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基于数据驱动的多模态异常检测方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 复杂系统故障诊断的现实意义第8页
    1.2 故障诊断及其分类第8-11页
        1.2.1 故障诊断过程第8-9页
        1.2.2 故障诊断方法分类第9-11页
    1.3 多模态异常监测发展概况第11-14页
    1.4 本文主要工作第14-16页
第二章 理论基础第16-24页
    2.1 基于PCA的异常检测第16-18页
    2.2 相关主元分析第18-19页
    2.3 多尺度主元分析第19-21页
        2.3.1 小波分析第19-20页
        2.3.2 故障信号的多尺度特性第20页
        2.3.3 多尺度主元分析第20-21页
    2.4 聚类分析简介第21-24页
        2.4.1 相似度的衡量第22-23页
        2.4.2 K均值聚类第23-24页
第三章 模态划分第24-32页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 微分几何聚类的提出第25-28页
        3.2.1 微分几何特征提取第25-26页
        3.2.2 微分几何聚类的距离表示第26-27页
        3.2.3 微分几何聚类算法流程第27-28页
    3.3 在线模态辨识第28页
    3.4 仿真结果及分析第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 单尺度多模态异常检测第32-44页
    4.1 引言第32页
    4.2 过渡模态微分几何特征分析第32-33页
    4.3 基于微分几何特征建立过渡模态异常检测模型第33-37页
        4.3.1 过渡模态离线建模第34-35页
        4.3.2 过渡模态在线检测第35页
        4.3.3 基于时不变滚动球的过渡模态异常检测模型第35-36页
        4.3.4 基于时变滚动球的过渡模态异常检测模型第36-37页
    4.4 稳态过程异常检测第37-38页
    4.5 仿真结果及分析第38-43页
    4.6 本章小结第43-44页
第五章 多尺度多模态异常检测第44-51页
    5.1 引言第44页
    5.2 过渡模态多尺度DGFE算法第44-45页
    5.3 多尺度框架下的多模态过程在线检测第45-46页
        5.3.1 模态辨识第45-46页
        5.3.2 多尺度多模态在线异常检测第46页
    5.4 仿真结果及分析第46-50页
    5.5 本章小结第50-51页
第六章 总结与展望第51-53页
    6.1 论文主要成果总结第51页
    6.2 研究展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间的科研成果第58-59页

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