面向智能制造的TE过程扩展设计及仿真
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 缩略语表 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 智能制造背景 | 第15-17页 |
| 1.2.2 智能制造应用 | 第17-19页 |
| 1.2.3 典型化工仿真过程 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要创新点与组织结构 | 第20-23页 |
| 1.3.1 本文的研究内容与创新点 | 第20-21页 |
| 1.3.2 本文的组织架构 | 第21-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 2 面向智能制造的TE过程扩展的设计 | 第24-36页 |
| 2.1 TE过程机理模型 | 第24-27页 |
| 2.2 TE过程扩展设计 | 第27-31页 |
| 2.2.1 需求分析 | 第29-30页 |
| 2.2.2 系统设计 | 第30页 |
| 2.2.3 功能模型 | 第30-31页 |
| 2.3 TE过程横纵向扩展 | 第31-35页 |
| 2.3.1 横向扩展 | 第31-33页 |
| 2.3.2 纵向扩展 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于多Agent的仿真系统设计与实现 | 第36-54页 |
| 3.1 引言 | 第36-38页 |
| 3.1.1 Agent的定义与特征 | 第37页 |
| 3.1.2 多Agent系统 | 第37-38页 |
| 3.2 Agent间的协作及功能模块 | 第38-41页 |
| 3.3 系统实现 | 第41-46页 |
| 3.3.1 系统的开发环境 | 第41-43页 |
| 3.3.2 系统的参数配置 | 第43-45页 |
| 3.3.3 系统的界面及功能示例 | 第45-46页 |
| 3.4 仿真案例及数据集 | 第46-53页 |
| 3.4.1 PCS层仿真 | 第46-50页 |
| 3.4.2 MES层仿真 | 第50-52页 |
| 3.4.3 跨层次仿真 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 一种基于多核学习的特征选择方法 | 第54-65页 |
| 4.1 引言 | 第54-56页 |
| 4.2 预备知识 | 第56-59页 |
| 4.2.1 支持向量机 | 第56-58页 |
| 4.2.2 多核学习框架 | 第58-59页 |
| 4.3 基于多核学习的特征选择 | 第59-63页 |
| 4.3.1 权重向量选择 | 第59页 |
| 4.3.2 SmpleMKL特征选择 | 第59-63页 |
| 4.4 实验仿真 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 5 基于TE扩展化工过程的过程监控 | 第65-82页 |
| 5.1 引言 | 第65-67页 |
| 5.1.1 过程监控 | 第65-66页 |
| 5.1.2 本章研究内容 | 第66-67页 |
| 5.2 预备知识 | 第67-69页 |
| 5.2.1 基于PCA的过程监控 | 第67-68页 |
| 5.2.2 互信息 | 第68-69页 |
| 5.3 层次过程监控 | 第69-76页 |
| 5.3.1 系统分解 | 第70-71页 |
| 5.3.2 分布式PCA | 第71-73页 |
| 5.3.3 层次监控方法 | 第73-75页 |
| 5.3.4 故障变量分析 | 第75-76页 |
| 5.4 实验仿真 | 第76-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-85页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第82-83页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 附录 | 第89-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 个人简历 | 第93-94页 |
| 攻读学位期间发现的学术论文与取得的其他研究成果 | 第94页 |
