| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·过程故障诊断的方法与分类 | 第13-16页 |
| ·基于知识模型的方法 | 第14-15页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第15-16页 |
| ·基于数据的方法 | 第16页 |
| ·基于数据的过程监控研究现状 | 第16-18页 |
| ·单变量统计过程监测 | 第16-17页 |
| ·多变量统计过程监测 | 第17-18页 |
| ·小波变换 | 第18-21页 |
| ·小波变换的发展简史 | 第18-20页 |
| ·小波分析方法中小波基与分解尺度的选取 | 第20-21页 |
| ·信息熵的研究现状 | 第21-22页 |
| ·本文的研究内容及创新 | 第22-24页 |
| 第二章 方法研究的数学工具 | 第24-38页 |
| ·小波变换 | 第24-29页 |
| ·小波基函数 | 第24-27页 |
| ·一维离散小波变换(DTW) | 第27-29页 |
| ·MCUSUM-MSPCA监测方法 | 第29-35页 |
| ·MCUSUM-MSPCA监测方法的原理 | 第29-34页 |
| ·MCUSUM-MSPCA监测步骤 | 第34-35页 |
| ·改进的MCUSUM-MSPCA监测步骤 | 第35页 |
| ·信息熵 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于Entropy-PCA方法的故障监测 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·信息熵-主元分析监测方法 | 第38-39页 |
| ·TENNESSEE EASTMAN仿真平台 | 第39-43页 |
| ·监测结果分析与讨论 | 第43-51页 |
| ·仿真数据的产生以及故障的选择 | 第43-45页 |
| ·移动窗口长度的选择 | 第45-46页 |
| ·正常工况的空白试验 | 第46-47页 |
| ·故障9的监测 | 第47-49页 |
| ·故障15的监测 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 信息熵法在MCUSUM-MSPCA中的小波基和分解尺度选取应用 | 第52-64页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·基于信息熵的小波基函数和分解尺度选择方法 | 第52-53页 |
| ·监测结果分析与讨论 | 第53-62页 |
| ·仿真数据的产生及故障的选取 | 第53-54页 |
| ·基于信息熵的小波基函数和分解尺度选取结果 | 第54-57页 |
| ·实际监测结果 | 第57-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第72-74页 |
| 作者和导师简介 | 第74页 |