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摘要
英文摘要
目录
第一章绪论
1．1 课题背景和意义
1．2 国内外研究现状
1．2．1 高阶统计方法概述
1．2．2 基于数据有向图概述
1．2．3 解释结构模型概述
1．3 课题研究内容
1．4 论文组织结构
第二章基于高阶统计(HOS)的非线性特征提取方法与改进
2．1 高阶统计分析方法
2．1．1 随机变量特征函数
2．1．2 高阶矩和高阶累积量
2．1．3 双谱
2．1．4 双相干谱
2．2 高阶统计的非线性指数
2．2．1 数据的选择
2．2．2 NGI指数
2．2．3 NLI指数
2．2．4 TNLI指数
2．3 非线性特征提取方法应用的改进
2．4 本章小结
第三章基于数据驱动的故障因素的解释结构模型
3．1 基于数据有向图的构建
3．1．1 数据标准化
3．1．2 偏相关系数矩阵的构建
3．1．3 邻接矩阵的构建
3．1．4 有向图的构建
3．2 解释结构模型(ISM)的构建
3．2．1 基于先验知识的邻接矩阵修正
3．2．2 可达矩阵的构建
3．2．3 解释结构模型的构建
3．3 本章小结
第四章基于ISM与HOS的控制系统非线性故障诊断方法
4．1 TE过程
4．1．1 TE过程简介
4．1．2 TE仿真模型的修改
4．2 基于TE过程控制回路有向图的构建
4．2．1 基于先验知识有向图
4．2．2 基于偏相关系数有向图
4．2．3 结合先验知识和偏相关系数修正邻接矩阵
4．3 基于TE过程的ISM的构建
4．4 ISM与HOS方法的结合
4．5 不同故障类型的非线性诊断
4．5．1 案例1-IDV(4)
4．5．2 案例2-IDV(11)
4．5．3 案例3-IDV(14)
4．5．4 案例4-IDV(12)
4．6 方法优缺点比较
4．7 本章小结
第五章总结与展望
5．1 全文总结
5．2 展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介