基于深度学习的故障诊断技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的来源 | 第9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第10-14页 |
| 1.3.1 传统故障诊断概述及研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 基于深度学习的故障诊断研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 并行计算的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.4 国内外文献综述的简析 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 深度置信网络原理及分类能力研究 | 第16-28页 |
| 2.1 深度学习简介 | 第16-17页 |
| 2.2 深度置信网络简介 | 第17-21页 |
| 2.2.1 受限玻尔兹曼机 | 第17-20页 |
| 2.2.2 DBN结构及训练方式 | 第20-21页 |
| 2.3 深度置信网络分类能力研究 | 第21-27页 |
| 2.3.1 DBN特征提取能力探究 | 第21-26页 |
| 2.3.2 DBN分类能力的探究 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于深度置信网络的故障诊断研究 | 第28-44页 |
| 3.1 基于深度置信网络的故障诊断概述 | 第28-31页 |
| 3.1.1 深度置信网络主要参数设置 | 第28-30页 |
| 3.1.2 故障诊断过程 | 第30-31页 |
| 3.2 数据集描述与数据预处理 | 第31-35页 |
| 3.2.1 数据集描述及分析 | 第31-33页 |
| 3.2.2 FFT变换 | 第33-34页 |
| 3.2.3 归一化处理 | 第34-35页 |
| 3.3 基于深度置信网络故障诊断方法的应用 | 第35-43页 |
| 3.3.1 不同样本长度下的分类能力研究 | 第35-36页 |
| 3.3.2 参数寻优—网格搜索算法 | 第36-38页 |
| 3.3.3 特征提取与分类结果分析 | 第38-41页 |
| 3.3.4 与其他方法的对比 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于MatlabMPI并行计算平台的搭建 | 第44-52页 |
| 4.0 并行计算简介 | 第44页 |
| 4.1 并行化编程实现-Parfor | 第44-45页 |
| 4.2 并行计算环境的搭建 | 第45-49页 |
| 4.2.1 计算机集群硬件环境配置 | 第45-46页 |
| 4.2.2 分布式并行计算环境部署流程 | 第46-47页 |
| 4.2.3 建立无密码互访机制 | 第47-48页 |
| 4.2.4 NFS文件共享系统安装与配置 | 第48页 |
| 4.2.5 MatlabMPI的安装与配置 | 第48-49页 |
| 4.2.6 NFS性能调优 | 第49页 |
| 4.3 并行计算应用 | 第49-51页 |
| 4.3.1 阶乘计算测试 | 第49-50页 |
| 4.3.2 网格搜索算法计算 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 故障诊断系统的设计与实现 | 第52-64页 |
| 5.1 系统设计需求分析 | 第52页 |
| 5.2 系统环境总体设计 | 第52-56页 |
| 5.2.1 系统环境与平台 | 第52页 |
| 5.2.2 系统开发工具及设计流程 | 第52-56页 |
| 5.3 系统功能总体设计 | 第56-58页 |
| 5.3.1 系统总体架构设计 | 第56页 |
| 5.3.2 系统总体功能设计 | 第56-57页 |
| 5.3.3 数据库设计 | 第57-58页 |
| 5.4 系统功能实现 | 第58-63页 |
| 5.4.1 用户登录模块 | 第58-59页 |
| 5.4.2 故障实时监测模块 | 第59-60页 |
| 5.4.3 故障信息历史查询模块 | 第60-61页 |
| 5.4.4 用户管理模块 | 第61-62页 |
| 5.4.5 模型上传模块 | 第62页 |
| 5.4.6 系统帮助模块 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
