基于核主元分析及扩展方法的过程监测
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 故障监控技术简介 | 第12-13页 |
| 1.2.1 故障的定义 | 第12页 |
| 1.2.2 故障检测的分类 | 第12页 |
| 1.2.3 过程监控的一般步骤 | 第12-13页 |
| 1.3 工业过程监控方法分类 | 第13-15页 |
| 1.4 监控技术的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.4.1 多变量统计过程控制技术 | 第15-17页 |
| 1.4.2 基于核主元分析的过程监控技术 | 第17-19页 |
| 1.5 本文研究内容和组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第21-33页 |
| 2.1 小波分理论基础 | 第21-25页 |
| 2.1.1 小波分析的产生 | 第21页 |
| 2.1.2 小波变换 | 第21-23页 |
| 2.1.3 小波变换的多尺度分析理论 | 第23-24页 |
| 2.1.4 小波消噪原理 | 第24-25页 |
| 2.2 主元分析(PCA) | 第25-30页 |
| 2.2.1 数据的标准化处理 | 第25-26页 |
| 2.2.2 主元分析算法 | 第26-28页 |
| 2.2.3 主成分个数的选取 | 第28-29页 |
| 2.2.4 基于主元分析的过程监控 | 第29-30页 |
| 2.3 MSPCA算法介绍 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于SMF-MSKPCA的过程监控方法 | 第33-53页 |
| 3.1 滑动中值滤波 | 第34-35页 |
| 3.1.1 工作原理 | 第34页 |
| 3.1.2 滑动中值滤波算法 | 第34-35页 |
| 3.2 核主元分析(KPCA) | 第35-36页 |
| 3.2.1 核主元分析算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于KPCA的过程监控 | 第36页 |
| 3.3 基于SMF-MSKPCA过程监控算法 | 第36-38页 |
| 3.4 基于SMF-MSKPCA仿真研究 | 第38-52页 |
| 3.4.1 非线性数学模型应用仿真 | 第38-42页 |
| 3.4.2 田纳西过程的应用仿真 | 第42-46页 |
| 3.4.3 青霉素发酵过程的应用仿真 | 第46-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于SMF-MSDKPCA的过程监控方法 | 第53-63页 |
| 4.1 动态核主元分析(DKPCA)算法 | 第53-55页 |
| 4.1.1 DKPCA基本原理介绍 | 第53-54页 |
| 4.1.2 DKPCA监控流程 | 第54-55页 |
| 4.2 SMF-MSDKPCA监控算法 | 第55-56页 |
| 4.3 仿真研究 | 第56-60页 |
| 4.3.1 动态非线性模型的应用仿真 | 第56-58页 |
| 4.3.2 田纳西过程的应用仿真 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间的主要工作 | 第73页 |
