| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究课题的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外对旋转机械故障诊断的研究动态 | 第14页 |
| ·旋转机械并发故障诊断的技术发展 | 第14-18页 |
| ·并发故障诊断的特点 | 第14页 |
| ·旋转机械故障诊断的国内外研究发展状况 | 第14-18页 |
| ·并发故障诊断的发展趋势 | 第18页 |
| ·论文的主要工作 | 第18-21页 |
| 第二章 旋转机械故障诊断原理与特征提取 | 第21-29页 |
| ·旋转机械振动分类 | 第21-22页 |
| ·旋转机械振动按机械振动性质分类 | 第21-22页 |
| ·转子振动的基本特征 | 第22页 |
| ·旋转机械故障诊断的分类 | 第22-25页 |
| ·转子不对中 | 第22-23页 |
| ·转子不平衡 | 第23页 |
| ·转子弯曲 | 第23-24页 |
| ·转轴裂纹 | 第24页 |
| ·齿轮箱故障 | 第24-25页 |
| ·信号（数据）采集 | 第25页 |
| ·特征提取 | 第25-28页 |
| ·信号分析与处理 | 第25-27页 |
| ·信号特征提取 | 第27-28页 |
| ·状态识别及诊断决策 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 人工免疫系统的故障诊断技术及应用 | 第29-49页 |
| ·生物免疫系统 | 第29-31页 |
| ·生物免疫系统的基本概念 | 第29-30页 |
| ·生物免疫系统的功能及特点 | 第30-31页 |
| ·人工免疫系统 | 第31-37页 |
| ·人工免疫系统模型及算法 | 第32-35页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第35-37页 |
| ·人工免疫系统在故障诊断中的应用 | 第37-47页 |
| ·阴性选择算法的改进 | 第37-38页 |
| ·多无量纲指标的构建 | 第38-39页 |
| ·多无量纲免疫检测器的机组并发故障诊断试验及仿真 | 第39-44页 |
| ·挤压脱水机及膨胀干燥机智能故障诊断系统设计 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于免疫检测和证据理论的机组并发故障诊断技术研究 | 第49-65页 |
| ·证据理论的提出 | 第49-50页 |
| ·证据理论的基本概念 | 第50-52页 |
| ·证据理论的数据融合 | 第52-54页 |
| ·证据理论在并发故障诊断中的应用 | 第54-57页 |
| ·基于推广的证据理论算法的并发故障诊断研究 | 第54页 |
| ·证据理论对多重并发故障的判断 | 第54-56页 |
| ·扩展证据理论在并发故障中的应用 | 第56-57页 |
| ·加权证据理论在故障诊断中的应用 | 第57-58页 |
| ·加权系数 | 第57-58页 |
| ·证据加权组合 | 第58页 |
| ·我们的研究方案 | 第58-60页 |
| ·证据理论的优势评析 | 第59页 |
| ·加权证据理论的可行性 | 第59-60页 |
| ·基于免疫检测和证据理论的机组并发故障诊断的试验仿真 | 第60-63页 |
| ·基于人工免疫和证据理论的并发故障的系统结构 | 第60-61页 |
| ·模拟故障试验台仿真 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 新无量纲指标的构建与加权证据理论的结合 | 第65-81页 |
| ·新无量纲指标的构建 | 第65-71页 |
| ·遗传编程原理 | 第66-68页 |
| ·新的无量纲指标 | 第68-71页 |
| ·加权证据理论 | 第71-72页 |
| ·新的免疫检测器和加权证据理论相结合的并发故障诊断模型 | 第72页 |
| ·试验仿真 | 第72-79页 |
| ·提取无量纲指标值 | 第72-74页 |
| ·并发故障试验模拟 | 第74-75页 |
| ·数据融合诊断 | 第75-79页 |
| ·挤压脱水机及膨胀干燥机智能故障诊断系统拓展 | 第79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-84页 |
| ·工作总结 | 第81-82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第89页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第89页 |
