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基于数据融合的电梯故障诊断方法研究

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基于数据融合的电梯故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-17页
  · 课题来源第9页
  · 课题研究背景及意义第9-10页
  · 相关领域国内外研究现状第10-15页
    · 数据融合技术的研究现状第10-12页
    · 故障诊断技术的研究现状第12-15页
  · 本文的主要研究工作及结构第15-17页
    · 本文研究的主要内容第15页
    · 本文结构安排第15-17页
第2章 神经网络在电梯故障诊断中的应用第17-36页
  · 电梯常见故障第17-18页
  · 电梯故障特征的提取 10第18-20页
  · 基于 BP 神经网络的电梯故障诊断第20-29页
    · BP 神经网络算法第20-24页
    · BP 神经网络在电梯急停故障诊断中的应用第24-29页
  · 基于 GA-BP 神经网络的电梯故障诊断第29-35页
    · 遗传算法概述第29-31页
    · 遗传算法优化的 BP 神经网络第31-33页
    · GA-BP 神经网络在电梯故障诊断中的应用第33-35页
  · 本章小结第35-36页
第3章 电梯急停故障特征参数的优化第36-52页
  · 基于聚类分析的特征参数优化第36-42页
  · 基于新息特征矢量的特征参数优化第42-47页
  · 基于急停特征参数值变化率的特征参数优化第47-51页
  · 本章小结第51-52页
第4章 电梯急停故障诊断实际应用分析第52-63页
  · 电梯急停故障的多次采样诊断方法第52-53页
  · 电梯多次采样诊断中 GA-BP 诊断分类器的设计第53-60页
    · 主成分分析方法概述第53-54页
    · 基于主成分分析的 GA-BP 多次采样诊断分类器设计第54-60页
  · 电梯监控系统中的电梯故障诊断方案第60-62页
  · 本章小结第62-63页
第5章 总结与展望第63-65页
  · 本文工作总结第63页
  · 后续研究展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
附录第69-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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