| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题来源 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 稀疏表示研究现状 | 第12页 |
| 1.3.2 测量矩阵的构造 | 第12-13页 |
| 1.3.3 重构算法的设计 | 第13-14页 |
| 1.3.4 稀疏表示与压缩感知在机械领域的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容及论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 稀疏表示和压缩感知的理论基础 | 第16-20页 |
| 2.1 稀疏表示与K-SVD算法 | 第16-18页 |
| 2.2 测量矩阵的构造 | 第18-19页 |
| 2.3 ADMM信号重构算法 | 第19-20页 |
| 第三章 基于滑窗降噪K-SVD算法的滚动轴承冲击型故障稀疏表示诊断方法 | 第20-35页 |
| 3.1 基于SWD-KSVD算法的轴承冲击型故障诊断方法原理 | 第20-22页 |
| 3.2 仿真研究 | 第22-30页 |
| 3.2.1 轴承内圈冲击型故障 | 第22-27页 |
| 3.2.2 与其他方法对比 | 第27-30页 |
| 3.3 实验信号验证 | 第30-33页 |
| 3.3.1 轴承外圈故障实验信号 | 第30-31页 |
| 3.3.2 轴承内圈故障实验信号 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 单字典的ADMM压缩感知重构算法在齿轮冲击型故障欠采样识别上的应用.. | 第35-46页 |
| 4.1 单字典ADMM算法的基本原理 | 第35-37页 |
| 4.2 单字典ADMM的改进 | 第37-39页 |
| 4.3 仿真信号分析 | 第39-43页 |
| 4.4 实验信号分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 双字典的ADMM压缩感知重构算法在齿轮复合型故障欠采样识别上的应用.. | 第46-56页 |
| 5.1 双字典ADMM算法的基本原理 | 第46-49页 |
| 5.2 仿真信号分析 | 第49-52页 |
| 5.3 实验信号验证 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
