特征融合技术在高速列车状态识别中的应用
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 高速列车故障诊断技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 特征融合技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 现有研究工作存在的问题或不足 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 高速列车运行状态及其特征分析 | 第16-29页 |
| 2.1 高速列车转向架结构 | 第16-17页 |
| 2.2 高速列车主要故障类型 | 第17-18页 |
| 2.2.1 蛇形失稳 | 第17-18页 |
| 2.2.2 空簧失气 | 第18页 |
| 2.2.3 横向减震器失效 | 第18页 |
| 2.3 高速列车转向架监测数据特征分析 | 第18-27页 |
| 2.3.1 监测数据预处理 | 第19页 |
| 2.3.2 监测数据特征提取及实验分析 | 第19-20页 |
| 2.3.3 奇异值特征 | 第20-22页 |
| 2.3.4 频谱特征 | 第22-23页 |
| 2.3.5 小波能谱特征和小波信息熵特征 | 第23-25页 |
| 2.3.6 盒维数特征 | 第25-27页 |
| 2.4 特征融合技术简介 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于特征选择的特征融合 | 第29-48页 |
| 3.1 特征选择 | 第29页 |
| 3.2 单一准则特征评估方法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 Relief评估准则 | 第29-30页 |
| 3.2.2 相关性评估准则 | 第30-31页 |
| 3.2.3 类间可分性评估准则 | 第31页 |
| 3.3 单一准则特征评估方法实验验证分析 | 第31-41页 |
| 3.4 多准则评估方法 | 第41-43页 |
| 3.4.1 线性组合准则 | 第42页 |
| 3.4.2 基于频数的多准则特征评估方法 | 第42-43页 |
| 3.5 多准则特征评估方法实验验证 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于特征变换的特征融合 | 第48-57页 |
| 4.1 基于2DPCA的特征融合技术 | 第48-50页 |
| 4.1.1 传统特征矩阵构造方法 | 第48页 |
| 4.1.2 基于2DPCA的融合方法 | 第48-50页 |
| 4.1.3 传统特征矩阵构造方法存在的问题 | 第50页 |
| 4.2 基于SVD的特征矩阵构造方法 | 第50-51页 |
| 4.3 实验分析研究 | 第51-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 串行方法的特征融合 | 第57-67页 |
| 5.1 串行融合 | 第57页 |
| 5.2 实验分析 | 第57-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 1. 总结 | 第67-68页 |
| 2. 展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的项目 | 第74页 |
