用于工况诊断的示功图特征提取方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·适用于有杆抽油泵工况诊断的示功图分析识别方法 | 第9-11页 |
| ·论文内容安排 | 第11-13页 |
| 第2章 有杆泵及示功图背景知识介绍 | 第13-17页 |
| ·有杆泵及抽油原理 | 第13-15页 |
| ·抽油机工作原理 | 第13页 |
| ·抽油泵工作原理 | 第13-15页 |
| ·示功图 | 第15-16页 |
| ·示功图的定义 | 第15页 |
| ·理论示功图的形成 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 故障示功图样本库的建立 | 第17-27页 |
| ·典型故障示功图分析 | 第17-22页 |
| ·示功图预处理 | 第22-26页 |
| ·示功图坐标数字化 | 第23-24页 |
| ·示功图尺寸归一化 | 第24页 |
| ·示功图点数归一化 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 示功图特征提取方法的研究与仿真 | 第27-47页 |
| ·基于傅里叶描述子的示功图特征提取 | 第28-34页 |
| ·傅里叶描述子基本原理 | 第28页 |
| ·示功图傅里叶描述子提取过程 | 第28-33页 |
| ·仿真结果 | 第33-34页 |
| ·基于矩特征向量的示功图特征提取 | 第34-39页 |
| ·矩特征向量基本原理 | 第34-35页 |
| ·示功图矩特征向量提取过程 | 第35-38页 |
| ·仿真结果 | 第38-39页 |
| ·基于灰度矩阵统计量的示功图特征提取 | 第39-45页 |
| ·灰度矩阵统计量基本原理 | 第39页 |
| ·灰度矩阵统计量提取过程 | 第39-42页 |
| ·仿真结果 | 第42-45页 |
| ·三种示功图特征提取算法分析比较 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于支持向量机的示功图分类方法研究 | 第47-58页 |
| ·支持向量机理论基础 | 第47-52页 |
| ·支持向量机概述 | 第47页 |
| ·支持向量分类机 | 第47-51页 |
| ·特征空间映射与核函数 | 第51-52页 |
| ·支持向量机的选择 | 第52-54页 |
| ·LIBSVM简介 | 第52页 |
| ·核函数类型的选择 | 第52-53页 |
| ·算法评价 | 第53-54页 |
| ·支持向量机的训练与分类 | 第54-57页 |
| ·样本训练与分类过程 | 第54-57页 |
| ·结果分析对比 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
