Multi-PCA模型过程监测方法

为了研究具有大量高度相关的过程变量的非线性系统的故障诊断问题,提高用于故障检测和诊断的PCA模型的精度,提出一种基于多PCA模型的方法.设计的基于超椭球面的分类规则用来对过程数据分类,建立的多PCA模型用于过程监测,SOFM网络用于故障诊断.发酵过程中的仿真结果表明,多PCA模型方法能确定合理的受控限,提高了过程监测的精度,验证了方法的可行性和有效性.     

连续k-out-of-m:G系统可用度的估计

针对目前文献中研究连续k out of m:G系统可用度少的情况,从统计角度出发使用极大似然估计和Bayes估计在不同情况下对该系统可用度作出了估计并得到了相应的估计公式。若已有系统或元件的失效时间和修理时间分布的先验信息,则使用Bayes估计,反之使用极大似然估计,并用该方法分析了连续k out of m:G系统的特例:串、并系统。得到了串、并联系统可用度的估计式和相应的置信区间。估计公式实用简便。