基于主元分析的电厂锅炉故障检测与诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·统计过程控制发展过程与现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究工程背景 | 第9页 |
| ·本文的研究目的和主要内容 | 第9-10页 |
| 第二章 统计过程控制理论基础 | 第10-22页 |
| ·单变量统计过程控制 | 第10-11页 |
| ·休哈特控制图 | 第10-11页 |
| ·累积和控制图 | 第11页 |
| ·多变量统计过程控制 | 第11-13页 |
| ·多变量统计控制图 | 第11-12页 |
| ·多元线性回归分析 | 第12页 |
| ·主元回归 | 第12-13页 |
| ·主元分析基本理论 | 第13-16页 |
| ·主元分析理论概述 | 第13-14页 |
| ·主元得分向量的计算 | 第14-16页 |
| ·主元个数的选取方法 | 第16页 |
| ·主元分析法的主要统计量 | 第16-20页 |
| ·SPE统计量 | 第16-17页 |
| ·Hoteling T~2统计量 | 第17-18页 |
| ·SPE统计量和T~2统计量的几何意义 | 第18-19页 |
| ·变量对统计量的贡献与过程监测图 | 第19-20页 |
| ·基于主元分析的故障检测与诊断步骤 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据预处理 | 第22-28页 |
| ·数据预处理的主要任务和方法 | 第22页 |
| ·过程监测数据的维数归约 | 第22-23页 |
| ·过程监测数据的数据清理 | 第23-26页 |
| ·监测数据的缺失点及异常值的清除 | 第23-25页 |
| ·监测数据重复记录的清除 | 第25-26页 |
| ·机组参数的相关性分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 主元个数变化的影响和故障检测灵敏性分析 | 第28-43页 |
| ·常用主元个数选择方法 | 第28页 |
| ·主元个数变化对两个统计量的影响 | 第28-32页 |
| ·主元个数对两统计量影响结果的计算 | 第28-31页 |
| ·主元个数对两统计量影响规律总结 | 第31-32页 |
| ·主元个数变化对两统计量影响规律的分析 | 第32-35页 |
| ·SPE统计量变化规律的分析 | 第32-33页 |
| ·T~2统计量及其控制限变化规律的分析 | 第33-35页 |
| ·选取主元个数的原则 | 第35页 |
| ·基于PCA的故障检测的灵敏性研究 | 第35-42页 |
| ·故障检测灵敏性的仿真实验 | 第35-38页 |
| ·基于PCA的故障检测灵敏性的计算 | 第38-41页 |
| ·故障检测灵敏性的结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于PCA的故障检测与诊断方法的改进 | 第43-51页 |
| ·利用变量贡献值进行故障诊断的局限性 | 第43-44页 |
| ·SPE统计量故障诊断方法的改进 | 第44-46页 |
| ·故障识别指数的定义 | 第44-45页 |
| ·SPE统计量诊断方法的改进策略 | 第45-46页 |
| ·T~2统计量的故障诊断方法的改进 | 第46-47页 |
| ·假设检验的基本思想和概念 | 第46页 |
| ·U－检验的思想和概念 | 第46-47页 |
| ·T~2统计量故障诊断方法的改进策略 | 第47页 |
| ·基于PCA的故障诊断方法改进的实例 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于多PCA模型电厂锅炉的故障检测与诊断 | 第51-66页 |
| ·多工况的过程监测数据的分类 | 第51-54页 |
| ·数据分类方法的介绍 | 第51-52页 |
| ·基于最短距离的分类方法 | 第52-54页 |
| ·选择滑动窗口长度的分析 | 第54-56页 |
| ·故障检测能力分析对比 | 第56-62页 |
| ·基于PCA方法的故障检测与诊断 | 第56-59页 |
| ·故障检测灵敏性的对比分析 | 第59-61页 |
| ·故障检测灵敏性不同的原因分析 | 第61-62页 |
| ·多PCA模型的故障检测与诊断的应用实例 | 第62-65页 |
| ·动态多主元模型实时检测步骤 | 第62页 |
| ·电厂锅炉过程故障检测应用实例 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第7章 结论与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 发表文章 | 第72页 |
