| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机械故障诊断技术概述 | 第9页 |
| 1.2.2 往复式压缩机故障诊断发展概要 | 第9-12页 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线和创新点 | 第12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第12页 |
| 1.3.3 创新点 | 第12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 往复式压缩机气阀故障机理及失效分析 | 第14-21页 |
| 2.1 4M80往复式压缩机的组成及性能参数 | 第14-16页 |
| 2.1.1 4M80往复式压缩机结构组成 | 第14-15页 |
| 2.1.2 4M80往复式压缩机性能参数 | 第15-16页 |
| 2.2 往复式压缩机的气阀结构及工作原理 | 第16-17页 |
| 2.2.1 往复式压缩机气阀结构及组成 | 第16-17页 |
| 2.2.2 往复式压缩机气阀工作原理 | 第17页 |
| 2.3 往复式压缩机气阀的故障、失效形式及相应的影响 | 第17-20页 |
| 2.3.1 往复式压缩机气阀故障与失效形式 | 第17-18页 |
| 2.3.2 往复式压缩机气阀故障的影响 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于支持向量机的气阀故障诊断理论研究 | 第21-32页 |
| 3.1 统计学理论 | 第21-24页 |
| 3.1.1 VC维 | 第21-22页 |
| 3.1.2 经验风险最小化原则 | 第22页 |
| 3.1.3 结构风险最小化原则 | 第22-24页 |
| 3.2 支持向量机理论 | 第24-28页 |
| 3.2.1 线性可分支持向量机 | 第25-26页 |
| 3.2.2 近似线性可分支持向量机 | 第26-27页 |
| 3.2.3 线性不可分支持向量机 | 第27-28页 |
| 3.3 核函数 | 第28-29页 |
| 3.4 支持向量机的多分类方法 | 第29-31页 |
| 3.4.1 一对多方法 | 第30页 |
| 3.4.2 一对一方法 | 第30页 |
| 3.4.3 二叉树方法 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于支持向量机的气阀故障诊断仿真实验 | 第32-45页 |
| 4.1 实验方案 | 第32-34页 |
| 4.1.1 实验数据采集 | 第32-33页 |
| 4.1.2 实验环境及准备工作 | 第33-34页 |
| 4.2 压力信号数据处理 | 第34-35页 |
| 4.2.1 选定样本 | 第34页 |
| 4.2.2 样本去噪处理 | 第34-35页 |
| 4.3 SVM参数优化 | 第35-37页 |
| 4.3.1 遗传算法(GA) | 第35-36页 |
| 4.3.2 交叉验证(CV) | 第36-37页 |
| 4.3.3 粒子群优化算法(PSO) | 第37页 |
| 4.4 基于支持向量机的气阀故障诊断仿真实验 | 第37-43页 |
| 4.4.1 基于遗传算法(GA)参数优化的SVM仿真实验 | 第38-40页 |
| 4.4.2 基于交叉验证(CV)参数优化的SVM仿真实验 | 第40-42页 |
| 4.4.3 基于粒子群算法(PSO)参数优化的SVM仿真实验 | 第42-43页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 全文总结 | 第45页 |
| 5.2 存在的不足 | 第45-46页 |
| 5.3 展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 | 第50-51页 |
