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基于独立分量分析的工业过程异常状态监测与诊断方法

学位论文数据集第4-5页
摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
目录第12-15页
Contents第15-18页
符号说明第18-19页
第一章 绪论第19-35页
    1.1 研究背景与意义第19-20页
    1.2 相关技术研究现状第20-31页
        1.2.1 过程监测与故障诊断第21-24页
        1.2.2 基于ICA的过程监测方法第24-26页
        1.2.3 多模式或多阶段过程监测第26-28页
        1.2.4 ICA异常状态诊断第28-29页
        1.2.5 ICA与其它方法的综合第29-31页
    1.3 内容及结构安排第31-35页
第二章 改进的ICA异常状态监测方法第35-51页
    2.1 引言第35页
    2.2 系统偏差与Box-Cox变换第35-37页
        2.2.1 系统偏差第35-36页
        2.2.2 Box-Cox变换第36-37页
    2.3 异常状态监测方法第37-44页
        2.3.1 数据预处理第38-40页
        2.3.3 独立分量划分第40-41页
        2.3.4 统计量控制限确定第41-42页
        2.3.5 在线监测第42页
        2.3.6 贡献图定位异常第42-44页
    2.4 实例研究第44-50页
        2.4.1 连续过程实例第44-45页
        2.4.2 间歇过程实例第45-50页
    2.5 本章小结第50-51页
第三章 基于奇异值识别的异常状态监测方法第51-75页
    3.1 引言第51页
    3.2 奇异值识别第51-55页
        3.2.1 奇异值分解第51-52页
        3.2.2 奇异值识别算法第52-55页
    3.3 异常状态监测方法第55-61页
        3.3.1 数据预处理第55-57页
        3.3.2 子过程监测模型第57-59页
        3.3.3 在线监测第59页
        3.3.4 基于奇异值识别的过程监测流程第59-61页
    3.4 实例研究第61-74页
        3.4.1 TE过程实例第61-71页
        3.4.2 青霉素发酵间歇过程实例第71-74页
    3.5 本章小结第74-75页
第四章 基于重构联合指标贡献的异常状态诊断方法第75-87页
    4.1 引言第75页
    4.2 重构贡献诊断方法第75-81页
        4.2.1 联合指标监测第75-77页
        4.2.2 传统贡献图诊断第77页
        4.2.3 重构贡献诊断第77-78页
        4.2.4 异常状态诊断性能第78-80页
        4.2.5 异常状态诊断流程第80-81页
    4.3 实例研究第81-86页
        4.3.1 TE过程实例1第82-84页
        4.3.2 TE过程实例2第84-86页
    4.4 本章小结第86-87页
第五章 基于ICA-CPPN的异常状态诊断方法第87-103页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 条件概率Petri网(CPPN)第88-90页
        5.2.1 CPPN结构第88页
        5.2.2 CPPN使能与激发规则第88-89页
        5.2.3 CPPN产生式规则表示第89-90页
    5.3 条件概率Petri网参数优化第90-93页
        5.3.1 统计指标概率化第90-92页
        5.3.2 最小二乘拟合优化参数第92-93页
    5.4 条件概率Petri网诊断推理第93-94页
    5.5 基于ICA-CPPN的异常状态诊断流程第94-96页
    5.6 实例研究第96-101页
        5.6.1 青霉素发酵过程实例第96-99页
        5.6.2 TE过程实例第99-101页
    5.7 本章小结第101-103页
第六章 结论与展望第103-105页
    6.1 结论第103-104页
    6.2 展望第104-105页
参考文献第105-111页
致谢第111-113页
研究成果及发表的学术论文第113-115页
作者和导师简介第115-116页
附件第116-117页

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