【正文】 atures, and the semiconductor industry A1 case is analyzed in detail and Simulation of reactor corrosion process, expected results were obtained.This paper first studied based on multiway principal ponent analysis (Multi way principal ponent analysis, MPCA) application on the fault monitoring and diagnosis process. Secondly, based on the analysis of the limitations and shortings of the principal ponent analysis method for fault monitoring and diagnosis of the fault diagnosis algorithm, indepth study of the unequal batch process based on statistical features. In order to improve the fault diagnosis performance of the unevenlength batch processes, and decrease the plexity of the algorithm, an unevenlength batch processes fault diagnosis method based on statistic features was presented. Firstly, the means, variance, skewness, kurtosis and the Euclidean distance between two variables for each unevenlength batch were calculated. Secondly, these statistic features were bined into an evenlength feature vector. Lastly, principal ponent analysis (PCA) was used to the feature vectors for monitoring the batch processes. The monitoring results of an industrial example show that pared with traditional multiway principal ponent analysis (MPCA), the unevenlength batch processes fault diagnosis method based on statistic features increases 15% of the fault diagnosis rate and reduces second of the fault diagnosis time, so it has good fault detection performance.Key words: fault diagnosis。通過基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷算法，可以先計(jì)算每個(gè)不等長批次的均值、偏度、峭度、方差和任意兩個(gè)變量之間的歐氏距離，然后將這些統(tǒng)計(jì)特征組合成一個(gè)等長的特征向量,再利用主元分析(principal Component Analysis，PCA )進(jìn)行過程監(jiān)視。本文首先研究了基于多向主元分析(Multi way principal ponent analysis，MPCA)方法在故障監(jiān)測與診斷過程中的應(yīng)用?；诮y(tǒng)計(jì)分析的故障診斷是故障診斷技術(shù)的重要組成部分之一。（保密的論文在解密后應(yīng)遵循此規(guī)定）作者簽名： 導(dǎo)師簽名： 日期： 年 月 日畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷研究畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）內(nèi)容： 提取不等長間歇過程的統(tǒng)計(jì)特征 研究基于PCA的故障診斷方法 編制完成實(shí)現(xiàn)上述任務(wù)的程序畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）專題部分：不等長間歇過程故障診斷研究起止時(shí)間： 2022 年 3 月 2022 年 7月指導(dǎo)教師： 簽字 年 月 日教研主任： 簽字 年 月 日學(xué)院院長： 簽字 年 月 日目 錄第一章 緒論 ................................................1 ...................................................1 間歇生產(chǎn)過程性能監(jiān)控研究現(xiàn)狀 ..........................2 間歇生產(chǎn)過程故障診斷研究進(jìn)展 ......................2 多元統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用于間歇過程故障診斷 ................2 本文研究內(nèi)容 .........................................4第二章MPCA在間歇反應(yīng)過程故障診斷中的應(yīng)用 ...................5 引言 .................................................5 PCA基本原理 ..........................................6 主元分析簡介 ......................................6 主元分析的意義 ....................................6 主元分析的基本原理 ................................7 主元個(gè)數(shù)的提取 ....................................7 主元模型 ..........................................8 基于MPCA的故障檢測方法 ...............................9 MPCA理論 ...........................................9 基于MPCA故障檢測的統(tǒng)計(jì)量及其控制限 ................10 基于MPCA的故障診斷方法 ............................11 本章小結(jié) ............................................12第三章 基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷研究 ...........13 引言 ................................................13 不等長問題 ..........................................14 不等長數(shù)據(jù)描述 ...................................14 不等長軌跡同步化方法 .............................14 基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷研究 ............15 仿真實(shí)驗(yàn) ............................................18 本章小結(jié) ............................................22第四章 總結(jié)和展望 ........................................23 總結(jié) ................................................23 工作展望 ............................................23參考文獻(xiàn) ..................................................25致謝 ......................................................26摘要 隨著工業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，由于工業(yè)體系的龐大化和復(fù)雜化，如果生產(chǎn)過程中一旦出事故，不僅會(huì)影響生產(chǎn)的正常進(jìn)行，還會(huì)造成一定的經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡，因此故障檢測與故障診斷技術(shù)越來越成為監(jiān)控系統(tǒng)中的不可缺少的一部分。作者簽名： 日期： 年 月 日關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的說明本論文的研究成果歸沈陽化工大學(xué)所有，本論文的研究內(nèi)容不得以其它單位的名義發(fā)表。對(duì)本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式注明。分類號(hào)：TP277 編號(hào)：BY 15 6122 13/14/2 121002沈陽化工大學(xué)本科畢業(yè)論文 題 目：基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷研究 院 系：信息工程學(xué)院 班 級(jí)： 學(xué)生姓名： 指導(dǎo)教師： 論文提交日期： 2022 年 6 月 23 日 論文答辯日期： 2022 年 6 月 25 日論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：此處所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，在沈陽化工大學(xué)本科畢業(yè)環(huán)節(jié)獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。據(jù)本人所知，論文中除已注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過的研究成果。本聲明的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)。本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解沈陽化工大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)沈陽化工大學(xué)可以將論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索、交流，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。及時(shí)準(zhǔn)確地檢測和診斷出過程的故障，不僅可以減少事故、增加過程運(yùn)行的安全性，而且可以降低生產(chǎn)管理成本，提高產(chǎn)品的質(zhì)量。本文以提高不等長間歇過程故障診斷的性能為目的，深入研究了基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷算法，并對(duì)半導(dǎo)體工業(yè)實(shí)例—A1堆腐蝕過程進(jìn)行了具體地分析與仿真，取得了預(yù)期的效果。其次，在分析了多向主元分析方法進(jìn)行故障監(jiān)視和診斷的局限和缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，深入研究了基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷算法。根據(jù)半導(dǎo)體工業(yè)實(shí)例的仿真結(jié)果，基于統(tǒng)計(jì)特征的不等長間歇過程故障診斷算法與傳統(tǒng)的多向主元分析(MPCA)方法相比，不僅可以