基于小波分析的故障模式提取研究



基于小波分析的故障模式提取研究

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基于小波分析的故障模式提取研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
· 课题研究背景	第8-9页
· 研究的主要内容	第9-10页
· 解决方案及关键技术	第10-11页
· 论文章节安排	第11-12页
· 小结	第12-13页
2 研究现状及相关技术	第13-24页
· 研究现状	第13-15页
· 信号处理技术	第15-17页
· 傅里叶变换的地位及不足	第16页
· 小波分析的由来与前景	第16-17页
· 小波分析理论及其特点与难点	第17-21页
· 小波分析理论	第17-18页
· 小波分析的特点	第18-19页
· 常用小波	第19-21页
· 小波分析应用中的难点	第21页
· 特征提取技术	第21-22页
· 模式识别技术	第22-24页
3 电路板故障智能诊断系统设计	第24-38页
· 系统总体设计	第24-26页
· 系统通用方案	第24-26页
· 改进后的方案	第26页
· 智能诊断模块	第26-34页
· BP神经网络模块	第26-30页
· 支持向量机模块	第30-33页
· 信息融合模块	第33-34页
· 小波分析难点突破	第34-37页
· 小波基函数选取	第34-35页
· 小波分解层数和小波系数的选择	第35页
· 特征向量生成算法	第35-37页
· 小波分析评价标准设计	第37-38页
· 特征向量波动性判定	第37页
· 时间复杂度判定	第37-38页
4 电路板故障诊断系统的实现	第38-53页
· 系统平台的搭建	第38-39页
· 系统实现	第39-44页
· 小波分解及评价的实现	第39-41页
· 故障训练和诊断流程的实现	第41-43页
· 基于诊断结果的小波分解评价验证实现	第43-44页
· 试验验证	第44-52页
· 特征向量波动性验证	第45-47页
· 小波分析评价	第47-52页
· 小结	第52-53页
5 结论与展望	第53-54页
· 主要结论	第53页
· 后续工作的展望	第53-54页
参考文献	第54-57页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文	第57-58页
致谢	第58页

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