| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 间歇过程时段划分的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 不考虑过渡过程的时段划分方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 考虑过渡过程的时段划分方法 | 第13-14页 |
| 1.3 间歇过程软测量模型研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3.1 机理分析建模方法 | 第15页 |
| 1.3.2 统计分析建模方法 | 第15-18页 |
| 1.4 课题的研究意义和主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 课题的研究意义 | 第18页 |
| 1.4.2 课题的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于滑动时间窗口加权MPCA的间歇过程分段 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 主元分析方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 主元分析原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 主元的计算方法 | 第21-22页 |
| 2.3 多向主元分析原理 | 第22-25页 |
| 2.4 基于改进MPCA算法的分段算法 | 第25-30页 |
| 2.4.1 SWMPCA算法 | 第25-28页 |
| 2.4.2 基于KMC的阶段划分 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于核函数的间歇过程分段建模 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 最小二乘支持向量机 | 第32-36页 |
| 3.2.1 经验风险最小化原则 | 第32页 |
| 3.2.2 结构风险最小化原则 | 第32-33页 |
| 3.2.3 支持向量机 | 第33-35页 |
| 3.2.4 最小二乘支持向量机 | 第35-36页 |
| 3.3 基于LS-SVM间歇过程的分段建模方法 | 第36-40页 |
| 3.3.1 局部子模型的融合方法 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于数据扩展的联合加权LS-SVM建模 | 第38-40页 |
| 3.4 小结 | 第40-42页 |
| 第四章 实验与分析 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 青霉素发酵过程的仿真平台 | 第42-45页 |
| 4.2.1 青霉素发酵过程 | 第42-43页 |
| 4.2.2 仿真平台 | 第43-45页 |
| 4.3 基于SWMPCA算法的间歇过程分段 | 第45-46页 |
| 4.4 基于分段的间歇过程故障监测实验 | 第46-52页 |
| 4.4.1 基于MPCA算法的故障监测实验 | 第46-48页 |
| 4.4.2 基于SWMPCA算法的分段故障监测实验 | 第48页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.5 基于分段的间歇过程软测量建模 | 第52-58页 |
| 4.5.1 软测量模型的误差分析指标 | 第52-53页 |
| 4.5.2 基于分段的软测量建模 | 第53-58页 |
| 4.6 小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-72页 |
| 附件 | 第72-73页 |
