基于SaCE-ELM的地铁牵引控制系统故障诊断



基于SaCE-ELM的地铁牵引控制系统故障诊断

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基于SaCE-ELM的地铁牵引控制系统故障诊断

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-17页
1.1 研究背景与意义	第8页
1.2 故障诊断技术现状	第8-15页
1.2.1 故障诊断技术发展历程	第9-10页
1.2.2 故障诊断方法	第10-14页
1.2.3 本文方法选择	第14-15页
1.3 研究内容及论文结构安排	第15-17页
2 极限学习机	第17-28页
2.1 人工神经网络	第17-22页
2.1.1 生物神经元模型	第17-18页
2.1.2 人工神经元	第18-19页
2.1.3 神经网络的分类和学习算法	第19-22页
2.2 极限学习机	第22-27页
2.2.1 前馈神经网络	第22-25页
2.2.2 极限学习机	第25-27页
2.3 本章小结	第27-28页
3 差分进化算法优化的极限学习机	第28-42页
3.1 差分进化算法	第28-36页
3.1.1 标准差分进化算法	第28-31页
3.1.2 控制参数选择研究	第31-33页
3.1.3 差分变异策略选择及其改进	第33-35页
3.1.4 自适应多策略差分进化算法的实验验证	第35-36页
3.2 SaCE-ELM算法及其实验验证	第36-41页
3.2.1 SaCE-ELM算法简介	第36-39页
3.2.2 基于UCI数据集的实验验证	第39-41页
3.3 本章小结	第41-42页
4 地铁电力机车牵引控制系统故障诊断	第42-50页
4.1 地铁列车控制系统	第42-45页
4.2 故障数据提取流程	第45-48页
4.3 实验结果及分析	第48-49页
4.4 本章小结	第49-50页
结论与展望	第50-51页
参考文献	第51-54页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第54-55页
致谢	第55-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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