基于振幅熵与功率谱重心的聚类分析在旋转机械故障诊断中的应用

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基于振幅熵与功率谱重心的聚类分析在旋转机械故障诊断中的应用

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基于振幅熵与功率谱重心的聚类分析在旋转机械故障诊断中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-17页
· 旋转机械故障诊断的意义	第8-9页
· 机械故障诊断技术的现状及发展	第9-13页
· 机械故障诊断技术的主要内容	第13-14页
· 本课题背景与主要工作	第14-17页
第二章旋转机械常见振动故障特征	第17-31页
· 转子的基本振动特性	第17-19页
· 旋转机械转子的故障诊断	第19-31页
· 转子不平衡机理与诊断	第20-23页
· 转子不对中机理与诊断	第23-28页
· 动静件碰磨机理与诊断	第28-31页
第三章数据聚类算法研究	第31-41页
· 聚类分析技术所面临的主要问题	第31-33页
· 主要聚类算法分类	第33-41页
· 层次聚类算法	第33-35页
· 划分聚类算法	第35-37页
· 基于密度的聚类算法	第37-38页
· 基于网格的聚类算法	第38-39页
· 基于模型的聚类算法	第39-41页
第四章基于振幅熵与功率谱重心的聚类分析	第41-51页
· 小波分析基本理论	第41-44页
· 传统信号分析及其不足	第41-42页
· 小波分析基本理论	第42-44页
· 网格聚类基本理论	第44-51页
· 网格的基本概念	第44-45页
· 数据对象在网格单元中的位置标示	第45-46页
· 网格的基本特征	第46页
· 网格单元的联通与聚类	第46-47页
· 振幅熵H(A)与功率谱重心C	第47-49页
· 具体聚类分析	第49-51页
第五章实例分析	第51-61页
· 转子故障数据采样	第51-56页
· 聚类结果分析	第56-61页
第六章结论与展望	第61-62页
· 主要研究内容	第61页
· 展望	第61-62页
参考文献	第62-66页
发表学术论文和参加科研工作的情况	第66-67页
致谢	第67 页

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