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 12:03
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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