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基于LLTSA算法的转子故障特征数据集降维方法研究

摘要第1-9页
Abstract第9-13页
第1章 绪论第13-19页
   ·选题背景与意义第13页
   ·故障诊断技术及存在的不足第13-14页
     ·故障诊断技术第13-14页
     ·当前故障诊断技术中存在的不足第14页
   ·流形学习原理及其在故障诊断中的应用情况分析第14-16页
     ·流形学习原理第14-15页
     ·流形学习分类第15页
     ·流形学习在故障诊断中的应用情况第15-16页
   ·增量学习简介第16-17页
   ·主要研究内容与结构安排第17-19页
第2章 常用降维方法的基本原理简介第19-31页
   ·引言第19页
   ·原始特征生成基本原理简介第19-22页
   ·常见的线性降维方法与非线性降维方法第22-28页
     ·经典的线性降维方法第22-25页
       ·主成分分析法(PCA)第22-23页
       ·线性判别分析法(LDA)第23-25页
     ·经典的非线性降维方法第25-28页
       ·测地距离的原理简介第25-26页
       ·测地距离的性质第26-27页
       ·拉普拉斯特征映射原理(Laplacian Eigenmap,LE)第27页
       ·等距特征映射算法(Isomap)第27-28页
   ·带标志点的增量式LTSA算法原理第28-30页
     ·基于LARS的标志点选取问题第28-29页
     ·全局坐标矩阵更新第29页
     ·新增样本点的低维嵌入坐标计算第29-30页
     ·带标志点的增量式LTSA算法第30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 转子故障数据集LLTSA降维方法研究第31-40页
   ·引言第31页
   ·传统降维方法与流形学习的说明与比较第31-32页
   ·相关的基本原理简介第32-34页
     ·局部切空间排列算法(LTSA)原理第32页
     ·线性分块算法的基本概念第32-33页
     ·线性局部切空间排列算法(LLTSA)原理第33-34页
   ·实验与讨论第34-39页
     ·实验第34-37页
     ·讨论与分析第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 动态增量局部切空间排列算法在转子故障数据集降维中的应用第40-49页
   ·引言第40页
   ·流形学习在增量学习降维方面的不足第40-41页
   ·相关原理简介第41-42页
     ·增量学习机制第41页
     ·特征生成的物理涵义第41页
     ·局部切空间排列算法(LTSA)第41-42页
   ·常见增量学习算法的原理分析第42-45页
     ·基于KNN模型的增量学习算法第42-43页
     ·增量等距映射(Isomap)算法第43页
     ·增量拉普拉斯特征映射(LE)算法第43-44页
     ·基于中心点的局部切空间排列算法第44-45页
   ·增量局部切空间排列算法实施的步骤设计第45-46页
   ·增量局部切空间排列算法应用的实验与结果情况第46-48页
     ·增量局部切空间排列算法的流程设计第46-47页
     ·计算结果情况第47-48页
     ·讨论与分析第48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 将MATLAB与LabVIEW混合编程用于转子故障数据集的降维实现第49-56页
   ·引言第49页
   ·MATLAB简介第49页
   ·LabVIEW简介第49-50页
   ·在LabVIEW中调用MATLAB的方法第50-51页
     ·MATLAB Script函数节点法第50页
     ·利用COM调用MATLAB算法第50-51页
     ·动态链接库(DLL)调用法第51页
   ·LabVIEW与MATLAB混合编程的设计第51-55页
     ·MATLAB Script脚本节点介绍第51-52页
     ·利用LabVIEW中的MATLAB Script节点调用MATLAB实例第52-55页
       ·MATLAB脚本节点中的加法运算第52-53页
       ·在MATLAB脚本节点中编辑三维图形程序第53页
       ·利用MATLAB脚本节点实现LLTSA降维算法的混编第53-55页
   ·本章小结第55-56页
总结与展望第56-58页
 主要结论第56页
 研究展望第56-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第63-64页
附录B 参加科研项目情况第64页

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