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时序数据挖掘及其在故障诊断中的应用研究
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时序数据挖掘及其在故障诊断中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-11 页
第一章 绪论第11-26 页
　　· 机械故障诊断第12-14 页
　　　　· 机械故障诊断主要研究内容第12-13 页
　　　　· 机械故障诊断技术理论及方法第13 页
　　　　· 机械故障诊断的现状及发展趋势第13-14 页
　　· 数据挖掘技术第14-18 页
　　　　· 数据挖掘技术简介第14-15 页
　　　　· 数据挖掘处理模型及常用算法第15-16 页
　　　　· 设备故障诊断信息特点第16-18 页
　　　　· 国内外研究现状第18 页
　　· 时间序列数据挖掘第18-23 页
　　　　· 时间序列数据挖掘简介第18 页
　　　　· 时间序列数据挖掘主要研究内容及研究现状第18-23 页
　　· 本文主要研究内容及结构安排第23-26 页
　　　　· 本文结构安排第23-24 页
　　　　· 本文主要研究内容第24-26 页
第二章 基于 SIAAFT 算法的非线性检验第26-40 页
　　· 替代数据法第26-30 页
　　　　· 替代数据法简介第26-27 页
　　　　· 各种零假设及其算法第27-29 页
　　　　· 检验统计量第29-30 页
　　· 改进的替代数据法──SIAAFT 法第30-34 页
　　　　· IAAFT 法第30-32 页
　　　　· SIAAFT 法第32-33 页
　　　　· 选取最佳被测数据第33-34 页
　　· 算法绩效验证第34-37 页
　　· 检验统计量的影响分析第37-38 页
　　· 应用实例第38-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
第三章 基于高维相重构数据的全局投影降噪算法第40-56 页
　　· 研究基础第40-41 页
　　· 全局投影算法的实现第41-44 页
　　　　· 算法实现原理第41-43 页
　　　　· 重构时间序列第43 页
　　　　· 全局投影算法步骤第43-44 页
　　　　· 全局投影算法与局部投影算法比较第44 页
　　· 实验分析第44-48 页
　　　　· 仿真实验第44-48 页
　　　　· 讨论第48 页
　　· 全局投影算法在机械故障诊断中的应用第48-54 页
　　　　· 全局投影降噪算法用于转子轴心轨迹提纯第48-51 页
　　　　· 全局投影降噪算法用于低速重载轴承诊断第51-54 页
　　· 本章小结第54-56 页
第四章 基于 GG 聚类的时间序列分割算法第56-69 页
　　· 常用时间序列分割算法及其不足第56-57 页
　　· 时间序列分割第57-59 页
　　　　· 时间序列分割问题的形式化描述第57 页
　　　　· 分割问题基本概念第57-59 页
　　· 基于 GG 聚类的时间序列分割算法第59-63 页
　　　　· 常用 c 分割算法第59-60 页
　　　　· 基于模糊聚类的模糊分割第60-61 页
　　　　· 基于GG模糊聚类的算法实现步骤第61-62 页
　　　　· 分割数目和主成分数量的确定第62-63 页
　　· 分割算法应用实例第63-68 页
　　　　· 应用于仿真数据第63-66 页
　　　　· 应用于在线监测系统第66-68 页
　　　　· 应用展望第68 页
　　· 本章小结第68-69 页
第五章 基于 KS 检验的时序数据分类挖掘系统第69-81 页
　　· 研究基础第69-72 页
　　　　· 经验分布函数第69-70 页
　　　　· Glivenko 定理简介第70 页
　　　　· Kolmogorov 检验第70-71 页
　　　　· Smirnov 检验第71-72 页
　　· KS 检验的应用实例第72-77 页
　　　　· 仿真信号实验第72-73 页
　　　　· 齿轮故障诊断实验第73-75 页
　　　　· KS 检验应用于故障分类第75-77 页
　　· 远程监测与诊断系统中的应用实例第77-80 页
　　　　· 利用 KS 检验快速诊断轴承故障第77-79 页
　　　　· 故障分类器准确性验证第79-80 页
　　· 本章小结第80-81 页
第六章 基于支持向量机的时序数据趋势预测第81-100 页
　　· 常用的时间序列预测方法及其不足第81-83 页
　　· 研究基础第83-88 页
　　　　· SVM 用于函数逼近的基本理论第83-86 页
　　　　· 进化策略法第86-88 页
　　· 基于支持向量回归的时间序列预测模型第88-91 页
　　　　· 时间序列预测模型的建立第88-89 页
　　　　· 数据准备第89-90 页
　　　　· 预测模型第90 页
　　　　· 预测评价指标第90-91 页
　　· 仿真实验第91-97 页
　　　　· 核函数的选择第91-92 页
　　　　· 进化策略法用于优化 SVM 参数第92-93 页
　　　　· 两种算法的预测实验比较第93-96 页
　　　　· 多步预测实验第96-97 页
　　· 应用实例第97-98 页
　　· 本章小结第98-100 页
第七章 基于时序数据挖掘的远程监测与诊断系统第100-110 页
　　· 数据仓库第100-105 页
　　　　· 从数据库到数据仓库第100 页
　　　　· 数据仓库定义第100-101 页
　　　　· 机械监测系统数据仓库第101-103 页
　　　　· 数据接口第103-105 页
　　· 时间序列数据挖掘快速处理模型第105-106 页
　　· 风机远程监测与诊断系统构建第106-108 页
　　　　· 监测对象第106 页
　　　　· 诊断系统网络运行结构第106-107 页
　　　　· 系统诊断数据挖掘结构第107-108 页
　　· 结论第108-110 页
第八章 总结与展望第110-112 页
　　· 论文主要完成工作第110-111 页
　　· 未来工作展望第111-112 页
参考文献第112-120 页
在学研究成果第120-121 页
致谢第121-122 页
论文主要创新点第122 页

本篇论文共122页，点击这进入下载页面。
 
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