| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·化工过程故障诊断的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·故障诊断简介 | 第10-13页 |
| ·故障分类 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的任务 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·故障诊断系统的性能指标 | 第13页 |
| ·故障诊断方法 | 第13-17页 |
| ·基于解析模型的故障诊断方法 | 第14-15页 |
| ·基于知识的故障诊断方法 | 第15页 |
| ·基于信号处理的故障诊断方法 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 自组织人工神经网络 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人工神经网络综述 | 第19-22页 |
| ·人工神经网络连接的基本形式 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的学习规律类型 | 第20-22页 |
| ·SOM神经网络 | 第22-24页 |
| ·SOM网络的拓扑结构 | 第22页 |
| ·SOM网络的学习算法 | 第22-23页 |
| ·SOM网络的参数选定 | 第23-24页 |
| ·SOM网络的可视化 | 第24-26页 |
| ·U-矩阵法 | 第24-25页 |
| ·P-矩阵法 | 第25页 |
| ·U~*-矩阵法 | 第25页 |
| ·距离映射法 | 第25-26页 |
| ·碰撞直方图 | 第26页 |
| ·SOM网络的应用与发展 | 第26-27页 |
| ·SOM网络的优缺点 | 第27-29页 |
| 第3章 基于CVA与SOM的故障诊断方法 | 第29-50页 |
| ·CVA原理 | 第29-30页 |
| ·CVA-SOM | 第30-31页 |
| ·TENNESSEE EASTMAN过程描述 | 第31-35页 |
| ·过程工艺流程图 | 第32-33页 |
| ·过程变量 | 第33-35页 |
| ·过程故障 | 第35页 |
| ·基于CVA与SOM的TE过程故障诊断研究 | 第35-48页 |
| ·SOM网络用于少量故障的研究 | 第35-38页 |
| ·基于CVA-SOM网络用于少量故障的研究 | 第38-39页 |
| ·基于CVA-多层SOM对多故障的诊断 | 第39-48页 |
| ·基于CVA与SOM的TE过程监控研究 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于SPA与SOM的故障诊断方法 | 第50-58页 |
| ·SPA-SOM | 第50-52页 |
| ·构建统计量样本空间 | 第50-52页 |
| ·SPA-SOM方法的基本步骤 | 第52页 |
| ·SPA-SOM在TE过程故障诊断中的研究 | 第52-56页 |
| ·基于SPA-SOM的多故障的故障诊断研究 | 第52-55页 |
| ·基于SOM、PCA-SOM、CCA-SOM、SPA-SOM的故障诊断对比研究 | 第55-56页 |
| ·SPA-SOM在TE过程监控中的研究 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 GHSOM在故障诊断中的应用 | 第58-63页 |
| ·GHSOM模型 | 第58-59页 |
| ·基于GHSOM网络的TE过程故障诊断 | 第59-62页 |
| ·正常状态、故障4和故障5 | 第59-60页 |
| ·正常状态、故障1、2、4、5、6和故障7 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71页 |