基于IGA的Volterra核辨识及机械振动信号消噪方法研究



基于IGA的Volterra核辨识及机械振动信号消噪方法研究

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基于IGA的Volterra核辨识及机械振动信号消噪方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 引言	第10-19页
· 课题研究背景和意义	第10-11页
· 机械振动信号消噪研究现状及存在问题	第11-13页
· Volterra核辨识研究现状	第13-14页
· 遗传算法研究现状	第14-16页
· 本文待解决问题及研究内容	第16-19页
2 遗传算法的原理及其改进	第19-35页
· 遗传算法的基本原理	第19-22页
· 遗传算法基本思想	第19-20页
· 遗传算子	第20-21页
· 遗传操作步骤	第21-22页
· 粒子群算法基本原理	第22-26页
· 粒子群算法的基本思想	第23-24页
· 粒子群算法中的相关参数	第24-25页
· 粒子群算法实现步骤	第25-26页
· 改进遗传算法（IGA）	第26-33页
· 基于对立学习机制的种群初始化操作	第27-28页
· 自适应混合寻优策略	第28-30页
· 改进遗传算法（IGA）流程	第30-33页
· 改进的遗传算法（IGA）性能测试	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
3 Volterra级数及其核参数辨识	第35-42页
· Volterra级数模型	第35-36页
· Volterra级数时域模型的核参数辨识原理	第36-39页
· 基于IGA的Volterra核辨识	第39-41页
· 适应度函数选择	第39-40页
· 仿真研究	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
4 机械振动信号消噪方法研究	第42-71页
· 机械振动信号噪声的产生原因及危害	第43-44页
· 机械振动噪声的产生	第43页
· 机械振动噪声的危害	第43-44页
· 机械振动信号噪声滤除的基本原理	第44-49页
· 机械振动信号噪声滤除的基本原理	第45-46页
· 三种典型滤波方法分析比较	第46-49页
· 基于IGA辨识Volterra核的机械振动信号滤波方法	第49-69页
· 适应度函数选择	第49-50页
· 基于IGA辨识Volterra核的机械振动信号滤波流程	第50页
· 基于IGA辨识Volterra核的滤波方法性能测试	第50-60页
· 基于IGA辨识Volterra核的机械振动信号滤波方法性能测试	第60-69页
· 本章小结	第69-71页
5 结论与展望	第71-73页
· 结论	第71页
· 展望	第71-73页
参考文献	第73-78页
致谢	第78-79页
攻读学位期间的研究成果	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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