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盲源分离技术在转子故障诊断中的应用

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盲源分离技术在转子故障诊断中的应用
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 绪论第6-14页
  · 研究背景及意义第6-8页
  · 机械故障诊断研究现状综述第8-10页
    · 机械故障诊断一般方法第8-9页
    · 传统信号处理方法局限性第9-10页
  · 国内外诊断研究的发展现状第10-12页
    · 国内研究现状第10-11页
    · 国外研究现状第11-12页
  · 本文研究的结构安排第12-13页
  · 本章小结第13-14页
第二章 盲源分离理论与算法第14-22页
  · 前言第14页
  · 信号模型第14-16页
  · 盲源分离的两个不确定性第16-17页
  · 盲源分离预处理方法第17-19页
    · 中心化处理第17-18页
    · 白化处理第18页
    · 降维处理第18-19页
  · 盲源分离算法性能指标第19-21页
    · 目标评价标准第19页
    · 信噪比评价标准第19-20页
    · 相关性评定标准第20页
    · 功率谱密度函数第20页
    · PI指标第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 转子振动故障机理及诊断检测系统搭建第22-32页
  · 转子振动故障及机理分析第22-26页
    · 转子不平衡故障振动机理分析第22-23页
    · 转子不对中故障振动机理分析第23-24页
    · 转子弯曲故障振动机理分析第24-25页
    · 转子碰摩故障振动机理分析第25-26页
  · 转子典型故障表现类型及信号特征第26-28页
    · 转子不平衡第26-27页
    · 转子不对中第27页
    · 油膜涡动第27页
    · 转子摩碰第27-28页
  · 转子实验台检测系统设计第28-31页
    · 转子实验台检测系统硬件组成第28-29页
    · 传感器的选择及安装第29页
    · BK系统软件测试第29-31页
  · 本章小结第31-32页
第四章 基于FastICA算法的转子故障特征分析第32-40页
  · ICA原理模型第32-33页
  · 基于负熵的FastICA算法研究第33-34页
  · 仿真实验第34-36页
  · 偏心转子振动特征分离实验第36-39页
  · 本章小结第39-40页
第五章 基于最大信噪比盲源分离算法研究第40-49页
  · 最大信噪比算法原理第40-41页
  · 仿真实验第41-43页
  · 算法分析第43-44页
  · 转子变速振动信号盲源分离仿真第44-46页
  · 算法在转子实测信号分离实验中的应用第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第六章 结论与展望第49-50页
  · 结论第49页
  · 展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-55页
作者简介第55页
攻读硕士学位期间研究成果第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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