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水电机组智能故障诊断方法与振动趋势预测研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 引言第9-17页
   ·水电机组故障诊断和振动趋势预测研究的必要性第9页
   ·水电机组振动原因与特征第9-12页
   ·水电机组故障诊断和振动趋势预测的研究现状第12-13页
     ·水电机组故障诊断研究现状第12-13页
     ·水电机组振动趋势预测的研究现状第13页
   ·人工智能方法在水电机组故障诊断和振动趋势预测中的应用第13-16页
   ·论文结构第16-17页
2 水电机组信号检测与分析第17-24页
   ·时域分析第17页
   ·频域分析第17-18页
   ·时频域分析第18-23页
     ·小波变换第19-21页
     ·水电机组振动信号的小波包能量算法第21-23页
   ·小结第23-24页
3 基于模糊积分的水电机组故障诊断第24-45页
   ·模糊积分融合多分类器原理第24-32页
     ·模糊测度第24-26页
     ·模糊积分第26-27页
     ·基于模糊积分的多分类器融合模型第27-32页
   ·基于 Choquet 积分的水电机组故障诊断模型第32-37页
     ·加权贝叶斯分类器第33-36页
     ·马氏距离分类器第36-37页
     ·BP 神经网络第37页
   ·实例分析第37-43页
   ·小结第43-45页
4 基于果蝇优化的 GRNN 水电机组振动趋势预测第45-59页
   ·水电机组振动序列的可预测性第45-50页
     ·时间序列相空间重构第46-47页
     ·嵌入维数与延时参数的选择第47-49页
     ·水电机组振动序列的相空间重构第49-50页
   ·广义回归神经网络第50-52页
   ·基于果蝇优化算法的 GRNN 模型第52-54页
   ·实例分析第54-58页
   ·小结第58-59页
5 总结与展望第59-61页
   ·总结第59页
   ·展望第59-61页
参考文献第61-68页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第68-69页
致谢第69-70页

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