智能工業(yè)報警系統(tǒng)

前言
第1章緒論
1.1引言
1.2報警系統(tǒng)的重要作用
1.3工業(yè)現(xiàn)場的突出問題及原因分析
1.4國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢分析
1.5需要解決的關(guān)鍵科學(xué)技術(shù)問題
1.6本章小結(jié)
參考文獻
第2章報警系統(tǒng)狀態(tài)分析
2.1引言
2.2單變量報警狀態(tài)分析
2.3多變量報警狀態(tài)分析
2.4案例分析
2.5本章小結(jié)
參考文獻
第3章單變量報警器設(shè)計
3.1引言
3.2正?；虍惓＿\行狀況推斷
3.3報警延遲器設(shè)計
3.4報警死區(qū)設(shè)計
3.5基于報警概率圖的報警閾值設(shè)計
3.6干擾報警的識別與消除
3.7本章小結(jié)
參考文獻
第4章多變量報警器設(shè)計
4.1引言
4.2基于變化方向的多變量報警器設(shè)計
4.3基于超橢球體的多變量報警器設(shè)計
4.4基于凸包的多變量報警器設(shè)計
4.5基于狀態(tài)變量的多變量報警器設(shè)計
4.6基于變化速率的多變量報警器設(shè)計
4.7本章小結(jié)
參考文獻
第5章報警根源分析
5.1引言
5.2基于傳遞熵的報警根源分析
5.3基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的報警根源分析
5.4基于定性趨勢的報警根源分析
5.5本章小結(jié)
參考文獻
第6章報警泛濫分析
6.1引言
6.2報警泛濫檢測
6.3報警泛濫相似性分析
6.4報警泛濫預(yù)測
6.5本章小結(jié)
參考文獻
附錄
附錄A基于密度峰值的聚類算法
附錄B凸包模型參數(shù)的計算