| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 过程监测方法概述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 过程监测的内容 | 第10-11页 |
| 1.2.2 过程监测的基本方法 | 第11-14页 |
| 1.2.3 间歇过程监测方法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 加热炉工艺流程简介 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 间歇过程的过程监测理论基础 | 第18-30页 |
| 2.1 间歇过程的数据分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 间歇过程的数据特征 | 第18-19页 |
| 2.1.2 三维数据的展开及标准化 | 第19-21页 |
| 2.2 基于多向主元分析的过程监测 | 第21-26页 |
| 2.2.1 主元分析方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 多向主元分析方法 | 第23-26页 |
| 2.3 基于多向核主元分析方法的过程监测 | 第26-29页 |
| 2.3.1 核方法的基本思想 | 第26-27页 |
| 2.3.2 核主元分析方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 多向核主元分析方法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于改进的DTW的间歇过程数据处理方法 | 第30-40页 |
| 3.1 DTW基本原理 | 第30-32页 |
| 3.1.1 DTW方法的概念 | 第30页 |
| 3.1.2 DTW方法的基本原理 | 第30-32页 |
| 3.2 DTW在不等长间歇过程中的应用 | 第32-38页 |
| 3.2.1 数据不等长的处理方法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于DTW的数据处理 | 第33-35页 |
| 3.2.3 基于加权加窗改进的DTW的数据处理 | 第35-38页 |
| 3.3 仿真研究 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进MKECA方法的过程监测 | 第40-52页 |
| 4.1 规范变量分析方法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 自相关和互相关的基本理论 | 第40-41页 |
| 4.1.2 CVA模型的建立 | 第41-43页 |
| 4.2 核熵成分分析方法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 瑞利熵的简介 | 第44-45页 |
| 4.2.2 核熵成分分析方法 | 第45-47页 |
| 4.2.3 KECA与KPCA的差异性分析 | 第47页 |
| 4.3 基于CV-MKECA方法的过程监测 | 第47-50页 |
| 4.3.1 多向核熵成分分析方法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 改进的多向核熵成分分析方法 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于改进MKECA算法的加热炉加热过程监测 | 第52-70页 |
| 5.1 加热炉的数据采集与处理 | 第52-54页 |
| 5.2 加热一段监测模型的建立与仿真 | 第54-59页 |
| 5.3 加热二段监测模型的建立与仿真 | 第59-64页 |
| 5.4 均热段监测模型的建立与仿真 | 第64-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78页 |