| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 故障诊断意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国外故障诊断技术发展概况 | 第13-14页 |
| 1.3 我国故障诊断技术发展状况 | 第14页 |
| 1.4 现有机械设备故障诊断方法 | 第14-16页 |
| 1.5 课题来源及主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 遗传编程原理简介 | 第18-30页 |
| 2.1 遗传编程概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 遗传编程的产生 | 第18-19页 |
| 2.1.2 遗传编程研究现状 | 第19-20页 |
| 2.1.3 遗传编程的应用 | 第20页 |
| 2.2 遗传编程个体的表示 | 第20-24页 |
| 2.2.1 个体树形表示 | 第20-22页 |
| 2.2.2 创建初始个体 | 第22-24页 |
| 2.3 适应度评价 | 第24-25页 |
| 2.4 遗传操作 | 第25-28页 |
| 2.4.1 个体选择与复制 | 第25-26页 |
| 2.4.2 交叉 | 第26-27页 |
| 2.4.3 变异 | 第27-28页 |
| 2.5 终止条件 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 利用遗传编程优化特征参数 | 第30-54页 |
| 3.1 特征参数 | 第30-35页 |
| 3.1.1 时域特征参数 | 第31-34页 |
| 3.1.2 频域特征参数 | 第34-35页 |
| 3.2 特征参数敏感性评价 | 第35-42页 |
| 3.2.1 时域无量纲参数的DI值 | 第36-37页 |
| 3.2.2 滤波后时域无量纲参数的DI值 | 第37-39页 |
| 3.2.3 包络后时域无量纲参数的DI值 | 第39-41页 |
| 3.2.4 频域特征参数的DI值 | 第41-42页 |
| 3.3 利用遗传编程算法优化特征参数 | 第42-52页 |
| 3.3.1 实验装置 | 第42-44页 |
| 3.3.2 优化时域特征参数 | 第44-46页 |
| 3.3.3 优化滤波后的时域特征参数 | 第46-48页 |
| 3.3.4 优化包络之后的时域特征参数 | 第48-50页 |
| 3.3.5 优化频域特征参数 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于核主元分析的滚动轴承故障诊断方法研究 | 第54-74页 |
| 4.1 核主元分析法(KPCA) | 第54-58页 |
| 4.1.1 原理分析 | 第54-56页 |
| 4.1.2 KPCA的特征提取 | 第56-57页 |
| 4.1.3 核函数的选择 | 第57页 |
| 4.1.4 核主元分析的步骤 | 第57-58页 |
| 4.2 比较分别利用KPCA与GP+KPCA两种方法优化特征参数 | 第58-69页 |
| 4.2.1 优化时域特征参数 | 第59-61页 |
| 4.2.2 优化滤波后时域特征参数 | 第61-64页 |
| 4.2.3 优化包络时域特征参数 | 第64-66页 |
| 4.2.4 优化频域特征参数 | 第66-69页 |
| 4.3 基于综合特征参数和BP神经网络轴承故障智能诊断 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 总结 | 第74页 |
| 5.2 问题与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第82-84页 |
| 作者和导师简介 | 第84-85页 |
| 附件 | 第85-86页 |