| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 旋转机械故障诊断研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 人工免疫系统在故障诊断领域的应用 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 特征参数提取 | 第18-28页 |
| 2.1 常用特征参数提取方法 | 第18-19页 |
| 2.1.1 幅域分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 小波变换 | 第19页 |
| 2.1.3 基于经验模态的时频分析方法 | 第19页 |
| 2.2 振动信号预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 量纲指标 | 第20-22页 |
| 2.4 无量纲指标 | 第22-23页 |
| 2.5 归一化 | 第23-24页 |
| 2.5.1 零均值标准化 | 第23页 |
| 2.5.2 线性函数归一化 | 第23-24页 |
| 2.6 主元分析降维 | 第24-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于阴性选择算法、克隆选择算法的检测器研究 | 第28-48页 |
| 3.1 人工免疫系统 | 第28-30页 |
| 3.1.1 人体免疫系统简介 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人工免疫系统简介 | 第29-30页 |
| 3.2 阴性选择算法 | 第30-43页 |
| 3.2.1 阴性选择算法流程 | 第30-37页 |
| 3.2.2 实值阴性选择算法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 V-detector阴性选择算法 | 第38-41页 |
| 3.2.4 仿真实验及结果 | 第41-43页 |
| 3.3 克隆选择算法进行检测器优化 | 第43-47页 |
| 3.3.1 克隆选择算法流程 | 第43-46页 |
| 3.3.2 记忆单元 | 第46页 |
| 3.3.3 仿真实验及结果 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 在线更新二级故障诊断算法 | 第48-58页 |
| 4.1 二级故障诊断思想 | 第48-49页 |
| 4.2 故障状态检测 | 第49-52页 |
| 4.2.1 自体样本特征数据 | 第50-51页 |
| 4.2.2 正常状态检测器 | 第51-52页 |
| 4.3 故障种类诊断 | 第52-56页 |
| 4.3.1 故障样本特征数据 | 第52-53页 |
| 4.3.2 故障状态检测器 | 第53页 |
| 4.3.3 融合诊断 | 第53-56页 |
| 4.4 在线更新 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 故障诊断系统设计 | 第58-64页 |
| 5.1 MATLAB GUI简介 | 第58页 |
| 5.2 故障诊断系统 | 第58-63页 |
| 5.2.1 主界面 | 第58-60页 |
| 5.2.2 数据处理界面 | 第60-61页 |
| 5.2.3 故障诊断界面 | 第61-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间发表的论文和研究成果清单 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |