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基于自适应最稀疏时频分析的旋转机械故障诊断方法

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第16-25页
    1.1 选题的背景与意义第16-17页
    1.2 旋转机械故障诊断国内外研究现状第17页
    1.3 基于时频分析与模式识别的旋转机械故障诊断方法第17-22页
        1.3.1 基于时频分析方法的旋转机械故障诊断方法第18-21页
        1.3.2 基于模式识别方法的旋转机械故障诊断方法第21-22页
    1.4 论文的研究思路与主要内容第22-25页
        1.4.1 论文的研究思路第22-23页
        1.4.2 论文的内容安排第23-25页
第2章 ASTFA方法及其在旋转机械故障诊断中的应用第25-43页
    2.1 引言第25页
    2.2 自适应最稀疏时频分析方法第25-27页
        2.2.1 建立过完备字典库第25-26页
        2.2.2 最优化求解第26-27页
    2.3 ASTFA方法仿真信号分析第27-36页
        2.3.1 调频信号仿真分析第28-30页
        2.3.2 调幅信号仿真分析第30-32页
        2.3.3 调幅调频信号仿真分析第32-34页
        2.3.4 间歇信号仿真分析第34-36页
    2.4 ASTFA方法在旋转机械故障中的应用第36-41页
        2.4.1 ASTFA方法在滚动轴承故障诊断中的应用第37-40页
        2.4.2 ASTFA方法在齿轮故障诊断中的应用第40-41页
    2.5 本章小结第41-43页
第3章 IASTFA方法及其在转子故障诊断中的应用第43-56页
    3.1 引言第43页
    3.2 基于粒子群算法初值优化的ASTFA方法第43-47页
        3.2.1 粒子群算法第43-44页
        3.2.2 基于粒子群优化初值的ASTFA方法分解步骤第44-45页
        3.2.3 仿真分析第45-47页
    3.3 基于频率掩蔽信号改进的IASTFA方法第47-51页
        3.3.1 ASTFA方法的频率分解能力第47-48页
        3.3.2 基于频率掩蔽信号改进的IASTFA方法分解步骤第48-49页
        3.3.3 仿真分析第49-51页
    3.4 IASTFA方法在转子碰摩故障诊断中的应用第51-54页
    3.5 本章小结第54-56页
第4章 IASTFA-BSS方法及其在旋转机械复合故障诊断中的应用第56-71页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 盲源分离的基本理论第57-59页
        4.2.1 盲源分离的数学理论模型第57页
        4.2.2 盲源分离的预处理方法第57-58页
        4.2.3 盲源分离结果的不确定性第58-59页
    4.3 基于IASTFA的单通道盲源分离方法第59-62页
        4.3.1 单通道盲源分离的数学模型第59页
        4.3.2 IASTFA-BSS方法第59-62页
    4.4 IASTFA-BSS在旋转机械复合故障诊断的仿真分析第62-66页
        4.4.1 无噪声复合故障仿真信号分析第63-65页
        4.4.2 含噪声复合故障仿真信号分析第65-66页
    4.5 IASTFA-BSS在旋转机械复合故障诊断中的试验分析第66-70页
    4.6 本章小结第70-71页
第5章 基于IASTFA和QRVPMCD的滚动轴承故障诊断方法第71-82页
    5.1 引言第71-72页
    5.2 变量预测模型第72-73页
    5.3 QRVPMCD方法第73-77页
        5.3.1 分位数回归第73-75页
        5.3.2 QRVPMCD模型第75-76页
        5.3.3 QRVPMCD方法在UCI标准数据中的应用第76-77页
    5.4 基于IASTFA和QRVPMCD的滚动轴承故障诊断方法步骤第77-78页
    5.5 滚动轴承故障诊断试验分析第78-81页
    5.6 本章小结第81-82页
结论与展望第82-84页
参考文献第84-91页
致谢第91-92页
附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录第92-93页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第93页

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