| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 发酵过程简介 | 第10-13页 |
| 1.2.1 发酵工业生产过程的特点 | 第11页 |
| 1.2.2 发酵过程三维数据的预处理问题 | 第11-13页 |
| 1.3 发酵过程监测方法分类 | 第13-14页 |
| 1.4 基于统计性能的发酵过程监测方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 论文研究思路与内容安排 | 第15-17页 |
| 1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 基于二维搜索JITL-MPLS的发酵过程故障监测 | 第18-40页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 多向偏最小二乘方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 建模数据特点及预处理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 偏最小二乘基本原理 | 第20-22页 |
| 2.2.3 变量方向展开MPLS监测方法 | 第22-24页 |
| 2.3 即时学习在线建模策略 | 第24-30页 |
| 2.3.1 即时学习在线建模策略 | 第24-25页 |
| 2.3.2 采样时刻和相似度二维空间样本选取方法 | 第25-30页 |
| 2.4 基于二维搜索JITL-MPLS的故障监测 | 第30-31页 |
| 2.5 仿真研究 | 第31-38页 |
| 2.5.1 采样时间与相似度二维搜索的样本选取方法验证 | 第31-32页 |
| 2.5.2 青霉素发酵过程监测实验 | 第32-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于JITL-MKPLS的发酵过程监测方法研究 | 第40-58页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 核空间中的故障监测方法介绍 | 第40-43页 |
| 3.2.1 核方法理论 | 第40-42页 |
| 3.2.2 核偏最小二乘 | 第42-43页 |
| 3.3 核空间中的即时学习监测方法研究 | 第43-49页 |
| 3.3.1 即时学习策略对核参数影响的研究 | 第43-48页 |
| 3.3.2 基于JITL-MKPLS的发酵过程故障监测流程 | 第48-49页 |
| 3.4 青霉素发酵过程仿真 | 第49-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 即时学习在线建模方法的模型更新机制研究 | 第58-72页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 即时学习策略中模型更新机制研究 | 第58-61页 |
| 4.2.1 模型失配 | 第58-59页 |
| 4.2.2 传统即时学习策略模型更新机制问题分析 | 第59-60页 |
| 4.2.3 基于PLS回归残差的模型更新机制 | 第60-61页 |
| 4.3 基于改进即时学习策略的发酵过程在线故障监测 | 第61-62页 |
| 4.4 仿真研究 | 第62-70页 |
| 4.4.1 回归残差更新机制实验 | 第62-63页 |
| 4.4.2 青霉素发酵过程仿真实验 | 第63-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 大肠杆菌发酵过程现场数据分析与讨论 | 第72-82页 |
| 5.1 大肠杆菌发酵过程简介 | 第72页 |
| 5.2 大肠杆菌发酵过程的监测结果及讨论 | 第72-81页 |
| 5.3 本章小结 | 第81-82页 |
| 总结与展望 | 第82-84页 |
| 总结 | 第82-83页 |
| 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
