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基于生成网络的行星齿轮箱故障诊断技术研究

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基于生成网络的行星齿轮箱故障诊断技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
注释表第10-11页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景与意义第12-13页
    1.2 行星齿轮箱故障诊断技术研究现状第13-18页
    1.3 本文主要研究工作与内容组织安排第18-20页
第二章 噪声情况下行星齿轮箱故障诊断研究第20-41页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 深度神经网络故障特征提取第21-25页
        2.2.1 CVNN理论基础第21-24页
        2.2.2 CVNN训练机制第24-25页
    2.3 基于CVNN的行星齿轮箱故障诊断方法第25-26页
    2.4 实验及结果分析第26-39页
        2.4.1行星齿轮箱故障诊断实验第26-30页
        2.4.2 CVNN神经网络结构设计与优选第30-32页
        2.4.3 故障特征评估分析第32-35页
        2.4.4 故障诊断算法性能分析第35-39页
    2.5 本章小结第39-41页
第三章 样本不平衡下行星齿轮箱故障诊断研究第41-63页
    3.1 引言第41-43页
    3.2 CVAE-GAN基本理论第43-49页
        3.2.1 条件变分自编码器第43-44页
        3.2.2 条件生成对抗网络第44-45页
        3.2.3 CVAE-GAN原理第45-49页
    3.3 基于CVAE-GAN的行星齿轮箱不平衡故障诊断方法第49-50页
    3.4 实验结果分析第50-62页
        3.4.1 Case1:样本量不平衡故障诊断第50-57页
        3.4.2 Case2:工况信息不全面的不平衡故障诊断第57-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第四章 总结与展望第63-65页
    4.1 研究工作总结第63页
    4.2 后续研究展望第63-65页
参考文献第65-73页
致谢第73-74页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第74页

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