| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·项目的背景与意义 | 第13-14页 |
| ·故障诊断技术的发展与研究现状 | 第14-19页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第15-16页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第16-17页 |
| ·基于知识的方法 | 第17-19页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌冶炼过程故障诊断难点 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 密闭鼓风炉铅锌熔炼过程及故障分析 | 第22-36页 |
| ·概述 | 第22-26页 |
| ·铅锌生产过程与密闭鼓风炉工艺 | 第22-24页 |
| ·密闭鼓风炉熔炼过程机理分析 | 第24-26页 |
| ·密闭鼓风炉工况及故障分析 | 第26-35页 |
| ·密闭鼓风炉熔炼过程工况条件 | 第26-28页 |
| ·密闭鼓风炉熔炼过程主要故障 | 第28-33页 |
| ·密闭鼓风炉主要故障特性分析 | 第33-34页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断现状 | 第34-35页 |
| ·本章小节 | 第35-36页 |
| 第三章 基于主元分析密闭鼓风炉炉况的故障诊断 | 第36-56页 |
| ·主成份分析概述 | 第36-44页 |
| ·主成份分析 | 第36-37页 |
| ·主成份的计算方法 | 第37-41页 |
| ·数据重构 | 第41-42页 |
| ·主成份个数的选取 | 第42-44页 |
| ·密闭鼓风炉的主元分析模型 | 第44-48页 |
| ·主元分析过程统计监测模型 | 第44-47页 |
| ·密闭鼓风炉的主元分析建模 | 第47-48页 |
| ·故障诊断监测试验分析 | 第48-49页 |
| ·改进 PCA密闭鼓风炉的主元分析 | 第49-54页 |
| ·主元相关变量残差统计量 | 第49-51页 |
| ·密闭鼓风炉熔炼过程及故障分析 | 第51-54页 |
| ·本章总结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于规则提取的密闭鼓风炉悬料故障的诊断方法 | 第56-76页 |
| ·密闭鼓风炉悬料故障诊断知识的不完备性与对策 | 第56-57页 |
| ·基于减法聚类的连续型属性数据离散化方法 | 第57-65页 |
| ·问题的提出 | 第57-58页 |
| ·改进的最近邻减法聚类 | 第58-60页 |
| ·连续型属性数据离散化算法及应用 | 第60-63页 |
| ·仿真实验 | 第63-65页 |
| ·基于粗糙集的故障诊断知识提取方法 | 第65-75页 |
| ·密闭鼓风炉不完整数据集的等价类定义 | 第65-68页 |
| ·基于粗糙集方法的知识获取方法 | 第68-70页 |
| ·知识提取与数值实验 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 密闭鼓风炉结瘤故障分析与关键参数预报模型 | 第76-91页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障产生的原因、特点及描述 | 第76-78页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障产生的原因 | 第76-77页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障特点 | 第77-78页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障描述 | 第78页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌熔炼过程透气性预报模型 | 第78-86页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌熔炼过程透气性指数的描述 | 第79页 |
| ·基于神经网络的透气预测模型 | 第79-81页 |
| ·基于灰色理论的透气预测模型 | 第81-83页 |
| ·自适应组合式透气预测模型 | 第83-86页 |
| ·密闭鼓风炉单位时间锌产量预测模型 | 第86-90页 |
| ·基于支持向量机的回归模型 | 第86-89页 |
| ·单位时间锌产量预报模型 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 密闭鼓风炉结瘤故障智能诊断方法 | 第91-112页 |
| ·基于案例推理的故障诊断技术 | 第91-92页 |
| ·案例的推理 | 第91-92页 |
| ·基于案例推理的故障诊断技术 | 第92页 |
| ·结瘤故障案例的表示方法 | 第92-101页 |
| ·结瘤故障案例的规范化描述 | 第93-94页 |
| ·案例的表示方法 | 第94-96页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障案例表示 | 第96-98页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障案例表示实例 | 第98-101页 |
| ·密闭鼓风炉故障案例的结构和索引 | 第101-103页 |
| ·结瘤故障案例的层次结构 | 第101-102页 |
| ·故障案例的索引 | 第102-103页 |
| ·基于案例推理的密闭鼓风炉结瘤故障诊断模型 | 第103-108页 |
| ·案例推理的概念模型 | 第103-104页 |
| ·基于案例推理的密闭鼓风炉结瘤故障诊断模型 | 第104-106页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断实例分析 | 第106-108页 |
| ·基于参量预报与案例推理的密闭鼓风炉结瘤故障预报模型 | 第108-111页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌熔炼过程主要故障描述 | 第108-109页 |
| ·参量预报与案例推理的密闭鼓风炉熔炼过程结瘤故障预报模型 | 第109-110页 |
| ·密闭鼓风炉结瘤故障案例的建立与案例分析 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第七章 密闭鼓风炉智能故障诊断系统的实现 | 第112-130页 |
| ·密闭鼓风炉智能集成故障诊断系统 | 第112-115页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌熔炼生产控制系统整体结构 | 第112-113页 |
| ·μXL集散控制系统 | 第113页 |
| ·智能故障诊断系统的结构 | 第113-115页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断系统炉况仿真和软件实现 | 第115-129页 |
| ·软件功能 | 第115-118页 |
| ·软件实现的关键技术 | 第118-121页 |
| ·软件界面 | 第121-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第八章 结论与展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻读博士学位期间发表及完成论文情况 | 第145-148页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第148-149页 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 | 第149页 |
