| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·统计过程监测的发展及研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 多变量统计过程监测及故障诊断 | 第14-24页 |
| ·连续工业过程的监测及故障诊断 | 第14-19页 |
| ·数据的标准化处理 | 第14-15页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第15-17页 |
| ·基于PCA的过程监测 | 第17-18页 |
| ·基于变量贡献图的故障诊断 | 第18-19页 |
| ·间歇工业过程的建模及监测 | 第19-23页 |
| ·间歇过程的数据特点及标准化处理 | 第20-21页 |
| ·多向主成分分析(MPCA) | 第21-22页 |
| ·基于MPCA的过程监测 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于子时段划分的PCA模型间歇过程监测及故障诊断 | 第24-44页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·子时段划分的意义 | 第24-25页 |
| ·间歇过程两步子时段划分算法 | 第25-29页 |
| ·时段粗划分算法 | 第25-26页 |
| ·时段细划分算法 | 第26-27页 |
| ·稳定时段与过渡时段的识别 | 第27-29页 |
| ·基于两步子时段划分的PCA建模 | 第29-32页 |
| ·基于两步子时段划分的PCA在线过程监测及故障诊断 | 第32-33页 |
| ·注塑过程中的应用研究 | 第33-42页 |
| ·注塑过程简介 | 第33-34页 |
| ·实验数据的获取 | 第34-36页 |
| ·子时段划分 | 第36-38页 |
| ·在线监测 | 第38-41页 |
| ·故障诊断 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于PCA的注塑过程监测及故障诊断系统平台 | 第44-60页 |
| ·注塑过程监测及诊断系统平台硬件结构 | 第44-45页 |
| ·数据交换流程 | 第45-46页 |
| ·注塑过程监测和诊断系统平台软件构建 | 第46-59页 |
| ·构建软件所使用技术介绍 | 第46-49页 |
| ·系统软件的总体功能介绍 | 第49-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者攻读硕士期间参与的论文 | 第68页 |
