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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究
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工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
符号对照表第9-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 论文研究背景第13-14页
    1.2 故障诊断研究现状第14-16页
    1.3 盾构机故障诊断研究现状第16页
    1.4 混合模型研究现状第16-18页
    1.5 论文研究的目的和意义第18页
    1.6 论文结构组织第18-21页
第二章 混合故障诊断模型第21-27页
    2.1 混合故障诊断模型第21-22页
    2.2 混合模型中的关键技术第22-26页
        2.2.1 数据预处理第22-24页
        2.2.2 基于知识工程的方法第24-25页
        2.2.3 基于数据驱动的方法第25-26页
        2.2.4 数据挖掘与知识发现第26页
    2.3 本章小结第26-27页
第三章 基于支持向量机的数据驱动方法第27-37页
    3.1 基于数据驱动的方法简介第27页
    3.2 支持向量机(SVM)算法理论第27-33页
        3.2.1 SVM算法在故障诊断中研究现状第28页
        3.2.2 支持向量机(SVM)算法理论第28-33页
    3.3 核函数及其参数的选择第33-35页
    3.4 多分类问题第35-36页
        3.4.1 全局多类支持向量机第36页
        3.4.2 组合多分类第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 利用数据挖掘技术进行知识发现第37-45页
    4.1 基于知识工程的方法第37-39页
        4.1.1 专家系统研究现状第37-38页
        4.1.2 专家系统简介第38页
        4.1.3 专家系统中知识发现第38-39页
    4.2 利用关联规则算法进行知识发现第39-41页
        4.2.1 数据挖掘与知识发现第39页
        4.2.2 关联规则算法Apriori第39-40页
        4.2.3 Apriori算法中规则发现第40-41页
    4.3 利用聚类算法进行知识发现第41-43页
        4.3.1 k-means算法简介第41-43页
        4.3.2 k-means算法进行知识发现第43页
    4.4 本章小结第43-45页
第五章 盾构机管片拼装系统故障诊断第45-59页
    5.1 盾构机简介第45-46页
    5.2 液压系统常见故障简介第46-47页
    5.3 周向回转液压系统仿真第47-52页
        5.3.1 AMESim软件简介第47-48页
        5.3.2 液压系统油液污染故障仿真第48-50页
        5.3.3 液压系统漏油故障仿真第50-52页
    5.4 应用基于数据驱动的方法进行故障诊断第52-56页
        5.4.1 油液污染故障仿真分类结果第52-54页
        5.4.2 漏油故障数据:第54-55页
        5.4.3 三种不同状态的分类结果第55-56页
    5.5 利用数据挖掘来发现知识第56-58页
        5.5.1 利用关联规则算法来发现知识第56-57页
        5.5.2 利用聚类算法发现知识第57-58页
    5.6 本章小结第58-59页
第六章 总结和展望第59-61页
    6.1 研究总结第59页
    6.2 研究展望第59-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-67页
作者简介第67-68页

 
 
论文编号BS2556753,这篇论文共68
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