基于统计特征提取的多故障诊断方法及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·故障诊断的研究内容及方法分类 | 第11-13页 |
| ·故障诊断的研究内容 | 第11页 |
| ·故障诊断方法分类 | 第11-13页 |
| ·数据驱动的故障诊断方法综述 | 第13-21页 |
| ·故障诊断的专家系统法 | 第14页 |
| ·基于定性趋势分析的故障诊断 | 第14页 |
| ·故障诊断的机器学习法 | 第14-15页 |
| ·基于盲信号分离的故障诊断 | 第15页 |
| ·基于统计分析的故障诊断 | 第15-18页 |
| ·主元分析 | 第16-17页 |
| ·部分最小二乘 | 第17-18页 |
| ·独立元分析 | 第18页 |
| ·传统统计方法的模型假设 | 第18页 |
| ·改进的PCA方法 | 第18-20页 |
| ·相对主元分析 | 第18-19页 |
| ·多尺度主元分析 | 第19-20页 |
| ·指定元分析 | 第20-21页 |
| ·论文的主要贡献和章节安排 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 拟多尺度主元分析与故障检测 | 第25-51页 |
| ·引言 | 第25-33页 |
| ·基于PCA的异常检测 | 第25-28页 |
| ·相对主元分析 | 第28-32页 |
| ·相对化变换 | 第30-32页 |
| ·相对主元模型 | 第32页 |
| ·离散小波变换 | 第32-33页 |
| ·多尺度PCA的基本思想 | 第33-35页 |
| ·故障的多尺度特性分析 | 第33-34页 |
| ·多尺度PCA | 第34-35页 |
| ·拟多尺度主元分析 | 第35-47页 |
| ·多尺度PCA的自适应检测本质 | 第35-38页 |
| ·拟多尺度PCA | 第38-41页 |
| ·拟多尺度PCA的检测能力分析 | 第41-44页 |
| ·拟多尺度RPCA异常检测算法 | 第44-47页 |
| ·拟多尺度RPCA仿真 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 指定元分析与多故障诊断 | 第51-73页 |
| ·引言 | 第51-54页 |
| ·主元分析的模式复合效应 | 第51-53页 |
| ·主元分析的有关结论 | 第53-54页 |
| ·指定元分析的基本思想 | 第54-55页 |
| ·DCA的空间投影框架 | 第55-60页 |
| ·DCA的空间投影框架 | 第55-58页 |
| ·正交指定模式数目l=p | 第56-57页 |
·正交指定模式数目l| 第57-58页 | |
| ·基于空间投影能量的异常检测 | 第58-59页 |
| ·基于空间投影能量的故障诊断 | 第59-60页 |
| ·逐步DCA多故障诊断方法 | 第60-65页 |
| ·指定模式的定义 | 第65-67页 |
| ·知识导引的方式 | 第65-67页 |
| ·统计学习的方式 | 第67页 |
| ·仿真研究 | 第67-72页 |
| ·基于PCA的故障检测与诊断 | 第68-69页 |
| ·基于逐步DCA的多故障诊断 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第四章 微小与未知故障诊断 | 第73-93页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·基于DCA的微小故障诊断 | 第74-85页 |
| ·问题的提出 | 第74-75页 |
| ·基于DCA的多级微小故障诊断方法 | 第75-81页 |
| ·观测数据的指定元分解 | 第75页 |
| ·观测空间的多级分解 | 第75-78页 |
| ·多级微小故障诊断算法 | 第78-81页 |
| ·微小故障诊断仿真研究 | 第81-85页 |
| ·基于PCA的故障检测 | 第82页 |
| ·基于DCA的多故障诊断 | 第82-83页 |
| ·基于DCA的多级相对微小故障诊断 | 第83-85页 |
| ·未知故障诊断 | 第85-92页 |
| ·未知故障检测 | 第85-86页 |
| ·基于EDCA的未知多故障诊断方法 | 第86-88页 |
| ·EDCA未知故障诊断仿真研究 | 第88-92页 |
| ·基于PCA的故障检测 | 第89-90页 |
| ·基于DCA的已知多故障诊断 | 第90-91页 |
| ·基于EDCA的未知多故障诊断 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 知识导引的数据驱动故障传播方式研究 | 第93-109页 |
| ·引言 | 第93-94页 |
| ·大型自动化系统的故障传播结构 | 第94-97页 |
| ·基于DCA的故障传播关系分析 | 第97-101页 |
| ·输入/输出指定元相关性分析 | 第97-99页 |
| ·指定元回归模型 | 第99-100页 |
| ·在线监控及故障影响强度预测 | 第100-101页 |
| ·故障传播仿真研究 | 第101-108页 |
| ·基于PLS的系统异常监控 | 第103-104页 |
| ·基于DCA的故障传播关系矩阵 | 第104-105页 |
| ·基于指定元回归的故障影响强度预测 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 船舶主柴油机故障检测与诊断应用研究 | 第109-127页 |
| ·船舶主柴油机故障诊断概述 | 第109-112页 |
| ·船舶主柴油机故障的性质 | 第109-110页 |
| ·船舶主柴油机故障诊断方法分类 | 第110-112页 |
| ·研究对象 | 第112-118页 |
| ·5668TEU"新常熟"轮 | 第112-114页 |
| ·数据来源 | 第114页 |
| ·船舶主柴油机故障诊断的层级结构 | 第114-115页 |
| ·故障-征兆关系 | 第115-118页 |
| ·故障实验环境 | 第118-119页 |
| ·船舶主柴油机故障诊断 | 第119-126页 |
| ·拟多尺度PCA异常检测 | 第119-122页 |
| ·基于DCA的多故障诊断 | 第122-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第七章 总结与展望 | 第127-130页 |
| ·研究工作总结 | 第127-128页 |
| ·研究展望 | 第128-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 参考文献 | 第131-140页 |
| 攻读博士学位期间主要科研成果 | 第140-142页 |
| 附录一 | 第142-143页 |
| 附录二 | 第143-147页 |
