基于全矢稀疏编码的设备故障诊断方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 课题的研究目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 同源信息融合技术的发展状况 | 第14-17页 |
| 1.2.1 全息谱技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 全频谱技术 | 第15-16页 |
| 1.2.3 全矢谱技术 | 第16-17页 |
| 1.3 稀疏编码理论应用于故障诊断的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.1 基于稀疏编码的机械振动信号降噪 | 第18页 |
| 1.3.2 基于稀疏编码的机械设备故障特征提取 | 第18-19页 |
| 1.3.3 基于稀疏编码的机械设备故障模式识别 | 第19-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容与结构框架 | 第20-22页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 结构框架 | 第21-22页 |
| 2 全矢谱理论与应用研究 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 全矢谱技术的基本理论及算法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 全矢谱技术的理论基础 | 第22-26页 |
| 2.2.2 全矢谱技术的数值算法 | 第26-28页 |
| 2.3 全矢谱技术的应用实例 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 信号稀疏编码理论与应用研究 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 稀疏编码的基本概念 | 第30-33页 |
| 3.2.1 稀疏信号 | 第30-31页 |
| 3.2.2 原子与过完备字典 | 第31-32页 |
| 3.2.3 信号的稀疏编码 | 第32页 |
| 3.2.4 稀疏性度量 | 第32-33页 |
| 3.3 稀疏编码的相关求解算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 基追踪算法 | 第34页 |
| 3.3.2 匹配追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.4 过完备字典构造 | 第35-37页 |
| 3.4.1 分析字典 | 第36页 |
| 3.4.2 自学习字典 | 第36-37页 |
| 3.5 共振稀疏分解 | 第37-42页 |
| 3.5.1 品质因子的定义 | 第38页 |
| 3.5.2 信号的共振属性 | 第38-39页 |
| 3.5.3 品质因子可调小波变换 | 第39-42页 |
| 3.5.4 共振分量分离 | 第42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于全矢稀疏编码的设备故障特征提取方法研究 | 第43-63页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 全矢稀疏编码故障特征提取方法 | 第44-53页 |
| 4.2.1 全矢稀疏编码特征提取方法流程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 仿真对比分析 | 第45-53页 |
| 4.3 实例分析 | 第53-62页 |
| 4.3.1 方法验证 | 第54-59页 |
| 4.3.2 对比分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于全矢稀疏编码的设备故障识别方法研究 | 第63-73页 |
| 5.1 引言 | 第63页 |
| 5.2 全矢稀疏编码模式识别方法 | 第63-67页 |
| 5.2.1 基于全矢谱的模式识别机理 | 第63-65页 |
| 5.2.2 基于稀疏重构误差的模式识别原理 | 第65-66页 |
| 5.2.3 方法流程 | 第66-67页 |
| 5.3 实例分析 | 第67-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 本文总结 | 第73-74页 |
| 6.2 关键技术与创新点 | 第74页 |
| 6.2.1 关键技术 | 第74页 |
| 6.2.2 创新点 | 第74页 |
| 6.3 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第82-83页 |
