基于PCA与LS_SVM的瓦斯传感器故障诊断方法研究

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基于PCA与LS_SVM的瓦斯传感器故障诊断方法研究

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基于PCA与LS_SVM的瓦斯传感器故障诊断方法研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-16页
· 选题的背景和意义	第10页
· 瓦斯传感器的发展现状	第10-12页
· 国内外瓦斯传感器故障诊断研究现状	第12-14页
· 故障诊断技术的研究	第12-13页
· 国内外在瓦斯传感器故障诊断的研究现状	第13-14页
· 本文主要研究内容	第14-16页
2 瓦斯传感器的故障分析	第16-23页
· 瓦斯传感器检测原理	第16-17页
· 瓦斯传感器的故障类型	第17-19页
· 瓦斯传感器的智能故障诊断技术	第19-22页
· PCA在传感器故障诊断中的应用	第19-20页
· 支持向量机在传感器故障诊断上的应用	第20-22页
· 本章小结	第22-23页
3 基于主成分分析法的故障信息提取	第23-32页
· 主成分分析法的概述	第23-24页
· 主成分分析法的优势	第23页
· 主成分分析法的几何思想	第23-24页
· 主成分分析法提取故障信息的基础知识	第24-29页
· 主成分分析法的数学表述	第24-27页
· 最优主成分数的确定	第27-29页
· 基于主成分分析法的故障信息建模与改进	第29-31页
· 主成分分析法的建模	第29-30页
· 基于主成分分析法的模型改进	第30-31页
· 本章小结	第31-32页
4 基于LS_SVM的瓦斯传感器故障诊断模型的设计	第32-46页
· 基于SVM的瓦斯传感器故障诊断理论	第32-38页
· 支持向量机分类的数学描述	第32-38页
· 核函数对瓦斯传感器故障诊断的影响	第38页
· 瓦斯传感器多分类SVM	第38-42页
· 瓦斯传感器故障诊断模型的改进	第42-45页
· 改进的SVM瓦斯传感器故障诊断模型	第42-43页
· LS_SVM瓦斯传感器故障诊断的特点	第43-44页
· 模型参数优化方法的设计	第44-45页
· 本章小结	第45-46页
5 基于PCA和LS_SVM的瓦斯传感器故障诊断实验验证	第46-61页
· PCA和LS_SVM结合的思想	第46页
· 基于PCA的瓦斯传感器故障信息的提取	第46-50页
· 基于LS_SVM的瓦斯传感器诊断模型的建立	第50-58页
· LS-SVM的瓦斯传感器故障诊断的步骤	第50-52页
· LS-SVM的最优故障诊断模型的确定	第52-57页
· 最优故障诊断模型的测试	第57-58页
· 基于PCA和LS_SVM的故障诊断方法的验证	第58-60页
· 本章小结	第60-61页
结论	第61-63页
参考文献	第63-67页
作者简历	第67-69页
	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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