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基于擴展平行因子分析的機械故障診斷方法研究

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基于擴展平行因子分析的機械故障診斷方法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
Abstract第6-11頁
第1章 緒論第11-19頁
  1.1 課題的提出及其意義第11-13頁
  1.2 機械故障盲源分離國內外研究現狀第13頁
  1.3 平行因子分析的國內外研究現狀第13-16頁
  1.4 本課題的研究內容和主要創新點第16-19頁
    1.4.1 主要內容第16-18頁
    1.4.2 關鍵問題和主要創新點第18-19頁
第2章 基于PARAFAC2 的盲分離方法研究第19-32頁
  2.1 概述第19-20頁
  2.2 PARAFAC2 理論及其算法第20-23頁
  2.3 仿真研究第23-28頁
  2.4 實驗研究第28-31頁
  2.5 本章小結第31-32頁
第3章 EMD-PARAFAC2和LMD-PARAFAC2 盲分離方法研究第32-48頁
  3.1 概述第32-33頁
  3.2 EMD-PARAFAC2 盲分離方法第33-37頁
  3.3 LMD-PARAFAC2 盲分離方法第37-40頁
  3.4 仿真研究第40-43頁
  3.5 實驗研究第43-47頁
  3.6 本章小結第47-48頁
第4章 基于PARAFAC2 的卷積混合盲分離方法研究第48-60頁
  4.1 概述第48-49頁
  4.2 PARAFAC2 卷積模型的建立第49-52頁
  4.3 仿真研究第52-56頁
  4.4 實驗研究第56-59頁
  4.5 本章小結第59-60頁
第5章 基于TUCKER-DBN的機械故障識別方法研究第60-70頁
  5.1 概述第60-61頁
  5.2 TUCKER分解第61-62頁
  5.3 DBN算法第62-64頁
  5.4 TUCKER-DBN模型建立第64-65頁
  5.5 實驗研究第65-69頁
  5.6 本章小結第69-70頁
第6章 總結與展望第70-72頁
  6.1 總結第70-71頁
  6.2 展望第71-72頁
參考文獻第72-79頁
攻讀碩士學位期間發表的論文和參加科研情況第79-80頁
致謝第80-81頁

本篇論文共81頁,點擊這進入下載頁面。
 
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