摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-12页 |
第一章 前言 | 第12-34页 |
·课题的背景和意义 | 第12-13页 |
·国内外研究状况 | 第13-31页 |
·工业过程监控 | 第13-18页 |
·统计过程控制 | 第18-26页 |
·工业过程控制与统计过程控制 | 第26-31页 |
·论文主要内容简介 | 第31-34页 |
第二章 基于ICA过程监控技术 | 第34-54页 |
·引言 | 第34-35页 |
·ICA方法 | 第35-44页 |
·独立分量分析研究历史及现状 | 第35-37页 |
·独立分量分析的应用 | 第37-38页 |
·独立分量分析定义 | 第38-40页 |
·独立分析的估计原理 | 第40-43页 |
·独立分析算法 | 第43-44页 |
·基于ICA过程监控方法 | 第44-46页 |
·独立成分的降维及排序 | 第44-45页 |
·监测模型的建立 | 第45-46页 |
·基于MATLAB的ICA仿真研究 | 第46-50页 |
·MICA及其应用 | 第50-54页 |
·引言 | 第50-51页 |
·多向独立成分分析(MICA) | 第51-52页 |
·步进MICA | 第52-54页 |
第三章 Tennessee Eastman过程的ICA监控 | 第54-62页 |
·引言 | 第54-58页 |
·基于ICA的过程监控 | 第58-62页 |
·TE过程的独立分量提取 | 第58-60页 |
·基于ICA的故障监控结果 | 第60-62页 |
第四章 多工况过程的ICA监控 | 第62-70页 |
·引言 | 第62-63页 |
·基于外部分析方法的多工况过程的ICA监控 | 第63-65页 |
·CSTR实验的ICA过程监控研究 | 第65-68页 |
·多功能过程控制实验装备MPCE-1000为实验平台 | 第65-66页 |
·基于VB/VC等第三方开发工具采出实验数据 | 第66-67页 |
·对多工况数据进行改进ICA过程监控研究 | 第67-68页 |
·基于TE实验平台的改进ICA过程监控研究 | 第68-70页 |
第五章 结论 | 第70-72页 |
·工作总结 | 第70-71页 |
·工作展望 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-78页 |
致谢 | 第78-79页 |
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第79-80页 |