| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 课题背景和研究意义 | 第11页 |
| 1.3 过程监测的研究内容和主要方法 | 第11-14页 |
| 1.3.1 过程监测的基本概念和研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 过程监测的主要研究方法 | 第12-14页 |
| 1.4 统计过程监测的发展现状 | 第14-23页 |
| 1.4.1 统计过程监测的发展历程 | 第14-15页 |
| 1.4.2 多元统计分析过程监测研究现状和基本方法介绍 | 第15-20页 |
| 1.4.3 多元统计分析过程监测方法中存在的问题 | 第20-23页 |
| 1.5 本文的研究内容和主要创新点 | 第23-25页 |
| 1.5.1 本文研究内容 | 第24页 |
| 1.5.2 本文主要创新点及各个章节安排 | 第24-25页 |
| 1.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第2章 基于信息富集的改进PCA监测方法 | 第26-58页 |
| 2.1 引言 | 第26-29页 |
| 2.2 基于敏感主成分分析的过程监测 | 第29-44页 |
| 2.2.1 基于敏感主成分分析的故障检测 | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于敏感主成分分析的故障诊断 | 第30-31页 |
| 2.2.3 在数值仿真过程中的应用研究 | 第31-35页 |
| 2.2.4 在TE benchmark过程中的应用研究 | 第35-44页 |
| 2.3 基于实时重组主成分分析的过程监测 | 第44-57页 |
| 2.3.1 基于JIR-PCA-SVDD的故障检测 | 第44-46页 |
| 2.3.2 基于JIR-PCA-SVDD的故障诊断 | 第46-47页 |
| 2.3.3 在数值仿真过程中的应用 | 第47-50页 |
| 2.3.4 在CSTR过程中的应用研究 | 第50-52页 |
| 2.3.5 在TE benchmark过程中的应用研究 | 第52-57页 |
| 2.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 基于分块分散监测策略的PCA监测方法 | 第58-103页 |
| 3.1 引言 | 第58-60页 |
| 3.2 基于互信息分块策略的PCA过程监测 | 第60-73页 |
| 3.2.1 方法介绍 | 第60-62页 |
| 3.2.2 在数值仿真过程中的应用 | 第62-66页 |
| 3.2.3 在TE benchmark过程中的应用 | 第66-73页 |
| 3.3 基于互信息、联合概率以及贝叶斯推理的分块多模态监测方法 | 第73-90页 |
| 3.3.1 基于联合概率的过程模态判别 | 第73-74页 |
| 3.3.2 基于贝叶斯推断的统计量合成 | 第74-75页 |
| 3.3.3 基于加权贡献图的故障诊断 | 第75-77页 |
| 3.3.4 在数值仿真过程中的应用 | 第77-82页 |
| 3.3.5 在TE benchmark过程中的应用 | 第82-90页 |
| 3.4 基于互信息谱聚类分块的KPCA过程监测 | 第90-102页 |
| 3.4.1 基于互信息-谱聚类的变量分块 | 第90-91页 |
| 3.4.2 基于多块KPCA和贝叶斯推理的过程监测 | 第91-93页 |
| 3.4.3 在数值仿真过程中的应用 | 第93-97页 |
| 3.4.4 在TE benchmark过程中的应用 | 第97-102页 |
| 3.5 本章小结 | 第102-103页 |
| 第4章 基于改进ICA的非高斯及多模态监测策略 | 第103-125页 |
| 4.1 引言 | 第103页 |
| 4.2 基于ICA预选分组的过程监测方法 | 第103-112页 |
| 4.2.1 ICA过程监测问题说明 | 第103-105页 |
| 4.2.2 基于预选ICA-SVDD的过程监测方法 | 第105-106页 |
| 4.2.3 在数值仿真过程中的应用 | 第106-107页 |
| 4.2.4 TE benchmark过程中的应用 | 第107-112页 |
| 4.3 基于双重加权策略的多模态ICA过程监测方法 | 第112-124页 |
| 4.3.1 基于联合概率密度和双重加权的多模态ICA过程监测 | 第113-115页 |
| 4.3.2 在数值仿真过程中的应用 | 第115-119页 |
| 4.3.3 在TE过程中的应用 | 第119-124页 |
| 4.4 本章小结 | 第124-125页 |
| 第5章 基于分布相似性分块的多分布过程监测 | 第125-136页 |
| 5.1 引言 | 第125页 |
| 5.2 基于分布相似性分块的分块ICA过程监测 | 第125-135页 |
| 5.2.1 相似性分块ICA | 第125-127页 |
| 5.2.2 在数值仿真过程中的应用 | 第127-131页 |
| 5.2.3 在TE benchmark过程中的应用研究 | 第131-135页 |
| 5.3 本章小结 | 第135-136页 |
| 第6章 总结和展望 | 第136-139页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第136-137页 |
| 6.2 挑战与展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-148页 |
| 致谢 | 第148-149页 |
| 攻读博士学位期间完成的主要论文 | 第149-150页 |
