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基于全新的动态结构和高阶累积分析的过程监测方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 引言第11页
    1.2 国内外的研究和发展现状第11-14页
    1.3 本文的主要研究内容和文章结构安排第14-17页
第二章 统计过程监测方法第17-25页
    2.1 主成分分析方法第17-18页
    2.2 独立成分分析方法第18-21页
    2.3 高阶累积分析(HCA)方法第21-22页
    2.4 动态分析方法第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 动态高阶累积分析方法第25-33页
    3.1 引言第25页
    3.2 动态HCA(DHCA)第25-30页
        3.2.1 新的动态结构选择方法第25-29页
        3.2.2 两种DHCA方法第29-30页
    3.3 基于贡献图的故障诊断方法第30-31页
    3.4 本章小结第31-33页
第四章 仿真实验第33-59页
    4.1 Tennessee Eastman过程简介第33-37页
    4.2 多方法仿真比较第37-52页
        4.2.1 静态HCA和两种DHCA比较第38-44页
        4.2.2 DICAs方法和DHCAs方法对比第44-48页
        4.2.3 DICAd方法和DHCAd方法对比第48-52页
    4.3 故障检测性能评估第52-56页
    4.4 故障诊断第56-59页
第五章 结论及展望第59-61页
    5.1 结论第59页
    5.2 展望第59-61页
参考文献第61-67页
致谢第67-69页
研究成果及发表的学术论文第69-71页
作者及导师介绍第71-72页
附件第72-73页

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