基于小波神经网络的机械故障诊断方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·故障诊断的必要性及意义 | 第10-11页 |
| ·故障诊断方法的分类 | 第11页 |
| ·故障诊断国内外的研究现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 小波分析在机械故障诊断中的应用 | 第14-26页 |
| ·小波分析简介 | 第14-19页 |
| ·小波变换的定义 | 第14-15页 |
| ·小波变换的特点 | 第15-17页 |
| ·多分辨分析 | 第17-19页 |
| ·常用小波介绍 | 第19-22页 |
| ·小波变换在机械故障诊断中的应用 | 第22-25页 |
| 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 用于机械诊断的小波神经网络的构造 | 第26-41页 |
| ·小波神经网络简介 | 第26页 |
| ·小波神经网络基础 | 第26-34页 |
| ·人工神经网络 | 第26-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第31-33页 |
| ·小波神经网络 | 第33-34页 |
| ·用于机械诊断的小波神经网络的构造 | 第34-39页 |
| ·小波神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·小波神经网络的神经元结构 | 第36页 |
| ·小波神经网络的激发函数的选择 | 第36-37页 |
| ·小波神经网络的BP 算法及其改进 | 第37-39页 |
| ·构造的小波神经网络与BP 神经网络的比较 | 第39-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 小波神经网络在机械故障诊断中的应用 | 第41-60页 |
| ·小波神经网络用于机械故障诊断的流程 | 第41-42页 |
| ·小波神经网络用于故障诊断的基本思想和一般流程 | 第41-42页 |
| ·小波神经网络进行故障诊断的意义 | 第42页 |
| ·系统的数据定义 | 第42-44页 |
| ·采集数据来源 | 第42-43页 |
| ·数据的格式定义 | 第43-44页 |
| ·小波神经网络故障诊断实例分析 | 第44-59页 |
| ·系统的主界面 | 第44-45页 |
| ·系统的规模和结构 | 第45-46页 |
| ·系统的部分源代码 | 第46-48页 |
| ·系统的处理流程 | 第48页 |
| ·小波神经网络的数据持久化 | 第48-49页 |
| ·小波神经网络各神经元连接权值和阈值的初始化 | 第49-50页 |
| ·监测数据特征参数的提取 | 第50-51页 |
| ·小波神经网络数据的输入和归一化处理 | 第51-52页 |
| ·数据样本“期望目标”的设置 | 第52-53页 |
| ·数据样本训练 | 第53-54页 |
| ·新故障数据的网络识别 | 第54-59页 |
| ·结论 | 第59页 |
| 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
