| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-33页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 故障诊断技术及其研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 基于HMM的故障诊断研究现状 | 第17-22页 |
| 1.4 HMM基本理论、算法与发展 | 第22-30页 |
| 1.5 本文研究内容与总体结构 | 第30-33页 |
| 2 基于HMM的工业过程建模与故障诊断 | 第33-55页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 基于HMM的建模与健康状态评估 | 第34-46页 |
| 2.3 基于HMM参数增广的故障辨识 | 第46-54页 |
| 2.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 3 不等式约束下的HMM参数估计算法 | 第55-70页 |
| 3.1 引言 | 第55页 |
| 3.2 HMM参数近似估计算法 | 第55-60页 |
| 3.3 基于有效集策略的HMM参数重估计算法 | 第60-67页 |
| 3.4 仿真实例 | 第67-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 基于带有不等式约束和独立多观测HMM故障诊断 | 第70-91页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 主要结论 | 第70-83页 |
| 4.3 仿真实例 | 第83-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-91页 |
| 5 基于带有不等式约束和多观测不独立HMM的故障诊断 | 第91-108页 |
| 5.1 引言 | 第91页 |
| 5.2 HMM参数估计算法 | 第91-102页 |
| 5.3 两类特殊情况 | 第102-104页 |
| 5.4 仿真实例 | 第104-106页 |
| 5.5 本章小结 | 第106-108页 |
| 6 总结与展望 | 第108-111页 |
| 6.1 全文总结 | 第108-109页 |
| 6.2 工作展望 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-127页 |
| 附录一 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第127-128页 |
| 附录二 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第128-129页 |
| 附录三 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第129页 |