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基于状态估计的石化过程故障诊断与预报方法研究

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

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