1 绪 论
1.1 课题的研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 液压系统故障诊断方法
1.2.2 多元时间序列分类方法
1.3 本文主要研究内容
1.4 论文的组织结构
2 液压系统故障诊断关键问题
2.1 液压系统基本结构
2.2 液压系统状态监测平台
2.3 液压系统故障产生原因和种类
2.3.1 液压系统常见故障类别及其特点
2.3.2 液压系统产生故障原因
2.3.3 液压系统故障形式
2.4 液压系统故障特点及其诊断难点
2.4.1 液压系统并发型故障特征
2.4.2 液压系统并发型故障诊断方法与关键问题
2.5 液压系统并发型故障诊断技术路线
2.6 本章小结
3 基于1NN-SVM的液压系统故障诊断方法
3.1 引言
3.2 液压系统故障的多元时间序列分析
3.2.1 多元时间序列分析相关方法
3.2.2 多元时间序列分类关键问题
3.3 面向液压系统故障诊断的1NN-SVM分类分析
3.3.1 1-NN 分类方法
3.3.2多分类SVM
3.3.3 1NN-SVM 构建
3.4 实验分析
3.5 本章小结
4 基于自适应多元时序特征提取的液压系统故障诊断方法
4.1 引言
4.2 基于1NN-SVM方法的局限性和改进
4.3面向液压系统故障的自适应多元时序特征提取模块
4.3.1 长短时间记忆网络(LSTM)
4.3.2 注意力机制
4.3.3 基于Attention的自适应多元时序特征提取模块
4.4 面向液压系统故障的多元时间序列分类方法改进
4.5 实验分析
4.6 本章小结
5 基于多元时间序列分类算法的液压系统并发型故障诊断实验
5.1 引言
5.2 诊断测试实验数据基础
5.3 基于1NN-SVM的诊断测试验证
5.3.1 液压系统单一故障诊断
5.3.2 液压系统并发型故障诊断
5.4基于自适应多元时序特征提取的诊断测试验证
5.4.1 液压系统单一故障诊断
5.4.2 液压系统并发型故障诊断
5.5 方法比较和分析
5.6 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文主要工作总结
6.2 后续工作展望
参考文献
附 录
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及专利
B. 攻读硕士学位期间参加的科研项目
C. 学位论文数据集
致谢
重庆大学;