| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-27页 |
| 1.1 鲁棒模型预测控制 | 第9-11页 |
| 1.2 基于数据的故障监测 | 第11-21页 |
| 1.2.1 工业过程中的数据特征 | 第12-13页 |
| 1.2.2 故障监测的任务及性能指标 | 第13-15页 |
| 1.2.3 统计过程监测 | 第15-19页 |
| 1.2.4 其他基于数据的方法 | 第19-21页 |
| 1.3 经验模态分解 | 第21-25页 |
| 1.3.1 集合经验模态分解 | 第22-23页 |
| 1.3.2 小波包变换经验模态分解 | 第23-24页 |
| 1.3.3 B样条经验模态分解 | 第24页 |
| 1.3.4 EMD与短时傅立叶变换以及小波变换的比较 | 第24-25页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第25-27页 |
| 第二章 不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制 | 第27-41页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 问题的提出 | 第28-30页 |
| 2.3 主要结果 | 第30-36页 |
| 2.3.1 代价函数的单调性 | 第30-32页 |
| 2.3.2 给定的鲁棒模型预测算法 | 第32-35页 |
| 2.3.3 可行性和鲁棒稳定性 | 第35-36页 |
| 2.4 仿真与讨论 | 第36-39页 |
| 2.5 小结 | 第39-41页 |
| 第三章 尺度筛选多尺度非线性过程质量监测与故障检测 | 第41-67页 |
| 3.1 引言 | 第41-44页 |
| 3.2 预备知识 | 第44-46页 |
| 3.2.1 集合经验模态分解 | 第44-45页 |
| 3.2.2 核偏最小二乘 | 第45-46页 |
| 3.3 尺度筛选算法 | 第46-51页 |
| 3.3.1 尺度筛选基准与数据重构 | 第47-49页 |
| 3.3.2 改进的动态偏最小二乘 | 第49-51页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第51-65页 |
| 3.4.1 可行性检验 | 第52-60页 |
| 3.4.2 青霉素发酵实例 | 第60-65页 |
| 3.5 小结 | 第65-67页 |
| 第四章 压缩稀疏主元分析过程监测与故障检测 | 第67-91页 |
| 4.1 引言 | 第67-69页 |
| 4.2 预备知识 | 第69-73页 |
| 4.2.1 压缩传感 | 第70-72页 |
| 4.2.2 稀疏主元分析 | 第72-73页 |
| 4.2.3 l_(2,1)范数 | 第73页 |
| 4.3 压缩稀疏主元分析 | 第73-80页 |
| 4.3.1 自适应数据压缩部分重构 | 第73-75页 |
| 4.3.2 改进的稀疏主元分析 | 第75-80页 |
| 4.4 仿真与讨论 | 第80-89页 |
| 4.4.1 数值仿真 | 第80-81页 |
| 4.4.2 应用研究 | 第81-89页 |
| 4.5 小结 | 第89-91页 |
| 第五章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 5.1 总结 | 第91-92页 |
| 5.2 展望 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-108页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |