声明
致谢
摘要
第1章 绪论
1.1 课题背景和意义
1.2 性能监控
1.2.1 多交量统计过程控制
1.2.2 控制性能评估
1.2.3 控制性能监控技术的应用现状
1.3 性能分析与诊断
1.3.1 模型失配检测
1.3.2 基于PCA/PLS的故障诊断
1.3.3 因果分析
1.3.4 趋势分析
1.3.5 故障成因分析
1.4 性能监控与诊断的关键问题
1.4.1 复杂工业过程的性能分析关键技术
1.4.2 性能监控与诊断技术的趋势及挑战
1.5 本文框架与内容
第2章 基于改进PCA算法的多变量性能监控与评估
2.1 引言
2.1 统计局部方法
2.2 改进的监控算法
2.2.1 改进的PCA算法
2.2.2 初始残差的统计特性
2.2.3 残差空间的监控统计量
2.2.4 动态过程的典型变量分析
2.3 改进PCA算法的控制性能评估
2.4 监控统计量的敏感度分析
2.4.1 引入变化后的残差统计特性分析
2.4.2 监控统计量敏感度分析
2.5 工业应用与仿真实例
2.5.1 齿轮箱数据分析
2.5.2 性能评估仿真实例
2.6 小结
第3章 多变量系统扰动传播路径分析与故障定位
3.1 引言
3.2 时间序列的排序分析
3.3 信息传递分析
3.3.1 转移熵
3.3.2 有向互信息
3.4 TE过程仿真
3.5 结语
第4章 线性多变量系统模型失配检测与定位
4.1 引言
4.2 MPC层模型失配检测
4.3 有外部激励信号的残差获取方法
4.4 无外部激励信号的残差获取方法
4.5 仿真实例
4.6 工业数据案例研究
4.7 小结
第5章 非线性多变量系统模型失配检测与定位
5.1 引言
5.2 预备知识
5.2.1 互信息的定义
5.2.2 互信息的估计
5.2.3 置信限的获取
5.3 模型失配检测
5.3.1 非线性相关的直观实例
5.3.2 模型失配检测与定位
5.3.3 模型失配定位
5.4 仿真实例
5.4.1 线性MPC控制器多变量系统
5.4.2 非线性MPC控制器多变量系统
5.5 工业应用
5.6 结语
第6章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 挑战与展望
参考文献
作者简介
攻博期间作为完成的学术论文及专利
浙江大学;