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基于FastAP算法的港口机械故障诊断方法研究

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基于FastAP算法的港口机械故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 故障诊断技术研究现状第10-12页
    1.2.2 数据挖掘方法在故障诊断领域的研究现状第12-13页
  1.3 研究目标和内容第13-16页
    1.3.1 研究目标第13-14页
    1.3.2 研究内容第14-16页
  1.4 本文组织结构第16-17页
第2章 Fast AP 聚类算法第17-36页
  2.1 基于聚类算法的故障诊断方法第17-18页
  2.2 AP聚类算法第18-22页
    2.2.1 AP聚类算法第18-20页
    2.2.2 AP聚类算法性能分析第20-21页
    2.2.3 AP聚类算法的改进现状第21-22页
  2.3 FastAP 聚类算法第22-26页
    2.3.1 数据压缩阶段第23-25页
    2.3.2 FastAP 聚类算法第25页
    2.3.3 FastAP 聚类算法性能分析第25-26页
  2.4 FastAP 聚类算法的实现第26-29页
  2.5 实验分析第29-35页
    2.5.1 评价准则第29-30页
    2.5.2 实验环境和实验数据集第30-32页
    2.5.3 实验参数设置第32页
    2.5.4 实验结果分析第32-35页
  2.6 本章小节第35-36页
第3章 基于 Fast AP 聚类算法的故障诊断第36-57页
  3.1 基于 Fast AP 聚类算法的故障诊断模型第36-37页
  3.2 故障特征提取第37-47页
    3.2.1 EEMD方法第37-39页
    3.2.2 近似熵理论第39-41页
    3.2.3 基于EEMD和近似熵的故障特征提取方法第41页
    3.2.4 实验平台、实验数据集和实验参数第41-43页
    3.2.5 实验结果分析第43-47页
  3.3 聚类分析第47-52页
    3.3.1 聚类分析过程第47-49页
    3.3.2 实验参数第49页
    3.3.3 实验结果分析第49-52页
  3.4 故障诊断第52-56页
    3.4.1 故障诊断过程第52-55页
    3.4.2 实验结果分析第55-56页
  3.5 本章小节第56-57页
第4章 机械故障诊断系统的设计与实现第57-69页
  4.1 系统总体设计第57-60页
    4.1.1 系统框架结构第57-58页
    4.1.2 系统功能设计第58-59页
    4.1.3 系统开发工具第59-60页
  4.2 系统数据库设计第60-62页
  4.3 聚类分析功能第62-64页
  4.4 故障诊断功能第64-65页
  4.5 实例分析第65-68页
  4.6 本章小节第68-69页
第5章 总结与展望第69-71页
  5.1 总结第69页
  5.2 展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间的科研成果第75页

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