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改进的原子稀疏分解算法及其在机械故障诊断中的应用研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题的提出及研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文的主要工作第13-14页
    1.4 论文的结构安排第14-16页
第2章 机械故障模型和故障机理分析第16-26页
    2.1 机械故障的动力学模型第16-17页
    2.2 轴承故障的机理第17-20页
        2.2.1 轴承常见故障的类型第17页
        2.2.2 轴承故障的特征第17-18页
        2.2.3 轴承故障的分析第18-20页
    2.3 齿轮故障的机理第20-22页
        2.3.1 齿轮常见故障的类型第20页
        2.3.2 齿轮故障的特征第20-21页
        2.3.3 齿轮故障的分析第21-22页
    2.4 原子稀疏分解第22-25页
        2.4.1 原子稀疏分解的基本原理第22-23页
        2.4.2 基本的原子稀疏分解算法第23页
        2.4.3 原子稀疏分解算法的应用第23-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于字典优化的原子稀疏分解算法第26-35页
    3.1 正交匹配追踪算法第26-27页
    3.2 字典优化的选择方法第27-28页
        3.2.1 Gabor原子库第27-28页
        3.2.2 改进的Ilfm原子库第28页
    3.3 实验结果及分析第28-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于量子优化的原子稀疏快速分解算法第35-53页
    4.1 量子遗传算法第35-37页
        4.1.1 量子比特编码第35-36页
        4.1.2 量子旋转门第36-37页
    4.2 基于量子优化的正交匹配追踪算法第37页
    4.3 实验结果及分析第37-47页
        4.3.1 算法的性能分析第38-41页
        4.3.2 噪声的影响分析第41-44页
        4.3.3 信号的特征提取第44-47页
    4.4 算法在实际故障诊断中的应用第47-52页
        4.4.1 轴承故障分析第48-50页
        4.4.2 齿轮故障分析第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 基于参数优化的全变分压缩感知原子稀疏分解快速算法第53-65页
    5.1 压缩感知理论第53-54页
    5.2 全变分理论第54-55页
    5.3 基于参数优化的全变分压缩感知正交匹配追踪算法第55-56页
    5.4 实验结果与分析第56-60页
        5.4.1 算法的性能分析第56-58页
        5.4.2 信号的特征提取第58-60页
    5.5 算法在实际故障诊断中的应用第60-64页
        5.5.1 轴承内圈分析第60-62页
        5.5.2 轴承外圈分析第62-64页
    5.6 本章小结第64-65页
第6章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-74页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第74-75页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第75-76页
详细摘要第76-81页

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