| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·机械设备状态监测与故障诊断的研究意义 | 第8-9页 |
| ·故障监测与诊断研究现状与发展 | 第9-15页 |
| ·故障信息检测 | 第9-10页 |
| ·故障特征分析 | 第10-11页 |
| ·状态监测方法 | 第11-12页 |
| ·故障机理研究 | 第12页 |
| ·故障识别与专家系统 | 第12-14页 |
| ·状态监测和故障诊断系统的实现 | 第14-15页 |
| ·隐Markov模型及其在机械设备监测与故障诊断中应用的意义 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 隐Markov模型(HMM)的基本理论和算法及其应用 | 第18-34页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·Markov链的概念 | 第18-20页 |
| ·隐Markov模型基本理论 | 第20-25页 |
| ·HMM的基本思想 | 第20-21页 |
| ·HMM的定义 | 第21-22页 |
| ·HMM的算法 | 第22-25页 |
| ·HMM算法实现中的若干问题 | 第25-29页 |
| ·初始模型的选取 | 第26-27页 |
| ·下溢问题的处理 | 第27-29页 |
| ·Markov链的形状 | 第29-30页 |
| ·HMM在语音识别中的应用 | 第30-32页 |
| ·语音识别技术概况 | 第30-31页 |
| ·HMM在语音识别中的应用 | 第31-32页 |
| ·HMM在旋转机械故障诊断中的可行性 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于HMM的故障诊断系统的研究 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于HMM的故障诊断系统的总体构架 | 第34-35页 |
| ·基于HMM的故障诊断系统的各功能模块的分析 | 第35-51页 |
| ·故障特征提取 | 第35-41页 |
| ·特征库 | 第41-46页 |
| ·知识库 | 第46-50页 |
| ·故障诊断过程的实现 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 HMM在旋转机械故障诊断中的实验研究 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·故障模拟系统平台的建立 | 第52-58页 |
| ·故障模拟实验系统的总体框架 | 第52-53页 |
| ·实验测点布置 | 第53页 |
| ·键相信号的采集 | 第53-56页 |
| ·振动信号的采集 | 第56-58页 |
| ·数据分析与故障诊断程序 | 第58页 |
| ·HMM在故障诊断中的应用研究 | 第58-67页 |
| ·FFT-HMM方法与Wavelet-HMM方法的比较研究 | 第58-62页 |
| ·DHMM和CHMM的比较研究 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·本文总结 | 第68页 |
| ·未来展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
