基于提升小波的数据处理及过程监测研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究状况 | 第12-29页 |
| ·小波理论的发展 | 第12-18页 |
| ·第一代小波 | 第13-15页 |
| ·第二代小波 | 第15-18页 |
| ·提升方法 | 第15-16页 |
| ·第二代小波 | 第16-18页 |
| ·数据预处理研究现状及进展 | 第18-22页 |
| ·小波在数据预处理中的应用 | 第18-22页 |
| ·小波降噪 | 第18-21页 |
| ·小波压缩 | 第21-22页 |
| ·小波数据预处理中遇到的问题 | 第22页 |
| ·过程监测的研究现状及进展 | 第22-29页 |
| ·过程监测方法的分类 | 第23-27页 |
| ·基于机理模型的方法 | 第23-24页 |
| ·不依赖模型的方法 | 第24-27页 |
| ·过程趋势分析 | 第27-29页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第29-33页 |
| 第二章 提升格式下的鲁棒小波变换 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·工程中面临的问题 | 第34-35页 |
| ·提升方法 | 第35-40页 |
| ·分割、预测和修正 | 第35-36页 |
| ·提升方法构造传统小波 | 第36-38页 |
| ·提升小波的边界处理 | 第38-40页 |
| ·提升格式下的鲁棒小波变换 | 第40-44页 |
| ·鲁棒小波变换算法 | 第40-41页 |
| ·选择小波系数 | 第41-43页 |
| ·快速鲁棒小波变换 | 第43-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第三章 提升小波在数据压缩中的应用 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·自适应提升小波 | 第48-53页 |
| ·自适应提升小波的完全重构 | 第48-49页 |
| ·自适应均值插值小波 | 第49-53页 |
| ·插值系数的计算 | 第53页 |
| ·压缩过程描述 | 第53-55页 |
| ·一维工业数据压缩 | 第53-54页 |
| ·图像数据压缩 | 第54-55页 |
| ·仿真结果及分析 | 第55-59页 |
| ·仿真算例一 | 第55-58页 |
| ·仿真算例二 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第四章 数据压缩对过程监测影响的研究 | 第61-73页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·过程数据压缩方法简介 | 第62-65页 |
| ·矩形波串算法 | 第62-63页 |
| ·后向斜率算法 | 第63页 |
| ·SDT算法 | 第63页 |
| ·PLOT算法 | 第63-64页 |
| ·失量量化技术 | 第64-65页 |
| ·小波技术和离散余弦技术 | 第65页 |
| ·PCA统计过程模型 | 第65-66页 |
| ·数据压缩对统计特性的影响 | 第66-72页 |
| ·对统计量的影响 | 第67-68页 |
| ·对PCA监测过程的影响 | 第68-72页 |
| ·对SPE统计量的影响 | 第69页 |
| ·对T~2统计量的影响 | 第69-70页 |
| ·对监测性能的影响 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第五章 HMT模型及其在过程监测中的应用研究 | 第73-97页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·小波域的隐马可夫模型 | 第74-80页 |
| ·小波系数的统计模型 | 第74-75页 |
| ·隐马可夫树模型 | 第75-76页 |
| ·隐马可夫模型的EM训练算法 | 第76-80页 |
| ·E步骤 | 第77-78页 |
| ·M步骤 | 第78-80页 |
| ·用HMT进行过程趋势分析 | 第80-91页 |
| ·过程趋势分析流程 | 第80-81页 |
| ·隐马可夫树构造算法 | 第81-84页 |
| ·多变量联合小波系数模型的训练识别 | 第84-86页 |
| ·在线计算量分析 | 第86-88页 |
| ·CSTR模型的仿真 | 第88-91页 |
| ·HMT模型在轴承故障检测中的应用 | 第91-95页 |
| ·小结 | 第95-97页 |
| 第六章 在纸机监测上的工程应用 | 第97-107页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·纸机及其监测系统简介 | 第97-99页 |
| ·造纸机简介 | 第98-99页 |
| ·监控和自动控制系统 | 第99页 |
| ·振动信号检测 | 第99-102页 |
| ·小数据量的HMT模型训练 | 第99-101页 |
| ·压光部轴承振动信号检测 | 第101-102页 |
| ·纸浆纤维的检测 | 第102-105页 |
| ·小结 | 第105-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-109页 |
| ·工作总结 | 第107-108页 |
| ·研究展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-127页 |
| 附录 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129页 |
