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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

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