基于数据的非线性过程监测方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 过程监测基本内容 | 第10-14页 |
| 1.2.1 过程监测的基本概念 | 第11页 |
| 1.2.2 过程监测的性能指标 | 第11-12页 |
| 1.2.3 过程监测方法发展与研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 基于非线性过程监测方法发展及研究现状 | 第14-18页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基础理论与仿真背景 | 第20-32页 |
| 2.1 基于主成分分析(PCA)过程监测方法 | 第20-26页 |
| 2.1.1 主成分分析(PCA)思想 | 第20页 |
| 2.1.2 主成分分析(PCA)算法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 主元个数的确定 | 第21-23页 |
| 2.1.4 常用的监测统计量 | 第23-25页 |
| 2.1.5 基于PCA的过程监测策略 | 第25-26页 |
| 2.2 田纳西—伊斯曼过程 | 第26-32页 |
| 2.2.1 TE工艺流程 | 第26-28页 |
| 2.2.2 TE变量和故障 | 第28-32页 |
| 第3章 基于KPCA的非线性过程监测 | 第32-44页 |
| 3.1 概述 | 第32页 |
| 3.2 KPCA方法的理论基础 | 第32-35页 |
| 3.2.1 核方法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 KPCA数据转换 | 第34-35页 |
| 3.3 基于KPCA的非线性过程监测 | 第35-43页 |
| 3.3.1 KPCA过程监测流程 | 第35-37页 |
| 3.3.2 监测统计量 | 第37-38页 |
| 3.3.3 仿真分析与验证 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于KECA的非线性过程监测 | 第44-62页 |
| 4.1 概述 | 第44页 |
| 4.2 KECA基本原理和特点 | 第44-47页 |
| 4.2.1 KECA算法的原理 | 第44-46页 |
| 4.2.2 KECA算法的特点 | 第46-47页 |
| 4.3 基于KECA的非线性过程监测 | 第47-55页 |
| 4.3.1 基于KECA的过程监测流程 | 第47-49页 |
| 4.3.2 仿真分析与验证 | 第49-54页 |
| 4.3.3 KECA核参数对故障漏报率的影响 | 第54-55页 |
| 4.4 基于KECA角结构的非线性过程监测 | 第55-61页 |
| 4.4.1 KECA角结构 | 第55-56页 |
| 4.4.2 监测数据的特点 | 第56页 |
| 4.4.3 KECA角结构过程监测 | 第56-58页 |
| 4.4.4 仿真分析与验证 | 第58-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
