| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·过程监控方法分类 | 第9-12页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第10页 |
| ·基于知识的方法 | 第10-11页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第11页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第11-12页 |
| ·统计过程监控的研究现状 | 第12-18页 |
| ·单变量统计过程方法 | 第12页 |
| ·多变量统计过程方法 | 第12-14页 |
| ·改进的多变量统计过程监控方法 | 第14-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| 第2章 基于PCA的过程故障检测方法 | 第19-27页 |
| ·PCA的几何意义 | 第20-21页 |
| ·PCA的计算方法 | 第21-23页 |
| ·主元分析算法 | 第21-23页 |
| ·主元个数的确定方法 | 第23页 |
| ·基于PCA的过程故障检测方法 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于2D-DKPCA的非线性过程故障检测 | 第27-43页 |
| ·基于KPCA的过程故障检测方法 | 第27-31页 |
| ·KPCA算法阐述 | 第27-30页 |
| ·基于KPCA的在线监测方法 | 第30-31页 |
| ·间歇过程的二维动态模型 | 第31页 |
| ·二维动态核主元分析 | 第31-36页 |
| ·动态数据的选择 | 第31-32页 |
| ·数据的预处理 | 第32页 |
| ·非线性主元的提取 | 第32-36页 |
| ·基于二维动态核主元分析的在线监测方法 | 第36-38页 |
| ·特征空间中的SPE统计量的定义 | 第36-37页 |
| ·基于二维动态核主元分析的过程故障检测步骤 | 第37-38页 |
| ·间歇过程的二维动态核主元分析的仿真研究 | 第38-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于2D-DKHA的非线性过程故障检测 | 第43-59页 |
| ·KHA方法简介 | 第43-44页 |
| ·基于2D-DKHA的过程故障检测方法 | 第44-46页 |
| ·2D-DKHA在青霉素发酵过程故障检测中的仿真研究 | 第46-53页 |
| ·青霉素发酵过程描述 | 第46-48页 |
| ·数据的预处理 | 第48-51页 |
| ·在线监测 | 第51-53页 |
| ·2D-DKHA在采煤机故障检测中的仿真研究 | 第53-57页 |
| ·采煤机截割机构减速器齿轮的故障 | 第53-54页 |
| ·数据的选择 | 第54-55页 |
| ·在线监测 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |