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基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断研究

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基于神经网络的汽车发动机智能故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-9 页
第1章 绪论第9-13 页
  · 引言第9 页
  · 发动机故障诊断技术的现状及发展趋势第9-11 页
    · 发动机故障诊断技术的现状第9-10 页
    · 发动机诊断技术的发展趋势第10-11 页
  · 人工智能在故障诊断应用中的发展第11-12 页
  · 课题研究的内容和意义第12-13 页
    · 课题研究的内容第12 页
    · 课题研究的意义第12-13 页
第2章 信号采集第13-21 页
  · 汽车发动机振动原理第13-15 页
  · 发动机振动信号的采集第15-20 页
  本章小结第20-21 页
第3章 小波分析理论及其在信号处理中的应用第21-42 页
  · Fourier分析第21-23 页
  · 小波分析原理第23-28 页
    · 小波分析定义第23-24 页
    · 二进制小波变换第24 页
    · 一维Mallat算法第24-26 页
    · Doubechies紧支小波第26-27 页
    · 小波消噪方法及在汽车发动机振动信号处理中的应用第27-28 页
  · 小波包理论及其在发动机故障信号处理中的应用第28-40 页
    · 小波包的定义第28-29 页
    · 小波包算法第29-30 页
    · 利用小波包进行信号消噪处理第30-34 页
    · 利用小波包分析进行信号特征值提取第34-35 页
    · 发动机振动信号消噪与提取特征值实例第35-40 页
  本章小结第40-42 页
第4章 基于小波神经网络的故障诊断第42-59 页
  · 神经网络综述第42-43 页
    · 神经网络的发展第42 页
    · 神经网络在故障诊断中的应用第42-43 页
  · BP网络第43-46 页
    · BP模型计算公式汇总第44-45 页
    · BP学习算法的改进第45-46 页
  · 小波神经网络第46-48 页
    · 小波分析和神经网络的结合途径第46 页
    · 小波分析和神经网络的松散型结合第46-48 页
  · 算法实现及仿真实例第48-58 页
    · 故障诊断神经网络设计第48-50 页
    · 故障神经网络的训练第50-54 页
    · 基于小波神经网络的故障诊断的实现第54-58 页
  本章小结第58-59 页
第5章 基于遗传神经网络的故障诊断第59-67 页
  · 遗传算法(GA)概论第59-60 页
    · 遗传算法(GA)的发展第59 页
    · 遗传算法(GA)的特点第59-60 页
  · 遗传算法优化BP神经网络研究第60-64 页
  · 应用实例及结果分析第64-66 页
  本章小结第66-67 页
第6章 程序实现第67-72 页
  · 概述第67 页
  · VB与MATLAB的接口第67-69 页
  · 故障智能诊断系统的设计第69-70 页
  · 智能诊断系统的实现过程第70-71 页
    · 智能诊断系统学习第70-71 页
    · 智能诊断流程第71 页
  本章小结第71-72 页
结论第72-74 页
附录第74-77 页
参考文献第77-80 页
致谢第80-81 页
在攻读研究生期间发表的论文第81-82 页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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