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基于统计模型的多阶段间歇过程在线质量预测与过程监测
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基于统计模型的多阶段间歇过程在线质量预测与过程监测
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-32页
　　1.1 课题背景及意义第12-14页
　　1.2 间歇过程的特征第14-17页
　　　　1.2.1 间歇过程的数据特征第14页
　　　　1.2.2 间歇过程阶段的多重性第14-16页
　　　　1.2.3 间歇过程批次间的重复性第16-17页
　　　　1.2.4 间歇过程数据的不等长第17页
　　1.3 间歇过程数据预处理第17-19页
　　　　1.3.1 间歇过程数据的展开方式第17-18页
　　　　1.3.2 间歇过程数据的标准化第18-19页
　　1.4 间歇过程的统计分析方法与在线监测第19-25页
　　　　1.4.1 多向主成分分析(MPCA)第19-22页
　　　　1.4.2 多向偏最小二乘(MPLS)第22-23页
　　　　1.4.3 基于MPCA的间歇过程在线监测第23-25页
　　1.5 基于阶段划分的在线监测与质量预测第25-29页
　　　　1.5.1 基于阶段划分的sub-PCA方法第25-26页
　　　　1.5.2 基于MsVCA方法的过程建模与监测第26-28页
　　　　1.5.3 基于阶段平均过程轨迹的在线质量预测第28-29页
　　　　1.5.4 基于阶段平均回归系数的在线质量预测第29页
　　1.6 本文的主要工作与创新点第29-32页
　　　　1.6.1 本文的主要工作第29-31页
　　　　1.6.2 本文的创新点第31-32页
第二章 基于阶段累积质量的多阶段间歇过程质量预测第32-52页
　　2.1 引言第32-33页
　　2.2 基于阶段累积质量的统计建模与质量预测第33-39页
　　　　2.2.1 基本思想第33页
　　　　2.2.2 阶段累积质量模型的建立第33-36页
　　　　2.2.3 剩余阶段累积质量模型的建立第36-38页
　　　　2.2.4 基于阶段累积质量的在线质量预测第38-39页
　　2.3 青霉素发酵过程中的应用研究第39-51页
　　　　2.3.1 过程描述和仿真数据第39-41页
　　　　2.3.2 仿真结果与分析第41-51页
　　2.4 本章小结第51-52页
第三章 考虑过渡的多阶段间歇过程阶段划分和质量预测第52-72页
　　3.1 引言第52-53页
　　3.2 考虑过渡的阶段划分和质量预测第53-62页
　　　　3.2.1 基本思想第53-54页
　　　　3.2.2 扩散距离第54-55页
　　　　3.2.3 基于改进重复因子的阶段划分第55-56页
　　　　3.2.4 基于阶段划分的稳态模型的建立第56-57页
　　　　3.2.5 过渡过程中转换点的定义与辨识第57-59页
　　　　3.2.6 基于转换点的过渡过程模型的建立第59-61页
　　　　3.2.7 在线质量预测第61-62页
　　3.3 青霉素发酵过程中的应用研究第62-71页
　　　　3.3.1 过程数据第62页
　　　　3.3.2 仿真结果与分析第62-71页
　　3.4 本章小结第71-72页
第四章 基于双重累积模型的多阶段间歇过程质量预测第72-90页
　　4.1 引言第72-73页
　　4.2 基于双重累积模型的在线质量预测第73-78页
　　　　4.2.1 基本思想第73-74页
　　　　4.2.2 内部累积模型的建立与累积质量的预测第74-76页
　　　　4.2.3 外部累积模型的建立第76页
　　　　4.2.4 最终质量的在线预测第76-78页
　　4.3 青霉素发酵过程中的应用研究第78-88页
　　　　4.3.1 建模数据第78-79页
　　　　4.3.2 仿真结果与分析第79-88页
　　4.4 本章小结第88-90页
第五章 基于TSFVS-KVCA方法的多阶段间歇过程在线监测第90-112页
　　5.1 引言第90-91页
　　5.2 基于TSFVS-KVCA方法的建模与监测第91-100页
　　　　5.2.1 基本思想第91-92页
　　　　5.2.2 TSFVS-KVCA方法第92-96页
　　　　5.2.3 稳定阶段的统计建模与监测第96-99页
　　　　5.2.4 过渡过程的统计建模与监测第99-100页
　　5.3 青霉素发酵过程中的应用研究第100-110页
　　　　5.3.1 实验数据第100-101页
　　　　5.3.2 仿真结果与分析第101-110页
　　5.4 本章小结第110-112页
第六章 总结与展望第112-116页
　　6.1 研究工作总结第112-113页
　　6.2 研究工作展望第113-116页
参考文献第116-128页
致谢第128-130页
攻读博士学位期间完成的论文第130-132页
作者简介第132页

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