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基于局部线性嵌入算法的柴油机故障诊断研究
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基于局部线性嵌入算法的柴油机故障诊断研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
1 绪论
第9-15页
· 课题研究背景与意义
第9-10页
· 理论意义与实际应用价值
第10页
· 故障诊断技术研究现状
第10-12页
· 基于小波包与LLE的故障诊断技术
第12-13页
· 局部线性嵌入算法研究现状
第12页
· 小波包与LLE算法结合的可行性分析
第12-13页
· 本文的主要研究内容
第13-15页
2 局部线性嵌入算法和人工神经网络
第15-23页
· 流行学习的分类及主要算法
第15-16页
· 流行学习的分类
第15页
· 流行学习的主要算法
第15-16页
2.2 LLE 算法理论
第16-19页
· 近邻点的选择
第16-17页
· 近邻点之间的权重
第17-18页
· 低维嵌入空间
第18-19页
2.3 SOM-BP 神经网络与学习算法
第19-21页
2.3.1 SOM 神经网络
第20页
2.3.2 BP 神经网络
第20-21页
· 多传感器信息融合
第21-22页
· 本章小结
第22-23页
3 柴油机诊断机理
第23-29页
· 柴油机结构与工作原理
第23-25页
· 柴油机结构
第23-24页
· 柴油机的性能分析
第24-25页
· 柴油机故障类型与特征
第25-26页
· 故障类型
第25页
· 柴油机故障特征
第25-26页
· 柴油机振动诊断系统
第26-27页
· 振动激振源
第26-27页
· 柴油机振动信号特征
第27页
3.4 基于 LLE 算法的故障诊断系统
第27-28页
· 故障诊断系统的结构
第27-28页
· 故障诊断步骤
第28页
· 本章小结
第28-29页
4 柴油机故障诊断实验
第29-45页
· 故障信号的检测
第29-32页
· 实验系统的原理
第29页
· 布置实验测点
第29-30页
· 设置实验工况
第30-31页
· 采样频率的设置
第31页
· 实验步骤
第31-32页
· 柴油机振动信号特征值的提取
第32-41页
· 振动信号在时域频域的特性
第32-36页
· 时域频域的特征值提取
第36-38页
· 基于小波包能量谱分析方法提取特征值
第38-41页
· 振动测点的对比优化
第41-44页
· 本章小结
第44-45页
5 局部线性嵌入算法在故障诊断中的应用
第45-67页
· 实验测点的优化
第45-56页
· 高维特征矢量生成
第45页
5.1.2 LLE 算法参数的确定
第45-47页
5.1.3 基于 LLE 算法进行测点优化
第47-55页
· 测点优化结果分析
第55-56页
· 特征值优化
第56-66页
· 基于局部线性嵌入算法的特征值优化
第56-60页
5.2.2 改进 LLE 算法
第60-66页
· 本章小结
第66-67页
6 人工神经网络故障分类
第67-75页
6.1 SOM-BP 人工神经网络
第67页
6.2 SOM-BP 诊断结果分析
第67-70页
· 多测点振动信号的特征层融合
第70页
· 融合后诊断结果分析
第70-73页
· 本章小结
第73-75页
总结与展望
第75-76页
参考文献
第76-81页
攻读硕士学位期间发表的论文
第81-82页
致谢
第82 页
本篇论文共
82
页,
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