| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 复杂网络理论研究和应用 | 第14页 |
| 1.2.2 化工过程故障诊断的研究和应用现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 复杂网络理论在化工过程故障诊断方面的应用 | 第16-17页 |
| 1.3 本文内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 复杂网络理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 复杂网络模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 规则网络模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 随机网络模型 | 第20页 |
| 2.1.3 小世界网络模型 | 第20-21页 |
| 2.1.4 无标度网络模型 | 第21页 |
| 2.2 复杂网络的拓扑性质 | 第21-23页 |
| 2.2.1 节点度 | 第21-22页 |
| 2.2.2 平均路经长度 | 第22-23页 |
| 2.2.3 聚集系数 | 第23页 |
| 2.2.4 节点介数与边介数 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于复杂网络的故障诊断方法 | 第25-39页 |
| 3.1 基于数据驱动的有向网络模型的构建 | 第25-28页 |
| 3.1.1 数据标准化 | 第25-26页 |
| 3.1.2 构建偏相关系数矩阵 | 第26-27页 |
| 3.1.3 生成网络模型 | 第27-28页 |
| 3.2 基于复杂网络的故障分析方法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 计算网络模型的特征参数 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于特征参数的诊断方法 | 第29-30页 |
| 3.3 实例验证 | 第30-37页 |
| 3.3.1 TE过程模型 | 第30-32页 |
| 3.3.2 TE过程的网络特征参数 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实例1 | 第33-35页 |
| 3.3.4 实例2 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于复杂网络的系统脆弱性分析方法 | 第39-49页 |
| 4.1 基于系统的网络建模 | 第39页 |
| 4.2 系统关键节点和关键边的识别方法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 关键节点的识别 | 第40-41页 |
| 4.2.2 关键边识别 | 第41页 |
| 4.3 基于复杂网络的系统脆弱性评价方法 | 第41-44页 |
| 4.3.1 系统的功效与脆弱性 | 第41-42页 |
| 4.3.2 系统发生故障的不同攻击方式 | 第42页 |
| 4.3.3 系统脆弱性评价方法 | 第42-44页 |
| 4.4 应用 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 故障诊断与脆弱性分析软件原型系统设计与实现 | 第49-59页 |
| 5.1 系统设计 | 第49-51页 |
| 5.1.1 系统开发所需技术 | 第49-50页 |
| 5.1.2 系统整体架构 | 第50-51页 |
| 5.2 故障诊断模块的设计与实现 | 第51-54页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第52页 |
| 5.2.2 网络特征分析 | 第52-53页 |
| 5.2.3 可视化 | 第53-54页 |
| 5.3 脆弱性分析模块的设计与实现 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 作者和导师简介 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70-71页 |