| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 符号说明 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 齿轮箱故障诊断技术的研究现状及发展 | 第11-14页 |
| 1.3 动态故障诊断算法技术概况 | 第14-17页 |
| 1.4 隐马尔科夫模型及其在机械故障诊断中的研究现状及发展趋势 | 第17-20页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 2 隐马尔科夫模型 | 第22-38页 |
| 2.1 隐马尔科夫模型 | 第22-30页 |
| 2.1.1 隐马尔科夫模型基本概念 | 第22-26页 |
| 2.1.2 隐马尔科夫模型的基本问题及算法 | 第26-30页 |
| 2.2 HMM实际应用中需要解决的问题 | 第30-34页 |
| 2.2.1 初始模型的选取 | 第30页 |
| 2.2.2 算法下溢问题的解决 | 第30-32页 |
| 2.2.3 隐马尔科夫模型训练算法的改进 | 第32-34页 |
| 2.3 隐马尔科夫模型的动态性 | 第34页 |
| 2.4 基于离散隐马尔科夫模型的故障诊断 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于单核核函数级联的齿轮箱故障特征降维方法 | 第38-60页 |
| 3.1 齿轮箱的主要故障分析及实验 | 第38-42页 |
| 3.1.1 齿轮箱主要故障分析 | 第38-40页 |
| 3.1.2 齿轮箱故障诊断实验系统 | 第40-42页 |
| 3.2 核主成分分析法原理 | 第42-46页 |
| 3.3 基于单核核函数级联的特征降维方法 | 第46-48页 |
| 3.4 实验验证 | 第48-58页 |
| 3.4.1 实验数据处理及特征提取 | 第48-50页 |
| 3.4.2 1200 r/min下齿轮箱数据特征降维实验 | 第50-53页 |
| 3.4.3 1500 r/min下齿轮箱数据特征降维实验 | 第53-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 4 基于粒子群优化的DHMM算法及其应用 | 第60-67页 |
| 4.1 粒子群算法原理简介 | 第60-62页 |
| 4.2 基于粒子群算法的DHMM初始观测矩阵优化 | 第62-63页 |
| 4.3 基于DHMM的齿轮箱故障诊断 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于DHMM的信息融合及其应用 | 第67-74页 |
| 5.1 基于DHMM的信息融合方法 | 第67-71页 |
| 5.2 基于信息融合的齿轮箱故障诊断 | 第71-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文和取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
