| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 造纸工业能耗特性概况 | 第14-15页 |
| 1.2 造纸过程能量系统研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 工业大数据 | 第19-21页 |
| 1.4 工业过程故障诊断的研究方法及现状 | 第21-26页 |
| 1.4.1 基于解析模型的方法 | 第23-24页 |
| 1.4.2 基于知识的方法 | 第24-25页 |
| 1.4.3 基于数据驱动的方法 | 第25-26页 |
| 1.5 本文的研究内容及目标 | 第26-28页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.5.2 研究目标 | 第27-28页 |
| 1.6 论文结构 | 第28-30页 |
| 第二章 造纸过程能耗特性分析 | 第30-56页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 研究对象介绍 | 第30-32页 |
| 2.3 数据采集 | 第32-43页 |
| 2.4 数据预处理 | 第43-47页 |
| 2.4.1 异常值处理 | 第43页 |
| 2.4.2 空缺值处理 | 第43页 |
| 2.4.3 噪声处理 | 第43-44页 |
| 2.4.4 标准化处理 | 第44-45页 |
| 2.4.5 研究对象过程数据预处理 | 第45-47页 |
| 2.5 能量信息提取 | 第47-49页 |
| 2.6 研究对象能耗特性分析 | 第49-55页 |
| 2.6.1 能源使用分析 | 第49-50页 |
| 2.6.2 能流分析 | 第50-52页 |
| 2.6.3 不同操作工艺对生产能耗等指标的影响 | 第52-55页 |
| 2.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 基于Apriori算法的能耗数据关联规则分析研究 | 第56-68页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 研究变量选取 | 第56-57页 |
| 3.3 研究变量值的离散化 | 第57-59页 |
| 3.4 关联规则挖掘技术概述 | 第59-60页 |
| 3.5 Apriori算法 | 第60-62页 |
| 3.5.1 Apriori算法思想 | 第60页 |
| 3.5.2 频繁项集的生成过程 | 第60-61页 |
| 3.5.3 Apriori算法的实现 | 第61-62页 |
| 3.6 关联规则挖掘及结果分析 | 第62-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 基于遗传神经网络的能耗单变量异常诊断研究 | 第68-88页 |
| 4.1 引言 | 第68-70页 |
| 4.2 控制图模式类型及样本数据的产生 | 第70-72页 |
| 4.2.1 控制图模式类型 | 第70-71页 |
| 4.2.2 样本数据的产生 | 第71-72页 |
| 4.3 神经网络 | 第72-76页 |
| 4.3.1 神经网络概述 | 第72-73页 |
| 4.3.2 BP神经网络 | 第73-76页 |
| 4.4 遗传算法 | 第76-78页 |
| 4.4.1 遗传算法概述 | 第76页 |
| 4.4.2 遗传算法的实现 | 第76-78页 |
| 4.5 遗传算法优化神经网络的权值和阈值 | 第78-79页 |
| 4.6 控制图模式识别仿真实验 | 第79-81页 |
| 4.6.1 BP神经网络和遗传算法参数设置 | 第79-80页 |
| 4.6.2 仿真结果与分析 | 第80-81页 |
| 4.7 造纸过程能耗单变量异常诊断应用实例 | 第81-86页 |
| 4.8 本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 造纸过程能量系统多变量异常诊断研究 | 第88-123页 |
| 5.1 引言 | 第88页 |
| 5.2 核方法的基本理论 | 第88-91页 |
| 5.2.1 核函数及其性质 | 第89-90页 |
| 5.2.2 常用的核函数 | 第90-91页 |
| 5.3 基于核主元分析的多变量过程异常诊断 | 第91-94页 |
| 5.3.1 核主元分析基本原理 | 第91-92页 |
| 5.3.2 核主元分析的监控统计量 | 第92-94页 |
| 5.3.3 异常识别 | 第94页 |
| 5.4 基于核慢特征分析的多变量过程异常诊断 | 第94-99页 |
| 5.4.1 慢特征分析基本原理 | 第94-96页 |
| 5.4.2 基于核的慢特征分析算法 | 第96-97页 |
| 5.4.3 核慢特征分析的监控统计量 | 第97-99页 |
| 5.5 造纸过程能量系统的异常诊断 | 第99-121页 |
| 5.5.1 研究对象工艺 | 第99-100页 |
| 5.5.2 数据来源 | 第100页 |
| 5.5.3 能量系统重点耗能对象的异常诊断 | 第100-112页 |
| 5.5.4 能量系统重点耗能工序的异常诊断 | 第112-121页 |
| 5.6 本章小结 | 第121-123页 |
| 第六章 在线监测与异常诊断软件的开发与应用 | 第123-140页 |
| 6.1 引言 | 第123页 |
| 6.2 在线监测与异常诊断的特点 | 第123-124页 |
| 6.3 在线监测与异常诊断软件的开发 | 第124-131页 |
| 6.3.1 需求分析和功能描述 | 第124-125页 |
| 6.3.2 诊断软件设计 | 第125-126页 |
| 6.3.3 关键环节的实现 | 第126-131页 |
| 6.4 在线监测与异常诊断软件的应用 | 第131-138页 |
| 6.4.1 用户登录模块 | 第131-132页 |
| 6.4.2 控制图与模式识别模块 | 第132-133页 |
| 6.4.3 在线监测模块 | 第133-135页 |
| 6.4.4 异常诊断模块 | 第135-137页 |
| 6.4.5 数据查询模块 | 第137-138页 |
| 6.5 在线监测与异常诊断软件的总体评价 | 第138-139页 |
| 6.6 本章小结 | 第139-140页 |
| 结论与展望 | 第140-144页 |
| 参考文献 | 第144-158页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第158-159页 |
| 致谢 | 第159-160页 |
| 附件 | 第160页 |