| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第16-36页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 过程监控概述 | 第17-24页 |
| 1.2.1 过程监控的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.2.2 过程监控的研究方法 | 第18-24页 |
| 1.3 多元统计分析过程监控概述 | 第24-30页 |
| 1.3.1 MSPM的发展历程 | 第24-26页 |
| 1.3.2 MSPM的基本原理 | 第26-30页 |
| 1.4 基于关键性能指标的故障检测方法 | 第30-34页 |
| 1.4.1 基于KPI的故障检测方法的工业背景 | 第30-31页 |
| 1.4.2 基于KPI的故障检测方法的数学描述 | 第31-33页 |
| 1.4.3 研究现状和尚未解决的问题 | 第33-34页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和章节安排 | 第34-36页 |
| 第2章 基于关键性能指标的线性故障检测方法 | 第36-73页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 偏最小二乘 | 第37-45页 |
| 2.2.1 PLS的算法和性质 | 第37-39页 |
| 2.2.2 基于PLS的故障检测方法 | 第39-41页 |
| 2.2.3 PLS对过程变量空间的分解特性 | 第41-43页 |
| 2.2.4 全潜结构投影模型 | 第43-45页 |
| 2.3 鲁棒KPI预测和基于KPI的故障检测方法 | 第45-49页 |
| 2.4 仿真分析 | 第49-63页 |
| 2.4.1 数值仿真分析 | 第50-57页 |
| 2.4.2 田纳西-伊斯曼过程仿真分析 | 第57-63页 |
| 2.5 本章小结 | 第63-73页 |
| 第3章 增强型的基于关键性能指标的线性故障检测方法 | 第73-96页 |
| 3.1 引言 | 第73页 |
| 3.2 数据预处理方法 | 第73-76页 |
| 3.2.1 正交信号校正 | 第73-74页 |
| 3.2.2 正交潜结构投影 | 第74-76页 |
| 3.3 数据预处理和PLS后处理相结合的方法 | 第76-83页 |
| 3.3.1 改进的正交信号校正 | 第76-80页 |
| 3.3.2 改进的正交潜结构投影 | 第80-83页 |
| 3.4 仿真分析 | 第83-91页 |
| 3.4.1 数值仿真分析 | 第84-88页 |
| 3.4.2 田纳西-伊斯曼过程仿真分析 | 第88-91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-96页 |
| 第4章 基于关键性能指标的非线性故障检测方法 | 第96-137页 |
| 4.1 引言 | 第96-97页 |
| 4.2 基于核的非线性故障检测方法 | 第97-108页 |
| 4.2.1 核偏最小二乘 | 第97-103页 |
| 4.2.2 全核潜结构投影 | 第103-105页 |
| 4.2.3 改进的核偏最小二乘 | 第105-108页 |
| 4.3 基于统计学习的非线性故障检测方法 | 第108-116页 |
| 4.3.1 局部权重投影回归 | 第108-114页 |
| 4.3.2 改进的局部权重投影回归 | 第114-116页 |
| 4.4 仿真分析 | 第116-122页 |
| 4.5 本章小结 | 第122-137页 |
| 第5章 基于关键性能指标的线性和非线性综合故障检测方法 | 第137-170页 |
| 5.1 引言 | 第137页 |
| 5.2 基于全主成分回归的线性故障检测方法 | 第137-142页 |
| 5.2.1 主成分分析 | 第137-140页 |
| 5.2.2 全主成分回归 | 第140-142页 |
| 5.3 基于全核主成分回归的非线性故障检测方法 | 第142-150页 |
| 5.3.1 核主成分分析 | 第142-147页 |
| 5.3.2 全核主成分回归 | 第147-150页 |
| 5.4 线性仿真分析 | 第150-157页 |
| 5.4.1 数值仿真分析 | 第150-153页 |
| 5.4.2 田纳西-伊斯曼过程仿真分析 | 第153-157页 |
| 5.5 非线性仿真分析 | 第157-160页 |
| 5.6 本章小结 | 第160-170页 |
| 总结与展望 | 第170-173页 |
| 参考文献 | 第173-186页 |
| 附录A 田纳西-伊斯曼过程的变量和过程故障说明 | 第186-190页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第190-192页 |
| 致谢 | 第192-194页 |
| 个人简历 | 第194页 |