基于主元分析和支持向量回归机的故障预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·故障诊断研究现状 | 第9-14页 |
| ·定性分析方法 | 第9-11页 |
| ·定量分析方法 | 第11-14页 |
| ·本文结构 | 第14-16页 |
| 2 小波去噪 | 第16-20页 |
| ·小波变换 | 第16-17页 |
| ·小波去噪原理 | 第17-18页 |
| ·常用的小波基函数 | 第18-19页 |
| ·小波去噪评价标准 | 第19-20页 |
| 3 基于主元分析的过程监控原理 | 第20-25页 |
| ·主元分析原理 | 第20-21页 |
| ·基于主元分析的故障诊断 | 第21-25页 |
| ·监控指标 | 第21-22页 |
| ·主元的选取 | 第22-25页 |
| 4 移动时间窗支持向量机的原理 | 第25-32页 |
| ·支持向量机原理及算法 | 第25-28页 |
| ·最优分类超平面 | 第25-26页 |
| ·线性支持向量机 | 第26-27页 |
| ·非线性支持向量机 | 第27-28页 |
| ·支持向量回归机算法 | 第28-30页 |
| ·移动时间窗支持向量回归机算法 | 第30页 |
| ·基于PCA-SVR故障预测模型 | 第30-32页 |
| 5 基于PCA-SVR故障预测的TE过程仿真 | 第32-46页 |
| ·TE过程 | 第32-35页 |
| ·实验仿真 | 第35-46页 |
| ·数据处理 | 第36-38页 |
| ·主元监控模型的建立 | 第38-40页 |
| ·故障检测 | 第40-41页 |
| ·故障预测 | 第41-46页 |
| 6 基于PCA-SVR的间歇式反应釜故障预测 | 第46-55页 |
| ·间歇反应及其装置 | 第46-48页 |
| ·间歇反应 | 第46-47页 |
| ·实验室间歇式反应釜简介 | 第47-48页 |
| ·实验仿真 | 第48-55页 |
| ·数据处理 | 第49页 |
| ·主元模型的建立 | 第49-50页 |
| ·故障检测 | 第50-51页 |
| ·故障预测 | 第51-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
