基于粗糙集理论的旋转机械故障诊断技术
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·机械故障诊断学的现状及问题 | 第10-11页 |
| ·机械故障诊断学的现状 | 第10-11页 |
| ·机械故障诊断存在的问题与粗糙集的关系 | 第11页 |
| ·人工智能及人工智能技术的发展状况 | 第11-13页 |
| ·人工智能的发展状况 | 第11-12页 |
| ·人工智能技术的发展状况 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第13-15页 |
| ·粗糙集理论的基本思想和特点 | 第13-14页 |
| ·粗糙集理论文献综述 | 第14-15页 |
| ·论文研究的目的 | 第15-16页 |
| ·论文内容简介 | 第16-17页 |
| 第二章 滚动轴承及转子故障模拟实验设计 | 第17-21页 |
| ·滚动轴承故障的模拟试验 | 第17-19页 |
| ·实验装置 | 第17-18页 |
| ·滚动轴承故障模拟类型 | 第18-19页 |
| ·转子故障的模拟试验 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 滚动轴承信号包络分析及时频分析 | 第21-35页 |
| ·滚动轴承信号的包络分析法 | 第21-29页 |
| ·基于Hilbert的包络解调法 | 第21-24页 |
| ·小波—自信息包络解调法 | 第24-29页 |
| ·滚动轴承信号的时频分析法 | 第29-34页 |
| ·新核的提出 | 第30-31页 |
| ·新核的应用 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 粗糙集理论基本概念 | 第35-47页 |
| ·粗糙集中知识的表述 | 第35-36页 |
| ·属性离散化算法 | 第36-37页 |
| ·粗糙集信息表 | 第37-39页 |
| ·约简的基本概念与核 | 第39-40页 |
| ·属性约简的算法 | 第40-41页 |
| ·区分矩阵法 | 第40页 |
| ·遗传算法 | 第40-41页 |
| ·粗糙集数据浓缩 | 第41-42页 |
| ·粗糙集分类质量 | 第42页 |
| ·粗糙集决策规则的构造 | 第42-44页 |
| ·诊断实例 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 粗糙集在转子故障诊断中的应用 | 第47-63页 |
| ·旋转机械故障诊断方法 | 第47-48页 |
| ·旋转机械故障诊断特征提取 | 第48-53页 |
| ·振动信号的采集 | 第48-50页 |
| ·旋转机械故障特征量的提取 | 第50-53页 |
| ·粗糙集在转子故障中的应用 | 第53-62页 |
| ·转子特征量的选取 | 第53-54页 |
| ·粗糙集在转子碰摩故障诊断中的应用 | 第54-59页 |
| ·粗糙集在转子不平衡故障诊断中的应用 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 粗糙集在滚动轴承故障诊断中的应用 | 第63-85页 |
| ·轴承动力学模型 | 第63-65页 |
| ·滚动轴承的振动特征频率 | 第65-68页 |
| ·滚动体运转引起的振动特征频率 | 第65-66页 |
| ·表面缺陷引起的振动特征频率 | 第66-68页 |
| ·特征信息提取方法 | 第68-70页 |
| ·滚动轴承特征提取实例 | 第70-77页 |
| ·IMF原理描述及应用实例 | 第71-76页 |
| ·轴承特征提取实例 | 第76-77页 |
| ·滚动轴承故障诊断的粗集法 | 第77-84页 |
| ·滚动轴承信息表的生成 | 第77-79页 |
| ·粗集法最优特征集及诊断规则的获取 | 第79-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 粗糙-神经专家系统 | 第85-106页 |
| ·神经专家系统技术 | 第85-87页 |
| ·专家系统优点和特点 | 第85-86页 |
| ·神经专家系统 | 第86-87页 |
| ·粗糙-神经专家系统 | 第87-88页 |
| ·粗糙-神经专家系统的应用 | 第88-103页 |
| ·粗糙-BP神经网络的应用 | 第88-92页 |
| ·粗糙-RBF神经网络的应用 | 第92-94页 |
| ·粗糙-SOM神经网络的应用 | 第94-103页 |
| ·粗糙集-神经专家系统的构成 | 第103-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第八章 结论与展望 | 第106-108页 |
| ·结论 | 第106-107页 |
| ·建议与展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 致谢 | 第117-119页 |
| 附图 | 第119-120页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第120-121页 |
