基于小波变换和GA的旋转机械故障诊断研究

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基于小波变换和GA的旋转机械故障诊断研究

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基于小波变换和GA的旋转机械故障诊断研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-16页
· 旋转机械故障诊断的意义	第8页
· 旋转机械故障诊断技术的国内外研究现状	第8-10页
· 旋转机械故障诊断技术的国外研究现状	第9-10页
· 旋转机械故障诊断技术的国内研究现状	第10页
· 旋转机械故障诊断研究的主要内容	第10-15页
· 信号处理及故障特征提取方法的研究	第10-12页
· 诊断推理方法研究	第12-15页
· 论文研究的内容和技术路线	第15-16页
2 旋转机械故障诊断系统实验设计	第16-29页
· 旋转机械常见故障机理简介	第16-17页
· 旋转机械故障诊断系统	第17-27页
· 旋转机械故障实验机械平台	第17-20页
· 数据采集系统	第20-25页
· 实验设计	第25-27页
· 旋转机械故障信号采集	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
3 小波变换对信号去噪	第29-40页
· 引言	第29页
· 小波理论简介	第29-32页
· 连续小波变换	第29-30页
· 离散小波变换	第30-31页
· 多分辨率分析	第31-32页
· 小波消噪	第32-35页
· 小波基的选择	第33页
· 阈值的选取	第33-34页
· 阈值处理	第34-35页
· 小波去噪实验分析	第35-38页
· 小结	第38-40页
4 提取时域和频域中的特征参数	第40-48页
· 引言	第40页
· 故障诊断中传统常用特征参数提取	第40-42页
· 时域特征提取	第40-41页
· 频域特征提取	第41-42页
· 特征参数灵敏度	第42-45页
· 正态分布	第42-43页
· 特征参数灵敏度	第43-45页
· 实验结果分析	第45-47页
· 对实验数据分布情况的假设检验	第45页
· 特征参数识别率的计算分析	第45-47页
· 小结	第47-48页
5 遗传算法提取特征参数及故障诊断	第48-59页
· 引言	第48页
· 问题的提出	第48-49页
· 遗传算法理论	第49-52页
· 遗传算法概述	第49-51页
· 遗传算法的基本流程	第51-52页
· 基于遗传算法特征参数的提取	第52-55页
· 初始特征参数	第52-53页
· 特征参数的树形表达	第53页
· 遗传算法操作	第53-55页
· 实验分析	第55-58页
· 遗传算法提取特征参数实验	第55-56页
· 基于BP 神经网络的故障诊断实验	第56-58页
· 小结	第58-59页
6 结论与展望	第59-61页
· 结论	第59页
· 未来工作展望	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-65页
附录	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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