摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-19页 |
1.1 课题来源 | 第9页 |
1.2 研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
1.3 相关领域国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.3.1 螺栓应力传感器研究 | 第12-13页 |
1.3.2 信号时频域分析方法 | 第13-15页 |
1.3.3 信号预测方法研究 | 第15-16页 |
1.4 本文主要研究内容和组织结构 | 第16-19页 |
1.4.1 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
1.4.2 本文组织结构 | 第17-19页 |
第2章 用于应力测量的光纤光栅应力传感器设计 | 第19-32页 |
2.1 应力传感器设计和测量原理 | 第19-21页 |
2.2 螺栓应力传感器有限元分析 | 第21-25页 |
2.2.1 有限元建模 | 第21-22页 |
2.2.2 应变分析 | 第22-24页 |
2.2.3 动态分析 | 第24-25页 |
2.3 应力测量实验研究 | 第25-28页 |
2.4 应力测量实验结果与分析 | 第28-31页 |
2.5 本章小结 | 第31-32页 |
第3章 选粉系统中应力和振动信号的去噪以及振动信号的特征提取 | 第32-47页 |
3.1 应力和振动信号小波去噪 | 第32-36页 |
3.1.1 小波去噪 | 第32-33页 |
3.1.2 小波去噪质量评价指标 | 第33-34页 |
3.1.3 实验仿真 | 第34-36页 |
3.2 振动信号的特征提取 | 第36-46页 |
3.2.1 LMD算法的基本原理 | 第36-40页 |
3.2.2 一种抑制LMD端点效应的延拓方法 | 第40-44页 |
3.2.3 实验仿真 | 第44-46页 |
3.3 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 基于最小二乘支持向量机的振动预测 | 第47-53页 |
4.1 最小二乘支持向量机回归算法 | 第47-48页 |
4.2 粒子群算法 | 第48-49页 |
4.3 振动信号预测实验 | 第49-52页 |
4.4 本章小结 | 第52-53页 |
第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
5.1 全文工作总结 | 第53-54页 |
5.2 进一步研究展望 | 第54-55页 |
致谢 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
攻读硕士期间的科研成果 | 第60页 |