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基于萤火虫支持向量机的抽油机工况故障诊断研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第7-10页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 抽油机工况故障诊断的国内外研究现状第11-14页
    1.3 本课题的主要研究内容第14-16页
第二章 抽油机工况诊断系统的设计第16-24页
    2.1 抽油机工况诊断系统的整体设计第16页
    2.2 现场数据采集模块的设计第16-20页
        2.2.1 无线载荷位移一体传感器的设计第16-20页
        2.2.2 电参数采集模块的设计第20页
    2.3 无线数据传输基站第20-21页
    2.4 上位机数据处理系统第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 抽油机示功图的预处理研究第24-34页
    3.1 抽油机示功图的分析第24-30页
        3.1.1 理论示功图第24-26页
        3.1.2 典型示功图的分析第26-30页
    3.2 示功图的预处理第30-33页
        3.2.1 灰度化处理第30-31页
        3.2.2 示功图的图像增强处理第31-32页
        3.2.3 示功图的二值化处理第32页
        3.2.4 图像的边缘检测及细化第32-33页
    3.3 本章小结第33-34页
第四章 基于小波矩的抽油机示功图特征提取第34-48页
    4.1 矩特征理论第34-37页
        4.1.1 矩的定义第34-35页
        4.1.2 矩的变换第35-36页
        4.1.3 矩的物理意义第36-37页
    4.2 小波变换第37-41页
        4.2.1 连续小波变换第37-39页
        4.2.2 离散小波变换第39-40页
        4.2.3 多分辨率分析第40-41页
    4.3 小波不变矩第41-44页
        4.3.1 矩特征的极坐标表达形式第41-42页
        4.3.2 小波不变矩的构造第42-44页
    4.4 基于小波不变矩的示功图特征提取及样本库的建立第44-47页
        4.4.1 小波不变矩的特征提取第44-45页
        4.4.2 示功图特征值样本库的建立第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 基于萤火虫优化支持向量机的抽油机故障诊断第48-64页
    5.1 支持向量机第48-51页
        5.1.1 算法策略第48页
        5.1.2 超平面第48-49页
        5.1.3 二次规划最优化第49-50页
        5.1.4 核函数第50-51页
    5.2 基于改进萤火虫算法的支持向量机参数优化第51-57页
        5.2.1 萤火虫算法的数学描述第51-53页
        5.2.2 改进的萤火虫群算法第53-54页
        5.2.3 改进后萤火虫算法优化支持向量机参数第54-55页
        5.2.4 仿真验证第55-57页
    5.3 改进的萤火虫算法优化支持向量机在抽油机故障诊断中的应用第57-63页
        5.3.1 抽油机故障诊断的模型的建立第57-58页
        5.3.2 抽油机工况故障诊断的流程第58-59页
        5.3.3 实验仿真与分析第59-63页
    5.4 本章小结第63-64页
第六章 抽油机工况故障诊断系统的实现第64-71页
    6.1 抽油机工况诊断系统的开发环境第64-65页
    6.2 抽油机工况诊断系统数据库的建立第65-66页
        6.2.1 数据库的命名规则第65页
        6.2.2 数据库的设计第65-66页
    6.3 抽油机工况故障诊断系统人机界面的设计第66-69页
        6.3.1 系统用户登录模块第66-67页
        6.3.2 主窗口显示界面模块第67页
        6.3.3 数据分析模块第67-68页
        6.3.4 故障诊断模块第68-69页
    6.4 抽油机工况故障诊断系统的测试第69-70页
    6.5 本章小结第70-71页
结论第71-72页
参考文献第72-76页
发表文章目录第76-77页
致谢第77-78页

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