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一种剔除异常点的偏最小二乘故障监测方法剔除异常点的偏最小二乘故障监测方法(RPLS)在现代工业生产过得到了广泛应用。该方法可以实时监测生产过程中的异常事件，并始数据中剔除异常点，以保证生产过程的稳定性和可靠性。本文首RPLS法作过程和实现步骤，并针对常见的异常点类型提出了相应的处理方小二乘算法，故障监测，异常点，稳定性，可靠性业生产过程中，故障的发生是不可避免的。如果不及时发处理这些故障，可能会导致生产线的停机、生产出来的产品质量下至影响企业的形象和品牌。因此，故障监测技术和故障处理能力已偏最小二乘算法(PLS)是一种经常被应用于故障监测领域的技术。过提取输入和输出数据集的最大协方差方向，将高维数据集投空间中，从而提高数据的抽象程度和分类准确性。但是，在实S很好地处理这些数据，这就需要一种更加精确和健壮的方法来PLS输出数据集中的异常点，实现对生产过程的实时监测和控制。本文RPLS异二乘算法乘算法是一种基于多元统计分析和回归分析的方法，它可和输出数据集中提取最大的协方差方向，将高维数据转换为低以提高分类准确性和抽象程度。这个方向通常称为主成分 (PC)，它被计算为输入X和输出Y之间的方差协方差矩阵的最大特征wtargmaxw^Tcov(X,Y)w)XY进化，然后根据重复采样交叉验证技术将数据集分为训练集和测试着，我们计算每个主成分的投影系数和载荷矩阵，以获得模型参数。最后，我们可以使用这些模型参数来预测测试集并评估模型的性能。程中监测异常事件，并从原始数据中剔除异常点，以保证生产定性和可靠性。它的主要思路是利用偏最小二乘算法提取输入和输出数据集的主成分，然后预测原始数据的异常程度。对于异常数据，将它们从生产过程中剔除，并通过同步监测设备实时获得生产成分向量，并将画图系数和载荷矩阵数计算出异常成分的分值，判断其是否采集过程中的随机抖动，我们可以通过在数据矩阵中加入误差，我们可以将在数据采集过程中测量值的标准差降到。所有数据点之间的相对距离，并使用K集(可用于机械故障检测)进行了实验验证。我们对比了RPLS方法和传小二乘故障监测方法的分类准确性和故障检测能力。实验结果如SMAPLS过剔除原始数据中

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