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基于卷积神经网络与多源信息融合的故障诊断方法研究

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基于卷积神经网络与多源信息融合的故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.3 主要内容和章节安排第16-18页
第二章 无人机传动系统的故障诊断技术第18-32页
    2.1 无人机传动系统第18-19页
    2.2 基于CNN的故障诊断方法研究第19-26页
        2.2.1 故障诊断方法第20-22页
        2.2.2 CNN的基本结构第22-26页
    2.3 实验平台及数据说明第26-31页
        2.3.1 CWRU轴承实验数据集第26-27页
        2.3.2 无人机传动系统实验数据集第27-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 改进的CNN故障诊断算法第32-58页
    3.1 引言第32页
    3.2 基于优化结构的CNN故障诊断方法第32-49页
        3.2.1 数据预处理方法研究第32-40页
        3.2.2 基于CNN的故障诊断模型设计第40-44页
        3.2.3 实验结果分析第44-49页
    3.3 基于一维CNN的故障诊断方法第49-57页
        3.3.1 一维故障诊断模型设计及参数第50-52页
        3.3.2 样本集构建第52-53页
        3.3.3 实验结果分析第53-57页
    3.4 本章小结第57-58页
第四章 融合多源信息的CNN故障诊断算法第58-71页
    4.1 引言第58页
    4.2 融合多源信息的CNN故障诊断方法第58-65页
        4.2.1 融合数据预处理方法第59-61页
        4.2.2 CNN-HMM的故障诊断模型第61-65页
    4.3 实验测试及结果分析第65-70页
        4.3.1 实验方案第61-66页
        4.3.2 实验结果分析第66-70页
    4.4 本章小结第70-71页
第五章 故障诊断软件系统第71-83页
    5.1 引言第71页
    5.2 无人机传动系统故障诊断软件设计与实现第71-82页
        5.2.1 系统功能设计第71-72页
        5.2.2 系统实现第72-74页
        5.2.3 实验测试第74-82页
    5.3 本章小结第82-83页
第六章 结论与展望第83-85页
    6.1 总结第83-84页
    6.2 展望第84-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页
攻读硕士学位期间取得的成果第91页

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