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基于统计理论的多模态工业过程建模与监控方法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-28页
   ·引言第12-13页
   ·工业过程监控方法研究现状第13-16页
     ·基于模型的方法第13-14页
     ·基于信号处理的方法第14-15页
     ·基于知识的方法第15-16页
     ·基于统计的方法第16页
   ·统计过程监控的思路和方法第16-23页
     ·统计过程监控的思路第16-17页
     ·主元分析及其改进方法第17-20页
     ·其他多变量监控方法及其综合应用第20-23页
   ·多模态过程统计监控研究现状第23-25页
     ·对多模态过程的统计监控研究现状第23-25页
     ·对暂态过程的统计监控研究现状第25页
   ·本文研究内容和安排第25-28页
第2章 基于局部马氏距离的集成统计监控指标第28-41页
   ·引言第28-29页
   ·传统监控统计量第29-34页
     ·T~2和T_H~2统计量第29-30页
     ·SPE统计量第30-31页
     ·马氏距离第31页
     ·组合监控指标φ第31-32页
     ·传统统计量用于多模态过程时的不足第32-34页
   ·基于马氏距离的全局监控指标第34-35页
   ·仿真应用研究第35-40页
     ·CSTH过程描述与实验设置第35-36页
     ·监控结果分析第36-40页
   ·本章小结第40-41页
第3章 多模态数据的模糊建模方法研究第41-57页
   ·引言第41-42页
   ·模糊建模方法第42-45页
     ·处理过渡数据的模糊化方法第42-44页
     ·模糊建模算法第44页
     ·模态数目的确定第44-45页
   ·在线监控应用第45-46页
     ·监控统计量第45页
     ·建模与监控步骤第45-46页
   ·仿真实验第46-56页
     ·TE过程描述第46-48页
     ·离线建模第48-49页
     ·仿真应用研究第49-56页
   ·本章小结第56-57页
第4章 高维多模态过程的降维方法研究第57-70页
   ·引言第57-58页
   ·邻域保留降维方法第58-60页
     ·邻域保留投影第58-60页
     ·LPP与PCA的关联第60页
   ·LPP子空间下的模糊聚类第60-62页
   ·高维工业过程实时监控流程及参数设置第62-65页
     ·高维工业过程建模与监控流程第62-64页
     ·参数设置第64-65页
   ·TE过程仿真实验第65-69页
     ·对复合故障的监控结果第67-68页
     ·对未知故障的监控结果第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第5章 动态多模态过程的在线监控方法研究第70-86页
   ·引言第70-71页
   ·初始高斯混合模型第71-73页
     ·高斯混合模型第71-72页
     ·无监督高斯混合第72-73页
     ·监控统计量及其阈值第73页
   ·基于滑动窗的自适应高斯混合第73-76页
     ·两步法在线更新第73-75页
     ·在线增加新模态第75页
     ·自适应监控步骤第75-76页
   ·仿真实验第76-84页
     ·数值仿真实验第76-82页
     ·TE过程仿真第82-84页
   ·本章小结第84-86页
第6章 多模态间歇过程的监控方法研究第86-103页
   ·引言第86-87页
   ·间歇过程的数据特征及MPCA监控方法第87-89页
     ·三维过程数据的展开第87-88页
     ·MPCA算法第88-89页
   ·多路高斯混合第89-93页
     ·多路数据的混合展开第89-90页
     ·建立GMM初始模型第90-91页
     ·对初始模型的在线更新第91-92页
     ·离线建模与在线监控步骤第92-93页
   ·青霉素发酵过程仿真实验第93-101页
     ·过程简介及实验设置第93-97页
     ·对正常批次数据的监控结果分析(F0)第97-100页
     ·对阶跃故障的监控结果分析(F3)第100-101页
     ·对偏移故障的监控结果分析(F4)第101页
   ·本章小结第101-103页
第7章 总结与展望第103-106页
   ·工作总结第103-104页
   ·研究展望第104-106页
参考文献第106-119页
致谢第119-120页
攻读博士学位期间取得的学术成果第120页

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