| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1. 课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2. 国内外研究动态 | 第16-21页 |
| 1.2.1. 故障诊断方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2. SDG故障诊断方法 | 第17-20页 |
| 1.2.3. PCA故障诊断方法 | 第20-21页 |
| 1.3. 论文的主要内容和结构安排 | 第21-25页 |
| 1.3.1. 主要内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2. 结构安排 | 第22-25页 |
| 第2章 基于符号有向图(SDG)推理规则的故障诊断研究 | 第25-41页 |
| 2.1. SDG模型介绍 | 第25-34页 |
| 2.1.1. 基本概念 | 第25-28页 |
| 2.1.2. 建模方法 | 第28-33页 |
| 2.1.3. 推理机制 | 第33-34页 |
| 2.2. SDG模型简化 | 第34-37页 |
| 2.2.1. 根据节点可测性化简模型 | 第34-35页 |
| 2.2.2. 根据系统的状态化简模型 | 第35页 |
| 2.2.3. 根据过程附加信息化简模型 | 第35-36页 |
| 2.2.4. 关于SDG模型的控制回路 | 第36-37页 |
| 2.3. SDG多源故障诊断 | 第37-40页 |
| 2.3.1. 诊断方法 | 第38-39页 |
| 2.3.2. 实例验证 | 第39-40页 |
| 2.4. 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于主元分析(PCA)的故障检测与诊断 | 第41-53页 |
| 3.1. PCA理论 | 第41-46页 |
| 3.1.1. 理论推导 | 第41-43页 |
| 3.1.2. 主成分个数的选取 | 第43-44页 |
| 3.1.3. 故障检测 | 第44-45页 |
| 3.1.4. 故障识别 | 第45-46页 |
| 3.2. PCA在TEP故障诊断中的应用 | 第46-52页 |
| 3.2.1. PCA故障检测方法 | 第46-47页 |
| 3.2.2. TEP流程简介 | 第47-50页 |
| 3.2.3. TEP故障案例分析 | 第50-52页 |
| 3.3. 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于PCA的SDG故障诊断在TEP中的应用 | 第53-63页 |
| 4.1. 基于PCA的SDG故障诊断方法 | 第53-54页 |
| 4.2. TEP故障诊断 | 第54-60页 |
| 4.2.1. 建立SDG模型 | 第54-58页 |
| 4.2.2. PCA确定异常变量 | 第58页 |
| 4.2.3. 仿真实验和结果分析 | 第58-60页 |
| 4.3. 本章小结 | 第60-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1. 全文总结 | 第63页 |
| 5.2. 研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间的科研项目 | 第79页 |