| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 往复压缩机故障诊断技术国内外研究概述 | 第9-10页 |
| 1.3 图像识别技术研究概述 | 第10-12页 |
| 1.3.1 基于区域特征的图像识别技术的研究与应用 | 第10-11页 |
| 1.3.2 基于轮廓特征的图像识别技术的研究与应用 | 第11-12页 |
| 1.4 支持向量机研究概述 | 第12-14页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 基于不变矩的往复压缩机故障示功图特征提取方法研究 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 往复压缩机概述 | 第15-19页 |
| 2.2.1 往复压缩机的基本结构参数 | 第15-16页 |
| 2.2.2 往复压缩机的工作原理 | 第16-17页 |
| 2.2.3 往复压缩机的示功图 | 第17-18页 |
| 2.2.4 不同故障类型下的示功图特点 | 第18-19页 |
| 2.3 矩与不变矩 | 第19-23页 |
| 2.3.1 矩特征的一般形式 | 第20-22页 |
| 2.3.2 Hu不变矩的一般形式 | 第22-23页 |
| 2.4 不变矩法在往复压缩机故障示功图特征提取中的应用 | 第23-29页 |
| 2.4.1 往复压缩机故障示功图的图像处理 | 第24-28页 |
| 2.4.2 不变矩算法在往复压缩机故障示功图类型诊断中的应用 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于描述子方法的往复压缩机故障示功图特征量提取方法研究 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 傅里叶描述子特征提取方法研究 | 第30-39页 |
| 3.2.1 傅里叶变换 | 第30-32页 |
| 3.2.2 傅里叶描述子 | 第32-34页 |
| 3.2.3 傅里叶描述子方法提取示功图特征量的研究 | 第34-39页 |
| 3.3 小波描述子特征提取方法研究 | 第39-48页 |
| 3.3.1 小波变换 | 第39-42页 |
| 3.3.2 小波描述子 | 第42-44页 |
| 3.3.3 小波描述子方法提取示功图特征量的研究 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于支持向量机的往复压缩机示功图故障类型诊断技术研究 | 第49-66页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 统计学习理论概述 | 第49-53页 |
| 4.2.1 VC维 | 第49-50页 |
| 4.2.2 推广性的界 | 第50-51页 |
| 4.2.3 结构风险最小化准则 | 第51-53页 |
| 4.3 支持向量机理论概述 | 第53-63页 |
| 4.3.1 广义最优分类面 | 第53-57页 |
| 4.3.2 核函数与核主成分分析 | 第57-61页 |
| 4.3.3 用于分类的支持向量机 | 第61-63页 |
| 4.4 故障诊断实例分析 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 发表文章目录 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 中文详细摘要 | 第74-83页 |
