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;
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。
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。
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