| 第一章 前 言 | 第1-11页 |
| ·立题背景 | 第7页 |
| ·旋转机械振动信号处理技术及研究现状 | 第7-8页 |
| ·旋转机械故障智能诊断技术及研究现状 | 第8-9页 |
| ·虚拟仪器技术及现状 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-11页 |
| 第二章 基于离散小波变换(DWT)的转子碰磨故障特征提取方法研究 | 第11-28页 |
| ·离散傅里叶变换在信号分析中的局限性 | 第11-13页 |
| ·离散傅里叶变换在非稳态信号分析中的局限性 | 第11-13页 |
| ·离散傅里叶变换在变周期信号分析中的局限性 | 第13页 |
| ·小波变换基础及其在非稳态信号分析中的应用 | 第13-19页 |
| ·连续小波变换 | 第14页 |
| ·离散小波变换 | 第14-16页 |
| ·二进正交离散小波分解的物理意义 | 第16-17页 |
| ·常用小波函数 | 第17-18页 |
| ·利用DWT实现非稳态信号的分析 | 第18页 |
| ·利用DWT实现对变周期信号的分析 | 第18-19页 |
| ·基于DWT的转子碰磨故障特征提取方法的研究 | 第19-28页 |
| ·目前利用DWT提取转子碰磨故障特征的常用方法及特点 | 第20页 |
| ·基于DWT的转子碰磨故障特征提取的改进方法 | 第20-28页 |
| 第三章 人工神经网络基础及改进BP算法的比较研究 | 第28-42页 |
| ·人工神经网络基础 | 第28-32页 |
| ·人工神经网络研究发展简史 | 第28页 |
| ·人工神经网络模型 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-32页 |
| ·主要改进BP算法的对比研究 | 第32-39页 |
| ·基于标准梯度下降的改进BP算法 | 第32-34页 |
| ·基于数值优化技术的的改进BP算法 | 第34-36页 |
| ·基于MATLAB神经网络工具箱的不同改进BP算法的数值实验及结果分析 | 第36-39页 |
| ·弹性BP算法的改进 | 第39-42页 |
| ·弹性BP算法的改进思想和方法 | 第39页 |
| ·改进弹性BP算法的数值实验 | 第39-42页 |
| 第四章 基于改进BP神经网络模型的转子状态分类器的设计 | 第42-49页 |
| ·BP网络设计和训练的方法和步骤 | 第42-44页 |
| ·网络结构设计 | 第42页 |
| ·网络参数的选取 | 第42-43页 |
| ·网络学习算法选择 | 第43-44页 |
| ·网络训练程序的编写 | 第44页 |
| ·基于改进BP网络的转子振动状态分类器的设计 | 第44-49页 |
| ·特征样本数据的获取 | 第44-45页 |
| ·BP网络结构设计 | 第45-46页 |
| ·改进弹性BP算法的实现 | 第46页 |
| ·BP网络的训练 | 第46-48页 |
| ·BP网络的检验 | 第48-49页 |
| 第五章 转子振动信号检测与状态识别实验系统的实现 | 第49-64页 |
| ·转子振动试验系统硬件部分的建立 | 第49-55页 |
| ·转子振动模拟试验台 | 第49-50页 |
| ·转子振动状态检测系统的硬件组成 | 第50-55页 |
| ·转子振动状态检测及状态识别系统的软件设计 | 第55-62页 |
| ·基于Labview/CVI的转子振动状态检测程序模块 | 第56-61页 |
| ·基于Matlab6.5的转子振动状态识别程序设计 | 第61页 |
| ·Labview/CVI6.0对Matlab6.5程序的调用实现 | 第61-62页 |
| ·转子振动试验过程 | 第62-64页 |
| 第六章 总 结 | 第64-65页 |
| ·论文的主要内容 | 第64页 |
| ·论文进一步的研究内容 | 第64-65页 |
| 致 谢 | 第65-66页 |
| 参 考 文 献 | 第66-68页 |
| 作者在学期间发表论文清单 | 第68页 |
