摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
目录 | 第8-10页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
·基本概念 | 第10-11页 |
·故障 | 第10页 |
·故障诊断 | 第10页 |
·故障种类 | 第10-11页 |
·状态评估 | 第11页 |
·故障诊断与状态评估的研究现状及研究意义 | 第11-15页 |
·故障诊断研究现状及研究意义 | 第11-13页 |
·状态评估研究现状及研究意义 | 第13-15页 |
·研究背景 | 第15-17页 |
·CTA加氢精制生产过程工艺简介 | 第15-16页 |
·CTA加氢精制生产过程常见故障 | 第16-17页 |
·本文的研究内容及安排 | 第17-18页 |
第2章 CTA加氢精制生产过程故障诊断 | 第18-31页 |
·离群点剔除算法 | 第18-22页 |
·基于距离的离群点检测算法 | 第18-19页 |
·k-近邻离群点检测算法 | 第19-21页 |
·基于密度的离群点挖掘算法 | 第21-22页 |
·核主元分析算法 | 第22-24页 |
·基于KPCA的CTA加氢精制过程故障诊断 | 第24-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第3章 CTA加氢精制生产过程故障识别 | 第31-48页 |
·最小二乘支持向量机 | 第31-36页 |
·最优分类超平面 | 第31-33页 |
·核函数 | 第33页 |
·支持向量机 | 第33-34页 |
·多值分类 | 第34-35页 |
·最小二乘支持向量机 | 第35-36页 |
·LSSVM参数优化方法 | 第36-43页 |
·网格搜索法 | 第36页 |
·K-fold Cross-Validation(K-CV) | 第36-37页 |
·粒子群优化算法 | 第37-39页 |
·遗传优化算法 | 第39-41页 |
·遗传粒子群混合优化算法 | 第41-43页 |
·基于LSSVM的CTA加氢过程故障识别 | 第43-47页 |
·故障数据的获取 | 第43-44页 |
·故障识别 | 第44-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第4章 CTA加氢精制生产过程运行状态评估 | 第48-61页 |
·SPC质量控制图 | 第48-50页 |
·连续型数据的SPC质量控制图 | 第49-50页 |
·离散型数据的SPC质量控制图 | 第50页 |
·过程能力指数 | 第50-52页 |
·CTA加氢精制生产过程运行状态评估 | 第52-60页 |
·CTA加氢精制生产过程的I-MR控制图 | 第52-58页 |
·运行状态评估结果分析 | 第58-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第5章 总结与展望 | 第61-62页 |
·研究工作总结 | 第61页 |
·工作展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第68-69页 |
攻读硕士期间参与的项目 | 第69页 |