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坦克发动机健康监测与故障诊断系统研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 国内外研究现状第18-21页
        1.2.1 国内外发动机健康监测与故障诊断研究现状第18-19页
        1.2.2 坦克发动机健康监测与故障诊断研究现状第19-21页
    1.3 论文的主要工作及章节安排第21-23页
第二章 坦克发动机健康监测与故障诊断系统总体设计第23-31页
    2.1 坦克发动机概述第23-24页
    2.2 坦克发动机主要故障模式分析及监测参数选取第24-27页
        2.2.1 坦克发动机主要故障模式第24-26页
        2.2.2 坦克发动机监测参数的选取第26-27页
    2.3 坦克发动机健康监测与故障诊断系统总体架构第27-28页
        2.3.1 坦克车载信息采集平台第28页
        2.3.2 车地无线通讯系统第28页
        2.3.3 坦克远程监控中心第28页
    2.4 功能模块设计与系统工作流程第28-30页
        2.4.1 功能模块设计第28-29页
        2.4.2 系统工作流程第29-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 坦克发动机数据采集与传输管理系统第31-43页
    3.1 坦克发动机数据采集与传输管理系统总体设计第31-32页
    3.2 坦克发动机车载信息采集平台第32-37页
        3.2.1 振动第32-33页
        3.2.2 油液第33-34页
        3.2.3 温度第34-35页
        3.2.4 液压与气压第35-36页
        3.2.5 其他工况参数第36页
        3.2.6 车载信息采集与无线通信模块第36-37页
    3.3 基于GPRS的无线通讯系统第37-38页
        3.3.1 GPRSDTU介绍第37页
        3.3.2 基于GPRS DTU的远程数据传输网络第37-38页
        3.3.3 数据打包与远程传输第38页
    3.4 坦克发动机监测诊断数据库管理系统第38-41页
        3.4.1 监测诊断数据库建立第38-39页
        3.4.2 数据监测第39-40页
        3.4.3 数据管理第40-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第四章 基于数据挖掘的坦克发动机状态监测方法第43-61页
    4.1 建模数据处理第43-46页
        4.1.1 数据预处理第43-45页
        4.1.2 特征工程第45-46页
    4.2 基于统计方法的坦克发动机关键工况参数监控方法第46-52页
        4.2.1 滑动窗口统计方法第46页
        4.2.2 基于偏度校正的非正态控制方法第46-49页
        4.2.3 坦克发动机关键工况参数监控第49-52页
    4.3 基于机器学习的异常检测模型建立第52-57页
        4.3.1 相似性原理第53页
        4.3.2 基于聚类分析的健康模型库的构建第53-56页
        4.3.3 基于最小匹配距离的异常状态检测第56-57页
    4.4 异常检测模型实例验证第57-60页
        4.4.1 数据预处理第57-58页
        4.4.2 特征工程第58-59页
        4.4.3 建模及结果分析第59-60页
    4.5 本章小结第60-61页
第五章 基于集成分类器的坦克发动机故障诊断第61-71页
    5.1 基础理论介绍第61-64页
        5.1.1 集成学习第61-62页
        5.1.2 决策树第62-63页
        5.1.3 支持向量机第63-64页
    5.2 数据处理与特征提取第64-67页
        5.2.1 连续属性离散化第64-65页
        5.2.2 振动信号特征提取第65-67页
    5.3 基于集成分类器的坦克发动机故障诊断第67-68页
    5.4 分析结果展示第68-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 论文总结第71页
    6.2 论文展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
作者简介第79-80页

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