小波模糊神经网络在轴承故障诊断中的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| abstract | 第4-10页 |
| 1. 前言 | 第10-16页 |
| ·轴承故障诊断的研究背景和必要性 | 第10页 |
| ·基于小波分析的轴承故障诊断研究现状 | 第10-12页 |
| ·基于神经网络的智能故障诊断的研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于模糊神经网络的故障诊断的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第15-16页 |
| 2. 小波分析在轴承故障诊断中的应用 | 第16-26页 |
| ·从傅立叶变换到小波变换 | 第17-18页 |
| ·连续小波变换 | 第18-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-21页 |
| ·马拉(Mallat)算法 | 第21-23页 |
| ·故障特征提取方法 | 第23-25页 |
| ·仿真实例 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26页 |
| 3. 人工神经网络在轴承故障诊断中的应用 | 第26-42页 |
| ·人工神经网络的特点及故障诊断能力 | 第27-28页 |
| ·人工神经元的基本模型 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第30-35页 |
| ·BP算法的不足及其改进 | 第35-37页 |
| ·基于人工神经网络的故障诊断 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42页 |
| 4. 小波神经网络在轴承故障诊断中的应用 | 第42-49页 |
| ·小波神经网络的特点和发展 | 第42-43页 |
| ·小波分析和神经网络的结合点 | 第43-45页 |
| ·基于小波神经网络的故障诊断方法 | 第45-49页 |
| 5. 模糊神经网络在轴承故障诊断中的应用 | 第49-64页 |
| ·模糊集理论 | 第49-52页 |
| ·棋糊推理与神经网络系统的关系 | 第52-54页 |
| ·模糊神经网络的发展 | 第54页 |
| ·模糊系统和神经网络的结合 | 第54-57页 |
| ·串联型模糊神经网络 | 第57-59页 |
| ·基于小波模糊神经网络的故障诊断 | 第59-64页 |
| 6. 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本文内容 | 第64页 |
| ·后继工作及展望 | 第64-66页 |
| 7. 参考文献 | 第66-69页 |
| 8. 作者在校期间科研成果简介 | 第69-71页 |
| 10. 致谢 | 第71页 |
