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基于卷积神经网络的化工过程故障诊断研究
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基于卷积神经网络的化工过程故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-23页
　　　　1.1 课题研究的背景及意义第10页
　　　　1.2 故障及故障诊断概述第10-16页
　　　　　　　　1.2.1 故障及其分类第10-11页
　　　　　　　　1.2.2 故障诊断及方法分类第11页
　　　　　　　　1.2.3 故障诊断的步骤第11页
　　　　　　　　1.2.4 故障诊断的方法第11-16页
　　　　1.3 国内外研究现状第16-20页
　　　　　　　　1.3.1 基于解析模型的故障诊断法第16-17页
　　　　　　　　1.3.2 基于经验知识的故障诊断法第17-18页
　　　　　　　　1.3.3 基于历史数据的故障诊断法第18-20页
　　　　1.4 基于卷积神经网络的故障诊断方法的概述第20-21页
　　　　1.5 本论文的主要内容第21-23页
第二章 基于卷积神经网络故障诊断的理论基础第23-36页
　　　　2.1 引言第23页
　　　　2.2 卷积神经网络结构第23-28页
　　　　　　　　2.2.1 卷积层第24-26页
　　　　　　　　2.2.2 采样层第26-27页
　　　　　　　　2.2.3 全连接层第27-28页
　　　　2.3 卷积神经网络参数训练过程第28-30页
　　　　　　　　2.3.1 前向传播过程第29页
　　　　　　　　2.3.2 反向传播过程第29-30页
　　　　2.4 小波变换的基本概念及去噪原理第30-32页
　　　　2.5 TE过程简介第32-34页
　　　　　　　　2.5.1 TE过程工艺流程第32-33页
　　　　　　　　2.5.2 过程故障与数据第33-34页
　　　　2.6 本章小结第34-36页
第三章 基于卷积神经网络的化工故障诊断结果第36-49页
　　　　3.1 卷积神经网络故障诊断步骤第36-39页
　　　　3.2 TE过程故障监测结果与分析第39-44页
　　　　3.3 CNN方法故障诊断性能分析第44-48页
　　　　　　　　3.3.1 训练批次尺寸第44-45页
　　　　　　　　3.3.2 训练集的训练次数第45-46页
　　　　　　　　3.3.3 网络层数第46-48页
　　　　3.4 本章小结第48-49页
第四章 基于PSO-CNN的化工过程故障诊断方法第49-57页
　　　　4.1 粒子群优化算法第49-50页
　　　　　　　　4.1.1 粒子群优化算法的起源及原理第49-50页
　　　　　　　　4.1.2 粒子群优化算法的流程第50页
　　　　4.2 基于PSO-CNN方法的TE过程故障诊断结果与分析第50-55页
　　　　　　　　4.2.1 PSO-CNN故障诊断步骤第51页
　　　　　　　　4.2.2 PSO优化结果第51-53页
　　　　　　　　4.2.3 PSO-CNN故障诊断结果与讨论第53-55页
　　　　4.3 本章小结第55-57页
第五章 环己烷氧化法生产环己酮过程故障诊断第57-66页
　　　　5.1 环己烷氧化法生产环己酮工艺流程第57-60页
　　　　5.2 环己酮生产过程数据第60-61页
　　　　5.3 基于PSO-CNN方法的环己酮生产过程故障诊断结果第61-64页
　　　　　　　　5.3.1 PSO优化结果第61-62页
　　　　　　　　5.3.2 故障诊断结果与讨论第62-64页
　　　　　　　　5.3.3 特征的主成分分析结果第64页
　　　　5.4 本章小结第64-66页
结论与展望第66-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第74-75页
致谢第75-76页
附件第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。
 
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