| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-9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13-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-14页 |
| ·旋转机械智能故障诊断技术当前的发展情况 | 第14-15页 |
| ·人工免疫系统在故障诊断研究中的应用及国内外现状 | 第15-17页 |
| ·国外研究状况 | 第16页 |
| ·国内发展现状 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容与安排 | 第17-19页 |
| 第2章 典型故障机理分析与特征提取简介 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·转子试验台简介 | 第19-20页 |
| ·典型故障概述 | 第20-21页 |
| ·转子不平衡故障 | 第20页 |
| ·转子不对中故障 | 第20-21页 |
| ·动静碰摩故障 | 第21页 |
| ·底座松动故障 | 第21页 |
| ·信息熵的概念及其基本性质 | 第21-23页 |
| ·振动信号的信息熵描述方法 | 第23-28页 |
| ·振动信号的奇异谱熵概念 | 第23-25页 |
| ·振动信号的功率谱熵 | 第25页 |
| ·振动信号的时频域谱熵 | 第25-27页 |
| ·常用信号及其熵谱值的计算方法 | 第27-28页 |
| ·基于信息熵量化特征的转子系统故障诊断方法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 阴性选择算法基础理论知识及改进算法分析 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·Forrest阴性选择算法简介 | 第30-33页 |
| ·算法原理 | 第30-31页 |
| ·算法的数学描述 | 第31-33页 |
| ·Forrest阴性选择算法及改进后算法产生检测器的分析 | 第33-38页 |
| ·Forrest阴性选择算法检测器的产生 | 第33-35页 |
| ·RNS算法检测器的产生 | 第35-36页 |
| ·V-detector算法检测器的产生 | 第36-38页 |
| ·讨论与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进V-detector算法的数据分类模型研究 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于免疫阴性选择算法的故障诊断方法描述 | 第40-41页 |
| ·基于免疫阴性选择算法的故障诊断定义 | 第40-41页 |
| ·故障诊断问题描述 | 第41页 |
| ·V-detector算法的改进 | 第41-44页 |
| ·检测器数目的优化 | 第41-42页 |
| ·对检测器集C的优化 | 第42-43页 |
| ·改进后的V-detector算法 | 第43-44页 |
| ·数据的归一化处理方法设计与应用情况 | 第44-46页 |
| ·样本归一化的概念 | 第44页 |
| ·数据信息熵的归一化结论与分析 | 第44-46页 |
| ·分类模型算法的设计 | 第46-47页 |
| ·实例仿真结果与分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于改进V-detector算法的转子故障数据分类器的图形界面设计与实现 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·转子故障特征向量计算 | 第51-52页 |
| ·基于改进V-detector算法转子故障数据分类器设计 | 第52页 |
| ·基于MATLAB GUI的转子故障诊断系统的实现 | 第52-58页 |
| ·MATLAB GUI简介 | 第52-53页 |
| ·MATLAB GUI的设计原则和流程 | 第53页 |
| ·基于MATLAB GUI的转子故障诊断系统的功能 | 第53-54页 |
| ·基于MATLAB GUI的转子故障诊断系统的实现 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 主要结论 | 第60-61页 |
| 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第67页 |
