基于系统图谱的复杂机电系统状态分析方法
作者：孙锴 著
出版时间： 2016年版
丛编项： 学术研究专著系列
内容简介
《学术研究专著系列·机电工程：基于系统图谱的复杂机电系统状态分析方法》以DCS数据集构成的系统图谱为研究对象，首先提出面向人机交互的系统状态分析和故障诊断方法。分析不同类型系统图谱与系统运行健康状态的关系，利用人眼对于色彩变化的敏感度远远高于数字的生理特点，建立一种依赖人眼挑出代表系统运行异常的系统图谱的规则。然后，利用数字图像处理技术分析系统图谱，提出系统危险度指标、正常程度函数、危险能量函数等定量描述系统运行健康状态的参数，提出面向计算机自动分析的企业级系统安全运行程度量化方法和故障模式识别技术，同时还给出一套基于监测数据集的企业健康状态评级方法。
目录
主要符号表
第1章 复杂机电系统运行健康状态分析的传统理论
1．1 复杂机电系统的安全问题
1．2 过程监控系统在生产企业中的现状
1．3 数据驱动系统状态分析方法及国内外研究现状
1．3．1 数据驱动系统状态分析的研究对象和内容
1．3．2 系统状态分析研究现状
1．3．3 数据驱动系统运行状态分析
1．3．4 目前研究中存在的问题
第2章 复杂机电系统监测数据图谱的构造方法研究
2．1 DCS监测数据集的特点以及面临的问题
2．1．1 海量性
2．1．2 多源性
2．1．3 层次性
2．1．4 关联性
2．1．5 非线性
2．2 数据可视化技术
2．3 田纳西一伊斯曼化工仿真系统
2．4 系统图谱构造方法
2．4．1 数据矩阵
2．4．2 系统彩色图谱构造方法
2．4．3 系统故障图谱构造方法
2．5 本章小结
第3章 消除时间海量性对系统健康运行状态分析的影响
3．1 离散序列的相关性[79]
3．2 单变量时间序列x[n]的自相关性
3．3 计算单变量时间序列的周期
3．4 系统的运行周期
3．5 本章小结
第4章 分布式复杂机电系统监测数据集的数据预处理方法研究
4．1 数据归一化
4．1．1 DCS监测数据集的多源性
4．1．2 数据归一化理论
4．1．3 监测集的数据归一化
4．2 数据降噪
4．2．1 小波的概念
4．2．2 小波用于信号降噪的原理
4．2．3 图像降噪的理论基础
4．2．4 归一化系统彩色图谱的二维小波降噪
4．3 本章小结
第5章 面向人机交互的系统故障识别方法研究
5．1 基于系统彩色图谱的故障识别方法
5．2 基于系统故障图谱的故障识别方法
5．3 各种故障辨识方法的对比
5．4 本章小结
第6章 面向计算机自动分析的系统健康状态分析方法研究
6．1 系统运行健康状态分析的基本内涵
6．2 数字图像的逻辑运算
6．3 基于数字图像处理技术的系统安全定量分析方法
6．3．1 基于系统彩色图谱的系统异常度定量分析
6．3．2 基于系统故障图谱的企业级故障模式识别技术
6．3．3 企业级系统健康状态评级
6．4 本章小结
第7章 企业实际案例
7．1 实例对象简介
7．1．1 空压机子系统
7．1．2 增压机子系统
7．1．3 汽轮机及蒸汽冷凝子系统
7．1．4 润滑油路子系统
7．2 系统的运行周期
7．3 面向人机交互的系统故障识别
7．3．1 基于彩色图谱的系统故障识别
7．3．2 基于故障图谱的在线监控方法
7．4 系统运行健康状态分析
7．4．1 彩色图谱分析系统动态特性
7．4．2 故障图谱分析系统动态特性
7．5 本章小结
第8章 分布式复杂机电系统健康运行状态分析原型软件
8．1 需求分析和系统架构设计
8．2 系统实现
8．2．1 系统的运行环境
8．2．2 生产状态监控模块
8．2．3 生产数据长效分析模块
8．3 本章小结
参考文献
