| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-32页 |
| ·机械故障诊断的发展与现状 | 第12-15页 |
| ·故障诊断方法与技术概述 | 第15-28页 |
| ·信息融合故障诊断 | 第15-19页 |
| ·信号预处理技术 | 第19-22页 |
| ·神经网络故障诊断 | 第22-25页 |
| ·盲源分离故障诊断 | 第25-27页 |
| ·故障诊断专家系统 | 第27-28页 |
| ·论文研究意义与应用前景 | 第28-29页 |
| ·论文主要内容与结构安排 | 第29-32页 |
| 第二章 自适应提升小波信号处理方法研究 | 第32-52页 |
| ·排烟风机信号预处理问题的提出 | 第32-33页 |
| ·小波去噪阈值函数设计 | 第33-39页 |
| ·现有阈值函数分析 | 第33-34页 |
| ·本文设计的改进阈值函数 | 第34-35页 |
| ·阈值函数去噪性能比较 | 第35-39页 |
| ·提升小波自适应去噪算法研究 | 第39-45页 |
| ·信号局部特征的时域估计方法设计 | 第39-40页 |
| ·基于信号局部特征的小波函数选择 | 第40-43页 |
| ·信号突变点的平滑递变阶次提升小波函数设计 | 第43-44页 |
| ·基于信号局部特征的自适应小波阈值选择 | 第44-45页 |
| ·仿真与实验 | 第45页 |
| ·信号频域特征的小波消混校正方法设计 | 第45-51页 |
| ·小波分析的频域特征提取 | 第46-47页 |
| ·小波分解中频率混淆的校正方法设计 | 第47页 |
| ·消除小波分析频率混淆算法设计 | 第47-49页 |
| ·小波混频改进算法应用 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 动态故障源数估计的自适应盲源分离方法研究 | 第52-70页 |
| ·数据层融合诊断问题的提出 | 第52-53页 |
| ·动态故障源的源数估计算法研究 | 第53-61页 |
| ·现有信号源数估计方法 | 第53-56页 |
| ·基于拓展四阶累积量矩阵与奇异值分解的源数估计算法研究 | 第56-58页 |
| ·拓展四阶累积量矩阵源数估计实验 | 第58-61页 |
| ·基于动态故障源数估计的自适应盲源分离算法研究 | 第61-66页 |
| ·基于主元分析的超定盲源分离算法 | 第61-62页 |
| ·基于稀疏元分析的欠定盲源分离算法 | 第62-64页 |
| ·自适应盲源分离算法 | 第64-66页 |
| ·盲源分离实验分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 综合 BP与 ART2网络的改进型神经网络故障诊断方法研究 | 第70-81页 |
| ·神经网络故障诊断的不足 | 第70-71页 |
| ·改进型 BP-ART2神经网络设计 | 第71-74页 |
| ·引入非线性映射的BP-ART2神经网络结构设计 | 第71-73页 |
| ·ART2神经网络自适应警戒参数与聚类设计 | 第73-74页 |
| ·改进型 BP-ART2神经网络故障诊断系统的计算方法 | 第74-77页 |
| ·实验分析 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 黑板型多专家机电融合故障诊断方法研究 | 第81-100页 |
| ·多专家诊断问题的提出 | 第81-82页 |
| ·排烟风机故障诊断的黑板型多专家融合系统结构设计 | 第82-83页 |
| ·黑板型多专家机电融合诊断方法研究 | 第83-96页 |
| ·排烟风机机电融合诊断方法研究 | 第86-94页 |
| ·多专家机电信息融合诊断算法 | 第94-96页 |
| ·实验与诊断 | 第96-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 多传感器与多诊断方法的决策融合诊断 | 第100-110页 |
| ·排烟风机全局决策融合诊断结构设计 | 第100-101页 |
| ·多传感器加权激励融合诊断方法研究 | 第101-104页 |
| ·多诊断方法局部诊断结果的决策融合设计 | 第104-106页 |
| ·决策融合规则 | 第104-105页 |
| ·排烟风机故障诊断决策融合算法设计 | 第105-106页 |
| ·决策融合实验与诊断 | 第106-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 第七章 排烟风机状态监测与故障诊断系统设计 | 第110-135页 |
| ·排烟风机监测测点与传感器设置 | 第110-112页 |
| ·微机集中监测式与DSP分布式监测系统硬件设计 | 第112-121页 |
| ·微机集中监测与故障诊断系统 | 第112-114页 |
| ·DSP分布式实时监测与故障诊断系统 | 第114-121页 |
| ·排烟风机监测与故障诊断系统软件设计 | 第121-126页 |
| ·微机集中监测系统数据采集软件设计 | 第121-123页 |
| ·DSP分布式监测系统软件设计 | 第123-125页 |
| ·上位机监测与管理软件设计 | 第125-126页 |
| ·系统调试与现场应用实例 | 第126-133页 |
| ·本章小结 | 第133-135页 |
| 全文结论与认识 | 第135-139页 |
| 参考文献 | 第139-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第152-154页 |
