【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TV738
【目录】：
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-10
- 1 绪论10-26
- 1.1 引言10-11
- 1.2 故障诊断方法概述11-19
- 1.3 支持向量机及其应用概述19-23
- 1.4 本文的研究工作及意义23-26
- 2 支持向量机基本理论26-46
- 2.1 引言26-27
- 2.2 统计学习理论的基本内容27-34
- 2.3 支持向量机理论34-42
- 2.4 最小二乘支持向量机42-45
- 2.5 本章小结45-46
- 3 基于支持向量机的水电机组振动故障分类研究46-61
- 3.1 引言46-47
- 3.2 基于小波分析的故障特征提取47-52
- 3.3 基于LS-SVM 的故障分类模型52-57
- 3.4 水电机组振动故障分类识别57-60
- 3.5 本章小结60-61
- 4 基于支持向量机的水电机组状态预测研究61-81
- 4.1 引言61-62
- 4.2 预测可行性分析62-65
- 4.3 预测方法概述65-66
- 4.4 预测方法评价准则和误差评价函数66-69
- 4.5 基于小波与LS-SVM 的集成预测模型69-74
- 4.6 水电机组振动状态预测分析74-80
- 4.7 本章小结80-81
- 5 基于遗传算法的支持向量机模型参数选择81-92
- 5.1 引言81-82
- 5.2 遗传算法82-86
- 5.3 GA-LSSVM 预测模型参数选择86-89
- 5.4 实例分析89-91
- 5.5 本章小结91-92
- 6 总结与展望92-95
- 6.1 研究总结92-93
- 6.2 研究展望93-95
- 致谢95-96
- 参考文献96-109
- 附录1 (攻读博士学位期间发表论文)109
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