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摘要
第1章 综述
1.1 非高斯过程故障检测与诊断方法研究的目的和意义
1.2 非高斯过程故障检测与诊断方法研究的内容和方法
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法
1.3 非高斯过程故障检测与诊断方法研究的发展现状
1.3.1 研究现状
1.3.2 主成分分析的基本思想及发展现状
1.3.3 独立成分分析方法的基本思想及发展现状
1.4 本文内容安排
第2章 非高斯过程建模及数据处理
2.1 非高斯过程建模
2.1.1 三容水箱的数学模型
2.1.2 三容水箱过程Simulink动态模型
2.1.3 三容水箱过程Simulink故障模型
2.2 非高斯过程数据采集和分析
2.2.1 三容水箱过程的采集
2.2.2 三容水箱过程故障数据分析
2.3 一种非高斯过程的验证方法
第3章 非高斯过程故障检测
3.1 基于独立成分分析的故障检测方法研究
3.1.1 独立成分分析
3.1.2 快速独立成分分析
3.1.3 快速独立成分分析的故障检测
3.2 基于主成分分析的故障检测方法研究
3.2.1 主成分分析
3.2.2 主成分分析的故障检测
3.3 FICA故障检测和PCA故障检测的对比
3.3.1 仿真例子
3.3.2 基于FICA和PCA的故障检测对比实验
第4章 非高斯过程故障诊断
4.1 基于神经网络的故障诊断方法研究
4.1.1 人工神经网络
4.1.2 基于BP神经网络的故障诊断方法
4.2 基于增量自组织神经网络的故障诊断新方法研究
4.2.1 自组织神经网络
4.2.2 基于增量自组织神经网络的故障诊断新方法
4.3 基于聚类概率神经网络故障诊断新方法研究
4.3.1 减法聚类
4.3.2 K-均值聚类
4.3.3 概率神经网络
4.3.4 基于聚类概率神经网络的故障诊断新方法
第5章 非高斯过程故障检测与诊断方法实验
5.1 基于FICA-BP与PCA-BP故障检测与诊断方法的对比实验
5.1.1 基于FICA的堵塞故障检测
5.1.2 基于PGA的堵塞故障检测
5.1.3 基于BP神经网络的堵塞故障诊断
5.2 基于FICA-CPNN故障检测与诊断新方法的对比实验
5.2.1 基于FICA的泄露故障检测
5.2.2 基于PCA的泄露故障检测
5.2.3 基于PNN的泄露故障诊断
5.2.4 基于CPNN的泄露故障检测
5.3 基于FICA-ISOM故障检测与诊断新方法的对比实验
5.3.1 间歇过程
5.3.2 基于ISOM的间歇过程故障诊断
5.3.3 基于ISOM的三容水箱过程故障诊断
第6章 非高斯过程故障检测与诊断平台
6.1 非高斯故障检测与诊断平台整体设计
6.1.1 非高斯过程的故障检测与诊断平台的架构
6.1.2 三容水箱过程的数据采集
6.1.3 三容水箱故障检测与诊断的软件设计
6.2 基于VB的故障检测与诊断
6.2.1 Visual Basic语言
6.2.2 Visual Basic软件功能的设计
6.3 基于Android系统的无线报警系统
6.3.1 故障报警系统总体框架
6.3.2 三容水箱故障检测与诊断系统的网络通信
6.3.3 无线报警系统的网路地址转换
6.3.4 Android手机客户端的设计
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的研究成果
致谢
沈阳理工大学;