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基于即时学习策略MPLS的发酵过程在线故障监测

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基于即时学习策略MPLS的发酵过程在线故障监测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10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

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