基于EMD和SVM煤矿通风机轴承故障诊断的研究

致谢	第3-4页
摘要	第4-5页
abstract	第5页
1 绪论	第16-23页
1.1 研究背景意义	第16-17页
1.2 国内外研究现状	第17-21页
1.3 本文主要研究内容及安排	第21-23页
2 通风机轴承故障机理	第23-28页
2.1 煤矿通风机介绍	第23页
2.2 滚动轴承的结构	第23-24页
2.3 滚动轴承的振动机理和失效形式	第24-25页
2.4 滚动轴承振动频率和故障类型	第25-27页
2.5 本章小结	第27-28页
3 经验模态分解及轴承故障特征提取	第28-54页
3.1 时频分析方法	第28-30页
3.2 经验模态分解	第30-34页
3.3 EMD分解存在的问题	第34-40页
3.4 EEMD算法的改进	第40-45页
3.5 轴承信号分析与特征值提取	第45-53页
3.6 本章小结	第53-54页
4 主成分分析法在轴承故障特征数据压缩中的应用	第54-61页
4.1 特征数据的压缩	第54-55页
4.2 主成分分析法	第55-58页
4.3 主成分分析法在轴承故障数据中的应用	第58-60页
4.4 本章小结	第60-61页
5 基于支持向量机的轴承故障诊断	第61-80页
5.1 统计学理论	第61-63页
5.2 支持向量机	第63-66页
5.3 基于参数寻优方法的研究	第66-75页
5.4 轴承数据诊断分析	第75-78页
5.5 本章小结	第78-80页
6 总结与展望	第80-82页
6.1 总结	第80页
6.2 展望	第80-82页
参考文献	第82-88页
作者简历	第88-90页
学位论文数据集	第90页