| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 时变系统建模算法的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2 基于数据驱动的过程监测方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-17页 |
| 第2章 偏最小二乘建模方法与主元分析监测理论的研究 | 第17-35页 |
| 2.1 偏最小二乘建模方法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 PLS基本算法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 PLS模型更新方法的研究 | 第19-20页 |
| 2.1.3 PLS对慢时变对象建模能力的仿真 | 第20-22页 |
| 2.2 核偏最小二乘法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 核函数 | 第22-24页 |
| 2.2.2 核偏最小二乘法 | 第24页 |
| 2.2.3 KPLS对慢时变对象建模能力的仿真 | 第24-27页 |
| 2.3 主元分析监测理论 | 第27-33页 |
| 2.3.1 主元分析基本理论 | 第27-30页 |
| 2.3.2 基于主元分析的过程监测理论 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 慢时变对象模型监测方法的研究 | 第35-49页 |
| 3.1 监测变量的选取 | 第35-38页 |
| 3.2 监测算法 | 第38-43页 |
| 3.3 仿真研究 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于监测的慢时变对象模型校正方法的研究 | 第49-67页 |
| 4.1 模型基于监测的常规校正方法 | 第49-51页 |
| 4.2 模型改进的校正算法 | 第51-56页 |
| 4.3 基于PCA更新的监测与校正算法 | 第56-65页 |
| 4.3.1 基于PCA更新的监测算法 | 第56-62页 |
| 4.3.2 基于监测的改进校正算法 | 第62-65页 |
| 4.4 仿真研究 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |