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基于独立成分分析的工业过程故障检测方法研究

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基于独立成分分析的工业过程故障检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-21页
  1.1 背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-19页
    1.2.1 故障检测技术概述第10-13页
    1.2.2 基于独立成分分析的研究概述第13-19页
    1.2.3 存在的问题第19页
  1.3 论文的主要内容第19-21页
第2章 经典ICA算法第21-28页
  2.1 引言第21-22页
  2.2 ICA数学基础第22-24页
  2.3 基于牛顿迭代法的ICA算法第24-26页
  2.4 基于ICA的过程监测第26-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于BBO-ICA的故障检测方法研究第28-41页
  3.1 引言第28页
  3.2 基于BBO-ICA的故障检测方法研究第28-34页
    3.2.1 生物地理学算法第28-34页
    3.2.2 BBO-ICA算法第34页
  3.3 仿真分析第34-40页
    3.3.1 简单例子分析第34-36页
    3.3.2 DAMDICS过程监控第36-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于ICA-SVDD的故障检测方法研究第41-54页
  4.1 引言第41页
  4.2 支持向量数据描述第41-47页
    4.2.1 支持向量数据描述原理第41-43页
    4.2.2 核方法第43-45页
    4.2.3 支持向量数据描述数学基础第45-47页
  4.3 SVDD和ICA-SVDD用于故障检测第47-49页
  4.4 仿真分析第49-53页
    4.4.1 简单例子分析第49-50页
    4.4.2 TE过程监控第50-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第5章 基于CVA-ICA的故障检测方法研究第54-63页
  5.1 引言第54页
  5.2 基于典型变量分析(CVA)的故障检测第54-58页
  5.3 基于CVA-ICA的故障检测第58-60页
  5.4 仿真分析第60-62页
  5.5 本章小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-65页
  6.1 本文总结第63-64页
  6.2 工作展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间的研究成果第71页

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