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基于CVA(典型变量分析)状态残差的故障检测方法任务书

 2020-03-29 12:55:01  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1)了解典型变量分析的应用、特点及原理;

2)了解机器学习相关概念;

3)了解常用的基于数据方法的故障诊断方法;

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)调研cva、ecva的相关文献。

2)基于cva故障诊断算法的实现及仿真。

3)方法应用及结果分析。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周,文献调研与整理,完成英文翻译,完成开题报告。

4-6周,cva算法的研究,代码与程序设计。

7-9周,cva算法实现以及故障诊断应用。

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4. 主要参考文献

1)Benben Jiang, Richard D. Braatz,Fault detection of process correlation structure using canonical variate analysis-based correlation features,Journal of Process Control, Volume 58, October 2017, Pages 131-138

2)C. Peltier, M. Visalli, P. Schlich,Enhancing canonical variate analysis by taking the scaling effect into account,Food Quality and Preference, Volume 64, March 2018, Pages 88-93

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