免疫自适应的深度卷积神经网络故障诊断应用研究

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免疫自适应的深度卷积神经网络故障诊断应用研究

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免疫自适应的深度卷积神经网络故障诊断应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 课题研究的背景和意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 目前研究存在的问题	第13-14页
1.4 论文研究的主要内容	第14-15页
1.5 论文整体结构框架	第15-17页
第二章相关理论技术介绍	第17-27页
2.1 故障诊断技术	第17-19页
2.1.1 时域分析技术	第17-18页
2.1.2 时频分析技术	第18-19页
2.2 人工免疫算法	第19-20页
2.2.1 免疫特性	第19-20页
2.2.2 克隆选择算法	第20页
2.3 深度学习理论	第20-25页
2.3.1 深度置信网络原理	第21-22页
2.3.2 卷积神经网络原理	第22-25页
2.4 本章小结	第25-27页
第三章自适应的DCNN故障诊断模型	第27-41页
3.1 Sel-DCNN模型整体架构	第27-28页
3.2 DCNN故障诊断模型构建和训练	第28-33页
3.2.1 DCNN故障诊断模型参数选择	第28-30页
3.2.2 DCNN输入时域和频域信号大小选择	第30-31页
3.2.3 DCNN时域和频域故障诊断模型设计	第31-32页
3.2.4 DCNN模型训练	第32-33页
3.3 故障诊断	第33-36页
3.3.1 已知故障诊断	第33-34页
3.3.2 未知故障诊断	第34-36页
3.4 未知故障学习	第36-39页
3.4.1 免疫组件定义	第36-38页
3.4.2 抗体免疫学习	第38-39页
3.5 自适应DCNN检测	第39-40页
3.6 本章小结	第40-41页
第四章基于DCNN分组克隆策略的快速故障诊断模型	第41-51页
4.1 DCNN-GCS策略的故障诊断模型	第41-42页
4.2 故障检测	第42-43页
4.2.1 结果可靠性评估	第42-43页
4.2.2 故障确定性检测	第43页
4.3 分组克隆策略在线学习	第43-48页
4.3.1 基本组件定义	第43-45页
4.3.2 分组克隆规则	第45-46页
4.3.3 连续区域变异操作	第46页
4.3.4 在线学习	第46-48页
4.4 DCNN分组克隆策略模型	第48-49页
4.5 本章小结	第49-51页
第五章实验设计与分析	第51-65页
5.1 实验开发环境	第51页
5.2 数据来源和预处理	第51-54页
5.3 实验评价指标	第54页
5.4 实验主要内容	第54-59页
5.4.1 DCNN模型训练过程	第55-56页
5.4.2 Sel-DCNN诊断结果与分析	第56-57页
5.4.3 DCNN-GCS诊断结果与分析	第57-58页
5.4.4 深度卷积相关算法模型对比	第58页
5.4.5 算法模型检测效率对比	第58-59页
5.5 DCNN特征提取有效性验证	第59-60页
5.5.1 DCNN与特征提取技术对比	第59-60页
5.5.2 DCNN与深度置信网络对比	第60页
5.6 故障程度评估和自适应能力	第60-62页
5.6.1 DCNN故障程度评估	第60-61页
5.6.2 环境突变自适应能力	第61-62页
5.7 多监测点诊断实验	第62-63页
5.8 实时监测诊断	第63-64页
5.9 本章小结	第64-65页
第六章总结与展望	第65-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-73页
攻读硕士期间发表论文	第73页

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