基于小波与多核支持向量机的无人机传感器故障诊断系统研究

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基于小波与多核支持向量机的无人机传感器故障诊断系统研究

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基于小波与多核支持向量机的无人机传感器故障诊断系统研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第一章绪论	第13-19页
· 课题研究的背景及意义	第13页
· 故障诊断技术的研究现状及发展趋势	第13-17页
· 故障诊断技术的基本步骤	第13-14页
· 故障诊断的国内外研究现状及发展	第14-15页
· 小波和支持向量机在故障诊断中的应用现状	第15-17页
· 课题研究的主要内容	第17页
· 课题研究的内容及方案	第17页
· 课题研究的技术路线	第17页
· 论文结构的安排	第17-19页
第二章无人机传感器故障诊断系统总体设计方案	第19-22页
· 引言	第19页
· 系统总体设计结构	第19-21页
· 系统实现的功能	第21页
· 本章小结	第21-22页
第三章速率陀螺信号的能量特征	第22-34页
· 引言	第22页
· 小波变换	第22-25页
· 连续小波变化	第22-23页
· 离散小波变换	第23页
· 小波分解	第23-24页
· 小波包分解	第24-25页
· 小波包分解提取能量特征	第25-33页
· 小波基函数的确定	第26-27页
· 小波包分解在特征提取中的应用	第27-32页
· 提取能量特征具体步骤	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章统计学习理论与支持向量机	第34-48页
· 引言	第34页
· 机器学习的表示	第34-35页
· 学习的表示	第34-35页
· 经验风险最小化原则	第35页
· 模型复杂度与泛化能力	第35页
· 统计学习基本理论	第35-40页
· 统计学习理论的概述	第35-36页
· 学习过程的一致性理论	第36-37页
· VC 维理论	第37页
· 推广性的界	第37-38页
· 结构风险最小化原则	第38-40页
· 支持向量机基本理论	第40-46页
· 支持向量机基本原理	第40页
· 最优分类超平面	第40-41页
· 线性分类支持向量机	第41-43页
· 线性不可分支持向量机	第43页
· 非线性支持向量机	第43-44页
· 核函数	第44-45页
· 误差惩罚参数 C	第45-46页
· 支持向量机模型建立	第46页
· 支持向量机中的参数优化问题	第46页
· 本章小结	第46-48页
第五章多核支持向量机分类诊断系统设计	第48-54页
· 引言	第48页
· 多核支持向量机的构造	第48-50页
· 基于遗传算法寻优的核权系数优化方法	第50-52页
· 遗传算法的基本概念	第50页
· 遗传算法的基本流程图	第50-51页
· 遗传算法的参数优化原理	第51-52页
· 支持向量机多分类技术设计	第52页
· 本章小结	第52-54页
第六章故障诊断系统试验及仿真验证	第54-69页
· 引言	第54页
· 仿真验证系统组成	第54-59页
· 飞控系统传感器简介及故障类型	第54-55页
· 采集训练样本及支持向量机训练	第55-58页
· 故障诊断系统的在线仿真验证	第58-59页
· 能量特征提取	第59-61页
· 单核 SVM 实验	第61-63页
· 多核 SVM 实验	第63-68页
· 遗传算法对多核权值系数优化设计	第64-66页
· 实验结果分析	第66-68页
· 本章小结	第68-69页
第七章总结与展望	第69-71页
· 工作总结	第69-70页
· 后期展望	第70-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第76 页

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