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基于机器学习的滚动轴承智能诊断方法研究

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基于机器学习的滚动轴承智能诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
  · 选题背景及研究意义第10-11页
  · 研究状况第11-14页
    · 滚动轴承故障诊断技术的发展历程第11页
    · 轴承故障诊断技术的研究现状第11-12页
    · 机器学习方法在故障诊断中的研究现状第12-14页
  · 论文的主要研究思路和结构安排第14-15页
第二章 基于低秩鉴别投影的轴承故障特征提取方法第15-27页
  · 基于低秩鉴别投影的特征提取方法第15-18页
    · 低秩表示的基本思想第15-16页
    · 低秩鉴别投影算法第16-18页
  · 稀疏表示分类方法第18-20页
  · 原始高维向量提取第20-23页
    · 时域特征参数第20-21页
    · 时频故障特征第21-22页
    · 基于低秩鉴别投影和稀疏表示的故障诊断模型第22-23页
  ·实例分析第23-26页
    · 试验对象第23-24页
    · 轴承特征向量选取第24页
    · 特征提取的对比分析第24-26页
  · 本章小结第26-27页
第三章 基于流形学习的故障特征提取方法第27-37页
  · 流形学习算法第28-31页
    · 局部保持投影(LPP)算法第28-29页
    · 监督局部保持投影(SLPP)第29-30页
    · 正交局部保持投影(OLPP)算法第30-31页
  · 低维特征参数的提取第31页
  · 特征提取的对比分析第31-36页
    · PCA的特征提取第32页
    · LRDP的特征提取第32-33页
    · LPP的特征提取第33-34页
    · SLPP的特征提取第34页
    · OLPP的特征提取第34-36页
  · 故障诊断第36页
  · 总结第36-37页
第四章 基于时频分析和支持张量机的轴承故障诊断方法第37-55页
  · 时频分析方法第38-44页
    · 短时傅里叶变换(窗式傅里叶变换)第38页
    · Wigner-Ville分布第38-39页
    · 小波变换第39页
    · Hilbert-Huang变换第39-44页
  ·.HHT应用实例分析第44-48页
    · 四种类型信号的HHT分析第44-48页
  · 张量及张量运算第48-50页
    · 矩阵克罗内克积第48页
    · 张量外积第48-49页
    · 张量内积,范数和距离第49页
    · 张量缩并第49页
    · 张量d阶展开第49-50页
    · CP分解和张量的秩第50页
  ·.支持张量机第50-54页
    ·支持向量机及其张量扩展第50-52页
    · 基于支持张量机的故障诊断第52-54页
  · 总结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  · 总结第55页
  · 展望第55-57页
参考 文献第57-61页
附录第61-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间的研究成果第64-65页

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