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基于故障特征提取与选择的统计过程监测研究

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基于故障特征提取与选择的统计过程监测研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第一章 绪论第13-26页
  1.1 课题背景和研究意义第13-14页
  1.2 课题研究现状第14-23页
    1.2.1 过程监测的主要研究方法第14-18页
    1.2.2 数据驱动大规模过程统计过程监测的发展现状第18-23页
  1.3 本文研究内容和创新点第23-26页
第二章 基于故障相关主成分选择及贝叶斯方法的优化工业过程监测第26-43页
  2.1 引言第26-30页
    2.1.1 基于主成分分析的故障检测第26-27页
    2.1.2 主成分选择对过程监测效果的影响第27-30页
  2.2 基于故障相关主成分选择及贝叶斯方法的故障检测第30-32页
  2.3 仿真及应用研究第32-42页
    2.3.1 数值仿真过程实验验证第32-36页
    2.3.2 TE标准测试过程实验验证第36-42页
  2.4 本章小结第42-43页
第三章 基于故障相关动态主成分选择及贝叶斯方法的优化动态过程监测第43-54页
  3.1 引言第43-45页
    3.1.1 基于动态主成分分析的故障检测第43页
    3.1.2 动态主成分分析中主成分选择对过程监测效果的影响第43-45页
  3.2 基于动态故障相关空间重构与贝叶斯方法的故障检测第45-46页
  3.3 仿真及应用研究第46-53页
    3.3.1 在数值仿真过程中的应用研究第46-49页
    3.3.2 在TE标准测试过程中的应用研究第49-53页
  3.4 本章小结第53-54页
第四章 基于故障相关核主成分选择及贝叶斯方法的优化非线性过程监测第54-75页
  4.1 引言第54-57页
    4.1.1 基于核主成分分析的非线性过程故障检测第54-55页
    4.1.2 核主成分分析过程监测中核主成分选择对过程监测效果的影响第55-57页
  4.2 基于故障相关核主成分空间重构与贝叶斯方法的故障检测第57-60页
  4.3 仿真及应用研究第60-74页
    4.3.1 在数值仿真过程中的应用研究第60-68页
    4.3.2 在TE标准测试过程中的应用研究第68-74页
  4.4 本章小结第74-75页
第五章 基于性能驱动的大规模动态过程最优分布式过程监测第75-98页
  5.1 引言第75-80页
    5.1.1 DPCA故障检测中变量选择对过程监测效果的影响第75-79页
    5.1.2 Bayesian故障诊断系统第79-80页
  5.2 基于性能驱动的大规模动态过程最优分布式过程监测第80-83页
    5.2.1 性能驱动的最优过程分解第80-82页
    5.2.2 性能驱动的最优Bayesian故障诊断系统第82-83页
  5.3 仿真与应用研究第83-97页
    5.3.1 在数值仿真过程中的应用研究第83-95页
    5.3.2 在TE标准测试过程中的应用研究第95-97页
  5.4 本章小结第97-98页
第六章 基于多重集典型相关分析的大规模多操作单元过程监测第98-112页
  6.1 引言第98-100页
    6.1.1 典型相关分析第98-99页
    6.1.2 多重集典型相关分析第99-100页
  6.2 基于多重集典型相关分析的大规模多操作单元过程监测第100-104页
    6.2.1 联合特征故障检测第100-101页
    6.2.2 独立特征故障检测第101页
    6.2.3 算法步骤第101-102页
    6.2.4 性能分析第102-104页
  6.3 仿真与应用研究第104-111页
    6.3.1 在数值仿真过程中的应用研究第104-107页
    6.3.2 在TE标准测试过程中的应用研究第107-111页
  6.4 本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-116页
  7.1 全文总结第112-114页
  7.2 进一步工作展望第114-116页
参考文献第116-125页
作者攻读博士期间取得的科研成果第125-127页
已发表或录用的论文第125-127页
作者攻读博士期间的专利第127-128页
致谢第128页

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