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基于深度置信网络的数据驱动故障诊断方法研究

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基于深度置信网络的数据驱动故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-27页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第10-11页
  1.2 基于数据驱动的故障诊断研究现状第11-19页
    1.2.1 故障诊断概述第11-13页
    1.2.2 故障特征提取的国内外研究现状第13-15页
    1.2.3 故障模式识别的国内外研究现状第15-17页
    1.2.4 基于多传感器信息处理的故障诊断国内外研究现状第17-19页
    1.2.5 传统数据驱动故障诊断方法存在的问题第19页
  1.3 基于深度学习的故障诊断研究现状第19-24页
    1.3.1 深度学习理论及应用现状研究第20-23页
    1.3.2 基于深度学习的故障诊断国内外研究现状第23-24页
  1.4 本文研究内容与结构第24-27页
第2章 基于DBN的特征提取及分类能力研究第27-47页
  2.1 深度学习模型第27-28页
  2.2 深度置信网络第28-34页
    2.2.1 限制玻尔兹曼机第28-32页
    2.2.2 DBN结构第32-33页
    2.2.3 DBN训练第33-34页
  2.3 RBM的特征提取能力研究第34-42页
    2.3.1 RBM的特征提取能力研究方案第35-37页
    2.3.2 实验验证及评估第37-42页
  2.4 DBN分类能力研究第42-46页
    2.4.1 基于DBN的数据分类模型第42-44页
    2.4.2 实验验证及评估第44-46页
  2.5 本章小结第46-47页
第3章 基于DBN的单传感器信息故障诊断第47-81页
  3.1 单传感器信息故障诊断第47-51页
    3.1.1 单传感器信息故障诊断方法概述第47-49页
    3.1.2 基于DBN的单传感器信息故障诊断框架第49-51页
  3.2 基于DBN的单传感器信息故障特征提取研究方案第51-53页
    3.2.1 DBN重构网络第51-53页
    3.2.2 与传统特征提取方法对比第53页
    3.2.3 DBN的逐层故障特征提取能力研究第53页
  3.3 仿真信号故障诊断实验及分析第53-66页
    3.3.1 仿真信号描述及分析第54-56页
    3.3.2 特征提取结果及分析第56-63页
    3.3.3 故障识别结果及分析第63-66页
  3.4 轴承故障诊断实验及分析第66-80页
    3.4.1 轴承数据集描述及分析第66-70页
    3.4.2 特征提取结果及分析第70-74页
    3.4.3 故障识别结果及对比分析第74-77页
    3.4.4 不同样本长度下故障识别结果及分析第77-80页
  3.5 本章小结第80-81页
第4章 基于DBN的多传感器信息故障诊断第81-101页
  4.1 多传感器信息故障诊断第81-86页
    4.1.1 多传感器信息故障诊断方法第82-85页
    4.1.2 常用的多维时间序列分类方法第85-86页
  4.2 基于CPCA_DTW的多维时间序列数据约减第86-92页
    4.2.1 多维时间序列的定义和符号第88-89页
    4.2.2 基于CPCA的多维时间序列降维第89-90页
    4.2.3 DTW距离计算第90-91页
    4.2.4 一维数据向量生成第91-92页
  4.3 基于CPCA_DTW_DBN的多维时间序列故障诊断第92-98页
    4.3.1 CPCA_DTW_DBN方法第92-94页
    4.3.2 实验验证及评估第94-98页
  4.4 案例应用第98-100页
  4.5 本章小结第100-101页
结论第101-103页
参考文献第103-114页
攻读学位期间发表的学术论文第114-116页
致谢第116页

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