基于优化型支持向量机的发动机失火故障诊断研究

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基于优化型支持向量机的发动机失火故障诊断研究

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基于优化型支持向量机的发动机失火故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-14页
第一章绪论	第14-24页
· 发动机故障成因及常见故障	第14-16页
· 发动机故障诊断概况	第16-20页
· 发动机故障诊断技术介绍	第16-19页
· 国内外研究动态	第19-20页
· 课题研究的出发点和意义	第20-22页
· 课题的组织框架	第22-24页
第二章电控发动机失火诊断	第24-34页
· 发动机失火故障介绍	第24-25页
· 发动机失火的定义	第24页
· 失火的原因	第24-25页
· 失火故障的危害	第25页
· 失火故障诊断的主要方法	第25-29页
· 曲轴转速分析法	第25-27页
· 宽带氧传感器法	第27-28页
· 离子电流法	第28-29页
· 基于尾气成分分析的失火诊断	第29-33页
· 尾气成分分析原理	第30-31页
· 尾气成分的影响因子	第31-33页
· 本章总结	第33-34页
第三章权重调整和模拟退火结合的改进的人工蜂群算法	第34-50页
· 人工蜂群算法的概述	第34-35页
· 人工蜂群算法的基本原理	第35-39页
· ABC算法的数学推理	第35-38页
· ABC算法的应用及局限	第38-39页
· ABC算法的改进策略	第39-46页
· SA算法的提出	第39-41页
· 权重调整和模拟退火结合的改进ABC算法	第41-46页
· 改进ABC算法的性能测试及结果分析	第46-49页
· 测试函数的选择	第46页
· 验证实验结果及分析	第46-49页
· 本章总结	第49-50页
第四章 SVM基础理论及优化问题	第50-70页
· 机器学习问题	第50-51页
· 统计学习基础	第51-55页
· 统计推断一致性条件	第52页
· VC维理论	第52-53页
· 泛化能力的界	第53-54页
· SRM原则	第54-55页
· SVM基础理论	第55-62页
· 最优决策面	第55-62页
· 核函数	第62页
· SVM的多分类模式	第62-64页
· 直接分类法	第63页
· 一对一分类法	第63页
· 一对多分类法	第63-64页
· 二叉树分类法	第64页
· SVM分类器的参数优化	第64-66页
· 分类器的关键参数	第64-65页
· 典型参数优化方法概述	第65-66页
· 改进的ABC算法在SVM参数优化中的应用	第66-68页
· 优化模型的构建	第67页
· 优化方法的实现	第67-68页
· 本章总结	第68-70页
第五章基于SVM的发动机失火故障诊断	第70-82页
· 基于SVM的故障诊断系统的结构设计	第70-71页
· 改进的ABC算法优化SVM的仿真验证	第71-73页
· 基于改进ABC优化SVM的发动机失火故障诊断模型	第73-78页
· 诊断样本的获取	第73-74页
· 样本的处理	第74-78页
· 基于改进的ABC优化SVM的分类器的设计	第78页
· 基于改进ABC优化SVM的发动机失火故障诊断仿真及结果分析	第78-80页
· 训练参数的确定	第78页
· 仿真及结果分析	第78-80页
· 本章总结	第80-82页
第六章总结与展望	第82-84页
· 全文总结	第82页
· 展望	第82-84页
参考文献	第84-88页
致谢	第88-90页
攻读学位期间发表的学术论文	第90 页

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