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数据驱动下盲源分离滚动轴承复合故障诊断方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 课题研究背景第10-11页
    1.2 课题研究目的及意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状及存在的问题第12-15页
        1.3.1 数据驱动的国内外研究现状第12-14页
        1.3.2 数据驱动应用在石化装备故障诊断领域的研究现状及问题第14-15页
    1.4 论文的研究内容及结构安排第15-18页
    1.5 小结第18-19页
第二章 石化装备轴承智能故障诊断系统需求分析及数据采集技术第19-27页
    2.1 石化装备轴承智能故障诊断系统需求分析及故障配件装置第19-22页
        2.1.1 石化装备轴承智能故障诊断系统需求分析第19-20页
        2.1.2 石化装备轴承智能故障诊断系统故障配件装置第20-22页
    2.2 石化装备轴承智能故障诊断系统数据采集与处理第22-25页
        2.2.1 石化装备轴承智能故障诊断系统数据采集与处理总体框架第22-24页
        2.2.2 石化装备轴承智能故障诊断系统数据采集与处理具体实现第24-25页
    2.3 数据驱动技术应用在石化装备故障诊断中的优劣分析第25-26页
    2.4 小结第26-27页
第三章 数据驱动下滚动轴承复合故障的信号降噪方法第27-35页
    3.1 滚动轴承故障信号降噪背景第27-28页
        3.1.1 石化装备滚动轴承振动机理及噪声产生过程第27页
        3.1.2 石化装备滚动轴承失效形式及特征分析第27-28页
    3.2 改进的滚动轴承故障信号小波阈值降噪方法第28-31页
        3.2.1 小波降噪的基本原理第28-29页
        3.2.2 传统小波降噪的阈值选取方法第29-30页
        3.2.3 改进的滚动轴承故障信号小波阈值降噪方法第30-31页
    3.3 实验仿真与结果分析第31-34页
        3.3.1 模拟仿真第31-32页
        3.3.2 实例仿真第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 数据驱动下耦合交互的滚动轴承复合故障解耦诊断方法第35-49页
    4.1 引言第35页
    4.2 数据驱动下线性判别分析的滚动轴承复合故障解耦诊断方法第35-42页
        4.2.1 线性判别分析解耦基础理论第35-38页
        4.2.2 数据驱动下基于线性判别分析解耦的BP诊断方法第38页
        4.2.3 数据驱动下基于线性判别分析解耦诊断方法的仿真验证第38-42页
    4.3 数据驱动下改进线性判别分析的滚动轴承复合故障解耦诊断方法第42-48页
        4.3.1 核函数作用下线性判别分析解耦理论第42-44页
        4.3.2 数据驱动下核线性判别分析解耦的ELM故障模式辨识方法第44-45页
        4.3.3 数据驱动下耦合交互的滚动轴承复合故障解耦诊断算法设计第45页
        4.3.4 算法验证及仿真分析第45-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 数据驱动下滚动轴承复合故障信号盲源分离辨识诊断方法第49-62页
    5.1 引言第49页
    5.2 盲源分离理论概述第49-52页
        5.2.1 盲源分离基本思想第49-50页
        5.2.2 多故障信号盲源分离辨识规则第50-52页
    5.3 数据驱动下滚动轴承复合故障信号的盲源分离辨识与诊断方法第52-60页
        5.3.1 滚动轴承复合故障信号盲源分离辨识与诊断方法第52-53页
        5.3.2 算法评价指标第53-54页
        5.3.3 滚动轴承复合故障信号分离辨识与诊断算法设计第54-55页
        5.3.4 算法验证及仿真分析第55-60页
    5.4 石化装备智能故障诊断系统GUI设计第60-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-65页
    6.1 论文结论第62-63页
    6.2 主要创新点第63-64页
    6.3 研究展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
作者在攻读硕士期间的主要工作目录第69页
    一、发表的论文第69页
    二、申请的专利第69页
    三、参与的科研项目第69页

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