| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·火电厂热工控制系统的运行故障调查以及可靠性分析 | 第8-11页 |
| ·火电厂热工控制系统的运行故障调查 | 第8-10页 |
| ·火电厂热工控制系统可靠性分析 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究动态 | 第11-16页 |
| ·故障诊断的过程与实质 | 第11-12页 |
| ·故障诊断方法分类 | 第12-16页 |
| ·本文内容 | 第16-17页 |
| 第二章 多元统计的故障诊断技术的发展与主元分析法的分析 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于多元统计的故障诊断技术的发展 | 第17-19页 |
| ·主元分析法及相关内容介绍 | 第19-24页 |
| ·主元的定义与求取 | 第19-21页 |
| ·主元得分向量及主元模型 | 第21-22页 |
| ·主元个数的确定方法 | 第22-23页 |
| ·两个检测统计量的介绍 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 PCA 法在火电厂控制系统故障诊断中的应用研究及改进 | 第25-41页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·应用PCA 法进行火电厂控制系统故障诊断的预处理工作 | 第26-29页 |
| ·建立主元模型的工况适应性处理 | 第26-27页 |
| ·稳态数据的选择 | 第27-28页 |
| ·变量间相关性的挖掘 | 第28-29页 |
| ·应用PCA 法的实现步骤 | 第29-31页 |
| ·离线建模在线诊断过程 | 第29-30页 |
| ·主元模型的在线建立与检测算法 | 第30-31页 |
| ·故障确定及分离行为分析 | 第31-32页 |
| ·故障确定原则 | 第31页 |
| ·故障分离原则 | 第31-32页 |
| ·PCA 故障检测在电厂主汽压系统中的应用实例 | 第32-35页 |
| ·传统主元分析法应用于火电厂故障检测的分析 | 第35-38页 |
| ·传统PCA 法故障检测能力的分析 | 第35-36页 |
| ·故障分离中统计量贡献率分离问题分析 | 第36-37页 |
| ·对于主元分析法中主元个数优化问题的分析 | 第37-38页 |
| ·对于传统PCA 法的改进及仿真应用 | 第38-40页 |
| ·基于子PCA 模型的故障分离法 | 第38-39页 |
| ·子PCA 法在火电厂汽压控制系统故障诊断中的应用及与传统法的比较 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于非线性PCA 法的故障诊断的研究 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于线性PCA 法过程监测的局限性 | 第41-45页 |
| ·系统描述及线性PCA 监测模型的建立 | 第42-43页 |
| ·利用线性PCA 实现非线性系统变量数据重构的局限性分析 | 第43-45页 |
| ·基于非线性PCA 的过程监测 | 第45-52页 |
| ·线性PCA 与非线性PCA 的实质区别 | 第45-46页 |
| ·基于神经网络的非线性PCA 法 | 第46-50页 |
| ·基于主元曲线与神经网络结合的非线性PCA 法 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第59页 |
