| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·旋转机械故障诊断的研究现状 | 第10-11页 |
| ·主元分析在故障诊断中的研究现状 | 第11-12页 |
| ·蚁群算法在故障诊断中的应用及研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的目的和意义 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 旋转机械典型故障机理与诊断方法 | 第14-24页 |
| ·旋转机械典型故障机理分析 | 第14-17页 |
| ·转子不对中 | 第14-15页 |
| ·转子不平衡 | 第15-16页 |
| ·转子弯曲 | 第16页 |
| ·旋转机械其他故障 | 第16-17页 |
| ·旋转机械故障诊断方法 | 第17-22页 |
| ·旋转机械状态信号测量 | 第18页 |
| ·旋转机械故障特征提取方法 | 第18-19页 |
| ·旋转机械故障诊断模式识别方法 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于主元分析的旋转机械故障特征提取研究 | 第24-36页 |
| ·主元分析的基本原理 | 第24页 |
| ·基于主元分析的旋转机械故障特征提取方法 | 第24-31页 |
| ·旋转机械中主元降维的原理 | 第25-27页 |
| ·主元个数的确定 | 第27-29页 |
| ·基于主元分析的旋转机械特征提取方法 | 第29-31页 |
| ·基于主元分析的转子故障特征提取实例研究 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于蚁群算法的旋转机械故障聚类诊断方法研究 | 第36-48页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第36-37页 |
| ·基于蚁群算法的旋转机械故障聚类诊断方法 | 第37-43页 |
| ·基于蚁群算法的旋转机械故障聚类诊断方法 | 第38-40页 |
| ·基于蚁群算法的旋转机械故障聚类模型参数的确定 | 第40-43页 |
| ·基于蚁群算法的转子故障聚类实例研究 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于 PCA 与蚁群算法的旋转机械故障诊断模型 | 第48-56页 |
| ·基于 PCA 与蚁群算法的旋转机械故障诊断模型的建立 | 第48-52页 |
| ·基于核函数的旋转机械主元分析特征提取模型的建立 | 第48-50页 |
| ·基于 PCA 与蚁群算法的旋转机械故障诊断模型 | 第50-52页 |
| ·实例研究 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文总结 | 第56-57页 |
| ·进一步需要研究的问题 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A：攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目 | 第63页 |
