| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·复杂工业过程故障诊断的主要方法及现状 | 第12-19页 |
| ·基于解析模型的方法 | 第13-15页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第15-17页 |
| ·基于知识的方法 | 第17-19页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌冶炼过程故障诊断技术研究现状 | 第19-20页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 密闭鼓风炉冶炼过程工艺故障分析及故障诊断与预测系统框架 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·密闭鼓风炉铅锌冶炼工艺以及特点 | 第22-25页 |
| ·密闭鼓风炉冶炼过程故障分析 | 第25-29页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断与预测系统框架 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于核密度估计的密闭鼓风炉主元分析故障检测方法 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·传统主元分析方法 | 第32-38页 |
| ·密闭鼓风炉主元分析故障检测模型存在的问题及改进 | 第38页 |
| ·基于核密度估计的主元分析故障检测原理 | 第38-43页 |
| ·非参数统计方法简述 | 第39-40页 |
| ·核密度估计的原理 | 第40-42页 |
| ·基于核密度估计的主元分析故障检测模型 | 第42-43页 |
| ·故障检测实例 | 第43-48页 |
| ·数据预处理 | 第43-46页 |
| ·检测结果与讨论 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于主元分析与支持向量机的密闭鼓风炉故障诊断 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·PCA-SVM密闭鼓风炉故障诊断框架 | 第49-50页 |
| ·支持向量机 | 第50-58页 |
| ·最优分类超平面的构造 | 第50-53页 |
| ·核函数 | 第53-54页 |
| ·多类分类法 | 第54-57页 |
| ·改进的“一对其余”多支持向量机分类算法 | 第57-58页 |
| ·基于PCA-SVM的密闭鼓风炉故障诊断 | 第58-62页 |
| ·模型特征提取 | 第59页 |
| ·故障诊断系统的训练 | 第59-60页 |
| ·故障诊断系统的诊断测试 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 基于案例推理的不完备信息故障诊断方法 | 第63-80页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·基于不完备信息的密闭鼓风炉故障诊断框架 | 第64页 |
| ·不完备特征值的获取方法 | 第64-68页 |
| ·未知特征值获取过程 | 第64-65页 |
| ·未知特征值的处理方法 | 第65-68页 |
| ·案例推理 | 第68-73页 |
| ·案例推理理论 | 第69页 |
| ·案例推理的主要类型 | 第69-71页 |
| ·案例推理的推理过程 | 第71-73页 |
| ·应用结果及分析 | 第73-79页 |
| ·几种不完备信息处理方法的评估 | 第73-78页 |
| ·故障诊断结果与讨论 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 基于WLS-SVM的Hammerstein密闭鼓风炉故障预测方法 | 第80-97页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·基于LS-SVM的预测模型 | 第81-83页 |
| ·模型描述 | 第81页 |
| ·建模过程 | 第81-83页 |
| ·基于加权最小二乘支持向量机的Hammerstein模型的辨识 | 第83-91页 |
| ·Hammerstein模型 | 第83-84页 |
| ·Hammerstein模型的加权最小二乘支持向量机辨识 | 第84-91页 |
| ·应用结果及分析 | 第91-96页 |
| ·密闭鼓风炉故障预测模型原理框图 | 第91-92页 |
| ·密闭鼓风炉故障预测模型的建立与评估 | 第92-93页 |
| ·仿真结果 | 第93-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第七章 密闭鼓风炉故障诊断与预测系统实现 | 第97-108页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断与预报系统软件结构 | 第97-98页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断与预测系统主要功能模块 | 第98-104页 |
| ·系统初始化模块 | 第99页 |
| ·系统过程数据采集与管理模块 | 第99-100页 |
| ·系统核心功能模块 | 第100-102页 |
| ·人机对话模块 | 第102-104页 |
| ·密闭鼓风炉故障诊断与预测系统的设计与采用的技术 | 第104-107页 |
| ·小结 | 第107-108页 |
| 第八章 结论与展望 | 第108-110页 |
| ·结论 | 第108-109页 |
| ·研究展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间发表及完成论文情况 | 第123-125页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目情况 | 第125页 |
