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多元统计过程监控若干问题研究
中文名称: 多元统计过程监控若干问题研究
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论文编号: 3052416收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Investigation on Multivariate Statistical Process Monitoring
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制科学与工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 监控 多操作模式 多主元模型 多偏最小二乘模型 非线性偏最小二乘 多元统计过程监控
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 统计过程质量控制是一种监控及改善产品质量的有力工具,如果通过该方法能有效地检测、诊断工业过程中的故障,将带来巨大的经济效益.统计过程监(略)多元统计理论的质量控制技术,通过对过程测量数据的分析和解释,可在线检测和识别过程中出现的异常工况.但将经典的统计投影方法直接应用于工业过程仍存在许多问题,论文对相应问题进行分析并取得了以下成果(略)、提出了以主角度(principal angles)的方式度量任意两个主元模型之间相似性的方法,并将其进行推广以便同时刻画一个主元(略)个主元模型之间相似性的度量.并提出了一种多PCA(principal component analysis)模型过程监控方法及其在线应用的实现,包括多PCA模型(略)型在线切换准则、模型更新及新模型在线添加方法. 2、提出了一种基于主角度的不同PLS(partial least squares)模型之间相似性的度量,并进一步提出了一种基于多PLS模型的过程监控方案.并分析了(略)用、更新及新模型添加等问题.该方法可应用于多操作模式下的质量指标的估计和异常工况监控. 3、提出了PLS算法的一种等价形式,将...
Statistical proces(omitted)(SPC) is one of the most powerful tools for process monitoring and product quality improvement. When applied to prompt det(omitted)agnosing and appropriately coping with process malfunctions, i(omitted)of considerable benefit. Statistical process monitoring (SPM) is based on multivariate statistical projection methodologi(omitted)ine process malfunctions detection and diagnosis through analysis and interpretation of the colle(omitted)rements. Unfortunately, these conventional...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 引言第11-31页
  ·统计质量控制主要研究内容及现状第11-28页
    ·多元投影方法第11-20页
      ·主元分析(PCA)第12-13页
      ·偏最小二乘(PLS)第13-15页
      ·复杂过程与Multi-block分析第15-16页
      ·过程的动态特性及典型变量分析(CVA)第16-17页
      ·间歇过程与Multi-way分析第17-18页
      ·异常点与鲁棒方法,慢时变与递归方法第18-19页
      ·OLS、PCA、PCR、RR、PLS的统一表示第19-20页
    ·非线性统计建模与人工神经元网络(ANN)第20-23页
      ·非线性统计建模第21页
      ·ANN与PCA、PLS的结合第21-22页
      ·ANN应用于MSPM的问题第22-23页
    ·小波变换(WT)与MSPM第23-25页
    ·多元统计量及其控制限估计方法第25-27页
      ·常用多元统计量第25-26页
      ·多元统计量控制限估计第26-27页
    ·MSPM的工业应用第27-28页
  ·论文研究的目的、思路和创新点第28-29页
    ·论文研究的目的和意义第28页
    ·论文主要创新点第28-29页
  ·论文各部分主要内容第29-31页
第2章 基于多PCA模型的多操作模式过程多元统计监控第31-60页
  ·背景第31-32页
  ·主元模型之间的相似性第32-37页
    ·主角度(princip alangles)第32-34页
    ·对多个子空间情形的推广第34-36页
    ·PCA模型间相似性的度量第36-37页
  ·基于多PCA模型的多元统计过程监控第37-43页
    ·数据预处理第38页
    ·建模与模型相似性比较第38-40页
    ·过程监控与故障检测第40-42页
    ·模型的更新第42页
    ·新模型的添加第42-43页
  ·应用实例第43-58页
    ·例1:Tennessee Eastman过程第43-53页
      ·过程简介第43-44页
      ·操作模式切换与过渡过程监控第44-49页
      ·故障检测第49-53页
    ·例2:工业流化催化裂化装置第53-58页
      ·过程描述第53-54页
      ·参考模型的建立第54-58页
      ·在线监控第58页
  ·小结第58-60页
第3章 多PLS模型方法第60-76页
  ·背景第60-61页
  ·PLS模型之间的相似性第61-64页
    ·PLS算法的性质第61-63页
    ·PLS模型的相似性度量第63-64页
  ·基于多PLS模型的过程性能监控第64-68页
    ·标准(nominal)参考模型的建立第64-66页
    ·过程运行的在线监控第66-67页
    ·新PLS模型的添加第67-68页
    ·小结第68页
  ·工业裂解炉的监控第68-74页
    ·过程描述第69-70页
    ·参考模型的建立第70-72页
    ·质量变量的预测第72-73页
    ·在线监控第73-74页
  ·小结第74-76页
第4章 非线性偏最小二乘方法第76-102页
  ·简介第76-79页
  ·PLS算法的等价优化形式第79-82页
    ·以内、外模型表示的PLS算法第79-80页
    ·等价的优化问题表现形式第80-82页
  ·一种新的非线性PLS方法第82-93页
    ·非线性优化目标函数第82-83页
      ·非线性投影第82-83页
      ·非线性重构第83页
    ·RBF网络实现第83-85页
    ·并行与串行算法第85-86页
    ·实现细节第86-89页
    ·讨论第89-93页
  ·应用实例第93-101页
    ·例1:非线性仿真数值问题第93-96页
    ·例2:仿真间歇聚合反应器的监控第96-101页
  ·小结第101-102页
第5章 多元统计过程监控软件平台第102-112页
  ·软件平台结构第102-104页
  ·应用实例第104-111页
    ·催化裂化装置多元统计监控第105-108页
      ·反应再生系统监控第106页
      ·分馏塔监控第106-107页
      ·吸收稳定系统监控第107-108页
    ·裂解装置多元统计监控第108-109页
    ·其他应用实例第109-111页
  ·小结第111-112页
第6章 总结和展望第112-116页
  ·论文主要成果第112-114页
    ·基于多PCA模型的多操作模式过程多元统计监控第112页
    ·多PLS模型方法第112-113页
    ·非线性偏最小二乘方法第113页
    ·多元统计过程监控软件平台第113-114页
  ·研究展望第114-116页
    ·多元统计量的控制限估计第114页
    ·过程先验知识的利用第114-115页
    ·间歇过程第115-116页
参考文献第116-127页
致谢及声明第127-128页
附录A 对Krzanowski相关工作的评价第128-129页
附录B PLS等价形式的证明第129-130页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文第130-132页
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