流形学习在高速列车安全性态评估数据分析中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·列车运行实时监测状态估计研究现状 | 第12-13页 |
| ·流形学习特征分析研究方法 | 第13-14页 |
| ·本文的工作 | 第14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 流形学习 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·流形与流形学习 | 第16-19页 |
| ·流形 | 第16-18页 |
| ·流形学习描述 | 第18-19页 |
| ·流形学习经典算法 | 第19-23页 |
| ·局部线性嵌入(LLE) | 第20-21页 |
| ·等距特征映射算法(ISOMAP) | 第21-23页 |
| ·流形学习算法实验比较 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 高速列车服役状态流形学习特征分析 | 第26-54页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·高速列车动力学模型 | 第26-29页 |
| ·高速列车走行部 | 第26-27页 |
| ·蛇行失稳 | 第27-28页 |
| ·垂向振动 | 第28-29页 |
| ·高速列车走行部故障分析 | 第29-30页 |
| ·基于等距特征映射的高速列车服役状态估计 | 第30-35页 |
| ·故障状态特征提取方法 | 第30-31页 |
| ·研究数据介绍 | 第31-32页 |
| ·数据实验方案 | 第32-35页 |
| ·高速列车仿真数据分析 | 第35-39页 |
| ·基于实测数据高速列车故障状态估计 | 第39-48页 |
| ·空簧失气状态估计 | 第39-42页 |
| ·抗蛇行减振器失效状态估计 | 第42-45页 |
| ·横向减振器全拆状态估计 | 第45-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-53页 |
| ·支持向量机 | 第48-50页 |
| ·仿真数据故障状态分类识别 | 第50-52页 |
| ·试验监测数据故障状态分类识别 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 参数渐变工况和多故障工况分析 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·数据分析 | 第54-55页 |
| ·渐变工况流形特征分析 | 第55-61页 |
| ·空簧垂向刚度渐变分析 | 第55-57页 |
| ·抗蛇行减振器阻尼渐变分析 | 第57-58页 |
| ·二系横向阻尼渐变分析 | 第58-61页 |
| ·多故障工况流形特征分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 总结 | 第65-66页 |
| 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和所参与的项目 | 第71页 |
| 发表学术论文 | 第71页 |
| 参与的科研项目 | 第71页 |
