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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于改进ISOMAP和人工免疫算法的AUV推进器弱故障诊断方法研究
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基于改进ISOMAP和人工免疫算法的AUV推进器弱故障诊断方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 课题的研究意义第11-12页
    1.2 AUV推进器故障诊断发展动态第12-18页
        1.2.1 AUV故障诊断方法分类第12-13页
        1.2.2 AUV推进器故障诊断方法研究现状第13-18页
    1.3 基于流形学习算法的故障诊断方法研究现状第18-20页
    1.4 基于免疫算法的故障诊断方法研究现状第20-21页
    1.5 课题的来源及本文研究内容第21-23页
第2章 AUV推进系统研究第23-33页
    2.1 引言第23页
    2.2“海狸-II”AUV简介第23-25页
    2.3 AUV推进系统研究第25-32页
        2.3.1 主推进器结构设计与改进第25-28页
        2.3.2 推进器动力学建模及实验第28-30页
        2.3.3 推进器故障模拟方法第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第3章 AUV推进器故障特征提取方法及实验研究第33-59页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 传统ISOMAP算法中相关参数的确定第34-39页
        3.2.1 延时量τ 和嵌入维数m的确定第35页
        3.2.2 降维维数d的确定第35-39页
    3.3 基于D-S证据理论与ISOMAP相结合的特征提取算法研究第39-44页
        3.3.1 传统ISOMAP算法存在问题分析第39-40页
        3.3.2 基于D-S证据理论与ISOMAP相结合的特征提取算法的提出第40-42页
        3.3.3 使用D-S证据理论时存在问题分析第42-44页
    3.4 基于改进D-S证据理论的AUV故障特征提取算法研究第44-48页
        3.4.1 基于改进D-S证据理论算法研究第44-46页
        3.4.2 基于改进D-S证据理论的故障特征提取方法的提出第46-48页
    3.5 实验验证第48-56页
        3.5.1 改进D-S证据理论数据融合效果对比实验验证第48-52页
        3.5.2 相空间重构效果对比实验验证第52-54页
        3.5.3 特征提取结果对比实验验证第54-56页
    3.6 本章小结第56-59页
第4章 AUV推进器故障检测方法及实验研究第59-71页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 基于改进人工免疫算法的故障检测方法研究第60-65页
        4.2.1 传统人工免疫算法存在问题分析第60-61页
        4.2.2 改进算法相关简化及响应流程第61-63页
        4.2.3 本文故障检测方法具体实现过程第63-65页
    4.3 实验验证第65-69页
        4.3.1 强故障检测对比实验第65-68页
        4.3.2 弱故障故障检测对比实验第68-69页
    4.4 本章小结第69-71页
第5章 AUV推进器未知程度故障辨识方法及实验研究第71-85页
    5.1 引言第71页
    5.2 基于故障半径的故障辨识方法研究第71-75页
        5.2.1 故障半径与故障程度关系研究第71-73页
        5.2.2 基于故障半径方法的故障辨识结果与原因分析第73-75页
    5.3 基于改进SVDD算法的故障辨识方法研究第75-80页
        5.3.1 使用SVDD算法进行分类面划分原因分析第75-76页
        5.3.2 故障超球半径与故障程度关系研究第76-78页
        5.3.3 本文基于改进SVDD算法的故障辨识方法第78-80页
    5.4 未知程度故障辨识实验研究第80-83页
        5.4.1 改进SVDD方法与故障半径方法辨识效果对比第80-81页
        5.4.2 改进SVDD方法与传统SVDD方法辨识效果对比第81-82页
        5.4.3 本文改进SVDD方法弱故障辨识效果对比第82-83页
    5.5 本章小结第83-85页
结论第85-87页
参考文献第87-96页
致谢第96页

 
 
论文编号BS3196797,这篇论文共96
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