| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·滚动轴承故障诊断的研究现状 | 第10-11页 |
| ·小波变换的研究现状 | 第11-12页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 滚动轴承故障机理及振动分析 | 第15-19页 |
| ·滚动轴承种类及结构 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承种类 | 第15页 |
| ·滚动轴承组成部件及几何结构 | 第15-16页 |
| ·滚动轴承基本故障频率 | 第16-17页 |
| ·滚动轴承故障的振动模型 | 第17-19页 |
| ·滚动轴承的故障类型 | 第17页 |
| ·滚动轴承故障振动模型 | 第17-19页 |
| 第3章 基于小波包变换的故障特征提取 | 第19-31页 |
| ·小波变换 | 第19-23页 |
| ·连续小波变换 | 第19-20页 |
| ·离散小波变换 | 第20-22页 |
| ·小波包变换 | 第22-23页 |
| ·基于小波包变换的故障特征提取 | 第23-25页 |
| ·基于小波变换的滚动轴承故障特征提取算法 | 第24页 |
| ·基于小波包变换的滚动轴承故障特征提取算法 | 第24-25页 |
| ·实验仿真研究 | 第25-30页 |
| ·实验装置简介 | 第25页 |
| ·基于小波变换的滚动轴承故障特征提取算法实验仿真 | 第25-27页 |
| ·基于小波包变换的滚动轴承故障特征提取算法实验仿真 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于最小二乘支持向量机的故障识别 | 第31-48页 |
| ·基于支持向量机分类器 | 第31-38页 |
| ·理论背景 | 第31-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-34页 |
| ·支持向量机多类分类器 | 第34-37页 |
| ·基于支持向量机的滚动轴承故障分类算法 | 第37-38页 |
| ·基于最小二乘支持向量机分类器 | 第38-40页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第38-39页 |
| ·基于最小二乘支持向量机的滚动轴承故障分类算法 | 第39-40页 |
| ·数字、实验仿真研究 | 第40-47页 |
| ·基于支持向量机的滚动轴承故障分类算法数字、实验仿真 | 第40-44页 |
| ·分类算法数字、实验仿真 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的故障识别 | 第48-55页 |
| ·基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机分类器 | 第48-50页 |
| ·基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的滚动轴承故障分类算法 | 第50-51页 |
| ·分类算法数字、实验仿真研究 | 第51-54页 |
| ·数字仿真 | 第51-52页 |
| ·实验仿真 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作和发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
