基于流形学习与一类分类的故障诊断方法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究意义 | 第12页 |
| ·机械故障特征提取技术的研究现状 | 第12-15页 |
| ·机械故障模式分类的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 流形学习方法 | 第18-30页 |
| ·流形与流形学习 | 第18-20页 |
| ·流形的含义 | 第18-19页 |
| ·流形学习的相关知识 | 第19-20页 |
| ·流形学习的几种经典算法 | 第20-23页 |
| ·等度规映射方法（ISOMAP） | 第20-21页 |
| ·局部线性嵌入（LLE） | 第21-22页 |
| ·拉普拉斯特征映射（LE） | 第22页 |
| ·Hessian 特征映射（HE） | 第22页 |
| ·局部切空间排列（LTSA） | 第22-23页 |
| ·拉普拉斯特征映射算法参数优化研究 | 第23-29页 |
| ·拉普拉斯特征映射算法原理 | 第23-25页 |
| ·Sihouette 指标 | 第25-27页 |
| ·网格搜索优化参数 | 第27-28页 |
| ·应用实例 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一类分类方法 | 第30-42页 |
| ·一类分类的算法原理 | 第30-36页 |
| ·一类分类算法参数的优化 | 第36-38页 |
| ·交叉验证与网格搜索 | 第36-37页 |
| ·实例分析 | 第37-38页 |
| ·基于一类分类法的多类算法 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 滚动轴承和转子故障实验模拟 | 第42-52页 |
| ·美国 CWRU 滚动轴承故障实验器 | 第42-44页 |
| ·美国 CWRU 滚动轴承故障实验台简介 | 第42-43页 |
| ·滚动轴承故障设置 | 第43页 |
| ·数据采集 | 第43-44页 |
| ·转子-滚动轴承试验器 | 第44-47页 |
| ·转子-滚动轴承试验器介绍 | 第44-45页 |
| ·实验故障设置 | 第45页 |
| ·实验数据采集 | 第45-47页 |
| ·航空发动机转子-滚动轴承-机匣试验器 | 第47-51页 |
| ·试验器简介 | 第47-49页 |
| ·不同碰摩部位实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于流形学习和一类分类的故障诊断实验研究 | 第52-64页 |
| ·滚动轴承故障诊断 | 第52-56页 |
| ·滚动轴承故障数据预处理 | 第52-53页 |
| ·滚动轴承故障数据特征提取 | 第53-55页 |
| ·滚动轴承故障数据分类识别 | 第55-56页 |
| ·转静径向碰摩位置智能识别 | 第56-62页 |
| ·碰摩数据频谱预处理 | 第56-60页 |
| ·不同位置碰摩样本的特征提取 | 第60-62页 |
| ·碰摩位置智能识别 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士期间所发表的论文 | 第72页 |
