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基于Fisher判别分析法的间歇过程故障检测与诊断研究

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基于Fisher判别分析法的间歇过程故障检测与诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.1.1 研究背景第9-10页
    1.1.2 研究意义第10页
  1.2 国内外研究的发展和现状第10-12页
  1.3 间歇过程故障检测与诊断的研究方法第12-14页
    1.3.1 基于数学模型的故障检测与诊断方法第12-13页
    1.3.2 基于知识的故障检测与诊断方法第13页
    1.3.3 基于信号处理的故障检测与诊断方法第13-14页
    1.3.4 基于数据驱动的故障检测与诊断方法第14页
  1.4 本文主要研究内容与结构安排第14-16页
第二章 多元统计分析方法第16-21页
  2.1 多元统计分析简述第16-17页
  2.2 主元分析方法第17页
  2.3 独立元分析法第17-18页
  2.4 判别分析法第18-20页
    2.4.1 判别分析法简述第18页
    2.4.2 常见判别法第18-20页
  2.5 本章小结第20-21页
第三章 基于多模型FDA的间歇生产过程故障诊断第21-33页
  3.1 引言第21页
  3.2 Fisher判别式分析第21-25页
    3.2.1 Fisher判别式分析的基本原理第22-24页
    3.2.2 低维判别空间的确定第24-25页
  3.3 多模型FDA第25-27页
    3.3.1 离线建模阶段第25-27页
      3.3.1.1 数据的预处理第25-26页
      3.3.1.2 建立多模型FDA第26-27页
    3.3.2 基于多模型FDA的在线故障诊断第27页
  3.4 应用研究示例第27-31页
  3.5 本章小结第31-33页
第四章 基于递推多模型FDA的间歇生产过程故障诊断第33-42页
  4.1 引言第33页
  4.2 递推多模型FDA第33-36页
  4.3 应用研究示例第36-41页
    4.3.1 离线建模及分析第36-38页
    4.3.2 在线应用与比较第38-41页
  4.4 本章小结第41-42页
第五章 基于窗口化多FDA模型的间歇生产过程故障诊断第42-62页
  5.1 引言第42页
  5.2 窗口化多FDA模型第42-47页
    5.2.1 离线建模阶段第43页
    5.2.2 基于窗口化多FDA模型的在线故障诊断第43-47页
  5.3 青霉素发酵过程的应用研究第47-61页
    5.3.1 Pensim仿真平台第47-49页
    5.3.2 青霉素发酵过程变量及窗口选择第49-52页
    5.3.3 多FDA模型窗口参数确定第52-53页
    5.3.4 样本数据充足时青霉素发酵过程故障诊断仿真第53-58页
      5.3.4.1 多模型FDA方法对青霉素发酵过程的故障诊断第53-55页
      5.3.4.2 窗口化多FDA模型方法对青霉素发酵过程的故障诊断第55-58页
      5.3.4.3 多模型FDA方法与窗口化多FDA模型方法诊断结果对比第58页
    5.3.5 样本数据缺失时窗口化多FDA模型方法对青霉素发酵过程故障诊断第58-61页
  5.4 本章小结第61-62页
第六章 结论第62-64页
  6.1 本文工作总结第62-63页
  6.2 研究与展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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