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基于复杂网络的立式辊磨机运行状态分析与预测研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景、目的和意义第10-12页
    1.3 相关领域国内外研究现状第12-19页
        1.3.1 故障诊断研究现状第12-14页
        1.3.2 故障预测研究现状第14-16页
        1.3.3 时间序列研究现状第16-17页
        1.3.4 复杂网络研究现状第17-19页
    1.4 论文主要内容及结构安排第19-22页
        1.4.1 主要研究内容第19-20页
        1.4.2 论文组织结构第20-22页
第2章 基于复杂网络的单部件运行状态分析第22-39页
    2.1 复杂网络模型构建第22-26页
        2.1.1 数据粗粒化第22-25页
        2.1.2 构建复杂网络模型第25-26页
    2.2 复杂网络特征分析第26-28页
        2.2.1 度与度分布第26页
        2.2.2 介数中心度和聚类系数第26-27页
        2.2.3 平均路径长第27-28页
    2.3 立式辊磨机摇臂位移时序信号建网第28-32页
        2.3.1 立式辊磨机摇臂位移时序信号的网络构建第28-30页
        2.3.2 位移时序复杂网络特性分析第30-32页
    2.4 立式辊磨机摇臂运行状态分析实验第32-38页
        2.4.1 网络特征提取第32-35页
        2.4.2 算法性能分析第35-38页
    2.5 本章小结第38-39页
第3章 基于复杂网络的单部件运行状态预测第39-52页
    3.1 可视图理论第39-42页
        3.1.1 局部可视图第40-42页
    3.2 链路预测第42-45页
        3.2.1 常用链路预测算法第42-44页
        3.2.2 SRW预测算法第44-45页
    3.3 基于网络的立式辊磨机摇臂运行状态预测算法第45-46页
    3.4 立式辊磨机摇臂运行状态预测分析实验第46-51页
    3.5 本章小结第51-52页
第4章 基于复杂网络的系统级运行状态分析第52-64页
    4.1 磨盘磨辊子系统时序数据的非线性分析第52-54页
        4.1.1 非线性验证第52-54页
    4.2 基于复杂网络的非线性分析第54-59页
        4.2.1 递归图分析第54-57页
        4.2.2 递归复杂网络第57-58页
        4.2.3 递归复杂网络特征谱分析第58-59页
    4.3 磨盘磨辊子系统运行状态分析实验第59-63页
        4.3.1 递归参数的确定第59-62页
        4.3.2 基于谱密度的系统运行状态分析第62-63页
    4.4 本章小结第63-64页
第5章 立式辊磨机运行状态监测管理系统的设计及实现第64-71页
    5.1 需求分析第64页
    5.2 系统总体设计第64-66页
    5.3 系统实现及验证第66-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 全文工作总结第71-72页
    6.2 下一步工作展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间的科研成果第78页

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