基于SVM的旋片泵故障诊断及维修优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 前言 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 支持向量机的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 可拓学的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容结构体系 | 第13-14页 |
| 1.4.1 论文结构框架 | 第13页 |
| 1.4.2 论文研究内容及方法 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 旋片泵故障及支持向量机、可拓学的理论研究 | 第15-27页 |
| 2.1 旋片泵工作原理及常见故障 | 第15-19页 |
| 2.1.1 旋片泵工作原理简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 旋片泵的运行和维护 | 第16页 |
| 2.1.3 旋片泵故障及其故障特征 | 第16-19页 |
| 2.2 支持向量机的理论研究 | 第19-24页 |
| 2.2.1 支持向量机的特点 | 第19页 |
| 2.2.2 支持向量机的理论基础 | 第19-21页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第21-23页 |
| 2.2.4 基于支持向量机故障诊断的基本步骤 | 第23-24页 |
| 2.3 可拓学的理论研究 | 第24-26页 |
| 2.3.1 物元模型 | 第24页 |
| 2.3.2 物元的可拓及共轭变换 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于多分类支持向量机的旋片泵故障诊断研究 | 第27-37页 |
| 3.1 旋片泵故障样本的获取 | 第27-28页 |
| 3.1.1 故障样本特征及参数选择 | 第27页 |
| 3.1.2 样本信息 | 第27-28页 |
| 3.2 旋片泵故障诊断设计 | 第28-31页 |
| 3.2.1 多分类支持向量机 | 第28-30页 |
| 3.2.2 旋片泵故障诊断的实现 | 第30-31页 |
| 3.3 实证分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 样本数据归一化处理 | 第31-34页 |
| 3.3.2 核参数的选择及优化 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 SVM故障诊断下的旋片泵维修优化 | 第37-52页 |
| 4.1 旋片泵维修时间优化 | 第37-46页 |
| 4.1.1 基于排队论的旋片泵维修流程分析 | 第37-38页 |
| 4.1.2 排队论中常见到达、服务规律 | 第38-39页 |
| 4.1.3 实证分析 | 第39-46页 |
| 4.2 旋片泵维修过程优化 | 第46-50页 |
| 4.2.1 基于可拓学关键故障特征元的提出 | 第47-48页 |
| 4.2.2 改进共轭变换方法SVM的故障诊断算法 | 第48-50页 |
| 4.2.3 实证分析 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 6 参考文献 | 第54-60页 |
| 7 攻读硕士期间发表论文情况 | 第60-61页 |
| 8 致谢 | 第61页 |
