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基于ICA-SVM模型的水泥磨机减速机故障诊断研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究背景第9-11页
    1.3 课题研究意义第11-13页
    1.4 相关领域综述及研究现状第13-17页
        1.4.1 减速机故障诊断研究现状第13-14页
        1.4.2 故障特征提取的研究现状第14-16页
        1.4.3 故障模式识别的研究现状第16-17页
    1.5 主要研究内容第17-19页
第2章 减速机故障机理与失效形式第19-34页
    2.1 齿轮故障特性分析第20-25页
        2.1.1 齿轮振动机理第20-21页
        2.1.2 齿轮故障信号调制分析第21-23页
        2.1.3 齿轮典型故障形式及其信号特征第23-25页
    2.2 滚动轴承故障特性分析第25-30页
        2.2.1 滚动轴承主要失效形式及原因第26页
        2.2.2 轴承故障频率计算第26-29页
        2.2.3 轴承故障机理第29-30页
    2.3 轴故障特性分析第30-32页
        2.3.1 轴典型故障形式及原因分析第30-31页
        2.3.2 轴故障机理分析第31-32页
    2.4 振动监测标准第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第3章 基于ICA故障特征提取第34-62页
    3.1 独立分量分析简介第34-36页
    3.2 盲源信号分离的预处理方法第36-38页
        3.2.1 去均值处理第37页
        3.2.2 白化处理第37-38页
        3.2.3 降维处理第38页
    3.3 盲源分离算法第38-41页
    3.4 信号源数估计第41-50页
        3.4.1 超定情况下源数估计第42-44页
            3.4.1.1 SVD方法基本原理第42-43页
            3.4.1.2 奇异值分布法第43页
            3.4.1.3 信息论准则法第43-44页
        3.4.2 欠定、适定情况下源数估计第44-45页
        3.4.3 源数估计实现过程第45-46页
        3.4.4 仿真实验第46-50页
    3.5 特征提取第50-53页
        3.5.1 基于包络矩阵奇异值分解的特征提取方法第50-52页
        3.5.2 基于分离矩阵奇异值分解的特征值提取方法第52-53页
        3.5.3 基于独立分量奇异值分解的特征值提取方法第53页
    3.6 模型可行性实验(一)第53-61页
        3.6.1 基于包络矩特征值的提取第55-59页
        3.6.2 基于分离矩阵特征值的提取第59-60页
        3.6.3 基于独立分量特征值的提取第60-61页
    3.7 本章小结第61-62页
第4章 基于SVM故障模式识别第62-81页
    4.1 支持向量机的理论基础第62-65页
        4.1.1 机器学习第62-63页
        4.1.2 经验风险最小化原则第63-64页
        4.1.3 VC维和推广性的界介绍第64-65页
        4.1.4 结构风险最小化原则第65页
    4.2 支持向量机第65-70页
        4.2.1 线性可分第66-68页
        4.2.2 线性不可分第68-69页
        4.2.3 非线性可分第69-70页
        4.2.4 核函数第70页
    4.3 多分类支持向量机第70-74页
        4.3.1 1对多(1-a-r)方法第71-72页
        4.3.2 1对1(1-a-1)方法第72页
        4.3.3 层次多值分类第72-74页
    4.4 SVM分类模型的建立第74-75页
    4.5 模型可行性实验(二)第75-79页
    4.6 本章小结第79-81页
第5章 磨机减速机故障诊断第81-90页
    5.1 模型推广性实验第82-85页
    5.2 立磨减速机应用实验第85-88页
        5.2.1 测点的布置第86-87页
        5.2.2 立磨减速机故障诊断第87-88页
    5.3 本章小结第88-90页
第6章 总结与展望第90-92页
    6.1 全文总结第90-91页
    6.2 未来展望第91-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-96页

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