基于主元分析方法的炼油厂蒸馏过程故障诊断研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景与意义 | 第10页 |
| ·工业过程故障诊断主要方法 | 第10-14页 |
| ·故障诊断基本概念 | 第11-12页 |
| ·故障诊断主要方法 | 第12-14页 |
| ·基于PCA 的化工过程故障诊断研究现状 | 第14-16页 |
| ·常压蒸馏过程故障诊断现状 | 第16-18页 |
| ·论文的主要研究内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 PCA 基本知识及炼油厂蒸馏生产过程介绍 | 第20-36页 |
| ·主元分析方法基本知识 | 第20-25页 |
| ·主元分析原理 | 第20-21页 |
| ·主元分析算法 | 第21页 |
| ·主元个数的选择 | 第21-22页 |
| ·PCA 故障检测 | 第22-24页 |
| ·基于贡献图的故障识别 | 第24-25页 |
| ·炼油厂常压蒸馏生产过程工艺简介 | 第25-28页 |
| ·原油蒸馏的基本原理 | 第25-26页 |
| ·常压蒸馏装置及工艺 | 第26-28页 |
| ·常压蒸馏过程故障案例分析 | 第28-32页 |
| ·实验数据获取 | 第32页 |
| ·验证PCA 条件 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 基于PCA 的常压蒸馏过程故障检测 | 第36-50页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·过程数据预处理及PCA 建模 | 第36-41页 |
| ·标准化处理 | 第36页 |
| ·去除噪声 | 第36-37页 |
| ·剔除异常点 | 第37-39页 |
| ·PCA 建模实例研究 | 第39-41页 |
| ·基于PCA 的故障检测灵敏性研究 | 第41-46页 |
| ·故障检测灵敏性仿真实验 | 第42-44页 |
| ·故障检测灵敏性计算 | 第44-46页 |
| ·原油预处理过程故障检测应用 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 动态PCA 故障检测方法 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·时滞PCA | 第50-53页 |
| ·传统方法 | 第50-51页 |
| ·部分时滞PCA 方法 | 第51-53页 |
| ·MEWMA-PCA | 第53-54页 |
| ·指数加权滑动平均 | 第53页 |
| ·MEWMA-PCA | 第53-54页 |
| ·仿真研究 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 非线性PCA 故障检测方法 | 第62-70页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·基于神经网络的非线性PCA 方法 | 第62-66页 |
| ·线性PCA 和非线性PCA | 第62-63页 |
| ·基于神经网络的NLPCA 原理 | 第63-65页 |
| ·非线性主元求取方法 | 第65-66页 |
| ·案例研究 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 基于符号有向图的故障诊断 | 第70-78页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·符号有向图 | 第70-71页 |
| ·SDG 基本概念 | 第70页 |
| ·SDG 推理机制 | 第70-71页 |
| ·SDG 建模方法 | 第71页 |
| ·PCA-SDG 故障诊断 | 第71-73页 |
| ·案例研究 | 第73-77页 |
| ·SDG 建模 | 第73-75页 |
| ·PCA-SDG 故障诊断 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 总结和展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
