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单通道盲源分离方法研究及其在抽油机故障诊断中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 单通道盲源分离技术国内外现状第11-13页
    1.3 抽油机故障诊断技术国内外现状第13-15页
    1.4 论文研究内容及安排第15-18页
        1.4.1 研究内容第15页
        1.4.2 论文安排第15-18页
第2章 基于EMD和NMF的单通道盲分离第18-34页
    2.1 引言第18页
    2.2 单通道盲分离数学模型第18-20页
    2.3 经验模态分解第20-22页
        2.3.1 EMD工程应用现状第20页
        2.3.2 EMD算法第20-22页
    2.4 独立分量个数估计第22-23页
    2.5 非负矩阵构造第23页
    2.6 非负矩阵分解第23-26页
        2.6.1 NMF的提出与应用第23-24页
        2.6.2 NMF算法第24-26页
    2.7 单通道盲分离算法第26页
    2.8 仿真实验第26-31页
        2.8.1 实验的建立第27页
        2.8.2 实验结果第27-31页
    2.9 本章小结第31-34页
第3章 基于非负张量分解的盲分离算法第34-46页
    3.1 引言第34页
    3.2 张量的相关知识第34-36页
    3.3 张量分解第36-37页
        3.3.1 CP分解第36页
        3.3.2 Tucker分解第36-37页
    3.4 基于非负张量分解的盲分离第37-39页
        3.4.1 NTF模型第37-38页
        3.4.2 NTF算法第38-39页
    3.5 仿真实验第39-44页
        3.5.1 实验的建立第39-40页
        3.5.2 实验结果第40-44页
    3.6 本章小结第44-46页
第4章 基于粒子滤波的在线单通道盲分离第46-60页
    4.1 引言第46页
    4.2 单通道盲分离状态空间模型第46-48页
        4.2.1 状态空间模型第46-47页
        4.2.2 稀疏伪输入高斯过程建模第47-48页
    4.3 粒子滤波第48-52页
        4.3.1 序贯重要性采样第49-50页
        4.3.2 重采样方法第50-51页
        4.3.3 粒子滤波算法流程第51-52页
    4.4 在线单通道盲分离算法第52-54页
        4.4.1 SCBSS状态空间模型建立第52-53页
        4.4.2 SPGP-PF源信号在线估计第53-54页
    4.5 仿真实验第54-58页
        4.5.1 实验的建立第54页
        4.5.2 实验结果第54-58页
    4.6 本章小结第58-60页
第5章 抽油机故障诊断系统总体设计第60-74页
    5.1 引言第60页
    5.2 抽油机信号采集第60-62页
        5.2.1 声发射信号产生机理与特点第60-61页
        5.2.2 测试信号的选择第61-62页
    5.3 抽油机信号处理第62-66页
        5.3.1 AE信号预处理第62-64页
        5.3.2 单通道AE信号处理第64-65页
        5.3.3 特征提取与识别第65-66页
    5.4 系统硬件设计第66-67页
        5.4.1 高速数据采集模块第66页
        5.4.2 核心处理器模块第66-67页
    5.5 系统软件实现第67-73页
        5.5.1 软件开发平台第67-69页
        5.5.2 算法综合实现第69-73页
    5.6 本章小结第73-74页
第6章 抽油机故障诊断系统现场测试第74-86页
    6.1 引言第74页
    6.2 现场综合测试实验第74-83页
        6.2.1 实验安排第75-76页
        6.2.2 实验过程第76-83页
        6.2.3 系统综合验证第83页
    6.3 本章小结第83-86页
第7章 总结与展望第86-88页
参考文献第88-92页
发表论文和参加科研情况说明第92-94页
致谢第94-95页

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