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间歇过程统计性能监控研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
致谢第7-9页
目录第9-13页
第一章 综述第13-31页
   ·引言第13-15页
   ·统计质量控制回顾第15-17页
   ·流程工业统计过程控制第17-20页
     ·主元分析第18-19页
     ·主元回归与偏最小二乘第19-20页
     ·缺失数据处理第20页
   ·统计性能监控第20-26页
     ·非正态过程监控第21页
     ·动态过程监控第21-23页
     ·非线性过程监控第23-25页
     ·时变与多工况过程监控第25页
     ·故障检测与诊断第25-26页
   ·间歇过程统计性能监控第26-29页
     ·数据预处理第26-27页
     ·在线数据填充第27-29页
   ·本文结构第29-31页
第二章 主元分析算法基本问题第31-41页
   ·引言第31-32页
   ·基本概念第32-34页
   ·PCA性能分析第34-37页
   ·二阶段PCA算法第37-39页
   ·小结第39-41页
第三章 鲁棒MPCA算法及在间歇过程性能监控中的应用第41-55页
   ·引言第41-42页
   ·主元分析与多向主元分析第42-44页
     ·主元分析第42-43页
     ·多向主元分析理论第43-44页
   ·鲁棒主元分析第44-47页
     ·鲁棒PCA算法及相应统计量第45-47页
   ·基于鲁棒MPCA的间歇过程统计性能监控第47-48页
   ·鲁棒MPCA在DuPont间歇聚合过程监控中的应用第48-53页
     ·过程描述第48-49页
     ·鲁棒MPCA应用结果第49-53页
   ·小结第53-55页
第四章 多阶段间歇过程统计性能监控第55-67页
   ·引言第55-56页
   ·数据集的距离度量第56-59页
   ·步进MPCA算法第59-61页
   ·步进MPCA在DuPont间歇聚合过程监控中的应用第61-63页
   ·步进MPCA在链霉素发酵过程中的应用第63-66页
     ·过程描述第63-64页
     ·步进MPCA应用结果第64-66页
   ·小结第66-67页
第五章 非高斯投影算法及在间歇过程性能监控中的应用第67-83页
   ·引言第67-68页
   ·非高斯性度量及独立主元分析第68-72页
     ·非高斯性度量第68-71页
     ·独立主元分析算法及不足第71-72页
   ·基于微粒群优化的非高斯投影算法第72-74页
     ·微粒群优化理论第72-73页
     ·基于微粒群优化的非高斯投影算法第73-74页
   ·基于NGPP的间歇过程统计性能监控第74-76页
     ·过程统计量及置信限第74-75页
     ·基于NGPP的间歇过程监控第75-76页
   ·青霉素发酵过程性能监控应用第76-81页
     ·青霉素发酵过程描述第76-77页
     ·NGPP监控结果第77-81页
   ·小结第81-83页
第六章 动态多变量过程统计性能监控第83-103页
   ·引言第83-84页
   ·过程动态性及其影响分析第84-88页
     ·动态PCA算法第84-86页
     ·过程动态性对统计性能监控的影响第86-88页
   ·基于子空间辨识(SI-PCA)的动态过程性能监控第88-93页
     ·动态性判别与ARMA-PCA算法第88-90页
     ·Subspace Identification PCA(SI-PCA)算法第90-93页
     ·基于SI-PCA的动态过程性能监控第93页
   ·SI-PCA应用研究第93-100页
     ·例1中的应用第93-95页
     ·TE过程性能监控应用第95-100页
   ·小结第100-103页
第七章 基于信号重构的传感器故障诊断研究第103-117页
   ·引言第103-104页
   ·信号重构算法及性质第104-107页
     ·重构信号统计量的分布第106-107页
   ·基于信号重构的传感器故障诊断第107-109页
     ·故障描述第108-109页
     ·传感器故障诊断第109页
   ·故障的可检测与可分离性第109-111页
   ·仿真研究第111-115页
   ·小结第115-117页
第八章 结束语第117-121页
   ·研究工作总结第117-118页
   ·挑战与展望第118-121页
参考文献第121-133页
作者简介第133页
作者攻博期间发表、录用的论文第133-134页

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