基于离散小波变换的特征提取和故障分类方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 前人研究的成果 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织框架 | 第15-16页 |
| 第二章 特征提取和故障分类方法 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 特征提取方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 离散小波变换方法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 相空间重构方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 奇异值分解方法 | 第19-20页 |
| 2.3 故障分类方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 极限学习机 | 第20-21页 |
| 2.3.2 模糊C均值聚类 | 第21-22页 |
| 2.3.3 支持向量机方法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于离散小波变换的滚动轴承特征提取应用 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 算法框架 | 第26-28页 |
| 3.3 滚动轴承系统 | 第28-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-40页 |
| 3.4.1 数据采集 | 第30-32页 |
| 3.4.2 仿真结果 | 第32-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于多层聚类方法的TE过程故障分类应用 | 第42-58页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于多层聚类的故障分类方法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 算法框架 | 第43-44页 |
| 4.2.2 多层聚类方法 | 第44-45页 |
| 4.2.3 多分类器设计 | 第45页 |
| 4.3 TE过程 | 第45-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-56页 |
| 4.4.1 TE过程数据 | 第50-51页 |
| 4.4.2 结果分析与讨论 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 作者和导师简介 | 第68-70页 |
| 附件 | 第70-71页 |
