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基于密度可调谱聚类的半监督SVM机械早期故障预示方法
中文名称: 基于密度可调谱聚类的半监督SVM机械早期故障预示方法
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论文编号: 4141684收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Machinery Incipient Fault Prognosis Based on Density-adjustable Spectral Clustering and Semi-supervised SVM
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 车辆工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 谱聚类 密度 SVM 齿轮 轴承
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 由于机械(如汽车变速器)早期故障的特征信号微弱,容易淹没在强噪声之中,而且已知故障模式样本不足,传统的频谱分析方法对故障的早期检测不敏感,因此,开展早期故障智能预示的研究(略)意义. 本文提出了基于密度可调谱聚类的半监督SVM(DSTSVM)方法,利用基于密度可调谱聚类的思想对数据进行特征提取,并且构造半监督SVM(TSVM)的核函(略)下降法对TSVM进行协同训练,实现对数据的分类,通过仿真和实例,将该方法与SVM、TSVM和基于聚类核的半监督SVM(CKSVM)进行对比分析,(略)有效反映数据结构信息,用少量已知标签样本便能得到较高分类正确率. 利用传动试验台对汽车变速箱进行无故障、齿轮轻微点蚀和齿轮轻微剥落试验,通过时域、频域方法分析出早期故障诊断的困难所在,将基于密度可调谱聚类的半监督SVM方法应用到齿轮早期故障预示中,分别采用经过P(略)域特征指标、构造的频域能量因子作为输入,并将多传感器数据进行融合学习,与其它方法进行对比,证明了该方法在齿轮故障预示中的有效性和优越性. 采用美(略)电机轴承故障数据,对内圈、外圈、滚动体故障做了时频域分析,分析出滚动...
The information of machine incipient fault is always weak and c(omitted)d by strongnoises, which limited the application of traditional spectrum analysis. Moreover, there isalways (omitted)ult sampl(omitted)n the learning machine. Therefore, it is important andsignificant to select sensitive features and diagnose machine incipient faults.A novel method was presen(omitted)s paper, which using Density adjustable SpectralClustering and Semi supervised SVM (calle(omitted)for machine faults prognosis. Fi...
目录:
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-14页
  ·课题研究的背景和意义第10-11页
    ·课题来源第10页
    ·研究意义第10-11页
  ·国内外研究现状第11-13页
    ·机械故障诊断的发展现状第11-12页
    ·半监督学习的发展现状第12-13页
  ·论文的研究内容第13-14页
第2章 早期故障特征选择第14-24页
  ·特征指标第14-19页
    ·时域特征指标第14-16页
    ·频域能量因子第16-19页
  ·PCA 特征选择第19-23页
    ·PCA 特征选择方法第19-21页
    ·实例分析第21-23页
  ·小结第23-24页
第3章 基于密度可调谱聚类的半监督SVM 方法第24-41页
  ·谱聚类第24-26页
    ·谱图第24页
    ·谱聚类特征提取第24-26页
  ·基于密度可调谱聚类的特征提取第26-31页
    ·相似性度量第26-27页
    ·基于密度可调谱聚类的特征提取第27-28页
    ·仿真分析第28-31页
  ·半监督SVM第31-34页
    ·SVM 简述第31-32页
    ·半监督SVM 算法第32-34页
  ·基于密度可调谱聚类的半监督SVM 方法第34-37页
    ·DSTSVM 算法第34页
    ·仿真分析第34-35页
    ·参数优化第35-37页
  ·故障诊断模型与实例分析第37-40页
  ·小结第40-41页
第4章 机械早期故障预示第41-62页
  ·变速箱齿轮早期故障预示第41-55页
    ·齿轮数据采集第41-44页
    ·振动信号特征分析第44-48页
    ·基于密度可调谱聚类的半监督SVM 的齿轮早期故障检测第48-53页
    ·基于密度可调谱聚类的半监督SVM 的齿轮早期故障分类第53-55页
  ·轴承早期故障预示第55-60页
    ·轴承数据采集第55-56页
    ·振动信号特征分析第56-59页
    ·基于密度可调谱聚类的半监督SVM 的轴承早期故障检测第59页
    ·基于密度可调谱聚类的半监督SVM 的轴承早期故障分类第59-60页
  ·小结第60-62页
结论与展望第62-64页
  结论第62-63页
  展望第63-64页
参考文献第64-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附件第71页
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