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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的机械故障识别与状态评估研究
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基于深度学习的机械故障识别与状态评估研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-21页
    1.1 课题背景和研究意义第9-11页
    1.2 机械设备故障诊断国内外研究现状分析第11-19页
        1.2.1 特征提取与空间转换研究现状第12-15页
        1.2.2 基于机器学习的数据挖掘研究现状第15-17页
        1.2.3 机械设备故障诊断研究现状与分析第17-19页
    1.3 本文的结构安排第19-21页
2 混合域特征提取及流形空间转换第21-35页
    2.1 信号预处理第21-22页
    2.2 混合域特征提取第22-25页
        2.2.1 时域、频域特征提取第22-24页
        2.2.2 小波包能量特征提取第24-25页
    2.3 基于流形学习的特征空间转换第25-33页
        2.3.1 流形学习特征转换概述第25-26页
        2.3.2 等距映射(Isomap)第26-27页
        2.3.3 主成分分析(PCA)第27-28页
        2.3.4 其他主要特征空间转换方法第28-29页
        2.3.5 转换效果比较第29-33页
    2.4 本章小结第33-35页
3 基于SAA的DBN故障识别模型优化第35-61页
    3.1 深度置信网络(DBN)第35-38页
        3.1.1 DBN网络结构第35-37页
        3.1.2 DBN训练第37-38页
    3.2 DBN故障识别第38-42页
        3.2.1 DBN故障识别分析第38-41页
        3.2.2 DBN故障识别模型的建立第41-42页
    3.3 基于SAA的DBN网络结构优化第42-45页
        3.3.1 SAA算法第42-44页
        3.3.2 基于SAA的DBN优化过程第44-45页
    3.4 实验分析第45-58页
        3.4.1 实验及数据第45-51页
        3.4.2 实验分析及对比第51-58页
    3.5 本章小结第58-61页
4 基于DBN自学习原始信号的状态评估研究第61-75页
    4.1 基于原始信号的状态评估研究分析第61-62页
    4.2 DBN状态评估第62-67页
        4.2.1 DBN自学习原始信号第62-65页
        4.2.2 DBN状态评估的实现第65-67页
    4.3 实验研究与对比第67-73页
        4.3.1 实验及数据第67-68页
        4.3.2 状态评估实验结果第68-69页
        4.3.3 对比实验及分析第69-73页
    4.4 本章小结第73-75页
5 总结与展望第75-77页
    5.1 全文总结第75页
    5.2 主要创新点第75-76页
    5.3 研究展望第76-77页
致谢第77-79页
参考文献第79-87页
附录第87页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第87页
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目目录第87页
    C.作者在攻读硕士学位期间所获得的奖励目录第87页

 
 
论文编号BS4054938,这篇论文共87
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