基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法研究

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基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法研究

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基于音频信号的滚动轴承智能故障诊断方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
· 滚动轴承故障诊断的研究意义	第8-9页
· 滚动轴承故障诊断的研究现状	第9-14页
· 滚动轴承故障诊断的发展阶段	第9页
· 轴承故障诊断的常用的技术	第9-13页
· 滚动轴承故障诊断的研究趋势	第13-14页
· 论文工作及结构	第14-16页
· 主要工作	第14页
· 论文结构	第14-16页
第二章滚动轴承的故障及其音频信号的特征参数提取	第16-37页
· 滚动轴承的故障特点及类型	第16-17页
· 滚动轴承故障音频信号的特征参数提取	第17-25页
· 音频信号的采样	第17-18页
· 预处理	第18-22页
· 特征参数的提取	第22-25页
· LPCC特征参数的提取	第22-23页
· MFCC特征参数的提取	第23-25页
· 引入小波分析的特征参数提取方法	第25-34页
· 离散小波变换的原理	第26-27页
· 音频信号的小波包分析	第27-30页
· 对轴承故障音频信号分析的小波基选择	第30-31页
· 基于小波包分析的音频信号特征参数提取	第31-34页
· DWT-MFCC与DWT-LPCC混合特征参数	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第三章基于BP神经网络的轴承故障诊断方法	第37-47页
· BP神经网络轴承故障诊断方法的原理	第37-42页
· BP网络的结构	第37-38页
· BP神经网络学习训练算法	第38-42页
· 自适应学习与修正权值的BP算法	第42页
· 采用自适应学习率的BP算法	第42页
· 增加动量因子修正权值的BP算法	第42页
· 传统的BP算法与自适应学习的BP算法的性能比较	第42-43页
· 实验仿真及结果	第43-45页
· 本章小结	第45-47页
第四章 DS-BP滚动轴承故障诊断方法	第47-56页
· D-S证据理论概述	第47-48页
· 滚动轴承故障诊断的D-S推导过程	第48-51页
· 证据理论的基本概念与公式	第48-49页
· 证据组合规则	第49-50页
· 基于基本概率赋值的决策	第50-51页
· 利用D-S证据理论改进的BP神经网络诊断方法	第51-52页
· 证据理论的示例分析	第52-53页
· 基于音频信号的DS-BP滚动轴承故障诊断仿真及仿真结果分析	第53-55页
· 基于音频信号的DS-BP滚动轴承故障诊断仿真实验	第53-54页
· BP神经网络法和D-S理论改进的神经网络法对比分析	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章总结与展望	第56-58页
· 总结	第56页
· 展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
致谢	第62-63页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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