| 摘要 | 第5-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第13-16页 |
| LIST OF FIGURES | 第16-18页 |
| LIST OF TABLES | 第18-20页 |
| CHAPTER 1:INTRODUCTION | 第20-39页 |
| 1.1 Significance,purpose,content of roller bearing fault diagnosis | 第20-25页 |
| 1.1.1 Significance of roller bearing fault diagnosis | 第20页 |
| 1.1.2 Purpose of roller bearing fault diagnosis | 第20页 |
| 1.1.3 Content of roller bearing fault diagnosis | 第20-25页 |
| 1.2 Roller bearing fault diagnosis overview | 第25-36页 |
| 1.2.1 Signal processing based on fault feature extraction method | 第28-32页 |
| 1.2.2 Condition recognition of roller bearing | 第32-36页 |
| 1.3 Dissertation research purpose,content and organization | 第36-39页 |
| 1.3.1 Origin of topics | 第36页 |
| 1.3.2 Motivation and contributions | 第36-37页 |
| 1.3.3 Thesis structure | 第37-39页 |
| CHAPTER 2:COMPARISON ANALYSIS ON THE TYPICAL TIME.FREQUENCY METHODS | 第39-52页 |
| 2.1 Introduction | 第39页 |
| 2.2 Empirical mode decomposition method | 第39-41页 |
| 2.2.1 EMD basic theory | 第39-41页 |
| 2.2.2 Advantages and disadvantages of EMD method | 第41页 |
| 2.3 Local mean decomposition | 第41-45页 |
| 2.3.1 LMD basic theory | 第41-44页 |
| 2.3.2 Advantages and disadvantages of LMD | 第44-45页 |
| 2.4 Local characteristic-scale decomposition | 第45-51页 |
| 2.4.1 LCD basic theorv | 第46-49页 |
| 2.4.2 LCD comparison witn EMD | 第49-50页 |
| 2.4.3 Advantages and disadvantages of LCD | 第50-51页 |
| 2.5 Conclusion | 第51-52页 |
| CHAPTER 3:CHEMICAL REACTION OPTIMIZATION ALGORITHMS | 第52-73页 |
| 3.1 Introduction | 第52页 |
| 3.2 Artificial Chemical Reaction Optimization Algorithm | 第52-60页 |
| 3.2.1 Chemical reactions of ACROA | 第53-54页 |
| 3.2.2 Principle of ACROA | 第54-59页 |
| 3.2.3 Parameters of ACROA | 第59-60页 |
| 3.2.4 Advantages and disadvantages of ACROA | 第60页 |
| 3.3 Chemical Reaction Optimization method | 第60-73页 |
| 3.3.1 Manipulated agent,elementary reactions,and concepts of CRO | 第61-68页 |
| 3.3.2 Principle of CRO | 第68-71页 |
| 3.3.3 Parameters of CRO | 第71页 |
| 3.3.4 Advantages and disadvantages of CRO | 第71-73页 |
| CHAPTER 4:SUPPORT VECTOR MACHINE PARAMETERSOPTIMIZATION BASED ON CHEMICAL REACTION OPTIMIZATIONALGORITHMS | 第73-94页 |
| 4.1 Introduction | 第73-75页 |
| 4.2 Support vector machine | 第75-77页 |
| 4.2.1 SVM basic theory | 第75-76页 |
| 4.2.2 SVM parameters | 第76-77页 |
| 4.3 SVM parameters optimization based on ACROA | 第77-80页 |
| 4.3.1 SVM parameter optimization based on ACROA | 第77-79页 |
| 4.3.2 Tuning ACROA parameter | 第79-80页 |
| 4.4 SVM parameter optimization based on CRO | 第80-85页 |
| 4.4.1 SVM parameter optimization based on CRO | 第80-81页 |
| 4.4.2 Tuning CRO parameters | 第81-85页 |
| 4.5 Experimental results | 第85-91页 |
| 4.5.1 Experimental result of ACROA-SVM | 第86-87页 |
| 4.5.2 Experimental result of CRO-SVM | 第87-91页 |
| 4.6 Comparison between CRO-SVM,ACROA-SVM,GA-SVM,and PSO-SVM | 第91-93页 |
| 4.6.1 Parameters of methods | 第91页 |
| 4.6.2 Effect of the parameter Popsize/ReacNum on performance of methods | 第91-93页 |
| 4.7 Conclusion | 第93-94页 |
| CHAPTER 5:APPLICATION OF CRO ALGORITHMS AND SVMCOMBINING LMD AND LCD TO DIAGNOSE THE ROLLER BEARINGFAULT | 第94-114页 |
| 5.1 Data acquisition | 第94-96页 |
| 5.2 LMD-ACROA-SVM | 第96-102页 |
| 5.2.1 Introduction | 第96页 |
| 5.2.2 LMD-ACROA-SVM method | 第96-98页 |
| 5.2.3 Application of ACROA-SVM and LMD to diagnose roller bearing fault | 第98-102页 |
| 5.2.4 Conclusion | 第102页 |
| 5.3 LCD-ACROA-SVM | 第102-108页 |
| 5.3.1 Introduction | 第102页 |
| 5.3.2 LCD-ACROA-SVM method | 第102-105页 |
| 5.3.3 Application of ACROA-SVM and LCD to diagnose roller bearing fault | 第105-107页 |
| 5.3.4 Conclusion | 第107-108页 |
| 5.4 LCD-CR-SVM | 第108-113页 |
| 5.4.1 Introduction | 第108页 |
| 5.4.2 LCD-CRO-SVM | 第108-110页 |
| 5.4.3 Application of CRO-SVM and LCD to diagnose roller bearing fault | 第110-113页 |
| 5.4.4 Conclusion | 第113页 |
| 5.5 Conclusion | 第113-114页 |
| CHAPTER 6:CONCLUSION AND FUTURE WORK | 第114-117页 |
| REFERENCES | 第117-127页 |
| ACKNOWLEDGEMENTS | 第127-128页 |
| PUBLICATIONS | 第128页 |
