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基于CEEMDAN和模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究
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基于CEEMDAN和模糊神经网络的滚动轴承故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
　　1.1 课题研究的背景及意义第7-8页
　　1.2 滚动轴承故障的相关诊断方法及发展现状第8-9页
　　1.3 论文的主要研究内容和结构安排第9-11页
第二章 滚动轴承振动信号采集及实验设计第11-16页
　　2.1 滚动轴承振动特征研究第11-14页
　　2.2 实验设计第14-15页
　　2.3 本章小结第15-16页
第三章 小波包变换在轴承诊断中的应用第16-32页
　　3.1 小波包分析第16-25页
　　3.2 轴承故障信号的消噪处理第25-28页
　　3.3 轴承故障信号的特征提取第28-29页
　　3.4 实例诊断第29-31页
　　3.5 本章小结第31-32页
第四章 基于CEEMDAN的滚动轴承故障诊断第32-45页
　　4.1 关于CEEMDAN第32-36页
　　4.2 峭度准则和能量熵第36-37页
　　4.3 仿真分析第37-39页
　　4.4 实例应用第39-44页
　　4.5 本章小结第44-45页
第五章 基于BP神经网络的轴承故障诊断第45-51页
　　5.1 BP神经网络第45-46页
　　5.2 基于BP神经网络的轴承故障诊断方法第46-50页
　　5.3 本章小结第50-51页
第六章 基于模糊神经网络的滚动轴承故障诊断第51-57页
　　6.1 模糊和神经网络的结合方式第51-52页
　　6.2 模糊神经网络ANFIS第52-53页
　　6.3 基于ANFIS的轴承故障诊断方法的实现第53-55页
　　6.4 诊断结果对比分析第55-56页
　　6.5 本章小结第56-57页
第七章 结论与展望第57-58页
参考文献第58-60页
附录第60-68页
致谢第68-69页
个人简介及论文发表情况第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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