| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·旋转机械故障诊断的意义 | 第10-11页 |
| ·旋转机械故障诊断的技术现状 | 第11-12页 |
| ·核参数优化方法研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 核方法、核函数与核参数 | 第16-22页 |
| ·核方法概要 | 第16-19页 |
| ·核方法理论基础 | 第16-17页 |
| ·典型核方法 | 第17-19页 |
| ·核函数及其核参数 | 第19-21页 |
| ·核的描述 | 第19-20页 |
| ·典型核函数及其参数 | 第20-21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第三章 细菌觅食算法原理与改进 | 第22-34页 |
| ·标准细菌觅食算法原理 | 第22-28页 |
| ·细菌觅食算法的生物学基础 | 第22-24页 |
| ·细菌觅食算法的求解流程 | 第24-28页 |
| ·一种改进的细菌觅食算法 | 第28-31页 |
| ·细菌种群大小的确定 | 第29-30页 |
| ·细菌运动步长的确定 | 第30-31页 |
| ·停止条件的引入 | 第31页 |
| ·仿真实验分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 基于改进细菌觅食算法的 KPCA 参数优选 | 第34-48页 |
| ·KPCA 的基本原理 | 第34-37页 |
| ·PCA 原理 | 第34-35页 |
| ·KPCA 原理 | 第35-37页 |
| ·核参数对KPCA 特征提取的性能影响分析 | 第37-45页 |
| ·旋转机械振动测试实验与特征库 | 第37-42页 |
| ·以滚动轴承故障特征为分析对象 | 第42-44页 |
| ·以齿轮故障多传感器特征为分析对象 | 第44-45页 |
| ·基于改进细菌觅食的KPCA 特征提取参数优选 | 第45-47页 |
| ·算法设计 | 第45-46页 |
| ·旋转机械故障特征实例分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于改进细菌觅食算法的 SVM 参数优选 | 第48-64页 |
| ·支持向量机(SVM)基本原理 | 第48-55页 |
| ·最优分类超平面 | 第48-49页 |
| ·二分类支持向量机 | 第49-51页 |
| ·多分类支持向量机 | 第51-55页 |
| ·基于改进细菌觅食算法的SVM 参数优选 | 第55-58页 |
| ·优化算法设计 | 第55页 |
| ·旋转机械故障诊断实例分析 | 第55-58页 |
| ·基于多层核方法的旋转机械故障诊断 | 第58-63页 |
| ·基于基座多传感信息融合滚动轴承故障诊断 | 第58-61页 |
| ·基于多传感信息融合的齿轮故障诊断 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文总结 | 第64-65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 攻读学位期间参研项目和发表论文目录 | 第70页 |