| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 转子系统故障诊断的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 转子系统故障诊断概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 转子系统故障诊断的过程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 转子系统故障诊断方法的分类 | 第13-15页 |
| 1.2.3 转子系统故障诊断方法的性能评价 | 第15页 |
| 1.3 转子系统故障诊断的国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1 故障机理的研究 | 第15-16页 |
| 1.3.2 信号分析技术在转子系统故障诊断中的应用 | 第16-18页 |
| 1.3.3 神经网络在转子系统故障诊断中的应用 | 第18-20页 |
| 1.3.4 转子系统故障的定量诊断 | 第20-21页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 确定学习与转子系统故障诊断 | 第23-33页 |
| 2.1 确定学习理论概述 | 第23页 |
| 2.2 确定学习机制 | 第23-26页 |
| 2.2.1 RBF 神经网络与 PE 条件 | 第23-24页 |
| 2.2.2 一类 LTV 系统稳定性分析 | 第24-25页 |
| 2.2.3 RBF 神经网络的局部准确辨识 | 第25-26页 |
| 2.3 动态模式识别 | 第26-29页 |
| 2.3.1 动态模式的表达 | 第26-27页 |
| 2.3.2 动态模式的相似度 | 第27-28页 |
| 2.3.3 快速识别的实现 | 第28-29页 |
| 2.4 基于确定学习的转子系统故障诊断方法 | 第29-32页 |
| 2.4.2 转子系统模式的学习 | 第29-30页 |
| 2.4.3 转子系统模式的识别 | 第30-31页 |
| 2.4.4 基于确定学习的转子系统故障诊断策略 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于确定学习的转子系统裂纹故障诊断 | 第33-47页 |
| 3.1 转子系统裂纹故障的研究现状 | 第33页 |
| 3.2 裂纹转子的系统模型 | 第33-34页 |
| 3.3 裂纹故障的学习 | 第34-36页 |
| 3.4 裂纹故障的诊断 | 第36-39页 |
| 3.5 仿真验证 | 第39-46页 |
| 3.5.1 学习阶段 | 第40-44页 |
| 3.5.2 诊断阶段 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于确定学习的转子不对中故障诊断 | 第47-62页 |
| 4.1 转子不对中故障的国内外研究现状 | 第47-48页 |
| 4.2. 不对中故障转子系统模型 | 第48-49页 |
| 4.3 不对中故障的学习 | 第49-51页 |
| 4.4 不对中故障的诊断 | 第51-52页 |
| 4.5 仿真验证 | 第52-61页 |
| 4.5.1 学习阶段 | 第55-59页 |
| 4.5.2 诊断阶段 | 第59-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于确定学习的转子碰摩耦合故障诊断 | 第62-71页 |
| 5.1 碰摩耦合故障研究现状 | 第62页 |
| 5.2 碰摩耦合故障转子系统模型 | 第62-64页 |
| 5.3 碰摩耦合故障的学习 | 第64-65页 |
| 5.4 碰摩耦合故障的诊断 | 第65-66页 |
| 5.5 仿真研究 | 第66-70页 |
| 5.5.1 学习阶段 | 第66-69页 |
| 5.5.2 诊断阶段 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |