| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-17页 |
| ·选题背景及问题的提出 | 第7-9页 |
| ·选题意义 | 第9-10页 |
| ·文献综述 | 第10-14页 |
| ·论文内容与技术路线 | 第14-15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 基于 Relief F 和 SVDD 的重叠新故障拒识研究 | 第17-35页 |
| ·问题描述 | 第17-18页 |
| ·基本算法介绍 | 第18-22页 |
| ·Relief 和 Relief F 算法 | 第18-19页 |
| ·支持向量数据描述(SVDD) | 第19-22页 |
| ·Relief F-SVDD(RS)算法研究 | 第22-24页 |
| ·模拟数据的产生 | 第24页 |
| ·验证方法 | 第24-25页 |
| ·验证与对比 | 第25-34页 |
| ·重叠故障构建 | 第25-26页 |
| ·RS 算法的参数选择 | 第26-27页 |
| ·RS 算法对组合内两个故障“调换”的适应性研究 | 第27-31页 |
| ·不同重叠方式及不同变量相关关系对 RS 算法性能的影响 | 第31-32页 |
| ·RS 算法与 SVDD 算法对比研究 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于主成分修整和 Fisher 判别分析的重叠故障判别研究 | 第35-49页 |
| ·问题描述 | 第35页 |
| ·FDA 与 PCA 对比分析 | 第35-39页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第36-37页 |
| ·Fisher 判别分析(FDA) | 第37-39页 |
| ·基于 PCA 修整的 FDA | 第39-41页 |
| ·模拟数据的产生 | 第41-42页 |
| ·验证方法 | 第42页 |
| ·验证与对比 | 第42-46页 |
| ·重叠故障构建 | 第42页 |
| ·PFDA 算法的参数选择 | 第42-43页 |
| ·不同重叠方式和不同变量相关关系对 PFDA 算法性能的影响 | 第43-44页 |
| ·窗口宽度 对 PFDA 算法性能影响研究 | 第44-45页 |
| ·PFDA 算法与 KSDA 和 FDA 算法对比研究 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 第四章 基于核函数优化的故障数据判别研究 | 第49-73页 |
| ·问题描述 | 第49页 |
| ·相关算法介绍 | 第49-57页 |
| ·核函数方法 | 第49-51页 |
| ·两种基于数据构建核函数的方法比较 | 第51-53页 |
| ·Kernel alignment 与 Fisher 准则比较 | 第53-54页 |
| ·KFDA 与 KSDA | 第54-57页 |
| ·新算法的介绍 | 第57-58页 |
| ·模拟数据的产生 | 第58-59页 |
| ·验证方法 | 第59页 |
| ·验证与对比 | 第59-71页 |
| ·非正态且非线性可分的故障数据产生 | 第59-60页 |
| ·KAKA 算法的参数选择 | 第60-62页 |
| ·KAKA 算法对没有重叠的非正态且非线性可分故障的判别 | 第62-63页 |
| ·KAKA 算法对存在重叠的非正态且非线性可分故障的判别 | 第63-67页 |
| ·Relief F-KAKA 算法对存在较严重重叠且满足正态分布故障的判别 | 第67-69页 |
| ·KAKA 算法与 KSDA 算法对比研究 | 第69-70页 |
| ·Relief F-KAKA 算法与 KSDA 算法对比研究 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 基于边信息核函数优化的故障数据判别研究 | 第73-89页 |
| ·问题描述 | 第73-74页 |
| ·相关算法介绍 | 第74-75页 |
| ·模糊聚类算法(FCM) | 第74-75页 |
| ·两种核化模糊聚类算法(KFCM) | 第75页 |
| ·新算法的介绍 | 第75-78页 |
| ·基于边信息的核函数优化的目标函数构建 | 第76-77页 |
| ·基于边信息的核函数优化流程 | 第77-78页 |
| ·模拟数据的产生 | 第78页 |
| ·验证方法 | 第78-79页 |
| ·验证与对比 | 第79-86页 |
| ·非正态且非线性可分的故障数据产生 | 第79页 |
| ·SKK 算法的参数选择 | 第79-80页 |
| ·SKK 算法对没有重叠的非正态且非线性可分故障的判别 | 第80-81页 |
| ·SKK 算法对存在重叠的非正态且非线性可分故障的判别 | 第81-84页 |
| ·SKK 算法与 KFCM-F+KSDA 算法对比研究 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-93页 |
| 参考文献 | 第93-101页 |
| 博士期间项目参与及学术成果 | 第101-103页 |
| 附录 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
