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基于改进PSO和参数优化的LSSVM的风力发电机齿轮箱故障诊断

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基于改进PSO和参数优化的LSSVM的风力发电机齿轮箱故障诊断
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-21页
  · 课题研究背景与意义第9-11页
  · 设备故障诊断技术的研究第11-14页
    · 故障诊断技术的发展现状第11-12页
    · 故障诊断技术的基本方法第12-14页
  · 风力发电机的概述第14-17页
    · 风力发电机的简介第14-15页
    · 风力发电机的常见故障第15-17页
  · 风机齿轮箱故障诊断的研究现状第17-18页
  · 论文的主要内容第18-21页
第2章 SVM相关性理论和LSSVM的介绍第21-31页
  · 概述第21页
  · 支持向量机理论第21-25页
    · 最优超平面及其推广第21-24页
    · 核函数第24-25页
  · 支持向量机的分类算法第25-27页
  · 最小二乘支持向量机算法第27-28页
  · LSSVM和SVM的比较第28-30页
  · 本章小结第30-31页
第3章 PSO算法的改进以及在LSSVM参数寻优上的应用第31-48页
  · 概述第31页
  · 粒子群算法的改进第31-40页
    · 粒子群算法的算法原理第31-33页
    · 非线性惯性权值的粒子群算法研究第33页
    · 黑洞粒子群算法第33-38页
    · 黑洞粒子群算法融合模拟退火算法第38-40页
  · 粒子群模拟退火算法的函数优化实验第40-43页
    · 函数优化的概述第40-41页
    · 仿真结果第41-43页
  · RBH-IPSOSA算法在LSSVM参数优化上的应用第43-46页
    · LSSVM分类器的参数选择优化第43-45页
    · 仿真结果第45-46页
  · 本章小结第46-48页
第4章 优化的LSSVM在风力发电机齿轮箱故障诊断中的应用第48-65页
  · 概述第48-49页
  · 风机齿轮箱的相关问题分析第49-57页
    · 齿轮箱的常见故障类型及信号特征第49-54页
    · 风机齿轮箱的故障诊断方法第54-56页
    · 齿轮箱的故障信号的采集和特征提取第56-57页
  · 基于RBH-IPSOSA算法的LSSVM分类器模型的建立第57-60页
  · 风机齿轮箱故障诊断的仿真分析和比较第60-64页
  · 本章小结第64-65页
第5章 总结与展望第65-67页
  · 本文总结第65-66页
  · 展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第72页

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