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滚动轴承故障诊断算法及软件

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
插图索引第11-12页
附表索引第12-13页
第1章 绪论第13-20页
   ·引言第13页
   ·课题研究的背景及意义第13-15页
     ·滚动轴承发展背景及现状第13-14页
     ·滚动轴承故障诊断的意义第14-15页
   ·滚动轴承故障诊断技术的发展概况第15-16页
   ·国内外研究的概况及发展趋势第16-17页
   ·神经网络理论在故障诊断中的应用第17-18页
   ·神经网络理论在滚动轴承故障诊断中的优越性第18-19页
   ·本课题的主要研究内容第19-20页
第2章 滚动轴承的故障特征分析第20-29页
   ·引言第20页
   ·滚动轴承失效的基本形式第20-21页
   ·滚动轴承振动的基本参数第21-28页
     ·滚动轴承的典型结构第21-22页
     ·滚动轴承的特征频率第22-24页
     ·滚动轴承的固有振动频率第24-25页
     ·滚动轴承有异常时的振动特性第25-28页
   ·小结第28-29页
第3章 人工神经网络理论第29-41页
   ·引言第29页
   ·人工神经网络理论第29-33页
     ·人工神经元模型第29-31页
     ·人工神经网络的结构第31-32页
     ·人工神经网络的学习方式第32-33页
   ·BP神经网络模型及其学习算法第33-40页
     ·BP网络原理及其学习算法第33-36页
       ·正向传播第34-35页
       ·反向传播第35-36页
     ·BP算法分析第36-37页
     ·BP网络的优点及局限性第37-38页
     ·BP算法的改进方法第38-40页
       ·自适应学习速率法第38-39页
       ·附加动量法第39页
       ·自适应学习速率动量BP法第39页
       ·LM(Levenberg-Marquardt)优化法第39-40页
   ·小结第40-41页
第4章 基于MATLAB的滚动轴承故障诊断模型的构建与仿真第41-63页
   ·引言第41页
   ·神经网络在故障识别中的一般步骤第41-42页
   ·基于MATLAB的BP网络工具箱介绍第42-46页
     ·MATLAB简介第42-43页
     ·MATLAB BP网络工具箱函数说明第43-46页
   ·滚动轴承故障模拟试验台介绍第46-48页
     ·滚动轴承振动实验系统设计第46-47页
     ·滚动轴承故障诊断实验第47-48页
   ·滚动轴承故障诊断模型的构建与仿真第48-58页
     ·输入向量和目标向量设计第48-51页
       ·输入向量设计第48-51页
       ·目标向量设计第51页
     ·输入层节点数第51页
     ·输出层节点数第51-52页
     ·隐层数和隐层节点数第52页
       ·隐层数的选取第52页
       ·隐层节点数的选取第52页
     ·网络学习参数的选取第52-53页
       ·学习率的确定第52-53页
       ·初始权重的设置第53页
     ·BP神经网络的创建第53-54页
     ·BP网络训练函数的确定第54-58页
       ·自适应学习速率法第55页
       ·附加动量法第55-56页
       ·自适应学习速率动量BP法第56-57页
       ·LM(Levenberg-Marquardt)优化法第57-58页
   ·BP神经网络的仿真测试第58-62页
   ·小结第62-63页
第5章 基于神经网络的滚动轴承故障诊断软件第63-72页
   ·引言第63页
   ·MATLAB与VC++应用程序接口的设计第63-65页
     ·MATLAB与VC++接口介绍第63-64页
     ·MATLAB与VC++接口方法第64-65页
       ·MATLAB引擎方法第64页
       ·Matcom编译器方法第64-65页
       ·MATLAB编译器方法第65页
   ·程序结构及界面设计第65-66页
     ·程序结构设计第65-66页
     ·程序界面设计第66页
   ·程序使用举例第66-68页
   ·软件代码实现及应用第68-71页
     ·软件程序流程图第68-69页
     ·程序代码实现第69-71页
   ·小结第71-72页
第6章 结论与展望第72-74页
   ·结论第72页
   ·展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第79-80页
附录B 部分程序代码第80-83页

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