| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACTS | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 第一章 综述 | 第8-18页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·故障及故障诊断 | 第9-10页 |
| ·过程监控方法 | 第10-12页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第10页 |
| ·基于知识的方法 | 第10-11页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第11页 |
| ·数据驱动的方法 | 第11-12页 |
| ·多变量统计过程性能监控研究现状 | 第12-17页 |
| ·连续生产过程性能监控研究现状 | 第12-15页 |
| ·间歇生产过程性能监控研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 统计过程性能监控方法 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·单变量统计性能监控方法 | 第19-21页 |
| ·多变量统计性能监控方法 | 第21-27页 |
| ·主元分析 | 第21-24页 |
| ·主元回归 | 第24-25页 |
| ·部分最小二乘 | 第25-27页 |
| ·间歇过程统计性能监控方法 | 第27-30页 |
| ·间歇生产过程 | 第27页 |
| ·多向主元分析 | 第27-29页 |
| ·多向部分最小二乘 | 第29页 |
| ·间歇过程监控框架 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 鲁棒PLS在间歇生产过程监控中的应用研究 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·传统部分最小二乘算法 | 第32-35页 |
| ·SIMPLS算法简介 | 第33-34页 |
| ·多向部分最小二乘(MPLS)理论 | 第34-35页 |
| ·鲁棒PLS算法RSIMPLS及其统计量 | 第35-37页 |
| ·鲁棒主元 | 第35-36页 |
| ·鲁棒回归 | 第36-37页 |
| ·统计量的计算 | 第37页 |
| ·基于鲁棒MPLS的间歇生产统计过程监控 | 第37-39页 |
| ·数据收集与预处理 | 第37-38页 |
| ·建立统计监控模型 | 第38页 |
| ·在线监控 | 第38-39页 |
| ·基于ROBUST SIMPLS的应用示例 | 第39-40页 |
| ·SBR数据描述 | 第39-40页 |
| ·在线监控 | 第40页 |
| ·结论 | 第40-42页 |
| 第四章 STATIS在间歇生产过程监控中的应用研究 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·STATIS算法 | 第43-46页 |
| ·STATIS算法基本原理 | 第43-46页 |
| ·STATIS性能监控统计量 | 第46页 |
| ·STATIS在线监控模型 | 第46-48页 |
| ·离线建模 | 第46-47页 |
| ·在线监控 | 第47-48页 |
| ·应用实例 | 第48-51页 |
| ·DuPont数据 | 第48页 |
| ·监控结果分析 | 第48-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 第五章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·研究工作总结 | 第52-53页 |
| ·挑战和展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |
| 攻读硕士期间完成的论文及参与的科研项目 | 第64页 |