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基于局域波与遗传神经网络的齿轮箱故障诊断

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基于局域波与遗传神经网络的齿轮箱故障诊断
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  · 课题研究背景和意义第10-11页
    · 课题研究背景第10-11页
    · 开展齿轮箱故障诊断技术的主要意义第11页
  · 齿轮箱故障诊断技术的研究内容以及国内外发展现状第11-13页
    · 齿轮箱故障诊断技术的主要研究内容第11-12页
    · 齿轮箱故障诊断发展历史与现状第12-13页
  · 齿轮故障诊断发展研究趋势第13-15页
  · 局域波的研究动态第15-16页
  · 本文研究内容第16页
  · 本章小结第16-18页
第二章 齿轮箱故障类型及故障机理分析第18-29页
  · 齿轮箱的主要故障因素及其所占比重第18-19页
  · 常见的齿轮箱故障形式第19-21页
    · 齿轮的失效形式第19-20页
    · 轴的常见失效形式第20页
    · 轴承发生故障的主要形式第20-21页
  · 常见的振动信号处理方法第21-22页
    · 振动信号的幅值域分析法第21页
    · 振动信号频域分析方法第21-22页
  · 振动机理第22-28页
    · 齿轮振动机理分析第22-26页
    · 滚动轴承振动机理分析第26-28页
  · 本章小结第28-29页
第三章 局域波分解第29-42页
  · 局域波的引出第29-31页
  · 局域波分解原理第31-36页
    · 分量提取第31-34页
    · 局部均值求取方法第34-36页
  · 局域波的仿真效果第36-38页
  · 端点问题第38-41页
  · 局域波分解中的终止筛选标准第41页
  · 本章小结第41-42页
第四章 基于局域波的齿轮箱故障诊断第42-60页
  · 实验方案第42-45页
    · 实验平台的搭建第42-43页
    · 齿轮箱故障的设置第43-44页
    · 采集设备和方法第44-45页
    · 转速设置第45页
  · 信号预处理第45-49页
    · 测试数据的选定第45-46页
    · 小波信号降噪第46页
    · 小波消噪的基本原理第46-49页
  · 工况分析第49-59页
    · 正常工况信号分析第49-50页
    · 断齿工况分析第50-53页
    · 轴承外圈断裂工况分析第53-56页
    · 轴承内圈点蚀故障分析第56-59页
  · 本章小结第59-60页
第五章 基于遗传神经网络的故障识别第60-72页
  5.1 BP 神经网络第60-62页
    5.1.1 BP 神经网络原理第60页
    5.1.2 BP 网络的模型结构第60-61页
    5.1.3 BP 算法的缺点第61-62页
  · 遗传算法优化神经网络第62-65页
    · 遗传神经网络算法第62-63页
    · 算法的基本思想第63-65页
  · 建立遗传神经网络模型第65-71页
  · 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72页
本文总结第72页
工作展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文第78-79页
致谢第79 页

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