| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 间歇过程及其特点 | 第12-15页 |
| 1.2.1 间歇过程介绍 | 第12-13页 |
| 1.2.2 间歇过程的特点 | 第13-15页 |
| 1.3 基于数据驱动的故障诊断方法 | 第15-16页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4.1 间歇过程时段划分方法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4.2 支持向量机多分类模型构造的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4.3 基于SVM的间歇过程故障诊断研究现状 | 第18-19页 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 | 第19-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 基于子时段SVM的间歇过程故障诊断研究 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 支持向量机 | 第21-25页 |
| 2.2.1 支持向量机基本原理 | 第21-24页 |
| 2.2.2 支持向量机故障诊断原理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基于SVM的故障诊断实现过程 | 第25页 |
| 2.3 改进的MPCA间歇过程子时段划分方法研究 | 第25-28页 |
| 2.3.1 主成分分析原理 | 第25-27页 |
| 2.3.2 多向主成分分析原理 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于改进MPCA的子时段划分方法 | 第28页 |
| 2.4 子时段SVM的故障诊断方法 | 第28-30页 |
| 2.5 青霉素仿真实验验证与结果分析 | 第30-36页 |
| 2.5.1 青霉素发酵仿真平台简介 | 第30-32页 |
| 2.5.2 青霉素发酵过程的时段划分 | 第32-34页 |
| 2.5.3 青霉素发酵过程的故障诊断 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于子时段的改进二叉树SVM间歇过程故障诊断 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 SVM多分类器构造 | 第37-41页 |
| 3.3 改进的二叉树SVM多分类器 | 第41-44页 |
| 3.3.1 二叉树SVM层次结构对分类效果的影响 | 第41-42页 |
| 3.3.2 改进的二叉树SVM多分类器构造算法研究 | 第42-44页 |
| 3.4 子时段的改进二叉树SVM的间歇过程故障诊断方法 | 第44-47页 |
| 3.5 青霉素仿真实验验证与结果分析 | 第47-51页 |
| 3.5.1 青霉素发酵过程的二叉树层次结构 | 第47-48页 |
| 3.5.2 青霉素发酵过程故障诊断结果分析 | 第48-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于子时段MPCA-SVM的间歇过程故障诊断 | 第53-63页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 子时段MPCA的在线过程监测方法 | 第53-56页 |
| 4.3 子时段的改进二叉树SVM的在线故障诊断方法 | 第56-57页 |
| 4.4 子时段MPCA-SVM的间歇过程在线故障诊断 | 第57-59页 |
| 4.4.1 离线建模过程 | 第57-59页 |
| 4.4.2 在线故障诊断 | 第59页 |
| 4.5 青霉素发酵过程故障诊断实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 大肠杆菌发酵过程实验研究 | 第63-71页 |
| 5.1 大肠杆菌发酵过程简介 | 第63-64页 |
| 5.2 大肠杆菌发酵实验与分析 | 第64-69页 |
| 5.2.1 构建建模数据 | 第64-65页 |
| 5.2.2 大肠杆菌发酵过程的时段划分结果 | 第65-66页 |
| 5.2.3 大肠杆菌发酵过程的故障诊断结果 | 第66-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
