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卷积混合旋转机械故障信号的盲分离

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
主要符号说明第8-9页
第一章 绪论第9-16页
   ·盲源分离问题的来源第9页
   ·盲源分离技术的发展概况第9-10页
   ·盲源分离问题的约束条件第10页
   ·盲源分离的不确定性第10-11页
   ·盲源分离的预处理方法第11-12页
   ·盲源分离的应用第12页
   ·传统振动信号分析方法第12-14页
     ·时域分析方法第12-13页
     ·频域分析方法第13页
     ·时频分析方法第13-14页
   ·传统振动信号分析方法的不足第14-15页
   ·论文的研究内容和结构安排第15-16页
第二章 瞬时线性混合盲源分离第16-30页
   ·盲源分离的独立性判据第16-18页
     ·互信息极小化第16页
     ·信息极大化第16-17页
     ·极大似然判据第17页
     ·负熵第17-18页
   ·瞬时线性混合盲分离模型第18页
   ·FastICA 算法第18-21页
   ·EASI 算法第21-23页
   ·SOBI 算法第23-25页
   ·盲源分离算法的评价准则第25-27页
   ·FastICA 算法,EASI 算法,SOBI 算法的对比第27-29页
   ·本章小结第29-30页
第三章 卷积混合盲源分离第30-41页
   ·引言第30页
   ·卷积混合模型第30-31页
   ·卷积混合分离模型第31-33页
   ·卷积混合盲源分离与瞬时混合盲源分离算法之间的关系第33页
   ·时域盲解卷积 RLS 算法第33-37页
     ·白化算法第33-34页
     ·RLS 算法第34-35页
     ·仿真实验第35-37页
   ·频域盲解卷积复数 FastICA 算法第37-40页
     ·复数 FastICA 算法第37-38页
     ·仿真实验第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 滚动轴承与齿轮故障实验分析第41-57页
   ·滚动轴承故障诊断第41-49页
     ·滚动轴承的故障类型第42页
     ·滚动轴承的故障特征频率第42-44页
     ·基于盲解卷积滚动轴承振动信号分析第44-49页
   ·齿轮故障诊断第49-56页
     ·齿轮振动特征频率的计算第49-50页
     ·齿轮的故障类型第50-51页
     ·齿轮故障振动信号的频域特征第51-52页
     ·基于盲解卷积齿轮振动信号分析第52-55页
     ·基于瞬时 FastICA 算法齿轮振动信号分析第55-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
   ·总结第57页
   ·进一步的研究工作第57-59页
参考文献第59-62页
个人简历 在读期间发表的学术论文第62-63页
致谢第63页

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