大型化工过程监测与故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题来源、背景及研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 过程故障诊断技术概述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 故障及其分类 | 第12页 |
| 1.2.2 故障诊断的步骤 | 第12-13页 |
| 1.2.3 故障诊断方法的分类 | 第13-16页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 基于小波理论和核主元分析的故障监测方法 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 小波分析理论基础 | 第17-20页 |
| 2.2.1 小波分析的定义 | 第17-18页 |
| 2.2.2 离散小波函数和二进小波变换 | 第18-20页 |
| 2.3 信号的小波降噪 | 第20-23页 |
| 2.3.1 信号的噪声模型与小波降噪原理 | 第20页 |
| 2.3.2 小波降噪的步骤与方法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 母小波的选择 | 第21页 |
| 2.3.4 小波阈值降噪的方法 | 第21-23页 |
| 2.4 主元分析 | 第23-28页 |
| 2.4.1 主元分析原理 | 第24页 |
| 2.4.2 核主元分析原理 | 第24-27页 |
| 2.4.3 主元数目的确定 | 第27页 |
| 2.4.4 核函数的选择 | 第27-28页 |
| 2.5 基于核主元分析的故障检测方法 | 第28-30页 |
| 2.5.1 T~2统计量 | 第28-29页 |
| 2.5.2 SPE统计量 | 第29-30页 |
| 2.5.3 统计量监测结果分析 | 第30页 |
| 2.6 小波降噪与核主元分析法故障检测的具体步骤 | 第30-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于小波降噪与核主元分析法的应用 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 田纳西—伊斯曼过程简介 | 第33-37页 |
| 3.2.1 TE过程的工艺流程 | 第33-34页 |
| 3.2.2 TE过程中的测量变量和操作变量 | 第34-37页 |
| 3.2.3 TE过程故障类型 | 第37页 |
| 3.3 小波去噪 | 第37-40页 |
| 3.3.1 母函数的选择 | 第37-39页 |
| 3.3.2 阈值规则的选择 | 第39页 |
| 3.3.3 阈值函数的选择 | 第39-40页 |
| 3.4 WDKPCA与KPCA的过程监测方法对比 | 第40-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于概率神经网络的故障识别方法 | 第47-64页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 人工神经网络 | 第47页 |
| 4.3 概率神经网络 | 第47-51页 |
| 4.3.1 概率神经网络的结构 | 第48-49页 |
| 4.3.2 模式识别的Bayes判决准则 | 第49-50页 |
| 4.3.3 概率神经网络的数学描述 | 第50页 |
| 4.3.4 概率神经网络的特点 | 第50页 |
| 4.3.5 基于概率神经网络故障识别 | 第50-51页 |
| 4.4 基于概率神经网络故障识别的应用实例 | 第51-57页 |
| 4.4.1 数据的采集和预处理 | 第51-52页 |
| 4.4.2 Matlab仿真及诊断结果 | 第52-57页 |
| 4.5 聚类算法 | 第57-62页 |
| 4.5.1 聚类方法的分类 | 第57页 |
| 4.5.2 基于目标函数的聚类分析方法 | 第57-60页 |
| 4.5.3 FCM算法的应用 | 第60-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 故障树分析法 | 第64-74页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 故障树分析法概述 | 第64-68页 |
| 5.2.1 故障树的应用和特点 | 第64-65页 |
| 5.2.2 故障树分析的符号及含义 | 第65-66页 |
| 5.2.3 故障树分析法的数学表示 | 第66-68页 |
| 5.3 故障树的建立 | 第68页 |
| 5.4 故障树的定性分析 | 第68-70页 |
| 5.4.1 割集及最小割集的定义 | 第69-70页 |
| 5.5 故障树实例分析 | 第70-73页 |
| 5.5.1 故障树的建立 | 第70-73页 |
| 5.5.2 故障树定性分析 | 第73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
