支持向量机在发电设备故障诊断中的应用研究

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支持向量机在发电设备故障诊断中的应用研究

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支持向量机在发电设备故障诊断中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-11页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 研究意义	第9页
1.3 论文主要工作	第9-10页
1.4 论文结构	第10-11页
第二章相关研究现状	第11-16页
2.1 故障诊断的研究现状	第11-13页
2.1.1 故障诊断发展阶段	第11-12页
2.1.2 智能故障诊断	第12-13页
2.2 故障趋势预测的研究现状	第13-14页
2.3 支持向量机在故障诊断中的研究现状	第14-16页
2.3.1 支持向量机的发展历史和现状	第14-15页
2.3.2 支持向量机在故障诊断中的研究现状	第15-16页
第三章支持向量机在故障诊断中的应用	第16-28页
3.1 引言	第16页
3.2 基于支持向量机的发电设备故障诊断模型	第16-23页
3.2.1 诊断模型构建的基本步骤	第17-18页
3.2.2 基于主成分分析方法的特征提取	第18-20页
3.2.3 支持向量机分类	第20-22页
3.2.4 构造多个分类器投票	第22-23页
3.3 实验与结果分析	第23-27页
3.3.1 实验数据	第23-24页
3.3.2 实验过程	第24-25页
3.3.3 结果分析	第25-27页
3.4 小结	第27-28页
第四章支持向量机在故障趋势预测中的应用	第28-39页
4.1 引言	第28-29页
4.2 基于支持向量机的发电设备故障趋势预测模型	第29-33页
4.2.1 预测模型构建的基本步骤	第30页
4.2.2 特征选择	第30-31页
4.2.3 支持向量机回归	第31-33页
4.2.4 模型参数优化	第33页
4.3 实验与结果分析	第33-37页
4.3.1 数据选取	第33-34页
4.3.2 实验过程	第34-36页
4.3.3 结果分析	第36-37页
4.4 小结	第37-39页
第五章总结与展望	第39-40页
参考文献	第40-43页
发表论文和参加科研情况说明	第43-44页
致谢	第44-45页

本篇论文共45页，点击这进入下载页面。

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