基于多变量统计分析的数据挖掘工具在工业过程控制中的应用研究

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第一章绪论

1.1研究背景

1.1.1统计过程控制的发展

1.1.2数据挖掘技术

1.1.3课题的意义

1.2多变量统计过程控制

1.2.1过程变化及其描述

1.2.2统计控制图

1.2.3单变量统计过程控制的局限性

1.2.4多变量统计过程控制

1.3主要工作

1.4内容安排

第二章主元分析法(PCA)

2.1引言

2.2主元分析方法

2.2.1计算方法

2.2.2 PCA模型中主元数目的选择

2.2.3一个简单的例子

2.3主元分析用于多变量统计过程控制

2.3.1基本方法

2.3.2一个简单的例子

2.4小结

第三章偏最小二乘(PLS)

3.1引言

3.2 PLS方法

3.2.1工作目标

3.2.2计算方法

3.2.3交叉检验

3.3 PLS用于多变量统计过程控制

3.3.1基本方法

3.3.2一个简单的例子

3.4小结

第四章基于多变量统计分析的过程故障诊断

4.1故障诊断方法简介

4.2基于统计距离和角度的故障诊断方法

4.2.1基于统计距离的故障诊断

4.2.2利用角度度量进行故障诊断

4.3故障诊断的特征方向方法

4.3.1基本方法

4.3.2诊断实例

4.4小结

第五章实验数据分析

5.1引言

5.2问题的描述

5.3 PCA方法的实验数据分析

5.3.1 PCA模型的建立

5.3.2故障的检测

5.3.3故障的诊断

5.4 PLS方法的实验数据分析

5.4.1模型的建立

5.4.2故障的检测

5.4.3故障的诊断

5.5小结

第六章总结与展望

6.1工作回顾

6.2工作展望

6.3结束语

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文