| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图索引 | 第10-11页 |
| 表索引 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 故障诊断研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第12-16页 |
| 1.2.1 故障诊断方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 符号有向图故障诊断研究概况 | 第13-15页 |
| 1.2.3 支持向量机故障诊断研究概况 | 第15-16页 |
| 1.2.4 符号有向图与支持向量机结合的必要性 | 第16页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第16-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究工作 | 第17-20页 |
| 第二章 支持向量机故障诊断算法 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 统计学习的基本内容 | 第20-23页 |
| 2.2.1 经验风险最小化准则 | 第20-21页 |
| 2.2.2 学习过程的一致性条件 | 第21-22页 |
| 2.2.3 函数集的VC维和推广性的界 | 第22页 |
| 2.2.4 结构风险最小化准则 | 第22-23页 |
| 2.3 支持向量机分类原理 | 第23-36页 |
| 2.3.1 最优分类面 | 第23-24页 |
| 2.3.2 线性可分 | 第24-26页 |
| 2.3.3 近似线性可分 | 第26-28页 |
| 2.3.4 线性不可分问题 | 第28-30页 |
| 2.3.5 多类分类方法 | 第30-33页 |
| 2.3.6 C-SVM算法 | 第33-36页 |
| 第三章 SDG建模 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 SDG模型基本概念 | 第36-41页 |
| 3.2.1 图论的基本概念 | 第36页 |
| 3.2.2 SDG概述 | 第36-39页 |
| 3.2.3 SDG模型 | 第39-41页 |
| 3.3 离心泵液位系统的SDG模型及推理 | 第41-45页 |
| 3.3.1 离心泵液位系统简介 | 第41-42页 |
| 3.3.2. 建立SDG模型及故障推理 | 第42-45页 |
| 3.4 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于SDG与SVM的TE系统反应器故障诊断算法 | 第46-68页 |
| 4.1 TE系统仿真系统简介 | 第46-52页 |
| 4.1.1 TE系统仿真系统过程描述 | 第46-48页 |
| 4.1.2 TE系统仿真系统研究现状 | 第48-49页 |
| 4.1.3 故障样本 | 第49-51页 |
| 4.1.4 故障数据预处理 | 第51-52页 |
| 4.2 TE过程反应器故障诊断 | 第52-66页 |
| 4.2.1 TE过程反应器故障诊断方案设计 | 第52-53页 |
| 4.2.2 TE过程反应器SDG模型 | 第53-60页 |
| 4.2.3 TE系统反应器故障分析 | 第60-61页 |
| 4.2.4 分类器的构造及实验分析 | 第61-63页 |
| 4.2.5 基于网格搜索的支持向量机故障预测 | 第63-66页 |
| 4.3 小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第80页 |