| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景与研究的意义 | 第10-11页 |
| ·过程监测的研究内容与研究方法 | 第11-15页 |
| ·过程监测的基本概念和研究内容 | 第11-13页 |
| ·过程监测方法概述 | 第13-15页 |
| ·多元统计过程监测 | 第15-17页 |
| ·统计过程监测与多元统计过程的发展简述 | 第16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-20页 |
| 第2章 基于数据的故障检测方法 | 第20-30页 |
| ·主元分析方法(PCA) | 第20-23页 |
| ·主元分析方法理论 | 第20-22页 |
| ·基于PCA的过程监测 | 第22-23页 |
| ·独立元分析方法 | 第23-29页 |
| ·独立元分析的定义 | 第24-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-27页 |
| ·独立元分析目标函数和优化算法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于LLE-KPCA的多模式过程监测方法 | 第30-46页 |
| ·多模式LLE-KPCA算法 | 第32-37页 |
| ·流形及局部线性嵌入(LLE) | 第32-34页 |
| ·KPCA的基本原理 | 第34-35页 |
| ·多模式公共特性的提取 | 第35-37页 |
| ·多模式LLE-KPCA算法的过程监测 | 第37-40页 |
| ·仿真研究与结果分析 | 第40-45页 |
| ·电熔镁炉工作过程 | 第40-41页 |
| ·仿真结果分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于KLLE-KICA的多模式过程监测方法 | 第46-64页 |
| ·KICA的基本原理 | 第46-50页 |
| ·特征空间中的数据白化过程 | 第47-48页 |
| ·利用KICA提取非线性独立元 | 第48-50页 |
| ·多模式KLLE-KICA算法 | 第50-56页 |
| ·多模式KLLE-KICA算法的离线建模 | 第50-52页 |
| ·多模式KLLE-KICA方法的过程监测 | 第52-56页 |
| ·仿真研究及结果分析 | 第56-61页 |
| ·连续退火过程 | 第56-57页 |
| ·仿真结果分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第74页 |