复杂过程的智能故障诊断技术及其在大型工业窑炉中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-30页 |
| ·故障诊断技术的发展与研究现状 | 第10-16页 |
| ·故障诊断技术发展概述 | 第12-14页 |
| ·故障诊断技术研究现状及发展趋势 | 第14-16页 |
| ·故障诊断技术的主要方法及存在问题 | 第16-25页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第17-18页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第18-21页 |
| ·基于知识的方法 | 第21-25页 |
| ·复杂过程故障诊断技术研究内容及意义 | 第25-26页 |
| ·复杂过程故障特性 | 第25-26页 |
| ·研究意义 | 第26页 |
| ·论文的研究内容与结构安排 | 第26-30页 |
| 第二章 智能集成故障诊断模型 | 第30-43页 |
| ·智能集成故障诊断模型的提出 | 第30-32页 |
| ·智能集成故障诊断模型框架 | 第32-41页 |
| ·智能集成故障诊断模型结构 | 第33-36页 |
| ·模糊神经网络诊断模型 | 第36-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第三章 智能故障诊断的理论与方法研究 | 第43-87页 |
| ·知识表示方法 | 第43-47页 |
| ·浅层知识表示方法 | 第44-45页 |
| ·深层知识表示方法 | 第45-46页 |
| ·深层浅层知识集成表示模型 | 第46-47页 |
| ·知识获取方法 | 第47-65页 |
| ·基于组合优化算法的完整数据集知识获取 | 第47-54页 |
| ·基于粗糙集理论的不完整数据集知识获取 | 第54-65页 |
| ·知识更新方法 | 第65-74页 |
| ·规则更新问题形式化描述 | 第66-68页 |
| ·维护算法 | 第68-71页 |
| ·仿真示例 | 第71-74页 |
| ·推理机制研究 | 第74-80页 |
| ·推理方法 | 第74-78页 |
| ·推理方向 | 第78-79页 |
| ·推理算法 | 第79-80页 |
| ·多故障诊断方法 | 第80-85页 |
| ·基于节约集合覆盖理论的多故障诊断问题描述 | 第81-82页 |
| ·一种新的模糊诱导推理模型 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第四章 工业煤粉锅炉的故障分离技术 | 第87-102页 |
| ·工业煤粉锅炉结构及工作过程 | 第87-88页 |
| ·工业煤粉锅炉故障分析 | 第88-94页 |
| ·故障分离技术应用研究 | 第94-101页 |
| ·模糊分类器构造 | 第95-100页 |
| ·应用实现 | 第100-101页 |
| ·小结 | 第101-102页 |
| 第五章 密闭鼓风炉铅锌熔炼过程故障诊断系统 | 第102-135页 |
| ·概述 | 第102-109页 |
| ·过程描述与机理分析 | 第102-105页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断现状与存在问题 | 第105-106页 |
| ·密闭鼓风炉故障分析 | 第106-109页 |
| ·系统构成与实现 | 第109-120页 |
| ·知识库构成与实现 | 第110-115页 |
| ·推理机方法实现 | 第115页 |
| ·基于分形理论的故障信号检测方法 | 第115-120页 |
| ·多故障诊断方法应用 | 第120-122页 |
| ·密闭鼓风炉炉况动态仿真和故障诊断系统软件实现 | 第122-134页 |
| ·软件功能 | 第123-125页 |
| ·软件实现的关键技术 | 第125-129页 |
| ·软件界面 | 第129-134页 |
| ·小结 | 第134-135页 |
| 第六章 结论与展望 | 第135-140页 |
| 参考文献 | 第140-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
| 攻博期间主要研究成果 | 第157-158页 |
