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风机叶片振动主元特征自监督异常识别方法研究
目录
风机叶片振动主元特征自监督异常识别方法研究（1）．．．．．．．．．．．．3
一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、文献回顾与问题提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1振动检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2主元分析原理及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3异常检测方法的综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.4风机叶片振动监测中主要问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
三、风机叶片振动数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据收集与预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2数据清洗与缺失值处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3特征提取与降维技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、主元特征选取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.1主元特征选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.2主元特征的计算与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3实验验证与性能指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
五、自监督学习在风机叶片振动中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.1自监督学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.2自监督学习在异常检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3融合自监督学习与主元特征的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
六、基于主元特征的自监督异常检测算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.1算法框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.2训练与测试数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
风机叶片振动主元特征自监督异常识别方法研究（2）．．．．．．．．．．．24
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
相关概念与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.1风机叶片振动信号．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2主元分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3自监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
异常检测方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1基于机器学习的异常检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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