基于多元统计分析的故障诊断算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·故障诊断技术的发展概述 | 第9-10页 |
| ·故障诊断方法的分类 | 第10-16页 |
| ·故障及其类型 | 第10页 |
| ·故障诊断方法及其类型 | 第10-16页 |
| ·基于多元统计的故障诊断方法的发展概况 | 第16-18页 |
| ·本文主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 田纳西—伊斯曼过程 | 第19-25页 |
| ·TE工艺流程简介 | 第19-20页 |
| ·过程变量 | 第20-22页 |
| ·过程故障 | 第22-23页 |
| ·故障样本的说明 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于主元分析的故障诊断 | 第25-35页 |
| ·主元分析算法 | 第25-28页 |
| ·主元分析原理 | 第25-27页 |
| ·主元个数的选取方法 | 第27-28页 |
| ·基于PCA的故障检测方法 | 第28-29页 |
| ·T~2统计量 | 第28-29页 |
| ·SPE统计量 | 第29页 |
| ·基于PCA的故障识别方法 | 第29-30页 |
| ·基于PCA故障诊断算法的仿真 | 第30-33页 |
| ·PCA故障诊断流程图 | 第30页 |
| ·仿真结果分析 | 第30-33页 |
| ·动态主元分析(DPCA) | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于KPCA的故障诊断 | 第35-47页 |
| ·KPCA算法 | 第36-38页 |
| ·KPCA原理 | 第36-37页 |
| ·核函数选取 | 第37-38页 |
| ·基于KPCA的故障检测 | 第38-41页 |
| ·T~2统计量 | 第38页 |
| ·SPE统计量 | 第38页 |
| ·基于的KPCA故障诊断流程图 | 第38-39页 |
| ·仿真结果 | 第39-41页 |
| ·基于贡献率图法的KPCA故障识别 | 第41-46页 |
| ·核函数导数 | 第42页 |
| ·统计量T~2和SPE的贡献率 | 第42-44页 |
| ·仿真结果 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于CA的故障诊断 | 第47-61页 |
| ·CA算法 | 第47-49页 |
| ·CA原理 | 第47-49页 |
| ·奇异值和惯性解释 | 第49页 |
| ·主轴个数的选择 | 第49页 |
| ·基于CA故障诊断方法 | 第49-51页 |
| ·CA的T~2统计量 | 第50页 |
| ·CA的Q统计量 | 第50-51页 |
| ·基于CA的故障诊断 | 第51页 |
| ·仿真结果对比分析 | 第51-59页 |
| ·主元保留个数 | 第51-52页 |
| ·故障检测仿真结果分析 | 第52-56页 |
| ·故障诊断 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
