基于多阶段MPCA方法的间歇过程监测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·间歇过程特征及数据特点 | 第12-14页 |
| ·间歇过程特征 | 第12-13页 |
| ·间歇过程数据特点 | 第13-14页 |
| ·故障检测及诊断 | 第14-15页 |
| ·间歇过程监测研究现状 | 第15-19页 |
| ·基于统计模型的监测方法 | 第16-19页 |
| ·神经网络 | 第19页 |
| ·本文研究内容及文章结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 多元统计过程监控技术 | 第22-32页 |
| ·多元统计过程监控技术概述 | 第22-23页 |
| ·主元分析 | 第23-28页 |
| ·主元分析理论概述 | 第23页 |
| ·主元分析模型 | 第23-24页 |
| ·主元分析算法 | 第24-25页 |
| ·主元个数的选择 | 第25-27页 |
| ·主元分析模型建立步骤 | 第27-28页 |
| ·基于主元分析的过程监测 | 第28-31页 |
| ·主元分析法的主要检验统计量 | 第28-29页 |
| ·主元分析法的主要检验统计量的控制限 | 第29页 |
| ·贡献图 | 第29-30页 |
| ·基于主元分析的过程监测结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于 MPCA的间歇过程监测 | 第32-54页 |
| ·间歇过程监测框架 | 第32-33页 |
| ·多向主元分析理论 | 第33-34页 |
| ·基于多向主元分析方法的间歇过程监测 | 第34-44页 |
| ·批次轨迹同步化 | 第35-39页 |
| ·未知数据的补充 | 第39页 |
| ·MPCA主要检验统计量及控制限 | 第39-41页 |
| ·MPCA应用于间歇过程监测的步骤 | 第41-44页 |
| ·基于 MPCA方法的青霉素发酵过程监测 | 第44-53页 |
| ·青霉素发酵过程简介 | 第44-45页 |
| ·MPCA应用于青霉素发酵过程监测 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于多阶段 MPCA的间歇过程监测 | 第54-66页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·多阶段 MPCA方法 | 第54-56页 |
| ·分阶段方法概述 | 第56-58页 |
| ·分阶段方法中参数的选择 | 第57页 |
| ·分阶段步骤 | 第57-58页 |
| ·MPMPCA应用于间歇过程监测的步骤 | 第58-59页 |
| ·离线建模 | 第58页 |
| ·在线监测 | 第58-59页 |
| ·基于 MPMPCA方法的青霉素发酵过程监测 | 第59-64页 |
| ·青霉素发酵过程阶段的划分 | 第59-60页 |
| ·离线建模 | 第60页 |
| ·青霉素发酵过程的在线监测 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 作者和导师简介 | 第76-78页 |
| 北京化工大学 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第78-79页 |
