| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 机械故障诊断技术在国内外的研究现状及旋转机械故障诊断概述 | 第12-15页 |
| 1.3 数据挖掘技术在国内外的发展现状及其在故障诊断中的应用 | 第15-18页 |
| 1.4 论文的结构设计和相关研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 故障检测中的数据挖掘技术应用研究 | 第20-33页 |
| 2.1 数据挖掘的过程分析 | 第20-22页 |
| 2.2 故障诊断中的数据挖掘算法 | 第22-25页 |
| 2.3 数据预处理研究 | 第25-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 旋转机械振动故障诊断原理及特征提取 | 第33-42页 |
| 3.1 旋转机械振动分析的基本原理 | 第33-38页 |
| 3.2 振动故障信号的分析方法与特征提取实验 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于FCM算法的融合算法研究 | 第42-52页 |
| 4.1 模糊分析概述 | 第42-44页 |
| 4.2 FCM算法的进化式研究 | 第44-46页 |
| 4.3 S2FCM算法原理 | 第46-49页 |
| 4.4 F-S2FCM算法 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于F-S2FCM算法的旋转机械振动故障诊断实验 | 第52-59页 |
| 5.1 实验原理 | 第52-53页 |
| 5.2 振动故障信号的特征提取实验 | 第53页 |
| 5.3 数据预处理实验 | 第53-55页 |
| 5.4 融合 FCM 算法实验结果分析及算法评价 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表文章目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
