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 |