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无故障数据驱动的高速列车轴箱轴承故障诊断方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 机械故障诊断技术现状第11页
        1.2.2 轴箱轴承诊断技术现状第11-12页
        1.2.3 轴箱轴承诊断的工程应用现状第12-13页
    1.3 选题背景第13-14页
    1.4 研究内容、研究目标及技术路线第14-15页
        1.4.1 研究内容第14页
        1.4.2 研究目标第14页
        1.4.3 技术路线第14-15页
    1.5 组织结构第15-17页
第2章 基础理论第17-28页
    2.1 引言第17页
    2.2 泛信息理论第17-18页
    2.3 安全域理论第18-19页
    2.4 轴承领域知识第19-26页
        2.4.1 高速列车轴箱轴承第19页
        2.4.2 滚动轴承失效分类第19-21页
        2.4.3 轴承正常振动特征第21-22页
        2.4.4 轴承异常振动特征第22-23页
        2.4.5 故障信号调制现象第23-24页
        2.4.6 故障信号共振现象第24-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第3章 数据预处理第28-34页
    3.1 引言第28-29页
    3.2 数据清洗第29-31页
        3.2.1 缺失数据第29页
        3.2.2 错值数据第29-30页
        3.2.3 冗余数据第30页
        3.2.4 不一致数据第30-31页
    3.3 零均值化第31-32页
    3.4 样本结构化第32-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 特征提取第34-58页
    4.1 引言第34页
    4.2 信号增强第34-49页
        4.2.1 FIR低通滤波第34-36页
        4.2.2 双树复小波变换第36-39页
        4.2.3 希尔伯特-黄变换第39-41页
        4.2.4 Teager能量算子第41-42页
        4.2.5 变分模态分解第42-45页
        4.2.6 最小熵解卷积第45-47页
        4.2.7 时域同步平均第47-49页
    4.3 特征表征第49-56页
        4.3.1 有效值第49页
        4.3.2 峭度第49-50页
        4.3.3 偏度第50-51页
        4.3.4 信息熵第51-52页
        4.3.5 峰值因子第52-53页
        4.3.6 相似性因子第53页
        4.3.7 跳跃性因子第53-54页
        4.3.8 奇异谱熵第54页
        4.3.9 谱峭度第54-55页
        4.3.10 功率谱熵第55-56页
    4.4 本章小结第56-58页
第5章 特征降维第58-66页
    5.1 引言第58页
    5.2 降维原理第58-64页
        5.2.1 t-分布第58-59页
        5.2.2 SNE第59-61页
        5.2.3 t-SNE第61-64页
    5.3 安全域边界第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
第6章 数据建模第66-77页
    6.1 引言第66页
    6.2 模型基底第66-68页
        6.2.1 威布尔分布模型第66-67页
        6.2.2 比例风险模型第67页
        6.2.3 WPHM模型第67-68页
    6.3 参数估计第68-72页
        6.3.1 极大似然估计第68-69页
        6.3.2 粒子群优化第69-72页
    6.4 结果分析第72-76页
        6.4.1 数据退化模型第72-76页
        6.4.2 误差来源分析第76页
    6.5 本章小结第76-77页
结论第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页
攻读硕士学位期间发表的论文第84页
攻读硕士学位期间参与的研究项目第84页

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