| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·故障诊断简介 | 第10-13页 |
| ·故障分类 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的任务 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的技术要求 | 第12-13页 |
| ·故障诊断方法的分类 | 第13-16页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第13-14页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第14页 |
| ·基于知识的方法 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 基于PCA的连退机组炉温系统过程监测 | 第18-34页 |
| ·PCA方法 | 第18-23页 |
| ·PCA基本原理 | 第18-22页 |
| ·主元个数的选取方法 | 第22-23页 |
| ·基于PCA的过程监测 | 第23-25页 |
| ·T~2统计量 | 第23-24页 |
| ·SPE统计量 | 第24页 |
| ·核密度估计 | 第24-25页 |
| ·基于PCA的过程监测步骤 | 第25页 |
| ·基于PCA变量贡献图的故障诊断 | 第25-26页 |
| ·连退机组工艺概述 | 第26-30页 |
| ·PCA在连退机组炉温系统过程监测中的应用 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 连退机组炉温系统SDG模型的建立 | 第34-44页 |
| ·SDG的基本概念 | 第34-35页 |
| ·SDG模型的建立方法 | 第35-37页 |
| ·基于流程图的方法 | 第35-36页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第36页 |
| ·基于经验知识的方法 | 第36-37页 |
| ·连退机组炉温系统SDG模型的建立 | 第37-42页 |
| ·故障源的选择 | 第38-39页 |
| ·节点的选择 | 第39-40页 |
| ·连退机组炉温系统SDG模型 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于PCA-SDG的连退机组炉温系统故障诊断 | 第44-58页 |
| ·连退机组炉温系统SDG模型的简化 | 第44-48页 |
| ·连退机组炉温系统SDG模型的推理 | 第48-52页 |
| ·SDG模型的推理规则 | 第48-51页 |
| ·各故障源SDG子模型的推理方法 | 第51-52页 |
| ·基于PCA-SDG的故障诊断方法 | 第52-56页 |
| ·PCA和SDG方法的特点分析 | 第52-54页 |
| ·节点符号阈值的确定 | 第54页 |
| ·PCA-SDG算法 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 连退机组炉温系统故障诊断的仿真研究 | 第58-68页 |
| ·仿真数据的建立 | 第58-60页 |
| ·建模数据 | 第58页 |
| ·故障样本数据 | 第58页 |
| ·数据的预处理 | 第58-60页 |
| ·基于PCA-SDG故障诊断的仿真与分析 | 第60-67页 |
| ·系统正常状态分析 | 第60-61页 |
| ·系统异常状态分析 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |