基于LMD和ELM的铝电解槽故障诊断方法研究

致谢	第4-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-7页
变量注释表	第14-15页
1 绪论	第15-21页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 故障诊断技术发展现状	第16-18页
1.3 铝电解槽故障诊断研究现状	第18-19页
1.4 论文的主要内容和结构	第19-20页
1.5 本章小结	第20-21页
2 铝电解槽故障模式及信号特征分析	第21-31页
2.1 铝电解工艺及故障模式	第21-24页
2.2 槽电压信号	第24-25页
2.3 数据采集及初步分析	第25-29页
2.4 系统设计	第29-30页
2.5 本章小结	第30-31页
3 基于小波阈值算法的槽电压信号降噪	第31-41页
3.1 小波变换理论	第31-32页
3.2 降噪方法的选择	第32-33页
3.3 小波阈值降噪方法	第33-35页
3.4 槽电压信号降噪	第35-40页
3.5 本章小结	第40-41页
4 基于改进LMD算法的铝电解槽故障特征提取	第41-55页
4.1 时频分析方法	第41-42页
4.2 LMD算法原理	第42-46页
4.3 基于LMD的铝电解槽故障特征提取	第46-54页
4.4 本章小结	第54-55页
5 基于DIPSO-ELM算法的铝电解槽故障诊断	第55-69页
5.1 极限学习机算法	第55-58页
5.2 粒子群优化算法	第58-60页
5.3 基于改进粒子群算法优化的极限学习机	第60-62页
5.4 基于DIPSO-ELM的铝电解槽故障诊断	第62-68页
5.5 本章小结	第68-69页
6 总结与展望	第69-71页
6.1 总结	第69-70页
6.2 展望	第70-71页
参考文献	第71-75页
作者简历	第75-77页
学位论文数据集	第77页