| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·机械故障的表现形式 | 第11-12页 |
| ·机械故障的检测方法 | 第12-18页 |
| ·故障部件的宏观检验 | 第13-14页 |
| ·故障部件断口的微观检查 | 第14页 |
| ·振动噪声法 | 第14页 |
| ·温度法 | 第14-15页 |
| ·金相检验 | 第15页 |
| ·无损检测 | 第15页 |
| ·实验应力分析 | 第15-16页 |
| ·磨损残余物测定法 | 第16页 |
| ·力学性能测试 | 第16-17页 |
| ·信息序列法 | 第17-18页 |
| ·状态估计法 | 第18页 |
| ·机械故障诊断技术的研究现状和发展趋势 | 第18-21页 |
| ·研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 混沌的识别方法 | 第23-31页 |
| ·混沌的定义 | 第23-25页 |
| ·Li-York(李天岩-约克)的混沌定义 | 第23-24页 |
| ·Devaney的混沌定义 | 第24-25页 |
| ·混沌运动的特征 | 第25-26页 |
| ·混沌的识别方法 | 第26-30页 |
| ·相轨的直接观察法 | 第26-27页 |
| ·频闪采样法 | 第27页 |
| ·Poincare截面法 | 第27-28页 |
| ·自功率谱法 | 第28页 |
| ·Lyapunov指数分析法 | 第28-29页 |
| ·分形分维数分析法 | 第29页 |
| ·相空间重构法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 混沌时间序列的相空间重构 | 第31-49页 |
| ·Takens定理 | 第31-32页 |
| ·互信息函数法确定延迟时间 | 第32-34页 |
| ·用CAO方法确定最佳嵌入维 | 第34-36页 |
| ·数值验证 | 第36-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于Volterra级数的混沌时间序列预测 | 第49-57页 |
| ·Volterra级数状态预测模型 | 第49-52页 |
| ·最大可预测时间 | 第52-53页 |
| ·数值验证 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 基于Duffing振子的轧机故障诊断方法 | 第57-69页 |
| ·利用Duffing方程检测微弱信号的算法原理 | 第57-63页 |
| ·Duffing振子的设计 | 第57-60页 |
| ·噪声环境对Duffing振子影响 | 第60-63页 |
| ·Duffing振子检测转子系统故障 | 第63-65页 |
| ·齿轮早期故障的混沌检测实验 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 轧机故障状态预测及诊断 | 第69-77页 |
| ·RBF神经网络的故障诊断推理机制 | 第69-70页 |
| ·故障数据的预测 | 第70-73页 |
| ·轧机故障特征信号诊断分析 | 第73-76页 |
| ·RBF神经网络的输入和目标向量设计 | 第73-75页 |
| ·预测的故障特征数据的诊断 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简介 | 第86页 |