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滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究

摘要第1-15页
ABSTRACT第15-18页
第1章 绪论第18-34页
   ·研究背景与意义第18-19页
   ·滚动轴承故障与诊断过程第19-22页
     ·滚动轴承故障类型第19-20页
     ·轴承故障诊断过程第20-22页
     ·轴承振动信号预处理方法第22页
   ·滚动轴承特征提取方法的研究现状第22-27页
     ·平稳信号法第23-25页
     ·非平稳信号法第25-27页
   ·滚动轴承故障模式识别方法的研究现状第27-30页
     ·人工神经网络方法第28页
     ·支持向量机识别法第28-29页
     ·模糊推理第29页
     ·其他技术第29-30页
   ·本文研究方法和主要内容第30-34页
     ·研究方法第30页
     ·研究内容第30-31页
     ·章节安排第31-34页
第2章 基于平稳小波变换的轴承振动信号降噪第34-50页
   ·引言第34-35页
   ·小波去噪方法第35-39页
     ·降噪数学模型第35页
     ·小波去噪原理与方法第35-37页
     ·阈值函数第37-39页
   ·平稳小波变换及其在轴承信号去噪中的应用第39-43页
     ·平稳小波变换理论基础第39-40页
     ·基于峭度的阈值选取方法第40-41页
     ·新的阈值函数第41-43页
   ·实验验证第43-49页
     ·仿真实验第43-46页
     ·实验验证第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第3章 基于图像矩的轴承故障特征提取第50-64页
   ·希尔伯特双谱理论第50-55页
     ·希尔伯特包络第51页
     ·双谱理论第51-52页
     ·希尔伯特-双谱第52-55页
   ·双谱图矩特征与选取第55-58页
     ·矩特征理论第55-57页
     ·矩特征的选取第57-58页
   ·基于PCA的特征提取第58-60页
   ·实验验证第60-62页
     ·主成分分析结果第60-61页
     ·运行状态分类结果第61-62页
   ·小结第62-64页
第4章 基于参数最优MORLET小波的轴承故障特征提取第64-78页
   ·引言第64-65页
   ·Morlet小波参数及其优化第65-69页
     ·Morlet小波理论基础第65-67页
     ·Morlet小波参数优化第67-69页
   ·模拟退火算法在优化Morlet小波中的应用第69-73页
     ·模拟退火算法基础理论第69-70页
     ·模拟退火算法关键参数的设计第70-73页
   ·实验验证第73-77页
     ·仿真实验第73-74页
     ·实验验证第74-77页
   ·小结第77-78页
第5章 基于最小二乘支持向量机的轴承故障诊断第78-88页
   ·引言第78-79页
   ·最小二乘支持向量机理论第79-82页
   ·模拟退火算法第82-83页
   ·实例分析第83-87页
     ·实验数据第83-84页
     ·数据集第84-85页
     ·特征提取第85页
     ·对比分析第85-87页
   ·小结第87-88页
第6章 基于加权FCM算法的轴承故障诊断第88-100页
   ·引言第88-89页
   ·算法描述第89-91页
     ·FCM算法第89-90页
     ·特征加权FCM算法第90-91页
   ·特征评价和选择第91-94页
     ·特征提取第91-93页
     ·特征评价第93-94页
     ·特征选择第94页
   ·基于加权FCM算法故障诊断方法第94-95页
   ·实验验证第95-99页
     ·实验数据第95-96页
     ·故障诊断第96-98页
     ·讨论第98-99页
   ·小结第99-100页
第7章 结论与展望第100-102页
   ·结论第100-101页
   ·展望第101-102页
参考文献第102-116页
致谢第116-118页
攻读博士学位期间发表的学术论文第118-120页
英文论文1第120-128页
英文论文2第128-138页
学位论文评阅及答辩情况表第138页

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