基于复杂可测变量的非线性过程智能监控方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景及研究目的 | 第9-10页 |
| 1.2 过程监控概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 过程监控的研究内容及评价指标 | 第10-12页 |
| 1.2.2 过程监控的研究方法 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第13-17页 |
| 1.3.1 故障诊断技术发展历程 | 第13-15页 |
| 1.3.2 多元统计分析方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.3 国内外文献综述 | 第17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 标准PCA算法回顾及改进算法 | 第19-40页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 PCA算法原理 | 第19-21页 |
| 2.3 J-PCA算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 J-PCA算法原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 与其他二次型统计量的比较 | 第23-25页 |
| 2.4 S-PCA算法 | 第25页 |
| 2.5 MPCA算法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 极大似然估计算法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 可选择的统计量 | 第27-28页 |
| 2.6 算法对比 | 第28-30页 |
| 2.6.1 PCA算法与MPCA算法讨论 | 第29页 |
| 2.6.2 基于两个统计量的算法讨论 | 第29-30页 |
| 2.6.3 基于一个统计量的PCA算法讨论 | 第30页 |
| 2.7 仿真验证 | 第30-36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-40页 |
| 第3章 LWPR-MPCA算法 | 第40-59页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 LWPR算法回顾 | 第40-44页 |
| 3.3 LWPR-MPCA算法原理 | 第44-48页 |
| 3.4 算法对比 | 第48-49页 |
| 3.5 仿真验证 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-59页 |
| 第4章 汽车悬架系统的过程监控研究 | 第59-69页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 基于数据的汽车悬架系统过程监控研究 | 第59-64页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第59-60页 |
| 4.2.2 汽车悬架系统原理 | 第60-63页 |
| 4.2.3 仿真验证 | 第63-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
