流形算法及其水电机组噪声源检测
流形算法及其水电机组噪声源检测【摘要】:小水电作为清洁的可再生能源,是国家能源发展的重点战略方向。但是目前大多数的水电站对水电机组的异常噪声和故障诊断主要采用人工判断方式,不仅速度
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM312;TN911.7
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-9
- 第1章 绪论9-17
- 1.1 水电机组噪声源检测的意义9-10
- 1.2 流形学习与故障检测10-14
- 1.2.1 流形学习的概念10-11
- 1.2.2 流形学习方法在故障检测上的研究状况11-14
- 1.3 流形学习在水电机组噪声源检测中的应用潜力14-15
- 1.4 研究内容与结构安排15-17
- 第2章 水电机组噪声源信号提取及其去噪方法17-24
- 2.1 水电机组噪声源噪声信号分析17-19
- 2.1.1 水电机组振动噪声信号特点分析17-18
- 2.1.2 水电机组异常振动噪声产生原因分析18-19
- 2.2 基于小波分析理论的去噪方法19-23
- 2.2.1 傅立叶变换20-21
- 2.2.2 小波变换21-22
- 2.2.3 小波去噪22-23
- 2.3 本章小结23-24
- 第3章 适于线性系统在线学习的流形学习算法研究24-35
- 3.1 几种代表性的流形学习算法24-26
- 3.1.1 主成分分析24
- 3.1.2 Fisher判别分析24-25
- 3.1.3 类内特性保持的Fisher判别分析法25-26
- 3.2 基于QR分解的线性判别分析法26-28
- 3.2.1 在线学习问题26-27
- 3.2.2 基于QR分解的降维算法的描述27-28
- 3.3 增量式类内局部保持降维算法28-31
- 3.3.1 增量式类内局部保持降维算法的描述28-30
- 3.3.2 增量式类内局部保持降维算法复杂度分析30-31
- 3.4 算法性能仿真实验31-34
- 3.4.1 分类性能实验31-33
- 3.4.2 增量方法与其批量方法在线学习性能比较33-34
- 3.5 小结34-35
- 第4章 适于非线性系统在线学习的流形学习算法研究35-44
- 4.1 核空间方法研究及应用35-37
- 4.1.1 核空间理论35
- 4.1.2 核Fisher判别分析法35-37
- 4.2 基于QR分解的核判别分析法37-38
- 4.3 基于QR分解的增量式核判别分析法38-41
- 4.3.1 基于QR分解的增量式核判别分析法算法描述38-40
- 4.3.2 基于QR分解的增量式核判别分析法复杂度分析40-41
- 4.4 算法性能仿真实验41-43
- 4.4.1 分类性能实验41-42
- 4.4.2 增量方法与其批量方法在线学习性能比较42-43
- 4.5 小结43-44
- 第5章 流形学习在水电机组噪声源检测中的应用44-51
- 5.1 水电机组噪声源类型分析44
- 5.2 水电机组噪声源在线检测实验44-50
- 5.2.1 水电机组噪声源在线检测步骤45-46
- 5.2.2 信号构建及预处理46-48
- 5.2.3 水电机组噪声源在线检测实验48-50
- 5.3 小结50-51
- 第6章 总结和展望51-53
- 6.1 总结51
- 6.2 展望51-53
- 参考文献53-56
- 致谢56-57
- 攻读学位期间的科研成果57
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