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汽车主减速器智能故障诊断方法及应用研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-33页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 振动信号数据集的采集及其特性分析第14-23页
        1.2.1 振动信号数据集的采集第14-19页
        1.2.2 强噪声背景下振动信号的特性分析第19-23页
    1.3 基于振动信号的智能故障诊断技术研究现状第23-29页
        1.3.1 振动信号降噪技术第24-25页
        1.3.2 故障特征提取第25-26页
        1.3.3 智能故障诊断技术第26-29页
    1.4 本论文研究方法的提出第29-30页
    1.5 主要研究内容和技术路线第30-32页
    1.6 论文内容安排第32-33页
第二章 强噪声振动信号的自适应稀疏树结构降噪方法第33-56页
    2.1 双树复小波变换第34-37页
    2.2 构建具有自适应权值的重叠组LASSO稀疏树结构第37-40页
    2.3 基于DTCWT的信号特征检测算法第40-44页
    2.4 具有自适应权值的稀疏树结构的优化第44-45页
    2.5 基于自适应稀疏树结构的降噪算法第45-46页
    2.6 实验与分析第46-55页
        2.6.1 故障样本集描述第46-47页
        2.6.2 基于DTCWT的特征检测算法的参数设置第47-48页
        2.6.3 实验结果与分析第48-55页
    2.7 本章小结第55-56页
第三章 基于三阶段多核学习框架的非线性特征提取方法第56-75页
    3.1 三阶段多核学习框架第57-58页
    3.2 TS-MKL-KDA特征提取方法第58-63页
        3.2.1 基核函数的选择标准第59-61页
        3.2.2 基核函数的组合准则第61-62页
        3.2.3 TS-MKL-KDA特征提取方法第62-63页
    3.3 实验与分析第63-73页
        3.3.1 故障样本集与实验步骤描述第63-66页
        3.3.2 TS-MKL-KDA算法的参数设置第66-67页
        3.3.3 实验结果与分析第67-73页
    3.4 本章小结第73-75页
第四章 基于聚类判别流形正则化框架的极限学习机半监督学习模型第75-100页
    4.1 MOFOA-CDMR-ELM半监督学习模型第76-89页
        4.1.1 极限学习机第76-77页
        4.1.2 聚类判别流形正则化框架第77-81页
        4.1.3 CDMR-ELM半监督学习模型第81-82页
        4.1.4 基于MOFOA的CDMR-ELM模型参数优化算法第82-89页
    4.2 MOFOA-CDMR-ELM半监督学习算法第89-90页
    4.3 实验与分析第90-99页
        4.3.1 故障样本集描述第90-91页
        4.3.2 各学习模型的参数设置第91页
        4.3.3 实验结果与分析第91-99页
    4.4 本章小结第99-100页
第五章 基于配对稀疏贝叶斯极限学习机的主减速器智能故障诊断模型第100-128页
    5.1 基于配对稀疏贝叶斯极限学习机的分类模型第100-113页
        5.1.1 基于稀疏贝叶斯极限学习机的故障分类算法第100-107页
        5.1.2 基于配对稀疏贝叶斯极限学习机的分类模型第107-108页
        5.1.3 基于信息融合的输出概率计算第108-110页
        5.1.4 确定最优决策阈值第110-112页
        5.1.5 基于F1-measure指标的性能评价第112-113页
    5.2 基于配对稀疏贝叶斯极限学习机的主减速器智能故障诊断模型第113-115页
    5.3 实验与分析第115-127页
        5.3.1 故障样本集描述第115-118页
        5.3.2 诊断模型的参数设置第118页
        5.3.3 实验结果与分析第118-127页
    5.4 本章小结第127-128页
第六章 总结与展望第128-130页
    6.1 主要工作总结第128页
    6.2 研究展望第128-130页
致谢第130-131页
参考文献第131-140页
攻读博士期间参与科研项目及发表论文情况第140-141页
    参与的科研项目第140-141页
    第一作者发表的论文第141页

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