标准摘要
[中文适用范围]： 本标准提供了实施数据驱动监测和诊断方法的程序，以促进通常位于监测中心的专业人员开展的分析工作。虽然其中一些步骤已嵌入现有工具中，但为实现最佳使用，必须了解以下步骤：资产、关键故障和可用工艺参数的选择；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对统计方法有深入了解。它首先需要具备构建训练模型的能力，然后进行监测和诊断过程。数据驱动的监测训练是在表现正常行为的设备上进行的。在这种情况下，故障检测的原则是将观测数据与估计数据进行比较。参数观测值与预期值之间的差异（称为残差）揭示了异常的存在，这可能与设备或仪器有关。数据驱动的诊断训练是在表现正常行为和故障的设备上进行的。该方法的原则不是检测参数的偏差，而是通过将在训练阶段学到的故障与观测情况进行比较来识别故障。通常应用的技术是模式识别后接模式分类。数据可以来自分布式控制系统（DCS）的历史数据库或来自专门的监测系统。 [外文原描述]： ISO 13379-2:2015 gives procedures to implement data-driven monitoring and diagnostic methods to facilitate the work of analysis carried out by specialist staff typically located in a monitoring centre.
英文名称Condition monitoring and diagnostics of machines — Data interpretation and diagnostics techniques — Part 2: Data-driven applications