| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·故障的基本概念 | 第15页 |
| ·故障诊断的内容 | 第15-16页 |
| ·故障诊断方法与分类 | 第16-20页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第17-18页 |
| ·基于知识的方法 | 第18-20页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第20页 |
| ·统计过程监测主要研究内容 | 第20-23页 |
| ·传统的多元统计分析方法 | 第20-21页 |
| ·传统方法的改进 | 第21-23页 |
| ·本文的研究内容及创新 | 第23-25页 |
| 第二章 方法研究的数学工具 | 第25-37页 |
| ·小波变换 | 第25-30页 |
| ·小波理论的发展历史 | 第25-26页 |
| ·小波变换的原理和内容 | 第26-29页 |
| ·几种常见的小波函数 | 第29-30页 |
| ·多变量累计和 | 第30-31页 |
| ·主元分析 | 第31-35页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·主元分析理论 | 第32-33页 |
| ·主元分析的几何解释 | 第33-34页 |
| ·主元数的选择 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于PCA方法的重油催化装置结焦故障的早期监测与诊断 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·多变量统计过程控制图 | 第37-39页 |
| ·Hotelling T~2图 | 第37-38页 |
| ·平方预测误差(SPE)图 | 第38-39页 |
| ·主元得分图 | 第39页 |
| ·贡献图 | 第39页 |
| ·PCA在炼油厂结焦故障中应用 | 第39-46页 |
| ·重油催化装置及工艺流程简介 | 第39-41页 |
| ·PCA模型的建立 | 第41-44页 |
| ·故障的监测与诊断 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于MCUSUM-MSPCA方法对TE过程缓变故障的监测 | 第47-67页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·Tennessee Eastman过程仿真平台 | 第47-50页 |
| ·Tennessee Eastman过程描述 | 第47-50页 |
| ·TE过程的基本控制系统 | 第50页 |
| ·MCUSUM-MSPCA监测方法 | 第50-51页 |
| ·监测结果分析与讨论 | 第51-65页 |
| ·仿真数据的产生以及故障的选择 | 第51-53页 |
| ·MCUSUM-MSPCA方法对故障的监测 | 第53-58页 |
| ·针对TE过程建立监测模型 | 第58页 |
| ·正常工况数据的空白实验 | 第58-59页 |
| ·故障3的监测 | 第59-60页 |
| ·故障15的监测 | 第60-62页 |
| ·故障11的监测 | 第62-65页 |
| ·实验小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 作者与导师简介 | 第79-80页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第80-81页 |