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栈式流形自编码器在风机齿轮箱故障诊断的应用

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栈式流形自编码器在风机齿轮箱故障诊断的应用
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
    1.2 基于数据驱动的故障诊断技术国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 信号采集第12-13页
        1.2.2 信号预处理和特征提取第13-14页
        1.2.3 深度学习在故障诊断的应用研究第14-16页
    1.3 研究内容和创新点第16-18页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 创新点第17-18页
    1.4 本章小结第18-19页
第2章 基于流形学习的数据表示第19-31页
    2.1 常用的流形学习模型第19-24页
        2.1.1 t-分布随机邻域嵌入(tSNE)第19-21页
        2.1.2 等距特征映射(Isomap)第21-22页
        2.1.3 局部线性嵌入(LLE)第22-23页
        2.1.4 局部保留投影(LPP)第23-24页
    2.2 实验结果与分析第24-29页
        2.2.1 流形数据可视化第24-27页
        2.2.2 旋转设备标杆数据可视化第27-29页
    2.3 本章小结第29-31页
第3章 SMAE深度网络的构建和预训练第31-44页
    3.1 自编码器在故障诊断的应用研究第31-32页
    3.2 SMAE深度网络的基本理论介绍第32-36页
        3.2.1 AE的基本理论第32-34页
        3.2.2 栈式流形自编码器(SMAE)第34-36页
        3.2.3 SMAE实现过程第36页
    3.3 基于SMAE深度网络的故障诊断模型预训练第36-43页
        3.3.1 实验平台介绍与数据采集第37-40页
        3.3.3 SMAE的深度网络预训练第40-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于SMAE深度网络的风机齿轮箱故障诊断第44-57页
    4.1 基于SMAE的风机齿轮箱故障诊断方案第44-45页
    4.2 参数分析第45-49页
        4.2.1 学习速率第45-47页
        4.2.2 迭代次数第47页
        4.2.3 最优参数下的风机齿轮箱故障诊断第47-48页
        4.2.4 输入数据对测试精度的影响第48-49页
    4.3 对比实验第49-56页
        4.3.1 对比模型介绍第49-54页
        4.3.2 对比实验结果及分析第54-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 研究总结第57-58页
    5.2 研究展望第58-59页
参考文献第59-64页
致谢第64-65页
在学期间发表论文及参加课题情况第65-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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