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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--小波分析在故障诊断中的应用
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小波分析在故障诊断中的应用
 
     论文目录
 
第一章 绪论第1-16页
 1.1 故障诊断兴起的原因和意义第8页
 1.2 故障的定义、分类及故障诊断定义第8-9页
 1.3 当前动态系统故障诊断的方法第9-10页
  1.3.1 基于解析模型的方法第9页
  1.3.2 基于信号处理的方法第9-10页
  1.3.3 基于知识的方法第10页
 1.4 小波变换的兴起及其在故障诊断的应用第10-11页
 1.5 故障诊断系统的基本结构第11-13页
 1.6 MATLAB软件平台的介绍第13-14页
 1.7 本文研究概述第14-16页
第二章 动态系统奇异信号的检测第16-34页
 2.1 引言第16页
 2.2 傅里叶(Fourier)分析与小波(Wavelet)分析之比较第16-18页
 2.3 小波基与正弦基的特点比较第18页
 2.4 常用小波函数(系)介绍第18-22页
 2.5 小波基波选择的标准第22-24页
 2.6 小波变换的基本理论第24-26页
  2.6.1 连续小波变换(Continuous Wavelet Transform—CWT)第24-25页
  2.6.2 离散小波变换(Discrete Wavelet Transform—DWT)第25-26页
 2.7 小波变换的特点第26页
 2.8 基于小波变换的函数的局部正规性的描述第26-30页
 2.9 利用小波变换检测信号的突变第30-33页
 2.10 结论第33-34页
第三章 小汉变换在信号检测处理中应用第34-48页
 3.1 引言第34页
 3.2 多分辨率分析(Multi-resolution Analysis)理论介绍第34-35页
 3.3 Mallat算法第35-37页
 3.4 利用小波变换去噪提取系统波形特征第37-41页
 3.5 利用小波多分辨率分析技术分析噪声特征进行故障诊断第41-46页
 3.6 结论第46-48页
第四章 小波神经网络在故障诊断中的应用第48-64页
 4.1 引言第48页
 4.2 神经网络技术简介第48-49页
 4.3 神经网络的结构第49-50页
 4.4 神经网络的学习规则第50-51页
 4.5 小波网络的数学基础第51-53页
 4.6 小波网络简介及其结构和算法第53-55页
  4.6.1 小波网络结构各节点的确定第54页
  4.6.2 小波网络的学习算法第54-55页
 4.7 小波网络的具体算法推导第55-61页
 4.8 仿真实例第61页
 4.9 结论第61-64页
第五章 小波网络在船舶主机冷却系统故障诊断中的应用第64-72页
 5.1 引言第64页
 5.2 神经网络在故障诊断中的应用第64-65页
 5.3 小波网络用于故障诊断第65-66页
 5.4 小波网络在船舶主柴油机冷却系统故障诊断中的应用第66-69页
 5.5 结论第69-72页
第六章 总结第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
附录1:第78-81页

 
 
论文编号BS1593805,这篇论文共81
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