10、基于预测分析的故障检测与肺结核自动检测研究

基于预测分析的故障检测与肺结核自动检测研究

1. 故障预测相关理论基础

故障预测主要基于系统的过去和当前状态，对系统中可能发生的故障进行处理。随着对工业系统更高运营效率、安全性以及停机调度需求的不断增长，故障预测在全球范围内受到了广泛关注。

1.1 预测分析的研究领域

建模、数据挖掘和机器学习是预测分析的几个研究领域。通过运用各种统计技术分析过去的数据来进行未来预测。预测有助于组织中的相关人员在正确的时间做出正确的决策，因为事件的规划和实际实施之间总是存在时间差。在连续工作流或连续过程中，所有输出的处理方式相似，此时过程会被划分为单独的操作，每个单元在这些操作中单独流动。这种系统以固定速率进行标准产品的制造，并为了应对预期需求而持续进行大规模生产。

1.2 主要分析技术

• 主成分分析（PCA） ：是一种多元技术，用于分析存在多个相互关联的定量变量的数据集。它试图在多个相关变量中找到一组不相关的变量，主要目标是从数据集中提取重要信息，并将其表示为一组新的不相关变量。PCA旨在减少定义系统维度的变量数量，同时保留数据的原始变异性并降低复杂性，主要通过少量实际组件变量的线性组合来解释高维系统的方差 - 协方差因素。
• 多元线性回归（MLR） ：是一种预测技术，用于理解响应变量和预测变量之间的关系，或基于输入变量对响应进行预测。其线性模型为：$Y = α_0 + α_1 X_1 + α_2 X_2 + · · · + α_m X_m + ε$，其中$Y$是因变量或响应变量，$X_i$（$i = 1$到$m$）表示自变量或预测变量，$