基于FSM和SVM的石化设备管理及故障分类系统设计
摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 国内现状研究 | 第12-14页 |
1.2.2 国外现状研究 | 第14-15页 |
1.3 研究内容与组织结构 | 第15-16页 |
1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
1.3.2 论文组织结构 | 第16页 |
1.4 本章小结 | 第16-17页 |
第2章 有限状态机与工作流模型的理论研究 | 第17-28页 |
2.1 工作流与有限状态机的映射 | 第17-21页 |
2.1.1 工作流 | 第17-18页 |
2.1.2 有限状态机 | 第18-20页 |
2.1.3 模型映射 | 第20-21页 |
2.2 工作流模型增强 | 第21-23页 |
2.2.1 面向切面的编程思想 | 第21-22页 |
2.2.2 AOP增强型工作流模型 | 第22-23页 |
2.3 工作流模型设计 | 第23-27页 |
2.3.1 模型总体架构 | 第23-24页 |
2.3.2 状态转移算法 | 第24-27页 |
2.4 本章小结 | 第27-28页 |
第3章 支持向量机的理论研究 | 第28-44页 |
3.1 形式化表示 | 第28-30页 |
3.1.1 线性分类 | 第28页 |
3.1.2 分类标准 | 第28-29页 |
3.1.3 SVM分类形式化表示 | 第29-30页 |
3.2 支持向量机算法原理 | 第30-36页 |
3.2.1 超平面求解 | 第31-32页 |
3.2.2 拉格朗日对偶 | 第32-35页 |
3.2.3 核函数 | 第35-36页 |
3.3 SVM多分类方法 | 第36-41页 |
3.3.1 OVR算法 | 第36-37页 |
3.3.2 OVO算法 | 第37-39页 |
3.3.3 DAG-SVM算法 | 第39-40页 |
3.3.4 多分类算法比较 | 第40-41页 |
3.4 支持向量机类间不平衡 | 第41-43页 |
3.4.1 数据增强 | 第42页 |
3.4.2 常用数据增强方法 | 第42页 |
3.4.3 增强前后实验对比 | 第42-43页 |
3.5 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基于工作流引擎的设备管理系统设计 | 第44-56页 |
4.1 工作流引擎设计 | 第44-50页 |
4.1.1 子模块设计 | 第45-47页 |
4.1.2 工作流模型描述 | 第47-48页 |
4.1.3 可视化定制工具 | 第48-50页 |
4.2 工作流引擎的调度服务 | 第50-52页 |
4.2.1 流程调度 | 第50-51页 |
4.2.2 数据调度 | 第51-52页 |
4.3 石化设备管理系统设计 | 第52-55页 |
4.3.1 系统总体框架 | 第52-54页 |
4.3.2 分层设计 | 第54页 |
4.3.3 故障分类模块的设计 | 第54-55页 |
4.4 本章小结 | 第55-56页 |
第5章 基于多分类SVM的故障分类系统设计 | 第56-70页 |
5.1 实验准备 | 第56-58页 |
5.1.1 性能指标 | 第56-57页 |
5.1.2 实验数据 | 第57-58页 |
5.2 数据增强预处理 | 第58-61页 |
5.2.1 实验过程 | 第58-61页 |
5.2.2 结果分析 | 第61页 |
5.3 多分类算法比较 | 第61-66页 |
5.3.1 实验过程 | 第62-65页 |
5.3.2 实验结果分析 | 第65-66页 |
5.4 设备管理系统下的故障分类模块实现 | 第66-69页 |
5.4.1 故障分类策略 | 第67页 |
5.4.2 故障分类报表 | 第67-68页 |
5.4.3 故障处理决策 | 第68-69页 |
5.5 本章小结 | 第69-70页 |
第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
6.1 本文总结 | 第70页 |
6.2 展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
详细摘要 | 第79-82页 |