| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-14页 |
| 1.2.1 轴承故障诊断的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 形态学滤波的研究现状 | 第13页 |
| 1.2.3 MCKD的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 形态学滤波最优参数确定方法 | 第14页 |
| 1.3.2 改进的MCKD算法 | 第14页 |
| 1.3.3 粒子群算法优化MCKD中的参数 | 第14-16页 |
| 第二章 改进的粒子群算法 | 第16-24页 |
| 2.1 粒子群算法的由来及原理 | 第16-18页 |
| 2.1.1 粒子群算法的由来 | 第16页 |
| 2.1.2 PSO算法原理 | 第16-18页 |
| 2.2 惯性权重的调整 | 第18-20页 |
| 2.2.1 固定权重 | 第18-19页 |
| 2.2.2 时变权重 | 第19页 |
| 2.2.3 模糊权重 | 第19-20页 |
| 2.2.4 随机权重 | 第20页 |
| 2.3 学习因子的调节 | 第20-21页 |
| 2.3.1 c_1和c_2同步变化 | 第20页 |
| 2.3.2 c_1和c_2异步变化 | 第20-21页 |
| 2.4 粒子群算法改进流程 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于形态学滤波与粒子群算法的冲击特征提取 | 第24-38页 |
| 3.1 形态学滤波器 | 第24-26页 |
| 3.1.1 四种基本算子 | 第24-25页 |
| 3.1.2 滤波器的选择 | 第25页 |
| 3.1.3 形态学滤波流程 | 第25-26页 |
| 3.2 形态学滤波影响因素分析 | 第26-33页 |
| 3.2.1 仿真信号的设计 | 第27页 |
| 3.2.2 形状的选取 | 第27-29页 |
| 3.2.3 长度的选取 | 第29-33页 |
| 3.3 最优结构元素长度的确定 | 第33-35页 |
| 3.4 粒子群算法优化形态学滤波参数 | 第35-37页 |
| 3.4.1 粒子群参数设置 | 第35-36页 |
| 3.4.2 粒子群优化滤波参数 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 改进的最大相关峭度解卷积 | 第38-49页 |
| 4.1 最大相关峭度解卷积(MCKD算法) | 第38-39页 |
| 4.2 算法的改进 | 第39-41页 |
| 4.2.1 基于峭度和故障特征频率能量比值的复合评价指标设计 | 第39-40页 |
| 4.2.2 Teager能量算子解调 | 第40页 |
| 4.2.3 改进后的MCKD算法 | 第40-41页 |
| 4.3 仿真信号处理 | 第41-47页 |
| 4.3.1 仿真信号设计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 仿真信号验证 | 第42-47页 |
| 4.3.3 改进的MCKD算法的优点 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 粒子群算法优化MCKD参数的轴承故障诊断 | 第49-61页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第49-51页 |
| 5.1.1 QPZZ-Ⅱ试验台 | 第50页 |
| 5.1.2 滚动轴承的故障特征频率计算 | 第50-51页 |
| 5.2 对实测信号的降噪处理 | 第51-54页 |
| 5.2.1 实测信号分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 结构元素长度的选取 | 第52-54页 |
| 5.3 MCKD算法处理降噪信号 | 第54-57页 |
| 5.3.1 基于复合评价指标选取MCKD参数 | 第54-57页 |
| 5.3.2 与直接形态学滤波完后提取故障特征对比 | 第57页 |
| 5.4 粒子群结合MCKD在轴承故障诊断中的应用 | 第57-59页 |
| 5.4.1 粒子群参数设置 | 第58页 |
| 5.4.2 对故障特征频率能量比值进行优化 | 第58-59页 |
| 5.5 粒子群算法相比于其他算法的优点 | 第59-61页 |
| 5.5.1 快速性 | 第59-60页 |
| 5.5.2 准确性 | 第60页 |
| 5.5.3 精度高 | 第60页 |
| 5.5.4 可适应性好,对目标函数要求较为宽松 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67页 |