ECC系统数据挖掘技术及其在泵送液压系统健康状态评估中的应用



ECC系统数据挖掘技术及其在泵送液压系统健康状态评估中的应用

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ECC系统数据挖掘技术及其在泵送液压系统健康状态评估中的应用

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-20页
· 课题来源与研究意义	第12-14页
· 课题来源	第12页
· 研究意义	第12-14页
· 国内外研究现状	第14-18页
· 混凝土泵车的发展概况	第14-15页
· 数据挖掘技术的研究现状	第15-17页
· 健康状态评估研究现状	第17-18页
· 论文主要研究内容	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第二章泵车 ECC 系统中的数据挖掘	第20-28页
· 泵车 ECC 系统介绍	第20-22页
· 数据挖掘概述	第22-24页
· 数据挖掘的定义	第22页
· 统计分析与数据挖掘的关系	第22-23页
· 数据挖掘的分类	第23-24页
· 数据挖掘技术	第24-25页
· 统计分析法	第24页
· 数据分类	第24-25页
· 聚类分析	第25页
· 模糊综合评判方法	第25页
· 泵车 ECC 系统中数据挖掘过程	第25-27页
· 数据准备	第25-26页
· 数据选择	第26页
· 数据预处理	第26页
· 数据挖掘及模式评价	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章基于概念层次对泵车 ECC 系统中数据分类研究与实现	第28-42页
· 混凝土泵车 ECC系统中数据分类需求分析	第28-29页
· 数据分类技术	第29-30页
· 数据分类概述	第29页
· 概念层次技术	第29-30页
· 泵车 ECC系统中数据的概念层次	第30-37页
· 混凝土泵车介绍	第30-35页
· 泵车 ECC系统中数据分类的概念层次树	第35-37页
· 泵车 ECC系统中数据分类实现	第37-41页
· 数据准备	第37页
· 数据输入	第37-38页
· 数据分类实现	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第四章基于 K-Means 聚类分析对泵车臂架历史常用工况的确定	第42-62页
· ECC系统中数据预处理	第42-47页
· 数据准备	第44页
· 数据质量审核	第44-45页
· 缺失值填充	第45-46页
· 离群点和极端值的修正	第46-47页
· K-Means 聚类分析	第47-53页
· 聚类分析的基本方法	第48-49页
· 相似性度量	第49-50页
· K-Means算法	第50-53页
· 基于K-Means算法对泵车臂架历史常用工况确定	第53-60页
· 泵车臂架历史工况数据质量审核	第53-54页
· 泵车臂架历史工况数据预处理	第54-56页
· 基于K-Means算法分析	第56-59页
· 模型评价及应用	第59-60页
· 本章小结	第60-62页
第五章基于模糊综合评判技术对泵送液压系统健康状态的评估	第62-92页
· 混凝土泵车泵送液压系统工作原理	第62-64页
· 泵送液压系统故障机理分析	第64-68页
· 主油缸的故障机理分析	第66页
· 主油泵故障机理分析	第66页
· 泵车液压系统故障层次模型	第66-68页
· 各因素权值的计算	第68-76页
· 判断矩阵的构造	第68-72页
· 一致性检验	第72-73页
· 权值的计算	第73-76页
· 评估指标标准化	第76-78页
· 模糊综合运算	第78-91页
· 三级指标的模糊综合评估	第79-87页
· 二级指标的模糊综合评估	第87-88页
· 泵车液压系统健康状态模糊综合评估	第88-90页
· 模型评价及应用	第90-91页
· 本章小结	第91-92页
第六章结论与展望	第92-94页
· 结论	第92-93页
· 下一步研究工作展望	第93-94页
参考文献	第94-98页
致谢	第98-100页
附录A：攻读硕士学位期间的科研工作	第100页

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