基于数据融合技术的轴承健康状态评价系统的设计与实现

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基于数据融合技术的轴承健康状态评价系统的设计与实现

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基于数据融合技术的轴承健康状态评价系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题背景与意义	第9-10页
1.2 相关研究	第10-13页
1.2.1 状态监测与故障诊断	第10-12页
1.2.2 设备健康状态评价	第12-13页
1.3 本文的研究内容和主要贡献	第13页
1.4 本文组织结构	第13-15页
第2章背景知识与概念	第15-25页
2.1 轴承设备故障机理	第15-17页
2.2 设备状态监测	第17-19页
2.3 故障诊断技术	第19-20页
2.4 多传感器信息融合技术	第20-22页
2.5 健康状态评价技术	第22-24页
2.6 本章小结	第24-25页
第3章轴承设备健康状态评价指标的选取与计算	第25-39页
3.1 数据来源	第25-26页
3.2 特征提取	第26-32页
3.2.1 基于统计量的特征提取	第26-29页
3.2.2 基于EMD能量值的特征提取	第29-32页
3.3 特征值的优化选取	第32-38页
3.3.1 SVM分类器	第32-36页
3.3.2 基于SVM的特征值优化	第36-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第4章基于改进D-S证据理论的多传感器数据融合技术	第39-47页
4.1 D-S证据理论	第39-41页
4.1.1 理论概述	第39-41页
4.1.2 D-S证据理论的缺陷	第41页
4.2 基于递推式动态权值分配的多证据融合方法	第41-45页
4.2.1 算法的改进	第41-43页
4.2.2 改进算法的比较	第43-44页
4.2.3 改进算法的优势	第44-45页
4.3 SVM后验概率的BPA输出	第45页
4.4 本章小结	第45-47页
第5章轴承设备健康状态评价系统的设计与实现	第47-59页
5.1 系统设计与技术实现	第47-49页
5.1.1 设计原则	第47页
5.1.2 功能设计	第47-48页
5.1.3 核心技术实现	第48-49页
5.2 设备健康状态评价模型的构建	第49-50页
5.3 设备健康状况等级划分	第50-51页
5.4 系统实现与数据验证	第51-57页
5.4.1 系统界面展示	第51页
5.4.2 数据验证	第51-57页
5.5 本章小结	第57-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-65页
攻读硕士学位期间所取得的成果	第65-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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