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基于数据驱动的间歇过程监控方法研究

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基于数据驱动的间歇过程监控方法研究
论文目录
 
学位论文数据集第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-23页
  · 课题的研究背景与意义第15-16页
  · 故障诊断方法的研究现状第16-18页
  · 统计过程监控方法第18-19页
  · 多阶段 PCA 监控方法第19-20页
  · 故障源变量识别第20-21页
  · 论文的结构与内容第21-23页
第二章 间歇过程多阶段 PCA 监控方法第23-33页
  · PCA 监控原理第23页
  · 间歇过程多阶段 sub-PCA 监控方法第23-26页
    · 数据预处理第24-25页
    · 间歇过程阶段划分第25页
    · Sub-PCA 建模及监控第25-26页
  · 青霉素发酵过程仿真简介第26-30页
    · 青霉素发酵原理第26-27页
    · Pensim 仿真平台简介第27-30页
  · 本章小结第30-33页
第三章 基于 SVDD 的多阶段 PCA 间歇过程监控第33-45页
  · 支持向量数据描述(SVDD)原理第33-34页
  · 基于扩展负载矩阵的初步阶段划分方法第34-35页
    · 数据预处理第34页
    · 基于负载矩阵扩展的初步划分第34-35页
  · 基于 SVDD 的过渡过程细化分段监控第35-39页
    · 基于 SVDD 的过渡过程细化分段方法第36页
    · 细化分段监控方法第36-39页
  · 基于 SVDD 的多阶段 PCA 间歇过程监控仿真研究第39-43页
    · 正常批次监控结果第41-42页
    · 故障批次监控结果第42-43页
  · 本章小结第43-45页
第四章 基于动态软过渡模型的多阶段 PCA 故障检测第45-57页
  · 过渡阶段特性第45页
  · 基于 SVDD 超空间的间歇过程软过渡建模方法第45-49页
    · 过渡过程动态建模第46-47页
    · 基于软过渡模型的监控方法第47-49页
  · 基于 SVDD 的软过渡 PCA 模型过程监控仿真第49-55页
    · 正常批次监控结果第49-50页
    · 故障批次监控结果第50-55页
  · 本章小结第55-57页
第五章 直接面向测量空间的故障识别第57-75页
  · 传统过程监控方法的缺陷第57页
  · 传统监控统计量测量空间解构第57-59页
    · T2 统计量解构第57-58页
    · SPE 统计量解构第58-59页
  · 面向原始测量空间的间歇过程故障识别第59-67页
    · 面向测量空间的统计量控制限计算第59-61页
    · 面向测量空间的间歇过程监控仿真第61-67页
  · 统计量融合监控方法研究第67-70页
    · T2 和 SPE 统计量的空间分析第67-69页
    · T2 和 SPE 统计量的融合第69-70页
  · 基于融合指标的测量空间过程监控仿真第70-74页
    · 基于融合指标的测量空间正常批次过程监控第70-71页
    · 融合指标测量空间故障批次过程监控第71-74页
  · 本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-83页
研究成果及发表的学术论文第83-85页
作者及导师简介第85-86页
硕士研宄生学位论文答辩委员会决议书第86-87 页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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