| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 符号说明 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-32页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第18-19页 |
| 1.2 传感器故障诊断方法研究现状 | 第19-24页 |
| 1.3 基于熵的故障信号处理方法研究应用现状 | 第24-29页 |
| 1.3.1 信息熵的应用 | 第24-26页 |
| 1.3.2 信息熵扩展形式及其应用现状 | 第26-29页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第29-30页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第30-32页 |
| 第二章 传感器故障及信息量测度 | 第32-44页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 传感器故障 | 第32-37页 |
| 2.2.1 传感器故障分类 | 第32-36页 |
| 2.2.2 典型传感器故障数学描述 | 第36-37页 |
| 2.3 故障信息量测度 | 第37-43页 |
| 2.3.1 信息熵 | 第37-38页 |
| 2.3.2 小波熵 | 第38-40页 |
| 2.3.3 排列熵 | 第40-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 基于小波熵和排列熵的故障特征提取方法 | 第44-64页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 小波基选择标准 | 第44-45页 |
| 3.2.1 最大能量-香农熵比值准则 | 第44-45页 |
| 3.2.2 其他小波基选择标准 | 第45页 |
| 3.3 基于多子带小波时间总熵的传感器故障特征提取方法 | 第45-53页 |
| 3.3.1 基于小波时间熵的传感器故障特性分析 | 第45-48页 |
| 3.3.2 多子带小波时间总熵 | 第48-49页 |
| 3.3.3 多子带小波时间-能量总熵 | 第49页 |
| 3.3.4 特征提取方法 | 第49-50页 |
| 3.3.5 特征提取方法性能分析 | 第50-53页 |
| 3.4 基于小波变换和多尺度加权排列熵的传感器故障特征提取方法 | 第53-63页 |
| 3.4.1 基于排列熵的传感器故障特性分析 | 第53-54页 |
| 3.4.2 多尺度加权排列熵 | 第54-56页 |
| 3.4.3 特征提取方法 | 第56-58页 |
| 3.4.4 参数选择 | 第58-59页 |
| 3.4.5 特征提取方法性能分析 | 第59-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于熵和神经网络的故障识别方法 | 第64-98页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 BP神经网络分类器及参数选择 | 第64-68页 |
| 4.2.1 BP神经网络原理概述 | 第64-65页 |
| 4.2.2 BP神经网络结构的确定 | 第65-68页 |
| 4.3 基于神经网络的传感器故障识别方法及性能分析 | 第68-80页 |
| 4.3.1 基于多子带小波时间总熵和BPNN的识别实验及性能分析 | 第68-72页 |
| 4.3.2 基于小波变换的多尺度加权排列熵和BPNN的识别实验及性能分析 | 第72-80页 |
| 4.4 特征选择 | 第80-83页 |
| 4.5 基于特征选择的神经网络分类器和识别方法 | 第83-90页 |
| 4.5.1 MCFS-BP神经网络分类器及识别方法 | 第83-84页 |
| 4.5.2 实验及性能分析 | 第84-90页 |
| 4.6 两种识别方法性能比较 | 第90-93页 |
| 4.7 识别方法抗噪性能分析 | 第93-94页 |
| 4.8 识别方法普适性分析 | 第94-97页 |
| 4.9 本章小结 | 第97-98页 |
| 第五章 基于熵的故障定位方法 | 第98-122页 |
| 5.1 引言 | 第98页 |
| 5.2 基于多子带小波熵的传感器故障定位方法 | 第98-110页 |
| 5.2.1 定位方法 | 第98-100页 |
| 5.2.2 实验及性能分析 | 第100-108页 |
| 5.2.3 参数对定位结果的影响 | 第108-110页 |
| 5.3 基于小波变换和加权排列熵的传感器故障定位方法 | 第110-118页 |
| 5.3.1 定位方法 | 第110-111页 |
| 5.3.2 实验及性能分析 | 第111-116页 |
| 5.3.3 参数对定位结果的影响分析 | 第116-117页 |
| 5.3.4 两种定位方法性能比较 | 第117-118页 |
| 5.4 定位方法普适性分析 | 第118-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-122页 |
| 第六章 结论与展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第134-136页 |
| 作者和导师简介 | 第136-137页 |
| 附件 | 第137-138页 |
