摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
1 绪论 | 第9-22页 |
·课题概述 | 第9-13页 |
·文献综述 | 第13-20页 |
·主要研究内容及创新 | 第20-22页 |
2 丝杠驱动进给系统支撑点轴向刚度和阻尼的辨识方法 | 第22-34页 |
·引言 | 第22页 |
·轴向刚度和阻尼的辨识模型 | 第22-28页 |
·连续粒子群优化算法 | 第28-29页 |
·轴向刚度和阻尼的辨识算法 | 第29-30页 |
·实验研究 | 第30-33页 |
·小结 | 第33-34页 |
3 丝杠驱动进给系统支撑点径向刚度和阻尼的辨识方法 | 第34-49页 |
·引言 | 第34页 |
·径向刚度和阻尼的辨识模型 | 第34-43页 |
·径向刚度和阻尼的辨识算法 | 第43-44页 |
·实验研究 | 第44-47页 |
·小结 | 第47-49页 |
4 基于粒子群优化的固有频率和阻尼比辨识方法 | 第49-64页 |
·引言 | 第49-50页 |
·目标函数的建立 | 第50-51页 |
·优化区间的估计 | 第51-53页 |
·固有频率和阻尼比的辨识算法 | 第53-54页 |
·仿真研究 | 第54-60页 |
·实验研究 | 第60-63页 |
·小结 | 第63-64页 |
5 轴承动态刚度矩阵的辨识方法 | 第64-77页 |
·引言 | 第64页 |
·子结构合成法 | 第64-67页 |
·轴承动态刚度矩阵的辨识方法 | 第67-69页 |
·实验研究 | 第69-75页 |
·小结 | 第75-77页 |
6 基于振动信号的设备性能劣化分析方法 | 第77-95页 |
·引言 | 第77-78页 |
·特征提取 | 第78-87页 |
·概率神经网络 | 第87-88页 |
·基于粒子群优化算法和概率神经网络的特征选择 | 第88-89页 |
·CMAC神经网络联想细胞重叠度 | 第89-91页 |
·实验研究 | 第91-94页 |
·小结 | 第94-95页 |
7 全文总结与展望 | 第95-97页 |
·全文总结 | 第95页 |
·研究展望 | 第95-97页 |
致谢 | 第97-98页 |
参考文献 | 第98-107页 |
附录 攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第107页 |