论文目录 | |
致谢 | 第1-5页 |
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-14页 |
List of Abbreviations and Symbols | 第14-15页 |
Chapter 1 Introduction | 第15-30页 |
· Instrument Calibration Monitoring | 第16页 |
· Equipment Condition Monitoring | 第16-17页 |
· Process Monitoring | 第17页 |
· Benefits of On-Line Condition Monitoring | 第17-19页 |
· Modeling Frameworks for On-line Condition Monitoring | 第19-23页 |
· Physical Modeling Technique | 第19-21页 |
· Emperical Modeling Technique | 第21-23页 |
· Motivation | 第23-26页 |
· Objectives | 第26-27页 |
· Investigated Methods and Model-Architectures | 第27页 |
· Contributions | 第27-28页 |
· Thesis Structure | 第28-30页 |
Chapter 2 Literature Review | 第30-42页 |
· Online Sensor Monitoring Review | 第30-34页 |
· Vibration-based Equipment Condition Monitoring | 第34-39页 |
· Feature engineering | 第35-36页 |
· Classifier learning | 第36-38页 |
· Feature Learning Approach | 第38-39页 |
· Deep Vs Shallow Learning Frame work | 第39-42页 |
Chapter 3 Empirical Sensor Modeling Under Deep-Learning Framework | 第42-82页 |
· Executive Summary | 第42-43页 |
· Introduction | 第43-45页 |
· Performance Review | 第45-46页 |
· Learning difficulties in the AANN-based Sensor Model | 第46-47页 |
· Deep-learning Framework | 第47页 |
· Sensor Modeling using Denoising Auto-Encoder | 第47-50页 |
· Tools and Datasets | 第50-52页 |
· Experimental Setup for Dataset Generation | 第51-52页 |
· Performance Metrics | 第52-53页 |
· Performance Impact of Denoising-based Regularization Hyper-parameters | 第53-54页 |
· Noise Distribution/Type pxx | 第54-68页 |
· Masking-type Noise | 第57-61页 |
· Uniform-type noise | 第61-65页 |
· Caution!:Illusion of Gaussian/Uniform Noise | 第65-66页 |
· Salt and Pepper-Type Noise | 第66-68页 |
· Effect of Noise-Level "v" | 第68-70页 |
· Qualitative Analysis | 第70-74页 |
· Robustness through Greedy Layer-wise Composition | 第74-76页 |
· Layer-wise Invariance and Robustness Test | 第76-79页 |
· Performance Comparison | 第79-82页 |
Chapter 4 Robust Modeling of Nuclear Power Plant Sensors | 第82-110页 |
· Executive Summary | 第82-83页 |
· Introduction | 第83-87页 |
· Problem Formulation | 第87页 |
· DAASM Architecture and Regularization | 第87-91页 |
· Corruption Process η(.) for Invariance | 第91-93页 |
· Data Set Description | 第93-95页 |
· Model Training | 第95-96页 |
· Invariance Test for Robustness | 第96-99页 |
· DAASM Vs K-AANN Performance Analysis | 第99-105页 |
· Accuracy | 第99-100页 |
· Robustness | 第100-101页 |
· Spillover | 第101-104页 |
· Fault Detectibility | 第104-105页 |
· SPRT Based Sensor-Fault Detectibility | 第105-110页 |
Chapter 5 Feature Learning on Vibration Data Using a Hybrid Deep-Model | 第110-128页 |
· Executive Summary | 第110-111页 |
· Introduction | 第111-113页 |
· Challenges in vibration-based fault diagnostics | 第113-115页 |
· Potential deep-learning architectures | 第115-116页 |
· Feature learning with convolution networks | 第116-117页 |
· Hybrid deep-model architecture | 第117-119页 |
· Model Set-up and Training | 第119-123页 |
· Model validation | 第123-128页 |
Chapter 6 Conclusion | 第128-132页 |
Appendix A | 第132-134页 |
参考文献 | 第134-145页 |
作者简历及在学研究成果 | 第145-148页 |
| 第148页 |