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基于多元统计分析的火电厂控制系统故障诊断研究

英文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·课题研究的目的和意义第11-12页
   ·本文涉及的基本概念第12页
   ·本课题的国内外研究动态第12-17页
     ·控制系统故障诊断技术的发展现状第13-17页
     ·故障诊断技术在火电厂控制系统中的研究和应用现状第17页
   ·多元统计分析在故障诊断中的应用第17-20页
     ·多元统计分析研究的内容第18页
     ·基于多元统计分析的故障诊断的发展过程第18-20页
   ·论文的框架结构及主要内容第20-22页
第二章 火电厂控制系统故障诊断若干基本问题的探讨第22-35页
   ·引言第22页
   ·火电厂控制系统故障分析报告第22-25页
   ·火电厂控制系统故障诊断的研究范围第25-26页
   ·火电厂控制系统故障诊断的研究对象第26-29页
   ·火电厂过程变量的统计特性分析第29-33页
     ·应用多元统计分析的三个前提第29-30页
     ·基于 Q-Q 图的火电厂过程变量正态性检验第30-33页
   ·火电厂控制系统故障诊断系统的方案设计第33-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 稳态工况下的 PCA 故障检测方法研究第35-60页
   ·引言第35页
   ·主元分析方法第35-42页
     ·概述第35-36页
     ·主元的计算方法第36-39页
     ·数据重构与降维第39-42页
   ·PCA 故障检测方法第42-49页
     ·主元模型第42页
     ·检测统计量第42-44页
     ·PCA 故障检测内涵分析第44-47页
     ·PCA 故障检测的实施步骤第47-49页
   ·数据预处理第49-53页
     ·降噪第49-50页
     ·剔除异常点第50-52页
     ·确定训练样本点数量第52-53页
   ·故障检测实例第53-58页
     ·概述第53-54页
     ·传感器故障检测研究第54-57页
     ·执行器故障检测研究第57-58页
     ·小结第58页
   ·本章小结第58-60页
第四章 变工况条件下的 PCA 故障检测方法研究第60-84页
   ·引言第60页
   ·常规PCA 故障检测方法的应用局限性第60-63页
     ·火电厂生产过程运行特点分析第60-61页
     ·工况变化对PCA 故障检测的影响第61-63页
   ·基于动态多主元模型的故障检测方法第63-64页
   ·动态主元模型的模糊推理第64-72页
     ·主元模型的模糊化第65-66页
     ·模糊推理系统的结构第66-67页
     ·动态主元模型的计算第67-72页
   ·故障检测方法的实施步骤第72-75页
     ·建立主元模型组第72-74页
     ·在线动态故障检测第74-75页
   ·仿真实例第75-83页
     ·概述第75-76页
     ·实验与分析第76-83页
   ·本章小节第83-84页
第五章 基于 FDA 贡献图的故障分离方法研究第84-98页
   ·引言第84-85页
   ·基于 PCA 贡献图的故障分离方法第85-87页
   ·基于 FDA 贡献图的故障分离方法第87-93页
     ·FDA 理论基础第87-89页
     ·方法原理及实现步骤第89-91页
     ·FDA 贡献图产生示例第91-93页
   ·仿真实例第93-97页
     ·概述第93页
     ·实验及分析第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第六章 基于模式识别的 FDA 故障识别方法研究第98-115页
   ·引言第98页
   ·一类故障识别方法概述第98-99页
   ·基于 FDA 故障方向的故障识别方法第99-101页
   ·结合 FDA 和 DTW 的故障识别方法第101-107页
     ·DTW 算法原理第101-103页
     ·基于 DTW 的故障识别方法第103-105页
     ·改进的 DTW 故障识别方法第105-107页
   ·仿真实例第107-112页
     ·概述第107-108页
     ·实验及分析第108-112页
   ·本章小节第112-115页
第七章 结论第115-117页
   ·论文的工作总结第115-116页
   ·课题研究的展望第116-117页
参考文献第117-125页
致谢第125-126页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第126-127页

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