| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·齿轮箱故障诊断技术综述 | 第9-12页 |
| ·HMM 及其在故障诊断中的应用综述 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容与工作 | 第14-16页 |
| 第二章 齿轮故障分析 | 第16-24页 |
| ·齿轮的故障模式 | 第17-19页 |
| ·齿轮振动机理 | 第19-20页 |
| ·齿轮的振动特征 | 第20-23页 |
| ·主要成分 | 第20-22页 |
| ·其它成份 | 第22-23页 |
| ·本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 齿轮故障诊断的 HMM 分析法 | 第24-42页 |
| ·Markov 链 | 第24-26页 |
| ·隐 Markov 模型的基本理论 | 第26-27页 |
| ·HMM 的基本思想 | 第26-27页 |
| ·HMM 的定义 | 第27页 |
| ·HMM 的三个基本问题和解决的算法 | 第27-33页 |
| ·前向-后向算法 | 第28-30页 |
| ·Viterbi 算法 | 第30-31页 |
| ·Baum-Welch 算法 | 第31-33页 |
| ·连续 HMM 理论 | 第33-39页 |
| ·CHMM 描述 | 第33-35页 |
| ·算法下溢的处理 | 第35-37页 |
| ·CHMM 参数重估公式 | 第37-38页 |
| ·初始模型的确定 | 第38-39页 |
| ·基于 HMM 的齿轮故障诊断方法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于细化谱分析的离散 HMM 齿轮故障诊断方法 | 第42-57页 |
| ·齿轮故障诊断方法构造 | 第42-43页 |
| ·时域同步平均法 | 第43-45页 |
| ·细化谱分析的特征提取原理 | 第45-46页 |
| ·齿轮故障诊断实例分析 | 第46-56页 |
| ·实验系统 | 第46-50页 |
| ·数据预处理与特征提取 | 第50-53页 |
| ·特征预处理 | 第53-54页 |
| ·HMM 建模与识别结果 | 第54-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第五章 CHMM 在齿轮故障诊断与退化状态识别中的应用 | 第57-69页 |
| ·CHMM 在故障诊断中的应用 | 第58-60页 |
| ·CHMM 初始化 | 第58-59页 |
| ·特征提取 | 第59-60页 |
| ·CHMM 建模与诊断结果 | 第60-62页 |
| ·齿轮退化状态识别 | 第62-68页 |
| ·本章小节 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |