基于ICA-SVDD的过程故障检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景以及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外故障诊断研究发展现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 过程检测的基本概念原理 | 第8-9页 |
| 1.2.2 故障检测相关定义 | 第9-10页 |
| 1.2.3 过程检测的基本方法 | 第10-12页 |
| 1.3 统计过程检测的发展历程及存在问题 | 第12-13页 |
| 1.3.1 统计过程检测的发展历程 | 第12页 |
| 1.3.2 统计过程检测存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 全文主要内容和安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基本算法介绍 | 第15-21页 |
| 2.1 主成分分析（PCA）算法 | 第15-18页 |
| 2.2 支持向量数据描述（SVDD）算法 | 第18-21页 |
| 第三章 ICA在过程故障检测中的应用及仿真平台 | 第21-29页 |
| 3.1 ICA方法简介 | 第21页 |
| 3.2 独立成分分析（ICA）算法 | 第21-23页 |
| 3.2.1 独立成分分析方法的定义 | 第21-22页 |
| 3.2.2 独立成分分析方法的估计原理 | 第22页 |
| 3.2.3 ICA算法描述 | 第22-23页 |
| 3.3 仿真平台简介 | 第23-26页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于ICA-SVDD的故障检测 | 第29-41页 |
| 4.1 引言 | 第29-30页 |
| 4.2 基于ICA-SVDD故障检测方法 | 第30-32页 |
| 4.2.1 基于ICA-SVDD过程检测模型建立 | 第30-31页 |
| 4.2.2 基于ICA-SVDD过程检测方法 | 第31页 |
| 4.2.3 建立离线模型 | 第31-32页 |
| 4.2.4 建立在线模型 | 第32页 |
| 4.3 仿真实验 | 第32-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第41页 |
| 5.2 工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
