基于HMM的轴承故障音频诊断方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·轴承故障诊断的研究意义 | 第9-10页 |
| ·轴承故障诊断技术的发展 | 第10-11页 |
| ·轴承故障诊断方法 | 第11-12页 |
| ·温度分析法 | 第11页 |
| ·油样分析法 | 第11页 |
| ·振动分析法 | 第11-12页 |
| ·音频分析法 | 第12页 |
| ·基于 HMM 的轴承故障音频诊断方法的可行性 | 第12-13页 |
| ·本文工作及结构 | 第13-15页 |
| ·主要工作 | 第13-14页 |
| ·总体结构 | 第14-15页 |
| 第二章 HMM 基本理论 | 第15-24页 |
| ·Markov 链 | 第15-16页 |
| ·HMM 基本参数 | 第16-18页 |
| ·HMM 拓扑结构 | 第18页 |
| ·HMM 基本算法 | 第18-23页 |
| ·前向-后向算法 | 第19-21页 |
| ·Baum-Welch算法 | 第21-22页 |
| ·Viterbi算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 DHMM 的轴承故障诊断方法 | 第24-37页 |
| ·故障诊断系统的基本结构 | 第24-25页 |
| ·数据采集 | 第25-27页 |
| ·特征参数提取 | 第27-30页 |
| ·矢量量化 | 第30-32页 |
| ·基本概念 | 第30页 |
| ·LBG算法 | 第30-32页 |
| ·多观察序列的 DHMM 训练 | 第32-34页 |
| ·DHMM 诊断 | 第34-35页 |
| ·诊断实验 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于 CGHMM 的轴承故障诊断方法 | 第37-46页 |
| ·CGHMM 的参数表示 | 第37-38页 |
| ·CGHMM 训练与诊断算法的改进 | 第38-41页 |
| ·基于聚类算法的模型参数初始化 | 第38-39页 |
| ·数据溢出问题与措施 | 第39-41页 |
| ·多观察序列的 CGHMM 训练 | 第41-43页 |
| ·诊断实验 | 第43-44页 |
| ·DHMM 和 CGHMM 对比分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 HMM 轴承故障诊断系统的设计与开发 | 第46-56页 |
| ·开发工具 | 第46页 |
| ·诊断系统的基本要求 | 第46-47页 |
| ·诊断系统的基本功能 | 第47-50页 |
| ·数据采集 | 第48-49页 |
| ·模型训练 | 第49页 |
| ·故障诊断 | 第49-50页 |
| ·关键模块的实现 | 第50-55页 |
| ·数据采集 | 第50-52页 |
| ·MFCC特征参数提取 | 第52-53页 |
| ·HMM训练 | 第53-54页 |
| ·HMM诊断 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结束语 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第63页 |
