| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-16页 |
| ·工业过程故障诊断的意义 | 第10页 |
| ·工业过程故障诊断的内容 | 第10-11页 |
| ·工业过程故障诊断的步骤 | 第11-12页 |
| ·国内外故障诊断的研究情况 | 第12-13页 |
| ·工业过程故障诊断方法分类 | 第13-16页 |
| ·轧制过程故障诊断概述 | 第16-19页 |
| ·轧制过程故障诊断的背景和意义 | 第16页 |
| ·轧制过程故障诊断的范畴和内容 | 第16-17页 |
| ·国内外发展概况与应用 | 第17-18页 |
| ·轧制过程故障特点 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 第2章 基于核主元分析的故障检测 | 第20-36页 |
| ·主元分析 | 第20-28页 |
| ·主元分析方法的基本思想 | 第20-21页 |
| ·提取主元的理论推导 | 第21-24页 |
| ·主元个数的确定方法 | 第24页 |
| ·提取主元的详细步骤 | 第24-26页 |
| ·过程统计控制图 | 第26-27页 |
| ·基于主元分析的多元统计故障检测方法 | 第27-28页 |
| ·核主元分析 | 第28-32页 |
| ·核主元分析算法 | 第28-31页 |
| ·核函数的选择 | 第31页 |
| ·基于KPCA的故障检测方法 | 第31-32页 |
| ·主元分析与核主元分析故障检测的内涵分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于核Fisher判别分析的故障识别 | 第36-52页 |
| ·Fisher判别分析理论 | 第36-41页 |
| ·Fisher判别分析理论基础 | 第36-38页 |
| ·Fisher判别分析方法原理 | 第38-40页 |
| ·基于Fisher判别分析的故障识别步骤 | 第40-41页 |
| ·核Fisher判别分析理论 | 第41-44页 |
| ·核Fisher判别分析理论基础 | 第41-43页 |
| ·基于核Fisher判别分析的故障识别步骤 | 第43-44页 |
| ·常用核函数 | 第44-45页 |
| ·粒子群优化算法 | 第45-48页 |
| ·核Fisher判别分析的核参数优化 | 第48-49页 |
| ·基于PSO的优化核Fisher判别分析故障识别步骤 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 KPCA与KFDA在AGC故障诊断中的应用研究 | 第52-66页 |
| ·数据的采集与预处理 | 第52-54页 |
| ·训练数据和测试数据的采集 | 第52-53页 |
| ·数据的预处理 | 第53-54页 |
| ·基于PCA的AGC系统故障检测 | 第54-58页 |
| ·PCA故障检测方法的训练过程 | 第54页 |
| ·在线故障检测 | 第54-55页 |
| ·检测结果分析 | 第55-58页 |
| ·基于KPCA的AGC系统故障检测 | 第58-61页 |
| ·KPCA故障检测方法的训练过程 | 第58-59页 |
| ·KPCA在线检测 | 第59页 |
| ·检测结果分析 | 第59-61页 |
| ·基于Fisher判别分析的AGC系统故障识别 | 第61-62页 |
| ·基于核Fisher判别分析的AGC系统故障识别 | 第62-63页 |
| ·与特征提取相结合的核Fisher判别分析故障识别 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 结束语 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
