| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景及选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于数据驱动的故障诊断现状 | 第13-14页 |
| 1.3 粗糙集理论研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 粗糙集发展情况 | 第14页 |
| 1.3.2 属性约简研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 数据驱动方法的结合 | 第15页 |
| 1.5 数据驱动故障诊断技术的发展 | 第15页 |
| 1.6 主要内容及安排 | 第15-17页 |
| 第2章 基于NRST的频域特征属性约简研究 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 原理介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.1 振动信号的频率特征提取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 邻域粗糙集理论 | 第18-20页 |
| 2.3 实验与分析 | 第20-25页 |
| 2.3.1 仿真数据理论证明 | 第20-22页 |
| 2.3.2 频域内NRST决策表的构建 | 第22页 |
| 2.3.3 邻域决策表实验结果 | 第22-24页 |
| 2.3.4 实验结果讨论 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 NRST结合FDA的二次降维方法研究 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 原理简介 | 第26-29页 |
| 3.2.1 振动信号的时域特征提取 | 第26-27页 |
| 3.2.2 FDA基本原理 | 第27-29页 |
| 3.2.3 FDA分类原理 | 第29页 |
| 3.3 实验与分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 设计的实验总体方案 | 第29-31页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第31-33页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第33页 |
| 3.4 本章小节 | 第33-34页 |
| 第4章 基于NRST的RBFNetwork诊断方法设计 | 第34-44页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 原理简介 | 第34-36页 |
| 4.2.1 RBFNetwork基本原理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 RBFNetwork故障识别原理 | 第35页 |
| 4.2.3 RBFNetwork结构构造 | 第35-36页 |
| 4.3 实验与分析 | 第36-43页 |
| 4.3.1 设计的实验方案与实验结果 | 第36-38页 |
| 4.3.2 UCI数据实验验证 | 第38-40页 |
| 4.3.3 实验结果讨论 | 第40-41页 |
| 4.3.4 邻域半径大小对约简效果的影响 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小节 | 第43-44页 |
| 第5章 基于WEKA连接My SQL的诊断系统设计 | 第44-48页 |
| 5.1 引言 | 第44页 |
| 5.2 知识发现的设计 | 第44-47页 |
| 5.2.1 信号采集系统 | 第44-45页 |
| 5.2.2 数据挖掘平台WEKA | 第45-46页 |
| 5.2.3 数据存储平台My SQL | 第46-47页 |
| 5.2.4 WEKA与My SQL的连接 | 第47页 |
| 5.3 本章小节 | 第47-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A 攻读硕士期间所发表的学术论文目录 | 第56-57页 |
| 附录B 参加科研项目情况 | 第57页 |