復(fù)雜工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià)

目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià)的意義 1
1.2 工業(yè)生產(chǎn)過程特點(diǎn) 3
1.3 運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià)的研究現(xiàn)狀 4
參考文獻(xiàn) 8
第2章 復(fù)雜工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià)的基礎(chǔ)理論與方法 13
2.1 引言 13
2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 13
2.2.1 數(shù)據(jù)表的基本知識 13
2.2.2 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理 15
2.3 主成分分析 17
2.4 偏最小二乘 21
2.5 全潛結(jié)構(gòu)投影模型 25
2.6 組間共性分析 28
2.7 高斯混合模型 32
2.8 高斯過程回歸 34
2.9 粗糙集及其改進(jìn)方法 36
2.9.1 粗糙集 36
2.9.2 概率粗糙集 38
2.9.3 模糊概率粗糙集 39
參考文獻(xiàn) 40
第3章 變量間具有線性相關(guān)關(guān)系的工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 42
3.1 引言 42
3.2 基于T-PLS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 43
3.2.1 基本思想 43
3.2.2 基于T-PLS的評價(jià)模型建立 43
3.2.3 基于T-PLS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 45
3.2.4 基于變量貢獻(xiàn)的非優(yōu)原因追溯 47
3.2.5 氰化浸出工序中的應(yīng)用研究 48
3.3 基于優(yōu)性相關(guān)變異信息的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 54
3.3.1 基本思想 54
3.3.2 ORVI的提取及評價(jià)模型的建立 56
3.3.3 基于ORVI的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià)及非優(yōu)原因追溯 61
3.3.4 氰化浸出工序中的應(yīng)用研究 62
3.4 基于綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 69
3.4.1 基本思想 69
3.4.2 基于綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測評價(jià)模型的建立 70
3.4.3 基于預(yù)測思想的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 72
3.4.4 基于變量貢獻(xiàn)的非優(yōu)原因追溯 72
3.4.5 氰化浸出工序中的應(yīng)用研究 74
參考文獻(xiàn) 77
第4章 變量間具有非線性相關(guān)關(guān)系的工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 79
4.1 引言 79
4.2 基于KT-PLS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 79
4.2.1 基本思想 79
4.2.2 KT-PLS評價(jià)模型的建立 80
4.2.3 基于KT-PLS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 84
4.2.4 基于變量貢獻(xiàn)的非線性過程非優(yōu)原因追溯 85
4.2.5 濕法冶金過程中的應(yīng)用研究 87
4.3 基于KORVI的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 92
4.3.1 基本思想 92
4.3.2 KORVI的提取及評價(jià)模型的建立 93
4.3.3 基于KORVI的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 94
4.3.4 基于變量貢獻(xiàn)的非線性過程非優(yōu)原因追溯 95
4.3.5 濕法冶金過程中的應(yīng)用研究 99
參考文獻(xiàn) 106
第5章 定量與定性信息共存的流程工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 107
5.1 引言 107
5.2 兩層分塊評價(jià)模型的建立 108
5.2.1 兩層分塊評價(jià)模型結(jié)構(gòu) 108
5.2.2 全流程層和子塊層建模數(shù)據(jù)處理 109
5.3 基于GMM的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 112
5.3.1 GMM的離線建立 112
5.3.2 基于GMM和貝葉斯理論的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 114
5.3.3 非優(yōu)原因追溯 115
5.4 基于MFPRS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 119
5.4.1 一種改進(jìn)的FPRS方法 119
5.4.2 決策表的離線組織 122
5.4.3 基于MFPRS的過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 122
5.4.4 非優(yōu)原因追溯 124
5.5 基于GMM-MFPRS的流程工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 125
5.5.1 子塊評價(jià)模型的離線建立 125
5.5.2 基于GMM-MFPRS的流程工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 126
5.5.3 基于兩層分塊GMM-MFPRS的非優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)原因變量追溯 128
5.6 銅浮選全流程中的應(yīng)用研究 130
5.6.1 銅浮選過程簡介 130
5.6.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 131
5.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 134
參考文獻(xiàn) 136
第6章 定量與定性信息共存的多模態(tài)流程工業(yè)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性評價(jià) 138
6.1 引言 138
6.2 基于兩層分塊GMM-MFPRS的多模態(tài)過程評價(jià)模型的建立 138
6.2.1 多模態(tài)過程的特性 138
6.2.2 基于兩層分塊GMM-MFPRS的多模態(tài)評價(jià)模型結(jié)構(gòu) 139
6.2.3 模態(tài)離線識別 140
6.2.4 穩(wěn)定模態(tài)下子塊評價(jià)模型離線建立 143
6.2.5 過渡模態(tài)下子塊評價(jià)模型離線建立 143
6.3 基于兩層分塊GMM-MFPRS的多模態(tài)過程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 145
6.3.1 運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià)框架 145
6.3.2 子塊和全流程運(yùn)行模態(tài)識別 147
6.3.3 子塊運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 149
6.3.4 全流程運(yùn)行狀態(tài)優(yōu)性在線評價(jià) 151
6.4 基于兩層分塊GMM-MFPRS的多模態(tài)過程非優(yōu)原因追溯 151
6.5 多模態(tài)下銅浮選全流程中的應(yīng)用研究 152
6.5.1 銅浮選過程多模態(tài)特性簡介 152
6.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 152
6.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 153
參考文獻(xiàn) 157
附錄A 非線性優(yōu)性相關(guān)變異信息提取 158
附錄B 的PCA分解 164