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基于CPU+GPU异构计算的风机典型故障诊断方法研究
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基于CPU+GPU异构计算的风机典型故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 绪论第11-18页
　　1.1 课题研究背景第11-12页
　　1.2 课题研究意义第12-13页
　　1.3 课题研究现状第13-16页
　　　　1.3.1 风机故障诊断技术发展及应用第13-14页
　　　　1.3.2 CPU+GPU异构计算发展及应用第14-16页
　　1.4 论文主要内容及结构第16-17页
　　1.5 小结第17-18页
2 烟草风机典型故障模式分析第18-28页
　　2.1 风机转子系统故障机理分析第19-23页
　　　　2.1.1 风机转子不平衡第19-21页
　　　　2.1.2 风机转子不对中第21-22页
　　　　2.1.3 风机转子弯曲第22-23页
　　2.2 风机轴承故障及机理分析第23-25页
　　　　2.2.1 风机轴承结构第23-24页
　　　　2.2.2 风机轴承故障振动信号特征分析第24页
　　　　2.2.3 风机轴承常见故障形式第24-25页
　　2.3 风机叶轮故障及机理分析第25-26页
　　　　2.3.1 风机叶轮磨损第26页
　　　　2.3.2 风机叶轮磨损及影响因素第26页
　　2.4 支撑座故障及机理分析第26-27页
　　2.5 小结第27-28页
3 风机典型故障特征提取方法第28-47页
　　3.1 风机振动信号时域参数分析第28-29页
　　3.2 LMD分解方法原理第29-32页
　　3.3 改进的LMD分解分析第32-37页
　　　　3.3.1 LMD分解端点效应抑制分析第32-33页
　　　　3.3.2 SG拟合在信号滤波中的应用第33-35页
　　　　3.3.3 SG-LMD分解方法仿真分析第35-37页
　　3.4 基于相关分析和包络谱的特征提取第37-38页
　　　　3.4.1 基于相关分析的有效PF判定标准第37-38页
　　　　3.4.2 重构信号的包络谱分析第38页
　　3.5 故障特征频率提取实例分析第38-46页
　　　　3.5.1 实例分析一第38-44页
　　　　3.5.2 实例分析二第44-46页
　　3.6 小结第46-47页
4 基于HMM的风机故障诊断第47-60页
　　4.1 HMM经典算法分析第48-52页
　　　　4.1.1 Forward算法第48-49页
　　　　4.1.2 Viterbi算法第49-50页
　　　　4.1.3 Baum-Welch算法第50-52页
　　4.2 HMM问题分析第52-55页
　　　　4.2.1 HMM模型初始化分析第52-53页
　　　　4.2.2 HMM经典算法数据下溢分析第53-55页
　　　　4.2.3 HMM在风机故障诊断中的应用第55页
　　4.3 基于DHMM的故障识别第55-57页
　　　　4.3.1 特征量的标量量化第55-56页
　　　　4.3.2 DHMM训练与识别第56-57页
　　4.4 基于CHMM的故障识别第57-59页
　　4.5 小结第59-60页
5 基于CPU+GPU的诊断算法并行优化第60-78页
　　5.1 CUDA编程模型第60-64页
　　　　5.1.1 CUDA程序结构第60-62页
　　　　5.1.2 CUDA存储结构第62-63页
　　　　5.1.3 CUDA程序执行第63-64页
　　5.2 算法并行优化的评价指标第64-65页
　　　　5.2.1 加速比与并行效率分析第64-65页
　　　　5.2.2 Amdalh定律和Gustafson定律第65页
　　5.3 基于CUDA的包络谱分析第65-70页
　　　　5.3.1 FFT算法并行性分析第65-67页
　　　　5.3.2 基于CUDA并行实验验证第67-70页
　　5.4 基于CUDA的HMM并行优化分析第70-77页
　　　　5.4.1 Forward算法并行性分析第70-72页
　　　　5.4.2 Viterbi算法并行性分析第72-74页
　　　　5.4.3 Baum-Welch算法并行性分析第74-76页
　　　　5.4.4 基于CUDA并行优化实验分析第76-77页
　　5.5 小结第77-78页
6 风机故障诊断软件设计第78-84页
　　6.1 软件设计需求分析第78页
　　6.2 风机诊断软件实现第78-83页
　　　　6.2.1 软件模块设计第78-79页
　　　　6.2.2 算法动态链接库生成第79-80页
　　　　6.2.3 故障诊断软件第80-83页
　　6.3 小结第83-84页
结论第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-90页
攻读硕士期间的成果及科研项目第90页

本篇论文共90页，点击这进入下载页面。
 
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