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基于大数据处理技术的提升机制动系统故障诊断 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-5页 | | abstract | 第5-7页 | | 第一章 绪论 | 第11-19页 | | 1.1 引言 | 第11页 | | 1.2 课题背景 | 第11-12页 | | 1.3 课题研究目的和意义 | 第12-13页 | | 1.3.1 研究目的 | 第12页 | | 1.3.2 研究意义 | 第12-13页 | | 1.4 国内外研究动态 | 第13-16页 | | 1.4.1 矿井提升机故障诊断技术 | 第13-14页 | | 1.4.2 大数据技术及其在故障诊断中的应用研究 | 第14-15页 | | 1.4.3 研究动态总结 | 第15-16页 | | 1.5 主要研究内容 | 第16-17页 | | 1.6 本章小结 | 第17-19页 | | 第二章 矿井提升机制动系统故障分析与故障大数据处理 | 第19-35页 | | 2.1 引言 | 第19页 | | 2.2 矿井提升机制动系统结构及工作原理 | 第19-23页 | | 2.2.1 系统的组成及技术参数 | 第19-21页 | | 2.2.2 矿井提升机制动系统的工作原理 | 第21-23页 | | 2.3 矿井提升机制动系统常见故障分析 | 第23-25页 | | 2.4 制动系统故障数据特点分析 | 第25-26页 | | 2.5 基于大数据技术的故障诊断系统体系结构 | 第26-28页 | | 2.6 数据存储与处理技术 | 第28-32页 | | 2.6.1 基于SQL Server的故障数据存储技术 | 第28-29页 | | 2.6.2 基于机器学习算法的数据处理技术 | 第29-32页 | | 2.7 本章小结 | 第32-35页 | | 第三章 制动系统故障数据获取及分析 | 第35-43页 | | 3.1 引言 | 第35页 | | 3.2 故障类型的选取 | 第35-37页 | | 3.3 系统监测数据处理 | 第37-40页 | | 3.3.1 提升机监测系统参数 | 第37-38页 | | 3.3.2 数据准备工作综述 | 第38-40页 | | 3.4 基于SPSS的数据分析 | 第40-42页 | | 3.5 本章小结 | 第42-43页 | | 第四章 基于制动系统故障大数据的诊断方法研究 | 第43-65页 | | 4.1 引言 | 第43页 | | 4.2 机器学习算法 | 第43-49页 | | 4.2.1 决策树 | 第44-45页 | | 4.2.2 贝叶斯分类 | 第45-47页 | | 4.2.3 支持向量机 | 第47-49页 | | 4.3 算法的选择与概述 | 第49-52页 | | 4.3.1 ID3算法 | 第50页 | | 4.3.2 C4.5算法 | 第50-52页 | | 4.4 决策树分类模型的构建 | 第52-55页 | | 4.4.1 基本流程 | 第52-53页 | | 4.4.2 选择划分 | 第53-54页 | | 4.4.3 剪枝处理 | 第54-55页 | | 4.5 决策树算法的改进 | 第55-59页 | | 4.5.1 肯德尔和谐系数 | 第55-56页 | | 4.5.2 算法优化过程 | 第56页 | | 4.5.3 算法实例分析 | 第56-59页 | | 4.6 基于Python语言的算法实现 | 第59-64页 | | 4.6.1 Python程序简介 | 第59-61页 | | 4.6.2 程序代码分析 | 第61-62页 | | 4.6.3 运行结果分析 | 第62-64页 | | 4.7 本章小结 | 第64-65页 | | 第五章 诊断方法试验验证 | 第65-77页 | | 5.1 引言 | 第65页 | | 5.2 试验方案设计 | 第65-68页 | | 5.2.1 试验台 | 第65页 | | 5.2.2 传感器布置 | 第65-67页 | | 5.2.3 试验方案 | 第67-68页 | | 5.3 试验内容 | 第68-71页 | | 5.3.1 故障模拟试验 | 第68-69页 | | 5.3.2 数据采集试验 | 第69-71页 | | 5.4 诊断模型应用 | 第71-75页 | | 5.4.1 评价指标的选择 | 第71-72页 | | 5.4.2 试验结果分析 | 第72-75页 | | 5.5 本章小结 | 第75-77页 | | 第六章 结论与展望 | 第77-79页 | | 6.1 工作总结 | 第77页 | | 6.2 主要结论 | 第77-78页 | | 6.3 工作展望 | 第78-79页 | | 参考文献 | 第79-83页 | | 致谢 | 第83-85页 | | 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第85页 |
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论文编号BS4220449，这篇论文共85页
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