| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第9-11页 |
| ·传统机械故障诊断方法国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·图像处理技术的发展及国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·图像处理技术的发展 | 第12-13页 |
| ·图像处理技术在旋转机械故障诊断中的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于图像处理的旋转机械振动故障诊断存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 风电机组传动机械振动信号时频图像的获取 | 第17-28页 |
| ·获取时频图像的时频分析方法的研究 | 第17-24页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第18-20页 |
| ·Wigner-Ville分布 | 第20-22页 |
| ·基于小波阈值降噪的小波变换 | 第22-24页 |
| ·基于时频分析方法的图像对比实验研究 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 风电机组传动机械振动信号时频图像特征提取 | 第28-39页 |
| ·图像特征 | 第28-31页 |
| ·图像纹理特征 | 第28-30页 |
| ·图像颜色特征 | 第30-31页 |
| ·图像形状特征 | 第31页 |
| ·基于灰度共生矩阵的时频图像特征提取 | 第31-35页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第31-32页 |
| ·灰度共生矩阵的改进 | 第32-33页 |
| ·灰度共生矩阵的正规化 | 第33页 |
| ·基于灰度共生矩阵的图像特征提取 | 第33-35页 |
| ·基于Hu不变矩的时频图像特征提取 | 第35-36页 |
| ·(p+q)阶几何矩定义 | 第35-36页 |
| ·Hu不变矩定义与计算 | 第36页 |
| ·基于相关性分析的灰度共生矩阵和Hu的特征融合 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于人工免疫算法的风电机组传动机械故障诊断 | 第39-48页 |
| ·人工免疫算法的来源与发展 | 第39-42页 |
| ·人工免疫算法的来源 | 第39-41页 |
| ·免疫算法的发展 | 第41-42页 |
| ·人工免疫算法 | 第42-46页 |
| ·人工免疫算法的分类 | 第42页 |
| ·阴性选择算法 | 第42-44页 |
| ·实值阴性选择算法 | 第44-45页 |
| ·具有可变阈值半径的实值阴性选择算法 | 第45-46页 |
| ·基于可变阈值半径的实值阴性选择算法的故障诊断过程 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 风电机组传动机械的实例故障诊断 | 第48-55页 |
| ·风电机组传动机械振动信号数据说明 | 第48-50页 |
| ·时频图像的构建 | 第50-51页 |
| ·时频图像特征的提取 | 第51-53页 |
| ·故障诊断 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第61页 |
