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Volterra级数理论在非平稳非线性机械故障信号特征提取中的研究及应用

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
1.绪论第11-25页
    1.1 研究背景及其重要意义第11页
    1.2 机械故障诊断的目的第11-12页
    1.3 典型的机械故障诊断方法第12-14页
    1.4 典型机械故障诊断优缺点总结分类第14-15页
        1.4.1.解析模型故障诊断方法第14页
        1.4.2.信号处理故障诊断法第14页
        1.4.3.人工智能故障诊断方法第14-15页
    1.5 基于非线性系统求解模型的国内外研究现状及发展趋势第15-19页
        1.5.1 非线性系统故障诊断研究现状第15-16页
        1.5.2 非线性系统故障诊断的发展趋势第16-17页
        1.5.3 常见的非线性系统故障诊断研究方法第17-19页
    1.6 基于Volterra级数模型的非线性系统辨识第19-21页
        1.6.1 Volterra级数的研究意义第19-20页
        1.6.2 Volterra级数国内外研究现状第20-21页
    1.7 Volterra级数模型辨识综述第21-23页
    1.8 论文创新点第23页
    1.9 本文的组织结构第23-25页
2.基于非线性Volterra级数辨识的故障诊断理论第25-33页
    2.1 引言第25页
    2.2 数学定义第25-26页
    2.3 Volterra级数的概述第26-29页
        2.3.1 Volterra级数时域核的表现形式及性质第26-27页
        2.3.2 Volterra级数频域核的表现形式及性质第27-29页
    2.4 Volterra级数核函数的探究第29-31页
        2.4.1 Volterra时域核函数的探究第29-30页
        2.4.2 Volterra频域核函数的探究第30-31页
    2.5 本章总结第31-33页
3.多脉冲激励法在故障诊断中的求解研究第33-47页
    3.1 引言第33页
    3.2 Volterra级数核经典算法的比较第33-41页
        3.2.1 最小二乘法第33-35页
        3.2.2 微分方程法第35-36页
        3.2.3 混沌法第36-41页
    3.3 多脉冲激励法估计Volterra级数的可行性研究第41-43页
    3.4 多脉冲激励法求解Volterra级数核第43-45页
        3.4.1 多脉冲激励法的求解思路第43页
        3.4.2 多脉冲激励法的公式导出第43-45页
    3.5 本章总结第45-47页
4.Volterra级数的收敛与幅值研究第47-53页
    4.1 引言第47-48页
    4.2 Volterra级数收敛问题第48-49页
        4.2.1 收敛性讨论第48页
        4.2.2 收敛性证明第48-49页
    4.3 脉冲幅值的研究第49-51页
    4.4 结论第51-53页
5.Volterra级数截断形式的研究第53-59页
    5.1 引言第53页
    5.2 Volterra级数截断形式对级数核函数求解的影响第53-55页
    5.3 不同截断形式下Volterra级数一阶核表达形式第55-56页
    5.4 离散时间变量第56-57页
    5.5 本章总结第57-59页
6.基于Volterra核辨识方法的故障诊断理论的实验验证第59-83页
    6.1 引言第59-60页
    6.2 实验仿真第60-61页
        6.2.1 搭建实验平台第60-61页
        6.2.2 采集合适的故障信号第61页
    6.3 使用多脉冲激励法对故障信号进行分析第61-62页
    6.4 正常轴承时域和频域分析第62-64页
    6.5 滚珠故障轴承时域频域分析第64-70页
    6.6 外圈磨损轴承时域频域分析第70-75页
    6.7 实验对比分析第75-82页
        6.7.1 相同故障不同载荷对比分析第75-79页
        6.7.2 不同故障相同载荷对比分析第79-82页
    6.8 本章总结第82-83页
7.结论与展望第83-85页
    7.1 本文总结第83-84页
    7.2 需进一步探讨的问题第84-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-93页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第93页

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