| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-34页 |
| ·旋转机械故障诊断研究意义 | 第13-14页 |
| ·旋转机械故障诊断主要内容及研究现状 | 第14-23页 |
| ·旋转机械振动测试 | 第14-15页 |
| ·信号处理与特征提取 | 第15-19页 |
| ·状态识别与智能诊断 | 第19-23页 |
| ·核方法的主要内容及研究现状 | 第23-31页 |
| ·核函数 | 第23-26页 |
| ·核方法的模块性 | 第26-27页 |
| ·典型核方法 | 第27-31页 |
| ·本文主要研究内容 | 第31-34页 |
| 第二章 面向核方法应用的旋转机械振动信号采集与预处理 | 第34-55页 |
| ·旋转机械振动测试实验方案设计与信号采集 | 第34-37页 |
| ·实验设备简介 | 第34-35页 |
| ·滚动轴承振动测试实验方案与信号采集 | 第35-36页 |
| ·齿轮振动测试实验方案与信号采集 | 第36页 |
| ·转子裂纹振动测试实验方案与信号采集 | 第36-37页 |
| ·转子不平衡振动测试实验方案与信号采集 | 第37页 |
| ·一种改进HHT方法研究 | 第37-44页 |
| ·小波包去噪 | 第38-40页 |
| ·改进HHT变换 | 第40-41页 |
| ·基于改进HHT的滚动轴承故障诊断实例 | 第41-44页 |
| ·旋转机械振动特征库的建立 | 第44-54页 |
| ·滚动轴承振动特征库 | 第44-52页 |
| ·齿轮多传感振动特征库 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 面向旋转机械故障诊断的KPCA核参数优选与消噪方法研究 | 第55-74页 |
| ·问题提出 | 第55-58页 |
| ·基于实验数据分析的KPCA核参数优选 | 第58-68页 |
| ·核函数及核参数对KPCA性能影响分析 | 第58-63页 |
| ·旋转机械核主成分特征提取与分析 | 第63-68页 |
| ·基于KPCA的旋转机械故障信号消噪方法研究 | 第68-73页 |
| ·一维时间序列高维相空间重构 | 第68-69页 |
| ·基于KPCA的信号消噪方法 | 第69-70页 |
| ·仿真信号消噪分析 | 第70-72页 |
| ·轴承故障信号消噪与诊断实例 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 基于KICA的旋转机械故障信号消噪与特征提取 | 第74-85页 |
| ·问题提出 | 第74-77页 |
| ·基于KICA的旋转机械故障信号消噪方法研究 | 第77-82页 |
| ·基于KICA的信号消噪方法 | 第77-78页 |
| ·KICA信号分离与消噪仿真分析 | 第78-81页 |
| ·基于KICA的转子不平衡信号消噪与诊断实例 | 第81-82页 |
| ·旋转机械KIC特征分析 | 第82-84页 |
| ·KIC特征量 | 第82-83页 |
| ·滚动轴承故障信号KIC特征分析 | 第83页 |
| ·齿轮故障信号KIC特征分析 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第五章 基于(核)聚类分析的旋转机械故障诊断技术研究 | 第85-108页 |
| ·基于等价关系的模糊聚类分析及其故障诊断 | 第85-93页 |
| ·基于等价关系的模糊聚类分析方法 | 第85-87页 |
| ·基于高阶累积量的AR参数估计-模糊聚类法及其故障诊断 | 第87-92页 |
| ·EMD-模糊聚类法及其故障诊断 | 第92-93页 |
| ·基于双谱分布的匹配聚类分析及其故障诊断 | 第93-102页 |
| ·基于双谱分布的匹配聚类分析方法 | 第93-96页 |
| ·滚动轴承故障诊断实例 | 第96-99页 |
| ·齿轮故障诊断实例 | 第99-102页 |
| ·核聚类算法及其故障诊断 | 第102-107页 |
| ·核K-mean聚类算法 | 第102-104页 |
| ·两种新的核K-mean聚类算法 | 第104-107页 |
| ·旋转机械核聚类诊断比较分析 | 第107页 |
| ·本章小节 | 第107-108页 |
| 第六章 基于SVM与多振动信息融合的旋转机械故障诊断 | 第108-123页 |
| ·问题提出 | 第108-109页 |
| ·基于SVM的多振动信息融合及其故障诊断 | 第109-117页 |
| ·基于SVM的多振动信息融合模型 | 第109-113页 |
| ·基于SVM多振动信息融合的齿轮故障诊断 | 第113-116页 |
| ·基于SVM多振动信息融合的滚动轴承故障诊断 | 第116-117页 |
| ·基于基座多振动信息融合的旋转机械故障诊断 | 第117-121页 |
| ·基于基座的转子裂纹故障诊断 | 第117-119页 |
| ·基于基座的滚动轴承故障诊断 | 第119-121页 |
| ·旋转机械振动特征库SVM诊断测试 | 第121-122页 |
| ·本章小节 | 第122-123页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第123-126页 |
| ·全文总结 | 第123-124页 |
| ·展望 | 第124-126页 |
| 参考文献 | 第126-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 攻读学位期间主要研究成果目录 | 第138-139页 |
