基于BDKPCA的间歇过程统计性能监控研究的任务书.docx

基于BDKPCA的间歇过程统计性能监控研究的任务书
任务书
任务名称：基于BDKPCA的间歇过程统计性能监控研究
任务起止时间：2022年3月至2023年2月
任务执行单位：XXX大学计算机科学系
任务执行人员：王小明教授、李小红副教授、张小刚副教授
任务背景：
在现代工业中，大量的生产和制造过程都是间歇性的过程，如焊接、制造、装配等，这些过程的特点是时间序列中具有较强的周期性和随机性。对于间歇过程的统计性能监控是保证其稳定性和可靠性的重要手段，因此，如何对间歇过程进行统计性能监控成为了当前的研究热点之一。
传统的间歇过程监控方法主要采用基于统计学的方法，具有精度高、计算简单等优点，但其在处理较为复杂的实际问题时存在着一定的局限性，如不易处理多变量关系、对噪声和离群值敏感等问题。
面对这些问题，基于应用马尔科夫链的控制图方法被提出，但因其对样本规模要求较高，对于实际生产过程使用并不方便，因此，设计一个适用于间歇过程的控制方法成为了亟待解决的问题。
任务目标：
本项目旨在研究一个适用于间歇过程的基于BDKPCA的统计性能监控方法，具体包括以下方面：
1.研究间歇过程数据采集与处理方法，包括数据采集和预处理等方面；
2.研究BDKPCA算法在间歇过程监控中的应用，具体包括BDKPCA算法的实现过程、采用BDKPCA算法进行监控的流程及统计特性等方面；
3.设计实验方案，对所提出的监控方法进行实验验证，评估其监控能力及有效性；
4.探讨该监控方法的应用前景，并提出建议和改进措施。
任务内容：
1、间歇过程数据采集与预处理
1.1、综述现有间歇过程数据采集与预处理技术的优缺点；
1.2、基于最近成果，设计一套适用于间歇过程的数据采集和预处理方案，包括数据采集器选择、数据采集频率、数据预处理方法等；
2、BDKPCA算法在间歇过程监控中的应用
2.1、研究BDKPCA算法的基本原理以及在样本空间中的性质；
2.2、将BDKPCA算法应用到间歇过程监控中，研究其监控流程、监控变量的选择、选择控制上限和下限等问题；
2.3、研究选取样本大小对BDKPCA算法监控性能的影响并探讨如何优化样本大小；
3、实验设计及数据分析
3.1、根据前期研究结果，设计实验方案，构建适合进行实验的测试系统；
3.2、对采集到的实验数据，应用BDKPCA算法进行监控，并绘制控制图，评估试验的性能；
4、研究成果的总结与展望
4.1、总结本项目的研究成果并总结该方法的适用范围与不足之处；
4.2、探讨该方法在实际生产过程中的应用前景，并提出改进思路和建议。
任务成果：
本项目要求完成以下成果：
1、间歇过程数据采集与处理方案；
2、BDKPCA算法在间歇过程监控中的应用方法及流程；
3、实验实施结果及数据分析报告；
4、学术论文一篇，将所有研究成果汇总在论文中进行撰写，包括具体方案、实验流程、重要的实验数据和主要结论等内容。
备注：以上内容为基础要求，根据实际情况可以进行适当调整。