| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 分析系统概要 | 第18-19页 |
| 1.2.2 算法应用概要 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 系统需求分析 | 第22-31页 |
| 2.1 振动分析系统需求概述 | 第22页 |
| 2.2 振动分析系统功能需求分析 | 第22-30页 |
| 2.2.1 结构本体 | 第22-24页 |
| 2.2.2 故障本体 | 第24-26页 |
| 2.2.3 装配基准 | 第26-27页 |
| 2.2.4 装配分解数据 | 第27-28页 |
| 2.2.5 试车参数 | 第28-29页 |
| 2.2.6 振动故障分析 | 第29-30页 |
| 2.3 非功能需求 | 第30页 |
| 2.3.1 系统扩展性 | 第30页 |
| 2.3.2 系统安全性 | 第30页 |
| 2.3.3 性能需求 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 振动数据分析系统的结构设计 | 第31-51页 |
| 3.1 设计策略与原则 | 第31页 |
| 3.2 系统总体架构设计 | 第31-39页 |
| 3.2.1 基于EXTJS的web富客户端框架 | 第32-35页 |
| 3.2.2 基于反转控制的SpringMVC框架 | 第35-37页 |
| 3.2.3 基于分布式文件存储的MongoDB数据库 | 第37-39页 |
| 3.3 系统软件结构设计 | 第39-40页 |
| 3.4 系统功能结构设计 | 第40-41页 |
| 3.5 数据组织结构 | 第41-50页 |
| 3.5.1 发动机结构本体数据 | 第41-43页 |
| 3.5.2 发动机故障本体数据 | 第43-45页 |
| 3.5.3 发动机装配本体数据 | 第45-46页 |
| 3.5.4 发动机装配分解数据 | 第46-49页 |
| 3.5.5 发动机试车数据 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于多维数据的聚类挖掘算法 | 第51-61页 |
| 4.1 相关概念 | 第51-52页 |
| 4.2 多维振动数据的选择与优化 | 第52-54页 |
| 4.3 聚类算法在发动机振动故障中的应用 | 第54-57页 |
| 4.3.1 DBSCAN算法 | 第54-55页 |
| 4.3.2 Kmeans聚类算法 | 第55-56页 |
| 4.3.3 算法总体流程 | 第56页 |
| 4.3.4 算法分析 | 第56页 |
| 4.3.5 归一化 | 第56-57页 |
| 4.4 实验及分析 | 第57-60页 |
| 4.4.1 实验数据集和评价方法 | 第57页 |
| 4.4.2 结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 振动数据分析系统实现 | 第61-73页 |
| 5.1 系统环境 | 第61页 |
| 5.2 结构本体模块 | 第61-63页 |
| 5.3 故障本体模块 | 第63-65页 |
| 5.4 装配基准模块 | 第65-67页 |
| 5.5 发动机装配模块 | 第67-69页 |
| 5.6 试车模块 | 第69-71页 |
| 5.7 振动分析模块 | 第71-72页 |
| 5.8 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第78-79页 |