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基于深度学习的工业系统在线状态监测与诊断方法研究

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基于深度学习的工业系统在线状态监测与诊断方法研究
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

本篇论文共148页,点击这进入下载页面
 
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