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基于多传感器数据融合的电主轴健康状态评估

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基于多传感器数据融合的电主轴健康状态评估
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-20页
  1.1 研究背景与来源第12-13页
    1.1.1 研究背景第12-13页
    1.1.2 课题来源第13页
  1.2 研究目的与意义第13页
  1.3 电主轴健康状态评估技术发展现状第13-17页
    1.3.1 电主轴状态监测技术第14-15页
    1.3.2 健康指标计算方法第15-16页
    1.3.3 多传感器数据融合方法第16-17页
  1.4 研究内容与研究路线第17-20页
第2章 电主轴故障信息传递路径及信号特征分析第20-30页
  2.1 概述第20页
  2.2 电主轴系统及结构第20-22页
  2.3 电主轴常见故障及测点布置第22-24页
  2.4 常见故障信息传递路径及信号特征分析第24-29页
    2.4.1 电主轴轴承故障第24-26页
    2.4.2 主轴芯轴与拉刀机构故障第26-27页
    2.4.3 主轴电机故障第27-29页
  2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于单传感器数据的健康指标计算第30-46页
  3.1 电主轴健康状态评估流程第30-32页
  3.2 信号特征提取与筛选第32-35页
    3.2.1 信号特征提取第32-34页
    3.2.2 特征归一化及相对缩放处理第34-35页
    3.2.3 特征筛选第35页
  3.3 基于滑动SVDD模型的健康指标计算第35-40页
    3.3.1 SVDD基本原理第35-37页
    3.3.2 滑动SVDD模型第37-40页
  3.4 轴承性能衰退数据分析第40-44页
  3.5 本章小结第44-46页
第4章 多传感器数据融合电主轴健康状态评估第46-58页
  4.1 概述第46-47页
  4.2 加权DS证据理论第47-50页
    4.2.1 证据理论基本概念第47-49页
    4.2.2 Dempster证据组合规则第49页
    4.2.3 权重的计算第49-50页
  4.3 电主轴健康状态评估试验第50-56页
    4.3.1 实验设计第50-52页
    4.3.2 数据分析第52-56页
  4.4 本章小结第56-58页
第5章 电主轴健康状态评估系统开发第58-74页
  5.1 软件功能设计第58-59页
  5.2 软件开发平台第59-60页
  5.3 电主轴健康状态评估系统程序开发第60-73页
    5.3.1 数据采集与储存第60-64页
    5.3.2 数据库设计与管理第64-69页
    5.3.3 数据查询与健康评估第69-73页
  5.4 本章小结第73-74页
第6章 总结与展望第74-76页
  6.1 总结第74-75页
  6.2 展望第75-76页
参考文献第76-84页
作者简介及研究成果第84-86页
致谢第86页

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