基于改进KPCA和SVDD故障检测的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究现状及发展 | 第8-9页 |
| 1.2 工业过程故障诊断的概述 | 第9-10页 |
| 1.2.1 过程诊断研究对象 | 第9页 |
| 1.2.2 故障诊断步骤 | 第9-10页 |
| 1.2.3 故障诊断的研究方法 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 田纳西-伊斯曼的介绍 | 第13-19页 |
| 2.1 TE过程概述 | 第13-14页 |
| 2.2 TE过程变量 | 第14-16页 |
| 2.3 TE故障介绍 | 第16-17页 |
| 2.4 TE仿真平台应用 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 多元统计检测方法 | 第19-28页 |
| 3.1 主元分析(PCA)故障检测 | 第19-23页 |
| 3.1.1 主元分析 | 第19-20页 |
| 3.1.2 确定主元个数的方法 | 第20-21页 |
| 3.1.3 基于PCA故障检测步骤 | 第21-23页 |
| 3.2 核主元分析法（KPCA）检测 | 第23-26页 |
| 3.2.1 KPCA算法 | 第23-25页 |
| 3.2.2 基于KPCA故障检测方法步骤 | 第25-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于改进KPCA和SVDD故障检测 | 第28-46页 |
| 4.1 改进核主元算法 | 第28-29页 |
| 4.2 支持向量数据描述 | 第29-31页 |
| 4.3 基于改进KPCA和SVDD故障检测研究 | 第31-33页 |
| 4.3.1 改进KPCA和SVDD方法 | 第31页 |
| 4.3.2 改进KPCA和SVDD故障检测步骤 | 第31-33页 |
| 4.4 TE过程仿真与研究 | 第33-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 工作总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
