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强噪声干扰下行星轮系振动信号分析及其故障诊断技术研究

致谢第3-4页
摘要第4-6页
abstract第6-8页
变量注释表第22-24页
1 绪论第24-39页
    1.1 课题来源第24页
    1.2 选题背景及意义第24-26页
    1.3 课题国内外研究现状第26-36页
    1.4 主要研究内容和技术路线第36-38页
    1.5 本章小结第38-39页
2 行星轮系特性分析及实验平台介绍第39-52页
    2.1 引言第39页
    2.2 行星轮系特性分析第39-41页
    2.3 真实工况强噪声干扰获取第41-47页
    2.4 行星轮系信号采集实验第47-51页
    2.5 本章小结第51-52页
3 基于双树复小波变换和循环奇异能量差分谱的预处理降噪研究第52-73页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 双树复小波变换第53-56页
    3.3 循环奇异能量差分谱第56-61页
    3.4 仿真信号分析第61-67页
    3.5 实验分析第67-72页
    3.6 本章小结第72-73页
4 改进的自适应噪声的完备总体经验模态分解研究第73-96页
    4.1 引言第73-74页
    4.2 自适应噪声的完备总体经验模态分解第74-83页
    4.3 改进的自适应噪声的完备总体经验模态分解第83-89页
    4.4 实验分析第89-95页
    4.5 本章小结第95-96页
5 行星轮系故障特征信息提取研究第96-116页
    5.1 引言第96-97页
    5.2 基于自适应随机共振的行星轮系微弱故障特征提取第97-101页
    5.3 实验分析第101-107页
    5.4 多角度熵特征联合提取第107-111页
    5.5 实验分析第111-115页
    5.6 本章小结第115-116页
6 基于核方法的高维特征降维研究第116-136页
    6.1 引言第116-117页
    6.2 核主元分析第117-119页
    6.3 实验分析第119-124页
    6.4 优化参数的核Fisher鉴别分析第124-129页
    6.5 实验分析第129-135页
    6.6 本章小结第135-136页
7 基于多传感器融合的故障诊断研究第136-153页
    7.1 引言第136-137页
    7.2 基于ELM的单传感器故障诊断第137-139页
    7.3 实验分析第139-143页
    7.4 多传感器融合故障诊断第143-148页
    7.5 实验分析第148-152页
    7.6 本章小结第152-153页
8 结论和展望第153-157页
    8.1 主要结论第153-155页
    8.2 主要创新点第155-156页
    8.3 展望第156-157页
参考文献第157-169页
作者简历第169-172页
学位论文数据集第172页

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