| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 故障诊断综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 相关基本概念 | 第14-15页 |
| 1.2.2 故障诊断方法分类 | 第15-18页 |
| 1.3 流行学习方法 | 第18-20页 |
| 1.4 课题来源 | 第20页 |
| 1.5 论文的结构与研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 相关基础理论及仿真平台介绍 | 第23-33页 |
| 2.1 指数判别分析方法(EDA) | 第23-25页 |
| 2.2 局部线性嵌入方法(LLE) | 第25-26页 |
| 2.3 TE仿真平台简介 | 第26-29页 |
| 2.4 青霉素发酵过程 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于局部线性嵌入和指数判别分析的故障诊断方法 | 第33-63页 |
| 3.1 基于核指数判别分析的故障诊断方法研究 | 第33-40页 |
| 3.1.1 核指数判别分析方法(KEDA) | 第33-35页 |
| 3.1.2 故障识别过程 | 第35-36页 |
| 3.1.3 仿真实验验证 | 第36-40页 |
| 3.2 基于局部线性嵌入和指数判别分析的故障诊断方法研究 | 第40-60页 |
| 3.2.1 局部线性指数判别分析方法(LLEDA) | 第41-42页 |
| 3.2.2 邻近保持嵌入判别分析方法(NPEDA) | 第42-45页 |
| 3.2.3 基于LLEDA和NPEDA方法的故障诊断 | 第45-47页 |
| 3.2.4 仿真实验 | 第47-60页 |
| 3.3 本章小结 | 第60-63页 |
| 第四章 基于混合型判别分析的工业过程监控及故障诊断 | 第63-77页 |
| 4.1 混合型故障诊断方法 | 第63-65页 |
| 4.2 基于数据驱动的故障诊断方法 | 第65-67页 |
| 4.2.1 数据分析 | 第65-66页 |
| 4.2.2 聚类分析方法 | 第66-67页 |
| 4.2.3 故障诊断方法 | 第67页 |
| 4.3 仿真研究 | 第67-75页 |
| 4.3.1 历史数据故障初筛及分类 | 第67-71页 |
| 4.3.2 LLEDA故障诊断 | 第71-73页 |
| 4.3.3 故障诊断结果可视化 | 第73-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 作者及导师简介 | 第87-88页 |
| 附件 | 第88-89页 |
