支持向量机在牵引变流器故障模式分类中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·故障诊断技术概述 | 第9-13页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 2 牵引变流器及其故障模式分析 | 第15-22页 |
| ·牵引变流器的工作原理 | 第15-17页 |
| ·牵引变流器的故障模式分析 | 第17-18页 |
| ·牵引变流器的故障信息提取 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 支持向量机概述 | 第22-34页 |
| ·统计学习理论 | 第22-24页 |
| ·支持向量机原理 | 第24-30页 |
| ·核函数对支持向量机分类精度的影响 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 支持向量机多分类及参数优化方法研究 | 第34-50页 |
| ·支持向量机的多分类算法 | 第34-35页 |
| ·支持向量机的参数优化 | 第35-42页 |
| ·不同参数优化算法的性能比较 | 第42-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 逆变器的故障模式分类 | 第50-56页 |
| ·基于 C-SVM 的逆变器故障模式分类 | 第50-51页 |
| ·基于 LS-SVM 的逆变器故障模式分类 | 第51-54页 |
| ·仿真结果分析 | 第54页 |
| ·本章总结 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文工作总结 | 第56页 |
| ·工作展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
