基于GMM-PCA混合模型的复杂工业过程监测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 过程监测方法 | 第9-14页 |
| 1.2.1 基于机理模型的方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于知识的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于数据驱动的方法 | 第12-14页 |
| 1.3 基于数据驱动的过程监测方法 | 第14-17页 |
| 1.4 本文研究内容和组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 多变量过程监测方法 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 数据预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 主元分析方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于主元分析方法的建模 | 第20-22页 |
| 2.3.2 基于主元分析方法的监测 | 第22-23页 |
| 2.4 基于高斯混合模型的监测 | 第23-33页 |
| 2.4.1 基于高斯混合模型的建模 | 第23-31页 |
| 2.4.2 基于高斯混合模型的监测 | 第31-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于GMM-PCA的过程监测方法 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于GM和PCA的过程监测方法比较 | 第36-38页 |
| 3.2.1 基于GM的过程监测方法 | 第36页 |
| 3.2.2 基于PCA的过程监测方法 | 第36-37页 |
| 3.2.3 过程监测方法比较 | 第37-38页 |
| 3.3 基于GMM和多PCA的过程监测方法比较 | 第38-41页 |
| 3.3.1 基于GMM的过程监测方法 | 第38页 |
| 3.3.2 基于多PCA的过程监测方法 | 第38-39页 |
| 3.3.3 过程监测方法比较 | 第39-41页 |
| 3.4 基于GMM-PCA的过程监测方法 | 第41-47页 |
| 3.4.1 离线建模 | 第41-42页 |
| 3.4.2 在线监测 | 第42-44页 |
| 3.4.3 模型更新 | 第44-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于GMM-PCA的过程仿真研究 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 TE过程仿真 | 第49-59页 |
| 4.2.1 TE过程简介 | 第49-52页 |
| 4.2.2 TE过程仿真 | 第52-53页 |
| 4.2.3 仿真结果分析 | 第53-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
