| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题背景与研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 过程监测的研究内容与研究方法 | 第11-18页 |
| 1.2.1 过程监测的基本概念和研究内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 过程监测方法概述 | 第12-18页 |
| 1.3 多元统计过程监测(MSPM) | 第18-20页 |
| 1.3.1 多元统计过程监测(MSPM)简述 | 第18页 |
| 1.3.2 多元统计过程监测(MSPM)国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第20-22页 |
| 第2章 基于数据的过程监测方法 | 第22-34页 |
| 2.1 主元分析(PCA)方法 | 第22-28页 |
| 2.1.1 主元分析(PCA)方法原理 | 第22-26页 |
| 2.1.2 基于主元分析的过程监测 | 第26-28页 |
| 2.2 核主元分析(KPCA)方法 | 第28-32页 |
| 2.2.1 核方法的理论背景 | 第28-29页 |
| 2.2.2 核主元分析(KPCA)方法原理 | 第29-31页 |
| 2.2.3 基于核主元分析的过程监测 | 第31-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于自适应核主元分析的过程监测 | 第34-52页 |
| 3.1 自适应核主元分析方法基础理论 | 第36-39页 |
| 3.1.1 基于滑动窗口机制的核主元分析 | 第36-38页 |
| 3.1.2 指数加权核主元分析方法 | 第38-39页 |
| 3.2 基于自适应核主元分析的过程监测 | 第39-42页 |
| 3.2.1 自适应核主元分析方法建模过程 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于自适应核主元分析的在线过程监测 | 第41-42页 |
| 3.3 仿真研究与结果分析 | 第42-51页 |
| 3.3.1 仿真背景介绍 | 第42-44页 |
| 3.3.2 仿真结果分析 | 第44-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 基于惩罚因子的自适应核主元分析过程监测 | 第52-68页 |
| 4.1 基于特征空间损失函数的核主元分析方法 | 第52-54页 |
| 4.1.1 特征空间中的损失函数 | 第52-53页 |
| 4.1.2 基于特征空间损失函数的核主元分析方法 | 第53-54页 |
| 4.2 基于遗忘因子的核主元分析模型更新 | 第54-57页 |
| 4.3 迭代形式的核主元分析算法 | 第57-60页 |
| 4.3.1 迭代形式的核主元分析算法 | 第57-58页 |
| 4.3.2 加入惩罚因子的迭代核主元分析算法 | 第58-60页 |
| 4.4 基于惩罚因子的自适应核主元分析过程监测 | 第60-62页 |
| 4.5 仿真研究与结果分析 | 第62-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第78页 |