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文檔簡介
1、為了降低機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的復雜性并提高診斷能力.該學位論文從模式識別的角度出發(fā),結合機器學習領域有關無監(jiān)督學習的最新研究成果,研究了非線性映射方法曲元分析(Curvilinear Component Analysis,CCA)、自組織特征映射(Self-Organizing Feature Maps, SOFM)網絡、非線性了隱變量模型生成拓撲映射(Generative Topographic Mapping,GTM)在特征提
2、取、故障模式識別和狀態(tài)監(jiān)測中的應用,旨在為研究機械設備的狀態(tài)變化與工藝參數(shù)、狀態(tài)信息之間復雜的內在關系,為機械設備故障模式、診斷知識的獲取以及設備故障識別、狀態(tài)監(jiān)測等提供新方法、新工具,并進一步豐富和發(fā)展機械設備狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷智能化的基礎理論,促進智能化診斷的理論與方法實用化.論文從特征提取角度出發(fā),討論了CCA方法實現(xiàn)非線性降維映射的算法原理、步驟,研究了高維數(shù)據的本征維數(shù)提取方法,在此基礎上提出了基于CCA的設備狀態(tài)特征提取方法
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