| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 柴油机状态监测特征参数研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于热力参数计算的特征参数 | 第11页 |
| 1.2.2 基于传统信号处理方法提取的特征参数 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于现代信号处理方法提取的特征参数 | 第12-13页 |
| 1.3 贝叶斯模式识别技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作和结构组织 | 第14-16页 |
| 第2章 特征提取与模式识别的基本理论 | 第16-36页 |
| 2.1 信号分析 | 第16-22页 |
| 2.1.1 时频分析 | 第16-18页 |
| 2.1.2 小波分析 | 第18-22页 |
| 2.2 振动响应特征提取 | 第22-26页 |
| 2.2.1 盲源分离 | 第22-24页 |
| 2.2.2 二次图像分析 | 第24-26页 |
| 2.3 振动图像处理及分割 | 第26-33页 |
| 2.3.1 数字图像表现形式 | 第26-27页 |
| 2.3.2 图像增强处理 | 第27-31页 |
| 2.3.3 图像分割 | 第31-33页 |
| 2.4 朴素贝叶斯及其集成 | 第33-35页 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯分类 | 第33-34页 |
| 2.4.2 贝叶斯分类器的集成 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 气阀间隙变化振动响应特征参数提取研究 | 第36-59页 |
| 3.1 试验台架柴油机参数 | 第36-38页 |
| 3.1.1 试验柴油机主要参数 | 第36-37页 |
| 3.1.2 实验柴油机气阀结构参数 | 第37-38页 |
| 3.2 柴油机振动响应特征参数提取 | 第38-54页 |
| 3.2.1 技术路线 | 第38-39页 |
| 3.2.2 基于局域波处理时程曲线和功率谱信号特征分析 | 第39-43页 |
| 3.2.3 基于盲分离处理的CWT二次图像特征分析 | 第43-54页 |
| 3.3 柴油机气阀间隙变化振动特征参数分析 | 第54-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 基于改进贝叶斯算法的气阀间隙变化识别研究 | 第59-73页 |
| 4.1 基于WSPODE加权方式的贝叶斯改进算法 | 第59-66页 |
| 4.1.1 平均的1-依赖分类(AODE)模型 | 第59-61页 |
| 4.1.2 SPODE与其相对应的NB的差异性分析 | 第61-62页 |
| 4.1.3 WSPODE集成 | 第62-63页 |
| 4.1.4 时间复杂度分析 | 第63页 |
| 4.1.5 UCI数据集验证 | 第63-66页 |
| 4.2 基于贝叶斯改进算法的气阀间隙识别试验 | 第66-72页 |
| 4.2.1 试验方案设置 | 第66-67页 |
| 4.2.2 振动响应特征值提取 | 第67-69页 |
| 4.2.3 监督多区间离散化处理 | 第69-71页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第71-72页 |
| 4.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 论文主要结论 | 第73-74页 |
| 5.2 工作展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附录 贝叶斯算法的部分关键程序及说明 | 第80-92页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 作者简介 | 第96页 |
