基于社团发现算法的船舶主机系统故障诊断研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·船舶主机系统故障诊断的发展与国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·传统的故障诊断技术 | 第12-14页 |
| ·智能诊断技术 | 第14-17页 |
| ·社团网络算法 | 第17-19页 |
| ·课题研究主要内容 | 第19-20页 |
| 第2章 社团发现算法及网络模型的建立 | 第20-27页 |
| ·社团的定义 | 第20-21页 |
| ·社团发现算法介绍及基本原理 | 第21-23页 |
| ·社团发现与故障诊断 | 第23-27页 |
| ·故障数据的网络模型 | 第23-24页 |
| ·相似度度量与准则函数 | 第24-27页 |
| 第3章 基于社团发现算法的船舶主机系统故障诊断 | 第27-34页 |
| ·CNM算法及原理 | 第27-29页 |
| ·CNM算法的船舶主机系统故障诊断流程 | 第29-34页 |
| 第4章 基于CNM算法的船舶主机系统故障诊断仿真 | 第34-51页 |
| ·MATLAB的诞生和发展 | 第35-39页 |
| ·MATLAB的基本功能 | 第35页 |
| ·MATLAB的应用领域 | 第35页 |
| ·MATLAB的优势 | 第35-39页 |
| ·MATLAB环境的船舶主机故障诊断程序 | 第39-46页 |
| ·故障数据转换成网络模型的程序 | 第39-41页 |
| ·阈值初筛选程序 | 第41-42页 |
| ·模块度优化计算程序 | 第42-44页 |
| ·正确率统计程序 | 第44-46页 |
| ·运行时间统计程序 | 第46页 |
| ·船舶主机故障诊断仿真结果分析 | 第46-51页 |
| ·船舶主机故障诊断精度分析 | 第48-49页 |
| ·船舶主机故障诊断时间分析 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·文章总结 | 第51页 |
| ·文章展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 研究生履历 | 第58页 |
