结合异常检测算法的轴承故障检测研究

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结合异常检测算法的轴承故障检测研究

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结合异常检测算法的轴承故障检测研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 选题背景	第11-12页
1.2 轴承故障诊断国内外发展现状	第12-13页
1.2.1 国外研究现状	第12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.3 故障诊断主要技术内容	第13-18页
1.3.1 故障诊断的建立过程	第13-14页
1.3.2 故障诊断的技术分类	第14-18页
1.4 论文主要内容	第18-20页
1.5 本章小结	第20-21页
第2章滚动轴承振动特征分析	第21-27页
2.1 滚动轴承的基本结构及动力学特性	第21-24页
2.1.1 滚动轴承基本结构	第21页
2.1.2 滚动轴承动力学特性	第21-24页
2.2 滚动轴承的失效形式	第24-25页
2.3 滚动轴承振动特性分析	第25-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第3章基于小波包能量谱的信号特征提取	第27-43页
3.1 小波分析理论发展	第27-31页
3.1.1 小波变换理论	第27-29页
3.1.2 多分辨率分析	第29-31页
3.2 小波包能量谱	第31-35页
3.2.1 小波包变换理论	第31-33页
3.2.2 Hilbert解调法	第33页
3.2.3 能量谱特征提取分析	第33-35页
3.3 基于小波包变换的轴承振动信号仿真分析	第35-41页
3.3.1 滚动轴承实验数据分析	第35-37页
3.3.2 小波包能量谱特征提取	第37-39页
3.3.3 小波系数包络谱分析	第39-41页
3.4 本章小结	第41-43页
第4章基于多分类支持向量机的单步故障诊断	第43-59页
4.1 统计学习理论	第43-45页
4.2 支持向量机理论与多分类支持向量机	第45-52页
4.2.1 支持向量机理论	第46-49页
4.2.2 多分类支持向量机	第49-52页
4.3 基于样本平衡下SVM分类研究	第52-55页
4.4 基于样本不平衡下SVM分类研究	第55-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第5章基于结合异常检测算法的双步故障诊断	第59-78页
5.1 异常检测算法理论	第59-65页
5.1.1 基于密度估计方法	第59-61页
5.1.2 基于重构方法	第61-62页
5.1.3 异常检测算法优化	第62-65页
5.2 异常检测算法评价方法	第65-67页
5.3 双步故障诊断研究	第67-70页
5.3.1 双步故障诊断模型建立	第68-69页
5.3.2 双步故障诊断仿真研究	第69-70页
5.4 单步与双步诊断模型评价准则	第70-76页
5.4.1 构建模型评价准则	第70-72页
5.4.2 基于评价准则的单步与双步诊断模型对比	第72-76页
5.5 本章小结	第76-78页
第6章总结与展望	第78-81页
6.1 全文工作总结	第78-79页
6.2 未来研究展望	第79-81页
参考文献	第81-86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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