基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题的研究意义及来源 | 第7-8页 |
| ·滚动轴承故障诊断系统国内发展现状与前景 | 第8-12页 |
| ·发展现状 | 第8-10页 |
| ·发展前景 | 第10-12页 |
| ·关键技术发展 | 第12-13页 |
| ·小波理论发展 | 第12页 |
| ·支持向量机发展 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 滚动轴承的振动机理及故障特征 | 第15-21页 |
| ·滚动轴承的失效及检测方法 | 第15-17页 |
| ·滚动轴承失效形式 | 第15-16页 |
| ·故障发展过程 | 第16-17页 |
| ·滚动轴承检测方法 | 第17页 |
| ·振动机理 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承的振动频率分析 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 统计学习理论与支持向量机 | 第21-35页 |
| ·统计学习理论 | 第21-25页 |
| ·VC维 | 第22-23页 |
| ·推广性界 | 第23页 |
| ·结构风险最小化 | 第23-25页 |
| ·支持向量机 | 第25-31页 |
| ·线性情况下的最优超平面构造 | 第26-27页 |
| ·非线性情况 | 第27-28页 |
| ·参数优化 | 第28-29页 |
| ·增量学习 | 第29-31页 |
| ·基于SVM的滚动轴承故障诊断步骤 | 第31-32页 |
| ·算例验证 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 滚动轴承振动故障试验设计 | 第35-42页 |
| ·试验总体设计 | 第35-36页 |
| ·实验硬件设计 | 第36-39页 |
| ·实验软件设计 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于小波分析的滚动轴承降噪及信号特征提取 | 第42-54页 |
| ·小波理论发展 | 第42-43页 |
| ·小波分析基础 | 第43-46页 |
| ·小波包分析 | 第46-48页 |
| ·小波包定义 | 第46-47页 |
| ·小波包分解重构 | 第47-48页 |
| ·小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第48-53页 |
| ·利用小波包进行故障频率分析 | 第48-49页 |
| ·小波变换在信号降噪上的应用 | 第49-51页 |
| ·小波变换应用于信号特征提取 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 基于支持向量机的故障诊断方法 | 第54-61页 |
| ·多故障分类器模型的建立 | 第54-56页 |
| ·实验研究 | 第56-59页 |
| ·结果分析与讨论 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 个人简历在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第69-70页 |
