田纳西-伊斯曼过程的数据

资 源 简 介

田纳西-伊斯曼过程的数据

详 情 说 明

田纳西-伊斯曼过程（Tennessee-Eastman Process, TEP）是化工领域广泛使用的基准仿真模型，用于研究过程控制、故障检测和诊断方法。该数据集通常包含44组数据，分为训练集和测试集，主要用于算法验证和性能评估。

训练集用于模型构建和参数优化，通常包含正常操作条件及多种预设的故障模式。测试集则用于验证模型的泛化能力和鲁棒性。数据通常涵盖关键变量如温度、压力、流量等，反映了化工过程的动态特性。

该数据集的特点包括：多变量耦合、非线性动态行为以及包含多种干扰场景，是评估控制策略和故障诊断方法的理想选择。研究者可通过分析训练集学习过程特征，并在测试集上验证方法的有效性。