基于全矢谱的智能诊断技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题的来源、提出和意义 | 第10-12页 |
| ·课题的来源 | 第10页 |
| ·课题的提出和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究概况 | 第12-20页 |
| ·旋转机械同源信息融合技术的研究概况 | 第12-15页 |
| ·旋转机械设备故障诊断特征提取 | 第15-16页 |
| ·模式识别技术及其在故障诊断领域中的应用 | 第16-20页 |
| ·本文的工作内容与结构安排 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 2 平面全矢谱融合技术 | 第22-34页 |
| ·概述 | 第22-23页 |
| ·全矢谱信息融合技术 | 第23-30页 |
| ·理论基础 | 第23-28页 |
| ·全矢谱数值计算方法 | 第28-30页 |
| ·轴心轨迹图形描述 | 第30页 |
| ·全矢谱融合技术在故障诊断中的应用 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 3 基于全矢谱的粗糙集理论故障诊断方法 | 第34-44页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第34-38页 |
| ·知识系统和决策表 | 第34-35页 |
| ·不确定性分析 | 第35-36页 |
| ·知识约简和核 | 第36-37页 |
| ·粗糙集理论运用步骤 | 第37-38页 |
| ·全矢谱—粗糙集的特征提取与故障分类 | 第38-43页 |
| ·全矢谱—粗糙集的特征约简与故障分类 | 第39页 |
| ·实验研究 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于全矢谱的模糊诊断技术研究 | 第44-55页 |
| ·概述 | 第44页 |
| ·模糊综合评判方法 | 第44-50页 |
| ·模糊集合的定义 | 第45页 |
| ·隶属函数的确定 | 第45-48页 |
| ·模糊综合评判方法数学模型 | 第48-49页 |
| ·模糊诊断准则 | 第49-50页 |
| ·模糊综合评判过程 | 第50页 |
| ·全矢谱—模糊综合评判方法及应用 | 第50-54页 |
| ·全矢谱—模糊综合评判故障诊断方法 | 第50-52页 |
| ·实验研究 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于全矢谱的聚类蚁群算法研究及应用 | 第55-62页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·聚类蚁群算法原理 | 第55-59页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第56-57页 |
| ·聚类蚁群算法 | 第57-59页 |
| ·基于全矢谱的聚类蚁群算法及应用研究 | 第59-61页 |
| ·全矢谱—聚类蚁群算法研究 | 第59-60页 |
| ·实验研究 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-65页 |
| ·本文的工作与创新 | 第62-63页 |
| ·本文主要内容与结论 | 第62-63页 |
| ·创新点 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
