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基于主题模型的往复压缩机智能诊断研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第17-27页
    1.1 课题背景第17页
    1.2 研究目的及意义第17-18页
    1.3 国内外研究现状第18-21页
        1.3.1 往复压缩机状态监测和故障诊断研究现状第18-19页
        1.3.2 特征提取方法及相空间构建研究现状第19-21页
    1.4 主题模型应用及研究现状第21-24页
        1.4.1 离散主题模型研究现状第21-22页
        1.4.2 连续主题模型研究现状第22-24页
    1.5 本文研究内容及结构安排第24-27页
        1.5.1 本文主要研究内容第24-25页
        1.5.2 本文结构安排第25-27页
第二章 往复压缩机状态监测信号特征提取方法研究第27-45页
    2.1 往复压缩机信号振动特性分析第27-29页
        2.1.1 往复压缩机工作原理第27-28页
        2.1.2 时频特性第28页
        2.1.3 非平稳时变特性和周期性第28-29页
    2.2 往复压缩机状态监测信号特征提取第29-31页
        2.2.1 特征种类第29-30页
        2.2.2 数学形态分解第30-31页
    2.3 往复压缩机高维特征提取方法研究第31-44页
        2.3.1 时频特征第34-37页
        2.3.2 数学形态分解特征第37-40页
        2.3.3 小波包分解特征第40-44页
    2.4 本章小结第44-45页
第三章 基于离散主题模型的往复压缩机异常检测方法研究第45-65页
    3.1 基于离散主题模型的往复压缩机异常检测方法原理第45-50页
        3.1.1 特征离散化及特征编码第47页
        3.1.2 相空间构建第47-48页
        3.1.3 JS距离第48-49页
        3.1.4 报警阈值自学习方法第49-50页
    3.2 离散主题模型第50-55页
        3.2.1 LDA主题模型第51-53页
        3.2.2 HMM-LDA主题模型第53-54页
        3.2.3 离散主题模型参数推理方法—Gibbs抽样第54-55页
    3.3 工程应用与分析第55-63页
        3.3.1 活塞杆组件磨损故障第56-57页
        3.3.2 气阀故障第57-59页
        3.3.3 活塞杆断裂故障第59-61页
        3.3.4 拉缸故障第61-63页
        3.3.5 结果对比和分析第63页
    3.4 本章小结第63-65页
第四章 基于连续主题模型的往复压缩机异常检测方法研究第65-87页
    4.1 基于连续主题模型的往复压缩机异常检测方法原理第65-67页
        4.1.1 特征相空间构建第66-67页
        4.1.2 KL散度第67页
    4.2 狄利克雷过程混合模型第67-72页
        4.2.1 高斯混合模型第68-70页
        4.2.2 传统狄利克雷高斯混合模型第70-71页
        4.2.3 变分推断狄利克雷高斯混合模型第71-72页
        4.2.4 截棍狄利克雷高斯混合模型第72页
    4.3 工程应用与分析第72-79页
        4.3.1 活塞组件磨损故障第73-74页
        4.3.2 气阀故障第74-76页
        4.3.3 活塞杆断裂故障第76-77页
        4.3.4 拉缸故障第77-79页
        4.3.5 结果对比与分析第79页
    4.4 基于离散主题模型和连续主题模型异常检测方法对比第79-84页
        4.4.1 液积故障第80-82页
        4.4.2 撞缸故障第82-83页
        4.4.3 结果对比与分析第83-84页
    4.5 本章小结第84-87页
第五章 基于贝叶斯推断贡献率的往复压缩机故障诊断方法研究第87-97页
    5.1 基于贝叶斯推断贡献率的往复压缩机故障诊断方法原理第87-90页
        5.1.1 贝叶斯推断贡献率第88-89页
        5.1.2 贝叶斯推断贡献率距离第89-90页
    5.2 工程应用与分析第90-95页
        5.2.1 故障决策模型构建第90-93页
        5.2.2 活塞杆断裂故障第93-94页
        5.2.3 拉缸故障第94-95页
        5.2.4 故障诊断结果分析第95页
    5.3 本章小结第95-97页
第六章 总结与展望第97-99页
    6.1 总结第97-98页
    6.2 展望第98-99页
参考文献第99-103页
致谢第103-105页
研究成果及发表的学术论文第105-107页
作者及导师简介第107-109页
附件第109-110页

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