数据挖掘在船舶推进系统故障诊断中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·船舶故障诊断技术 | 第10-11页 |
| ·故障诊断技术发展概况 | 第10页 |
| ·故障诊断技术的发展趋势 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘在故障诊断中的应用 | 第11-12页 |
| ·课题研究工作及论文主要内容 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的结构 | 第13-14页 |
| 第2章 船舶推进系统故障分析 | 第14-24页 |
| ·船舶柴油机推进系统常见故障 | 第14-17页 |
| ·齿轮箱故障机理 | 第14-15页 |
| ·曲轴箱内部运动部件故障 | 第15-16页 |
| ·柴油机的故障 | 第16-17页 |
| ·船用柴油机故障诊断 | 第17-18页 |
| ·柴油机主要部件组成 | 第17-18页 |
| ·柴油机分层诊断模型 | 第18页 |
| ·船用柴油机故障诊断机理 | 第18-21页 |
| ·燃油喷射系统 | 第18-19页 |
| ·配气系统 | 第19-20页 |
| ·曲轴轴承温度异常的常见故障 | 第20-21页 |
| ·柴油机故障诊断方法 | 第21-23页 |
| ·柴油机故障诊断的难点 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘及灰色理论分析 | 第24-35页 |
| ·数据挖掘分析 | 第24-31页 |
| ·数据挖掘的概念和技术 | 第24-27页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第27-29页 |
| ·数据挖掘在故障诊断中的应用 | 第29-31页 |
| ·灰色理论分析 | 第31-34页 |
| ·灰色理论概念和原理 | 第32页 |
| ·灰色系统的数学描述 | 第32-33页 |
| ·几种不确定方法的比较 | 第33页 |
| ·灰色理论的应用现状 | 第33-34页 |
| ·数据挖掘和灰色理论的结合 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于灰色系统理论的数据挖掘建模 | 第35-47页 |
| ·灰色数据挖掘 | 第35-37页 |
| ·灰色数据挖掘的思想 | 第35页 |
| ·灰色数据挖掘的概念 | 第35-36页 |
| ·灰色数据挖掘体系结构 | 第36-37页 |
| ·灰色数据挖掘模型的构建 | 第37-46页 |
| ·灰色关联模型 | 第37-41页 |
| ·灰色预测模型 | 第41-44页 |
| ·灰色聚类模型 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 灰色数据挖掘在船用柴油机故障诊断中的实现 | 第47-64页 |
| ·AVL B00ST 软件简介 | 第47页 |
| ·柴油机数值计算模型 | 第47-48页 |
| ·船用柴油机的工作参数提取 | 第48-54页 |
| ·热力参数法 | 第48-50页 |
| ·柴油机热力参数的选取 | 第50-51页 |
| ·性能参数测试 | 第51-53页 |
| ·故障发生与性能参数的关系 | 第53-54页 |
| ·灰色关联分析在柴油机故障诊断中的实验 | 第54-63页 |
| ·实验环境简介 | 第54页 |
| ·基准故障数据库的建立和连接 | 第54-56页 |
| ·灰色关联算法的实现 | 第56-57页 |
| ·基于灰色关联分析的故障诊断系统的实验及结果 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 全文总结 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 详细摘要 | 第72-76页 |
