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转子匹配追踪信息熵故障诊断研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
1 绪论第11-20页
   ·课题研究的背景及意义第11-13页
   ·故障诊断国内外发展状况第13-14页
   ·转子故障诊断内容第14-15页
     ·故障机理研究第14页
     ·信号处理技术研究第14-15页
     ·故障识别技术研究第15页
   ·匹配追踪算法理论与发展第15-16页
   ·信息熵理论研究背景第16-17页
   ·故障诊断过程第17-18页
   ·本文主要工作及创新点第18-19页
   ·本章小结第19-20页
2 转子常见故障机理研究第20-32页
   ·转子不平衡故障第20-22页
     ·故障简介第20-21页
     ·不平衡故障原因第21页
     ·不平衡故障特性分析第21-22页
   ·转子不对中故障第22-23页
     ·故障简介第22页
     ·不对中故障原因分析第22-23页
     ·不对中故障特性分析第23页
   ·转子碰磨第23-25页
     ·故障简介第23-24页
     ·碰磨故障原因分析第24-25页
     ·转子碰磨故障特性分析第25页
   ·油膜涡动/油膜振荡第25-26页
     ·故障简介第25-26页
     ·故障特性分析第26页
   ·故障实验第26-31页
     ·实验条件第26-27页
     ·实验设计第27-28页
     ·不平衡实验第28-29页
     ·不对中实验第29页
     ·转子碰磨实验第29-30页
     ·油膜涡动第30-31页
   ·本章小结第31-32页
3 匹配追踪算法研究第32-44页
   ·稀疏分解理论第32-34页
     ·稀疏分解的基本概念第32-33页
     ·过完备原子库第33-34页
   ·匹配追踪算法第34-41页
     ·匹配追踪算法原理第34-36页
     ·匹配追踪算法缺陷第36页
     ·匹配追踪遗传算法优化第36-38页
     ·匹配追踪差分进化算法优化第38-40页
     ·迭代终止条件第40-41页
     ·仿真信号分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
4 信息熵第44-56页
   ·信息融合理论第44-46页
     ·信息融合概念和背景第44-45页
     ·信息融合分类第45-46页
   ·信息熵内容第46-48页
     ·信息熵定义第47页
     ·信息熵性质第47-48页
   ·信息熵介绍第48-50页
     ·奇异谱熵第48-49页
     ·功率谱熵第49-50页
   ·融合熵矩原理第50-53页
     ·稳速融合熵矩第51页
     ·过程融合熵矩原理第51-52页
     ·诊断原理第52-53页
   ·匹配追踪算法对信息熵提取的必要性第53-55页
   ·本章小结第55-56页
5 融合熵矩在转子故障诊断的应用第56-64页
   ·过程融合熵矩故障诊断第57-61页
     ·过程融合熵矩标样提取第57-58页
     ·过程融合熵差矩提取第58-60页
     ·故障诊断第60-61页
   ·稳速融合熵矩故障诊断第61-62页
     ·稳速融合熵矩标样提取第61页
     ·稳速融合熵差矩提取第61-62页
     ·故障诊断第62页
   ·融合熵矩故障诊断方法的不足第62-63页
   ·本章小结第63-64页
6 支持向量机在转子故障诊断的应用第64-74页
   ·统计学习理论第64-67页
     ·VC维第64-65页
     ·推广性界第65-66页
     ·结构风险最小化第66-67页
   ·支持向量机第67-69页
     ·线性条件第67-68页
     ·非线性可分情形第68-69页
   ·DE算法SVM参数优化第69-70页
   ·SVM在转子故障诊断中的应用第70-73页
   ·本章小结第73-74页
7 总结与展望第74-76页
   ·总结第74页
   ·展望第74-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士学位期间发表的论文第81-82页
致谢第82页

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