| 摘 要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-26页 |
| ·研究课题的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·多变量统计过程控制研究状况和进展 | 第13-25页 |
| ·统计过程控制的发展与应用现状 | 第13-14页 |
| ·统计过程控制的发展方向 | 第14-15页 |
| ·统计过程控制概述 | 第15-16页 |
| ·多变量统计过程控制概述 | 第16-17页 |
| ·基本多元统计投影方法 | 第17-19页 |
| ·多变量统计过程监控 | 第19-21页 |
| ·改进的PCA方法 | 第21-22页 |
| ·改进的PLS方法 | 第22-23页 |
| ·间歇过程中的MSPC方法 | 第23-24页 |
| ·先进控制和MSPC | 第24-25页 |
| ·论文各部分主要内容 | 第25-26页 |
| 第二章 统计过程控制基本理论知识 | 第26-38页 |
| ·概述 | 第26页 |
| ·主元分析方法 | 第26-30页 |
| ·主元分析方法简介 | 第27-29页 |
| ·主元的特性 | 第29-30页 |
| ·模型与模型参数 | 第30-31页 |
| ·主元回归 | 第31-33页 |
| ·部分最小二乘 | 第33-37页 |
| ·部分最小二乘方法简介 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 多变量统计过程控制 | 第38-53页 |
| ·单变量统计过程控制 | 第38-43页 |
| ·统计控制图 | 第38-43页 |
| ·多变量统计过程控制 | 第43-52页 |
| ·单变量统计过程控制的局限 | 第43页 |
| ·主元模型 | 第43-44页 |
| ·多变量统计控制图 | 第44-47页 |
| ·控制限的确定 | 第47-48页 |
| ·多变量统计过程控制的应用 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于CHEBYSHEV多项式非线性PLS方法 | 第53-61页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·Chebyshev多元多项式 | 第53-55页 |
| ·基于Chebyshev多项式改进的非线性PLS方法 | 第55-56页 |
| ·应用实例 | 第56-60页 |
| ·仿真例子 | 第56-58页 |
| ·应用于生产实例 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于主元分析方法的建模比较研究 | 第61-71页 |
| ·鲁棒PCA样本筛选方法 | 第61-63页 |
| ·RBF人工神经元网络建模 | 第63-69页 |
| ·RBFNN | 第63-64页 |
| ·RBFNN建模及比较研究 | 第64-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 过程控制平稳率软件开发 | 第71-76页 |
| ·概述 | 第71页 |
| ·核心算法 | 第71-73页 |
| ·关键技术 | 第73页 |
| ·技术方案 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76-77页 |
| ·展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 攻读学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 致 谢 | 第85页 |