摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-17页 |
·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
·故障特征信号提取方法综述 | 第11-14页 |
·故障特征信号提取方法现状 | 第11-13页 |
·非负矩阵分解的国内外研究现状 | 第13-14页 |
·非负矩阵分解在水电机组噪声源检测中的可行性分析 | 第14-15页 |
·研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
第2章 非负矩阵分解算法 | 第17-25页 |
·非负矩阵分解算法的由来 | 第17-18页 |
·基本的非负矩阵算法 | 第18-23页 |
·算法简介 | 第18-19页 |
·目标函数 | 第19页 |
·迭代规则 | 第19-20页 |
·收敛性证明 | 第20-23页 |
·非负矩阵算法的几种常见变形 | 第23-24页 |
·正交非负矩阵分解(ONMF) | 第23页 |
·凸非负矩阵分解(CNMF) | 第23-24页 |
·投影非负矩阵分解(PNMF) | 第24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第3章 增量式的非负矩阵分解算法 | 第25-35页 |
·现有非负矩阵分解算法的缺点 | 第25页 |
·非负矩阵分解算法 | 第25-26页 |
·增量式的非负矩阵分解算法 | 第26-29页 |
·目标函数 | 第26-27页 |
·迭代规则 | 第27-29页 |
·算法性能仿真实验 | 第29-34页 |
·分类性能实验 | 第29-32页 |
·增量方法与其批量方法在线学习性能比较 | 第32-34页 |
·小结 | 第34-35页 |
第4章 增量式的保局非负矩阵分解算法 | 第35-45页 |
·保局非负矩阵分解算法 | 第35-36页 |
·增量式的保局非负矩阵分解算法 | 第36-40页 |
·目标函数 | 第36-38页 |
·迭代规则 | 第38-40页 |
·算法性能仿真实验 | 第40-44页 |
·分类性能实验 | 第41页 |
·ILPNMF算法与LPNMF算法在线学习性能比较 | 第41-44页 |
·小结 | 第44-45页 |
第5章 非负矩阵分解算法在水电机组异常检测中的应用 | 第45-57页 |
·水电机组异常在线检测总方案 | 第45-46页 |
·水电机组异常检测相关去噪方法 | 第46-49页 |
·傅立叶变换 | 第46-47页 |
·小波变换 | 第47-48页 |
·小波去噪 | 第48-49页 |
·水电机组异常在线仿真 | 第49-56页 |
·水电机组噪声源类型分析 | 第49-51页 |
·水电机组信号构建及预处理 | 第51-54页 |
·仿真结果 | 第54-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第6章 总结和展望 | 第57-59页 |
·总结 | 第57页 |
·展望 | 第57-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
攻读学位期间的科研成果 | 第63页 |