基于扩散映射的加权动态K近邻过程故障诊断
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 批次过程监视国内外的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第15页 |
| 1.4 小结 | 第15-17页 |
| 第2章 批次过程的数据特性及其预处理方法的研究 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 批次过程的数据特征 | 第17-18页 |
| 2.3 批次过程三维数据的展开及其标准化处理 | 第18-21页 |
| 2.4 数据的不等长问题 | 第21-25页 |
| 2.5 多操作阶段问题 | 第25-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于流形空间扩散映射分析的故障检测 | 第29-51页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 K近邻法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于KNN的故障检测方法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 基于KNN故障检测的模型 | 第31-32页 |
| 3.3.2 控制限的求法 | 第32-33页 |
| 3.4 扩散映射的降维技术 | 第33-38页 |
| 3.4.1 扩散映射方法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 扩散映射方法降维 | 第35-38页 |
| 3.5 K近邻检测技术与扩散映射技术相结合 | 第38-39页 |
| 3.6 TE过程下的仿真实验 | 第39-49页 |
| 3.6.1 TE模型的介绍 | 第39-42页 |
| 3.6.2 仿真实例 | 第42-49页 |
| 3.7 小结 | 第49-51页 |
| 第4章 加权动态K近邻的过程诊断 | 第51-69页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 动态KNN | 第51-57页 |
| 4.2.1 基于距离差获取动态K值 | 第54-55页 |
| 4.2.2 仿真对比试验 | 第55-57页 |
| 4.3 故障检测定位 | 第57-63页 |
| 4.3.1 贡献图法故障定位 | 第58-59页 |
| 4.3.2 故障重构故障定位法 | 第59-61页 |
| 4.3.3 变量替换故障检测定位法 | 第61-63页 |
| 4.4 仿真实验 | 第63-67页 |
| 4.5 小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第69页 |
| 5.2 工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
