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基于ESMD和SVM的滚动轴承故障诊断研究

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基于ESMD和SVM的滚动轴承故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-10页
第1章 绪论第10-22页
  1.1 研究背景及意义第10页
  1.2 研究现状及发展第10-12页
    1.2.1 国外研究现状第10-11页
    1.2.2 国内研究现状第11页
    1.2.3 滚动轴承故障诊断研究的发展趋势第11-12页
  1.3 滚动轴承振动信号处理方法研究现状第12-17页
    1.3.1 时域分析方法第13-14页
    1.3.2 频域分析方法第14页
    1.3.3 时频分析方法第14-17页
  1.4 SVM研究现状第17-18页
  1.5 研究思路及研究内容第18-22页
    1.5.1 研究思路第18-19页
    1.5.2 研究内容及各章节安排第19-22页
第2章 滚动轴承振动机理及信号分析方法第22-36页
  2.1 滚动轴承的典型结构及特征频率第22-26页
    2.1.1 滚动轴承的典型结构第22-23页
    2.1.2 滚动轴承的固有振动频率第23-24页
    2.1.3 滚动轴承局部损伤的特征频率第24-26页
  2.2 滚动轴承振动机理及信号特征第26-28页
    2.2.1 滚动轴承的振动机理第26-27页
    2.2.2 正常轴承振动的信号特征第27页
    2.2.3 故障轴承振动的信号特征第27-28页
  2.3 滚动轴承主要失效形式第28页
  2.4 滚动轴承故障诊断的常见方法第28-31页
    2.4.1 特征参数法第28-31页
    2.4.2 频谱分析法第31页
    2.4.3 包络分析法第31页
  2.5 滚动轴承故障模拟平台简介第31-35页
    2.5.1 凯斯西储大学轴承故障模拟实验台第31-33页
    2.5.2 辛辛那提大学轴承全寿命周期故障模拟试验台第33-35页
  2.6 本章小结第35-36页
第3章 滚动轴承故障特征提取的ESMD分析方法研究第36-58页
  3.1 Hilbert-Huang变换第37-41页
    3.1.1 EMD方法第37-39页
    3.1.2 Hilbert谱分析第39-41页
  3.2 极点对称模态分解第41-45页
    3.2.1 ESMD方法第41-45页
    3.2.2 ESMD时-频分析第45页
  3.3 ESMD与EMD比较分析第45-51页
    3.3.1 信号分解能力比较第46-48页
    3.3.2 瞬时特征精确性比较第48-49页
    3.3.3 模态混叠抑制能力比较第49-51页
  3.4 ESMD在滚动轴承内圈故障信号特征提取中的应用第51-54页
  3.5 ESMD和奇异值差分谱结合在轴承外圈故障特征提取中的应用第54-57页
  3.6 本章小结第57-58页
第4章 ESMD端点效应改进方法及应用第58-72页
  4.1 ESMD端点效应第58-60页
    4.1.1 端点效应评价指标第59页
    4.1.2 现有端点效应抑制方法第59-60页
  4.2 基于极值中点平移的端点效应改进方法第60-66页
    4.2.1 极值中点平移法的算法描述第60-62页
    4.2.2 未知包络线的不确定度比较第62-63页
    4.2.3 仿真分析第63-66页
  4.3 实例分析第66-70页
  4.4 本章小结第70-72页
第5章 SVM在滚动轴承模式识别中的应用第72-86页
  5.1 支持向量机的统计学习理论基础第72-75页
    5.1.1 机器学习第72页
    5.1.2 经验风险最小化原则第72-74页
    5.1.3 结构风险最小化原则第74-75页
  5.2 支持向量机第75-79页
    5.2.1 最优超平面第75页
    5.2.2 线性支持向量机第75-77页
    5.2.3 非线性支持向量机第77-78页
    5.2.4 支持向量机的多分类算法第78-79页
  5.3 实验验证第79-84页
  5.4 本章小结第84-86页
结论与展望第86-88页
结论第86页
展望第86-88页
参考文献第88-94页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第94-96页
致谢第96页

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