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,
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