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基于数据驱动的转子故障特征信息建模方法研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
插图索引第11-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-20页
   ·选题背景与意义第13-14页
   ·数据驱动故障诊断的国内外研究现状第14页
   ·特征信息的建模方法研究第14-16页
     ·特征变换方法第15页
     ·特征选择方法第15页
     ·特征加权方法第15-16页
     ·特征信息融合方法第16页
   ·不均衡故障数据的挖掘方法第16-18页
     ·基于不均衡数据的采样方法第16-17页
     ·基于分类器的改进算法第17-18页
     ·基于数据迁移的学习方法第18页
   ·主要内容与安排第18-20页
第2章 KPCA-SVM的故障诊断方法研究第20-29页
   ·引言第20页
   ·信号的多域量化特征提取第20-23页
     ·信号时域特征提取第20-21页
     ·信号的频域特征提取第21-22页
     ·信号的时频域特征提取第22-23页
   ·KPCA方法研究第23-26页
     ·PCA模型第23-24页
     ·核方法第24页
     ·核函数的选择第24-25页
     ·核参数的优化第25-26页
   ·支持向量机第26-27页
     ·SVM基本思想第26页
     ·线性支持向量机第26-27页
   ·KPCA-SVM故障诊断流程设计第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 特征选择与特征信息融合的加权KPCA方法研究第29-36页
   ·引言第29页
   ·特征选择方法第29-31页
     ·类间可分性第29-30页
     ·ReliefF算法第30页
     ·二次特征选择组合方法第30-31页
   ·基于特征选择与特征信息融合的加权KPCA方法第31-32页
     ·加权KPCA算法第31-32页
     ·基于特征选择与特征信息融合的加权KPCA算法设计第32页
   ·实验与结果分析第32-35页
     ·特征选择与特征信息融合的分析应用第33-34页
     ·WKPCA的分析应用情况分析第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 不均衡故障数据集的分类算法研究第36-43页
   ·引言第36页
   ·不均衡数据的采样方法第36-38页
     ·不均衡数据简介第36-37页
     ·基于不均衡数据的采样方法第37-38页
   ·滑动窗口相似性因子分析的不均衡故障数据分类方法第38-40页
     ·滑动窗口技术第38页
     ·相似性因子分析第38-39页
     ·基于滑动窗口相似性因子分析的故障数据分类方法第39-40页
   ·实验与结果分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第5章 基于虚拟仪器技术的数据采集实验设计第43-49页
   ·引言第43页
   ·测试系统的结构组成第43-44页
   ·数据采集系统的虚拟控件化设计第44-48页
     ·数据采集装置及其软件接口第44-45页
     ·基于虚拟仪器仪表的用户界面设计第45-47页
     ·数据采集系统用户界面第47-48页
   ·本章小结第48-49页
总结与展望第49-51页
 主要结论第49页
 研究展望第49-51页
参考文献第51-56页
致谢第56-57页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第57-58页
附录B 参加科研项目情况第58-59页
附录C 部分用户界面的CSHARP程序第59-61页

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