| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·高斯性检验方法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·多元统计方法研究现状 | 第11-15页 |
| ·传统的多元统计分析方法 | 第11-13页 |
| ·多元统计方法的改进 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 多元高斯性检验 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·高斯分布定义 | 第17-18页 |
| ·一元高斯分布检验方法 | 第18-20页 |
| ·定性的检验方法 | 第18-19页 |
| ·定量的检验方法 | 第19-20页 |
| ·多元高斯分布检验方法 | 第20-26页 |
| ·传统的多元高斯判断算法 | 第20-23页 |
| ·改进的F直线法—F统计量的Q-Q图法 | 第23-26页 |
| ·算法仿真及验证 | 第26-28页 |
| ·高斯数据的仿真研究 | 第27页 |
| ·非高斯数据的仿真研究 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于数据分布特性的多元统计监测方法 | 第29-59页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·传统多元统计监测方法 | 第30-38页 |
| ·基于PCA方法的过程监测及故障诊断 | 第30-33页 |
| ·基于ICA方法的过程监测及故障诊断 | 第33-36页 |
| ·基于ICA-PCA方法的过程监测及故障诊断 | 第36-38页 |
| ·基于数据分布特性的多元统计监测方法 | 第38-49页 |
| ·基本思想 | 第38-39页 |
| ·算法流程 | 第39-40页 |
| ·算法仿真研究 | 第40-49页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·算法的非线性推广 | 第49-57页 |
| ·基本思想 | 第50页 |
| ·实现步骤 | 第50-53页 |
| ·算法仿真及验证 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 连续退火机组中带钢生产的过程监测及故障诊断 | 第59-69页 |
| ·研究的目的与意义 | 第59页 |
| ·连续退火机组的工艺概述 | 第59-60页 |
| ·连退机组带钢生产的过程监测及故障诊断 | 第60-67页 |
| ·建模变量的选取 | 第61-62页 |
| ·监测模型的选择 | 第62-64页 |
| ·离线模型的建立 | 第64页 |
| ·在线监测及故障诊断 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 硕士学位论文专家评阅意见表 | 第76页 |