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建筑电气系统故障诊断方法研究
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建筑电气系统故障诊断方法研究
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页
· 国内外故障诊断理论发展现状
第9-12页
· 故障诊断理论
第9-10页
· 国内外发展现状
第10-11页
· 常见的故障诊断方法
第11-12页
· 建筑电气系统故障诊断研究现状与存在问题
第12-13页
· 论文的主要工作
第13-15页
2 引进的建筑电气系统故障实验关键技术
第15-28页
· 建筑电气系统
第15-18页
· 建筑电气系统概述
第15页
· 建筑电气系统的组成和分类
第15-18页
· 建筑电气系统故障原理分析
第18-20页
· 建筑电气实验平台MA2067功能
第20-21页
· 建筑电气实验平台故障分析
第21-26页
· 本章小结
第26-28页
3 基于支持向量机理论的故障诊断算法研究
第28-40页
· 支持向量机理论概述
第28-31页
· 建筑电气系统应用SVM的优势与可行性
第31-33页
· 支持向量机在实验平台故障诊断中的应用
第33-35页
· 故障特征量的选择与故障分类
第33页
· SVM模型的建立
第33-35页
· 支持向量机分类算法的建筑电气故障诊断实验
第35-39页
· SVM故障诊断结果及分析
第35-37页
· SVM与神经网络对故障诊断问题的比较
第37-39页
· 本章小结
第39-40页
4 基于压缩感知理论的故障诊断算法研究
第40-48页
· 压缩感知理论概述
第40-42页
· 信号稀疏表示
第40-41页
· 信号重构
第41-42页
· 压缩感知故障诊断方法
第42-44页
· 训练样本的组成
第43页
· 测试样本的稀疏分解
第43页
· 测试样本分类
第43-44页
· 稀疏表示分类算法的建筑电气故障诊断实验
第44-47页
· 实验方案设计
第44-45页
· 诊断结果及分析
第45-46页
· 压缩感知与SVM对故障诊断准确性的对比研究
第46-47页
· 本章小结
第47-48页
5 建筑电气故障实验技术的再开发
第48-68页
· 建筑电气系统故障模拟实验平台搭建
第48-54页
· 建筑电气测试平台结构设计
第48-49页
· 强电部分设计
第49-51页
· 弱电部分设计
第51-53页
· 照明系统搭建
第53-54页
· 实验系统设计
第54-62页
· 数据采集系统方案设计
第55-58页
· 实验故障设置方法
第58-59页
· 实验项目组成
第59-62页
· 故障诊断系统软件的实现
第62-65页
· 软件概述
第62-63页
· 故障诊断系统总体架构
第63-65页
· 系统测试结果及分析
第65-67页
· 本章小结
第67-68页
6 总结与展望
第68-70页
· 总结
第68-69页
· 展望
第69-70页
参考文献
第70-73页
个人简介
第73-74页
导师简介
第74-75页
获得成果目录
第75-76页
致谢
第76 页
本篇论文共
76
页,
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