摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-19页 |
·过程监控的研究对象 | 第10-11页 |
·过程监控方法分类 | 第11-13页 |
·基于解析模型的方法 | 第12页 |
·基于信号处理的方法 | 第12页 |
·基于知识的方法 | 第12-13页 |
·基于统计数据的方法 | 第13页 |
·统计过程监控的研究现状 | 第13-17页 |
·单变量过程统计方法 | 第14页 |
·多变量过程统计方法 | 第14-17页 |
·本文主要内容及章节安排 | 第17-19页 |
第2章 基于PCA 的过程监控方法应用与研究 | 第19-37页 |
·基本PCA 方法 | 第19-23页 |
·PCA 的几何意义 | 第19-20页 |
·PCA 的计算方法 | 第20-23页 |
·过程监控策略 | 第23-25页 |
·正常过程主元模型的获得 | 第23页 |
·Q统计量 | 第23-24页 |
·T~2 统计量 | 第24-25页 |
·贡献图 | 第25页 |
·仿真实验研究 | 第25-36页 |
·多变量自回归过程实验研究 | 第25-26页 |
·TE 过程实验研究 | 第26-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第3章 基于DPCA 的过程监控方法应用与研究 | 第37-46页 |
·PCA 的动态局限 | 第37-38页 |
·动态主元分析(DPCA)基本原理 | 第38-39页 |
·仿真实验研究 | 第39-45页 |
·多变量自回归过程实验研究 | 第39-40页 |
·TE 过程实验研究 | 第40-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第4章 基于MSPCA 的过程监控方法应用与研究 | 第46-60页 |
·小波分析 | 第46-51页 |
·小波的由来 | 第46页 |
·小波变换 | 第46-47页 |
·几种常见的小波函数 | 第47-48页 |
·小波分析的多尺度特性 | 第48-49页 |
·小波多尺度特性应用研究 | 第49-51页 |
·MSPCA 理论 | 第51-54页 |
·PCA 的多尺度局限 | 第51-52页 |
·MSPCA 方法理论 | 第52-54页 |
·仿真实验研究 | 第54-59页 |
·多变量自回归过程实验研究 | 第54-55页 |
·TE 过程实验研究 | 第55-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第5章 基于MSDPCA 的过程监控方法应用与研究 | 第60-70页 |
·基于MSDPCA 算法的监控原理 | 第60-61页 |
·仿真实验研究 | 第61-69页 |
·多变量自回归过程实验研究 | 第61-63页 |
·TE 过程实验研究 | 第63-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
结论 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
详细摘要 | 第77-81页 |