| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·故障诊断技术研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·故障诊断的发展状况 | 第9-11页 |
| ·故障诊断的方法的分类 | 第11-13页 |
| ·基于数学模型的方法 | 第11页 |
| ·基于知识的方法 | 第11-12页 |
| ·基于数据驱动方法 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 主元分析 | 第14-25页 |
| ·主元分析的几何意义 | 第15页 |
| ·主元分析 | 第15-21页 |
| ·主元分析的分解方法 | 第15-17页 |
| ·主元得分向量的计算方法 | 第17-18页 |
| ·主元个数的确定 | 第18-19页 |
| ·主元模型的建立 | 第19页 |
| ·主元分析的统计量 | 第19-21页 |
| ·主元分析的故障辨识方法 | 第21页 |
| ·主元分析的缺陷及改进 | 第21-23页 |
| ·动态方面的改进 | 第22页 |
| ·非线性方面的改进 | 第22-23页 |
| ·多尺度方面的改进 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于核PCA 的故障检测和辨识 | 第25-37页 |
| ·核主元分析 | 第25-28页 |
| ·核函数的原理 | 第25-27页 |
| ·基于KPCA 的故障诊断 | 第27-28页 |
| ·田纳西-伊斯曼过程(Tennessee-Eastman Process, TEP) | 第28-33页 |
| ·TE 过程的流程 | 第28-31页 |
| ·TE 过程中的故障 | 第31-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-36页 |
| ·基于PCA 故障诊断 | 第33-35页 |
| ·基于KPCA 故障诊断 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 改进KPCA 的故障诊断和辨识 | 第37-45页 |
| ·基于FVS-KPCA 的故障诊断 | 第37-41页 |
| ·特征矢量(FVS)原理 | 第37-40页 |
| ·核PCA 在故障辨识的应用策略 | 第40-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-43页 |
| ·基于FVS-KPCA 的故障检测 | 第41-42页 |
| ·基于KPCA 的故障辨识 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |