| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·背景和意义 | 第10-11页 |
| ·齿轮箱诊断技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·独立分量分析在故障诊断中的研究现状 | 第13-15页 |
| ·量子优化算法的研究现状 | 第15-16页 |
| ·时序 ARMA 模型的研究现状 | 第16-17页 |
| ·论文主要内容和框架 | 第17-19页 |
| 2 齿轮箱故障类型及振动信号分析 | 第19-31页 |
| ·齿轮箱故障的主要类型 | 第20-21页 |
| ·齿轮的故障类型 | 第20页 |
| ·轴承的故障类型 | 第20-21页 |
| ·齿轮箱振动分析 | 第21-25页 |
| ·齿轮箱振动的传递 | 第21页 |
| ·齿轮的振动机理 | 第21-23页 |
| ·轴承的振动机理 | 第23-25页 |
| ·齿轮箱的振动信号分析方法 | 第25-26页 |
| ·时域分析 | 第25-26页 |
| ·频域分析 | 第26页 |
| ·ARMA 模型分析 | 第26-30页 |
| ·ARMA 模型的阶数和系数 | 第27-28页 |
| ·ARMA 模型仿真 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 量子粒子群优化 | 第31-49页 |
| ·优化问题 | 第31页 |
| ·粒子群算法 | 第31-32页 |
| ·量子粒子群算法 | 第32-38页 |
| ·量子粒子群算法的产生 | 第32-33页 |
| ·量子粒子群算法的基本思想 | 第33-35页 |
| ·量子粒子群算法与粒子群算法的比较 | 第35-36页 |
| ·量子粒子群算法的流程 | 第36页 |
| ·量子粒子群算法仿真实验 | 第36-38页 |
| ·基于 QPSO 的 ICA 算法 | 第38-48页 |
| ·独立分量分析模型 | 第38-40页 |
| ·独立分量分析算法 | 第40-43页 |
| ·基于信息论的目标函数 | 第40-42页 |
| ·基于非高斯最大化的目标函数 | 第42-43页 |
| ·独立分量分析优化算法 | 第43-45页 |
| ·基于 QPSO 的 ICA 算法步骤 | 第45-46页 |
| ·算法仿真 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 齿轮箱故障诊断实验与分析 | 第49-58页 |
| ·实验平台的搭建 | 第49-50页 |
| ·齿轮箱故障设置及特征参数 | 第50-51页 |
| ·齿轮箱故障实验数据分析 | 第51-57页 |
| ·齿轮箱测试信号时频域分析 | 第51-53页 |
| ·齿轮箱分离信号时频域分析 | 第53-55页 |
| ·ARMA 模型分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 齿轮箱故障诊断实验软件平台设计 | 第58-68页 |
| ·软件平台的主界面 | 第59页 |
| ·采集系统的仿真设计 | 第59-61页 |
| ·基于 DSP 的串口通信数据采集系统仿真平台设计 | 第60-61页 |
| ·ICA 算法仿真实验平台介绍 | 第61-64页 |
| ·参数设置和源信号加载模块 | 第62页 |
| ·矩阵混叠和分离算法模块 | 第62页 |
| ·时频域信号和分离矩阵模块 | 第62-64页 |
| ·基于 ICA 的齿轮箱故障特征提取仿真平台 | 第64-67页 |
| ·信号加载模块 | 第64-65页 |
| ·参数设置及算法选择模块 | 第65页 |
| ·测试与分离信号时频域模块 | 第65-66页 |
| ·测试信号与分离信号特征提取模块 | 第66页 |
| ·神经网络模块 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·全文总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章及参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |