摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第一章 引言 | 第11-23页 |
·研究意义 | 第11-12页 |
·概述 | 第12-15页 |
·故障诊断技术概述 | 第12-13页 |
·故障预报技术概述 | 第13-15页 |
·国内外研究现状 | 第15-19页 |
·故障诊断技术研究现状 | 第15-17页 |
·故障预报技术研究现状 | 第17-19页 |
·石化过程故障诊断与预报技术研究与应用现状 | 第19-21页 |
·论文的主要内容和结构安排 | 第21-23页 |
第二章 基于典型变量分析状态残差的故障检测方法 | 第23-43页 |
·传统典型变量分析故障检测方法 | 第23-26页 |
·基于状态残差的故障检测方法 | 第26-31页 |
·典型变量分析建模 | 第27-28页 |
·典型变量分析子空间模型辨识 | 第28-30页 |
·状态残差统计量设计 | 第30-31页 |
·仿真结果 | 第31-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第三章 基于unscented 卡尔曼滤波新息特征的故障诊断方法 | 第43-68页 |
·基于unscented 卡尔曼滤波产生新息 | 第43-48页 |
·基于多变量序贯概率比检验的故障检测方法 | 第48-52页 |
·多变量序贯概率比检验 | 第48-50页 |
·故障检测方法 | 第50-52页 |
·基于信息散度的过程故障检测与诊断方法 | 第52-57页 |
·信息散度 | 第52-54页 |
·故障检测方法 | 第54-56页 |
·故障诊断方法 | 第56-57页 |
·仿真结果 | 第57-67页 |
·多变量SPRT 方法仿真结果 | 第57-61页 |
·信息散度方法仿真结果 | 第61-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第四章 基于SVM 新息预测的过程故障预报方法 | 第68-82页 |
·未知非线性系统故障预报问题 | 第68-69页 |
·基于SVM 新息预测的改进卡尔曼预测方法 | 第69-73页 |
·卡尔曼预测存在的问题 | 第69-70页 |
·SVM 新息预测 | 第70-71页 |
·改进卡尔曼预测 | 第71-73页 |
·仿真结果 | 第73-81页 |
·本章小结 | 第81-82页 |
第五章 基于模糊自适应预测的过程故障预报方法 | 第82-103页 |
·基于自适应模型的过程故障预报问题 | 第82-83页 |
·模糊自适应unscented 卡尔曼预测 | 第83-92页 |
·自适应unscented 卡尔曼滤波 | 第84-89页 |
·模糊逻辑系统设计 | 第89-91页 |
·模糊自适应预测 | 第91-92页 |
·仿真结果 | 第92-102页 |
·二阶非线性系统状态估计 | 第92-93页 |
·连续搅拌反应器过程故障预报 | 第93-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
结论 | 第103-105页 |
参考文献 | 第105-115页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第115-116页 |
致谢 | 第116-117页 |
作者简介 | 第117页 |