| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 物理量名称及符号表 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·前言 | 第11页 |
| ·故障诊断专家系统 | 第11-13页 |
| ·故障诊断专家系统的结构 | 第11-12页 |
| ·故障诊断专家系统的分类 | 第12-13页 |
| ·故障诊断专家系统在污水处理中的应用 | 第13-19页 |
| ·模糊故障诊断专家系统 | 第14-15页 |
| ·神经网络故障诊断专家系统 | 第15-16页 |
| ·基于案例或规则的专家系统 | 第16-19页 |
| ·国内造纸污水处理厂故障诊断应用现状 | 第19-20页 |
| ·本论文研究的目的、意义及主要内容 | 第20-22页 |
| ·研究的目的和意义 | 第20-21页 |
| ·研究的主要内容 | 第21-22页 |
| 第二章 基于主成分分析的过程监测 | 第22-32页 |
| ·多元统计过程监控介绍 | 第22页 |
| ·主成分分析 | 第22-25页 |
| ·主成分分析理论概述 | 第22-23页 |
| ·主成分分析模型 | 第23-24页 |
| ·主成分个数的选择 | 第24-25页 |
| ·主成分分析模型的建立步骤 | 第25页 |
| ·基于主成分分析的过程监控 | 第25-30页 |
| ·主成分分析法的主要检测统计量 | 第26-27页 |
| ·主成分分析法的主要统计量的控制极限 | 第27-28页 |
| ·基于主成分分析法的系统过程监控框架介绍 | 第28-29页 |
| ·基于主成分分析法的系统过程监控 | 第29-30页 |
| ·基于 MATLAB 的主成分分析实现 | 第30-31页 |
| ·MATLAB 简介 | 第30页 |
| ·用 Matlab 实现主成分分析的方法 | 第30-31页 |
| ·关键函数 princomp 分析 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 实验型 SBR 污水处理系统的故障诊断 | 第32-45页 |
| ·实验型 SBR 污水处理系统简介 | 第32-34页 |
| ·运用 PCA 分析 SBR 处理运行数据 | 第34-44页 |
| ·选取变量 | 第35页 |
| ·建立模型 | 第35-40页 |
| ·检验模型 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 造纸厂污水 SBR 处理系统的故障诊断 | 第45-66页 |
| ·造纸污水间歇式活性污泥法处理工艺 | 第46-47页 |
| ·输入变量的确定 | 第47-48页 |
| ·基于 PCA 方法的造纸厂 SBR 污水处理工段数据分析 | 第48-64页 |
| ·SBR 工段数据采集 | 第48-50页 |
| ·PCA 建模过程 | 第50-57页 |
| ·PCA 模型验证 | 第57-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论与展望 | 第66-68页 |
| 1 结论 | 第66页 |
| 2 本论文的创新之处 | 第66页 |
| 3 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |