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齿轮箱振动信号的盲源分离方法
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齿轮箱振动信号的盲源分离方法
论文目录
 
中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
　　1. 绪论第10-14页
　　1.1 选题的意义第10页
　　1.2 盲源分离的国外发展情况第10-11页
　　1.3 盲源分离的国内发展情况第11页
　　1.4 人工神经网络的概述第11页
　　1.5 论文的主要内容及结构安排第11-13页
　　1.6 本文的创新点第13-14页
　　2. 盲源分离的基础知识第14-28页
　　2.1 盲源分离的概述第14-15页
　　　　2.1.1 线性瞬时BSS的基本思路第14-15页
　　　　2.1.2 PNL-BSS的基本思路第15页
　　2.2 概率论在盲源分离中的应用第15-16页
　　　　2.2.1 线性变换条件下密度函数间的关系第16页
　　　　2.2.2 非线性变换条件下密度函数间的关系第16页
　　2.3 信息论知识第16-20页
　　　　2.3.1 熵第17页
　　　　2.3.2 联合熵第17-18页
　　　　2.3.3 负熵第18-19页
　　　　2.3.4 互信息第19-20页
　　　　2.3.5 KL散度的定义第20页
　　2.4 ICA算法涉及相关理论第20-23页
　　　　2.4.1 固定点迭代算法第21-22页
　　　　2.4.2 牛顿迭代算法第22-23页
　　2.5 混合信号的预处理方法第23-26页
　　　　2.5.1 中心化处理第23页
　　　　2.5.2 白化处理第23-24页
　　　　2.5.3 白化处理的意义第24-26页
　　2.6 在BSS中的梯度算法第26-27页
　　　　2.6.1 随机梯度算法第26-27页
　　　　2.6.2 自然梯度算法第27页
　　2.7 本章小结第27-28页
　　3. 线性盲源分离的通用算法第28-48页
　　3.1 盲源分离算法概述第28页
　　3.2 基于信息论的盲源分离算法第28-31页
　　　　3.2.1 极大似然估计算法第28-29页
　　　　3.2.2 信息最大化算法第29-31页
　　3.3 基于非高斯性的ICA方法第31-36页
　　　　3.3.1 基于峭度的快速定点算法第31-33页
　　　　3.3.2 峭度方法的优缺点第33-34页
　　　　3.3.3 基于负熵的快速定点算法第34-36页
　　3.4 盲分离算法的性能评价第36-38页
　　　　3.4.1 相似系数第36-37页
　　　　3.4.2 性能指数第37页
　　　　3.4.3 二次残差第37-38页
　　3.5 分离算法仿真实验第38-46页
　　　　3.5.1 仿真信号的简介第38页
　　　　3.5.2 源信号的高斯性第38-40页
　　　　3.5.3 混合信号的预处理第40-42页
　　　　3.5.4 基于峭度的FastICA仿真试验第42页
　　　　3.5.5 相似系数评定结果第42页
　　　　3.5.6 基于负熵的FastICA仿真试验第42-44页
　　　　3.5.7 相似系数评定结果第44-45页
　　　　3.5.8 基于信息论准则的仿真试验第45页
　　　　3.5.9 PI值评定信息论算法的精度第45-46页
　　　　3.5.10 相似系数评定结果第46页
　　3.6 两类理论性能比较第46-47页
　　3.7 本章小结第47-48页
　　4. 基于ANN-PNL的盲源分离研究第48-60页
　　4.1 PNL混合模型的意义第48页
　　4.2 PNL分离模型第48-49页
　　4.3 PNL盲源分离常用的算法第49-51页
　　　　4.3.1 非线性最大熵法第49-50页
　　　　4.3.2 非线性最小互信息法第50-51页
　　4.4 BP网络的PNL分离方法第51-52页
　　　　4.4.1 基于BP网络的BSS算法第51-52页
　　4.5 RBF网络的PNL分离方法第52-53页
　　　　4.5.1 基于RBF网络的BSS步骤第52页
　　　　4.5.2 基于RBF网络的BSS算法第52-53页
　　4.6 PNL分离仿真试验第53-59页
　　　　4.6.1 基于BP神经网络的分离效果第56-57页
　　　　4.6.2 基于RBF神经网络的分离效果第57-58页
　　　　4.6.3 BP网络与RBF网络收敛速度比较第58-59页
　　4.7 本章小结第59-60页
　　5. 基于BSS的齿轮箱故障研究第60-75页
　　5.1 信号采集系统的介绍第60-61页
　　　　5.1.1 传感器的选择第60-61页
　　　　5.1.2 电荷放大器的选择第61页
　　　　5.1.3 数据采集分析软件第61页
　　5.2 齿轮箱振动信号的采集第61-63页
　　　　5.2.1 采样频率的确定第61-62页
　　　　5.2.2 测点的分布情况第62-63页
　　　　5.2.3 机械故障实验台简介第63页
　　5.3 齿轮箱故障概述第63-67页
　　　　5.3.1 齿轮的典型故障形式第64-65页
　　　　5.3.2 齿轮典型故障的振动信号特征第65-66页
　　　　5.3.3 滚动轴承的典型故障形式第66页
　　　　5.3.4 轴承典型特征频率的计算第66-67页
　　5.4 实测信号的BSS研究第67-74页
　　　　5.4.1 振动信号的自相关降噪第68页
　　　　5.4.2 实测信号的BSS应用第68-73页
　　　　5.4.3 分离精度评定第73-74页
　　5.5 本章小结第74-75页
　　6. 结论与展望第75-77页
　　6.1 结论第75-76页
　　6.2 展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-81页
作者简介第81-82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。
 
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