| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·课题的提出与意义 | 第7-8页 |
| ·课题的提出 | 第7-8页 |
| ·课题的意义 | 第8页 |
| ·柴油机故障诊断与SVM | 第8-10页 |
| ·柴油机故障诊断技术存在的问题 | 第8-9页 |
| ·SVM理论简介 | 第9-10页 |
| ·SVM理论的发展概况 | 第10页 |
| ·船用柴油机故障诊断概述 | 第10-17页 |
| ·柴油机故障分类 | 第11-12页 |
| ·主要故障模式及其原因 | 第12-13页 |
| ·柴油机故障诊断的基本方法 | 第13-16页 |
| ·柴油机故障诊断国内外发展趋势 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容和章节安排 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的章节安排 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第二章 SVM基础及其多值分类器的构造方法 | 第19-40页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·统计学习理论概要 | 第19-26页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第19-21页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第21页 |
| ·复杂性与推广能力之间的矛盾 | 第21-22页 |
| ·指示函数集的VC维 | 第22-23页 |
| ·推广性的界 | 第23-24页 |
| 式(2-9)可以做如下简化 | 第23-24页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第24-26页 |
| ·SVM基本原理 | 第26-40页 |
| ·最优分类超平面的构造 | 第26-30页 |
| ·SVM的几何解释 | 第30-31页 |
| ·核函数 | 第31页 |
| ·SVM回归原理 | 第31-32页 |
| ·损失函数 | 第32-33页 |
| ·SVM多值分类器的构造方法 | 第33-34页 |
| ·完全多类SVM | 第34-35页 |
| ·组合多类SVM | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第三章 船用涡轮增压柴油机运行性能故障的模拟计算 | 第40-47页 |
| ·前言 | 第40页 |
| ·船用涡轮增压柴油机运行性能预测程序简介 | 第40-43页 |
| ·柴油机气缸热力循环过程 | 第40-41页 |
| ·柴油机排气管 | 第41页 |
| ·排气温度的计算 | 第41页 |
| ·增压系统各部件流动阻力的计算模型 | 第41-42页 |
| ·V.I.T.装置模型 | 第42页 |
| ·涡轮增压器 | 第42-43页 |
| ·程序结构 | 第43-45页 |
| ·计算实例与分析 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 MATLAB环境下船用柴油机运行故障诊断的仿真研究 | 第47-58页 |
| ·柴油机运行故障仿真与诊断策略 | 第47页 |
| ·柴油机运行故障计算机仿真 | 第47页 |
| ·仿真研究 | 第47-52页 |
| ·基本思路与实验数据来源 | 第47-49页 |
| ·对损失函数的讨论 | 第49-52页 |
| ·故障诊断策略 | 第52-53页 |
| ·基于MATLAB环境的诊断仿真程序 | 第53-57页 |
| ·MATLAB语言与工具箱系统主要特点与功能 | 第53-54页 |
| ·基于MATLAB环境的诊断仿真程序 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 SVM在船用柴油机故障诊断中的应用实例 | 第58-73页 |
| ·故障诊断思想 | 第58页 |
| ·分层次诊断模型 | 第58-60页 |
| ·仿真程序 | 第60-62页 |
| ·基于SVM方法的诊断过程 | 第61页 |
| ·仿真诊断程序框图 | 第61-62页 |
| ·涡轮增压系统故障诊断应用实例 | 第62-72页 |
| ·输出、输入向量的确定及征兆/故障样本集的设计 | 第62-64页 |
| ·SVM输出处理 | 第64-67页 |
| ·数据采集 | 第67页 |
| ·数据的预处理 | 第67-68页 |
| ·训练阶段 | 第68-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-74页 |
| ·全文工作总结 | 第73页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间公开发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |