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小波神经网络技术在齿轮箱轴承故障诊断中的应用
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小波神经网络技术在齿轮箱轴承故障诊断中的应用
论文目录
 
摘要第1-9 页
Abstract第9-11 页
第1章 绪论第11-19 页
　　· 课题背景第11-12 页
　　　　· 课题来源第11 页
　　　　· 课题研究的目的及意义第11-12 页
　　· 国内外设备故障诊断技术的发展研究综述第12-14 页
　　　　· 设备故障诊断的发展方向第13-14 页
　　　　· 设备故障诊断监测与诊断技术方法第14 页
　　· 滚动轴承故障诊断的研究意义与发展趋势第14-17 页
　　· 本论文研究的主要内容第17 页
　　· 本章小结第17-19 页
第2章 滚动轴承故障诊断概述第19-29 页
　　· 概述第19 页
　　· 滚动轴承结构第19-20 页
　　· 滚动轴承失效的基本形式第20-21 页
　　· 滚动轴承振动机理及振动特征频率分析第21-25 页
　　　　· 滚动轴承振动机理第21 页
　　　　· 滚动轴承固有振动频率第21-22 页
　　　　· 滚动轴承故障特征频率分析第22-25 页
　　· 滚动轴承的振动及其故障特征第25-27 页
　　· 滚动轴承振动信号的分析频带选择第27-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
第3章 小波分析基本理论第29-39 页
　　· 引言第29 页
　　· 小波分析理论简述第29-36 页
　　　　· 小波分析的定义第29-32 页
　　　　· 多分辨率分析第32-34 页
　　　　· 小波包分析第34-35 页
　　　　· 小波或小波包分解的信号重构第35 页
　　　　· 小波或小波包分解的直观表示第35-36 页
　　· 基于小波分析的信号处理第36-38 页
　　　　· 信噪分离第36-38 页
　　　　· 频带分析技术第38 页
　　· 本章小结第38-39 页
第4章 人工神经网络诊断方法第39-49 页
　　· 引言第39-40 页
　　· 人工神经网络故障诊断简述第40-41 页
　　　　· 人工神经网络的故障诊断能力第40-41 页
　　　　· 神经网络故障诊断技术的特点第41 页
　　· 径向基函数神经网络第41-45 页
　　　　· 径向基函数(RBF)神经网络模型第41-43 页
　　　　· RBF神经网络算法第43 页
　　　　· RBF网络与多层感知器(MLP)的比较第43-44 页
　　　　· 神经网络与模式特征提取第44-45 页
　　· RBF神经网络与BP神经网络仿真比较第45-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第5章 滚动轴承故障诊断实验研究第49-56 页
　　· 实验介绍第49-50 页
　　　　· 实验台第49 页
　　　　· 实验系统设计第49-50 页
　　· 实验台的组成第50-53 页
　　　　· 故障模拟器的组成第51-52 页
　　　　· 传感器的选择第52 页
　　　　· 数据采集系统第52-53 页
　　· 实验台的功能第53-54 页
　　· 测点的选择第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
第6章 小波神经网络技术在齿轮箱轴承故障诊断中的应用第56-67 页
　　· 小波神经网络简介第56-57 页
　　　　· 小波神经网络的结合途径第56 页
　　　　· 小波分析与神经网络的松散型结合第56-57 页
　　· 松散型小波神经网络故障诊断的基本构思第57-59 页
　　　　· 松散型小波神经网络构思第57-58 页
　　　　· 松散型小波神经网络故障诊断过程的具体内容第58-59 页
　　· 基于小波分析的振动信号分析第59-64 页
　　　　· 正弦信号+白噪声第59 页
　　　　· 多普勒信号+白噪声第59-60 页
　　　　· 小波减噪应用于齿轮箱轴承微弱故障信号诊断第60-64 页
　　· 小波神经网络技术应用于齿轮箱轴承智能诊断第64-66 页
　　　　· 小波神经网络故障诊断模型第64 页
　　　　· 齿轮箱轴承故障特征向量的提取第64-65 页
　　　　· 诊断结果第65-66 页
　　· 本章小结第66-67 页
结论及展望第67-69 页
参考文献第69-73 页
致谢第73-74 页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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