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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,点击这进入下载页面
 
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