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多模态化工过程模态识别与故障监测研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究的目的及意义第9-10页
    1.3 国内外研究现状第10-16页
        1.3.1 多模态化工过程模态识别方法研究现状第10-13页
        1.3.2 多模态化工过程故障监测方法研究现状第13-16页
    1.4 研究内容及方案第16-17页
    1.5 技术路线图第17-18页
第2章 自适应多模型故障监测方法研究第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 自适应多模型故障监测方法基本理论第18-22页
        2.2.1 奇异值识别方法第18-20页
        2.2.2 模糊C均值聚类算法第20-21页
        2.2.3 基于主元分析的过程监控算法第21-22页
    2.3 自适应多模型故障监测方法第22-25页
    2.4 案例分析第25-30页
        2.4.1 自适应多模型故障监测方法第26-28页
        2.4.2 基于BWP聚类有效性指标的方法第28-30页
        2.4.3 小结第30页
    2.5 本章结论第30-32页
第3章 全局寻优的非高斯多模型故障监测方法研究第32-47页
    3.1 引言第32页
    3.2 全局寻优的非高斯多模型故障监测方法基本理论第32-35页
        3.2.1 独立成分分析第32-34页
        3.2.2 粒子群算法第34-35页
    3.3 粒子群优化的独立成分分析算法第35-38页
    3.4 过渡过程特性分析第38-39页
    3.5 全局寻优的非高斯多模型故障监测方法第39-42页
        3.5.1 离线建模第39-40页
        3.5.2 在线监测第40-42页
    3.6 案例分析第42-46页
        3.6.1 全局寻优的非高斯多模型故障监测方法第42-44页
        3.6.2 FastICA算法第44-45页
        3.6.3 小结第45-46页
    3.7 本章结论第46-47页
第4章 动态多点故障监测方法研究第47-63页
    4.1 引言第47页
    4.2 动态多点故障监测方法基本理论第47-51页
        4.2.1 AR模型第47-49页
        4.2.2 单点监测统计量第49-50页
        4.2.3 多点异常统计量第50-51页
    4.3 动态多点故障监测方法第51-56页
        4.3.1 离线建模第51-53页
        4.3.2 在线监测第53-55页
        4.3.3 方法流程图第55-56页
    4.4 案例分析第56-62页
        4.4.1 动态多点故障监测方法第56-61页
        4.4.2 基于非高斯模型的3σ法第61页
        4.4.3 小结第61-62页
    4.5 本章结论第62-63页
第5章 结论与展望第63-65页
    5.1 结论第63-64页
    5.2 展望第64-65页
参考文献第65-70页
附录A 硕士期间的科研成果第70-71页
致谢第71页

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