基于SVM的发动机故障异响信号提取研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·基于异响分析的发动机故障诊断及意义 | 第7-10页 |
| ·基于异响信号分析的发动机故障诊断研究主要内容 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于混沌理论的发动机声响信号时间序列分析 | 第15-36页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·混沌的定义及其基本特征 | 第15-18页 |
| ·混沌的识别 | 第18-19页 |
| ·混沌信号的主要特征 | 第19-20页 |
| ·信号的相空间重构 | 第20-32页 |
| ·基于最大李雅普诺夫指数的时间序列混沌性判定 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于支持向量机的发动机背景噪声建模 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·统计学习理论 | 第36-42页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第42-43页 |
| ·支持向量机的回归理论 | 第43-48页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第48-49页 |
| ·基于支持向量机的混沌时间序列预测与建模 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于支持向量机模型的异响信号提取 | 第53-59页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·检测原理 | 第53-54页 |
| ·仿真实验 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 全文总结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 摘要 | 第64-66页 |
| ABSTRACT | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
