数据驱动的多元统计故障诊断及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-32页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·故障诊断的方法及其分类 | 第12-25页 |
| ·故障 | 第12页 |
| ·故障诊断 | 第12-14页 |
| ·定性的故障诊断方法 | 第14-18页 |
| ·定量的故障诊断方法 | 第18-25页 |
| ·基于数据的多元统计故障诊断的国内外研究现状 | 第25-29页 |
| ·论文整体思路和主要工作 | 第29-30页 |
| ·论文章节安排 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 2 小波分析与故障数据预处理 | 第32-50页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·小波分析理论基础 | 第32-37页 |
| ·基于小波阈值消噪的故障数据预处理 | 第37-49页 |
| ·基于阈值决策的小波去噪基本原理 | 第38-39页 |
| ·基于阈值决策的小波去噪算法实现 | 第39-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 3 基于小波变换的信号奇异性特征提取 | 第50-66页 |
| ·引言 | 第50-51页 |
| ·信号的奇异性表示 | 第51-56页 |
| ·小波类型的选择对检测突变信号的影响 | 第56-57页 |
| ·基于小波多尺度积的故障奇异性特征提取 | 第57-59页 |
| ·奇异点位置的确定 | 第59-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 4 数据驱动的多尺度故障诊断 | 第66-102页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·基于PCA 的异常检测 | 第67-78页 |
| ·主元分析基本原理 | 第67-70页 |
| ·主元的选取 | 第70-71页 |
| ·基于PCA 的过程监控策略 | 第71-78页 |
| ·自适应主元分析方法研究 | 第78-84页 |
| ·递归主元分析 | 第79-84页 |
| ·滑动窗口主元分析 | 第84页 |
| ·多尺度主元分析 | 第84-89页 |
| ·故障多尺度特征分析 | 第85-87页 |
| ·多尺度主元分析基本原理 | 第87-88页 |
| ·多尺度主元分析算法步骤 | 第88-89页 |
| ·基于递归多尺度主元分析的故障诊断 | 第89-94页 |
| ·基于滑动窗口多尺度主元分析的故障诊断 | 第94-99页 |
| ·小结 | 第99-102页 |
| 5 柴油机故障诊断与应用研究 | 第102-120页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·柴油机故障诊断的方法分析 | 第102-105页 |
| ·柴油机故障特点分析 | 第105页 |
| ·柴油机的故障诊断 | 第105-119页 |
| ·研究对象分析 | 第106-110页 |
| ·6135D 型柴油机的振动信号获取 | 第110-111页 |
| ·6135D 型柴油机的数据实验 | 第111-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 6 总结与展望 | 第120-124页 |
| ·全文总结 | 第120-121页 |
| ·后期展望 | 第121-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-140页 |
| 附录 | 第140页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第140页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第140页 |
| C. 作者在攻读学位期间取得的科研成果 | 第140页 |
