流域的某些部分被三卤甲烷污染，被认为不健康。 还检查了三个流域地区主要地区的家庭收入，以确定与水污染水平的可能关系。 我们得出的结论是，收入不一定与水质有关。 发现每个流域内家庭平均收入较低的特定区域的饮用水中三卤甲烷的浓度较高，而其他高收入地区也受到不健康用水的影响。 但是，这些影响是随机的，污染水平仍低于田纳西州规定的准则。

人们认为饮用水中常见的几种有毒金属在癌性肿瘤的发展中起着重要作用。 尽管《美国安全饮用水法》要求饮用水符合环境保护局设定的健康标准，但仍经常发生违规行为。 在这项研究中，我们调查了田纳西州饮用水源中发现的两种主要有毒重金属：铜和铅的作用。 我们分析了田纳西州不同县，具有不同社会经济背景的铜和铅水平以及总水硬度。 我们确定铅和铜对饮用水的影响是随机的，尽管平均家庭收入通常较低的县通常金属含量较高。 发现污染物水平仍低于环境保护署和田纳西州确定的阈值。 坎伯兰河的水比田纳西州其他河流的水难。 此外，水的总硬度与各个县的家庭平均收入无关。

这是田纳西伊斯曼化工系统的建模部分 欢迎大家来下载 使用

泛函分析 本书是标准的研究生教材。作者是美国田纳西大学数学系主任，泛函分析专家。作者的书以通俗易懂著称。

TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d00_te.dat, 799680 , 2002-04-23 TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d01_te.dat, 799680 , 2002-04-23 TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d02_te.dat, 799680 , 2002-04-23 TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d03_te.dat, 799680 , 2002-04-23 TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d04_te.dat, 799680 , 2002-04-23 TE田纳西-伊斯曼过程数据集TE化工数据集\测试集\d05_te.dat, 799680 , 2002-04-23

此数据集为田纳西-伊斯曼过程仿真的部分状态下的数据，涉及正常状态的训练集d00.csv和测试集d00_te.csv、故障5状态的训练集d05.csv和测试集d05_te.csv。

te过程的仿真模型，有21种故障。TE过程是由田纳西-伊斯曼化学品公创建的基于一个真实化工过程的仿真,其目的是为评价过程控制和监控方法提供一个现实的工业过程。TE过程是个很复杂的非线性过程，整个过程涉及变量多。

化工过程田纳西代码，适合学习和仿真实验的检测练习