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变载荷激励下的齿轮故障特征提取及故障诊断方法研究

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变载荷激励下的齿轮故障特征提取及故障诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
  1.2 研究现状及发展趋势第12-16页
    1.2.1 齿轮故障诊断的研究现状第12-15页
    1.2.2 变载荷激励下齿轮故障诊断的研究现状第15页
    1.2.3 齿轮故障诊断的发展趋势第15-16页
  1.3 本文的主要研究内容和结构安排第16-18页
    1.3.1 本文的主要研究内容第16-17页
    1.3.2 本文的结构安排第17-18页
第2章 齿轮故障类型及机理分析第18-29页
  2.1 引言第18页
  2.2 齿轮的典型故障类型第18-20页
  2.3 齿轮的故障机理第20-25页
    2.3.1 齿轮故障的动力学模型第20-23页
    2.3.2 齿轮的啮合刚度计算第23-25页
  2.4 齿轮故障数值仿真第25-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 变载荷激励下齿轮故障特征提取方法研究第29-48页
  3.1 引言第29页
  3.2 经验模态分解算法第29-32页
  3.3 特征参数的选取第32-37页
    3.3.1 分形盒维数第32-34页
    3.3.2 时域特征参量指标第34-35页
    3.3.3 频域特征参量指标第35-37页
    3.3.4 能量域特征参量指标第37页
  3.4 基于EMD和分形盒维数的变载荷激励下齿轮故障特征提取方法第37-47页
    3.4.1 EMD和分形盒维数的特征提取算法第37-38页
    3.4.2 实例分析第38-47页
  3.5 本章小结第47-48页
第4章 基于EMD和PSO-SVM的变载荷激励下齿轮故障诊断方法研究第48-57页
  4.1 引言第48页
  4.2 支持向量机第48-50页
    4.2.1 支持向量机算法的基本原理第48-49页
    4.2.2 SVM的核函数第49-50页
  4.3 粒子群优化的支持向量机第50-51页
    4.3.1 粒子群优化算法第50-51页
    4.3.2 粒子群优化支持向量机算法第51页
  4.4 基于EMD和PSO-SVM的变载荷激励下齿轮故障诊断方法第51-56页
    4.4.1 EMD和PSO-SVM的变载荷激励下齿轮故障识别算法第51-53页
    4.4.2 实例分析第53-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第5章 基于EMD和深度信念网络的变载荷激励下齿轮故障诊断方法研究第57-68页
  5.1 引言第57页
  5.2 深度学习的基本理论第57页
  5.3 深度信念网络的基本原理第57-61页
    5.3.1 受限玻尔兹曼机的基本原理第57-58页
    5.3.2 前向堆叠玻尔兹曼机学习方法第58-60页
    5.3.3 向后微调方法第60-61页
  5.4 基于EMD和深度信念网络的变载荷激励下齿轮故障识别方法第61-67页
    5.4.1 EMD和深度信念网络的变载荷激励下齿轮故障识别算法第61-63页
    5.4.2 实例分析第63-67页
  5.5 本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-75页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第75-76页
致谢第76页

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