基于时频分析的机械故障源盲分离方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·本课题的提出及其研究意义 | 第10-11页 |
| ·盲源分离的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·盲源分离在机械故障诊断中的研究现状 | 第13-16页 |
| ·课题研究内容和主要创新点 | 第16-18页 |
| ·主要内容 | 第16-17页 |
| ·本文主要创新点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 盲源分离的基本理论与算法 | 第19-32页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·盲源分离基本理论 | 第19-23页 |
| ·盲源分离问题描述 | 第19-21页 |
| ·盲源分离模型的可辨识性及不确定性 | 第21-22页 |
| ·盲源分离的等变化性 | 第22-23页 |
| ·盲源分离领域中的一些重要概念 | 第23-26页 |
| ·主分量分析(PCA)和奇异值分解(SVD) | 第23-24页 |
| ·独立分量分析(ICA) | 第24-25页 |
| ·ICA与PCA的区别和联系 | 第25-26页 |
| ·ICA与BSS的区别和联系 | 第26页 |
| ·盲源分离算法 | 第26-30页 |
| ·特征矩阵的联合近似对角化方法(JADE法) | 第27-28页 |
| ·信息极大(Infomax)法(最大熵法) | 第28-29页 |
| ·固定点算法(FastICA法) | 第29-30页 |
| ·盲源分离性能指标 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于Cohen类时频分布的机械故障源分离 | 第32-49页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·TFA-BSS方法 | 第32-34页 |
| ·Cohen类时频分布 | 第34-36页 |
| ·仿真研究 | 第36-39页 |
| ·实验研究 | 第39-47页 |
| ·基于各种时频分布的盲分离算法对比分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于分数阶傅里叶变换的机械故障源分离 | 第49-58页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·分数阶傅里叶变换的定义与算法 | 第49-53页 |
| ·分数阶傅里叶变换的定义 | 第49-50页 |
| ·分数阶傅里叶变换算法 | 第50-53页 |
| ·FRFT-BSS方法 | 第53-54页 |
| ·仿真研究 | 第54-56页 |
| ·实验研究 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于经验模态分解的机械故障源分离 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·EMD的基本理论 | 第58-59页 |
| ·EMD-BSS方法及工程应用 | 第59-66页 |
| ·EMD-BSS算法 | 第59-61页 |
| ·仿真研究 | 第61-63页 |
| ·实验研究 | 第63-66页 |
| ·EMD-PCA方法及在故障源分离中的应用 | 第66-68页 |
| ·EMD-PCA方法 | 第66页 |
| ·实验研究 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 6 结论与展望 | 第70-73页 |
| ·全文总结 | 第70-71页 |
| ·进一步需要研究的问题 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
