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作為第二產業當中的一個子項，間歇生產過程是現代社會大生產當中比較有代表性的生產形勢之一，因其具有比較好的靈活性、較高的產物附加值以及較悠久的發展歷史，被應用在諸如製藥、食品生產、化工材料製備等領域。然而正因其具有的與連續生產過程所不同的特性，也會隨之而來具有比較複雜的生產機理，多樣的生產及工況以及多變的生產狀態。因此，對其進行統計建模、過程監測和故障診斷的研究，從控制和大數據分析領域的角度講具有普適性和代表性。
本書作者多年來一直從事間歇過程的統計建模、過程監測和故障診斷等方面的研究，在借鑒國內外的有關最新研究成果和作者自身完成的研究成果基礎上，博采眾家之長，著成此書。本書結合具體的間歇工業微生物發酵過程實例，分別對過程的統計建模、過程監測，特別是在非線性、非高斯性、多階段共存的間歇過程在線應用與故障診斷方面進行了比較系統的介紹，並引入了核熵成分分析技術並擴展其在過程監測、優化以及故障診斷等方面的應用。
本書作者多年來一直從事間歇過程的統計建模、過程監測和故障診斷等方面的研究，在借鑒國內外的有關最新研究成果和作者自身完成的研究成果基礎上，博采眾家之長，著成此書。本書結合具體的間歇工業微生物發酵過程實例，分別對過程的統計建模、過程監測，特別是在非線性、非高斯性、多階段共存的間歇過程在線應用與故障診斷方面進行了比較系統的介紹，並引入了核熵成分分析技術並擴展其在過程監測、優化以及故障診斷等方面的應用。
作者簡介
常鵬，1981年出生，講師。主要從事間歇過程統計建模及監測等方面的研究。目前，作為主要參與人，參與國家自然科學基金項目1項、高等學校博士學科點專項科研基金1項。近三年，發表學術論文8篇，被SCI、EI收錄5篇；獲得國家發明專利1項。
目次
第1章 緒 論
1.1 課題研究背景與意義
1.2 間歇過程特性分析
1.3 間歇過程統計建模與故障監測研究
1.4 本書主要研究內容
1.5 本書組織結構
第2章 基於核熵成分分析的間歇過程監測方法研究
2.1 引言
2.2 核熵成分分析(KECA)
2.3 基於多項核熵成分分析的間歇過程監測
2.4 算法驗證
2.5 本章小結
第3章 基於核熵獨立成分分析的間歇過程監測方法研究
3.1 引言
3.2 基於KEICA的過程監測策略
3.3 算法驗證
3.4 本章小結
第4章 基於核熵成分分析的間歇過程多階段監測方法研究
4.1 引言
4.2 多階段過程監測策略
4.3 構建多階段的監測模型
4.4 算法驗證
4.5 本章小結
第5章 間歇過程子階段非高斯監測方法研究
5.1 引言
5.2 基於多階段KEICA的間歇過程監測
5.3 算法驗證
5.4 本章小結
第6章 基於質量相關的間歇過程監測方法研究
6.1 引言
6.2 全潛隱結構投影法(T-PLS)
6.3 基於質量相關的間歇過程監測
6.4 應用研究
6.5 本章小結
結 論
參考文獻
後 記
1.1 課題研究背景與意義
1.2 間歇過程特性分析
1.3 間歇過程統計建模與故障監測研究
1.4 本書主要研究內容
1.5 本書組織結構
第2章 基於核熵成分分析的間歇過程監測方法研究
2.1 引言
2.2 核熵成分分析(KECA)
2.3 基於多項核熵成分分析的間歇過程監測
2.4 算法驗證
2.5 本章小結
第3章 基於核熵獨立成分分析的間歇過程監測方法研究
3.1 引言
3.2 基於KEICA的過程監測策略
3.3 算法驗證
3.4 本章小結
第4章 基於核熵成分分析的間歇過程多階段監測方法研究
4.1 引言
4.2 多階段過程監測策略
4.3 構建多階段的監測模型
4.4 算法驗證
4.5 本章小結
第5章 間歇過程子階段非高斯監測方法研究
5.1 引言
5.2 基於多階段KEICA的間歇過程監測
5.3 算法驗證
5.4 本章小結
第6章 基於質量相關的間歇過程監測方法研究
6.1 引言
6.2 全潛隱結構投影法(T-PLS)
6.3 基於質量相關的間歇過程監測
6.4 應用研究
6.5 本章小結
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