| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·齿轮传动故障诊断的国内外研究现状综述 | 第11-20页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 齿轮故障的振动机理 | 第21-34页 |
| ·齿轮损伤的类型和失效分析 | 第21-24页 |
| ·齿轮损伤的类型 | 第21-22页 |
| ·齿轮常见故障的失效分析 | 第22-24页 |
| ·齿轮系统振动机理分析 | 第24-33页 |
| ·齿轮系统啮合耦合型振动分析模型 | 第24-28页 |
| ·影响轮齿振动的动态因素 | 第28-29页 |
| ·齿轮系统典型故障的振动机理 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 小波神经网络和 BP网络对比仿真 | 第34-50页 |
| ·BP网络简介 | 第34-37页 |
| ·BP网络的结构 | 第34-35页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第35-36页 |
| ·BP网络用于故障诊断的局限性 | 第36-37页 |
| ·小波神经网络结构简介 | 第37-42页 |
| ·一维小波神经网络 | 第37-40页 |
| ·多维小波神经网络 | 第40-42页 |
| ·小波神经网络与 BP网络性能的对比实验仿真 | 第42-49页 |
| ·相同网络结构时性能比较 | 第43-48页 |
| ·网络的规模对收敛性的影响 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 试验平台及信号数据处理 | 第50-61页 |
| ·试验系统的构成 | 第50-51页 |
| ·齿轮故障诊断实验 | 第51-56页 |
| ·齿轮故障的实验装置 | 第51-52页 |
| ·齿轮减速器齿轮故障模拟 | 第52-54页 |
| ·传感器的安装 | 第54-55页 |
| ·数据及波形的采集与传输 | 第55-56页 |
| ·敏感参数的选择与提取 | 第56-60页 |
| ·敏感参数的选择 | 第56-59页 |
| ·敏感参数的提取 | 第59-60页 |
| ·数据规范化处理 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于小波神经网络的齿轮故障诊断模型 | 第61-73页 |
| ·齿轮故障诊断的模型结构 | 第61-68页 |
| ·小波神经网络的结构设计 | 第61-62页 |
| ·输入节点和输出节点的选择 | 第62页 |
| ·隐含层的确定 | 第62-66页 |
| ·学习算法 | 第66-68页 |
| ·基于小波神经网络的齿轮故障诊断 | 第68-72页 |
| ·小波神经网络训练样本选取及其规范化 | 第68-70页 |
| ·小波神经网络初始化 | 第70页 |
| ·小波神经网络训练 | 第70-71页 |
| ·小波神经网络故障诊断 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 系统设计及软件实现 | 第73-84页 |
| ·系统设计要点 | 第73页 |
| ·系统设计及实现 | 第73-78页 |
| ·软件界面及主要功能模块介绍 | 第78-83页 |
| ·视图界面 | 第78-79页 |
| ·信号采集模块 | 第79-80页 |
| ·特征参数提取模块 | 第80-81页 |
| ·小波神经网络模块 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结论与展望 | 第84-85页 |
| 结论 | 第84页 |
| 展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第96-97页 |
| 附录 B1 初始化阈值数据 B1.DAT(隐含层)(15*1) | 第97页 |
| 附录 B2 初始化中间层与输入层的连接权值WIJ.DAT(15*10) | 第97-100页 |
| 附录 B3 初始化尺度因子 A.DAT(15*1) | 第100页 |
| 附录 B4 初始化位移因子 B.DAT(15*1) | 第100-101页 |
| 附录 B5 训练后隐含层的输出阈值 B1.DAT(15*1) | 第101-102页 |
| 附录 B6 训练后中间层与输入层的连接权值WIJ.DAT(15*10) | 第102-104页 |
| 附录 B7 训练后的尺度因子 A.DAT(15*1) | 第104-105页 |
| 附录 B8 训练后的位移因子 B.DAT(15*1) | 第105页 |
