基于HMM的退化状态识别和故障预测研究

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基于HMM的退化状态识别和故障预测研究

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基于HMM的退化状态识别和故障预测研究

论文目录
中文摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-11页
第一章绪论	第11-19页
· 选题背景及研究意义	第11-12页
· 国内外研究现状	第12-17页
· 信号分析与处理技术研究现状	第12-14页
· 模式识别方法研究现状	第14-15页
· 性能退化评估及故障预测研究现状	第15-17页
· 本文研究内容和论文结构	第17-19页
第二章 PHM 基本理论和相关技术	第19-29页
· 引言	第19-20页
· 小波包预处理的基本理论	第20-22页
· 小波变换的基本思想	第20-21页
· 小波包变换的基本思想	第21-22页
· HMM 的基本理论	第22-28页
· 隐马尔科夫模型	第22-24页
· HMM 的基本算法	第24-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于小波包-EMD 能量熵的特征提取方法	第29-43页
· 引言	第29页
· 小波包能量阈值去噪法	第29-34页
· 小波包能量阈值去噪法	第29-30页
· 小波包能量阈值去噪实验结果	第30-34页
· 基于 EMD 特征提取方法	第34-38页
· EMD 概述	第34-36页
· 基于 EMD 能量熵特征提取方法	第36页
· EMD 能量熵特征提取实验结果	第36-38页
· 基于液压元件的数据预处理和特征提取	第38-42页
· 振动信号预处理	第38-40页
· 基于 EMD 能量熵的特征提取	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
第四章基于改进 HMM 的退化状态识别和故障预测研究	第43-63页
· 引言	第43页
· 基于 HMM 训练算法的改进	第43-47页
· 针对多个观测序列的 HMM	第43-45页
· 基于 PSO 算法对 HMM 参数的优化	第45-47页
· 基于改进 HMM 的设备状态识别和故障预测方法	第47-56页
· 设备状态退化过程	第47-49页
· 设备退化状态转移	第49-51页
· 基于 PSO-HMM 设备退化状态识别	第51-53页
· 基于指数平滑预测和 HMM 的故障预测的研究及仿真	第53-56页
· 基于液压元件退化状态识别和故障预测	第56-62页
· 基于 PSO 改进的 HMM 的退化状态识别	第56-62页
· 基于 HMM 和指数平滑预测的故障预测	第62页
· 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-67页
· 工作总结	第63-64页
· 工作展望	第64-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-73页
攻读硕士学位期间发表论文及研究	第73-74 页

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