声明
摘要
第一章绪论
1.1课题研究背景及意义
1.2间歇过程的特点及数据特征
1.2.1间歇过程的特点
1.2.2间歇过程的数据特征
1.3间歇过程统计监测方法的发展与研究现状
1.3.1统计过程监测概述
1.3.2间歇过程统计监测方法的发展概况
1.4本文的主要研究内容
第二章基于SDKPCA的间歇过程弱故障监测
2.1引言
2.2相关算法介绍
2.2.1 DPCA原理
2.2.2 KPCA原理
2.3基于SDKPCA的建模与监测
2.3.1阶段划分
2.3.2单批次模型的建立
2.3.3单批次模型的聚类
2.3.4类模型的建立
2.3.5基于SDKPCA的建模算法
2.3.6基于多类模型的在线模型选择与监测
2.4青霉素发酵过程中的应用研究
2.4.1青霉素发酵过程简介
2.4.2实验设计和建模数据
2.4.3在线监测
2.4.4计算复杂度分析
2.5本章小结
第三章基于特征点的SDKPCA不等长间歇过程故障监测
3.1引言
3.2时间序列的特征点提取
3.2.1基于垂直距离的时间序列特征点提取
3.2.2提取算法
3.3间歇过程中特征点提取
3.3.1间歇过程中特征点的分布特点
3.3.2特征点的提取和粗匹配
3.3.3批次内特征点的融合
3.3.4批次间特征点的细匹配
3.4基于特征点的SDKPCA建模与在线监测
3.4.1过程去噪
3.4.2基于特征点的SDKPCA模型建立
3.4.3基于特征点的SDKPCA建模和监测算法
3.5青霉素发酵过程中的应用研究
3.5.1实验设计和建模数据
3.5.2在线监测
3.5.3计算复杂度分析
3.6本章小结
第四章基于LCS-SDKPCA的多操作间歇过程监测方法
4.1引言
4.2过程时段划分与段内聚类
4.3基于LCS-SDKPCA的建模与监测
4.3.1数据预处理
4.3.2建立LCS-SDKPCA模型
4.3.3在线监测
4.4 LF炉炼钢过程中的应用研究
4.4.1 LF炉炼钢过程简介
4.4.2实验设计和建模数据
4.4.3在线监测
4.5本章小结
第五章建模数据不全情况下的多操作间歇过程快速监测方法
5.2 Up-Down MDPCA的建模与监测
5.2.1 MDPCA的建立
5.2.2在线监测模型的选择
5.2.3 U-p-Down模型监测方法
5.2.4在线监测
5.3 LF炉炼钢过程中的应用研究
5.3.2在线监测
5.4本章小结
第六章结论与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成的论文
个人简历