齿轮箱故障诊断中粒子滤波技术的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·齿轮箱故障诊断技术的发展概况和研究现状 | 第9-10页 |
| ·粒子滤波的发展和应用 | 第10-13页 |
| ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 2 齿轮箱故障机理及振动信号特征提取 | 第15-19页 |
| ·齿轮的故障机理 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承的故障机理 | 第16-17页 |
| ·齿轮箱故障振动信号的分析方法 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 粒子滤波基本算法理论 | 第19-41页 |
| ·粒子滤波基本理论 | 第19-20页 |
| ·动态系统的状态空间模型 | 第20页 |
| ·贝叶斯估计 | 第20-22页 |
| ·蒙特卡罗积分 | 第22-24页 |
| ·粒子滤波基本算法 | 第24-31页 |
| ·序贯重要性采样算法（SIS） | 第24-26页 |
| ·重采样方法 | 第26-28页 |
| ·标准粒子滤波算法流程 | 第28-29页 |
| ·标准粒子滤波的缺点 | 第29-31页 |
| ·实验仿真 | 第31-34页 |
| ·几种改进的粒子滤波算法 | 第34-40页 |
| ·扩展卡尔曼粒子滤波 | 第35-36页 |
| ·正则化粒子滤波 | 第36-38页 |
| ·辅助变量粒子滤波 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 粒子滤波在齿轮箱故障诊断中的应用 | 第41-54页 |
| ·试验方案 | 第41-43页 |
| ·试验台组成 | 第41-42页 |
| ·试验测试方案 | 第42-43页 |
| ·信号采集 | 第43页 |
| ·齿轮箱故障特征分析 | 第43-45页 |
| ·齿轮箱振动信号状态空间模型 | 第45-48页 |
| ·基于粒子滤波的齿轮箱故障诊断信号的降噪处理 | 第48-53页 |
| ·仿真分析 | 第49-50页 |
| ·粒子滤波齿轮箱信号降噪 | 第50-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 5 基于粒子滤波状态估计的齿轮箱故障检测 | 第54-61页 |
| ·粒子滤波状态估计故障检测算法 | 第54-55页 |
| ·算法验证仿真 | 第55-57页 |
| ·齿轮箱故障检测 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与期望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
