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工业大数据故障检测的研究与应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-15页
    1.1 研究背景及意义第7页
    1.2 工业大数据描述第7-8页
    1.3 故障检测方法的分类第8-13页
        1.3.1 基于数学模型的方法第9-10页
        1.3.2 基于知识的方法第10-12页
        1.3.3 基于数据驱动的方法第12-13页
    1.4 国内外研究现状第13-14页
    1.5 论文研究内容及组织结构第14-15页
2 多元统计分析及故障检测方法第15-24页
    2.1 多元统计分析第15-17页
        2.1.1 多元统计分析的发展第15页
        2.1.2 多元统计分析的方法第15-17页
    2.2 主元分析法第17-20页
        2.2.1 主元分析法的思想第17-18页
        2.2.2 主元分析法的计算第18-20页
    2.3 统计量分析第20-22页
        2.3.1 Q统计量第20-21页
        2.3.2 T~2统计量第21-22页
    2.4 贡献值分析第22-23页
        2.4.1 Q贡献值第22-23页
        2.4.2 T~2贡献值第23页
    2.5 本章小结第23-24页
3 工业大数据的故障检测第24-37页
    3.1 基于CRS的故障检测第24-26页
        3.1.1 CRS统计量描述第24页
        3.1.2 CRS统计量的计算第24-26页
    3.2 基于CRS贡献值的故障定位第26-27页
        3.2.1 CRS贡献值描述第26页
        3.2.2 CRS贡献值的计算第26-27页
    3.3 工业大数据故障检测的实现第27-28页
    3.4 故障检测算法在汽车发动机怠速故障检测的应用第28-35页
    3.5 算法性能比较第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
4 故障检测软件的设计第37-51页
    4.1 MVC模式系统结构图第37-38页
    4.2 数据库设计第38-39页
    4.3 Controller设计第39-43页
        4.3.1 特征提取控制类第40-41页
        4.3.2 故障检测控制类第41-42页
        4.3.3 变量贡献值控制类第42-43页
    4.4 Model设计第43-44页
        4.4.1 特征提取模型第43页
        4.4.2 故障检测模型第43-44页
        4.4.3 变量贡献值模型第44页
    4.5 View设计第44-50页
        4.5.1 特征提取页面第44-46页
        4.5.2 故障检测页面第46-48页
        4.5.3 变量贡献值页面第48-50页
    4.6 本章小结第50-51页
5 总结与展望第51-52页
    5.1 总结第51页
    5.2 展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附录 A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页

 
 
论文编号BS4054915,这篇论文共57
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