工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究



工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究

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工业大数据环境下的混合故障诊断模型研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
符号对照表	第9-10页
缩略语对照表	第10-13页
第一章绪论	第13-21页
1.1 论文研究背景	第13-14页
1.2 故障诊断研究现状	第14-16页
1.3 盾构机故障诊断研究现状	第16页
1.4 混合模型研究现状	第16-18页
1.5 论文研究的目的和意义	第18页
1.6 论文结构组织	第18-21页
第二章混合故障诊断模型	第21-27页
2.1 混合故障诊断模型	第21-22页
2.2 混合模型中的关键技术	第22-26页
2.2.1 数据预处理	第22-24页
2.2.2 基于知识工程的方法	第24-25页
2.2.3 基于数据驱动的方法	第25-26页
2.2.4 数据挖掘与知识发现	第26页
2.3 本章小结	第26-27页
第三章基于支持向量机的数据驱动方法	第27-37页
3.1 基于数据驱动的方法简介	第27页
3.2 支持向量机(SVM)算法理论	第27-33页
3.2.1 SVM算法在故障诊断中研究现状	第28页
3.2.2 支持向量机（SVM）算法理论	第28-33页
3.3 核函数及其参数的选择	第33-35页
3.4 多分类问题	第35-36页
3.4.1 全局多类支持向量机	第36页
3.4.2 组合多分类	第36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章利用数据挖掘技术进行知识发现	第37-45页
4.1 基于知识工程的方法	第37-39页
4.1.1 专家系统研究现状	第37-38页
4.1.2 专家系统简介	第38页
4.1.3 专家系统中知识发现	第38-39页
4.2 利用关联规则算法进行知识发现	第39-41页
4.2.1 数据挖掘与知识发现	第39页
4.2.2 关联规则算法Apriori	第39-40页
4.2.3 Apriori算法中规则发现	第40-41页
4.3 利用聚类算法进行知识发现	第41-43页
4.3.1 k-means算法简介	第41-43页
4.3.2 k-means算法进行知识发现	第43页
4.4 本章小结	第43-45页
第五章盾构机管片拼装系统故障诊断	第45-59页
5.1 盾构机简介	第45-46页
5.2 液压系统常见故障简介	第46-47页
5.3 周向回转液压系统仿真	第47-52页
5.3.1 AMESim软件简介	第47-48页
5.3.2 液压系统油液污染故障仿真	第48-50页
5.3.3 液压系统漏油故障仿真	第50-52页
5.4 应用基于数据驱动的方法进行故障诊断	第52-56页
5.4.1 油液污染故障仿真分类结果	第52-54页
5.4.2 漏油故障数据：	第54-55页
5.4.3 三种不同状态的分类结果	第55-56页
5.5 利用数据挖掘来发现知识	第56-58页
5.5.1 利用关联规则算法来发现知识	第56-57页
5.5.2 利用聚类算法发现知识	第57-58页
5.6 本章小结	第58-59页
第六章总结和展望	第59-61页
6.1 研究总结	第59页
6.2 研究展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
致谢	第65-67页
作者简介	第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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