| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 流程工业统计过程监控的研究概况 | 第11-41页 |
| 1.1 流程工业过程控制的现状 | 第11-13页 |
| 1.2 过程监控的基本概念和分类 | 第13-15页 |
| 1.3 统计过程监控的研究现状 | 第15-30页 |
| 1.3.1 单变量过程统计方法 | 第15-18页 |
| 1.3.2 多变量过程统计方法 | 第18-28页 |
| 1.3.2.1 传统方法 | 第19-22页 |
| 1.3.2.2 传统方法的改进 | 第22-26页 |
| 1.3.2.3 间歇生产过程的监控方法 | 第26-28页 |
| 1.3.3 独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis) | 第28-30页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第30-32页 |
| 参考文献 | 第32-41页 |
| 第二章 独立成分分析方法在过程监控中的应用与研究 | 第41-65页 |
| 2.1 引言 | 第41-42页 |
| 2.2 独立成分分析方法(ICA) | 第42-51页 |
| 2.2.1 独立成分分析的定义 | 第42-45页 |
| 2.2.2 独立成分分析的估计原理 | 第45-49页 |
| 2.2.3 独立成分分析的算法 | 第49-51页 |
| 2.3 基于ICA的过程性能监控 | 第51-52页 |
| 2.4 Tennessee Eastman Benchmark过程仿真实例 | 第52-62页 |
| 2.4.1 Tennessee Eastman过程简介 | 第52-55页 |
| 2.4.2 监控结果与讨论 | 第55-62页 |
| 2.5 结论 | 第62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 第三章 字符串匹配方法在故障识别中的应用研究 | 第65-75页 |
| 3.1 引言 | 第65-66页 |
| 3.2 字符串匹配的基本原理 | 第66-69页 |
| 3.2.1 问题介绍与基本定义 | 第66-67页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第67-69页 |
| 3.3 基于字符串匹配方法的过程故障识别 | 第69-70页 |
| 3.4 仿真实例 | 第70-72页 |
| 3.5 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 第四章 步进MPCA在间歇过程监控中的应用研究 | 第75-93页 |
| 4.1 引言 | 第75-76页 |
| 4.2 多向主元分析方法MPCA简介 | 第76-82页 |
| 4.2.1 主元分析(PCA) | 第77-79页 |
| 4.2.2 多向主元分析方法(MPCA) | 第79-82页 |
| 4.3 步进多向主元分析方法 | 第82-85页 |
| 4.4 链霉素间歇发酵过程的监控 | 第85-90页 |
| 4.4.1 链霉素生产过程简介 | 第85页 |
| 4.4.2 步进MPCA算法在链霉素发酵过程监控中的应用 | 第85-90页 |
| 4.5 结论 | 第90页 |
| 参考文献 | 第90-93页 |
| 第五章 基于ICA—MPCA的间歇生产统计过程监控研究 | 第93-105页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 基于ICA—MPCA的统计过程监控 | 第94-97页 |
| 5.2.1 ICA—MPCA算法 | 第94-95页 |
| 5.2.2 ICA—MPCA监控过程 | 第95-97页 |
| 5.3 青霉素发酵过程监控应用 | 第97-102页 |
| 5.3.1 青霉素发酵过程描述 | 第97-98页 |
| 5.3.2 ICA-MPCA监控结果 | 第98-102页 |
| 5.4 结论 | 第102页 |
| 参考文献 | 第102-105页 |
| 第六章 工作总结和研究展望 | 第105-111页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第105-107页 |
| 6.2 研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-111页 |
| 作者攻博期间发表的论文 | 第111页 |
