| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 基于振动分析的机械故障诊断研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 检测与滤波 | 第11-12页 |
| 1.2.2 特征提取 | 第12-15页 |
| 1.2.3 故障识别与诊断决策 | 第15-17页 |
| 1.3 基于HMM的故障监测与诊断 | 第17-21页 |
| 1.4 2D-HMM故障诊断方法的可行性及研究意义 | 第21-23页 |
| 1.4.1 2D-HMM的研究现状 | 第21-22页 |
| 1.4.2 基于2D-HMM故障诊断方法的提出及其意义 | 第22-23页 |
| 1.5 研究内容、总体结构及创新之处 | 第23-25页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.5.2 总体结构 | 第24页 |
| 1.5.3 创新之处 | 第24-25页 |
| 1.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第二章 2D-HMM基本理论和算法 | 第26-45页 |
| 2.1 引言 | 第26页 |
| 2.2 隐Markov模型 | 第26-31页 |
| 2.2.1 基本参数和拓扑结构 | 第26-28页 |
| 2.2.2 主要算法 | 第28-31页 |
| 2.3 二维隐Markov模型(2D-HMM) | 第31-39页 |
| 2.3.1 常见类型 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基本参数 | 第32-34页 |
| 2.3.3 主要算法 | 第34-39页 |
| 2.4 2D-HMM的实际问题 | 第39-42页 |
| 2.4.1 算法下溢 | 第39-40页 |
| 2.4.2 初始参数选择 | 第40-42页 |
| 2.5 算法对比研究 | 第42-44页 |
| 2.5.1 模型的结构及参数描述 | 第42-43页 |
| 2.5.2 算法的复杂度 | 第43-44页 |
| 2.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于2D-HMM的振动信号滤波 | 第45-67页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 数字滤波方法 | 第45-46页 |
| 3.3 Kalman滤波 | 第46-49页 |
| 3.4 HMM滤波方法 | 第49-50页 |
| 3.5 2D-HMM滤波原理 | 第50-55页 |
| 3.5.1 滤波相关的变量定义 | 第51-52页 |
| 3.5.2 2D-HMM滤波算法 | 第52-53页 |
| 3.5.3 2D-HMM滤波的几点讨论 | 第53-55页 |
| 3.6 2D-HMM滤波应用 | 第55-58页 |
| 3.6.1 滤波步骤 | 第55页 |
| 3.6.2 仿真研究 | 第55-57页 |
| 3.6.3 实测信号处理 | 第57-58页 |
| 3.7 2D-HMM与小波 | 第58-65页 |
| 3.7.1 小波滤波 | 第59-60页 |
| 3.7.2 小波与HMM | 第60-61页 |
| 3.7.3 基于2D-HMM的小波滤波 | 第61-65页 |
| 3.8 本章小结 | 第65-67页 |
| 第四章 基于2D-HMM的振动信号征兆提取 | 第67-90页 |
| 4.1 引言 | 第67页 |
| 4.2 2D-HMM描述语音信号 | 第67-69页 |
| 4.3 观测序列形成 | 第69-71页 |
| 4.4 2D-HMM征兆提取方法 | 第71-75页 |
| 4.4.1 工作原理 | 第71-72页 |
| 4.4.2 时域分割 | 第72-73页 |
| 4.4.3 频域分割 | 第73-74页 |
| 4.4.4 2D-HMM征兆提取特点 | 第74-75页 |
| 4.5 2D-HMM征兆提取应用研究 | 第75-86页 |
| 4.5.1 状态数确定原则 | 第75-78页 |
| 4.5.2 仿真信号选取 | 第78-80页 |
| 4.5.3 新特征形成 | 第80-83页 |
| 4.5.4 特征提取方法对比 | 第83-84页 |
| 4.5.5 实验台振动信号验证 | 第84-86页 |
| 4.6 实际应用中的改进措施 | 第86-89页 |
| 4.6.1 SOFM融合原理与算法 | 第86-88页 |
| 4.6.2 SOFM特征融合 | 第88-89页 |
| 4.7 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于2D-HMM的旋转机械故障识别 | 第90-108页 |
| 5.1 引言 | 第90页 |
| 5.2 基于模式识别的故障诊断 | 第90-92页 |
| 5.3 基于HMM的故障识别原理与步骤 | 第92-93页 |
| 5.3.1 故障识别原理 | 第92页 |
| 5.3.2 基本步骤 | 第92-93页 |
| 5.4 2D-HMM故障诊断原理及步骤 | 第93-97页 |
| 5.4.1 2D-HMM故障诊断原理 | 第93-95页 |
| 5.4.2 求解类条件概率 | 第95-96页 |
| 5.4.3 2D-HMM故障诊断步骤 | 第96-97页 |
| 5.5 转子实验台仿真研究 | 第97-102页 |
| 5.5.1 常见故障及振动特征 | 第97-98页 |
| 5.5.2 转子升速过程模拟实验 | 第98-99页 |
| 5.5.3 2D-HMM故障诊断 | 第99-102页 |
| 5.6 现场实测信号验证 | 第102-105页 |
| 5.6.1 滚动轴承故障诊断方法 | 第102-104页 |
| 5.6.2 轴承故障2D-HMM识别 | 第104-105页 |
| 5.7 本章小结 | 第105-108页 |
| 第六章 2D-HMM的故障诊断软件原型开发 | 第108-117页 |
| 6.1 引言 | 第108页 |
| 6.2 开发工具简介 | 第108-110页 |
| 6.2.1 MATLAB系统 | 第108-109页 |
| 6.2.2 C++Builder | 第109-110页 |
| 6.3 MATLAB与C++Builder接口规范和实现 | 第110-113页 |
| 6.3.1 接口规范 | 第110-111页 |
| 6.3.2 接口实现 | 第111-113页 |
| 6.4 2D-HMM故障诊断软件 | 第113-116页 |
| 6.4.1 数据输入输出 | 第113页 |
| 6.4.2 可视化处理 | 第113-114页 |
| 6.4.3 软件的滤波和分类功能 | 第114-116页 |
| 6.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 第七章 结论与展望 | 第117-120页 |
| 7.1 研究总结 | 第117-118页 |
| 7.2 未来展望 | 第118-120页 |
| 附录A 实验装置简介 | 第120-123页 |
| 附录B 缩略语 | 第123-124页 |
| 附录C 符号表 | 第124-127页 |
| 参考文献 | 第127-136页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文及科研究成果 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
