| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 设备故障诊断的发展历程及趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 齿轮箱故障诊断的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 齿轮箱故障的机理研究 | 第15页 |
| 1.3.2 齿轮箱故障诊断的方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 神经网络在振动信号中的处理和应用 | 第16-17页 |
| 1.4 粒子滤波研究的现状与发展 | 第17-18页 |
| 1.5 粒子群优化算法的发展概述 | 第18-20页 |
| 1.6 本文主要研究内容和结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 径向基粒子滤波基本理论的研究 | 第22-34页 |
| 2.1 贝叶斯框架下的非线性滤波方法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 递推贝叶斯估计原理 | 第23-25页 |
| 2.1.2 蒙特卡洛方法 | 第25-26页 |
| 2.2 基本型粒子滤波算法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 基本型粒子滤波算法原理 | 第26-29页 |
| 2.2.2 基本型粒子滤波算法实现的流程 | 第29-30页 |
| 2.3 基于RBF网络优化的粒子滤波原理 | 第30-33页 |
| 2.3.1 RBF网络及其学习算法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 RBF网络优化的粒子滤波算法 | 第31-33页 |
| 2.4 粒子滤波和径向基粒子滤波算法仿真 | 第33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 粒子群优化算法研究 | 第34-46页 |
| 3.1 粒子群优化算法基本概念 | 第34-36页 |
| 3.1.1 优化问题与方法 | 第34-35页 |
| 3.1.2 群体智能算法 | 第35-36页 |
| 3.2 粒子群优化算法理论的起源 | 第36-38页 |
| 3.3 标准粒子群优化算法原理和流程 | 第38-41页 |
| 3.3.1 标准粒子群优化算法原理 | 第38-40页 |
| 3.3.2 标准粒子群优化算法基本流程 | 第40-41页 |
| 3.4 标准粒子群优化算法参数的选择和函数测试 | 第41-44页 |
| 3.4.1 标准粒子群优化算法参数的选择 | 第41-43页 |
| 3.4.2 标准粒子群优化算法函数测试 | 第43-44页 |
| 3.5 标准粒子群优化算法的特点 | 第44-45页 |
| 3.6 粒子群在实际生产中的应用 | 第45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 齿轮箱故障诊断实验设计 | 第46-59页 |
| 4.1 齿轮箱故障诊断实验设计及信号采集设备系统 | 第47-48页 |
| 4.2 齿轮传动结构的介绍 | 第48-50页 |
| 4.3 齿轮传动结构和齿轮的选择 | 第50-51页 |
| 4.4 齿轮裂纹等级的选择 | 第51-53页 |
| 4.5 齿轮箱转速和载荷的选择 | 第53-54页 |
| 4.6 采样时间和采样频率的选择 | 第54-56页 |
| 4.7 实验步骤 | 第56-58页 |
| 4.8 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 径向基粒子滤波在齿轮裂纹故障诊断中的应用 | 第59-69页 |
| 5.1 建立故障振动信号的系统模型 | 第59-60页 |
| 5.2 粒子滤波参数的选取 | 第60-62页 |
| 5.3 基于径向基粒子滤波降噪的数据预处理 | 第62-64页 |
| 5.3.1 径向基粒子滤波降噪的原理 | 第62-63页 |
| 5.3.2 径向基粒子滤波降噪仿真验证 | 第63-64页 |
| 5.4 径向基粒子滤波对齿轮箱振动信号的滤波处理 | 第64-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 粒子群优化小波神经网络对齿轮箱的故障诊断 | 第69-87页 |
| 6.1 提取齿轮箱振动信号的特征参数 | 第69-72页 |
| 6.2 小波神经网络 | 第72-74页 |
| 6.2.1 小波神经网络的结构模型 | 第72-74页 |
| 6.3 小波神经网络梯度递减算法及其算法流程 | 第74-76页 |
| 6.4 小波神经网络标准粒子群优化算法及其算法流程 | 第76-77页 |
| 6.5 小波神经网络BP算法和PSO算法的故障状态诊断 | 第77-86页 |
| 6.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第7章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 7.1 本文研究工作总结 | 第87-88页 |
| 7.2 关于未来研究的展望 | 第88-89页 |
| 附件1 | 第89-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101页 |