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旋转机械故障诊断量子神经计算技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-13页
1 绪论第13-31页
   ·课题的提出和研究的意义第13-16页
   ·旋转机械故障的特点及诊断方法第16-21页
     ·旋转机械振动故障的特点第16-17页
     ·故障的基本分类和故障诊断研究的基本内容第17-20页
     ·旋转机械故障诊断方法第20-21页
   ·基于知识的故障诊断方法第21-22页
   ·神经网络和模糊集理论研究进展及在故障诊断中的应用第22-26页
     ·神经网络技术的研究进展及应用第22-25页
     ·模糊集理论的研究进展及应用第25-26页
   ·故障诊断的发展趋势第26-27页
   ·本文研究的主要内容第27-29页
   ·小结第29-31页
2 量子神经计算理论与方法第31-47页
   ·量子计算基础第32-36页
     ·线性叠加与态叠加原理第32-33页
     ·相干、消相干及测量原理第33页
     ·态纠缠第33页
     ·算子第33-34页
     ·干涉第34页
     ·量子逻辑门及量子计算网络第34-36页
     ·量子算法第36页
   ·神经计算的量子推广第36-39页
     ·量子理论与神经计算模型的对应概念第37-38页
     ·量子推广的方法第38-39页
   ·几种量子神经计算模型第39-44页
     ·多层激励函数的量子神经网络第39页
     ·Qubit 神经元模型第39-40页
     ·量子衍生神经网络第40-41页
     ·量子并行自组织映射模型第41-42页
     ·量子联想记忆模型第42-43页
     ·纠缠神经网络模型第43-44页
   ·量子神经网络研究的系统性第44页
   ·量子神经计算展望第44-45页
   ·小结第45-47页
3 基于量子神经网络的旋转机械状态预测研究第47-63页
   ·概述第47-49页
   ·基于多层激励函数量子神经网络的非平稳时间序列预测第49-56页
     ·多层激励函数的量子神经元第49-50页
     ·多层激励函数的量子神经网络第50-53页
     ·非平稳时间序列预测第53-55页
     ·小结第55-56页
   ·基于量子通用门组的量子神经网络时间序列预测第56-63页
     ·基于量子通用门组的量子神经元及其网络模型第56-58页
     ·大型旋转机械振动状态预测第58-61页
     ·小结第61-63页
4 模糊量子神经网络模型及算法研究第63-81页
   ·模糊集理论第63-68页
   ·模糊量子神经网络模型第68-71页
     ·模糊量子神经网络模型及算法第68-69页
     ·QFNN 在汽轮机故障诊断中的应用第69-71页
   ·量子神经模糊推理系统第71-79页
     ·QNFIS 结构模型第71-72页
     ·量子隶属函数第72-74页
     ·量子间隔数目的确定第74-76页
     ·QNFIS 的训练算法第76页
     ·应用分析第76-79页
   ·小结第79-81页
5 旋转机械故障多征兆综合诊断网络模型的研究第81-105页
   ·旋转机械故障的特性及特征第81-87页
     ·旋转机械故障的特性第81-83页
     ·旋转机械常见故障及特征第83-85页
     ·旋转机械故障征兆的模糊处理第85-87页
   ·多宇宙量子神经网络第87-91页
     ·概述第87-88页
     ·多宇宙量子神经网络的体系第88-89页
     ·多宇宙量子神经网络模型第89-91页
   ·一种基于模糊C-均值的多宇宙模糊量子神经网络诊断模型第91-96页
     ·多宇宙模糊量子神经网络模型第91-93页
     ·实例分析第93-96页
   ·旋转机械多征兆综合诊断网络模型的研究第96-104页
     ·多征兆综合诊断网络模型的构造第96-99页
     ·多征兆综合诊断网络在旋转机械故障诊断中的应用第99-104页
   ·小结第104-105页
6 大型旋转机械在线状态监测与故障诊断网络化系统第105-123页
   ·概述第105-106页
   ·网络化系统总体结构第106-111页
     ·概述第106-108页
     ·网络化系统体系结构体系第108-109页
     ·网络化系统组成结构图第109-111页
   ·系统功能模块第111-117页
   ·网络化系统的通信第117-118页
     ·Socket 套接字第117-118页
     ·FTP第118页
   ·网络化系统的实现第118-119页
   ·网络化系统的安全措施第119-121页
   ·小结第121-123页
7 结论与展望第123-127页
   ·结论第123-124页
   ·创新点第124-125页
   ·展望第125-127页
致谢第127-129页
参考文献第129-140页
附录第140-141页
 A. 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文第140-141页
 B. 攻读博士学位期间参加的科研项目第141页

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