基于异常数据的智能故障诊断探究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·智能故障诊断的研究状况 | 第12-13页 |
| ·论文主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文内容结构 | 第14-15页 |
| 第二章 智能故障诊断研究 | 第15-29页 |
| ·智能故障诊断 | 第15页 |
| ·故障诊断的基本问题 | 第15-19页 |
| ·常用智能故障诊断方法简介 | 第19-28页 |
| ·专家系统故障诊断方法 | 第19-20页 |
| ·模糊故障诊断方法 | 第20-25页 |
| ·神经网络故障诊断方法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 测量信号的抗干扰技术 | 第29-38页 |
| ·测量信号的抗干扰技术的有关概念 | 第29-31页 |
| ·测量信号的抗干扰措施 | 第31-32页 |
| ·采用窗函数的FIR 滤波器的抗干扰方法及实验 | 第32-37页 |
| ·基本原理 | 第32页 |
| ·试验与仿真 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 异常数据的检测方法 | 第38-49页 |
| ·异常数据的简介 | 第38页 |
| ·偏最小二乘简介 | 第38-40页 |
| ·偏最小二乘异常值检测 | 第40-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于异常数据的智能故障诊断方法应用与分析 | 第49-65页 |
| ·基于数据异常的ANFIS 故障诊断 | 第50-55页 |
| ·ANFIS 故障诊断方法 | 第50-55页 |
| ·发动机转子系统故障诊断实验 | 第55-63页 |
| ·故障训练样本的提取 | 第55-59页 |
| ·ANFIS 故障诊断系统 | 第59-61页 |
| ·ANFIS 与BP 神经网络的故障诊断实验比较 | 第61-63页 |
| ·相关分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 设备故障的相关性问题研究 | 第65-76页 |
| ·故障的关联技术 | 第65-69页 |
| ·关联规则 | 第65-66页 |
| ·模糊关联规则 | 第66-69页 |
| ·故障的模糊关联规则挖掘算法 | 第69-71页 |
| ·仿真实验 | 第71-75页 |
| ·故障维修的相关问题 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-80页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
