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基于数据的间歇过程故障诊断及预测方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-30页
   ·课题研究背景及意义第12-14页
     ·研究背景第12-14页
     ·研究意义第14页
   ·间歇过程特性分析第14-19页
     ·间歇过程的数据特征及标准化第15-18页
     ·间歇过程的多时段特性第18-19页
   ·基于数据的故障诊断及预测方法第19-27页
     ·系统故障的特性分析第20-22页
     ·故障诊断技术的发展概况第22-24页
     ·故障预测技术的发展概况第24-27页
   ·本文的主要研究内容第27-30页
第二章 基于PCA的时段识别及故障诊断第30-54页
   ·引言第30-31页
   ·MPCA原理及时段划分方法第31-33页
     ·MPCA原理第31-33页
     ·时段划分方法第33页
   ·间歇过程的时段识别第33-39页
     ·时段粗划分第34-35页
     ·时段细划分第35-37页
     ·稳定时段与过渡时段的识别第37-39页
   ·基于子时段MPCA建模、在线过程监测及故障变量追溯第39-47页
     ·建模步骤第39-40页
     ·在线监测及故障变量追溯第40-41页
     ·三水箱系统实验验证第41-47页
   ·注塑过程中的应用研究第47-52页
     ·注塑过程简介第47-48页
     ·实验数据的获取第48页
     ·时段识别第48-49页
     ·“过渡”时段分析第49-50页
     ·在线监测及故障诊断第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第三章 基于故障数据建模的故障诊断方法第54-78页
   ·引言第54页
   ·Fisher判别分析方法第54-60页
     ·Fisher判别式分析的基本原理第54-56页
     ·低维判别空间的确定第56-57页
     ·FDA与PCA比较第57-58页
     ·多向Fisher判别分析第58-60页
   ·基于Bootstrap的子时段RMFDA故障诊断方法第60-70页
     ·应用Bootstrap构建建模数据第60-63页
     ·划分子时段第63-64页
     ·基于Bootstrap的子时段RMFDA方法第64-66页
     ·水压试验过程应用研究第66-70页
   ·基于RKFDA的非线性故障诊断方法第70-76页
     ·问题提出第70页
     ·KFDA原理第70-72页
     ·基于时段的RKFDA建模及在线诊断第72-74页
     ·实验验证第74-76页
   ·本章小结第76-78页
第四章 基于FISHER特征向量差异度的缓变故障预测第78-94页
   ·引言第78-79页
   ·ARMA建模第79-82页
     ·模型的预处理第80页
     ·模型的建模过程第80-82页
   ·基于Fisher特征向量差异度的预测算法第82-86页
     ·算法的提出第83-85页
     ·预测算法原理第85-86页
   ·实验验证第86-92页
     ·确定控制限第87-88页
     ·建立预测模型第88-91页
     ·在线预测第91-92页
   ·本章小结第92-94页
第五章 故障诊断系统的设计与实现第94-112页
   ·引言第94页
   ·故障诊断系统技术方案第94-95页
   ·注塑成型故障诊断平台的设计第95-102页
     ·实验平台硬件结构第96-97页
     ·数据交换流程第97-98页
     ·实验平台软件开发环境第98-99页
     ·平台的数据库设计第99-102页
   ·注塑成型过程故障诊断平台的实现第102-110页
     ·平台界面的总体结构第102-104页
     ·PCA在线监测子平台第104-109页
     ·FDA故障诊断子平台第109-110页
   ·本章小结第110-112页
第六章 总结与展望第112-116页
参考文献第116-126页
致谢第126-128页
攻读博士学位期间论文情况第128-130页
个人简历第130页

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