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基于流形学习的滚动轴承故障诊断若干方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
英文缩写索引第11-12页
1 绪论第12-38页
   ·论文选题的依据与意义第12-13页
   ·滚动轴承故障诊断概述第13-18页
     ·滚动轴承的基本组成结构第13-14页
     ·滚动轴承振动的原因和频率第14-16页
     ·滚动轴承故障振动诊断的发展第16-18页
   ·滚动轴承故障诊断中几个问题的研究现状第18-32页
     ·降噪问题的研究现状第18-23页
     ·特征提取问题的研究现状第23-27页
     ·故障源分离问题的研究现状第27-28页
     ·性能退化监测问题的研究现状第28-31页
     ·滚动轴承故障诊断技术的发展趋势第31-32页
   ·非线性流形学习方法的概述与应用第32-36页
     ·流形学习方法概述第32-33页
     ·流形学习典型算法简介第33-35页
     ·流形学习在故障诊断中的应用第35-36页
   ·论文的主要内容与结构安排第36-38页
2 基于流形学习的对偶树复小波降噪方法第38-56页
   ·引言第38-39页
   ·理论基础第39-41页
     ·对偶树复小波变换第39-40页
     ·MVU流形学习方法第40-41页
   ·DTCWT_MVU降噪方法第41-44页
     ·DTCWT_MVU降噪方法原理第41-42页
     ·DTCWT_MVU降噪方法步骤第42-44页
   ·DTCWT_MVU的仿真验证与工程应用第44-55页
     ·DTCWT_MVU的仿真验证第44-46页
     ·DTCWT_MVU的性能讨论第46-52页
     ·DTCWT_MVU的工程应用第52-55页
   ·本章小结第55-56页
3 基于张量流形学习的时频故障特征提取方法第56-76页
   ·引言第56-57页
   ·理论基础第57-59页
     ·HHT时频谱第57-58页
     ·张量流形学习算法第58-59页
   ·张量流形时频故障特征参数提取方法第59-63页
     ·方法的原理及步骤第59-61页
     ·时频特征参数的定义第61-63页
   ·基于张量流形时频特征参数的轴承故障分类第63-74页
     ·故障信号HHT时频特征第63-66页
     ·张量流形时频特征参数提取第66-71页
     ·滚动轴承故障分类第71-74页
   ·本章小结第74-76页
4 基于流形学习的滚动轴承故障源盲分离方法第76-95页
   ·引言第76-77页
   ·理论基础第77-79页
     ·ICA盲源分离算法第77-78页
     ·KPCA流形学习算法第78-79页
   ·基于流形学习的滚动轴承故障源盲分离第79-82页
     ·故障源分离方法的步骤第79-80页
     ·故障源分离方法的关键问题第80-82页
   ·故障源分离的仿真与实际应用第82-94页
     ·故障源分离的仿真验证第82-91页
     ·故障源分离的实际应用第91-94页
   ·本章小结第94-95页
5 基于流形学习和模糊聚类的滚动轴承性能退化监测第95-119页
   ·引言第95-96页
   ·理论基础第96-98页
     ·模糊C均值聚类第96-97页
     ·LLE流形学习算法第97-98页
   ·基于流形学习和模糊聚类的性能监测方法第98-102页
     ·性能监测方法的流程及步骤第98-99页
     ·性能监测方法的关键问题分析第99-102页
   ·性能监测方法的仿真验证第102-112页
     ·滚动轴承性能特征提取第102-107页
     ·流形特征的本征维数第107-108页
     ·流形特征的性能讨论第108-111页
     ·内环性能退化评估第111-112页
   ·性能监测方法的实际应用第112-118页
     ·滚动轴承性能退化实验台介绍第112-115页
     ·滚动轴承全寿命周期性能退化监测第115-118页
   ·本章小结第118-119页
6 滚动轴承故障分析诊断系统第119-129页
   ·引言第119页
   ·系统硬件方案设计第119-122页
     ·系统硬件搭建方案第119-120页
     ·系统硬件介绍第120-122页
   ·系统软件方案设计第122-124页
     ·系统软件结构方案第122-123页
     ·系统开发软件介绍第123-124页
   ·系统实例应用第124-128页
   ·本章小结第128-129页
7 结论与展望第129-131页
参考文献第131-142页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第142-143页
创新点摘要第143-144页
致谢第144-145页
作者简介第145-146页

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