面向工业过程故障诊断的FP-growth方法及应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关技术现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于数据驱动的故障诊断方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 FP-growth算法及应用 | 第14-15页 |
| 1.2.3 TE过程及相关故障诊断方法 | 第15-16页 |
| 1.3 内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 FP-growth算法的改进 | 第18-30页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 经典数据挖掘算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 Apriori算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Eclat算法 | 第19页 |
| 2.2.3 算法对比 | 第19-20页 |
| 2.3 FP-growth算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 相关定义 | 第20-21页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第21-24页 |
| 2.3.3 算法局限 | 第24-25页 |
| 2.4 改进算法UFP | 第25-27页 |
| 2.4.1 UFP算法改进策略 | 第25-27页 |
| 2.4.2 UFP算法阈值设置 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-30页 |
| 第三章 面向工业过程故障诊断的UFP方法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 工业故障诊断问题 | 第30-31页 |
| 3.3 UFP算法优势 | 第31页 |
| 3.4 UFP算法流程 | 第31-33页 |
| 3.5 实例研究 | 第33-41页 |
| 3.5.1 TE过程 | 第33-36页 |
| 3.5.2 UFP算法挖掘 | 第36-39页 |
| 3.5.3 对比实验 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 应用研究 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 UFP算法程序开发 | 第42-44页 |
| 4.3 核电验证平台项目 | 第44-50页 |
| 4.3.1 反应堆冷却剂系统 | 第45页 |
| 4.3.2 主给水流量控制系统 | 第45-50页 |
| 4.4 故障诊断 | 第50-54页 |
| 4.5 软件组态界面 | 第54-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 作者及导师简介 | 第70-72页 |
| 附件 | 第72-73页 |
