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分布式电梯故障诊断系统的架构设计及其算法研究

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分布式电梯故障诊断系统的架构设计及其算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-22页
  · 研究背景与意义第9-11页
    · 适应社会进步的需要,确保人们的安全第9-10页
    · 适应电梯行业技改和城市现代化管理的发展趋势第10-11页
  · 国内外电梯故障诊断方法的研究现状第11-17页
    · 国内外研究现状第11-17页
    · 电梯故障诊断发展趋势第17页
  · 论文研究内容、技术路线及关键问题第17-20页
  · 论文组织结构第20-22页
第二章 电梯故障诊断系统实现方案概述第22-34页
  · 电梯基本构成及功能第22页
  · 电梯故障诊断方案对比与选择第22-31页
    · 故障诊断概述第23-24页
    · 电梯故障识别方法研究第24-31页
      · 电梯典型故障第25-27页
      · 电梯故障特点第27-29页
      · 专家系统原理与不足第29页
      · 神经网络原理与不足第29-30页
      · 支持向量机原理与优势第30-31页
  · 支持向量机概述第31-33页
    · LS-SVM 的数学原理第31-33页
    · LS-SVMlab 工具箱第33页
  · 本章小结第33-34页
第三章 分布式电梯故障系统的架构设计与实现第34-55页
  · 系统功能需求分析第35-36页
  · 分布式电梯故障诊断系统的总体架构设计第36-44页
    · 系统设计原则第36-37页
    · 分布式电梯故障诊断系统的结构模型第37-44页
      · 下位数据采集诊断终端系统结构第39-43页
      · 远程诊断中心结构框架设计第43-44页
  · 分布式电梯故障诊断系统的关键技术及实现方法第44-54页
    · 电梯常见故障推理策略第44-45页
    · 基于 GPRS 的数据的远程传输第45-49页
    · 远程数据接入技术第49-50页
    · 诊断数据在数据库中的存储第50-53页
    · 上位故障诊断系统的设计第53-54页
  · 本章小结第54-55页
第四章 基于数据驱动的电梯故障诊断算法研究第55-87页
  · 电梯故障数据处理方法第55-56页
  · 基于核主元分析的故障特征选择第56-58页
  · LS-SVM 在电梯故障诊断中的应用研究第58-80页
    · LS-SVM 在故障诊断中的应用研究第58-65页
      · 基于 LS-SVM 故障诊断的国内外研究现状第58-60页
      · LS-SVM 模型参数优化的必要性第60-61页
      · 核函数及参数选择第61-62页
      · 交叉验证方法第62-64页
      · LS-SVM 多分类方法第64-65页
    · 基于 IPSO 优化的 LS-SVM 故障诊断方法研究第65-70页
      · PSO 算法第65-66页
      · PSO 算法的改进第66页
      · 适应度函数的选择第66-67页
      · IPSO 优化 LS-SVM 模型参数步骤第67页
      · 实验验证第67-68页
      · 使用 IPSO 优化 LS-SVM 对电梯急停故障进行诊断第68-70页
    · 基于 MPGA 优化 LS-SVM 故障诊断方法研究第70-80页
      · 遗传算法及问题第70-72页
      · 多种群遗传算法第72-73页
      · 实验验证 1第73-75页
      · MPGA 优化 LS-SVM 模型参数步骤第75-76页
      · 实验验证 2第76-77页
      · 基于 MPGA 电梯控制系统故障诊断第77-80页
  · 基于 KPCA-RF 的电梯故障诊断研究及应用第80-85页
    · 随机森林算法第80-82页
      · 决策树算法第80-81页
      · 随机森林第81-82页
    · 基于 KPCA-RF 模型的电梯急停故障诊断第82-83页
    · 实验结果与对比第83-85页
      · 算例验证第83-84页
      · 电梯急停故障诊断第84-85页
  · 基于 MATLAB GUIDE 的电梯疑难故障诊断软件的设计与实现第85-86页
  · 本章小结第86-87页
第五章 总结与展望第87-90页
  · 工作总结及创新点第87-88页
  · 系统改进第88页
  · 展望第88-90页
参考文献第90-94页
致谢第94-95页
攻读硕士期间发表的论文第95 页

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