基于冲击特征分析的齿轮故障智能诊断研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究意义及目的 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 齿轮传动系统振动特性 | 第15-21页 |
| 2.1 正常状态下振动特性 | 第16-17页 |
| 2.2 平稳型故障振动特性 | 第17页 |
| 2.3 冲击型故障振动特性 | 第17-19页 |
| 2.4 复合型故障振动特性 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于幅值谱特征的齿轮故障诊断 | 第21-40页 |
| 3.1 转速变化对信号特征的影响 | 第21-26页 |
| 3.1.1 时域和频域冲击特征分析 | 第21-23页 |
| 3.1.2 常规成分及平稳型故障响应的去除 | 第23-26页 |
| 3.2 基于CNN的齿轮故障诊断模型 | 第26-33页 |
| 3.2.1 卷积神经网络结构 | 第26-29页 |
| 3.2.2 卷积神经网络训练方法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 齿轮故障诊断模型 | 第32-33页 |
| 3.3 试验验证 | 第33-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于时域冲击特征的齿轮故障诊断 | 第40-61页 |
| 4.1 时域冲击特征提取 | 第40-46页 |
| 4.2 基于CNN的齿轮故障诊断模型 | 第46-48页 |
| 4.3 试验验证 | 第48-51页 |
| 4.4 诊断模型泛化性能分析 | 第51-57页 |
| 4.5 诊断模型影响因素分析 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论与展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |
