基于多元统计过程控制的故障诊断技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 致谢 | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 概论 | 第10-26页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·故障的概念与分类 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的概念与原理 | 第12-13页 |
| ·故障诊断方法的分类 | 第13-21页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第13-16页 |
| ·基于知识的方法 | 第16-19页 |
| ·基于信号处理的方法 | 第19-21页 |
| ·基于多元统计法的过程故障诊断技术发展状况 | 第21-25页 |
| ·统计过程控制的研究及其进展 | 第21-23页 |
| ·基于多元统计过程控制的故障诊断技术的应用及发展 | 第23-25页 |
| ·本文主要内容 | 第25-26页 |
| 第二章 统计故障诊断的数学工具 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·主元分析法 | 第27-29页 |
| ·主元回归和部分最小二乘法 | 第29-36页 |
| ·多元线性回归 | 第30-31页 |
| ·主元回归 | 第31-33页 |
| ·部分最小二乘 | 第33-36页 |
| ·一些扩展方法的原理介绍 | 第36-40页 |
| ·多向主元分析 | 第36-38页 |
| ·多块PLS | 第38-40页 |
| 第三章 主元分析法在故障诊断中的应用 | 第40-51页 |
| ·统计过程控制在故障诊断中的应用 | 第40-41页 |
| ·单变量统计过程控制的局限性 | 第40页 |
| ·多变量统计过程控制 | 第40-41页 |
| ·过程统计控制图 | 第41-44页 |
| ·Hotelling T~2图 | 第42-43页 |
| ·平方预测误差(SPE)图 | 第43页 |
| ·主元得分图 | 第43-44页 |
| ·贡献图 | 第44页 |
| ·统计过程控制在PTA氧化过程监控中的应用 | 第44-50页 |
| ·仿真数据生成 | 第46页 |
| ·故障检测过程 | 第46-47页 |
| ·故障诊断过程 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于MSPC的一种故障识别新方法 | 第51-64页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·方法的提出 | 第52-53页 |
| ·计算变量导致采样点异常的概率β | 第53-57页 |
| ·将多维正态分布问题进行简化 | 第53-54页 |
| ·证明待求分布落在等马氏距离边界内 | 第54-56页 |
| ·计算马氏距离d | 第56-57页 |
| ·数值仿真实例 | 第57-59页 |
| ·新方法在PTA氧化过程监控中的应用 | 第59-61页 |
| ·进一步深入讨论 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结束语 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 英汉术语及符号一览表 | 第68-69页 |
| 1 英汉术语一览表 | 第68页 |
| 2 符号一览表 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 | 第69页 |
