Latent variable modeling approach for fault detection and identification of process correlations
Latent variable modeling approach for fault detection and identification of process correlations
复制标题
用于故障检测和过程相关性识别的潜变量建模方法
DOI：
10.1177/0142331218788126
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发表时间：
2018-08
影响因子：
1.8
通讯作者：
Xiaoxiang Zhu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Benben Jiang;Xiaoxiang Zhu
监测过程相关结构的技术仍有待探索，然而在过程变量的监测方面已经取得了重大进展。特别是，监测相关结构变化的典型方法是……
Techniques for monitoring process correlation structures remain to be explored, whereas significant progress has already been achieved on the monitoring of process variables. In particular, typical methods for monitoring correlation structure changes are
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影响因子：
11.9
作者：
Chibani, Ali;Chadli, Mohammed;Braiek, Naceur Benhadj
通讯作者：
Braiek, Naceur Benhadj
DOI：
10.1007/s00170-008-1882-x
发表时间：
2009-10
期刊：
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology
影响因子：
--
作者：
B. Abbasi;S. T. A. Niaki;M. Abdollahian;S. Z. Hosseinifard
通讯作者：
B. Abbasi;S. T. A. Niaki;M. Abdollahian;S. Z. Hosseinifard
影响因子：
4.2
作者：
Leo H. Chiang;Benben Jiang;Xiaoxiang Zhu;Dexian Huang;R. Braatz
通讯作者：
Leo H. Chiang;Benben Jiang;Xiaoxiang Zhu;Dexian Huang;R. Braatz
影响因子：
2.5
作者：
T. McAvoy
通讯作者：
T. McAvoy
影响因子：
6.7
作者：
Saint John Walker
通讯作者：
Saint John Walker