间歇过程统计建模及故障监测研究：针对数据多阶段特性

生物制药、精细化工和食品饮料行业中的主要生产方式之一为间歇过程。然而，由于间歇过程的特殊特点，如批次不等长、物料状态动态变化、操作参数不断变化等，使其控制和监测变得更为复杂。为了解决这些困难和提高生产效率，本书通过研究多阶段特性、动态特性和批次不等长特性，基于高效高精度过程监测模型，降低监测误报率和漏报率，提高生产效率和安全性。 本书共14章，主要内容包括： 第1章绪论，介绍了本书的研究背景和意义，以及发酵过程的统计过程监测； 第2-4章，介绍了基于多阶段MPCA、MAR-PCA和多阶段MAR-PCA的间歇过程监测研究； 第5-6章，介绍了基于仿射传播聚类的批次加权阶段软化分和基于信息传递的采样点阶段归属判断； 第7章，介绍了基于子阶段自回归主元分析的发酵过程在线监测； 第8章，介绍了基于PDPSO优化的AP聚类阶段划分； 第9章，介绍了基于多阶段自回归主元分析的发酵过程监测； 第10章，介绍了基于KPCA-PCA的多阶段间歇过程监控策略； 第11章，介绍了基于GMM-DPCA的非高斯过程故障监控； 第12章，介绍了间歇过程多阶段监测方法的研究； 第13章，介绍了间歇过程子阶段非高斯监测方法的研究； 第14章，进行总结和展望，讨论了未来的研究方向。 本书通过使用现代数据分析方法和建立高效高精度的过程监测模型来降低监测误差，提高了生产效率和安全性，为生物制药、精细化工和食品饮料行业中的间歇过程提供了全方位的解决方案。