| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 过程监控技术概述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 过程监控技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 故障诊断技术 | 第13-18页 |
| 1.3 质量相关的故障诊断方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 基于质量相关的故障检测方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 多元统计分析故障诊断的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 本文框架与结构 | 第20-23页 |
| 2 基于质量相关的故障检测技术 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 偏最小二乘法(PLS) | 第24-26页 |
| 2.2.1 PLS算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于PLS算法的故障检测方法 | 第25-26页 |
| 2.3 基于主成分回归(PCR)算法的故障检测技术 | 第26-30页 |
| 2.3.1 主成分分析(PCA)算法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 PCR算法 | 第28页 |
| 2.3.3 基于PCR算法的故障检测 | 第28-30页 |
| 2.4 全主成分回归 | 第30-31页 |
| 2.4.1 TPCR算法 | 第30-31页 |
| 2.4.2 基于TPCR算法的故障检测 | 第31页 |
| 2.5 增强型主成分回归 | 第31-34页 |
| 2.5.1 IPCR算法 | 第31-33页 |
| 2.5.2 基于IPCR算法的故障检测 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-37页 |
| 3 基于动态全主成分回归质量相关的故障检测 | 第37-57页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 动态全主成分回归 | 第38-41页 |
| 3.2.1 DTPCR算法 | 第38-40页 |
| 3.2.2 DTPCR算法的故障检测 | 第40-41页 |
| 3.3 仿真实验 | 第41-53页 |
| 3.3.1 数值例子仿真 | 第41-45页 |
| 3.3.2 田纳西-伊斯曼过程仿真 | 第45-53页 |
| 3.4 质量预测 | 第53-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 4 基于IPCR算法的故障诊断技术研究 | 第57-69页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 两种基于贡献图技术的诊断方法 | 第58-60页 |
| 4.2.1 基于PCA算法的贡献图技术 | 第58-59页 |
| 4.2.2 基于PLS算法的贡献图技术 | 第59页 |
| 4.2.3 PLS算法的控制限 | 第59-60页 |
| 4.2.4 基于PLS算法的故障诊断策略 | 第60页 |
| 4.3 基于IPCR算法的故障诊断方法 | 第60-62页 |
| 4.3.1 2T统计量的贡献图定义 | 第60-61页 |
| 4.3.2 IPCR算法诊断控制限 | 第61-62页 |
| 4.3.3 基于IPCR算法的故障诊断策略 | 第62页 |
| 4.4 仿真实验 | 第62-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 结论与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 发表论文和参与项目情况 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |